社内 TA vs エージェンシー — 社内リクルーター1名がエージェンシー3席を上回るのはいつか
日本市場における採用の内製化判断は、算術ではなく逸話で決着しがちです — 素晴らしいインハウスチームを構築した企業の話、構築したが後悔した企業の話。実際の答えは、採用ボリューム、職種ミックスの安定性、そしてインハウス TA 採用1名のロード込みコストに対して、同じ採用ボリュームで支払うエージェンシー成果報酬料を比較するユニットエコノミクスの数学で決まります。本ガイドは、本番データから誠実にボリューム閾値を導出します。
日本市場のミッドキャリア採用において、インハウス TA がエージェンシーを上回るボリューム閾値は、インハウス TA 採用1名あたり年間約25〜35件の成約です。これ未満では、エージェンシーの成果報酬料の方が、自社採用するには成約数が足りない内部リクルーターのロード込みコストより安くなります。これ以上では、内部リクルーターが成約単価でエージェンシーを上回ります。AI ソーシングを併用すると閾値は年間約12〜18件に下がります — 生産性の引き上げにより、ロード込みコスト・成約単価が圧縮され、より低いボリュームでインハウスが勝ちます。ボリュームの数学が問いで、それ以外はすべてフレーミングです。
実際に比較しているもの
エージェンシー支出側は算出が容易です — 過去12か月のエージェンシー成果報酬料の合計。請求書を集計します。リテーナー型サーチ料金は、別の商材を購入している場合（エグゼクティブレベルのリテーナーマンデートは通常、インハウス TA 採用が行う業務ではありません）は除外します。結果がエージェンシーベースラインです。
インハウス TA 側はより複雑です。適切な数値は、TA 採用1名のフルロード年間コスト — 基本給、賞与、社会保険、設備、ソフトウェアライセンス、配賦オフィスコスト、マネージャー時間、社内調整負荷。日本のミッドマーケットでは、ミッドレベル TA リクルーターでフルロード約1,000〜1,400万円、シニアで1,400〜2,000万円。多くの内製化判断で使われる数値は基本給のみで、実コストを30〜50%過小評価します。
次に、ロード込み年間コストを、そのリクルーターが実際に成立させる年間成約数で割ります。ここで数学が誠実になります。AI ソーシングを使わないミッドレベルのインハウス TA リクルーターは、日本のミッドキャリア帯で年間20〜30件、AI ソーシング併用で年間30〜50件を成立させます。シニアは確立された関係と高速な適格性確認の強みでより多く成立させ、ジュニアはその逆理由でより少なく成立させます。
ボリューム閾値の計算
日本市場のミッドキャリア成約のエージェンシー手数料を約400万円（当社コホート平均 ¥4,266,675 と整合的；自社の数値は職種ミックスに依存）と置きます。フルロードのミッドレベルインハウス TA リクルーター年額1,200万円と置きます。損益分岐ボリュームは、成約単価が一致する成約数です。
= = 年3件で損益分岐；年間25件の生産性なら、3年目以降にインハウスが勝つ
この計算は誤解を招くほど単純です。成約単価の損益分岐は年3件 — 年25件の生産性なら、インハウス TA は1成約 ¥480K、エージェンシー ¥4M に対し成約単価で8.3倍有利です。これが内製化判断を一見明らかに見せるヘッドライン数値ですが、実態は違います。
捕捉できていない点：インハウス TA は成約件数によらず固定費です。年間採用ボリュームが8件に落ちると、インハウス TA コストは依然として ¥12M で、成約単価は ¥1.5M に跳ね上がります。8件でのエージェンシー支出は ¥32M — まだ高い — ですが、エージェンシー支出は完全な変動費でした。ボリュームが年3件に落ちると、エージェンシー支出 ¥12M、インハウス支出 ¥12M で損益分岐です。それ未満ではエージェンシーがコスト面で勝ちます。
ピークボリュームよりボリューム安定性が重要な理由
インハウス TA モデルの隠れたコストはロード込み年間コストではなく、採用減速期にもそのロード込み年間コストを抱え続けるコストです。日本市場のミッドマーケット採用は循環的です。強い年に年間30件採用する企業が、減速年に8件まで落ちることはあり得ます。インハウス TA 採用は、ロード込みコストを両方の年に分散します。強い年2年＋平均年3年の5年間ウィンドウなら数学は機能します。中央に減速年が入る3年間では、数学はしばしば機能しません。
モデル化すべきは「来年25件採用するか」ではなく「過去5年平均と年度ばらつきはどうか」です。平均が25件以上で最悪年が12件以上なら、長期ではインハウスが勝ちます。平均が25件でも、ばらつきが大きく一部の年が8件を下回るなら、インハウスはエージェンシーより高くつく年が発生します。
AI ソーシングが閾値に与える影響
AI ソーシングは数式の両側を変えます。インハウス TA 側では、1リクルーターの年間成約数を引き上げます — 当社の校正データでは年20〜30件→30〜50件。同じロード込みコストが多くの成約に分散され、成約単価が低下します。エージェンシー側では、AI ソーシングは直接的にはエージェンシー成果報酬料を変えませんが、AI ソーシングを自社で導入したエージェンシーは、生産性向上分を成果報酬料率の縮小、または同一料率での提供範囲拡大として顧客に還元するのが典型です。
= = 成約単価 ¥375K；年12件で損益分岐、それ以上でインハウスが勝つ
閾値は半減します。AI 導入前は損益分岐が年25〜35件だったため、年18件ではインハウス TA 採用を正当化できなかった企業が、AI ソーシング併用なら同じ年18件で正当化できるようになります。内製化判断の採用ボリューム閾値は、2026年において2022年より有意に低くなっています。
これが採用計画にとって意味すること
本番データに耐える3つの目安。第一に、過去5年平均が年12件未満で職種ミックスが不安定なら、エージェンシー単独を継続すべきです — インハウス採用の固定費がボリュームでは正当化されません。第二に、平均が AI ソーシング併用で12〜25件、または併用なしで25〜35件なら、インハウスがコストで勝ちます — 問いは、職種ミックスがインハウス採用を専門化できるほど安定しているか（同じ週に金融とソフトウェアの両方を担当するリクルーターは、専門化したリクルーターより生産性が落ちます）に変わります。第三に、リクルーター1名あたり年間35件超では、インハウスが何があってもコスト面で勝ち、問いは「インハウスを採用するか」ではなく「何名採用するか」になります。
やってはならないのは、戦略的に正しい動きと感じるからインハウスチームを構築することです。数学が正しい動きかを決定します。数学が支持しない場合、戦略的議論は通常、採用判断が回収できないことの合理化です。
よくある質問
インハウス TA が持つ自社固有の知識の価値はどう扱うべきですか？
実在の価値ですが、無料ではありません — 入社後6〜12か月で構築され、その間はインハウスリクルーターの生産性が平均を下回ります。自社固有の知識はその後、エージェンシーと比較して成約品質とオファー受諾率を継続的に改善します。ネットでは、これは直接的なコスト削減ではなく成約品質プレミアムとして発現します。内製化判断の数学はコスト面を捕捉し、企業はモデル化時にインハウス側に10〜25%の品質プレミアムを上乗せすべきです。これを織り込んでも閾値は劇的には動きません。
インハウス TA を1名採用すべきか、エージェンシー契約を2件並列で持つべきか？
採用が年間15〜25件で安定しているなら、AI ソーシング併用のインハウス採用が通常3年コストで勝ちます。塊が大きい場合（ある年8件、翌年28件）はエージェンシー契約がオプショナリティで勝ちます — 固定費を残さずに支出を増減できるためです。より高いボリュームで両方を上回ることが多い第3の選択肢は、インハウス TA リクルーター1名＋ AgentRPO（または相当のサービス）でインハウスが吸収できないスパイク稼働を補うパターンです。
今後3年の採用ボリュームが本当に不確実な場合は？
3シナリオでモデルを回します — 保守ケース、ベースケース、強気ケース。各シナリオでのインハウス成約単価を算出します。強気ケースがエージェンシーを実質的に上回り、保守ケースが実質的に下回るなら、適切な答えは通常「エージェンシーを継続しつつインハウストリガーを設定」です — エージェンシー関係を維持し、月次採用ボリュームを追跡し、過去6か月の採用ボリュームが安定的に損益分岐レンジに入ったらインハウス採用を実施します。AI ソーシングはこのトリガーをより即応的にします — リクルーター1名の生産性が高くなるためです。
シニア・エグゼクティブ採用ではこの分析は変わりますか？
変わります。基本給約 ¥15M 超の候補者では、成果報酬料の数学が変わります（手数料は給与に比例し、シニア成約はエージェンシー手数料 ¥6〜9M がしばしば）。各成約の価値が高いため損益分岐ボリュームが下がります。シニアインハウス TA は、自社固有の知識プレミアムがシニアレベルでより高いため、候補者側判断でエージェンシーを上回ることもできます。エグゼクティブ特化のインハウス TA 採用の閾値は、年8〜15件 — ミッドキャリア相当を大きく下回る水準 — であることが多くなります。
この数学を自社で開始する最も簡単な方法は？
3つの数値。昨年度のエージェンシー成果報酬料請求書を集計します。自社の報酬構造でミッドレベルインハウス TA 採用のロード込みコストを推定します（基本給 × 1.4〜1.6 でフルロードの目安が成立します）。自社の典型的な職種ミックスでインハウス TA 採用が成立させる年間件数を推定します — AI ソーシングなしで25〜30件、併用で35〜45件。両側で成約単価を算出します。答えはスプレッドシートを必要とせず、スプレッドシートは答えではなく確信を与えます。
出典
ロード込みコスト数値（ミッドレベル ¥10〜14M、シニア ¥14〜20M）は、日本市場の TA リクルーター報酬調査（Robert Walters Salary Survey、Hays Salary Guide）と株式会社 ESAI Agency 内部ベンチマークの組み合わせ。リクルーター1名あたり成約数の生産性数値は、メソドロジーページに記載の公開25か月サンプル（内部データの代表スライスであり、当社の完全なプレースメント記録は開示していません）および2026年本番コホートの平均値。エージェンシー成果報酬料平均 ¥4,266,675 はミーティングユニットエコノミクス基礎ガイドより。AI ソーシングの生産性向上数値は16週・2026年コホートおよびカレンダー監査ブリーフィングより。
自社チームで内製化判断の数学を回す
年間15〜25件の採用ボリュームでエージェンシー単独運用なら、AI ソーシングがインハウス損益分岐閾値を超えさせる可能性があります。自社のボリュームと職種ミックスでコストモデルを回すサポートが必要なら、営業担当へご連絡ください。