[イーデイリーShin Yeong-bin Kim Hyun-ah 記者] 就職活動中の学生たちの関心が、人工知能（AI）をどれだけ活用できるかという点から、AIを使って何をしたかという点へと移りつつあります。企業もまた、成績や資格、語学スコアといった従来のスペックだけでなく、実際のプロジェクトでどのような問題を解決し、どのような判断を下したかを確認する傾向にあります。
AI生成画像
AIエンジニアを目指す就職活動中のBさんは、生成AIの助けを借りていくつかのプロジェクトを完成させましたが、コードの実装やデプロイの過程を十分に理解できていなかったことに気づき、再び基礎を勉強しています。一方、コンテンツマーケティングを目指すCさんは、AI動画広告コンテストでの入賞や、フォロワー1万人規模のショート動画チャンネルの運営経験を、ポートフォリオにどのように盛り込むか悩んでいます。 同じAI活用経験であっても、単に成果物を作っただけなのか、それとも自身の判断や能力を説明できるかによって、評価が異なる可能性があるということです。
若者たちの関心の変化は、現役社会人のメンタリングプラットフォーム「イッダ」のデータにも表れています。 若者向けメンタリングプラットフォーム「イッダ」が13年間にわたり蓄積した若者からの質問5万6030件を分析した結果、書類・ポートフォリオに関する質問の割合は、2022年の8.9％から2025～2026年には14.7％へと上昇しました。AI関連の質問も同期間に0.4％から9.1％へと増加しました。
「イッダ」には、サムスン、SKなど韓国の主要大企業やグローバル・ビッグテック企業などに在籍する約3500人がメンターとして参加しています。「イッダ」によると、2017～2021年には書類選考・面接など採用プロセスを突破する方法に関する質問が主流でしたが、2022年以降は、自己紹介書やポートフォリオ、プロジェクトなど、自身の経験をアピールする方法への関心が高まりました。 最近では、進路選択やAIの活用法に関する悩みも目立つようになりました。「イッダ」は、若者たちの関心が「どうすれば就職できるか」から「何をアピールすべきか」へと移りつつあると分析しています。
企業が重視する基準も変化しています。ソウル大学経営学部のキム・ソンス教授は、成績・資格・語学スコアといった従来のスペックを「インプット」、プロジェクト・ポートフォリオや実際の業務経験を「アウトプット」として区分しました。従来のスペックが基本要件として意味を持つとすれば、プロジェクトや職務経験は、実際に仕事を成し遂げられるかどうかを示す根拠になるとの説明です。 インターンの機会を得るのが難しい場合は、友人たちとサービスや製品を企画し、マーケティングや営業を直接行ってみるといった小さなプロジェクトから始めることができると助言しました。
AIは、こうした経験を積むためのハードルも下げつつあります。ファストファイブHRグループリーダーのキム・ジュンス氏は、「以前はインターンを経験して初めて知ることができた職務の専門性を、今では個人でもAIを活用して直接体験できるようになりました」と述べました。マーケティング職を目指すのであれば、個人のソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）にコンテンツを投稿して反応を分析したり、広告を直接運用して仮説を検証したりすることができるということです。
ただし、AIを使用したという事実だけで競争力を認められるのは難しいです。ソウル大学産業人材開発学科のイ・チャン教授は、「企業が知りたいのは、AIを使ったかどうかではなく、AIが出した答えのうち、何を捨てて何を活かしたかということです」と述べました。 建国大学経営学科のユン・ドンヨル教授も、ポートフォリオの見た目よりも本人の貢献や思考過程が重要だと強調しました。どのような問題を解決したのか、どのような資料を活用したのか、AIの誤りをどのように見つけて修正したのか、その結果が実際にどのような改善をもたらしたのかを説明できなければならないということです。
経験が新たな採用基準として定着するにつれ、経験を積む機会が誰に与えられるかも重要になってきます。韓国職業能力研究院のデータ分析・成果拡散センター長であるチョン・ジウン氏は、「経験が新たなスペックとなるならば、経験する機会が誰に巡ってくるかが新たな格差となる」とし、「若者が短い職務体験からプロジェクトやインターンシップへと経験を積み重ね、それを次のキャリアにつなげられるような道筋を作らなければならない」と述べました。
AI時代の採用競争力は、ツールをどれだけ多く使ってみたかではなく、それを活用してどのような問題を解決し、結果をどのように検証・改善したかにかかっています。企業が実際の経験を重要な評価基準とするのであれば、若者に経験を積むよう求めるだけで終わらせてはなりません。若者がプロジェクトや職務経験を通じて能力を証明する機会も、併せて広げていく必要があります。
AIエンジニアを目指す就職活動中のBさんは、生成AIの助けを借りていくつかのプロジェクトを完成させましたが、コードの実装やデプロイの過程を十分に理解できていなかったことに気づき、再び基礎を勉強しています。一方、コンテンツマーケティングを目指すCさんは、AI動画広告コンテストでの入賞や、フォロワー1万人規模のショート動画チャンネルの運営経験を、ポートフォリオにどのように盛り込むか悩んでいます。 同じAI活用経験であっても、単に成果物を作っただけなのか、それとも自身の判断や能力を説明できるかによって、評価が異なる可能性があるということです。
若者たちの関心の変化は、現役社会人のメンタリングプラットフォーム「イッダ」のデータにも表れています。 若者向けメンタリングプラットフォーム「イッダ」が13年間にわたり蓄積した若者からの質問5万6030件を分析した結果、書類・ポートフォリオに関する質問の割合は、2022年の8.9％から2025～2026年には14.7％へと上昇しました。AI関連の質問も同期間に0.4％から9.1％へと増加しました。
「イッダ」には、サムスン、SKなど韓国の主要大企業やグローバル・ビッグテック企業などに在籍する約3500人がメンターとして参加しています。「イッダ」によると、2017～2021年には書類選考・面接など採用プロセスを突破する方法に関する質問が主流でしたが、2022年以降は、自己紹介書やポートフォリオ、プロジェクトなど、自身の経験をアピールする方法への関心が高まりました。 最近では、進路選択やAIの活用法に関する悩みも目立つようになりました。「イッダ」は、若者たちの関心が「どうすれば就職できるか」から「何をアピールすべきか」へと移りつつあると分析しています。
企業が重視する基準も変化しています。ソウル大学経営学部のキム・ソンス教授は、成績・資格・語学スコアといった従来のスペックを「インプット」、プロジェクト・ポートフォリオや実際の業務経験を「アウトプット」として区分しました。従来のスペックが基本要件として意味を持つとすれば、プロジェクトや職務経験は、実際に仕事を成し遂げられるかどうかを示す根拠になるとの説明です。 インターンの機会を得るのが難しい場合は、友人たちとサービスや製品を企画し、マーケティングや営業を直接行ってみるといった小さなプロジェクトから始めることができると助言しました。
AIは、こうした経験を積むためのハードルも下げつつあります。ファストファイブHRグループリーダーのキム・ジュンス氏は、「以前はインターンを経験して初めて知ることができた職務の専門性を、今では個人でもAIを活用して直接体験できるようになりました」と述べました。マーケティング職を目指すのであれば、個人のソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）にコンテンツを投稿して反応を分析したり、広告を直接運用して仮説を検証したりすることができるということです。
ただし、AIを使用したという事実だけで競争力を認められるのは難しいです。ソウル大学産業人材開発学科のイ・チャン教授は、「企業が知りたいのは、AIを使ったかどうかではなく、AIが出した答えのうち、何を捨てて何を活かしたかということです」と述べました。 建国大学経営学科のユン・ドンヨル教授も、ポートフォリオの見た目よりも本人の貢献や思考過程が重要だと強調しました。どのような問題を解決したのか、どのような資料を活用したのか、AIの誤りをどのように見つけて修正したのか、その結果が実際にどのような改善をもたらしたのかを説明できなければならないということです。
経験が新たな採用基準として定着するにつれ、経験を積む機会が誰に与えられるかも重要になってきます。韓国職業能力研究院のデータ分析・成果拡散センター長であるチョン・ジウン氏は、「経験が新たなスペックとなるならば、経験する機会が誰に巡ってくるかが新たな格差となる」とし、「若者が短い職務体験からプロジェクトやインターンシップへと経験を積み重ね、それを次のキャリアにつなげられるような道筋を作らなければならない」と述べました。
AI時代の採用競争力は、ツールをどれだけ多く使ってみたかではなく、それを活用してどのような問題を解決し、結果をどのように検証・改善したかにかかっています。企業が実際の経験を重要な評価基準とするのであれば、若者に経験を積むよう求めるだけで終わらせてはなりません。若者がプロジェクトや職務経験を通じて能力を証明する機会も、併せて広げていく必要があります。
