2027年度の秋採用におけるAI関連職の急増——大手企業ではAI関連のポジションが大幅に増加（字節科技では70％以上、アリババダブルクリックでは80％）
しかし、ポジションの割合が増えたからといって機会も同様に増えているわけではなく、逆にハードルは高まっています。専門的なAI関連のインターン経験が最も重要な「足がかり」となっており、「AIツールを使えること」や「AIの実装ロジックを理解していること」の違いは面接で明らかになります。異分野出身や非技術系の学生もチャンスはありますが、事前の準備が必要です。また、AI関連の職種は大規模モデルアルゴリズム、バーチャルアシスタント、AIアプリケーションなどに細分化されており、盲目的に人気のある分野を追うとリスクが高まります。
詳細な解説
1. AI関連職の割合は急増しているが、「機会が増えた」というのは錯覚——実際にはハードルが上がっている
大手企業はポジションの割合を通じて「未来はAIの時代だ」と新人に伝えていますが、実際に就職活動をすると、「大手企業に入る」ことが以前よりも難しくなっていることが多いです。
- データによると：脈脉（求人サイト）のデータによると、2026年1月から5月の間にAI関連のポジションは前年比で47.3％増加し、その普及率も37.5％に上昇しましたが、総ポジション数は大幅に増えていません。非AI関連のポジションが減少しているだけです。
- 実際の例：中国語専攻のFridaは40～50枚の履歴書を送りましたが、大手企業からの面接の機会は1回だけでした。ソフトウェアエンジニアリングの修士である晓斌によると、「今年のAI関連の需要はより具体的で、昨年あったポジションの多くがなくなっている」とのことです。
- その理由：大手企業が求めているのは単に数を埋めるためのAI関連職ではなく、実際に仕事ができる人材です。例えば、アルゴリズム関連のポジションではモデルの実装方法を理解していることが求められ、アプリケーション関連のポジションでは実際のビジネスケースを提示できることが必要です。そのため、ハードルは自然と高まっています。
2. インターン経験が「強力な武器」となる——専門的なAI関連のインターン経験の方が有名大学出身よりも効果的
以前は有名大学出身であれば大手企業に入ることができましたが、今では「AI関連の専門的なインターン経験」が選考の鍵となっています。
- 非名門大学出身でも逆転可能：Fridaは河南師範大学（非名門大学）出身ですが、AIを使った広告素材の制作のインターン経験があるため、拼多多（中国のEコマース企業）から面接の機会を得ました。一方で、二線級や三線級の企業では学歴が重視されることもあります。
- 異分野出身でもインターン経験で突破可能：心理学の修士である小鹿は、テンセントのAI製品関連のインターンシップを経て大手企業に残りました。彼女の同級生は985大学出身ですが、AI関連のインターン経験がなく面接の機会を得ることができませんでした。
- 専門的なインターン経験が必須：晓斌はバーチャルアシスタント関連のポジションに応募しようとしましたが、関連するインターン経験がないため面接に進むことができませんでした。「インターン経験を補うには時間が足りず、短い期間では履歴書に記載できなかった」とのことです。
要するに、大手企業が求めているのは「実際にAI関連の仕事を経験した人」であり、「AIが何であるかを知っているだけでは不十分です」。
3. 「AIツールを使えること」と「AIを理解していること」は大きく異なる——面接では見抜かれる
多くの人が「ChatGPTやMidjourneyを使える」というだけでAIを理解していると思っていますが、詳細を問われるとその違いが明らかになります。
- 「使えること」と「理解していること」の違い：
- 「使えること」：AIツールを熟知して操作できること（例：AIを使って画像を生成する）。
- 「理解していること」：なぜそのモデルを使用するのか、生成に失敗した場合はどう対処するか、実装後の効果はどれだけ向上するかを明確に説明できること。
- 面接での例：Fridaが拼多多の面接で「ワークフローは？」と質問され、「生成に失敗した場合はどう最適化するか？」と尋ねられました。大泽は研究室で行ったRAGプロジェクト（ドキュメントベースのQ&Aシステム）について「ドキュメントはどのように分割するか？リコール効果はどのように評価するか？」と質問されましたが、実際の運用経験がないため答えることができませんでした。
- 証明書は役立たない——実績が重要：Fridaによると、「証明書は価値がなく、実際に作成した動画や画像、ビジネスプロジェクトの方が重要だ」とのことです。
4. 異分野出身や非技術系の学生にもチャンスはある——しかし、早めの準備が必要
AIは技術系の専門分野だけのものではありません。非技術系や異分野出身の学生でもチャンスはありますが、早めに準備を始める必要があります。
- 非技術系職種でのAIの要求：マーケティング職ではAIを使った画像作成やデータ分析が求められ、オペレーション職ではAIを使った素材の生成が求められます。心理学出身の小鹿はAIを使って報告書を作成したりデータ分析を行い、純粋なAI製品関連の職種よりも実用的でした。
- 異分野からのアプローチ方法：
- まずは周辺的な職種から始める（例：Fridaは乙方オペレーションからAIクリエイティブ職に転向）。
- AIツールを使って小規模なプロジェクトを行う（例：当当は大規模モデルを使ってキャンパス内のQ&Aシステムを構築）。
- 専門的なインターン経験を積む（小鹿は複数回のAI関連のインターンシップを経て大手企業に残った）。
- 心構え：面接で落ちたからといって自分が優れていないわけではなく、適していないだけです。異分野出身でも諦めず、自分に合った方向を見つけることが重要です。
5. AI関連の職種は細分化されている——盲目的に人気のある分野を追うと失敗する
現在のAI関連の職種は「何でもあり」ではなく、大規模モデルアルゴリズム、バーチャルアシスタント、バーチャルインテリジェンス、AIインフラなどに細分化されています。盲目的に人気のある分野を追うと失敗する可能性があります。
- 細分化された分野での課題：大泽は最初は大規模モデルやAIインフラなど複数の分野に応募しましたが、AIインフラにはC++の基礎知識が必要だと気づき、深く説明できないプロジェクトを除外してエージェントやアプリケーション関連のポジションに応募しました。
- 人気のある分野のリスク：晓斌によると、「今年人気のあるAI関連の職種も来年はなくなるかもしれない」とのことです。AIの発展は速く、ポジションの更新も早いため、人気のある分野を追うよりも自分が経験している分野を選ぶ方が良いです。
- 重要なアドバイス：まず「自分が何ができるか」を明確にし、それに合った職種に応募することです。非技術系の学生はAIアプリケーションやAI製品関連のポジションに応募し、技術系の学生はインターンシップやプロジェクトを通じて具体的な分野を選ぶとよいでしょう。
まとめ
2027年度のAI関連の秋採用は「近道」ではなく、「早めに準備を始める競争」です。専門的なインターン経験を積み、AIを使えることと理解していることの違いを明確にし、自分に合った分野を選ぶことでAIの波に乗ることができます。一般の人にとっては、「必ずしもAI開発を行う必要はない」と考え、AIを効率化のためのツールとして利用し、実務経験を積むことも良い選択です。結局のところ、大手企業が求めているのは「問題を解決できる人」であり、「AIについて話せるだけの人」ではありません。