インドのインターンから届いた、現地視点のレポート
INNOOVでは現在、インドのM. Kumarasamy College of Engineering（MKCE）から、1年生2名がインターンとして活動しています。
先日、その1人であるインターン生から「インドの雇用動向」と題したレポートが提出されました。
AIが採用の現場をどう変えているのかを、現地の学生の目線でまとめた、非常に示唆に富む内容でした。
本記事では、そのレポートの主要ポイントを紹介しながら、新卒の学生だけでなく、すでに社会に出ている20代のキャリア形成にとって、これから何が問われるのかを考えていきます。
インドのIT業界で起きている構造的な転換
レポートが示すインドのIT業界の姿は、単なる景気変動ではありません。AIの普及によって、仕事の構造そのものが変わり始めています。
インドの大手ITサービス企業であるTCS、Infosys、Wipro、HCLTech、Tech Mahindraでは、FY26に合計6,981人の雇用削減が行われました。これは、過去2年間の採用拡大の流れを反転させる動きです。
特に象徴的なのがTCSです。同社は「AIファースト」のサービスモデルへ転換するなかで、大規模な人員削減を実施しました。クライアントごとの稼働人数が減り、ベンチ人材も縮小し、新卒採用は数年ぶりの低水準まで落ち込んでいます。
Wiproも新卒採用枠を7,500〜8,000人規模に引き下げ、約200人の新入社員が7ヶ月以上の入社延期を強いられています。Tech Mahindraも人員削減を進めています。
ここで重要なのは、これが一時的なコスト削減ではなく、業務カテゴリそのものの見直しだという点です。
インドで特にリスクにさらされているのは、BPOバックオフィス、基本的なアプリケーション保守、手動テスト、データ入力、一般的なカスタマーサポートといった反復的な業務です。AIツールがこれらの業務を低コストで代替できるようになり、企業は仕事のカテゴリー自体を恒久的に減らし始めています。
一方で、明るい兆しもあります。
Walmart、JPMorgan、Goldman Sachs、Apple、Shellといったグローバル企業のGCC（Global Capability Center／多国籍企業がインドに置く自社拠点）は、ベンガルール、ハイデラバード、プネーなどで積極的に採用を続けています。
これらのGCCが提供しているのは、より良い給与、より興味深い仕事、そして「ベンチカルチャーなし」の環境です。インドのITサービス業界では、社員が特定のクライアント案件にアサインされず、待機要員としてベンチに置かれる慣行が長く続いてきました。一方、GCCでは最初から明確なロールが与えられることが多く、優秀な人材を引き寄せる要因になっています。
成長領域として挙げられているのは、AIエンジニアリング、クラウドアーキテクチャ、ドメイン専門知識を伴うデータサイエンス、プロダクトマネジメント、そして技術スキルとビジネス文脈の両方を扱える専門職です。
採用プロセスも変わっている
AIが先に見る時代、特徴のない履歴書は届かない
さらに注目すべきなのは、採用プロセスそのものが変わってきている点です。
Hexaware Technologiesのような企業では、採用ラウンドに「AIプロンプトスキルテスト」を追加し、候補者がAIに適切な指示を出しながらプログラミング問題を解けるかどうかを評価対象にしています。
つまり、AIを使いこなせること自体が、採用基準の一部になりつつあります。
また、応募者はATS（応募者追跡システム）による自動審査も通過しなければなりません。AI駆動のATSは、非常に具体的なキーワードや経験内容をもとに候補者をスクリーニングします。そのため、応募から数分のうちに大量の不採用通知を受け取ることも珍しくないといいます。
レポートでは、これを「履歴書ブラックボックス」と表現しています。
CFA協会の2026年卒業生展望調査によれば、インドの卒業生の74%が「AIと自動化により就職が難しくなる」と感じている一方で、81%は「職場でAIツールを使う自信がある」と答えています。
さらに、98%が「専門的なスキルアップが必須」と考え、約70%が「大学院の学位より専門資格の方がキャリア価値が高い」と回答しています。
ここから見えてくるのは、学位だけではなく、実務に直結するスキル証明が重視される流れです。
日本にはまだ猶予がある
しかし、時間の問題でもある
日本では、まだインドほど厳しい状況にはなっていません。
新卒一括採用という商慣行は残っており、学生にとっての入口は相対的に広いままです。中途採用市場も、人手不足を背景に、依然として売り手有利の状況が続いています。
しかし、AIによる採用プロセスの自動化は確実に進んでいます。すでに一部の大手企業では、応募書類のスクリーニングにAIが導入されています。これが本格化すれば、「特徴のない履歴書は数秒で不採用」というインドの現状が、日本にも近づいてくる可能性があります。
そのときに不利になるのは、平均的な学業成績、平均的な業務経験、平均的なポジション履歴しか書けない履歴書です。
つまり、「みんなと同じこと」しか書けない履歴書は、AIの目に留まりにくくなるということです。書類が読まれるためには、最初に引っかかるフックが必要になります。
学生に必要なのは「打ち込むこと」だけではない
ここで強調したいのは、「何かに打ち込むこと」自体は素晴らしいということです。
ただし、それだけでは足りない時代になりつつあります。
打ち込んだ経験が、将来どのようなスキル証明として機能するのか。どの業務文脈で価値を発揮するのか。ここを意識せずに3年、4年と過ごしてしまうと、結果として「特徴のない履歴書」になってしまう可能性があります。
本人がどれだけ努力していたとしても、AIにとってはキーワードにも文脈にも引っかからない、ただのテキストとして扱われてしまうかもしれません。
だからこそ、未来から現在を逆算する視点が必要です。
数年後にどの職種が伸びているのかを、業界レポートや一次情報から継続的に追う。その職種で必要とされるスキルや資格を洗い出す。自分が打ち込むこと、学ぶことを、将来のスキル証明につながる形で設計する。
AI関連の専門資格には、短期間で取得できるものも増えています。インターンシップを通じて、業務文脈のなかでAIを使った経験を実績として残すことも重要です。
単に頑張るのではなく、将来どのように評価されるかを意識して頑張る。これが、これからの学生に求められる逆算思考だと思います。
20代社会人に必要なのは「経験年数」よりも再現性のあるスキル
すでに社会に出ている20代にとって、この変化はさらに切実です。
インドの雇用動向を見ると、企業が求める人材は、単純作業をこなす人材から、複雑で文脈を要するタスクを扱える中堅・上級人材へと移っています。
つまり、自動化が進むなかでは、経験年数そのものよりも、「その経験を通じて何ができるようになったのか」が問われるようになります。
20代キャリアの逆算思考として、特に次の3点が重要だと考えます。
1. 自分の業務を「ドメイン×AI」で再構成する
まず、今の仕事を、AIに置き換えられる定型業務と、ドメイン知識や判断力が必要な業務に分けて考える必要があります。
前者の比率が高い場合、それは危険信号です。
一方で、クライアントとの折衝、業務設計、品質基準の策定、横断的なプロセス改善などは、文脈理解が必要で、AIだけでは代替しにくい領域です。
こうした領域へ意識的にシフトしていくことが、中長期的なキャリアの防衛策になります。
2. 証明可能なスキルをストックする
社内評価は、社外にはそのまま伝わりません。
資格、登壇、執筆、OSSへの貢献、社外プロジェクトでの実績など、第三者が確認できる形でスキルを積み上げていくことが、AIによる書類審査時代のフックになります。
AI分野、データ分野、クラウド分野などには、社会人でも数週間から数ヶ月で取得できる資格が増えています。これらを、自分のキャリアの証明材料として計画的に積み上げていくことが重要です。
3. 次のロールから逆算して、今のロールを使い倒す
今の会社で得られる経験を、すべて「次に行きたいロールでの実績」として翻訳できるように設計することも大切です。
配属された業務を受け身でこなすのではなく、「このプロジェクトで何を実績として残せるか」を起点に動く。
社内転職、副業、業務外の自主プロジェクトも含めて、自分の履歴書に書ける項目を意識的に増やしていく姿勢が問われます。
レポートが指摘するインドの成長領域であるAIエンジニアリング、クラウドアーキテクチャ、ドメイン専門知識を伴うデータサイエンス、プロダクトマネジメント、技術とビジネス文脈を両方扱える専門職は、日本の20代にとっても参考になるはずです。
INNOOVの育成方針も変わり始めている
最後に、弊社自身の歩みについても触れておきます。
INNOOVは、SaaSの導入コンサルティングを事業の柱としています。これまでは、メンバーがまず対象SaaSの資格試験の勉強に取り組み、製品知識を体系的に積み上げたうえで業務に従事する、という育成の流れを基本としてきました。
製品を深く理解することが、クライアントの業務プロセスに踏み込んだ提案をする土台になると考えていたからです。
しかし最近は、この順序を見直す必要があると感じています。
これからは、まずAIの操作知識を身につけ、そのうえでSaaSの知識を並行して習得していく設計に変えていくべきではないかと考えています。
理由はシンプルです。
SaaSの設定、運用、ドキュメント作成、ナレッジ整理、顧客対応といったコンサルティング業務のあらゆる場面で、AIを使いこなせるかどうかが、生産性と提案の質を大きく左右するようになってきたからです。
SaaSの知識だけがあってAIを使えない人材よりも、AIを使いこなしながらSaaSを学んでいける人材の方が、結果として早く一人前のコンサルタントになれる可能性があります。
これは新卒・若手だけでなく、中堅・ベテランにとっても同じです。
持っている知識をAIでどう使い倒すかを再設計できる人と、従来のやり方に留まる人では、これから数年でアウトプットの差が大きく開いていくはずです。
おわりに
インドのインターンが現地視点でまとめてくれたレポートには、日本の若手にとっても重要な示唆が詰まっていました。
新卒であれ、20代の社会人であれ、共通しているのは、真面目に目の前のことをこなすだけでは、AIが審査する未来に対応しきれないということです。
一方で、打ち込むことや経験を積むこと自体を否定しているわけではありません。
重要なのは、何に打ち込むのか、何の経験を積むのかを意識的に選び、それを将来のスキル証明として設計することです。
逆算思考とは、これから自分が活躍する場でAIがどう使われるかを先回りして捉え、必要な知識と経験を意識的に組み上げていく姿勢のことです。
インドのレポートが示しているのは、この変化が単なる流行ではなく、構造的にすでに始まっているということです。