AIが面接を均一化する。だから学歴が回帰する

「最近の候補者は、みんな受け答えがうまい」——大手企業の採用に関わる知人から、そんな話を聞いた。一社の印象論かもしれない。気になって公開調査に当たると、裏付けはすぐに見つかった。2026年卒の就活生のうち、就職活動で生成AIを使った人は 66.6%——3人に2人だ（マイナビ調査、2025年4月）。用途の筆頭はエントリーシートの推敲と作成。面接の想定問答も、いまはAIが相手をしてくれる。

私はエンジニアで、AIを毎日使って仕事をしている。だから学生を責める気にはまったくならない。使えるものを使うのは合理的で、私が学生でも間違いなく使う。考えたいのはその先だ。全員の出力が揃ったとき、選ぶ側はどうするか。

均一化は「上げる」のではなく「潰す」

生成AIが採用にもたらす効果は、平均点の引き上げとして語られることが多い。だが選抜の観点から見ると、本質は分散の圧縮だ。

面接やエントリーシートは、候補者のあいだに差がつくから選抜装置として機能してきた。全員が破綻のない志望動機を書き、全員が滑らかに受け答えする世界では、この装置の解像度が落ちる。30分の面接で見えていたはずの差が、見えなくなる。

差がつかない指標を、評価者は使い続けられない。実際、企業側でも動きは始まっている。生成AI活用を推進する企業への調査では、88.4%がすでに新卒採用戦略を見直したと答えた（アカリク調査、2025年9月。母集団はAI推進企業112社に限られる点に注意）。では、評価の重心はどこへ移るのか。

一夜漬けできないものへ

答えは「AIでは一夜漬けできないもの」だと私は考えている。そして日本の新卒採用でその筆頭にあるのは、残念ながら、あるいは当然ながら、学歴である。

学歴は面接前夜に準備できない。それは10年単位の学習の積み重ねの記録であり、本人の先天的・後天的な能力と、継続的な努力の証明になっている。さらに言えば、そこには間接的に親の財力と伴走力も透けて見える。塾に通わせる経済力、学習を続けさせる家庭の運営力。表立って語られることは少ないが、シグナルとしてはそう機能する。

評価者が見ているのは応募者の能力そのものではなく、応募者が発するシグナルの信頼性である。

これはシグナリング理論¹が半世紀前に定式化した構図だ。学歴が「汚染された」シグナルであるという批判は正しい。親の資本が混入しているし、22歳以降の成長を写さない。それでもなお、面接もESも均一化した世界では、偽造コストの高さにおいて学歴に並ぶ既製のシグナルがない。企業にとって学歴は、最も安価で最も改竄されにくい選別装置として、むしろ価値を増すはずだ。

礼賛でも、否定でもなく

誤解されたくないが、私はこの帰結を歓迎していない。学歴偏重には実力とのミスマッチという明確なコストがあるし、家庭の経済力が子の機会を規定する構図の固定化でもある。

ただ、歓迎するかどうかと、起きるかどうかは別の問題だ。この構図が正しければ、AIの普及は皮肉にも「AI以前に積み上げたもの」の価値を押し上げていく。まだ仮説だ。だから上のコールアウトにも仮説と書いた。この仮説が正しいかどうか、公開データを追いながら確かめていく——それがこのサイトでやることのひとつだ。子どもの教育について何かを決める立場にある人が、判断材料として使えるように。