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新卒エンジニア、それからジュニアのエンジニアって、最近ちょっと、いや、かなり辛い状況にあるような気がしております。
Findyエンジニア調査レポートの概要
今日はですね、Findyの2026年4月のエンジニア調査レポートが出たので、それを見て感じた新卒エンジニアってちょっと厳しいな、大変だなという話をしてみたいと思います。
まずはじめにですね、エンジニア調査レポートとは何者かという話をするんですが、Findyっていうのは皆さんご存知の方も多いと思いますが、エンジニア転職のマッチングサイトでございますが、
それに加えてですね、様々な観点の調査レポートも公開しております。
特に人気の言語は何ですかとか、どれぐらいの年収帯の人が今転職市場にいますよとか、転職した時にどれぐらい年収が上がりましたみたいな様々なデータが分かるので、
それを参考にしながらエンジニア採用の戦略を私自身も考えたりしております。
加えてですね、採用する側じゃなくても、例えば直近エンジニア転職をしてみたいという人も、
企業の目線でそれからユーザーの目線でどういう人材を求めているのか、どういう企業を探しているのかっていうのを知るための参考になるので、ぜひ見てみていただければなと思います。
今回の4月のレポートの概要なんですが、企業のコーディングエージェントの導入状況と、それからAIがもたらしたエンジニア採用市場の変化についてアンケートを取ってレポートをしております。
前半はコーディングエージェントについての話、後半が転職市場、採用市場の話なんですが、
特に後半のAIがもたらしたエンジニア採用市場の変化という章が非常に興味深かったので、この点を深掘りして見ていきたいと思います。
全体を見たいという方は、ぜひファインディの公式ページより見ていただければと思います。
概要欄にリンクを貼っておきますので、それかググれば出てくると思います。ぜひ全部見ていただければと思います。
企業のエンジニア採用計画と現状
まずはじめに採用計画ですね。結論から言うと、まだまだ非常に強気の採用計画でした。
取ったアンケートとしては、2025年、昨年度のエンジニア採用において、次の中から選んでください。
基中に当初計画から採用枠を増やした。変更はなかった。そして減らした。この3つなんですけれども、増やしたという回答が2割。
それから変更がないという回答が63%。減らしたという回答が15.9%ですね。
なので15.9%は減らしているんですけれども、大概の80%強くらいはまだまだ維持するという回答でございました。
加えて、2025年度のエンジニア採用の結果について、計画上回る人数を採用できた。それから計画通りできそうだ。できない見通しだ。
というこの3つの回答があるんですが、これは56.1%が計画を下回る人数しか採用できない見込みというような回答でした。
それで最後に現在2025年2月、これアンケートを取った時点だと思いますが、時点で自社のエンジニア組織の状況について当てはまるものを選んでくださいというような質問で、
組織全体でエンジニアが充足している、やや不足気味、全く足りていないというこの3つの回答ですが、これもまたですね充足しているという回答が11%、
少し不足している、やや不足しているという回答が55%、全く足りていないという回答が32%となっていて、これまたですね90%ぐらい全然足りていないという回答でございました。
はい、なのでまとめるとまだまだ強くの採用計画ですというところですね、どんどん人を増やしていきたいというフェーズにありますという状況でございます。
ジュニア・新卒エンジニア採用への厳しい現実
それでなんですけれども、ここからがちょっと企業の正直な目線だなと思ったアンケートなんですが、
2026年のエンジニア採用以降について採用したエンジニアの経験度別に教えてくださいという質問ですけれども、
これはシニア層、ミドル層、ジュニア層、新卒でかなり積極的に採用したいい人がいれば、あまり意向は高くない、全く採用予定がないというこの4つの回答で、シニア層、ミドル層、ジュニア層、新卒、この4つで回答を求めるというアンケートでございましたが、
シニア層とミドル層についてはかなり積極的もしくはいい人がいればを合計すると80%を超えるぐらいのアンケートの回答がかなり積極的もしくはいい人がいればという回答でしたね。
一方でジュニア層、新卒はかなり積極的もしくはいい人がいればという回答が大体ですけれども40%ぐらいという回答で、あまり傾向が高くないもしくは全く採用予定がないという数が60%過半数を占めているというような結果でした。
個人的な印象として2010年後半から大体2022年の後半あたりまであったいわゆるエンジニアバブルっていうのは終わっている印象で、それが響いている側面もあるかなと思っております。
この2010年後半から2022年前半、後半何があったかというと、SaaS企業もスタートアップもベンチャーもそれから外資系もものすごく積極的にエンジニアを採用していた時期で、転職市場がすごい加熱してたんですね。まさにバブルでした。
なのでいつも通り年収提示しても他の会社が100万200万上の年収を提示してくれるので、じゃあうちも300万だ400万だっていう風になって加熱化したという時期ですけれども、要はその身の丈にあった年収を提示しても全く採用できないという状況だったんですね。
なのでその会社の評価基準にあった年収代の人がなかなか採用できないという時代でした。じゃあちょっと中途は加熱しすぎてるから新卒とかジュニアを積極的に採用しようという話になったんですね。
なのでこの時代私も転職活動していたりとか実際にエンジニア採用側をやってたりとかしたんですけれども、ちょっと中途のエンジニア採用厳しくないかみたいな話をよくしてましたね。提示額が高すぎると厳しすぎるという話をよくしていたのを覚えています。
一方で今はそのいわゆるエンジニアバブルっていうのは終わっていて終焉していて、このAI時代において後から説明していきますけれども、ジュニアとか新卒はAIでやれる部分があるので必要としてない、あまり採用したいという会社が少なくなっていて、一方でミドルとかシニア層をもっと積極的に採用したいという時代になってきております。
なのでひるがえって考えると現実的には、今2026年現在においてジュニアとか新卒のエンジニアを積極的に採用していきたいという企業は少数派だということを認識しておかなければいけないです。
企業のリアルな声とAI活用の影響
加えてですね、企業のリアルな行為をちょっと見てみたいんですが、2026年の採用計画の増減の理由を答えいただける範囲で教えてくださいという自由入力形式の質問ですけれども、
例えばですけれども、人を増やすのではなくAI活用でスケールしていくべきとか、シニア、ミドルのエンジニアの確保は維持するんだけど、採用枠を絞りながら質を重視する作業に支出していくとか、一定の経験や知識を持っている人じゃないと社内の生成AIを使いこなせるのが難しいであるとか、
あとはこれ非常にダイレクトだと思いますが、ジュニアやAI活用ができない人材の採用は控える方針であるという声がありました。これは本当にリアルな声だなという印象を持ちました。正直というか、このさっきのアンケートで言う新卒とかジュニアのエンジニアは採用計画にないとか、採用するつもりがあまりないという回答が過半数になってきておりましたが、
それを裏付けるコメントかなというふうに思います。続いてですけれども、AIの活用ですね。質問はエンジニア採用プロセスにおける候補者のAIツールや技術の活用場合は、先行の合費にどれぐらい影響しますでしょうかという質問に対して、非常に重視している、ある程度重視する、どちらとも言えない、そこまで重視していない、全く重視していないという質問でございましたが、
非常に重視しているという回答が28%、ある程度重視しているというのが44%、どちらとも言えないが16%となっていて、非常に重視していると、ある程度重視していると足し合わせると、だいたい70%がイエスだと答えています。
エンジニア採用においては、AIをどれぐらい使いこなしているかというところが採用の一つキーとなってきているというところですね。
次の質問が、それぞれのパターンでどれぐらい評価するかしないかですけど、例えば壁打ちで利用している人はできていればプラス、影響はない、できていなければマイナスに評価するという3つの観点で回答してもらうとか、
コーディングエージェントを利用しているかどうか、テストやリファクタリングを自動化しているかどうか、AI前提で開発フローの設計をしているかどうか、AIサービスの組み込み実装をしているかどうか、AIエージェントの運用をしているかどうか、独自モデルの研究開発をしているかどうかという質問でございますが、
これを見ると、壁打ちでAIを使っているとか、コードをクロードコードとかカーサーとかで書いていないと、むしろマイナスの評価をするという会社が4割ぐらいあります。それから、AI前提での開発フローの設計をしたことがあるとか、AIサービスの実装を実際にやってきた人というのをプラス評価するというのが7割ぐらいあります。
今やAIでコードを書くというのが当たり前になってきていて、様々な企業でそのAIを使ったサービスを提供しているという時代なので、当然といえば当然かなと思います。
AI時代におけるコンピュータサイエンスの重要性
ここで私が付け加えて話したいのは、クロードコードとかカーサーとかをコーディングエージェントとして使うのは当たり前で、それをどれぐらい深く使っているかという点が非常に重要だと思います。
クロードコードをそのまま使っているのではなくて、もちろんですけど、cloud.md を整理しているとか、スキルズを常にアップデートしてサブエージェントを活用して、
CI にもエージェント的なワークフローを組んで、組織全体のエンジニア生産性を高まる活動もしているかという点があれば、高く評価されると思います。
あとは、このコーディングエージェントをいかに使いこなしているかというのが、ある種のリトマススケンシみたいになっているところもあって、
エンジニアの転職でよく聞かれる質問の中で、最近興味を持って調べた技術は何ですかという質問があるんですが、
これで何を問うてるかというと、その人がいかに新しい技術をキャッチアップできるか、それを自分のスキルとして取り込む姿勢があるのかというのを聞いています。
エンジニアって常に勉強して、常に新しい技術を学んでいかないとどんどん置いていかれる職種ですよね。
なので、こういう学ぶ姿勢というのは非常に大事なので、この質問をしているんですが、
このコーディングエージェントってどう使ってますかという質問は、もちろん実務で皆さんコーディングエージェントを使っているので、使えないと困るという側面もあるんですが、
それと同時に、最近興味を持って調べた技術は何ですかという質問と同じように、最新の技術に興味を持って自分で調べて学んで、それを会社で活用できる人材ですかというのを同時に見ている。
なので、これから例えば転職活動したいとか、今大学生でこれから就職活動するという場面においては、クロードコードとか使ってますかという質問に対しては、二面性がある。
単に使いこなしてますかという側面と、この人積極的に新しい技術を調べる人材なんですかねという両面を踏まえて聞いているので、それを踏まえて回答するといいんじゃないかなと思います。
かつですね、もしまだクロードコードとかカーサーとか全然使いこなせてないという人であれば、そのまま転職市場に行ってしまうと、この人新しい技術キャッチアップしない人なんだというふうに思われてしまうので、事情があると思います。
忙しいとか、今の会社で会社のルールが厳しくて使えないとかあるかもしれないんですが、現実としてはそういうふうに見られるので、自ら機械を作ってですね、学習するのがいいんじゃないかなと思います。
ではですね、コーディングエージェントが発展すれば、いわゆるその技術的な基礎知識、コンピュータサイエンスの知識がいるのかいらないのかというのが次気になってくるところだと思いますが、これもあの質問が出ております。
内容は、AIを活用した開発が一般的になる時代において、情報処理技術や試験などのコンピュータサイエンスに関する知見は重要だと思いますかという質問に対して、とても重要が46%、まあ重要が38%と、とても重要とまあ重要を合わせると8割ですよね。
引き続きコンピュータサイエンスの基礎知識は重要だというふうに企業は取られていると。アルゴリズムとかデータ構造とかネットワークとかデータベースみたいな基礎知識は引き続き勉強する価値があるということですね。
この回答に対する自由記述もぜひ共有したいと思うんですが、これはですね私自身もまあ確かにそういう側面あるなぁと思いながら読んでいたものですが、例えば、
符号プログラミングによってハードウェアのスペックを意識しない開発をし、システムが高負荷に陥るようなコードが散見されレビュー負荷が増大したとか、
ジュニアのコーディングエージェント活用によって一見は動作しているが、運用保守や非機能要件の懸念、イレギュラーケースのコールができていないプルリクエストが増えてレビュワーの負担が上がっているとか、
基本的なアルゴリズムやアーキテクチャの理解が不足しているメンバーがAIの出力を鵜呑みにするリスクが顕在化しているなどという声もありました。
これを聞いてですね、シニアとかミドルのエンジニアの人は確かに今所属しているチームのメンバーのジュニアとかこういう側面あるなとか、
一方でその新卒とかジュニアのエンジニアの視点に立つと、実際このプルリクエストを出すクロードコードが出したものを実はあまり理解せずに出していることが多いとか、そういったことが頭に起きると思うんですが、
企業側に立ってみると、これがリスクだと、だからコンピューターサイエンスの基礎知識がある人が重要だということを言っているんですね。
就活生・新卒エンジニアへのアドバイス
さてこれらを踏まえまして、就活生、それから新卒の方向けに言いたいこと、アドバイスがあるとしたらこういうところかなというふうに思います。
まず一つ目はAIは使いましょうと、そして圧倒的に使いこなせる人材になることが大事です。
例えば面接でですね、クロードコードを使ってますだけじゃなくて、友達ととあるアプリを作ってました。
こういう問題があってこれを解決するためにアプリを作ったんです。
それをするためにスペック駆動開発を取り入れて、AIが自律的に行動環境を整えました。
発生した課題があれば都度スキルズに変換していくことで、自分としてチームの仲間の生産性を高める取り組みをしていきました。
みたいなことを言えるとすごくいいですね。
一方でAIを使わないという縛り経験を積むこともとても大事です。
会社に入ってから現場に配属されてからクロードコードを使わずに開発をするっていうのはかなり厳しいですね。
やっぱり一定結果が求められるのでやってもいいよと言われるかもしれませんが、
やはり周りと比べるとコーディングエージェントを使っている同期と使っていない自分と比べるとパフォーマンスがどうしても落ちてしまうので、
個人のマインドセットとしてもやらずに開発をするっていうのは非常に難しい時代にあると思いますが、
今であればですね、まだ仕事をしていない、インターンとかをしているかもしれませんが、
実際に正社員として働いていない今であれば、このAIを使わないという縛りができる状況かなと思います。
そのためにまずコンピューターサイエンスの基礎を学ぶというところですね。
情報系の大学に通っている人であれば、ちゃんと知識を受けてくださいというところではあるんですが、
もし情報系に通っていない方であれば、オンラインの講座を受けてみるみたいなのもいいかなと思います。
例えばアルゴリズムとデータ構造とかネットワークとかデータベースみたいなそういう講義のことですね。
それからIPAがやっている基本情報技術者試験とか応用情報技術者試験みたいな試験を持っているっていうのも非常にいいかなと思いますし、
もし取ったのであれば面接の時とかに、このAI時代だからこそ基礎力が大事でこれを取りましたと言えればすごいかっこいいと思います。
一方でただ単にコードを書ければいい、コードを書くための技術を持っていればいいという時代ではなくなってきたのも事実なので、
エンジニアの本質である課題を見つけてそれを仕組みで解決する、ロジカルに解決するという経験をたくさんすることも大事です。
これはコードを書くということに限らない話ですね。
例えばサークルをやっていて、なんとかっていうルーティンの作業があって非常に大変でしたとチームメンバー。
この問題を分解すると3つ問題を分解して、この2つはコードとかを使って自動化しました。
みんなハッピーですと。
この最後の1個は自動化することができませんでしたと。
この問題の本質はコミュニケーションパスがぐちゃぐちゃしていたのが問題だったので、
こういうふうなやり取りすることによってコミュニケーションパスを整理して、
最終的には例えば5時間かかっていたのが1時間で終わるようになりました。
みたいなことを言えるような経験をたくさんするということですね。
それからそもそもこれってやる必要あったんでしたっけとか、どういう経緯でこれやることになったんでしたっけみたいな、
もうHowからいくんじゃなくて、Yから突き詰めてそれをWhatで説明して、
で、Howまで落とし込むみたいなことができると非常にいいと思います。
エンジニアがコードを書くのも結局は手段であって、
最終的に解決したいのはロジカルにどうやって問題を解決していくかということが大事なので、
その経験をたくさん積んでほしいと思いますし、
もしポートフォリオを作るのであれば、経験としてぜひAIを使わずに書いていただいて、
そこで採用した技術とかロジックをなぜそうしたのかを詳しく説明できるようになるといいと思います。
ジュニアエンジニアへのアドバイス
次にジュニアエンジニアの皆さんですね。
これも新卒のエンジニアとほとんど変わらないところだと思いますが、
まずはAIを使えと圧倒的に使いこなせる人材になりなさいというところと、
コンピューターサイエンスをあまり理解していないであれば改めて身につけましょうというところと、
それからWhy、What、Howの話ですけれども、
ジョー先輩からこれ機能を実装してくださいと言われたときに、
何でこの機能を実装しないといけないのか、
これがお客様にどういうインパクトがあるのか、
どういう売り上げのメリットがあるのかというところを、
自分の言葉で言語ができるようなスキルを身につけると良いと思います。
これをやるためには先輩に聞いてみるとか、経営人に聞いてみるとか、
自分の会社の決算資料とかを見て理解するとか、
いろんなやり方があると思いますが、
与えられた仕事をそのままやるのではなくて、
与えられた仕事をそのままやるであれば、
今はクロードコードとかカーサーで大部分ができてしまっている時代になっているので、
その一歩先、二歩先にある、
なぜそれをやるのか、どうしてそれをやるのかというところまで言語化して、
それに突っ込んでいけるようなスキルを身につける必要があります。
あとはAIを積極的に活用していて、
周りの先輩がすごくAIを使いこなしている企業に転職してみるというのも非常に良いと思います。
私が勤めているProGridもそういう環境ですので、
もしご興味があればお声掛けいただければと思います。
新卒の方も中途の方もですね、ちょっと宣伝でした。
まとめと今後の展望
ということで、今回は新卒エンジニア、ジュニアエンジニアって、
最近ちょっと辛い状況にあるなという話をしてみました。
今回紹介したレポートの全体は、ぜひFindyの公式ページよりご覧いただければと思います。
引用させていただきありがとうございます。
アンケート見てきましたけれども、現実は厳しいというか、現実は冷やかでしたね。
ただ、コーディングエージェントを使いこなして、コンピューターサイエンスの基礎を持って、
なぜを説明できる人材の需要は確かにあります。
今何を鍛えるのかというのが、今後強く聞いてくると思います。
番組紹介とエンディング
今日の話が参考になれば幸いです。
ということで、最後に番組を紹介させてください。
この番組はYouTube、Apple Podcast、Potifyなどで配信しております。
ぜひお好きなプラットフォームからサブスクライブをお願いします。
ご感想、リクエストなどもしございましたら、
ハッシュタグDevelopFMでつぶやいていただくか、
概要欄のフォーム、コメント欄よりいただけますと幸いです。
それでは次回の配信でお会いしましょう。
ご視聴ありがとうございました。