スカウト返信率の平均は5〜10%が目安。原典を確認できる集計では2025年6.7%（約70万件・1社の運用データ）で、2018年の16.2%から半分以下に下がりました。媒体・職種・年齢で2〜50%超まで開くため、同じ媒体・職種の数字と比べ、開封・求人閲覧・返信のどこで止まっているかを切り分けて直すのが近道です。（2026年10月公開）
スカウト返信率の平均は5〜10%が目安です。これは採用支援会社や媒体の記事で広く使われている目安で、単一の調査の数字ではありません。原典を確認できる集計では、ダイレクトソーシングラボ（約70万件の運用実績）の2025年の平均が6.7%で、この目安の範囲に入っています。
| 年 | 平均返信率 | 読み方 |
|---|---|---|
| 2018年 | 16.2% | スカウト型の媒体を使う企業がまだ少なかった時期 |
| 2019年 | 11.6% | 1年で4.6ポイント下がった |
| 2020年 | 10.4% | 10%台を保った最後の年 |
| 2021年 | 8.5% | 初めて10%を下回った |
| 2022年 | 7.4% | 2018年の半分以下になった |
| 2023年 | 6.9% | ここから横ばいに入る |
| 2024年 | 7.2% | わずかに持ち直した |
| 2025年 | 6.7% | 横ばいの範囲で少し下がった |
出典: ダイレクトソーシングラボ「スカウト返信率データ完全公開【2025年版】」（2025年12月公開）。
同じ集計の年次推移を見ると、2018年に16.2%あった返信率は年々下がり、2022年以降は7%前後で横ばいが続いています。送る企業と通数が増え、候補者1人が受け取るスカウトが増えたことが主な理由です。5〜10%という目安で見ても、10%を超えていた数年前から下がり、目安の範囲の低めで横ばいが続いている状態です。
この6.7%には注意書きがあります。集計元は1社のスカウト運用データで、同社自身が「媒体全体の傾向を示すものではない」と明記しています。企業の知名度や募集ポジション、送る相手の年齢・職種で返信率は大きく変わるため、5〜10%も6.7%も「自社の数字が大きく外れていないか」を見るための目安として使ってください。
本記事では、媒体・職種・年齢別のデータで自社の比較対象を決めたうえで、候補者が返信前に何を見ているかを調査で確認し、返信率がどこで止まっているかを切り分ける診断表と、7つの打ち手を紹介していきましょう。媒体ごとの運用手順はビズリーチの使い方・スカウト運用ガイドなどの媒体別記事に、ダイレクトリクルーティング全体の進め方はダイレクトリクルーティングとはにまとめています。
返信率は「返信数÷送信数×100」で計算するのが基本です。200通送って12件の返信があれば6%です。式は単純ですが、社内で数字を比べるときは次の3点を先に揃えてください。揃えないまま比べると、同じ運用でも数ポイントずれます。
媒体による差は2%台から50%超まで、20倍以上あります。同じ集計の2025年9月分では、ビズリーチが6.3%、LinkedInが9.2%、Greenが2.2%でした。一方、Findyは56.9%と突出していますが、これは「いいね」でマッチした候補者にだけ送れる仕様の数字です。媒体の仕組みが違うので、媒体どうしを並べて優劣を決めることはできません。
| 媒体 | 2025年7月 | 2025年8月 | 2025年9月 | 仕様の違い |
|---|---|---|---|---|
| ビズリーチ | 5.7% | 5.4% | 6.3% | 企業が条件で検索して誰にでも送れる。送信数がもっとも多い |
| 6.0% | 5.2% | 9.2% | ビジネスSNS。専門職や外資志向の層に届きやすい | |
| OpenWork | 4.8% | 6.3% | 2.9% | 口コミサイトのスカウト。月による変動が大きい |
| Green | 2.2% | 0.7% | 2.2% | IT・Web職の求人掲載とスカウトの併用型 |
| YOUTRUST | 11.9% | 10.0% | 16.9% | 友人の友人など、実名のつながりの中で送る |
| Wantedly | 11.8% | 25.0% | 26.7% | 共感で集める型。若手やスタートアップ志向の層と合う |
| Findy（通常） | 59.2% | 56.6% | 56.9% | 候補者が「いいかも」を返した相手にだけ送れる |
| Findy（プレミアム） | 6.1% | 18.6% | 12.5% | マッチ前の候補者にも送れるプラン |
出典: ダイレクトソーシングラボ「スカウト返信率データ完全公開【2025年版】」。月間の送信が100通以上の媒体が対象です。
表の読み方は2つあります。1つめは、同じ媒体でも月によって数ポイント動くことです。Wantedlyは7月から8月で13.2ポイント上がり、OpenWorkは8月から9月で3.4ポイント下がりました。1ヶ月の数字だけで「文面を変えたら上がった」と判断せず、3ヶ月程度の推移で見るのが安全です。
2つめは、Findyの通常プランとプレミアムのように、同じ媒体でも送り方で数字が4倍以上違うことです。自社の返信率を比べる相手は「同じ媒体の、同じ送り方の数字」に限ります。媒体ごとの具体的な運用はFindyの企業側の使い方、AMBIの企業側の使い方、Forkwell Jobsの企業側の使い方にまとめています。
返信率は、スカウトが集中する層ほど低くなります。同じ集計では、ITエンジニアが8.1%、28〜32歳が6.9%と低く、新卒は27.3%、50歳以上は28.0%と高い結果でした。多くの企業が狙う層には候補者1人に大量のスカウトが届くため、1通あたりの返信率が下がります。
職種別の返信率は次のとおりです。
| 職種 | 返信率 | 職種 | 返信率 |
|---|---|---|---|
| 新卒 | 27.3% | 研究 | 12.0% |
| 化学・素材 | 16.0% | 電気電子 | 11.4% |
| 経営・事業開発 | 13.1% | 機械 | 11.1% |
| 人事 | 13.1% | セールス | 9.4% |
| マーケティング | 12.8% | エンジニア（IT） | 8.1% |
| デザイナー | 12.4% | コンサルティング | 6.2% |
年齢別（2024年）の返信率は次のとおりで、もっとも低いのは28〜32歳でした。
| 年齢 | 返信率 | 読み方 |
|---|---|---|
| 22歳以下 | 19.8% | 新卒・第二新卒の層。送る企業がまだ少ない |
| 23〜27歳 | 9.7% | 若手として送られ始める |
| 28〜32歳 | 6.9% | もっとも低い。即戦力の若手として多くの企業が狙う |
| 33〜37歳 | 7.6% | 2番目に低い。同じく競争が激しい |
| 38〜42歳 | 9.8% | 管理職候補として送られる層 |
| 43〜49歳 | 13.5% | 送る企業が減り、返信率が上がる |
| 50歳以上 | 28.0% | もっとも高い。送る企業が少ない |
年収別では、500万円未満が7.5%ともっとも高い結果でした。
| 年収 | 返信率 | 年収 | 返信率 |
|---|---|---|---|
| 500万円未満 | 7.5% | 1,250〜1,500万円 | 6.2% |
| 500〜600万円 | 6.8% | 1,500〜2,000万円 | 5.1% |
| 600〜750万円 | 5.9% | 2,000〜3,000万円 | 4.8% |
| 750〜1,000万円 | 5.9% | 3,000〜5,000万円 | 8.6% |
| 1,000〜1,250万円 | 5.7% |
出典: いずれもダイレクトソーシングラボ「スカウト返信率データ完全公開【2025年版】」。職種別・年収別は集計期間の記載がありません。
自社の基準にする数字は、使っている媒体と、募集している職種・年齢層の数字です。たとえばビズリーチで30歳前後のITエンジニアに送っているなら、媒体6.3%・職種8.1%・年齢6.9%のいずれも全体平均より低い層にいます。この場合、返信率が5%でも「平均より低い」とは言い切れません。エンジニア向けの文面の工夫はエンジニア採用のスカウトのコツにまとめています。
候補者はスカウトの文面だけで返信を決めていません。ベイジ社がスカウト媒体で転職した2,000名に聞いた調査（2025年11月）では、判断材料の1位は「スカウトメッセージの内容」54.9%、2位は「媒体内の求人票」45.3%、3位は「企業の採用サイト」36.25%でした。文面で興味を持ち、求人票と採用サイトで確かめてから返信する流れです。
| 質問 | 結果 | 打ち手への示唆 |
|---|---|---|
| 返信の判断に使った情報（複数回答） | スカウトメッセージの内容54.9%、媒体内の求人票45.3%、企業の採用サイト36.25%、コーポレートサイト30.8% | 文面と同じだけ、求人票と採用サイトを整える |
| 返信判断で重視した点 | 年収・待遇などの条件が納得できる35.9%、仕事内容が経歴・スキルに合う30.4%、勤務地や働き方が希望に合う25.5% | 文面で「なぜあなたの経歴に合うのか」を具体的に書く |
| 返信しようと思える文面 | 短くて簡潔な文章71.3%、長くて丁寧な文章28.7% | 文面は短くし、詳しい説明はリンクで渡す |
| 返信前に採用サイトを見たか | 返信を検討した企業のサイトだけ見た43.2%、ほとんどの企業のサイトを見た32.4%、一部の企業だけ軽く見た16.9%。合わせて92.5% | 採用サイトに事業・仕事内容・業績を載せておく |
| 会社の認知度は返信に影響するか | かなり影響する27.95%、やや影響する39.35%。合わせて67.3% | 知名度が低い会社ほど、文面と求人票の具体性で補う |
出典: ベイジ「スカウト媒体の利用実態調査（2025年度版）」（スカウト媒体を利用して転職した2,000名・2025年11月27〜28日・インターネット調査）。
この調査から言えるのは、返信率は文面だけの問題ではないということです。短い文面で「自分に合いそうだ」と思わせ、続きを求人票と採用サイトで読ませる。文面に情報を詰め込むより、読みに行った先の情報を整えるほうが返信につながります。採用サイトで候補者が確認する情報は「企業情報」44.54%、「事業内容」42%、「仕事内容」40.16%の順でした。
返信率は「開封率×求人閲覧率×閲覧後の返信率」の3段階の掛け算です。返信率が低いときは、まず媒体の管理画面でこの3つを分けて見て、どの段階で止まっているかを特定します。開封率が低ければ件名と送る相手、開封されても求人が見られていなければ文面、求人が見られても返信がなければ求人票と条件の問題です。
| 止まっている段階 | よくある症状 | 主な原因 | 最初の打ち手 |
|---|---|---|---|
| 開封されない | 開封率が自社の過去3ヶ月より明らかに低い | 件名が他社と同じ。ログインしていない候補者に送っている | 件名に「なぜあなたか」を入れる。直近にログインした候補者に絞る |
| 開封されたが求人を見ない | 開封はされるが求人閲覧が伸びない | 冒頭が会社紹介から始まり、自分宛てだと伝わらない | 冒頭2行で、候補者の経歴のどこに惹かれたかを書く |
| 求人を見たが返信しない | 求人閲覧は多いが返信が少ない | 求人票の条件や仕事内容が経歴と合っていない。返信のハードルが高い | 求人票の仕事内容を具体的にする。最初の一歩をカジュアル面談にする |
| 返信は来るが面談に進まない | 辞退の返信が多い。日程調整で止まる | 送る相手の条件がずれている。返信後の対応が遅い | 辞退理由を集めてターゲットを見直す。返信には1営業日以内に応える |
| どの段階も平均的なのに採用できない | 返信数そのものが少ない | 送信数が足りない | 返信率ではなく送信数を増やす。逆算の表は後の章で示す |
開封率の目安は媒体で定義が違うため、他社の数字ではなく自社の過去の推移と比べてください。参考までに、新卒向けのOfferBoxは、7日以内にログインしたプロフィール入力率80%以上の学生へのオファーの開封率を72%と公表しています（OfferBox公式データ）。条件を絞った数字であることに注意が必要です。
どの段階で止まっているかが分かれば、直すべきものが「件名」「冒頭」「求人票」「送る相手」「送信数」のどれかに絞れます。HeaRのスカウト運用では、分析の項目を媒体・職種・ターゲットリスト・件名と本文・曜日・時間帯・時期の7つに分けて記録しています。こう分けておくと、次の打ち手を選ぶのが楽になるはずです。
返信率を上げる打ち手は、送る相手・件名・冒頭の理由・文の長さ・返信のハードル・送るタイミング・再送の7つです。効く順番は、診断表で止まっている段階によって決まります。ここでは各打ち手に、前の章までの調査データとHeaRの運用で確かめた根拠を1つずつ添えます。
もっとも効くのは、文面より送る相手です。媒体の検索条件で、直近にログインした人・レジュメを更新した人を優先します。LAPRAS社の分析でも、曜日や時間より「候補者が転職意欲を更新したタイミング」で送ったスカウトの返信率が高い傾向が出ています。
あわせて、スカウトが集中する層を避ける選択肢も考えてください。年齢別では28〜32歳が6.9%に対して43〜49歳は13.5%でした。求める経験を満たすなら、年齢の幅を広げるだけで返信率は上がります。ターゲットの決め方は採用ペルソナの作り方を参考にしてください。
件名は開封率を決めます。HeaRでは件名を「ベース」と「フック」の2つで組み立てています。ベースは募集ポジションと送り主、フックは候補者の経歴のどこに惹かれたかです。「【カジュアル面談のご案内】」だけの件名は他社と区別がつかず、開かれません。
エンジニア採用の支援では、福利厚生（フルリモート可）や使用言語（Python）を訴求した文面から、経験者だからこそ目を引く「数理最適化」という言葉を入れた文面に変えたところ、返信率が20%まで上がりました。候補者の専門領域の言葉を件名と冒頭に置くと、「自分宛てだ」と伝わります。
開封された後に読まれるのは冒頭の2〜3行です。会社紹介から始めず、候補者の経歴のどこに惹かれて送ったかを先に書きます。ベイジ社の調査で返信判断の重視点2位が「仕事内容が経歴・スキルに合っていること」30.4%だったように、候補者が知りたいのは自分との接点です。
書き方は「御社に合う」ではなく「私はこう感じた」という一人称で書くと、押しつけに聞こえません。HeaRでは「まずは会いませんか？型」「イシューで惹きつける型」「あなたに興味あります型」の3つの型を使い分けています。型ごとの文例は記事下の資料にまとめています。
候補者の71.3%は短く簡潔な文章を好みます（ベイジ社）。一方で、返信前に92.5%が採用サイトを見ています。文面ではスマートフォンの1画面に収まる量で興味を持ってもらい、事業内容や働き方の詳しい説明は採用サイトや求人票へのリンクで渡すのが現実的です。
HeaRの支援先でも、採用ピッチ資料やCTOのインタビュー記事を作ってスカウトに添付する運用をしています。リンク先に何を載せるかは採用ピッチ資料の事例を参考にしてください。
返信の最初の一歩を「応募」にすると、候補者は職務経歴書を整える必要があり、返信が止まります。最初の一歩はカジュアル面談や情報交換にし、所要時間（30分程度など）とオンラインで可能なことを書きます。返信がしやすいように、候補日を2〜3つ提示するのも効果的です。
返信が来た後の速さも大切です。返信から面談の日程が決まるまでに日数が空くと、その間に他社の面談が入ります。返信には1営業日以内に応えることを、スカウト運用のルールにしておきます。
LAPRAS社が2024年に送られたエンジニア向けスカウト44,377通を分析した結果では、返信率がもっとも高い曜日は水曜日で、水曜日と木曜日では3.3%の差がありました。時間帯では午前中から13時台が高く、午前中は返信率が20%を超えています（LAPRAS「返信率が高い曜日と時間（2024年版）」）。
月による違いもあります。ダイレクトソーシングラボの2024年の月別データでは、8月が9.2%、12月が8.1%と高く、1月が5.8%、2月が5.7%と低い結果でした。ただし、多くの企業が同じ時間に送るとかえって埋もれるため、最初は平日の午前から試し、自社の数字で曜日と時間を決めてください。
一度で返信がなくても、再送で返信が来ることは珍しくありません。ビズリーチの再送設定（3営業日後・5営業日後・10営業日後）では、HeaRの運用で3営業日後の返信率がもっとも高くなっています。5営業日後と10営業日後は初回と同じ曜日になり、候補者の行動が変わりにくいためです。
再送では同じ文面を送り直さないでください。1通目から3通目にかけて文章を短くする、2通目であることを正直に書く、前回と違う魅力を1つだけ伝える、といった変化をつけます。
目標は「平均の何%」ではなく、採用人数から逆算した送信数を送り切れるかで決めます。返信から面談、面談から採用までの割合を自社の実績で置き、必要な返信数を出すと、返信率ごとの必要送信数が決まります。返信率を上げるより、送信数を確保するほうが早い場面も少なくありません。
以下は、1名を採用するために必要な送信数の計算例です。返信から面談に進む割合を50%、面談から採用に至る割合を10%と仮に置くと、必要な返信数は20件です。
| 返信率 | 1名の採用に必要な送信数 | 月に送る通数の目安（3ヶ月で1名） |
|---|---|---|
| 3% | 約667通 | 約223通 |
| 6.7%（2025年の集計値。目安5〜10%の範囲内） | 約299通 | 約100通 |
| 10% | 200通 | 約67通 |
| 15% | 約134通 | 約45通 |
※返信から面談50%・面談から採用10%は計算のための仮の数字です。自社の過去の実績に置き換えてください。
この表で見るべきは、算出した送信数を今の体制で送り切れるかです。送り切れるなら、返信率の改善は「工数を減らす」効果として効きます。送り切れないなら、打ち手は3つです。返信率を上げて必要な通数を減らす、送る人や仕組みを増やす、面談から採用までの割合を上げる。どれを選ぶかで、やるべきことが変わります。
数字は返信率・前向きな返信率・面談化率・採用数を月次で1枚にまとめて見ると判断しやすくなります。指標の並べ方は採用KPIダッシュボードの作り方を参考にしてください。
HeaRの支援先で返信率が上がった施策は、どれも「送る相手に合わせて言葉を変える」ことでした。エンジニア採用で専門用語を件名と冒頭に入れて返信率20%、AIで文面を個別化して週次で見直す運用で従来の1.8倍になっています。A/Bテストで勝ったのは、候補者が自分ごととして読める訴求でした。
| 支援先 | 変えたこと | 結果 |
|---|---|---|
| エンジニア採用の支援先 | 福利厚生と使用言語の訴求をやめ、経験者が目を引く「数理最適化」の言葉を入れた | スカウト返信率が20%まで上がった |
| AI-RPOの運用 | AIで候補者ごとに文面を個別化し、ターゲットと文面を毎週見直した | 従来の運用と比べて返信率が1.8倍になった |
| バーティカルSaaS企業（エンジニア職） | CTOのインタビュー記事を作って添付し、訴求の型をA/Bテストした | 「業界が関わる社会課題を訴求する型」の返信率が突出した。6ヶ月で3名を採用した |
| 北海道の企業（バックエンド職） | 採用ピッチ資料を作って添付し、訴求の型をA/Bテストした | 「地元で働く訴求」の返信率が突出した。北海道在住の方とUターンの方の2名を採用した |
共通しているのは、会社が言いたいことではなく、候補者が気にしていることを先に書いた点です。社会課題の訴求は「自分の仕事が何の役に立つか」、地元で働く訴求は「どこで暮らすか」という、候補者側の関心に合わせています。逆に、返信率が上がらない文面は、福利厚生や会社の規模など、どの会社でも書ける内容から始まっていました。
上がりますが、AIだけで上がるわけではありません。HeaRのAI-RPOでは、AIで候補者ごとに文面を個別化し、週次でターゲットと文面を見直す運用で、返信率が従来の1.8倍になりました。内訳は文面の個別化が半分、残り半分は週次で見直す改善サイクルの速さです。
AIが効くのは、候補者の経歴を読んで「どこに惹かれたか」を織り込んだ文面を、テンプレートと同じ速さで用意できる点です。これまでは丁寧に書くほど送れる通数に上限がありました。量が増えると、件名や訴求の型をA/Bテストできる母数がそろい、改善が回り始めます。
| 工程 | AIに任せる | 人が担う |
|---|---|---|
| ターゲットの選定 | 検索条件の候補を出す。経歴の要約を作る | 誰に送るかを決める。求める経験の優先順位をつける |
| 文面の作成 | 経歴に合わせた冒頭と件名の下書きを作る | 事実と言い回しを確認し、送るかを決める |
| 再送 | 初回と違う訴求の下書きを作る | 再送する相手と回数を決める |
| 振り返り | 返信率を媒体・職種・型ごとに集計する | 結果を見て、ターゲットと型を見直す |
注意したいのは、AIが書いた文面をそのまま送ることです。候補者は毎日多くのスカウトを受け取っており、どの会社にも当てはまる言い回しはすぐに見抜かれます。立ち上げ期は人が全件を確認し、出力が安定してから確認を減らすのが安全です。プロンプトの書き方は採用業務で使えるAIプロンプト集に、AI-RPOの仕組みはAI-RPOとはにまとめています。
返信率の改善でつまずくのは、数字の見方と直す順番です。5つを挙げます。
A. 平均は5〜10%が目安です。広く使われている目安で単一の調査値ではありませんが、原典を確認できる集計では2025年の平均が6.7%でした（ダイレクトソーシングラボ「スカウト返信率データ完全公開【2025年版】」・約70万件の運用実績・1社の運用データ）。2018年の16.2%から下がり、2022年以降は7%前後で横ばいです。媒体・職種別の数字と比べてください。
A. 同じ集計で、2025年9月のビズリーチの返信率は6.3%でした（7月5.7%、8月5.4%）。ビズリーチは企業が条件で検索して誰にでも送れるため、マッチ後にだけ送れる媒体より低く出ます。プラチナスカウトの使い方はビズリーチの使い方・スカウト運用ガイドをご覧ください。
A. 同じ媒体・同じ職種の数字を上回っていれば、高いと言えます。全体の数字で一律に判断はできません。たとえばITエンジニアの平均は8.1%、新卒は27.3%で、同じ10%でも意味が違います。目標は、採用人数から逆算した送信数を送り切れるかで決めてください。
A. 開封率はスカウトが開かれた割合、返信率は送信数に対して返信が来た割合です。返信率は「開封率×求人閲覧率×閲覧後の返信率」の掛け算で決まります。開封率が低ければ件名と送る相手、開封後に止まっていれば文面と求人票を直します。
A. まずは平日の午前から試してください。LAPRAS社が2024年に送られたエンジニア向けスカウト44,377通を分析した結果では、水曜日と午前中から13時台の返信率が高く、午前中は20%を超えていました。媒体や職種で傾向は違うため、最終的には自社の数字で決めます。
A. スマートフォンの1画面に収まる量が目安です。スカウト媒体で転職した2,000名への調査では、71.3%が「短くて簡潔な文章」を好むと答えました（ベイジ社・2025年）。詳しい説明は採用サイトや求人票へのリンクで渡します。
A. 再送して問題ありません。ビズリーチの再送設定では、HeaRの運用で3営業日後の返信率がもっとも高くなっています。同じ文面は送らず、文章を短くする・前回と違う魅力を1つ伝えるなどの変化をつけてください。
A. 媒体の管理画面の返信率は、多くの場合、辞退も含めた全返信で計算されます。社内では「全返信の返信率」と「面談や応募の意思がある前向きな返信率」を分けて記録すると、文面の良し悪しと送る相手のずれを切り分けられます。
スカウト返信率の平均は5〜10%が目安で、原典を確認できる集計では2025年に6.7%でした。同じ集計では2018年の16.2%から半分以下に下がっています。ただし媒体・職種・年齢で2%台から50%超まで開くため、比べるのは同じ媒体・同じ職種の数字か自社の過去です。候補者の92.5%は返信前に採用サイトを見ており、71.3%は短い文面を好みます。開封・求人閲覧・返信のどこで止まっているかを切り分け、送る相手・件名・冒頭の理由・文の長さの順に直してください。
HeaRは累計250社以上の採用支援の中で、ビズリーチ・Findy・Wantedlyなどのスカウト運用を担ってきました。AI-RPOでは、AIによる文面の個別化と週次の見直しで返信率を上げる運用を提供しています。返信率の高い文面の型は、下記の「スカウトメール文例集」で無料でご覧いただけます。
採用課題に合わせた最適な打ち手を、HeaRが共に設計します。
まずは資料でサービスの全体像をご確認ください。
