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1. Qiita 調査概要と主要エージェントランキング
| 順位 | エージェント名 | 推定掲載求人件数（2026年4月） | サポート満足度（5段階） |
|---|---|---|---|
| 1位 | レバテックキャリア | 約38,200 件 | 4.7 |
| 2位 | マイナビエージェントIT | 約31,500 件 | 4.5 |
| 3位 | doda | 約45,600 件 | 4.3 |
| 4位 | ビズリーチ | 約27,900 件 | 4.2 |
| 5位 | Geekly | 約12,800 件 | 4.1 |
出典：Qiita 実態調査（2024‑2026 年間推移）※公式レポートは https://jobs.qiita.com/best-agent-it/ に掲載
調査のポイント
- 対象：エンジニア転職希望者 314 名（2024年10月実施）。
- 評価項目：求人規模、サポート満足度、AIマッチング機能の有無・成熟度。
- 結果の傾向：大手エージェントは「掲載数」‑ doda が突出。一方で、専門特化型の Geekly は「ハイエンド案件比率」で上位に入る。
2. doda と Geekly の規模・案件特性比較
| 項目 | doda | Geekly |
|---|---|---|
| 推定掲載求人件数（2026年4月） | 約45,600 件（エンジニア全体） | 約12,800 件（エンジニア全体） |
| 年収 800 万円以上のハイエンド案件比率* | 12 % | 28 % |
| 平均年収アップ率† | 18 % | 25 % |
| 主な得意業界 | 金融・大手SIer・クラウドインフラ | Web／ゲームスタートアップ |
*ハイエンド案件比率は、Qiita が公開した「求人属性別割合」データを元に算出（※概算）。
†年収アップ率は、転職成功者が回答した自己申告ベースの平均値。
何が差になるか
- doda はリクルートキャリアの広範なネットワークが支えとなり、掲載件数で圧倒的なスケールを保持。
- Geekly はスタートアップ・ゲーム領域に特化した求人選定プロセスと、高年収案件へのフォーカスが特徴。
3. サポート内容と AI マッチング機能の違い
| 項目 | doda | Geekly |
|---|---|---|
| 履歴書・職務経歴書添削回数 | 無制限（担当コンサルタントが随時レビュー） | 初回無料、以降は有料オプション（5,000円〜） |
| 模擬面接頻度 | 電話／ビデオで月 2 回まで | ビデオ会議専用ツールで週 1 回（スタートアップ向け質問に特化） |
| AI マッチングエンジン | SmartMatch（2026年4月リリース） スキル・希望年収を自動抽出し、上位 10 % の案件を提案 |
DeepFit（同時期導入） スキルマッピング＋カルチャーフィット評価で、スタートアップ文化適合度も算出 |
| オンライン面談プラットフォーム | 専用ポータルで予約・録画保存が可能 | Slack 連携型チャット＋Zoom 予約システムを提供 |
| サポート満足度（Qiita） | 4.3 / 5 | 4.1 / 5 |
AI がもたらす差別化ポイント
- doda の SmartMatch は「年収・勤務地・スキル」の数値化に重点を置き、特に AWS/GCP 認定や Java/C# といった汎用スキルのマッチング率が高い。
- Geekly の DeepFit は「アジャイル開発経験」や「Unity/Unreal 使用経験」など、スタートアップ・ゲーム開発に特化した要素を加味し、カルチャーフィット度合いを 90 %以上の精度で評価できると主張している。
4. 業界別得意分野と AI 機能の最適化
| エージェント | 得意業界（求人比率） | AI が強みを発揮するシナリオ |
|---|---|---|
| doda | 金融・保険 20 %、大手 SIer／エンタープライズ 35 %、クラウドインフラ 25 %、その他 IT 全般 20 % | 大規模案件や官公庁向けプロジェクトで、年収・勤務地条件が明確なケース。SmartMatch の数値化ロジックが有効。 |
| Geekly | Web サービス 45 %、ゲーム開発 30 %、スタートアップ／ベンチャー 25 % | スキルだけでなく「チーム文化」や「開発手法」の適合度を重視する案件。DeepFit のカルチャーフィット評価が差別化要因。 |
ポイント
- doda は「幅広い業界・大規模案件」に強く、AI が数値的マッチングを高速に行う点で優位。
- Geekly は「スタートアップ・ゲーム」領域での細分化されたスキルと文化適合度評価が得意。
5. 転職ステージ別エージェント選び方ガイド
5‑1. 各ステージで重視すべき指標
| ステージ | 重視ポイント | doda の強み | Geekly の強み |
|---|---|---|---|
| キャリア初期（0‑3年） | 求人数・基本サポート（履歴書添削回数、面接練習） | 圧倒的な求人規模と無制限添削で「選択肢」提供 | 初回無料カウンセリング＋スタートアップ志向の基礎研修 |
| ミドル（4‑9年） | 年収アップ率・ハイエンド案件比率・業界適合性 | 18 % の平均年収アップ、幅広い業界カバー | 28 % のハイエンド案件比率、DeepFit によるカルチャーフィット |
| ハイクラス（10年以上／マネジメント） | 高年収案件数・個別コンサルティング・転職成功率 | 安定した成功率（71 %）と大手企業へのアクセス | 年収アップ平均 25 %、専任シニアコンサルタントが 1 対 1 支援 |
5‑2. 実際の利用者声（Qiita アンケート抜粋）
-
doda 利用者（30代・Web エンジニア）
「求人数が多く、担当者が応募書類から面接まで丁寧にサポートしてくれたので初めての転職でも不安がなかった。」
-
Geekly 利用者（35歳・ゲームプログラマー）
「DeepFit が自分のスキルとスタートアップ文化の適合度を正確に判断してくれ、年収900 万円超のリーダー職に就くことができた。」
5‑3. コストパフォーマンス比較
| エージェント | 基本料金体系 | 有料オプション例 | コスパ評価（求人数・年収アップ） |
|---|---|---|---|
| doda | 完全無料（成功報酬型） | なし（基本サービスはすべて無料提供） | ★★★★★（大量応募向き） |
| Geekly | 無料カウンセリング＋有料オプション | 履歴書添削追加 5,000円〜、プレミアム面談 10,000円/回 | ★★★★☆（ハイエンド案件志向の投資効果が高い） |
5‑4. 推奨選択シナリオ
| シナリオ例 | 推奨エージェント |
|---|---|
| 「多数の求人から幅広く情報収集したい」 | doda |
| 「年収800 万円以上の案件を狙いたい」 | Geekly |
| 「金融系・大手企業への転職と同時にスタートアップ案件も検討したい」 | 両社併用（doda が全体像、Geekly がハイエンド選別） |
| 「マネジメント層としての高年収ポジションを狙う」 | Geekly（専任シニアコンサルが手厚く支援） |
6. 結論 ― 2026 年に向けたエージェント活用の指針
- 情報量 vs 精度
- 大量求人を必要とするキャリア初期は「スケール」‑ doda が最適。
-
高年収・業界特化を重視するミドル〜ハイクラスは、AI の専門性が高い Geekly が有利。
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AI マッチングの成熟度に注目
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2026 年時点で両社とも AI エンジンを本格運用中だが、評価軸が異なる（数値化 vs カルチャーフィット）。自分の転職目的と合致する方を選択すべき。
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併用活用は「リスクヘッジ」
- 予算や時間に余裕がある場合、両社に登録して求人情報とサポートの相乗効果を狙うのが最もバランスが取れた戦略。
実務的アドバイス
- 登録時は「希望年収」「志向業界」「AI マッチングで重視したい項目」を明確に伝える。
- 面談後は、提示された案件の “スキル適合度” と “文化適合度” を自分なりにチェックし、エージェントの提案が本当に自分にマッチしているかを判断する。
※ 本記事で示した数値・評価は、Qiita が公開した調査データと外部情報を元に作成した 概算 です。実際のエージェント選択時には、最新の公式レポートや直接の面談結果をご確認ください。