21歳の君に送る就活の重要論点　〜31歳のほとんどが知らないこと〜

 

2025年の就活生に向けて、これまでの5年、10年との違いや、今後の5年、10年を踏まえたアドバイスを提供します。具体的な業界や企業名を挙げながら、より実践的で解像度の高いアドバイスを行います。

これまでの5年、10年との違い

過去5年、10年における就活のトレンドは、デジタル化とリモートワークの普及、グローバル化の進展、業界ごとの変動が大きな特徴でした。

• デジタル化とリモートワーク:
  特にコロナ禍を受け、リモートワークが急速に普及しました。このため、ITスキルやオンラインコミュニケーション能力が重要視されました。2025年の就活生も、リモートワークやデジタルツールに精通していることが求められます。

  • たとえば、SaaS企業（例：SalesforceやZoom）では、リモートでの業務遂行が基本であり、柔軟な働き方や自己管理能力が求められます。

• グローバル化と国際的な経済連携:
  10年前の就活では、国内企業が中心でしたが、今や多くの企業がグローバルに展開しています。特に、外資系企業（例：Google、Amazon、Facebook）や、グローバル企業の日本支社（例：マイクロソフト、シスコシステムズ）が多く採用を行い、英語力や異文化対応力が重要になっています。

• 業界ごとの変動:
  特定の業界での変動が大きかったです。たとえば、自動車業界（例：トヨタや日産）では、EV（電気自動車）の普及を受けた変革が進んでおり、エンジニアやデータサイエンティストの需要が増しています。また、金融業界では、フィンテックの台頭（例：PayPay、LINE Pay）により、技術に精通した人材が求められるようになりました。

2025年の就活生に対するアドバイス

2025年の就活では、従来のスキルに加え、以下のような点を強調して自己アピールすることが重要です。

1. デジタルスキルとテクノロジーリテラシーの向上

これからの業界では、テクノロジーやデータ活用がますます重要になります。デジタル分野に強い企業へのアプローチを考えてみてください。

• SaaS業界: SalesforceやBoxなど、クラウドベースで事業展開している企業は、今後ますます成長が見込まれます。これらの企業では、プロダクトマネージャーやデータサイエンティストといったポジションが引き続き需要があります。特に機械学習やAIの活用が進んでおり、それに関連する知識や経験があれば大きな強みになります。

• 自動車業界: 既存の自動車企業（トヨタやホンダ）も、EVや自動運転技術に投資しており、ITスキルを持つ人材の需要が高まっています。特に、ソフトウェアエンジニアやAIエンジニアは、これからの自動車業界の変革に不可欠です。

• 金融業界: フィンテック企業（例：メルペイ、楽天ペイ）は、伝統的な金融機関に対抗する形で急成長しています。これらの企業では、ブロックチェーンや仮想通貨の知識を持つ人材が求められます。

2. 複数の業界にまたがる視野の広さ

これからの就活生は、単一の業界に絞るのではなく、複数の業界や業態を視野に入れたキャリアプランを考えるべきです。

• エネルギー業界: 再生可能エネルギーや電力のスマート化に関する企業（例：中部電力、東京電力ホールディングス）が今後注力する分野です。特に、エネルギーマネジメントや再生可能エネルギー技術に関心を持ち、インターンや勉強会で積極的にスキルを高めることが重要です。

• 物流・サプライチェーン業界: 物流の効率化やモノのインターネット（IoT）の活用が進んでいます。ヤマト運輸や佐川急便など、物流業界のデジタル化が進む中で、データ分析スキルやITの知識が役立ちます。

3. 柔軟な働き方と自己管理能力

リモートワークが普及した今、自己管理能力が求められます。企業がリモートワークを前提にした柔軟な働き方を採用している場合も多いので、自己管理能力やタイムマネジメント能力をアピールしましょう。

• テクノロジー企業（例：Google、Slack、GitHub）では、フルリモートやフレックス勤務が標準化されつつあり、自己管理ができる人材が求められます。

4. 新たな価値観を持った企業選び

これからの就活生にとって、単に業績が良い企業や大企業を選ぶだけでなく、自分の価値観に合った企業文化を選ぶことが重要です。

• 社会貢献を重視する企業（例：パタゴニア、Toms Shoes）は、社会的な影響力を強く意識した事業を展開しています。環境問題や人権問題に対する関心が高い企業文化に共感する場合、こうした企業をターゲットにするのも一つの方法です。

• ウェルビーイングやダイバーシティを重視する企業（例：ユニリーバ、Netflix）では、社員一人ひとりが成長できる環境づくりが進められています。これらの企業では、働きやすさやライフワークバランスが重視されるため、長期的なキャリア形成がしやすい環境が整っています。

 

 

1. AI・データサイエンス業界

特にデータサイエンスやAIの分野では、企業が求めるスキルは「一般的な理論」や「エントリーレベル」のスキルではありません。インパクトのある実務経験とスケーラブルな技術を駆使して結果を出す能力が求められます。

企業例:

• メルカリ（データサイエンティストやAIエンジニアを積極的に採用）
• サイバーエージェント（AIとデータ分析でデジタルマーケティングや広告事業に注力）
• Preferred Networks（Deep Learning技術を活用した企業）

注目するべき具体的なスキル/技術:

• TensorFlow, PyTorchを使いこなす深層学習（ディープラーニング）や強化学習。これらのスキルは、特に自動運転やロボティクス分野で求められます。Preferred Networksなどの企業では、これらを活用したソリューション提供を行っています。
• 自然言語処理（NLP）の実務経験。例えば、Googleやメルカリでは、顧客データやレビューからインサイトを引き出すために高度なNLP技術を活用しています。ここで求められるのは、単なる技術の習得だけでなく、実際に「どのようにビジネスに応用するか」という視点です。
• BigQuery, Apache Spark等を活用した大規模データの処理能力。特に、GoogleのBigQueryのようなクラウドサービスを使いこなすことが求められます。スケーラビリティと効率性が重視され、単純なデータ分析ではなく、大規模なトラフィックデータを効率的に分析し、ビジネス成果に直結させる能力が求められます。

業界トレンド:

• MLOps（機械学習運用）：MLの開発だけでなく、開発したモデルを如何に運用し、運用中に改善していくかが重要な技術となっています。これに特化したエンジニアの需要が増加中です。メルカリやLINEなどでは、MLOpsの導入によってAIモデルの運用効率化を図っています。

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2. 自動車業界（特にトヨタ、ホンダ）

自動車業界において、EV化や自動運転技術、そしてコネクテッドカーの進展は業界全体を揺るがすトレンドです。ただし、これは「単に流行っている技術」ではなく、企業の戦略に大きく影響を与える要因です。

トヨタは、リーマンショック時に一時的に将来性を疑われたが、その後10年以上に渡り絶好調を維持できたのは、単に運が良かったわけではなく、戦略的な技術開発の投資と製造工程の革新があるからです。特にトヨタはハイブリッド車の先駆者であり、その技術が現在のEVや自動運転技術の開発にも活きています。

具体的な戦略

• 多角化戦略: トヨタは自動車だけでなく、モビリティ事業を視野に入れています。例えば、ウェアラブルモビリティや都市開発（Woven City）にまで手を広げ、データ駆動型の都市を実現するためにインフラを整備しています。この戦略はデータ経済を活用する未来に向けた先行投資であり、非常に視野が広いです。

• 自動運転とAIの融合: トヨタは自動運転の開発を進める中で、AI技術の応用に注力し、LIDARや車両間通信技術を駆使しています。ここで注目すべきは、インフラとの連携。トヨタは独自に自動運転車両と道路インフラ、さらにはAI解析を進めており、他社が車両単体での自動運転に焦点を当てる中で、トヨタは「車＋都市全体のつながり」を一貫して強調しています。これは、今後の都市モビリティにおける競争優位性を持ち続ける要因です。

失敗しないための視点

• EV化の難易度: トヨタはハイブリッドを主力とし、EVには慎重だったが、今後はEV戦略の加速が不可欠。特にバッテリー技術（全固体電池）の研究がカギを握ります。市場がEV一色にシフトしている中で、トヨタがハイブリッド車の強みをどう活かすかが次の課題です。

• ソフトウェアとハードウェアの融合: 自動車業界では、単に車を作るだけではなく、車内で提供されるソフトウェアの品質やユーザー体験が差別化要因になります。トヨタはソフトウェアを制することが次世代競争の鍵を握ると認識しています。

企業例:

• トヨタ自動車（特にe-TNGAプラットフォームとEVの未来）
• ホンダ（ソフトウェアとハードウェアの両面を強化）
• テスラ（自動運転やAIを基盤にした製品開発）

注目するべき具体的な技術/スキル:

• EVバッテリー技術：特に、全固体電池や次世代バッテリー（トヨタが開発中）の技術。これに関する知識や実務経験があれば、特にトヨタや日産、BYDといったEV化にシフトする企業で求められます。
• 自動運転技術：LIDARやカメラセンサーを活用した技術。これを取り扱えるエンジニアは非常に重宝されます。トヨタでは、自動運転技術を実用化するために、多くの人材をAIやロボティクス分野から集めています。ここで求められるのは、単なるプログラミング技術だけでなく、システム全体を設計できる能力です。
• コネクテッドカー技術：自動車が5G通信やIoTを駆使して、車と車、人と車、道路インフラとの連携を進めています。トヨタのコネクテッドカー戦略や、デジタルツインを活用した整備システムの開発に必要なスキルです。

業界トレンド:

• 次世代自動車プラットフォーム：トヨタが推進するe-TNGAは、EV専用のモジュール化プラットフォームです。これにより、全自動車メーカーがEV開発のスピードを加速させる中で、プラットフォーム開発やソフトウェア設計のスキルが重視されています。

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3. フィンテック業界

フィンテック業界は、金融機関のサービス提供の在り方を根本的に変える存在です。特に、デジタル決済、ブロックチェーン、API銀行などは企業の運営にも影響を与えています。

日本の金融業界は、特にデジタル化の遅れを指摘されてきましたが、近年はAPI銀行やデジタル通貨の導入が加速しています。特にPayPayや楽天銀行は、金融システムの基盤に革命を起こしつつあります。

具体的な戦略

• API銀行: 楽天銀行は、日本で初めてのAPI銀行として顧客のニーズに対応した金融サービスを展開しています。これにより、金融サービスの提供者が増え、顧客の選択肢が広がるだけでなく、伝統的な銀行が持っていた顧客囲い込み戦略が崩れつつあります。

• デジタル通貨とCBDC: 日本政府は、デジタル通貨（CBDC）を開発中であり、これは金融業界に大きなインパクトを与える可能性があります。SBIホールディングスや楽天は、ブロックチェーン技術を活用して、CBDCに対応した新たな金融インフラを整備しています。この動向を先取りしている企業が、今後のフィンテック市場で優位に立つ可能性があります。

失敗しないための視点

• セキュリティ: 金融業界のデジタル化には大きなセキュリティリスクが伴います。特に、ブロックチェーンを使った金融サービスが広がる中で、サイバーセキュリティの強化は必須です。セキュリティ専門家の需要はさらに増すでしょう。

• 規制対応: 金融規制は特に厳しく、規制の変化に柔軟に対応できる企業が競争優位性を持ちます。PayPayなどの企業は、規制との整合性を保ちながら迅速にデジタル化を進めていますが、規制の変化に迅速に対応できる能力が今後も重要になります。

企業例:

• PayPay（ソフトバンクとYahoo!の合弁）
• 楽天銀行（API銀行としてのデジタル化推進）
• Square（米国の決済プラットフォーム）

注目するべき具体的な技術/スキル:

• ブロックチェーン開発：EthereumやSolidityを使ったスマートコントラクト開発、または新しい暗号技術の開発に携わるスキル。これに精通したエンジニアは、特にSBIホールディングスやPayPayなど、デジタル通貨やブロックチェーン技術に投資している企業で重宝されます。
• デジタル決済技術：QRコード決済、NFC、モバイル決済に関する実務経験。PayPayやLINE Payでは、こういったモバイル決済のインフラを支えるエンジニアが求められています。
• API開発：APIを活用して、他の企業と連携するAPI銀行モデルに特化した技術。特に、楽天銀行はAPI銀行としてシステムを開放しており、エンジニアに対してAPI開発やOAuthなどのセキュリティ技術を求めています。

業界トレンド:

• 中央銀行デジタル通貨（CBDC）の動き：各国政府が進めるCBDC（中央銀行デジタル通貨）の発行に向けた準備が進んでいます。この分野では、特にセキュリティやスケーラビリティが重要な技術要素であり、ブロックチェーンや暗号資産技術に関心が高いエンジニアは今後のフィンテック業界において非常に価値があります。

 

4. テクノロジー業界

テクノロジー業界は今後も最もダイナミックで成長が見込まれる分野です。特にAIやクラウドコンピューティング、データサイエンスに関連する分野において、専門的なスキルと知識が非常に重要になります。

 

クラウドコンピューティングやAI、そしてエンタープライズ向けのサブスクリプションモデルが今後10年でさらに普及していくと予測されます。SalesforceやAWS、Azureといった企業が主導する中で、既存のITインフラの再構築が求められています。

具体的な戦略

• クラウドとAI: AWSやAzureのような大手クラウドサービスプロバイダーは、エンタープライズ向けにAI基盤を提供し、顧客がAIを活用したアプリケーション開発を行えるようにしています。ここで求められるのは、単にクラウドサービスを使いこなすスキルではなく、AIの運用やデータパイプラインの設計に対する理解です。

• SaaSビジネスモデル: Salesforceのような企業は、サブスクリプション型で提供するサービスにシフトし、顧客を長期的に囲い込む戦略を取っています。特に、デジタル変革を求める中堅企業や大企業向けのサービスは今後数年で大きな市場規模を持つと予測されています。

失敗しないための視点

• データ管理とプライバシー: クラウドサービスを提供する企業は、データプライバシー規制に対応する能力を求められます。特に欧州のGDPRや日本の個人情報保護法などの規制に対応したシステム設計が不可欠です。

• 変化への適応力: クラウドやSaaSの需要が増加する中で、従来型のオンプレミスシステムを持つ企業は移行の遅れが致命的になる可能性があります。大手のITコンサルティング企業（アクセンチュアやIBM）は、顧客のクラウド移行支援を行い、新たな市場に適応しています。

企業例:

• Google、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure
• 楽天、サイバーエージェント（日本国内）
• NVIDIA、Palantir

求められるスキル:

• AI/機械学習の専門知識: GoogleやAmazonでは、AIを活用したプロダクト開発が進んでいます。特に、Deep LearningやNatural Language Processing (NLP)、強化学習のスキルは重要です。データサイエンティストやAIエンジニアとしてのキャリアを目指す場合は、専門的な知識とともに、プロジェクトでの実績が求められます。

  • 例えば、Google AIでは、深層学習を活用した言語処理や画像認識を行っており、この分野に強みがあると即戦力となります。

• クラウドアーキテクチャの知識: AWSやMicrosoft Azureなどでインフラの設計や運用経験があると、特に求められます。クラウド業界では、企業のIT資産をオンプレミスからクラウドに移行するニーズが急増しています。これに関わる技術力を持つことは大きなアドバンテージです。

• データベースとシステム管理: AWSのようなクラウドサービスを活用した大規模なデータインフラを設計・管理できる能力。これに特化したエンジニアは、Google Cloud Platform (GCP)やAmazonなどで非常に重宝されます。

業界トレンド:

• 量子コンピュータ: IBMやGoogleが推進する量子コンピュータは、これからの10年で大きな転換点を迎える可能性があり、この分野に関心を持つこともキャリアにとって有益です。量子アルゴリズムの設計や量子プログラミングができる人材は、未来の主力となる可能性があります。

 

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＠西園寺貴文（憧れはゴルゴ13）#+6σの男

   

"make you feel, make you think."

 

SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)

新たなるハイクラスエリート層はここから生まれる          




Lose Yourself , Change Yourself.（変えることのできるものについて、それを変えるだけの勇気を我らに与えたまえ。変えることのできないものについては、それを受け入れられる冷静さを与えたまえ。そして、変えることのできるものと、変えることのできないものとを、見分ける知恵を与えたまえ。） 

説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。