はじめに

学位を取り、いよいよ働き始めるはずの時期に、足元の景色が急に厳しく見える。そんな感覚を抱く新卒者は、いま珍しくありません。米ニューヨーク連銀の集計では、最近の大卒者の失業率は2025年第4四半期に5.7%、不完全就業率は42.5%まで上がりました。求人が消えているわけではありませんが、卒業直後の人にとって「最初の一段目」が細くなっているのは確かです。

その難しさを複雑にしているのが、生成AIの普及です。定型的な初歩業務は自動化されやすく、企業は学位そのものより、実務経験や成果物を強く見始めています。本稿では、新卒市場がなぜ苦しいのかをデータで押さえたうえで、AI時代に入口戦略をどう組み替えるべきか、さらに厳しい局面で前進を止めないための二つの言葉「まだ」をどう使うかを読み解きます。

新卒市場の冷え込み

統計が示す初職難

新卒市場の重さは、まず需給の数字に表れています。ニューヨーク連銀は、最近の大卒者の労働市場が2025年末に悪化し、失業率が前四半期平均5.3%から5.7%へ上昇し、不完全就業率は42.5%で2020年以来の高水準になったと示しました。ここでいう不完全就業は、学位に見合う仕事に就けていない状態を含みます。仕事がゼロというより、能力を十分に使えないまま働く人が増えている点が重要です。

学生側の体感も同じ方向を向いています。Handshakeによる2025年卒の調査では、同社ネットワーク上の求人件数が過去1年で15%減る一方、1件当たりの応募数は30%増えました。別の同社調査でも、2024年の求人創出は2023年を下回り、2024年卒は2023年卒より1件当たりの応募が約64%多く、2025年卒もさらに24%多い水準で推移していました。少ない求人に、より多くの候補者が急いで群がる構図です。

その結果、心理面の負荷も高まっています。Handshakeは、2025年卒の57%がキャリア開始に悲観的だと答えたと報告しています。とりわけコンピューターサイエンス専攻では、現状の雇用環境に「非常に悲観的」と答える割合が4分の1超に達しました。しかも、77%は職場で生成AIを使うと見込む一方、62%はその影響を少なくともある程度懸念しています。便利な道具として受け入れつつ、自分の入口職を奪うかもしれないと感じているわけです。

慎重化する採用計画

企業側も、全面的な採用停止ではなく、慎重な絞り込みに移っています。NACEの2025年春更新では、2025年卒の採用計画は前年秋のプラス7.3%予想から、実質0.6%増まで失速しました。それでも約89%の企業は採用を増やすか維持すると答えており、母数が消えたのではなく、採り方が厳しくなったとみる方が実態に近いです。2026年卒向けの見通しでも、採用増加は1.6%にとどまり、60%の企業が前年並み維持を選んでいます。

ここで注目したいのは、企業が「若手を不要」と考えているのではなく、「外れにくい若手」を厳選しようとしている点です。NACEは、2025年春時点でも新卒の働き方として対面やハイブリッドが主流で、GPAよりスキルベース採用が広がっていると示しました。つまり、評価軸は学位の有無から、何を実際にやってきたかへ移っています。履歴書の一行ではなく、授業外の制作物、インターン、研究補助、学生団体での運営、アルバイトでの改善経験まで含めて、経験を「読める形」に変換できる人が有利になります。

学生の志向もそれに応じて現実化しています。Handshakeでは、73%が高い初任給より希望勤務地を重視し、応募の3分の1超が従業員250人以下の小規模組織に向かっていました。大企業一本足ではなく、地理、職種、組織規模を広げて入口を探す動きです。厳しい市場では、選ばれるための差別化と同時に、自分の探索範囲を広げる柔軟性も競争力になります。

AI時代の入口設計

自動化で縮む定型業務

初職が難しくなった背景には、景気循環だけではない構造変化があります。McKinseyは2026年4月時点で、職場でAIを使う人の割合が2023年の30%から2025年には76%へ拡大したと整理しました。さらに、2025年調査では51%の組織が、生成AIによってエントリーレベル職の必要性が減っていると答えています。従来は新人が担当していた要約、資料たたき台、定型分析、初歩的な事務処理が、AIで一部置き換えられ始めているためです。

世界経済フォーラムも同じ傾向を示します。2026年4月の解説記事では、エントリーレベルの求人でさえ1〜3年の経験を求めるケースが珍しくなくなり、81%の雇用主が採用時に重視する技能評価として実務経験を挙げる一方、大学の学位を重視すると答えたのは43%でした。学位は入場券としてなお意味がありますが、それだけでは十分なシグナルになりにくいということです。

この変化は残酷に見えますが、読み方を間違えると対策も誤ります。AIが新卒を一律に不要にするのではありません。AIで代替しやすいのは、手順が固定化された業務です。反対に、曖昧な状況での仮説形成、対人調整、領域知識を踏まえた判断、失敗後の修正は、むしろ早い段階から求められます。新卒に必要なのは「AIに勝つこと」ではなく、「AIを使いながら、人間に残る仕事を先回りして示すこと」です。

代替手段としての経験設計

だからこそ、インターンや学外活動の意味が大きくなります。Handshakeの2025年インターン指数では、2023年1月から2025年1月にかけてインターン求人は15%以上減った一方、応募は増え、2025年卒の41%が少なくとも1件のインターンに応募していました。72%は進路を見極めるためにインターンを探し、59%はキャリア目標を明確にするうえで不可欠だと答えています。単なる就活の飾りではなく、入口職の代替トラックになっているわけです。

企業側の見え方も重要です。Handshakeでは、報酬が公正だと感じたインターン生の82%が、その企業のフルタイム内定を受ける可能性が高いと答えました。インターン経験者の約80%は、その経験がその企業で働く意欲に中程度以上の影響を与えたとしています。学生にとっては職務経験の獲得、企業にとっては見極め採用の前段です。入口が細い時代ほど、短期でも実務に触れた履歴は強いシグナルになります。

一方で、経験といっても大企業の有給インターンだけではありません。中小企業の業務改善、研究室でのデータ整理、NPOでの広報、地域メディアでの記事制作、GitHubでの継続的な開発公開など、採用側が仕事内容と成果を具体的に想像できるものなら代替可能です。重要なのは、肩書ではなく「課題」「行動」「結果」「再現性」を言語化できることです。AI時代の新卒は、経歴より先に、仕事の断片を見せる必要があります。

「まだ」を軸にした成長戦略

成長思考という認知フレーム

ここで本稿が二つの言葉として重視するのが、「まだ」です。英語なら not yet に近い表現です。これは精神論ではありません。スタンフォード大学のCarol Dweckは、能力を固定的に捉える人は失敗を避けやすく、能力は伸ばせると捉える人は挑戦しやすいと説明してきました。スタンフォードの紹介記事でも、成長思考を学んだ学生は「自分は大学生として成功する方法をまだ学んでいなかっただけだ」と捉え直せたとされます。この転換は、現在の不合格を最終評価ではなく、途中経過として扱うための装置です。

実務向けの成長思考解説でも、固定思考の「私はこれが苦手だ」に対して、成長思考では「私はこれがまだ得意ではない。正しいやり方で良くなれる」と言い換えます。差は小さく見えますが、行動には大きな差が出ます。前者は自己評価を守るために応募先を狭め、苦手分野を避け、フィードバックから距離を取ります。後者は、未経験を前提に、何を足せば次の選考を通過できるかを考えやすくなります。

もちろん、「まだ」は万能な励ましではありません。市場が厳しい事実そのものは消えませんし、家計やビザ、地域移動の制約も現実です。それでも、厳しい市場では結果より学習速度が差を生みやすい。だからこそ、「受からなかった」ではなく「まだ受かっていない」、「経験がない」ではなく「経験を示す材料がまだ足りない」と言い換える価値があります。問題を人格から切り離し、改善可能な単位に分解できるからです。

失敗後の学習行動

この言い換えが有効なのは、気分が少し楽になるからだけではありません。2024年のScientific Reports論文では、より強い成長思考を持つ人ほど、失敗後に解答や修正方法を見る時間が長く、より多くの解答を確認する傾向が示されました。要するに、つまずいた後の学習行動が変わるのです。就職活動でも同じで、不採用通知の後に面接記録を見返すか、ポートフォリオを改善するか、応募先の軸を修正するかで、半年後の位置は大きく変わります。

新卒にとって実践しやすい「まだ」の使い方は三つあります。第一に、職種名ではなく作業単位に落とすことです。たとえば「データ職は無理」ではなく、「SQLの課題提出経験がまだ足りない」と切り分けます。第二に、1週間単位の改善計画を置くことです。応募数だけでなく、添削回数、OB訪問回数、成果物更新回数を追うと、停滞感が薄れます。第三に、AIを代替脅威ではなく練習相手として使うことです。面接練習、要約、職務記述の分解、成果物レビューに使えば、経験不足の一部を補えます。

「まだ」は、希望的観測ではなく運用ルールです。市場が良い時は、自信の有無より需給が勝ちます。しかし市場が悪い時は、学び続ける仕組みを持つ人が残りやすい。初期キャリアは、最初の一社で完成するものではなく、修正しながら輪郭を作っていく工程です。その工程を続けるための最小単位が、「まだ」という言葉です。

注意点・展望

注意したいのは、成長思考を「努力すれば何でも解決する」という自己責任論に変えてしまうことです。現実には、地域差、専攻差、景気、家計、企業の採用慣行が結果を左右します。とくにAIの影響を受けやすい分野では、入口職の設計そのものが変わっており、従来型の大量応募だけでは効率が落ちます。求人票の条件を額面通りに恐れるより、成果物、短期案件、資格、インターン、学内外プロジェクトで経験シグナルを補う発想が重要です。

今後の見通しは、一段と二極化する可能性があります。世界経済フォーラムは2030年までに1億7000万の新規雇用が生まれ、9200万が失われ、差し引き7800万の純増になると試算しています。一方で77%の雇用主はAI対応として人材のアップスキリングを進め、41%は自動化に伴う人員削減を見込んでいます。BLSでも、2024年から2034年にかけてデータサイエンティストは34%、情報セキュリティアナリストは29%の成長が見込まれます。入口は狭くなっても、伸びる分野ははっきりしているということです。

まとめ

新卒の就職環境が厳しいのは、気のせいではありません。失業率と不完全就業率の上昇、求人減と応募増、企業の慎重採用、AIによる初歩業務の圧縮が同時進行しています。だから今の初期キャリア設計は、学位取得後に求人へ応募するだけでは足りず、経験の可視化と学習速度の設計まで求められます。

そのうえで有効なのが、「まだ」という二つの言葉です。これは楽観の標語ではなく、不足を具体化し、次の手を作るための認知フレームです。受からない時期に自分を能力不足で固定せず、何がまだ足りないのかを分解できれば、厳しい市場でも前進の余地は残ります。初期キャリアは最初から正解を引くゲームではなく、修正可能な試行を積み上げる設計問題として捉えるのが得策です。

参考資料:

• The Labor Market for Recent College Graduates - Federal Reserve Bank of New York
• Job Outlook 2025 Spring Update - NACE
• Hiring Flat for the College Class of 2026 - NACE
• Handshake State of the Graduate: Class of 2025
• Big dreams, bigger challenges for the Class of 2025 - Handshake
• Handshake Internships Index 2025
• Entry-level hiring is tougher than ever. What’s helping grads now - World Economic Forum
• Future of Jobs Report 2025: 78 Million New Job Opportunities by 2030 - World Economic Forum
• How AI is—and isn’t—changing the future of work - McKinsey
• Fastest Growing Occupations - U.S. Bureau of Labor Statistics
• New study yields instructive results on how mindset affects learning - Stanford Report
• An implicit measure of growth mindset uniquely predicts post-failure learning behavior - Scientific Reports
• What is a Growth Mindset? - Mindset