若手が辞める会社は“これ”をしていない──IT・ソフトウェア中小の定着設計と制度見直し

データで読む現状（統計・動向・比較）

本稿の一次情報は「2025年版｜大卒新入社員の3年以内離職率と会社の規模別傾向」（KAI LABO）です。詳細な数値は同記事および公的統計に依拠しますが、ここではレンジで概況を示します。3年以内離職率（大学卒）は全体で約30％前後で推移しており、企業規模が小さいほど高く、大規模ほど低い傾向があります。IT・ソフトウェア産業は全産業平均と比べて、中小企業ゾーンでやや高止まりしやすいことが一般的に観察されています。なお、厚生労働省「新規学卒者の離職状況」では、事業所規模別・産業別の3年以内離職率が毎年公表されており、企業規模と離職率の関係を確認するうえで最も信頼性の高いデータソースとなっています。以下では、規模別の概況と、推定誤差を伴いながらも実務に有用なレンジを示します（※推定値のため、実際の運用にあたっては最新の一次資料をご確認ください）。

若手が辞める“本当の原因”は、多くの場合ひとつの要因ではなく、複数の要素が重なった「複合要因」として表面化します。厚生労働省「若年者雇用実態調査」などの公的データを踏まえますと、IT分野では職務の曖昧さ・長時間労働・成長実感の不足が上位に挙がりやすい傾向があります。これを定量的に捉えて意思決定に落とし込むために、ここでは実務上の重要度をスコア化して整理します。

「やめさせない意思決定」は、採用人数を増やすよりも費用対効果が高いケースが多いです。コストは足元で発生し、便益は半年〜数年で着実に現れます。

定着投資の損益分岐点を簡易的に概算してみます。たとえば、年収400万円の大卒エンジニアを10人採用し、3年離職率40％（4人離職）だった状態から、定着策によって35％（3.5人）に改善できたとします。離職1人当たりのコストを年収の1.5倍＝600万円と仮定すると、5ポイントの改善によって年間300万円の損失回避（0.5人×600万円）が期待できます。もしオンボーディング強化とメンター時間の確保に年間200万円を投じる場合、初年度から100万円の純増効果が見込める計算になります。次の表では、条件を変えた複数ケースで感度分析を行っています。

この「損失回避の収益化」を社内で説明する際には、採用単価・教育時間・割り込みによる機会損失（営業・開発の双方）を一つの数式で統一することが重要です。具体的には、採用KPI（応募単価、最終面接通過率、内定辞退率など）と、定着KPI（90日定着率、180日レビュー完了率、1on1実施率など）を同じダッシュボード上でモニタリングします。現場の実感と数字の乖離は、ここまで可視化して初めて埋まりやすくなります。