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はじめに
人工知能（AI）ツールが急速に職場に導入されるにつれて、多くの人々が、学校からキャリアへの「足がかり」となるエントリーレベルの仕事やインターンシップが失われつつあるのではないかと懸念しています。これらの役割は、伝統的に新卒者に実践的なトレーニングと、良いキャリアへの道筋を提供してきました。今日の疑問は、生成AI（2022年後半にリリースされたChatGPTなど）と関連する自動化が、実際にエントリーレベルの採用を減少させているのかどうかです。この問いに答えるため、私たちはインターンシップやジュニア職の募集データ、キャンパス採用調査、および早期雇用結果を検証します。次に、最近の卒業生（特にコンピューターサイエンスや定型的なビジネス職など、AIの影響を最も受けやすい分野の卒業生）への影響を考慮し、政策や雇用主がどのようにこれらのキャリアへの入り口を維持できるかについて議論します。
エントリーレベルの募集とインターンシップの動向
複数のデータソースは、かつて学生をキャリアへと導いたパイプラインの後退を示唆しています。例えば、あるテクノロジーニュースのレビューによると、2023年から2025年の間に技術系インターンシップの募集が約30%減少したとされています (thenextweb.com)。同レポートは、主要なテクノロジー企業が新卒者の採用を減らしている（新規採用者の約7%に過ぎず、1年前の9.3%から減少）と指摘しました (thenextweb.com)。Fortune誌の分析も同様に、2024年に典型的な企業職におけるエントリーレベルの求人募集が約15%減少したことを発見しました (fortune.com)。また、インターンシップ生が正社員のオファーを受けた割合が51%にまで低下したこと（過去5年以上で最低の割合）も報告されています (fortune.com)。これらの減少は他の観測とも一致しています。あるアナリストは、2020年から2023年にかけて、AIの影響を受けやすい分野（コーディング、会計、管理）でエントリーレベルの職位が13%減少したと指摘し (www.tomshardware.com)、スタンフォード大学デジタル経済研究所は、2022年後半以降、AIに晒される職種における22～25歳のアウトの雇用が16%減少したと報告しました (www.axios.com)。要するに、コーディング、データ入力、カスタマーサポートといった伝統的なジュニア職の募集は急減しており、一方でAIやデータ分析スキルの需要は高まっています。
とはいえ、状況は複雑です。雇用主への調査では、全体的な採用計画に一定の安定が見られます。例えば、全米大学・雇用者協会（NACE）は、約60%の企業が2025～2026年に2024年と同数の新卒者を採用する計画であることを発見しました (www.naceweb.org)。2026年卒業生への調査では、卒業までにすでに約44%の学生が内定を得ていました（2025年卒業生と同様） (www.naceweb.org)。これまでのところ、多くの企業は（長期的な人材パイプライン計画に基づいて）エントリーレベルの採用を大幅に削減するのではなく、維持またはわずかに増加させていると述べています (www.naceweb.org)。
しかし、全体的に見れば、テクノロジーメディア、労働データ、学術研究における数十の報告が、エントリーレベル市場の弱体化を指摘しています。この減少は、AIが反復的なタスクを処理できる分野で最も顕著です。技術系インターンシップやジュニア開発者の役割は劇的に減少しており (thenextweb.com) (fortune.com)、調査によると企業はインターン生に与えるオファーの数を減らしています (fortune.com)。例えば、英国のテック業界の一部では、2024年から2025年にかけて新卒の求人募集が約46%減少しました (www.techradar.com)。まとめると、**「パイプラインが枯渇している」**と言えます。AI専門職への需要が高まる一方で、特にテクノロジー主導型産業では、インターンシップやジュニア職の募集が減少しています (thenextweb.com) (fortune.com)。
キャンパス採用と卒業生調査
キャンパス採用統計や学生調査は何を語っているでしょうか？米国では、大学のキャリア調査が慎重な市場を示しています。NACEの2025年秋の採用調査では、2026年の新卒採用が2025年と比較してわずか1.6%の増加に留まると予測されており (www.naceweb.org)、実質的に横ばいです。2021年から2023年にかけてのパンデミック後の力強い回復は内定を増やしましたが、より最近の卒業生はCOVID以前のレベルに戻りつつあります (www.naceweb.org)。例えば、2026年卒業生は、卒業前に1人あたり平均約0.8件の内定を受けました (www.naceweb.org)（2025年卒業生とほぼ同じです）。これらの数字は、2020年代初頭の新卒採用ブームが緩和されたことを示唆しています。より詳細なNACEのデータによると、多くの雇用主は人材パイプラインの後継者計画に重点を置き、採用率を維持する計画であることが示されています (www.naceweb.org)。
同時に、調査では学生の懸念と期待が変化していることが示されています。大規模な学生調査によると、ほぼすべての学生（95%）が「企業での実際の有償実務経験」—つまりインターンシップ—が雇用主と関わる上で最も好ましい方法であると回答しています (www.parkerdewey.com)。言い換えれば、学生はインターンシップや早期の職務経験を望んでいるのです。最近のNACEレポートもこれを裏付けています。学生の専門分野でのインターンシップ経験を完了する能力は、同等の資格を持つ候補者間で選択する際の最も影響力のある要因でした (www.naceweb.org)。しかし、企業が提供するインターンシップが減少しているため（上記参照）、学生はそのような経験を積む機会が少なくなる可能性があります。
要するに、キャンパス採用データは、新卒採用が活況を呈しているわけではないが、全体的に崩壊しているわけでもないことを示しています。2026年卒業生のほぼ半数が依然として内定を受け、ほとんどの雇用主がエントリーレベルのプログラムを大幅に削減しているわけではありません (www.naceweb.org) (www.naceweb.org)。しかし、学生たちは、これらの広範な数字が示すよりも苦戦しており、減少するインターンシップやジュニア職に対する競争の激化に直面していると報告しています。
早期キャリア雇用に関する研究
学術研究はさらなる洞察を提供します。スタンフォード大学の給与データ（ADPから）を用いた分析では、AIの影響を受けやすい職種（ソフトウェア開発やカスタマーサポートなど）とその他の職種を比較しました。その結果、生成AIツールが広く普及して以来、AIの影響を受けやすい職種における22～25歳のアウトの雇用が、年長者や影響を受けにくい分野と比較して16%減少したことが判明しました (www.axios.com)。対照的に、自動化される可能性が低い分野（例えば一部のヘルスケア職）の労働者では、雇用が安定または増加していました。米国国勢調査局による別のワーキングペーパー研究も同様のパターンを確認しました。AIの影響を最も受ける産業では、ChatGPTリリース後10四半期（2023年）において、エントリーレベルの採用（22～24歳）が、影響を受けにくい産業での安定した採用と比較して約12%減少しました (ideas.repec.org)。これらの研究は、この減少が広範な景気後退効果によるものではなく、AIが定型的なタスクを処理できるまさにその分野に集中していることを示唆しています。
業界およびニュースレポートもこの見解と一致しています。例えば、Tom’s HardwareとAxiosは、AIが大部分を自動化できる分野（コーディング、定型的なデータ作業など）で、近年エントリーレベルの職位が13～16%減少していることを示すスタンフォード大学の研究について報じました (www.tomshardware.com) (www.axios.com)。これらの発見は明確な状況を描き出しています。AIは初期キャリアにとって「炭鉱のカナリア」のような役割を果たしているのです (www.axios.com)。テクノロジーおよび同様のセクターにおけるエントリーレベルおよび「ジュニア」の職位は、経済全体よりも急速に縮小しています。重要なことに、これらの変化は主に賃金カットではなく新規採用の減少を通じて起こっています。研究では、人員が減少しても残った労働者の給与は横ばいだったと指摘しています (digitaleconomy.stanford.edu)。
原因については誰もが同意しているわけではありません。一部のアナリスト（LinkedInのEconomic GraphやHandshakeなど）は、全体の採用がAIだけでなく、高金利と低い離職率のために低迷していると強調しています (joinhandshake.com) (economicgraph.linkedin.com)。例えば、Handshakeの研究ディレクターは、エントリーレベルの採用減少は連邦準備制度理事会が金利を引き上げ始めた2022年初頭に始まり、年配の労働者が現在の職に留まっていることが新規参入者向けの職位を減少させていると指摘しています (joinhandshake.com)。LinkedInも同様に「採用の停滞はAIのせいではない」と警告し、経済の不確実性がより大きな要因であると指摘しています (economicgraph.linkedin.com)。実際には、両方の影響が作用している可能性が高いです。厳しい労働市場が問題を確かに悪化させましたが、AI対応の自動化は特定の分野でそれを加速させたようです。
卒業生への影響（スカーリング効果）
新卒者がエントリーレベルの仕事を見つけられない場合、それは永続的な「傷跡」、つまりキャリアが本格化するはずの時期に、より弱いキャリア軌跡を残す可能性があります。過去の景気後退や技術ショックに関する研究は、指針を提供します。景気後退や産業の混乱期に卒業したコホート（同世代集団）に関する研究は、彼らが卒業後数年間にわたって低い収入と雇用率に苦しむことが多いことを示しています。例えば、経済学者は、大不況期に労働市場に参入した大卒者が、好景気期に卒業したコホートよりも収入が著しく低く、仕事を見つけるのに時間がかかったことを発見しました (ideas.repec.org)。同様に、ゴールドマン・サックスによる最近の分析では、テクノロジーによって職を失った労働者に関する40年間のデータが調査され、10年間でそれらの労働者は、テクノロジーによって職を失わなかった同等の労働者と比較して、実質賃金成長率が平均で約10パーセントポイント低かったことが判明しました (fortune.com)。（最も影響を受けた25～35歳層の労働者は、富の蓄積も少なく、住宅所有も遅れていました。）
これは2024～2026年の卒業生にとって何を意味するのでしょうか？AI主導の自動化に関する報告が、一部の分野で10～15%少ないキャリアへの入り口の仕事につながるとすれば、これらのコホートは具体的な後退に直面する可能性があります。彼らは、本来であればそうではなかったであろう時期にキャリアを開始したり、より低い給与の職位に就いたりするかもしれません。反対に、ゴールドマンの研究は明るい兆しも示しています。若くて大卒の労働者は、キャリアを変えたり新しいスキルを使ったりすることで、年長の職を失った労働者よりも、実際に失ったものを取り戻していることが判明しました (fortune.com)。言い換えれば、Z世代は適応力がありますが、それは機会が与えられた場合に限られます。エントリーレベルの職位が一つ減るごとに、卒業生が経験を積む機会が一つ失われることを意味します。時間が経つにつれて、そのような空白はスキルと収入を蝕む可能性があります。
まとめると、AIの導入がジュニア職を圧迫し続けるならば、世代レベルの影響が生じる可能性があることを示す相当な証拠があります。最も影響を受けやすい分野（ソフトウェア、データ、定型業務など）では、新卒の専門家がより困難な道を歩み始めることになるでしょう。この「傷跡」は数年間続く可能性があり、経済学者は初期の不利な状況はゆっくりとしか解消されないと予想しています (ideas.repec.org) (fortune.com)。したがって、エントリーレベルの機会を維持することは、当面の仕事だけでなく、労働力の長期的な健全性にとっても極めて重要です。
早期キャリアのパイプラインを維持する：戦略と介入
朗報として、AIが仕事を変革しても、教育者、雇用主、政府が協力してこれらのキャリアへの入り口を開放し続けるための措置を講じることが可能です。
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教育とスキル研修。大学は、テクノロジー専攻の学生だけでなく、すべての学生のカリキュラムにAIを統合すべきです (www.naceweb.org)。これは、すべての学生がプログラマーになる必要があるという意味ではなく、自分の分野に関連するAIツールを使用する方法を学ぶべきだということです。キャリアサービスも、履歴書や面接でAI関連スキルをアピールする方法について学生を指導できます。例えば、NACEのあるレポートでは、学生の95%が「実際の有償実務経験」を重視していると指摘されており、そのため学校やアドバイザーは、学生がAIを使用して実際の問題を解決するインターンシップやプロジェクトを確保するのを助けるべきです (www.parkerdewey.com) (www.naceweb.org)。要するに、教育は定型的なタスクを超えて価値を付加できるAIリテラシーのある卒業生を輩出する方向へと転換すべきです。
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雇用主による徒弟制度と採用慣行。多くの企業が、堅固なエントリーレベルのパイプラインを維持するための創造的な方法を見つけています。一部の大手雇用主は、短い夏季インターンシップから、トレーニングと仕事を組み合わせたより長期の徒弟制度プログラムに移行しています。例えば、アクセンチュアは現在、エントリーレベルの職位の約20%を徒弟制度を通じて埋めており、IBMやマイクロソフトは、学位よりもスキルに焦点を当てた同様のプログラムを拡大しています (thenextweb.com)。ジュニアのタスクが自動化される場合、インターンシップはAIが提供できないより高レベルのスキル（批判的思考、対人コミュニケーション、専門知識など）を教えるように再設計されるべきです。決定的に重要なのは、経営幹部たちが、若手社員がAIで優れた能力を発揮することが多いと強調していることです。アマゾンAWSのCEOが述べたように、若手社員をAIに置き換えることは「最も愚かなアイデアの一つ」であり、それは若い労働者ほど時間の経過とともに最も熟練したAIユーザーになる傾向があるからです (thenextweb.com)。研究もこれを裏付けています。試験では、経験の少ない労働者の方が、経験豊富な同僚よりもAIツールから多くの利益を得ることが示されています (joinhandshake.com)。言い換えれば、AIトレーニングを受けたジュニア人材を雇用することは、実際に生産性を向上させることができます。したがって、雇用主はエントリーレベルの採用者（を排除するのではなく）にAIツールに関するトレーニングを行うための予算を組み、新しい人材への投資が将来のリーダーシップにとって依然として不可欠であることを認識すべきです。
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公共政策とパートナーシップ。政府や業界団体は、研修への助成、連合の組織化、AI分野での若者雇用へのインセンティブ付与を通じて支援できます。例えば、英国政府は最近、企業や労働組合と協力して「早期キャリア職務アライアンス」を立ち上げ、AIがエントリーレベルの仕事をどのように変化させているかを研究しています。2000万ポンドの支援を受け、これらの変化をマッピングし、キャリアへの入り口を設計するためのベストプラクティスを共有します (www.gov.uk)。この計画には、40万人の恵まれない学生向けAIスキルプログラムへの資金提供や、参加者にインターンシップまたは徒弟制度を保証する無料のAI「ブートキャンプ」の展開が含まれています (www.gov.uk) (www.gov.uk)。同様に、台湾政府は、大学と提携して1年間の実践的なAI教育を全額補助し、業界インターンシップと就職斡旋を保証する新卒者向けAIトレーニングプログラムを立ち上げました (www.ida.gov.tw)。これらは、AI時代において教育から仕事への架け橋を構築する積極的な政策の例です。
その他の有用な政策アイデアとしては、堅固なインターンシップ/徒弟制度プログラムを維持する企業への税額控除や助成金、AIおよびデータスキルに関するコミュニティカレッジや研修プログラムへの資金提供、学生が自身の関心と変化する雇用市場を一致させるのを助けるキャリアカウンセリングへの継続的な投資などが挙げられます。教育面では、認定機関が、学生が卒業時に基本的なデジタルおよびAIの流暢さを持っていることを奨励または要求するかもしれません。
- ステークホルダーへの実践的なアドバイス。具体的には、各グループが今すぐ講じられる措置を以下に示します。
- 学生と卒業生：自分の分野に関連するAIツールを積極的に学びましょう（基本的なプロンプトスキルでも役立ちます）。AIを使用した授業課題や個人プロジェクトのポートフォリオを作成しましょう。AIスキルが求められる非テクノロジー企業でもインターンシップを探しましょう。雇用主はますますAIを活用した実績を期待しているため、応募書類ではAIを活用した実績を強調しましょう。
- 大学とキャリアサービス：業界と提携して、どのようなスキルが必要とされているかを理解しましょう。AIとキャリアスキルに関するワークショップを提供し、AIツールの習熟度に関するセクションを履歴書ガイドに含めるように更新しましょう。AIでは再現できない総合的なスキル（チームワーク、問題解決、コミュニケーション）を強調しましょう。
- 雇用主：あなたの役割を監査し、どのエントリーレベルのタスクがAIによって強化できるかを確認し、AIでは処理できないスキル（例えば、顧客とのコミュニケーションや複雑な問題解決）を人間が研修で学べるように仕事を再設計しましょう。インターンシップ/徒弟制度プログラムを削減するのではなく、継続して実施しましょう。これは、訓練された人材を育成することで報われます。採用時には、資格だけでなく、問題解決能力とAIツールの使用能力をテストしましょう。
- 政策立案者：若者向けの研修助成金、徒弟制度、STEM/AI教育プログラム、特に過小評価されているコミュニティ向けのものを支援または拡大しましょう。労働力委員会と連携して、セクターごとの早期キャリア配置を監視し、パイプラインが消滅した場合に介入しましょう。
これらのアプローチを組み合わせることで、AIへの移行は、エントリーレベルの経験を排除するのではなく、アップグレードする機会となり得ます。AIツールは定型的なタスクを処理できるため、若手社員は戦略的かつ創造的なスキルを学ぶことに集中できるようになります。ある分析が結論付けているように、AIはエントリーレベルの仕事を完全に排除するよりも、むしろ再形成しているのです (www.naceweb.org)。適切な対応をすれば、2024年から2026年の卒業生にとって、教育から仕事への道筋は維持され、さらには強化される可能性があります。
結論
まとめると、AIの雪崩は確かに一部の伝統的なエントリーレベルの仕事、特にテクノロジーおよび事務管理分野の仕事を圧迫しています。求人情報や調査は、これらのセクターにおけるインターンシップやジュニア職の著しい減少を示しています (thenextweb.com) (fortune.com)。早期キャリア雇用に関する研究は、AIの影響を受けやすい分野の若年労働者が採用において二桁台のパーセンテージで減少していることを裏付けています (www.axios.com) (www.tomshardware.com)。しかし、証拠はまた、より広範な経済的要因が作用していること、そしてすべてのエントリーレベルの機会が失われたわけではないことも示唆しています。長期的な人材不足を避けるためには、警戒と行動が必要です。
教育から雇用への強力な入り口を維持するには、協調した努力が不可欠です。企業は単に若手社員をAIに置き換えるのではなく、AIを使って新規採用者を強化し、彼らの学習経験を拡大すべきです。教育者やキャリアセンターは、AIリテラシーを統合し、インターンが開発できる人間独自のスキルに焦点を当てる必要があります。政府は、学生と仕事を結びつける研修プログラムや徒弟制度を奨励することができます。そうすることで、AI主導経済においても、次世代がキャリアアップの道を見つけられるように保証できます。
