看護師を目指す方へ

新卒採用において、動画は企業の魅力を伝え、応募者の興味を惹きつけるための強力なツールです。しかし、動画を制作するだけでは、その効果を最大限に引き出すことはできません。重要なのは、データを収集・分析し、改善に繋げることです。

本記事では、2025年最新の採用トレンドを踏まえ、新卒採用動画の効果的なデータ分析と活用方法を徹底解説します。データ収集、分析手法、応募者の本音、ROI測定、改善戦略、分析ダッシュボード作成など、具体的なノウハウを提供し、あなたの企業の採用活動を強力にサポートします。

この記事でわかること

•  新卒採用動画の効果的なデータ収集・分析手法
• 視聴データから読み取る応募者の本音と傾向
• 採用動画のROI測定と費用対効果の最大化方法
• 2025年トレンドを取り入れた動画改善戦略
•  現場で即実践できる分析ダッシュボードの作り方

この記事を読んでほしい人

• 医療機関の採用担当者
• 看護部・人事部でデータ分析を担当している方
• 新卒採用の効果測定に悩んでいる方
• 限られた予算で採用効果を最大化したい方
• 動画コンテンツの改善点を見つけたい方

はじめに：看護師採用における動画活用の現状

医療人材の確保が年々難しくなる中、特に看護師の新卒採用では、採用動画が重要なツールとなっています。

しかし、「動画を作ったものの、その効果がよくわからない」「データ分析の方法がわからず、改善につなげられない」という声をよく耳にします。

A病院の採用担当者は言います。

「去年10万円かけて素敵な採用動画を作ったのに、応募者数は前年とほとんど変わらなかった。

この投資は本当に意味があったのだろうか」

全国の病院や医療施設が同じ課題に直面しています。

看護師採用の競争は激化する一方で、限られた予算の中で最大限の効果を得るためには、感覚や経験だけでなく、データに基づいた戦略的なアプローチが不可欠となっています。

採用動画は単なる広報ツールではなく、視聴者の行動データを収集・分析できる重要な「マーケティングチャネル」でもあります。

適切に活用することで、応募者の心理や行動パターンを理解し、採用プロセス全体を最適化することが可能です。

このような悩みを解決するため、本記事では採用動画のデータ分析と効果測定の具体的な方法を解説します。

データに基づいた改善策を実施することで、限られた予算でも採用成果を最大化できる方法をご紹介します。

採用動画のデータ収集：何を、どう集めるべきか

採用動画の効果を正確に測定し、改善につなげるためには、適切なデータ収集が不可欠です。

「何を測るべきか」から始まり、具体的な収集方法まで詳しく解説します。

基本的な視聴データの収集ポイント

採用動画の効果を測定するには、まず適切なデータ収集から始める必要があります。

基本的に収集すべきデータは以下の通りです。

まず最も基本となる「視聴回数」です。

これは単純な数値ですが、リーチの広さを示す重要な基礎指標となります。

医療機関の規模や知名度によって目標値は異なりますが、前年比や月次推移を確認することで効果測定の基礎となります。

次に「視聴完了率」です。

これは動画を最後まで視聴した人の割合を示します。

看護師採用動画の場合、業界平均は30%程度とされていますが、動画の長さや内容によって大きく変動します。

この指標が低い場合、動画の内容や構成に問題がある可能性が高いです。

「平均視聴時間」も重要な指標です。

3分の動画で平均視聴時間が45秒であれば、多くの視聴者が冒頭部分しか見ていないことを意味します。

一方、5分の動画で平均視聴時間が4分であれば、内容に対する関心が高いと判断できます。

「視聴離脱ポイント」は、どの時点で視聴者が離脱したかを示すデータです。

このデータを分析することで、動画のどの部分に問題があるのかを特定できます。

例えば、病院長の挨拶が始まる2分15秒地点で離脱が多い場合、その部分の内容や表現方法を見直す必要があります。

「視聴デバイス」のデータからは、PCかスマートフォンかタブレットかの割合がわかります。

看護学生の多くはスマートフォンでの視聴が中心ですが、就職活動の本格化に伴いPCでの視聴も増える傾向にあります。

デバイスによって視聴行動が異なるため、最適化の参考になります。

可能であれば「視聴者の属性」も収集します。

年齢、性別、地域などの基本情報に加え、看護学生か既卒看護師かなどの属性情報も有用です。

これらの情報は完全には取得できないケースもありますが、アンケートとの連携などで補完することができます。

最後に「流入経路」のデータです。

採用サイト、SNS、メールマガジン、就職情報サイトなど、どこから動画ページに訪れたかを追跡します。

これにより、どのチャネルが効果的かを判断できます。

動画プラットフォームによって分析機能は異なりますが、YouTubeであれば「YouTube Studio」、Vimeoであれば「Vimeoアナリティクス」などの機能を活用しましょう。

これらのツールでは基本的な視聴データを簡単に確認できます。

採用プロセスとの連携データ

動画視聴データだけでなく、採用プロセス全体と連携したデータ収集が重要です。

これにより、動画が実際の採用成果にどのように貢献しているかを把握できます。

最も重要なのは「視聴後エントリー率」で、動画視聴後に応募フォームに進んだ割合を示します。

一般的な医療機関の採用サイトでは5%程度とされていますが、動画の内容や訴求力によって大きく変動します。

この指標が高いほど、動画が応募行動を促進する効果があると判断できます。

また「資料請求率」も重要です。

動画視聴後に資料請求フォームに進んだ割合を示します。

直接的な応募までには至らなくても、資料請求は次のステップに進む意思を示す重要な指標です。

「面接参加率」は、エントリーから面接に至った割合です。

これにより、動画を見て応募した人の質や、動画内容と実際の期待値のギャップを測ることができます。

動画を見て応募した人の面接参加率が高い場合、動画が適切なターゲットに届いている証拠となります。

「内定承諾率」は、内定から入職に至った割合を示します。

動画視聴者の内定承諾率が非視聴者よりも高い場合、動画が病院の理念や風土を適切に伝え、ミスマッチを減らす効果があると考えられます。

これらのデータを連携させるには、以下のような方法があります。

動画視聴後のユニークIDの発行は効果的な方法です。

視聴完了時に一意のコードを表示し、応募フォームでそのコードの入力を求めることで、視聴者の行動を追跡できます。

URLパラメータの活用も有効です。

動画ページから応募ページへの遷移時にパラメータを付与することで、どの動画から来たのかを特定できます。

例えば「?source=nurse_video2025」などのパラメータを付けることで、後からデータを集計できます。

アンケートでの視聴確認も簡易的な方法です。

応募フォームに「当院の採用動画をご覧になりましたか？」という質問を入れることで、動画の影響を測定できます。

選択肢を細かく設定し、「すべて視聴した」「一部視聴した」「視聴していない」などの回答を得ることで、より詳細な分析が可能になります。

データ収集のための実践的ツール設定

データ収集を効果的に行うためには、適切なツールの設定が必要です。

ここでは具体的な設定方法を解説します。

Google アナリティクス4（GA4）の活用

GA4は無料で利用できる強力な分析ツールです。

採用動画の効果測定にも活用できます。

まず基本的な設定として、動画埋め込みページにGA4のタグを設置します。

これにより、ページへの訪問者数や滞在時間などの基本データが取得できます。

管理画面から「データストリーム」を作成し、生成されたタグをウェブサイトのヘッダー部分に設置するだけで基本的な設定は完了です。

次に、イベントトラッキングの設定を行います。

動画の再生開始、25%・50%・75%視聴、完了などの地点でイベントを発生させることで、詳細な視聴行動を追跡できます。

YouTubeの場合は「YouTube動画」というイベントが自動的に計測されますが、それ以外の動画プラットフォームでは、JavaScriptを使用してカスタムイベントを設定する必要があります。

最後にコンバージョン設定を行います。

資料請求やエントリーなどの重要な行動をコンバージョンとして設定することで、動画視聴とコンバージョンの関係を分析できます。

管理画面の「コンバージョン」セクションから設定可能です。

YouTube分析機能の詳細設定

YouTubeで動画を公開している場合は、YouTube Studioの分析機能を最大限に活用しましょう。

カード機能の活用は効果的です。

動画内の特定の時間にアンケートやリンクを表示させることができます。

例えば、教育制度の説明部分で「詳しい資料はこちら」というカードを表示させることで、興味を持った視聴者を次のステップへ誘導できます。

エンドスクリーンの設定も重要です。

動画終了時に次に見てほしい動画や、応募ページへのリンクを表示させることができます。

複数の採用動画を用意している場合は、関連動画への誘導に効果的です。

アノテーションの戦略的配置も検討しましょう。

動画内に吹き出しやテキストボックスを表示させることで、追加情報の提供や行動喚起ができます。

ただし、過剰に使用すると視聴者の集中を妨げる可能性があるため、重要なポイントに絞って使用することをお勧めします。

採用管理システムとの連携

採用管理システム（ATS）を使用している場合は、動画視聴データとの連携を検討しましょう。

応募者の動画視聴有無を記録するフィールドを追加することで、後からの分析が容易になります。

多くのATSではカスタムフィールドの追加が可能です。

応募フォームに動画視聴に関する質問を入れ、その回答をATSに自動で取り込むような設定が効果的です。

動画経由の応募者にタグ付けを行うことで、採用プロセス全体での追跡が可能になります。

例えば「2025年動画視聴者」というタグを付けることで、後から採用フェーズごとの進捗率や内定承諾率などを集計できます。

採用フェーズごとの動画視聴者の進捗率の集計は重要な分析です。

「動画視聴者」と「非視聴者」でエントリー後の進捗率に違いがあるかを分析することで、動画の真の効果が見えてきます。

例えば、動画視聴者の方が面接辞退率が低い場合、動画が適切な人材をフィルタリングしていると考えられます。

このようにデータ収集のための環境を整えることで、より詳細で正確な分析が可能になります。

次のセクションでは、収集したデータをどのように分析するかについて解説します。

効果的なデータ分析手法：数字から洞察を引き出す

収集したデータを単に眺めるだけでは十分な洞察は得られません。

このセクションでは、データを効果的に分析し、実用的な示唆を得るための手法を解説します。

視聴行動パターンの分析

視聴者がどのように動画を見ているかを理解することは、コンテンツ改善の第一歩です。

視聴行動パターンを詳細に分析しましょう。

視聴継続率グラフの読み解き方

視聴継続率グラフは、動画のどの部分で視聴者の興味が維持され、どの部分で離脱が起きているかを示す重要なデータです。

横軸が動画の時間経過、縦軸が視聴者の残存率を示しています。

視聴継続率グラフを分析する際のポイントは、急激な下降が見られる箇所を特定することです。

これらの箇所が視聴者が離脱する「問題ポイント」となっています。

典型的なパターンとしては、まず「冒頭での急激な離脱」があります。

最初の10秒で30%以上の視聴者が離脱している場合、導入部分に問題があると考えられます。

この場合、より魅力的な「フック」を作る必要があります。

例えば、病院の外観や理念から始めるのではなく、感動的なエピソードや魅力的な看護の現場シーンから始めるなどの改善が考えられます。

次に「中盤での緩やかな減少」です。

これは多くの動画に見られる自然なパターンですが、減少率が高い場合は内容の見直しが必要です。

情報量の調整や、より魅力的な映像・音声の導入を検討しましょう。

例えば、一方的な説明が続くシーンでは、インタビューカットの挿入や、グラフィック要素の追加などが効果的です。

「特定ポイントでの急落」も重要なシグナルです。

例えば、院長の挨拶が始まる2分30秒地点で視聴率が50%から30%に急落している場合、そのシーンに問題がある可能性が高いです。

内容、表現方法、技術的な問題などを見直しましょう。

長すぎる挨拶を短くしたり、堅苦しい内容をより親しみやすい表現に変えたりするなどの対策が考えられます。

また「動画の長さと視聴継続率の関係」も重要な分析ポイントです。

一般的に、動画が長くなるほど完了率は下がりますが、内容が充実していれば長時間の視聴も可能です。

自施設の動画で最適な長さを見極めるためには、複数の長さの動画を用意して比較実験を行うことも効果的です。

医療業界の採用動画の場合、特に「専門用語が多用されるポイント」での離脱が多い傾向があります。

難解な医療用語が連続するシーンでは、視聴者（特に学生）の理解度が下がり、離脱につながりやすいため注意が必要です。

ヒートマップ分析

高度な分析ツールでは、動画内のどの部分に視聴者が最も反応したかをヒートマップで表示できます。

これは視聴者の関心の強さを視覚的に示すもので、赤色が濃いほど関心が高いことを示します。

ヒートマップ分析では、「注目を集めるシーン」を特定できます。

例えば、実際の看護現場の様子や、先輩看護師のリアルな声などのシーンで関心が高まる傾向があります。

一方、施設紹介や組織図の説明などでは関心が下がる傾向が見られます。

また「感情的な反応が強いシーン」も重要です。

笑顔や感動的なエピソードなど、感情に訴えかけるシーンでは視聴者の関心が高まります。

これらのシーンを戦略的に配置することで、動画全体の視聴率を向上させることができます。

「視聴者が繰り返し見るシーン」の特定も有用です。

一部の視聴者が特定のシーンを巻き戻して繰り返し視聴している場合、そのシーンに重要な情報や魅力的な内容が含まれている可能性があります。

これらのシーンを参考に、動画全体の質を向上させることができます。

コンバージョン分析：視聴から応募までの道筋

視聴データと採用プロセスを連携させることで、どのような視聴パターンが実際の応募につながっているかを分析できます。

これにより、動画の真の効果を測定できます。

視聴完了率と応募率の相関

動画を最後まで見た人の何%が応募しているかを分析することで、動画の説得力を測定できます。

例えば、視聴完了者の応募率が10%で、非視聴者や部分視聴者の応募率が3%の場合、動画が応募意欲を高める効果があると判断できます。

この分析を行うためには、視聴完了者を特定する仕組みが必要です。

完了時に表示される特別なコードや、完了後のリダイレクトURLにパラメータを付与するなどの方法が考えられます。

分析結果に基づく改善策としては、視聴完了率が低い場合は動画の内容や長さを見直し、完了率を高める工夫をすることが重要です。

また、完了率は高いが応募率が低い場合は、動画の最後に強い行動喚起（Call to Action）を入れるなどの対策が考えられます。

再生回数と応募の関係

同じ人が複数回見ている場合、応募確率は上がるかを分析することも重要です。

一般的に、複数回視聴している人は関心が高く、応募確率も高い傾向があります。

この分析には、ユーザーの識別が必要ですが、完全な追跡が難しい場合もあります。

そのような場合は、応募者アンケートで「動画を何回視聴しましたか？」といった質問を入れることも一つの方法です。

複数回視聴者の応募率が高い場合は、動画の再視聴を促す施策が効果的です。

例えば、メールマガジンで動画リンクを定期的に送信したり、SNSで異なる切り口から動画を紹介したりする方法が考えられます。

視聴時間と応募の関係

どの程度の視聴時間が応募につながりやすいかを分析することも重要です。

例えば、3分の動画で2分以上視聴した人の応募率が高い場合、その2分の時点までに重要な情報が含まれていると考えられます。

この分析から、「最低必要視聴時間」が見えてきます。

例えば、1分30秒以上視聴した人の応募率が急上昇する場合、その時間までに必要な情報を凝縮することが効果的です。

また、応募につながりやすい「重要シーン」も特定できます。

例えば、教育制度の説明シーンを視聴した後の応募率が高い場合、そのシーンが応募決定に重要な役割を果たしていると考えられます。

セグメント別分析で見えてくる採用ターゲット

データをセグメント別に分析することで、より効果的なターゲティングが可能になります。

異なるグループの行動パターンを理解し、それぞれに最適なアプローチを検討しましょう。

デバイス別分析

スマートフォンからの視聴者とPCからの視聴者では行動に違いがある場合が多いです。

特に看護学生はスマートフォンの利用率が高いですが、就職活動の本格化に伴いPCでの視聴も増加します。

デバイス別の視聴継続率を分析すると、多くの場合スマートフォン視聴者の方が早く離脱する傾向があります。

これは画面サイズの小ささや、移動中など集中度の低い環境で視聴していることが原因と考えられます。

デバイス別の応募率も重要な指標です。

PCからの視聴者の方が応募率が高い傾向がありますが、これは就職活動の本格段階にあり、より真剣に情報を探しているユーザーが多いためと考えられます。

これらの分析結果に基づき、デバイス別に最適化したコンテンツを提供することが効果的です。

例えば、スマートフォン向けには短くてインパクトのある動画、PC向けには詳細な情報を含んだ長めの動画を用意するなどの対策が考えられます。

流入経路別分析

SNSから来た視聴者と採用サイトから来た視聴者では応募率に差があるかを分析することも重要です。

一般的に、採用サイトから来た視聴者の方が応募意欲が高い傾向がありますが、SNSからの流入者は母数が多いという特徴があります。

流入経路別の視聴行動パターンを分析すると、SNSからの流入者は視聴時間が短い傾向がある一方、採用サイトからの流入者はより長く詳細に視聴する傾向があります。

これらの分析結果に基づき、流入経路別に異なるアプローチを検討できます。

例えば、SNSでは短いダイジェスト動画を公開し、興味を持った人を採用サイトの詳細動画に誘導するといった二段階のアプローチが効果的です。

時間帯別分析

視聴時間帯によって視聴完了率や応募率に違いがあるかを分析することも有用です。

特に看護学生の場合、実習や授業の関係で特定の時間帯に集中して情報収集を行う傾向があります。

一般的に、平日の夜間（21時〜24時）と週末の午後に視聴が集中する傾向があります。

これらの時間帯は集中して視聴できる環境にあるため、視聴完了率も高い傾向にあります。

また、応募行動にも時間帯の傾向があります。

多くの場合、夜間に動画を視聴し、翌日や週末に応募するというパターンが見られます。

事例：B総合病院の分析結果

B総合病院では、夜間（21時〜24時）に動画を視聴した看護学生の応募率が、日中に視聴した学生と比較して25%高いことが判明しました。

詳細な分析の結果、夜間視聴者は1回あたりの視聴時間が長く、複数回視聴する傾向も高いことがわかりました。

これらの知見を活かし、B病院では以下の施策を実施しました。

・夜間の視聴者に特化したリマーケティング広告の実施 ・夜間の視聴者向けに特別な資料ダウンロードリンクの提供 ・夜間に見られやすい動画内容への調整（より詳細な情報の追加）

これらの施策により、応募数が前年比40%増加するという成果を上げました。

このように、時間帯別の分析から得られた知見を活用することで、より効果的な採用戦略を構築できます。

以上のようなデータ分析手法を活用することで、単なる感覚や経験ではなく、客観的なデータに基づいた改善策を見出すことができます。

次のセクションでは、これらの分析結果をどのように評価し、ROIを計算するかについて解説します。

採用動画の効果測定：数値化で見える真の価値

採用動画の効果を正確に測定するには、適切な指標の設定とデータの解釈が不可欠です。

効果測定のフレームワークを確立することで、投資対効果の可視化と継続的な改善が可能になります。

本セクションでは、KPI設定からROI計算、質的効果の測定まで詳しく解説します。

KPI設定：何を成功と定義するか

採用動画の効果を測定するには、明確なKPI（重要業績評価指標）の設定が不可欠です。

適切なKPIを設定することで、目標達成度を客観的に評価できます。

まず「視聴完了率」は最も基本的なKPIです。

動画を最後まで視聴した割合を示す指標で、動画の魅力度や内容の適切さを評価できます。

看護師採用動画の業界平均は30%程度ですが、動画の長さや内容によって変動します。

5分以上の動画では20%、3分以内の動画では40%程度が一般的な目安となります。

視聴完了率が低い場合は、動画の長さや内容、構成を見直す必要があります。

次に「視聴後エントリー率」は重要な成果指標です。

動画視聴後に応募フォームに進んだ割合を示し、動画の説得力や行動喚起力を評価できます。

業界平均は5%程度ですが、知名度の高い大病院ではそれ以上、知名度の低い中小病院では低くなる傾向があります。

この指標が低い場合は、動画の内容が応募意欲を十分に喚起していない可能性があります。

より魅力的な職場環境の紹介や、明確な行動喚起を追加するなどの改善が考えられます。

「費用対エントリー数」も重要な経済的指標です。

動画制作費をエントリー数で割った値で、1エントリーあたりのコストを示します。

一般的には5,000円以下を目標とするケースが多いですが、施設の規模や採用難易度によって適切な目標値は異なります。

この指標が高い場合、動画制作のコストパフォーマンスに問題がある可能性があります。

制作費の見直しや、エントリー数を増やすための施策が必要です。

「内定承諾率の変化」は動画導入の長期的な効果を示す指標です。

動画導入前後での内定承諾率の変化を測定することで、動画が採用プロセス全体に与える影響を評価できます。

動画により病院の理念や風土が事前に伝わることで、ミスマッチが減少し、内定承諾率が向上するケースが多く見られます。

前年比10%以上の向上を目標とするのが一般的です。

これらのKPIは単独ではなく、組み合わせて評価することが重要です。

例えば、視聴完了率が低くてもエントリー率が高い場合は、短時間でも強い訴求力を持つ動画と評価できます。

逆に、視聴完了率は高いがエントリー率が低い場合は、内容は魅力的でも行動喚起が弱い可能性があります。

診療科別・職種別のKPI設定

医療機関では診療科や職種によって採用状況が大きく異なるため、KPIも個別に設定することが有効です。

例えば、人気の高い診療科（小児科、産婦人科など）と人手不足が深刻な診療科（救急科、精神科など）では異なる目標値を設定するとよいでしょう。

看護師の場合も、一般看護師、専門・認定看護師、助産師などの職種別にKPIを設定することで、より細やかな効果測定が可能になります。

例えば、助産師採用動画では視聴完了率45%、エントリー率8%といった、一般より高い目標を設定するケースもあります。

目標値の段階的設定

KPIの目標値は一度に高く設定するのではなく、段階的に設定することをお勧めします。

例えば、1年目は業界平均、2年目は業界平均より10%高く、3年目は業界トップレベルといった形で徐々に高めていくことで、持続的な改善が可能になります。

具体的には、視聴完了率の場合、1年目は30%、2年目は35%、3年目は40%という段階的な目標設定が考えられます。

同様に、視聴後エントリー率も1年目は5%、2年目は7%、3年目は10%といった具合に段階的に引き上げていくことが効果的です。

費用対エントリー数については、1年目は8,000円、2年目は5,000円、3年目は3,000円というように段階的に目標を厳しくしていきます。

内定承諾率の変化についても、1年目は前年比+5%、2年目は+10%、3年目は+15%といった形で徐々に目標を高めていくことが望ましいでしょう。

このように段階的な目標設定をすることで、PDCAサイクルを回しながら継続的に改善していくことができます。

ROI計算方法：投資対効果を数値化する

採用動画のROI（投資収益率）を計算することで、投資の妥当性を客観的に評価できます。

ROIの計算方法と解釈について解説します。

3-2-1. 基本的なROI計算式

ROIの基本的な計算式は以下の通りです。

「ROI(%) = (利益 ÷ 投資) × 100」

採用動画の場合、「利益」と「投資」は以下のように定義します。

「利益 = (動画経由の採用数 × 採用コスト削減額) – 動画制作・運用コスト」 「投資 = 動画制作・運用コスト」

ここでの「採用コスト削減額」は、従来の採用方法と比較して1人あたりの採用コストがどれだけ削減されたかを示します。

例えば、合同説明会や就職情報サイトなどの従来の採用チャネルでの1人あたり採用コストが30万円、動画を活用した採用では25万円の場合、採用コスト削減額は5万円となります。

具体的な計算例

実際のROI計算例を見てみましょう。

C病院の場合を考えます。

C病院の条件としては、まず動画制作費が50万円、動画運用コスト（年間）が10万円です。

従来の1人あたり採用コストは30万円でしたが、動画導入後は25万円に削減されました。

動画経由での採用数は10人です。

これらの条件でROIを計算すると、利益は「10人 × 5万円 – 60万円」で、50万円から60万円を引いて-10万円となります。

投資は60万円です。

したがって、ROIは「-10万円 ÷ 60万円 × 100」で-16.7%となります。

この場合、初年度のROIはマイナスとなります。

しかし、2年目以降は制作費がかからず、運用コストのみとなるため、ROIは大きく改善します。

2年目の計算では、利益は「10人 × 5万円 – 10万円」で、50万円から10万円を引いて40万円となります。投資は10万円です。

したがって、ROIは「40万円 ÷ 10万円 × 100」で400%となります。

このように、採用動画は初期投資が大きいものの、複数年にわたって効果を発揮するため、長期的な視点でROIを評価することが重要です。

間接的な効果も含めたROI計算

採用動画の効果は直接的な採用コスト削減だけでなく、様々な間接的効果も考慮すべきです。

例えば、内定辞退率の低減効果があります。

動画により事前に職場環境や文化を理解してもらうことで、内定後のミスマッチによる辞退が減少します。

内定辞退一件あたりの機会損失コストを考慮に入れることでより正確なROIを計算できます。

また、早期離職率の低減効果も重要です。

入職前に正確な情報を提供することで、入職後のギャップによる早期離職を防ぐことができます。

新人看護師の早期離職には多大なコストがかかるため、この効果も重要です。

さらに、採用担当者の工数削減効果もあります。

基本的な情報を動画で提供することで、説明会や面接での基本情報の説明時間が短縮され、より深い対話に時間を使えるようになります。

これらの間接的効果を金銭価値に換算するのは難しいですが、概算値を設定することで、より包括的なROI計算が可能になります。

例えば、C病院の場合、これらの間接効果を以下のように評価できます。

内定辞退減少効果として、2件の辞退防止で1件あたり15万円、計30万円と見積もります。

早期離職減少効果としては、1件の早期離職防止で200万円の効果があると考えられます。

採用担当者工数削減としては、年間100時間の工数削減で1時間あたり3,000円、計30万円の効果があると見積もれます。

これらを含めた初年度のROI計算では、利益は「10人 × 5万円 + 30万円 + 200万円 + 30万円 – 60万円」となり、50万円と260万円を足して60万円を引くと250万円となります。

投資は60万円です。

したがって、ROIは「250万円 ÷ 60万円 × 100」で416.7%となります。

このように、間接的効果も含めるとROIは大幅に向上します。

実際の計算ではこれらの効果を慎重に評価し、過大評価を避けることが重要です。

質的効果測定：数字では見えない価値

数値化できる効果だけでなく、質的な効果も重要です。

これらは直接的なROI計算には含まれませんが、長期的な採用戦略において重要な意味を持ちます。

応募者の質の変化

動画視聴者からの応募は、病院の理念や風土への理解度が高い傾向があります。

これは数値だけでは測れない重要な効果です。

応募者の質を評価する方法としては、面接評価スコアの比較が効果的です。

動画視聴者と非視聴者の面接評価スコアを比較し、動画の効果を測定します。

多くの病院では、動画視聴者の方が「病院の理念や風土への理解」「職務内容の理解」などの項目で高いスコアを示す傾向が見られます。

また、応募書類の質も比較対象となります。動画視聴者の応募書類は、病院の特徴や求める人材像に沿った内容になっていることが多く、「なぜこの病院を志望するのか」といった質問への回答の質が高い傾向があります。

内定承諾理由の変化

「動画を見て病院の雰囲気に惹かれた」という理由が増加しているかを分析することも重要です。

内定者アンケートで「当院を選んだ理由」を調査し、動画導入前後での変化を分析します。

例えば、D総合病院では動画導入後、内定承諾理由として「病院の雰囲気や文化に共感した」という回答が42%から67%に増加しました。

これは動画が病院の雰囲気や文化を効果的に伝えていることを示しています。

また、「入職前に不安に感じていたこと」についての質問でも変化が見られます。

動画導入前は「職場の人間関係」「実際の業務内容」などの不安が多く挙げられていましたが、導入後はこれらの項目が減少する傾向があります。

これは動画によって事前に正確な情報が提供され、不安が軽減されたことを示しています。

3-3-3. 入職後の定着率の変化

動画を見て応募した看護師の定着率が高いかを分析することも重要です。

特に1年目、3年目の定着率は重要な指標となります。

この分析には時間がかかりますが、長期的な効果を測定する上で重要です。

例えば、E市民病院では動画導入後、新人看護師の1年目定着率が85%から92%に向上しました。

これは金銭的な価値に換算すると非常に大きな効果です。

また、入職後の満足度調査も重要な質的指標です。

「入職前のイメージと実際の職場環境の一致度」を調査することで、動画の正確性と効果を評価できます。

多くの病院では、動画導入後にこの一致度が向上し、「入職後のギャップによる不満」が減少する傾向が見られます。

質的効果の測定方法

これらの質的効果を測定するには、以下のような方法が有効です。

まず応募者・内定者アンケートがあります。

応募時や内定承諾時にアンケートを実施し、動画の視聴有無と影響度を調査します。

「当院の採用動画を視聴しましたか？」「動画の内容は応募決定にどの程度影響しましたか？」などの質問を含めることで、動画の効果を測定できます。

次に入職後インタビューがあります。

入職3ヶ月後、1年後などの節目にインタビューを実施し、入職前の情報（動画含む）と実際の職場環境の一致度を調査します。

「入職前の病院のイメージと実際の印象は一致していましたか？」「採用動画の内容で役立った点、不足していた点は何ですか？」などの質問が有効です。

定性調査の定量化も重要です。

質的なフィードバックも可能な限り数値化することで、経年変化を追跡します。

例えば、5段階評価やNPS（Net Promoter Score）などの指標を活用することで、質的な評価も数値として扱うことができます。

ワードクラウド分析も効果的です。

自由回答式の質問に対する回答をワードクラウド分析することで、頻出するキーワードや印象を視覚化できます。

動画導入前後での変化を比較することで、動画の影響を評価できます。

病院ブランディングへの貢献

採用動画は単なる採用ツールではなく、病院全体のブランディングにも貢献します。

これも重要な質的効果の一つです。

例えば、F大学病院では採用動画を公開後、病院のSNSフォロワー数が30%増加し、病院ウェブサイトへのアクセス数も25%増加しました。

また、地域住民からの「病院の取り組みが見えるようになった」という声も増えています。

このような病院ブランディングへの効果は、直接的な採用成果だけでなく、患者獲得や地域連携の強化にも繋がる重要な価値です。

測定方法としては、SNSエンゲージメント率、ウェブサイト訪問者数、メディア露出度などの指標が活用できます。

以上のように、採用動画の効果測定は数値化できるKPIとROIだけでなく、質的な効果も含めて総合的に評価することが重要です。

次のセクションでは、これらの測定結果をもとにした具体的な改善戦略について解説します。

データに基づく改善戦略：PDCAサイクルの実践

データ分析から得られた知見を実際の改善につなげることが、採用動画の効果を最大化する鍵となります。

このセクションでは、分析結果から改善点を特定し、効果を検証するための具体的な方法について解説します。

一度作って終わりではなく、継続的に改善していくプロセスを確立しましょう。

視聴データから見える改善ポイント

視聴データの分析からは、様々な改善すべきポイントが見えてきます。

典型的なパターンとその対策について解説します。

冒頭での高い離脱率への対応

多くの採用動画で共通して見られる課題として、冒頭10秒以内での高い離脱率があります。

具体的には、冒頭10秒で40%以上の視聴者が離脱するケースが少なくありません。

これは導入部分が視聴者の関心を十分に引き付けていないことを示しています。

この問題の考えられる原因としては、病院の外観や病院長の挨拶など、フォーマルで堅い内容から始まることが挙げられます。

視聴者、特に新卒看護師は、自分がその病院で働くイメージを具体的に持ちたいと考えています。

そのため、冒頭から彼らの関心を引くような内容が必要です。

改善策としては、冒頭に感動的なエピソードや現役看護師の生の声を配置することが効果的です。

例えば「患者さんからの感謝の言葉で看護師としてのやりがいを感じた瞬間」や「新人時代に困難を乗り越えた体験談」など、感情に訴えかけるストーリーで始めることで、視聴者の関心を引きつけることができます。

また、タイトルや冒頭で明確な価値提案を行うことも重要です。

「この動画では、当院の〇〇な特徴と、あなたが活躍できる3つの理由をお伝えします」といった具体的な内容予告により、視聴者の期待を高めることができます。

中盤での視聴者維持の工夫

多くの採用動画では、中盤（2分付近）で視聴率が大きく低下する傾向があります。

これは内容が単調になったり、情報量が多すぎたりすることが原因と考えられます。

改善策としては、まず編集でテンポをアップさせることが挙げられます。

同じシーンが長く続くのではなく、カットを多めに入れて視覚的な変化を与えることで、視聴者の関心を維持できます。

また、2分前後に「もっとも大切なポイント」や「意外な事実」などの注目を集める内容を配置することも効果的です。

さらに、インタビューシーンを戦略的に挿入することも有効です。

特に若手看護師の率直な声は、視聴者（特に就職活動中の学生）の関心を引きやすいため、中盤の視聴率維持に効果的です。

「入職を決めた理由」「最初の頃の不安とその克服方法」などのテーマは、視聴者の共感を得やすいでしょう。

特定シーンでの離脱への対処

視聴データを分析すると、特定のシーンで急激に視聴率が低下することがあります。

例えば、施設紹介や組織体制の説明など、比較的静的なコンテンツで離脱が多くなる傾向があります。

これは視聴者の関心とコンテンツがミスマッチしていることを示しています。

新卒看護師が最も知りたいのは、自分が働く具体的なイメージであり、建物の外観や組織図よりも、実際の看護業務や人間関係、教育体制などに関心があります。

改善策としては、施設紹介よりも看護実践や人間関係にフォーカスすることが挙げられます。

施設紹介が必要な場合も、単なる建物の紹介ではなく「この病棟では○○な工夫をしています」「このスペースではスタッフが〇〇しています」など、実際の使われ方や看護師目線での価値を伝えるとよいでしょう。

また、視聴者の関心が低いと思われる内容は短くまとめ、関心の高い内容により多くの時間を割くという構成の見直しも効果的です。

デバイス別の最適化

デバイス別の視聴データを分析すると、PCでの視聴完了率が低いケースがよく見られます。

これは長さや画質、情報量などの問題が考えられます。

PC視聴者は多くの場合、より詳細な情報を求めて真剣に比較検討している段階にあるため、内容の充実度が重要になります。

改善策としては、デバイス別に最適化されたバージョンを用意することが考えられます。

PC向けには高画質版で詳細な情報を含み、モバイル向けには短縮版でポイントを絞った内容にするなどの工夫が効果的です。

また、技術的な観点からは、PC視聴者向けにチャプター機能を設けることも有効です。

目次から関心のあるセクションに直接ジャンプできるようにすることで、長い動画でも視聴者の負担を軽減できます。

A/Bテストによる効果検証

採用動画の改善には、A/Bテスト（2つのバージョンを比較する方法）が有効です。

感覚や推測ではなく、データに基づいて最適な内容を特定していきましょう。

A/Bテストの基本的な進め方

A/Bテストを実施するためには、まずテスト要素を特定することから始めます。

冒頭部分のアプローチ、BGMの種類、字幕の有無、動画の長さなど、改善が見込まれる要素を一つ選びます。

複数の要素を同時に変更すると、どの変更が効果をもたらしたのかわからなくなるため、一度に一つの要素に絞ることが重要です。

次に、テスト用のバリエーションを作成します。

オリジナルの動画（Aバージョン）と、一部を変更した新しいバージョン（Bバージョン）の2つを用意します。

変更は明確で測定可能なものにしましょう。

例えば「冒頭30秒を病院長挨拶から若手看護師インタビューに変更」などです。

そして、両バージョンをランダムに表示する環境を設定します。

YouTubeであれば、同じ内容で別のURLの動画を用意し、採用サイトのランダム訪問者に異なるバージョンが表示されるよう設定します。

または、期間を区切って前半と後半で異なるバージョンを表示する方法も可能です。

データ収集期間は、十分なサンプルサイズが確保できるよう設定します。

一般的には、各バージョン100回以上の視聴があると統計的に意味のある結果が得られるとされています。

視聴数の少ない病院では、2〜4週間程度の期間が必要になるでしょう。

データ収集後は、視聴完了率、平均視聴時間、エントリー率などの指標を比較分析します。

統計的に有意な差があるかを確認し、パフォーマンスの高いバージョンを特定します。

より効果的だったバージョンを正式採用し、次のテスト要素に移行します。

このサイクルを繰り返すことで、継続的に動画のパフォーマンスを向上させることができます。

実践的なA/Bテスト事例

D看護大学病院の事例を見てみましょう。

D病院では、採用動画の冒頭部分について2つのバージョンをテストしました。

バージョンAは、病院の外観から始まり、病院長の理念説明へと続く従来の導入方法でした。

これは多くの医療機関で採用されている正統派のアプローチです。

一方、バージョンBでは、若手看護師が「入職を決めた瞬間」について語るエピソードから始まりました。

具体的には、実習中に見た先輩看護師の患者対応に感銘を受け、「この病院で働きたい」と思った経験を語るシーンです。

両バージョンを2週間ずつウェブサイトに掲載し、結果を比較したところ、バージョンBの視聴完了率はAより34%高く、応募率は22%向上しました。

特に20代前半の視聴者層での効果が顕著でした。

この結果から、D病院では正式にバージョンBを採用するとともに、次のA/Bテストとして「教育制度の紹介方法」について検証を行い、継続的な改善を進めています。

継続的な改善サイクルの構築

採用動画の効果を最大化するには、データ分析と改善を一度きりでなく、継続的なサイクルとして構築することが重要です。

PDCAサイクル（計画、実行、評価、改善）を採用動画の管理に取り入れましょう。

定期的なデータレビューの実施

月次でのデータ確認を行うことで、トレンドの変化をいち早く捉えることができます。

特に注目すべき指標は、視聴完了率、視聴後エントリー率、視聴デバイスの比率などです。

これらの指標が急に変化した場合は、何らかの外部要因や内部要因が影響している可能性があります。

例えば、特定の時期に視聴完了率が急減した場合、競合病院の新しい採用動画の公開、就職情報サイトでの掲載順位の変化、あるいは社会的な出来事など、外部環境の変化が考えられます。

こうした変化にいち早く気づき、対応することが重要です。

季節変動の把握と対応

採用活動には明確な季節性があります。

看護学生の就職活動は3〜5月、9〜11月に集中する傾向があり、この時期と閑散期では視聴者の質や行動パターンが大きく異なります。

採用シーズンのピーク時には、より真剣に比較検討している視聴者が多いため、詳細な情報提供や差別化ポイントの強調が効果的です。

一方、オフシーズンには認知拡大や興味喚起を重視したアプローチが適しています。

このように季節ごとの効果変化を記録し、次年度の戦略に活かしましょう。

トレンドへの対応

看護学生の関心事やコミュニケーション手段は年々変化しています。

例えば、近年ではワークライフバランスや教育制度への関心が高まっており、これらのテーマをより強調する必要があるかもしれません。

また、動画視聴の傾向も変化しており、短い動画への嗜好が強まっている傾向もあります。

こうしたトレンドの変化に対応するため、定期的に看護学生へのアンケートやフォーカスグループインタビューを実施することをお勧めします。

得られた知見をもとに、動画内容の重点を調整していくことで、時代に合った採用動画を維持できます。

年次更新計画の策定

採用動画は完全な作り直しではなく、部分的な更新計画を立てることで、コストを抑えながら鮮度を保つことができます。

一般的には、以下のような更新サイクルが効果的です。

毎年更新すべき要素としては、基本データ（病床数、看護師数など）や新しい取り組み、成果などが挙げられます。

これらは比較的簡単に更新でき、情報の正確性を保つために重要です。

2〜3年ごとに更新すべき要素としては、インタビュー対象の看護師、教育プログラムの詳細、職場環境の映像などがあります。

これらは病院の雰囲気や文化を伝える重要な要素であり、定期的な刷新により鮮度を保つことができます。

5年以上の長期サイクルで更新する要素としては、病院の基本理念や大きな施設紹介などが含まれます。

これらは頻繁に変わるものではないため、大きな変更がない限り、長期間使用できます。

このように計画的に更新することで、毎年全面的に作り直す必要がなく、コスト効率よく採用動画を維持することができます。

以上のように、データに基づく継続的な改善サイクルを構築することで、採用動画の効果を最大化し、長期的な採用成果につなげることができます。

次のセクションでは、2025年の最新トレンドを取り入れた動画最適化戦略について解説します。

2025年トレンドを取り入れた動画最適化戦略

2025年の看護師採用市場では、動画コンテンツに関する新たなトレンドが顕著になっています。

これらのトレンドを理解し、取り入れることで、採用動画の効果を最大化することができます。

このセクションでは、最新の視聴行動傾向から効果的なテクニック、実用的な分析ダッシュボード構築まで、具体的な最適化戦略を解説します。

視聴行動の最新トレンド

2025年の新卒看護師の動画視聴行動には、明確な特徴が見られるようになっています。

これらの傾向を把握することで、より効果的な採用動画を制作することができます。

短尺コンテンツへの嗜好

近年の最も顕著な傾向として、短い動画コンテンツへの嗜好が挙げられます。

特に1分以内のダイジェスト版動画の需要が大幅に増加しています。

これはSNSやショート動画プラットフォームの普及に伴い、短時間で情報を取得する習慣が定着してきたことが背景にあります。

看護学生の多くは最初の選考対象として10〜20の病院をリストアップし、短い動画を見て興味を持った病院のみ詳細情報を調べる傾向があります。

そのため、最初の興味喚起を目的とした短いダイジェスト動画は、採用動画戦略の重要な要素となっています。

ただし、これは詳細な情報が不要になったということではありません。

むしろ、短いダイジェスト動画で興味を持ってもらい、関心のある候補者には詳細な情報を提供するという二段階のアプローチが効果的です。

「まずは1分でわかる当院の特徴」から始まり、興味を持った視聴者に「教育制度の詳細」「先輩看護師の一日」などの個別テーマの動画を視聴してもらう流れが理想的です。

モバイルファーストの視聴環境

2025年には、採用動画の視聴の90%以上がスマートフォンで行われるようになっています。

この傾向は特に初期段階での病院探索時に顕著です。

多くの看護学生は通学中や休憩時間にスマートフォンで情報収集を行い、関心を持った病院についてのみ、後からPCで詳細情報を確認する傾向があります。

この視聴環境の変化に対応するため、動画は縦型フォーマット（9:16比率）での最適化も検討する価値があります。

特に初期段階の短い動画は、スマートフォンでの視聴に最適化された縦型フォーマットが効果的です。

また、モバイル視聴では音声をオフにしている視聴者が多いため、字幕は必須となっています。

すべての重要な情報は視覚的にも伝わるよう設計することが重要です。

インタラクティブ要素への高い反応

2025年の視聴者は受動的な視聴だけでなく、インタラクティブな要素に強く反応する傾向があります。

質問や選択肢を含む動画へのエンゲージメントが著しく高くなっています。

例えば、「あなたが看護師として大切にしたいのは？」という質問を投げかけ、「患者との信頼関係」「チームでの協働」「専門スキルの向上」などの選択肢を示す場面を挿入することで、視聴者の能動的な参加を促すことができます。

YouTube Cardsやエンドスクリーン機能を活用し、「教育制度についてもっと知りたい方はこちら」「先輩看護師のインタビューを見る」といった選択肢を提示することも効果的です。

視聴者自身が関心のある情報を選ぶことで、エンゲージメントが高まり、より深い情報探索につながります。

真正性（オーセンティシティ）の重視

2025年の看護学生は、過度に演出された内容よりも、リアルな職場の様子を好む傾向が強まっています。

完璧に脚本化された内容よりも、多少粗削りでも現場の雰囲気が伝わる自然な映像の方が信頼性が高いと感じる傾向があります。

例えば、病院の公式プロモーション映像よりも、実際の看護師が自分のスマートフォンで撮影した職場紹介や日常の様子の方が、視聴者の共感を得やすいことがデータからも明らかになっています。

この傾向を踏まえ、過度な演出や理想化された表現を避け、実際の職場環境をありのままに伝える内容を心がけることが重要です。

成功している病院のケースでは、「看護師の本音トーク」や「新人時代の失敗談」など、リアルな経験を共有するコンテンツが高い評価を得ています。

効果を高める最新テクニック

最新の分析から判明した、採用動画の効果を高めるテクニックについて解説します。

これらの手法を取り入れることで、視聴完了率や応募率の向上が期待できます。

ペルソナ別コンテンツの提供

単一の長い動画ではなく、視聴者のニーズやキャリアステージに合わせた複数の短い動画を用意することが効果的です。

例えば、「新卒看護師向け」「既卒・経験者向け」「専門・認定看護師を目指す方向け」などのセグメント別コンテンツを提供することで、それぞれのターゲットに合わせたメッセージを届けることができます。

また、看護学生の志望動機や価値観に基づいたペルソナ別のアプローチも効果的です。

「専門性を高めたい方へ」「ワークライフバランスを重視する方へ」「チーム医療に興味がある方へ」など、異なる価値観に訴求するコンテンツを用意することで、多様なニーズに対応できます。

シリーズ化による関心維持

一つの長い動画ではなく、テーマ別の短い動画シリーズを展開することで、視聴者の継続的な関心を維持することができます。

例えば、「教育制度編」「先輩看護師の一日編」「福利厚生編」といった具体的なテーマごとに3〜5分程度の動画を制作します。

シリーズ化の利点は、視聴者が自分の関心に合わせて選択できること、一度に全てを見る必要がなく少しずつ視聴できること、そして定期的な更新による新鮮さの維持が可能なことです。

特に、看護学生は就職活動期間が長く、複数回にわたって病院情報を確認する傾向があるため、シリーズコンテンツは効果的です。

ライブ配信の活用

定期的なライブ配信で質問に答える機会を設定することも、2025年のトレンドとして注目されています。

例えば、月1回の「看護部長に聞く」や「新人看護師との座談会」などのライブイベントを開催することで、リアルタイムのコミュニケーションが可能になります。

ライブ配信の魅力は、視聴者からの質問にその場で回答できることで、一方通行ではない双方向のコミュニケーションが実現できる点です。

また、録画したライブ配信は後からアーカイブとして公開することで、長期的に活用できます。

UGC（ユーザー生成コンテンツ）の活用

現役看護師や内定者による自撮り動画の組み込みは、真正性を高める効果的な手法です。

例えば、新人看護師に「プリセプターとの関係」について、あるいは内定者に「志望動機」についてスマートフォンで簡単に撮影してもらったコンテンツは、プロが制作した映像よりも共感を得やすい場合があります。

UGCを取り入れる際のポイントは、完璧な映像美よりも内容の真実性を重視することです。

ある程度の編集は必要ですが、過度に洗練された映像にするよりも、リアルな声が伝わることを優先します。

分析ダッシュボードの構築

効果的な動画分析には、一目でわかるダッシュボードの構築が有効です。

データを視覚化し、継続的にモニタリングすることで、迅速な意思決定と改善が可能になります。

効果的なダッシュボード設計

Google データスタジオ（Looker Studio）などのツールを活用し、以下のような要素を含むダッシュボードを構築することをお勧めします。

まず、時系列での視聴指標の推移を可視化します。

視聴完了率、平均視聴時間、離脱率などの主要指標の推移グラフを配置することで、傾向の変化を素早く把握できます。

月次や週次での比較が可能なグラフにすることで、季節変動や施策の効果を確認できます。

次に、離脱ポイントのヒートマップを設置します。

動画のどの時点で視聴者が離脱しているかを視覚的に表現することで、改善が必要な箇所を特定しやすくなります。

離脱率が高いシーンは赤色、低いシーンは青色など、色の濃淡で表現することで直感的に理解できます。

デバイス別、流入元別、時間帯別の視聴パターン分析も重要です。

円グラフや棒グラフを用いて、これらの区分ごとの視聴完了率や応募率の違いを可視化します。

例えば、スマートフォンとPCでの視聴完了率の差や、SNSからの流入と採用サイトからの流入での応募率の違いなどを比較できます。

応募プロセスとの連携指標も含めましょう。動画視聴後の応募率、面接参加率、内定承諾率などの推移を可視化することで、採用プロセス全体での動画の貢献度を評価できます。

自動レポート設定とアラート機能

ダッシュボードの活用を定着させるには、自動レポート機能の設定が効果的です。

週次または月次で主要指標のサマリーを関係者にメール送信する仕組みを構築しましょう。

これにより、定期的なデータ確認の習慣が形成され、データドリブンな意思決定文化が醸成されます。

また、異常値を検知した際の自動アラート設定も有用です。

例えば、視聴完了率が前週比で20%以上低下した場合や、応募率が設定閾値を下回った場合に、自動で担当者にアラートメールが送信される仕組みを作ることで、迅速な対応が可能になります。

チーム内での活用方法

データダッシュボードは作るだけでなく、組織内で効果的に活用することが重要です。

月次の採用戦略会議などで定期的にダッシュボードを確認し、データに基づいた議論を行う習慣を作りましょう。

「この月はなぜ視聴率が上がったのか」「この部分での離脱が増えている理由は何か」といった問いかけを通じて、チーム全体でデータの意味を考え、改善アイデアを出し合う文化を形成することが効果的です。

特に看護部と人事部が共同でデータを分析することで、現場の視点と採用のプロフェッショナルの視点を融合させた改善策を導き出すことができます。

以上のように、2025年の最新トレンドを踏まえた動画最適化戦略を実施することで、採用動画の効果を最大化し、質の高い看護師採用につなげることができます。

次のセクションでは、具体的な成功事例としてF大学病院の改革事例を詳しく解説します。

ケーススタディ：F大学病院の改革事例

理論や手法を理解するには、実際の成功事例を詳しく見ることが効果的です。

このセクションでは、F大学病院が採用動画のデータ分析に基づいて行った改革と、それによって得られた具体的な成果を詳細に解説します。

このケーススタディを通じて、これまで説明してきた手法の実践的な適用方法と効果を確認できます。

改善前の状況と課題

F大学病院は、地方にある500床規模の大学附属病院です。

2023年度の新卒看護師採用において応募者数の減少に悩んでいました。

前年比15%の応募減少に直面し、特に高度な医療を提供する同院にとって必要な質の高い人材の確保が難しくなっていました。

同院では2022年に制作した10分間の総合案内動画を採用活動に活用していましたが、その効果に疑問を感じていました。

動画視聴データを分析したところ、平均視聴時間はわずか2分30秒（全体の25%）、視聴完了率は12%と低い水準でした。

また、動画視聴者の応募率（視聴者中）も3.2%と低調でした。

当初、採用担当者は「動画の質が悪い」と考えていましたが、詳細な分析を行ったところ、異なる課題が見えてきました。

動画自体の質ではなく、構成や内容、長さなどに問題があることが判明したのです。

データ分析で判明した具体的な問題点

詳細なデータ分析により、以下の具体的な問題点が特定されました。

最初の30秒で35%の視聴者が離脱していることがわかりました。

冒頭が病院の外観と沿革の説明から始まっており、視聴者の興味を引きつけられていませんでした。

新卒看護師が最も知りたい「自分が働くイメージ」が伝わらない導入部分だったのです。

次に、病院長挨拶シーン（1分10秒〜）で大幅な視聴離脱が発生していました。

2分間の挨拶は情報としては重要でしたが、堅苦しい印象を与え、若い看護学生の興味を維持できていませんでした。

また、施設紹介部分（4分〜）でさらに視聴離脱が確認されました。

最新の医療機器や充実した施設は病院の強みでしたが、看護学生が最も関心を持つ「教育体制」や「職場の人間関係」についての情報が後半に配置されていたため、多くの視聴者がそこまで到達していませんでした。

デバイス別の分析では、スマホ視聴者の完了率がPC視聴者の1/3という結果が出ました。

10分という長さはスマートフォンでの視聴には適していなかったのです。

また、視聴時間帯の分析からは、21時以降の夜間に最も視聴が集中しているにもかかわらず、その時間帯の視聴者向けの最適化ができていないことも問題でした。

改善策の立案と実施

これらの分析結果に基づき、F大学病院は以下の改善策を実施しました。

動画の分割と再構成

10分間の総合案内動画を複数の短い動画に分割しました。

具体的には、1分間のハイライト動画（必須視聴）と、2〜3分の複数テーマ別動画（選択視聴）に再構成しました。

テーマ別動画としては「教育体制」「プリセプター制度」「キャリア支援」「1日のスケジュール」などを用意し、視聴者が関心のあるテーマを選べるようにしました。

内容の刷新

冒頭に若手看護師の感動エピソードを配置することで、視聴者の関心を引きつける工夫をしました。

具体的には、がん患者の看取りを経験した新人看護師の成長ストーリーや、難しい処置を先輩のサポートで乗り越えた経験談など、感情に訴えかける内容を前面に出しました。

また、病院長挨拶を短縮し、後半に移動しました。

必要な内容は残しつつも、2分から30秒に短縮し、よりカジュアルなトーンに変更しました。

施設紹介よりも看護実践シーンを増加させ、実際の看護業務の様子や、チームでの連携場面をより多く取り入れました。

技術的改善

モバイル最適化として、スマートフォン向けに縦型動画（9:16比率）のバージョンも追加制作しました。

特に短いハイライト動画は縦型フォーマットを優先し、Instagram ReelsやTikTokでも活用できるようにしました。

すべての動画に字幕を完備し、音声がなくても内容が理解できるようにしました。

また、インタラクティブ要素として、動画内にクリック可能なリンクを追加し、関心のあるテーマへの誘導を強化しました。

例えば「教育体制についてもっと知りたい方はこちら」といったポップアップを表示し、視聴者の能動的な情報探索を促進しました。

改善後の結果と成果

これらの改善を実施した結果、F大学病院の採用動画のパフォーマンスは大幅に向上しました。

平均視聴時間は複数動画合計で4分15秒に増加しました。

1本あたりの視聴時間は短くなりましたが、複数の動画を視聴する人が増えたため、総視聴時間は大幅に増加しました。

短いハイライト動画の視聴完了率は38%まで向上し、以前の10分動画の12%から大きく改善しました。

応募率も7.8%まで上昇し、前年比で2.4倍の伸びとなりました。特に注目すべきは「動画視聴→資料請求→応募」というコンバージョンパスが明確になったことで、それぞれのステップでの最適化が可能になりました。

長期的な効果としては、内定承諾率が前年比10%向上し、入職後1年目の離職率も8%から5%に低下しました。

これは動画を通じて職場の実態が適切に伝わり、ミスマッチが減少した成果と考えられます。

ROIの観点では、初年度は制作費用がかかったためROIは60%程度でしたが、2年目には動画の部分的な更新のみで済んだため、ROIは250%に向上しました。

投資対効果の面でも成功を収めたと言えます。

成功の鍵と学びのポイント

F大学病院の採用担当者は「動画制作だけでなく、データ分析に基づく改善サイクルを構築したことが成功の鍵だった」と語っています。

具体的には以下の点が重要でした。

まず、事前に明確なKPIを設定し、定期的なモニタリングと改善のPDCAサイクルを回したことです。

単に動画を制作して公開するだけでなく、データを基に継続的に改善していく体制を構築しました。

次に、視聴者（看護学生）目線での内容最適化を徹底したことが挙げられます。

「伝えたいこと」ではなく「知りたいこと」を優先し、現役看護師や内定者の声を多く取り入れるなど、視聴者の関心に合わせた内容構成に注力しました。

さらに、看護部と人事部の協働体制も成功要因です。

採用のプロフェッショナルと看護の現場責任者が定期的に動画分析データを確認し、それぞれの知見を活かした改善策を立案・実行することで、より効果的な採用動画が実現しました。

このF大学病院の事例からわかるように、採用動画は単なる広報ツールではなく、データ分析と継続的改善に基づく戦略的な採用チャネルとして活用することが重要です。

次のセクションでは、よくある質問とその回答を通じて、さらに理解を深めていきましょう。

おしえてカンゴさん！よくある質問

採用動画のデータ分析と効果測定に関して、多くの医療機関から寄せられる質問にお答えします。

実際の現場で感じる疑問や悩みに対して、具体的なアドバイスとともに解説します。

この Q&A を通じて、これまでの内容をより実践的に理解することができるでしょう。

Q1: 新卒採用動画で最も重要な分析指標は何ですか？

単一の指標だけで採用動画の効果を判断することは難しいですが、「視聴完了率」と「視聴後応募率」が特に重要な指標といえます。

視聴完了率は動画の魅力度を示す指標で、内容や構成、長さが適切かどうかを評価する目安となります。

完了率が低い場合は、動画自体の改善が必要です。

一方、視聴後応募率は動画の説得力を示す指標で、視聴者が行動（応募）に移るかどうかを測ります。

これらの指標を組み合わせることで、より正確な評価が可能になります。

例えば、視聴完了率は低いが応募率が高い場合は、短時間でも効果的なメッセージが伝わっている可能性があります。

逆に、視聴完了率は高いが応募率が低い場合は、内容は魅力的でも具体的な行動喚起が弱いかもしれません。

また、動画の目的によって重視すべき指標は変わります。

認知拡大が目的なら視聴回数や到達率、応募促進が目的なら応募率、ミスマッチ防止が目的なら内定承諾率や早期離職率などが重要になります。

目的を明確にし、それに合った指標を設定することをお勧めします。

Q2: 採用動画の適切な長さはどれくらいでしょうか？

2025年の傾向では、メインの採用動画は2〜3分が最適とされています。

これは視聴者の集中力が続きやすい長さであると同時に、必要な情報を伝えるのに十分な時間でもあります。

しかし、内容や目的によって最適な長さは変わってきます。

現在の主流は「階層化」と呼ばれるアプローチです。

まず1分以内のダイジェスト版で興味を喚起し、そこから関心を持った視聴者向けに2〜3分のテーマ別動画を複数用意するという方法です。

さらに詳細な情報を求める視聴者向けに5分程度の詳細版を用意するという三層構造が効果的です。

最適な長さを見極めるには、自施設の視聴データを分析することが重要です。

視聴者が最も離脱し始める時間を特定し、それを目安に調整するのがベストです。

例えば、3分の動画で多くの視聴者が1分45秒あたりで離脱するなら、次回は2分程度の動画にするといった調整が考えられます。

また、視聴環境も考慮する必要があります。

スマートフォンでの視聴が多い場合は、より短い動画が好まれる傾向があります。

デバイス別の視聴データも参考にしながら、最適な長さを検討しましょう。

Q3: 動画のROIがマイナスでも続けるべきでしょうか？

初年度はROIがマイナスでも、動画は複数年活用できる資産と考えるべきです。

動画制作には初期投資がかかりますが、いったん制作すれば数年間活用でき、2年目以降は更新コストのみで運用できます。

そのため、長期的な視点でROIを評価することが重要です。

また、数値化できない効果も考慮する必要があります。

応募者の質向上、内定承諾率向上、早期離職率低減など、直接的な採用コスト削減以外の価値も動画にはあります。

例えば、1人の早期離職を防ぐだけでも、再採用コストや教育コスト、業務への影響を考慮すると数百万円の価値があるとされています。

ただし、2年目以降もROIがマイナスなら、内容や活用方法を根本的に見直す必要があります。

特に以下のような観点からの検討が重要です。

動画の内容や構成は視聴者のニーズに合っているか、適切なチャネルで動画を配信しているか、動画と応募プロセスの連携が適切か、などを確認しましょう。

ROIを向上させるためには、高額な制作費をかけるよりも、データ分析に基づいた改善と効果的な活用法の検討に力を入れることをお勧めします。

Q4: 視聴データを分析するために特別なツールは必要ですか？

YouTubeやVimeoの標準分析機能でも基本的なデータは収集できますので、必ずしも特別なツールは必要ありません。

これらのプラットフォームでは、視聴回数、視聴時間、視聴継続率、デバイス種別などの基本指標が無料で確認できます。

より詳細な分析には、Google アナリティクス（GA4）との連携がおすすめです。

GA4は無料で利用でき、動画視聴と応募行動の関連性など、より複合的な分析が可能になります。

GA4のイベントトラッキング機能を使えば、「動画25%視聴後のユーザーの行動」などの詳細な追跡も可能です。

初期投資が可能であれば、Hotjarなどのヒートマップツールやウェブサイトでの行動分析ツールも効果的です。

これらのツールを使えば、視聴者がどのように動画と関わり、その後どのページに移動するかなどの詳細な行動パターンが分析できます。

ただし、ツールよりも重要なのは定期的なデータ確認と分析の習慣です。

どんなに高度なツールも、定期的に確認して改善に活かさなければ意味がありません。

まずは基本的なツールで定期的な分析習慣を確立し、必要に応じて段階的に高度なツールを導入していくことをお勧めします。

Q5: 動画内容の更新頻度はどのくらいが適切ですか？

完全な作り直しは1〜2年に一度で十分ですが、データ分析に基づく部分的な更新は半年に一度程度行うのが理想的です。

特に視聴離脱が多いシーンの差し替えや、情報の更新などの部分的な修正は、比較的低コストで効果を高めることができます。

更新の必要性を判断する基準としては、視聴データの変化、応募者からのフィードバック、病院の状況変化などが挙げられます。

例えば、特定のシーンでの離脱率が増加した場合や、面接で「動画と実際のイメージが違った」という声が増えた場合は、更新を検討すべきサインです。

また、年度ごとに1〜2分の「今年の取り組み」などの補足動画を追加する方法も効果的です。

メインの動画はそのままに、新しい取り組みや成果、施設の変化などを短い動画で追加することで、常に最新の情報を提供できます。

内容別の更新頻度の目安としては、数値データ（病床数、看護師数など）は年1回、インタビュー内容や教育制度の詳細は2〜3年に1回、病院の理念や基本方針などは5年程度の長期サイクルで見直すという方法が一般的です。

Q6: モバイルとPCで視聴者の行動に違いはありますか？

大きな違いがあります。

モバイル視聴者は平均視聴時間が短く、完了率も低い傾向にありますが、数が圧倒的に多いです。

通学中や休憩時間など、隙間時間での視聴が多いため、集中度が低く、途中離脱しやすい特徴があります。

一方、PCでの視聴者は少数ですが、じっくり視聴する傾向があります。

就職活動の本格段階にあり、より詳細な情報を求めているケースが多く、資料請求や応募などのコンバージョン率が高い傾向があります。

これらの違いを踏まえ、デバイス別に最適化した動画を用意することが理想的です。

モバイル向けには短く、インパクトのある内容で、縦型フォーマット（9:16比率）の動画が効果的です。

PC向けには、より詳細な情報を含み、チャプター機能などでナビゲーションしやすくした横型動画が適しています。

また、視聴時間帯にも違いがあります。

モバイルは昼休みや夕方の通学時間帯に視聴が集中し、PCは夜間（21時以降）の視聴が多い傾向があります。

これらの傾向を踏まえ、時間帯やデバイスに合わせた動画広告の配信戦略を検討することも効果的です。

Q7: 看護学生が特に関心を持つ動画内容は何ですか？

2025年の傾向では、五つの内容が特に高い関心を集めています。

一つ目は先輩看護師の実際の声です。

特に入職1〜3年目の若手看護師のリアルな経験談は、自分自身を投影しやすく、高い共感を得ています。

二つ目は教育・サポート体制の具体例です。

プリセプター制度や研修内容など、具体的にどのような支援があるかを知りたいと考えています。

三つ目はワークライフバランスの実態です。

勤務シフトの実例や休暇取得状況、残業時間などの実態に関心が高まっています。

四つ目は失敗や困難を乗り越えた経験談です。

完璧な成功例よりも、困難に直面しそれを乗り越えた経験の方が信頼性と共感を得やすくなっています。

五つ目はキャリア開発の事例です。

5年後、10年後のキャリアパスや、専門・認定看護師の育成事例などに関心が高まっています。

これらの内容は、単なる施設紹介や理念よりも、実際の看護師の体験談を通じて伝えることで、より効果的に伝わります。

「こんな素晴らしい病院です」という抽象的なメッセージよりも、「私はこんな経験をしました」という具体的なストーリーの方が視聴者の記憶に残り、行動につながりやすいのです。

新卒看護師採用動画を作成・改善する際は、これらの関心事に焦点を当て、実際の看護師の声を通じて伝えることを意識するとよいでしょう。

まとめ：データ分析で変わる採用動画の未来

採用動画のデータ分析と効果測定は、「感覚」ではなく「科学」として取り組むべき重要な領域です。

適切なデータ収集から始まり、視聴行動の分析、効果測定とROI計算、継続的な改善サイクルの構築、そして最新トレンドの取り入れまで、データに基づくアプローチが採用成果を大きく向上させます。

動画は「作って終わり」ではなく、常に進化する「生きたツール」として活用することで、限られた予算で最大の効果を生み出すことが可能です。

看護師採用でお悩みの方は、【はたらく看護師さん】の「採用担当者向けリソースセンター」もぜひご活用ください。

さらに詳しい分析手法や最新事例、専門家への相談など、より具体的なサポートを受けることができます。

また、看護師の皆さんご自身のキャリアアップをお考えの方は、【はたらく看護師さん】の会員登録で、理想の職場探しをサポートする様々なツールやセミナー情報にアクセスできます。

データに基づく病院選びで、あなたの理想のキャリアを実現しましょう。

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