・人的資本経営の2026年義務化状況——上場2,100社超の開示実態と、非上場企業にも求められる「量から質」への転換ポイント
・従来KPIの5つの限界と、Quality of Hire(QoH)・90日定着率・採用チャネル別ROIなどを含む新・採用KPI体系図
・「活躍データ」の定義と種類
・AI予測による活躍スコア・離職リスク早期検知・生成AIによる面接評価レポート自動生成の最新事例
・KPI再設計の4ステップ

「うちの採用KPIは、内定承諾率と充足数だけ——」そんな状況のまま、人的資本開示への対応を迫られていませんか?
2026年現在、有価証券報告書への人的資本開示は上場企業2,100社超に定着し、非上場・中堅企業にも対応圧力が本格化しています。
しかし多くの企業では、採用KPIが「採用スピード」や「コスト削減」に偏ったまま、入社後の活躍・定着データとは断絶した状態が続いています。
採用ミスマッチによる早期離職は後を絶たず、IT/SaaS業界では1年定着率が78%と業界最低水準に沈む実態もあります。
本資料は、Quality of Hire(入社後活躍度)を中心とした新・採用KPIの体系設計から、活躍データの収集・AI予測活用まで、採用から活躍まで一気通貫で実践できる具体的なガイドです。
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\こんなかたにおすすめ/
・採用KPIが「内定承諾率・充足数」にとどまり、入社後の活躍との関連を把握できていない方
・人的資本開示に対応するため、採用・定着・成長データの一気通貫管理を構築したい方
・早期離職や採用ミスマッチを繰り返しており、採用の精度を根本から改善したい採用担当者・人事責任者の方
・AI活用やピープルアナリティクスを自社の採用プロセスに取り入れたいと考えている方