人材推薦状（推薦文）の書き方・テンプレート｜3ブロック構成と例文・NG表現

人材推薦状（推薦文）とは｜誰が誰に、何のために出す書面か

人材推薦状（推薦文）とは、人材紹介会社のキャリアアドバイザーが求職者を求人企業に推薦するときに、履歴書・職務経歴書に添えて企業へ提出する書面です。紹介会社によって「推薦文」「推薦状」「推薦コメント」「サマリー」など呼び方は変わりますが、指しているものは同じです。企業側の応募管理システムのコメント欄に直接書き込む形をとる場合もあり、書面かメール本文かという形式は本質ではありません。

大学・就職の推薦状とは別物

検索結果に混ざる推薦状は、多くが「大学が学生を推薦する」「恩師が教え子を推薦する」文書です。これらは書き手と対象者の間に指導関係があり、人格や学業への評価が主な中身になります。人材紹介の推薦文はそこが違います。書き手であるCAは求人企業から手数料を受け取る立場で、かつ求人の要件を企業から直接聞いているという情報の非対称性を持っています。企業が推薦文に期待しているのは、人格の保証ではなく、要件に対する当てはまりの説明です。

職務経歴書との役割分担も、ここから決まります。職務経歴書は求職者本人が書いた経歴の記録で、事実の一覧です。推薦文は、その事実のうちどれがこの求人の要件に当たるのかを、要件の言葉に翻訳して示すものです。したがって推薦文に経歴を並べ直すのは、役割の重複にあたります。企業の書類選考担当者は同じ情報を2回読むことになり、推薦文でしか伝えられない②懸念点や③面談所感に割ける分量が減ります。

推薦文には決まった様式がない

求人票のように法令で明示事項が決まっている書面とは違い、推薦文には法定の様式も、必須項目の定めもありません。職業紹介事業者に課されているのは、求職者に対する労働条件の明示（職業安定法5条の3第1項）や、求人等に関する情報を正確かつ最新に保つ措置（同法5条の4第3項）といった別方向の義務であり、推薦文の書式を縛る規定は置かれていません。企業ごとに指定フォーマットがある場合はそれに従い、なければ自社の型を決めることになります。求人票側の必須項目は求人票の書き方・テンプレート｜必須項目と「決まる求人票」の作り方にまとめています。

様式が自由である一方、書いてよい内容には法令上の線が引かれています。求職者の個人情報の取扱いにかかる制約で、これは推薦文が「面談で聞いた話を第三者である企業に渡す文書」である以上、必ず通る論点です。詳しくは後半の書いてはいけないことで扱います。

推薦文のテンプレート｜3ブロック構成と例文

推薦文の型は、企業側の問いに順番に答えるという発想で作ると崩れません。書類選考担当者が推薦文を読む順序は、だいたい「要件を満たしているのか」→「満たしていない部分はあるのか」→「会う価値がある人物か」です。この3つに対応させたのが、次の3ブロック構成です。

ブロックごとの要素と分量

各ブロックに何を入れるかを一覧にします。左の列をそのまま自社テンプレートの見出しとして使えるように並べました。分量の目安は本記事が推奨する配分であり、法令や公的な基準で決まっているものではありません。

全体の分量は、A4用紙1枚に収まる範囲に収めるのが実務上扱いやすい水準です。書類選考担当者は職務経歴書と併せて読むため、推薦文だけで数枚になると、肝心の②③まで目が届かなくなります。文字数を法令が定めているわけではないので、社内で1つ決めて揃えるのが目的です。

例文（架空の求職者・求人企業）

3ブロックをそのまま埋めた例文です。登場する人物・企業はすべて架空で、AさんはSaaSの法人営業ポジションに応募する求職者、B社が推薦先、C社が現職という設定にしています。担当社数などの数値は、書き方の粒度を示すための例示です。

この例文には、企業への評価語（優秀・即戦力・活躍・ぜひ）が1つも入っていません。それでも企業は、必須要件と歓迎要件のどちらに当たるのか、何が足りないのか、面談で何を確認したのかを読み取れます。推薦文の情報量は、形容詞ではなく、要件名と事実の対応づけで決まります。

通る推薦文の書き方5原則

テンプレートを埋めるだけでは、書き手によって中身の濃さが変わります。ここからは、埋め方そのものの原則を挙げます。どれも「通過率が何%上がる」と測れる話ではありません。推薦文の効果を切り分けて測った公開統計は確認できないため、本記事では効果の数値化はしていません。以下は実務上そう扱われることの多い型として読んでください。

• ① 求人の必須要件を分解してから書き始める：推薦文を書く前に、求人票の必須要件を箇条書きに割ります。「無形商材の法人営業3年以上」「マネジメント経験」「SaaS業界の知見」のように分けたうえで、1つずつ該当する経験を当てていく。この順序で書くと、要件への言及漏れが構造的に起きなくなります。逆に、経歴を先に書き始めると、必ず職務経歴書の要約になります。
• ② 評価語を使わず、事実と数字で書く：「優秀」「即戦力」「コミュニケーション能力が高い」は、どの求職者にも書けるため情報量がゼロです。担当社数、既存と新規の比率、扱った商材、面談での具体的な受け答え。検証できる事実に置き換えられるものだけを残します。数字を書けない実績は、無理に数字にせず、行動の記述にとどめます。
• ③ 満たしていない要件は、企業が気づく前に自分で書く：要件との差分は、選考の途中で必ず露見します。書類で伏せて面接で発覚すると、その求職者が落ちるだけでなく、紹介会社の推薦そのものが信用されなくなります。先に開示したうえで補える根拠を添えると、企業は「この会社は要件を理解している」と読みます。懸念を書ける推薦文は、求人を理解できている推薦文でもあります。
• ④ 事実と、CAの見立てを文の中で分ける：「面談では〜と述べていました」（事実）と「〜が期待できると見ています」（見立て）を混ぜないことです。企業は事実と評価を分けて読みたいので、混ざっていると全体の信頼度が下がります。見立てを書くこと自体は問題ではなく、見立てだと分かる形で書けばよい、というだけです。
• ⑤ 盛らない。埋もれている事実を要件の言葉に翻訳する：推薦文の役割は、経歴を良く見せることではなく、企業が要件の言葉で読めるように翻訳することです。本人が言っていないことを書けば面接で齟齬になり、企業と求職者の両方を失います。事実と異なる内容は、後述する個人情報の取扱い以前に、紹介会社としての信用の問題です。

この5つは、求人への理解が浅いままだと①の時点で止まります。採用背景、過去に通った人・見送られた人の傾向、社内の誰が書類を見るのか——ここを掴む方法は書類選考通過率の平均と上げ方で扱っています。RAとCAが分かれている体制での情報の受け渡しはRA・CAとは｜役割の違いと、両面型・分業型の使い分けを参照してください。

NG表現と言い換え｜推薦文の添削例

実際に送られている推薦文で、繰り返し見かける表現を挙げます。法令上書けないものと、書けはするが情報として機能しないものが混在しているため、理由の列を分けています。

添削のBefore/After

同じ求職者・同じ求人で、評価語だけで書いた場合と、要件と対応づけて書いた場合を並べます。足した情報はほとんどありません。面談ですでに聞いていた事実を、要件の言葉に置き直しただけです。

Beforeの文面が量産される理由ははっきりしていて、求人要件を分解しないまま書き始めているからです。要件を見ずに書ける文章は、要件と関係のない文章になります。前節の①をルールとして先に置くだけで、この型の推薦文はかなり減ります。

推薦文に書いてはいけないこと｜個人情報と本人の同意

推薦文は、面談で本人から聞いた話を、第三者である求人企業に渡す文書です。したがって求職者の個人情報の取扱いに関する規定が、そのまま推薦文の中身に効いてきます。書式が自由であることと、中身が自由であることは別です。

職業安定法5条の5第1項は、職業紹介事業者等が求職者等の個人情報を収集し、保管し、又は使用するに当たっては、その業務の目的の達成に必要な範囲内で、当該目的を明らかにして収集し、収集の目的の範囲内でこれを保管し、及び使用しなければならないと定めています（本人の同意がある場合その他正当な事由がある場合を除く）。推薦文を書くという行為は、この「使用」にあたります。面談で聞いたからといって、聞いたことをすべて書いてよいわけではないという線が、ここに引かれています。

そもそも収集してはならない3類型

この条文を具体化した指針（平成11年労働省告示第141号・最終改正 令和6年厚生労働省告示第318号）の第五 一(二)は、業務の目的の達成に必要な範囲内で目的を明らかにして収集することとしたうえで、次の個人情報を収集してはならないと列挙しています。

• イ 人種、民族、社会的身分、門地、本籍、出生地その他社会的差別の原因となるおそれのある事項：出身地や本籍にあたる記述が推薦文に混じることは実際にあります。「地元にUターン希望」のような書き方も、本籍・出生地を示す記述になっていないかを確認してください。
• ロ 思想及び信条：支持政党、宗教、社会運動への関与などが該当します。面談の雑談で話題に出たとしても、推薦文に残す情報ではありません。
• ハ 労働組合への加入状況：現職・前職での組合活動の有無を含みます。役職としての経験を書きたい場合でも、組合であることが分かる形では書きません。

ただし指針は但し書きも置いており、特別な職業上の必要性が存在することその他業務の目的の達成に必要不可欠であって、収集目的を示して本人から収集する場合はこの限りでないとしています。実務では例外に当たる場面はほとんどないと考え、原則側で運用するのが安全です。

保管・使用も「収集した目的の範囲内」に限られる

同じ指針の第五 一(五)は、個人情報の保管又は使用は収集目的の範囲に限られるとし、他の目的で保管・使用するには他の目的を示して本人の同意を得るか、他の法律に定めがある場合に限るとしています。さらに同 一(六)は、本人の同意を得る際の要件として、同意を求める事項を可能な限り具体的かつ詳細に明示すること、業務の目的の達成に必要な範囲を超える収集・保管・使用への同意を職業紹介の条件としないこと、本人の自由な意思にもとづき明確に表示された同意であることを挙げています。「登録時に包括同意をもらっているから何を書いてもよい」という運用は、この(六)ロ・ハと噛み合いません。

加えて、病歴・犯罪の経歴などは個人情報保護法2条3項の要配慮個人情報にあたります。健康状態や通院、家庭の事情のように、本人が企業に伝えるかどうかを選ぶべき情報は、推薦文に書く前に本人に確認するというルールを社内で持っておくと、判断が個人の裁量に落ちません。逆に、勤務可能日・転職希望時期・希望条件のように選考の進行に必要な情報は、業務の目的の範囲内として扱えるのが通常ですが、書く内容を本人と共有しておくほうが、後の齟齬が減ります。

推薦文の質を、組織で揃える

ここまでの内容は、CAが1人ならテンプレートファイル1つで足ります。人が増えると事情が変わります。推薦文の質のばらつきは、たいてい「型を知らない」ではなく「型が手元にない」から起きます。各自がコピーした文面を持ち回っている限り、社内で決めた型は自動では反映されません。

面談記録と推薦文を、別々に置かない

推薦文の②③を書けるかどうかは、面談で何を聞き取れたかで決まります。ところが多くの現場で、面談記録はCAのメモやドキュメントに、推薦文はメールの送信済みフォルダに、選考結果は別の管理表に置かれています。この3つが別の場所にあると、推薦文は毎回ゼロから思い出して書くことになり、書き手の記憶力に品質が依存します。面談記録から推薦文へ転記できる状態、そして送った推薦文と選考結果が同じレコードに並ぶ状態を作るのが、仕組み側の目標です。

• 推薦文の型を1か所に置き、そこからしか始めさせない：3ブロックの見出しを固定したテンプレートを1か所に置きます。「前回の文面をコピーする」を出発点にすると、古い型が社内で増殖します。
• 面談で聞くべき項目を、推薦文の②③から逆算して決める：懸念点を補う根拠と面談所感が書けないのは、面談でそこを聞いていないからです。面談シートの項目を推薦文の構成に合わせると、書けない欄が面談の抜けとして見えます。
• 送った推薦文と選考結果を同じ場所に残す：見送りになった推薦文を後から読み返せないと、書き方の改善が経験則にとどまります。誰がどの求人に誰を推薦し、結果がどうだったかが並ぶ状態が、レビューの前提になります。
• 新人の推薦文は、送信前に要件との対応づけだけ確認する：全文を添削すると時間が持ちません。必須要件が引用されているか、懸念が書かれているか、この2点だけを見る運用にすると、レビューが続きます。

本メディアを運営するEmproは人材紹介会社に特化したワンストップ型のCRM/MAで、この「記録から推薦へ、推薦から振り返りへ」の流れにあたる部分では次の機能を提供しています。

• 求職者管理（面談履歴を含む一元管理）：レジュメ・希望条件・面談履歴といった登録情報を1か所で管理します。推薦文の②③の材料が、担当者個人のメモではなく求職者のレコードに残ります。
• 求職者への求人推薦状況の可視化：求職者と求人を紐づけて管理し、誰をどの求人に推薦しているかを一目で確認できます。推薦の記録が個人のメールボックスに散らない状態を作れます。
• 選考ステータス管理：求職者別の面談・選考進捗を時系列で表示します。送った推薦がどの段階まで進んだかが、同じ画面に並びます。
• レポート出力：CA別・求人別の選考状況をレポートとして出力できます。どのCAの推薦がどこで止まっているかを見てから、レビューの対象を決められます。
• AIワークフロー機能（β版）：求人票や面談の録画データから項目を自動抽出して入力します（データ入力時間を平均80%削減／*β版機能・当社調べ）。面談記録の作成そのものがボトルネックになっている場合に効きます。

できないことも書いておきます。推薦文そのものを自動生成する機能は、現時点で提供していません。AIが担っているのは求人票・面談録画からの項目抽出と入力（β版）であり、要件との対応づけを書く部分は人が担います。機能の全体像は機能一覧、求人・求職者管理の詳細は求人・求職者管理機能、AI機能はAIアシスト機能にまとめています。

推薦文が通ったあとの局面——内定から承諾までの歩留まりは内定承諾率とは｜計算式と60〜65%の目安・辞退理由別の打ち手で、売上目標から必要な推薦数を逆算する設計は人材紹介のKPI管理 完全ガイドで扱っています。

よくある質問