── 転職サイトでもスカウトサービスでもない、新カテゴリー誕生 ──

株式会社OurStory（本社：東京都港区、代表取締役：渡部雄大）は、AIが市場を先回りし、ユーザーにマッチしたキャリアを提案し続けるパーソナルキャリアAI「PREVIO（プレヴィオ）」（https://previo.jp）を、2026年5月12日（火）より提供開始します。

　「パーソナルキャリアAI」とは、ユーザーのスキルや経験、志向性等を理解したAIが、市場を継続的に探索し、マッチする求人をユーザーに提案し続ける、新しいキャリアインフラです。「PREVIO」は、この「パーソナルキャリアAI」を搭載したビジネスパーソン向けプラットフォームとして、転職活動を始めた人だけでなく、「今すぐではないが、いずれ考えたい」人向けに、登録するだけで自分に合ったキャリアの選択肢を提案し続けます。

　あわせて、23～49歳の正社員1,000名を対象とした独自調査結果を発表します。調査からは、既存の転職市場が3つの構造問題を抱え、その結果推計300万人が既存サービスではニーズに応えられていない実態が明らかになりました。

1. 背景

1) 解決する社会課題
日本では、転職希望者が1,000万人を超える一方で、実際に転職する人は年間約325万人にとどまっています(総務省労働力調査)。多くの人が「行動したい」と思いながらも実現に至っていません。その背景には、個人の意欲だけでは説明しきれない構造的な要因があります。
OurStoryでは、23～49歳の正社員1,000名を対象とした独自調査を実施し、転職市場そのものが3つの構造問題を抱えていることを定量的に明らかにしました。

2) 転職市場の3つの構造問題
問題１.:企業主体の設計思想
既存の転職サービス(転職サイト・スカウトサービス等)は、企業が求職者にリーチするための設計になっています。結果、求職者が「自分に合った企業を探す」観点では最適化されていません。スカウト体験者の63.6%が「受け取ったスカウトの大半は自分に関係ないと感じた」と回答した一方、転職経験者の69.6%が自力で求人を探す作業を負担と感じ、76.4%が「求人情報だけでは、自分のキャリアにとって本当に良い選択肢か判断できない」と答えています。(参考資料: 図1参照）

問題２.:「転職活動中」という前提
既存の転職サービスは「転職を決意している人」が使うものとして設計されています。結果、現職への不満など何らかのきっかけで転職を考え始めたときに、初めてキャリアと向き合うことになります。日常的にキャリアの選択肢を眺め、自分の志向を言語化する機会は、既存の転職市場では十分に提供されていません。調査では、「今すぐではないが、いずれ転職したい」と答えた人のうち52.8%が、過去1年間に具体的な転職行動を一切取っていないことが明らかになりました。(参考資料: 図2参照）

問題３.:既存のAIでは、具体的な求人検索までは届かない
AIは急速に普及しましたが、キャリア支援の領域では「考える段階」にとどまり、具体的な求人検索までは届いていません。調査対象の51.5%がChatGPT等のAIをキャリア・転職目的で利用していますが、その用途は職務経歴書の作成や自己分析などが中心です。考える段階でAIを活用した人のうち、「自分にマッチする具体的な求人が見つかった」と回答したのはわずか9.0%にとどまりました。(参考資料: 図3, 4参照）

2. サービス概要

上記3つの構造問題は、現代のビジネスパーソンが求めるキャリアのあり方と、既存の転職市場との間に大きな乖離があることを示しています。転職意向を持ちながら過去1年間に行動できていない層は推計300万人(※1)。さらに、既存サービスを利用した人の約半数(46.6%)は「サービスへの不満はあるが、他の選択肢も知らないので、次回も同じように使うつもりだ」という"諦め"を抱いています。パーソナルキャリアAI「PREVIO（プレヴィオ）」は、こうした乖離に応える新しいキャリアインフラです。

1) 「PREVIO」とは
PREVIOは、キャリアに選択肢を持ちたい全てのビジネスパーソンのためのパーソナルキャリアAIプラットフォームです。履歴書、職務経歴書、希望条件、志向性を登録するだけで、ユーザー一人ひとりにマッチした求人が提案されます。

[表1: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_1_84591e5c97371037b8c3e39dd578ef5a.jpg?v=202605120345 ]
【PREVIOの4つの特徴】
1. AIによるパーソナルマッチング（特許取得済み）
AIが、ユーザーの価値観・経験・希望等を理解した上で、ユーザーに合う求人を厳選して提案します。表面的な職種やキーワードの一致だけではなく、詳細な経験やキャリア志向などを深く理解することで、本人もまだ考えていなかったキャリアの選択肢との出会いも生み出します。

2. おすすめ理由の可視化
AIが、なぜその求人がユーザーに合っているのかを、経験・スキル・志向性との接点を踏まえて言語化します。単に求人を提示するだけでなく、「なぜ自分に推薦されたのか」が分かるため、納得感を持って選択肢を検討できます。

3. 非公開求人を含む厳選求人の提案
各領域に精通した人材紹介会社と提携しています。一般には公開されていない非公開求人を含む、質の高い求人から選択肢を提案します。

4. 応募まで情報を公開しないクローズド設計
ユーザーの登録情報は、応募が完了するまで外部に一切公開されません。自分だけのクローズドな環境で、安心してキャリアの選択肢と向き合うことができます。

[PREVIO マッチ画面イメージ]

2) 既存の転職サービスとPREVIOの違い
[表2: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_2_4eeab5d35470a8d4f98887834b3d8177.jpg?v=202605120345 ]

3. 会社概要・調査概要

会社概要
[表3: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_3_3797499e4b0584188bd1941647e1610b.jpg?v=202605120345 ]

＜参考資料＞
以下の図は、本調査全19問のうち、本リリースに掲載した数値に関する集計結果を抜粋して掲載しています。詳細な集計結果については、別途メディア関係者の皆様向けに「PREVIO 調査 補足データ集」を用意しておりますので、以下の問い合わせ先までお気軽にお問い合わせください。
お問い合わせ先 ：pr@our-story.co.jp
調査概要
- 調査主体:株式会社OurStory
- 対象:23～49歳の正社員(個人年収400万～1,500万)
- 有効回答数:n=1,000(スクリーニング n=3,000)
- 期間:2026年4月／手法:インターネット調査(Freeasy)
- クレジット:「PREVIO(株式会社OurStory)調べ」

図1. スカウト・求人検索・求人情報判断についての回答結果
図1-1. スカウトメールについての回答結果
対象：転職経験者 n=500(過去3年以内に転職活動を経験した正社員)
設問：「直近の転職活動でスカウトメールを受け取った経験について、以下の項目はあてはまりますか(各項目『あてはまる／あてはまらない』の2択)」
[表4: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_4_e4effb9635920163faf33c874a87eb97.jpg?v=202605120345 ]

図1-2. 求人検索の負担感についての回答結果
対象：転職経験者 n=500
設問：「直近の転職活動で『自分で能動的に求人を探す作業』をどの程度負担に感じましたか？(単一回答)」
[表5: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_5_8682fad3e23a158a2036a4c4e13962ad.jpg?v=202605120345 ]
図1-3. 求人情報だけでは判断しきれない経験についての回答結果
対象：転職経験者 n=500
設問：「転職サイトで興味を持った求人に対して、『この求人が自分のキャリアにとって本当に良い選択肢なのか、求人情報だけでは判断しきれない』と感じて、応募を迷った・見送った経験はありますか？(単一回答)」
[表6: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_6_3f52699b46548e0807eea7ce5b75adcd.jpg?v=202605120345 ]
図2. 転職意向別の、過去1年間に具体的な行動を取らなかった人の割合
対象：23～49歳の正社員 n=1,000
集計方法：「現時点の転職意向」と「過去1年間に取った具体的なキャリア行動」のクロス集計。「具体的な行動を取らなかった人」とは、過去1年間に「上司・人事への相談」「転職サービス登録」「エージェント面談」「オンライン講座受講」のいずれも行わなかった人を指す。
[表7: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_7_c0cedb3fc45e6e9a8eb6db595cb7b8fe.jpg?v=202605120345 ]
図3. 生成AIをキャリア・転職目的で利用した結果
対象：23～49歳の正社員 n=1,000
設問：「キャリアや転職に関する目的で、生成AI(ChatGPT・Copilot・Gemini・Claudeなど)を利用した結果、以下のような成果が得られたことはありますか？(複数回答)」
[表8: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_8_c3aca4af24dfe43f8119d21864592e05.jpg?v=202605120345 ]
※本文中の「9.0%」は、上記１.２.３.のいずれかを選択した478名のうち、４.を併せて選択した43名の割合。

図4. 転職サービス利用後の行動への影響
対象：転職経験者 n=500
設問：「転職サービスを利用した結果、『今後の行動』としてあてはまるものを全て選んでください(複数回答)」
[表9: https://prtimes.jp/data/corp/182275/table/3_9_3d384322ff965b67aa2b28aecd8618d3.jpg?v=202605120345 ]
注釈
※1: 23～49歳の正社員 約2,350万人(総務省労働力調査 2024年平均)× 転職意向率 61.9% × 意向あり層の行動ゼロ率 22.0%で算出。推計レンジは約280～320万人、中央値として約300万人を採用。

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