#44：「就活偏差値」は、人生の役に立つのか？

今回は、「就活偏差値は意味がない」という結論から始めません。むしろ最初は、かなり逆の感覚を置いてみます。難関企業に入り、高い年収を得て、若いうちから厳しい環境で鍛えられる。それなら、たとえ3年で辞めても十分に得るものはあるのではないか――。実際、今回の記事に登場する本人も、退職後のキャリアでコンサル時代の経験が役立ったと振り返っています。

ところが、調べていくと「就活偏差値が役に立つか、立たないか」という問い自体が、少しずれているように見えてきます。就活偏差値が測ろうとしているものと、人生やキャリアで必要なものが、そもそも同じではないからです。

今回は、①クリティカルシンキングで問題の本質を明らかにし、②ラテラルシンキングで会社選びの選択肢を広げてから絞り込み、③ロジカルシンキングで最終候補を具体的な比較方法に落とします。完成した答えだけではなく、途中で見方が変わるプロセスも残します。

最初に置く仮説
「就活偏差値の高い会社に入り、数年で転職する」のは、本当に失敗なのでしょうか。入社が難しい会社で高い年収と市場価値のある経験を得られるなら、短期離職も一つの合理的なキャリア戦略に見えます。まずは、この感覚から始めます。

2026年9月24日、日刊SPA!が「『就活偏差値で選んだ』コンサルに就職した名門大生の末路。1年目で年収600万超えも、3年未満で離職した理由」という記事を公開しました。

記事に登場する伊藤洸暉さんは、立教大学経済学部を卒業後、2018年から2年10か月、アクセンチュアに勤務しました。就職活動では100社近くを見ても「やりたいこと」が明確にならず、企業選びの参考にしたのが「就活偏差値」でした。記事では、大学ランク別に企業の入社難易度を示す格付け表の一種として紹介されています。

伊藤さんは、「レベルの高い環境なら成長できそう」「業種が変わっても使えるポータブルスキルが身につきそう」と考え、コンサルティング会社を選びました。1年目から残業代込みで年収600万円を超えた一方、実際に配属された仕事は、会議運営や議事録、証券会社のシステム開発プロジェクトでのプロジェクト管理やテスト計画など。深夜まで働き、常駐先近くのホテルに泊まることもあったといいます。入社1年目の後半には転職を意識し、2年10か月で退職しました。

ここだけ読めば、「就活偏差値に惑わされ、会社選びに失敗した話」に見えます。しかし、記事の後半まで読むと印象が変わります。伊藤さんは退職後、人事系スタートアップへ移り、AI動画の実務活用を発信し、2026年3月には企業のAI動画制作を支援する会社を立ち上げています。そして、コンサル時代に最先端技術へ触れたことで、「ブルーオーシャンに早く入る」感覚が身についたとも語っています。

つまり、「3年未満で辞めた＝キャリアに失敗した」とは言い切れません。記事の見出しにある「末路」という言葉と、本人が語るその後のキャリアは、必ずしも同じ方向を向いていません。

さらに、3年以内の離職そのものも珍しい現象ではありません。厚生労働省によれば、2022年3月卒の新規大卒就職者の3年以内離職率は33.8％でした。もちろん、これはコンサル業界の離職率ではなく、新規大卒全体の数字です。しかし「3年以内に会社を辞めた」という事実だけで、会社選びの成否を判断することが難しいことはわかります。

ここで今回の謎が生まれます。
――就活偏差値で選んだことは、間違いだったのでしょうか。それとも、使い方の問題だったのでしょうか。

まず、二つの立場を置いてみます。

A｜偏差値は役に立つ派
「就活生には企業を見る経験がありません。入社難易度や人気企業の情報を一覧で見られるなら、会社を探す入口として便利です。高いレベルの環境に入りたい人にとって、ある程度の目安になるでしょう」

B｜人生には役に立たない派
「入社難易度が高い会社でも、仕事内容が合わなければ続きません。偏差値で会社を選ぶのは、大学受験の延長です。人生や幸福度を測る物差しではありません」

どちらも、かなりもっともらしく聞こえます。

実際、2027年卒の大学生・大学院生を対象にしたマイナビの調査では、企業選択で「安定している会社」を重視する回答が55.4％で最多でした。「給料の良い会社」も26.6％まで増え、「自分のやりたい仕事ができる会社」25.5％を初めて上回っています。企業選びで、安定性や給与など比較しやすい外部指標が重視される流れは、今の就活生にとって特別なことではありません。

一方で、同じマイナビの2026年卒調査では、内々定承諾の最終的な決め手として「福利厚生」「希望勤務地」「給与・賞与」など、実際に働く環境が上位に来ています。就活の序盤で目につく条件と、最終的な意思決定で重くなる条件は、少し違うわけです。

ここで残る謎
――就活偏差値は「何か」を測っています。しかし、その「何か」を、私たちは人生の良し悪しまで拡張して読んでいないでしょうか。

CRITICAL｜クリティカルシンキング

思考ログ1｜最初は「就活偏差値が悪い」と考えかけました
今回の記事を読んだ直後は、「やはり就活偏差値で会社を選ぶからミスマッチが起きる」と考えたくなりました。ところが、本人はその会社で得た経験が後の起業に役立ったとも話しています。もし就活偏差値が完全に役に立たなかったのなら、この部分をうまく説明できません。

そこで、最初に疑うべき対象を変えます。「就活偏差値は良いか悪いか」ではなく、「就活偏差値は何を測り、何を測っていないのか」です。

就活偏差値が測っているのは、主に「入りにくさ」です
就活偏差値は、正式な国家統計や共通試験のような標準指標ではありません。今回の記事でも、大学ランク別に企業の入社難易度を示す格付け表の一種として説明されています。ネット上には複数のランキングがあり、算定基準も統一されていません。

それでも、ある程度の意味はあります。人気、応募者層、採用人数、ブランド、報酬、選考難易度などを混ぜた「入社のしにくさ」のシグナルとして見るなら、会社探しの参考になります。

問題は、ここからです。

入社難易度 ≠ 仕事内容

人気企業だから、自分がやりたい仕事を担当できるとは限りません。今回の記事で伊藤さんが期待したのは、幅広い業種で通用するスキルや成長機会でした。しかし実際の配属は、証券会社のシステム開発におけるプロジェクト管理やテスト計画など、本人が想像していた「コンサル像」とは距離がありました。

これはアクセンチュアだけの問題ではありません。規模の大きな企業ほど、部門・職種・プロジェクトによって仕事の中身が大きく変わります。企業名が同じでも、日々の経験は同じではありません。

入社難易度 ≠ 自分との相性

人と仕事の適合を研究するPerson–Job Fit、個人と組織の適合を扱うPerson–Organization Fitの研究では、適合度は仕事満足度や組織コミットメント、離職意向などと関連することが繰り返し示されています。2005年の大規模メタ分析でも、複数の「Fit」が入社後の態度や離職行動と関連していました。

つまり、「難しい会社に入れた」という事実と、「その仕事が自分に合う」は別の変数です。

年収 ≠ キャリア満足

高い報酬は重要です。特に物価上昇の中で、給与を重視する学生が増えているのは合理的です。しかし、厚生労働省の2025年版「労働経済の分析」では、転職理由として「賃金以外の労働条件がよくなかった」「満足のいく仕事内容でなかった」「賃金が低かった」といった複数の理由が挙げられています。

給与が高ければ他の不満が自動的に消えるわけではありません。反対に、仕事内容が面白くても生活を維持できなければ続きません。キャリア選択は、一つの数字を最大化する問題ではないのです。

3年以内離職 ≠ 失敗

ここも重要です。今回の記事の伊藤さんは、2年10か月で退職しました。しかし、その後スタートアップへ移り、さらに起業しています。本人もコンサル時代の経験に意味があったと語っています。

「長く勤めた＝成功」「早く辞めた＝失敗」と置いてしまうと、転職によって適合度を上げる行動まで失敗扱いになります。厚生労働省の統計でも、新規大卒者の3年以内離職率は33.8％です。離職のすべてが望ましいわけではありませんが、離職したという一点だけから、人生の失敗を推論することもできません。

ここで、記事タイトルの「末路」という言葉にも一度距離を置いた方がよさそうです。本人のその後まで含めると、「偏差値就活の悲惨な結末」という一本の物語にするより、「外部指標で選んだ会社で想定外の経験をし、そこから別のキャリアへ移った」と捉える方が事実に近いからです。

問題の本質は「代理指標のすり替え」です

ここまで分けると、問題の本質が見えてきます。

就活偏差値そのものが悪いのではありません。問題は、「入りにくさ」を示す代理指標を、「良い会社」「成長できる会社」「自分に合う会社」「人生がうまくいく会社」という別の評価に、無意識に読み替えてしまうことです。

受験では、偏差値が高い大学に入ること自体が一つの明確な目標になります。しかし就職は、入社がゴールではありません。入社した翌日から、仕事内容、上司、顧客、勤務地、労働時間、組織文化、得意不得意との関係が始まります。

言い換えると、「選考の難しさ」は入口の情報です。「キャリアの良さ」は入った後の情報です。時間軸が違います。

【確認できた事実】
・伊藤さんは就活偏差値を参考にアクセンチュアを選び、2年10か月で退職しました。
・1年目の年収は残業代込みで600万円を超えていました。
・本人は仕事内容とのギャップを感じ、1年目後半には転職を意識していました。
・一方で、後の起業につながる行動様式の一部をコンサル時代に得たとも語っています。
・アクセンチュアは公式に、2015年からのProject PRIDEによって、取り組み開始前と比べ離職率が約半分に低下したとしています。絶対的な離職率は公表していません。

【分析・解釈】
今回の事例が示すのは、「高偏差値企業は危険」ということではありません。「企業の外部評価」と「自分のキャリア適合度」を同じものとして扱うと、ミスマッチを見逃しやすいということです。

解決アプローチ

会社選びの主語を「会社」から「3年後の自分」に変えます。

「どの会社が上か」ではなく、
・3年後に何ができるようになっていたいか
・どんな働き方なら続けられるか
・何を得る代わりに、何なら差し出せるか
・その会社を出たとき、何が手元に残るか
を先に決めます。

ここで私たちの見方を1回更新します
最初は「就活偏差値で選ぶのは危ない」と考えました。しかし、より正確には、「就活偏差値だけで最終決定するのが危ない」です。入口の探索には使えます。人生の最終スコアに使うのが無理なのです。

CRITICAL｜就活偏差値は「入りにくさ」の情報。人生の適合度まで代行してくれる指標ではありません。

CRITICAL｜就活偏差値が測るもの／測らないものを分ける

次の謎
では、偏差値を捨てればよいのでしょうか。会社名やランキングを使わないなら、何を基準に候補を広げ、どこまで絞ればよいのでしょうか。

LATERAL｜ラテラルシンキング

思考ログ2｜「自分に合う会社を選ぼう」だけでは弱いと気づきました
クリティカルで「就活偏差値だけでは足りない」とわかりました。ところが、「自分に合う会社を選びましょう」では、ほとんど何も決まりません。自分に合うとは何なのか。やりたい仕事がまだ見つからない人はどうするのか。ここで、選択肢を広げ直す必要があります。

会社を選ぶ軸は、少なくとも8つあります

①給与・経済条件
初任給、賞与、住宅補助、昇給など。生活の安全性を作ります。

②ブランド・信用

社名や職歴が次の転職や顧客獲得でどの程度シグナルになるか。就活偏差値が比較的拾いやすいのは、この領域です。

③汎用スキル

問題解決、資料作成、プロジェクト管理、営業、データ分析、AI活用など、業種を越えて持ち運びやすい能力です。

④専門性

金融、製造、IT、会計、人事、サプライチェーンなど、その分野だからこそ深くなる知識です。

⑤人・ネットワーク

誰と働くか、どんな上司に育てられるか、社外も含めてどんな人脈ができるかです。

⑥裁量・挑戦機会

若いうちから顧客と話せるか、企画できるか、意思決定に近い場所で働けるか。成長速度に影響します。

⑦生活との両立

労働時間、勤務地、転勤、リモート、家庭との両立、健康維持。長期継続に関わります。

⑧オプション価値

3年後に、別の職種、業界、起業などへ移れる選択肢が増えるか。キャリアの自由度です。

重要なのは、8つ全部を最大化しようとしないことです。ほぼ不可能だからです。高い年収と短い労働時間、強いブランドと高い裁量、幅広い経験と深い専門性が、同時に最大になる会社はほとんどありません。

そこで、絞り込みを3段階にします。

フィルター1｜Must：絶対に壊してはいけない条件

健康、家族、勤務地、最低年収、転勤可否などです。ここを「成長のため」と我慢すると、長期では続きません。Mustに違反する会社は、偏差値が高くても候補から外します。

フィルター2｜Career Capital：3年後に何が残るか

「キャリア資本」として、スキル、専門性、ネットワーク、実績、信用、選択肢を考えます。会社の看板ではなく、退職するとき自分の側に持ち出せるものです。

フィルター3｜Fit：日々の仕事として続けられるか

仕事そのもの、上司、チーム、顧客、文化、スピード感が自分に合うか。Person–Job FitやPerson–Organization Fitに近い視点です。

この3つで見ると、会社選びは「一番上の会社を取るゲーム」から変わります。

たとえば、将来やりたいことがまだ決まっていない人なら、最も大切なのは「職種の選択肢が広がる汎用スキル」「多様な業界への接触」「良い上司・同僚」「健康を壊さない働き方」かもしれません。伊藤さんが当初期待したポータブルスキルという考え自体は、ここでは合理性があります。

一方、すでに「製薬R&Dを極めたい」と決まっている人なら、ブランドの高い総合コンサルより、専門性が深くなる製薬会社や専門コンサルの方が合うかもしれません。

また、家庭との時間を最優先する人なら、年収が100万円高い会社より、勤務地や労働時間の予測可能性を重く見る方が合理的です。

つまり、会社ランキングを一つ作るのではなく、「自分の目的別ランキング」を複数作る方が自然です。

ここで就活偏差値の位置づけも変わります。

偏差値は、候補を知るための検索インデックスとしては使えます。しかし、最終候補を絞る段階では、8軸のうち「ブランド・信用」「選考難易度」にしか主に効きません。他の7軸は、別の情報で埋める必要があります。

【分析・解釈】
「偏差値を捨てる」のではなく、「偏差値を一つの軸に戻す」ことが重要です。外部ランキングをゼロにする必要はありません。比重を下げ、キャリア資本とFitを前に出せばよいのです。

ここで私たちの見方を2回目に更新します
会社を選ぶとき、「どこが上か」を考えていた状態から、「自分は何を取りに行くのか」に変わりました。候補を広げる基準も、絞り込む基準も、他人のランキングではなく、自分の3年後から逆算できます。

LATERAL｜むしろ「一番いい会社」を探すのではなく、「3年後に欲しい資産」に合う会社を探します。

LATERAL｜会社名ではなく「3年後に持ち出す資産」で候補を絞る

次の謎
軸が増えると、今度は比較が難しくなります。給与はA社、仕事内容はB社、働き方はC社がよい。――それなら、最後はどうやって決めればよいのでしょうか。

LOGICAL｜ロジカルシンキング

思考ログ3｜選択肢を増やしただけでは、決められません
ラテラルで会社選びの軸を8つまで広げました。しかし、選択肢が増えると、今度は判断が曖昧になります。「A社はブランド」「B社は仕事内容」「C社はワークライフバランス」と、それぞれ良いところだけが見えて決められません。

そこでロジカルでは、最終候補を比較できる形へ落とします。