デジタル人材争奪戦の最前線――日本は「選ばれる国・企業」へ転換できるのか

デジタル人材が足りないという言葉を、ここ数年で何度聞いたでしょうか。しかし現在起きているのは、単なる人手不足ではありません。エンジニアが確保できなければ事業が止まり、黒字でも倒産する企業が現れるなど、デジタル人材問題は経営の根幹を揺るがす段階に入っています。

世界に目を向ければ、日本のIT人材市場は賃金や制度の面で相対的な魅力を失い、優秀な人材が国外や海外企業へ流出する流れが加速しています。一方、国内では一部の大企業や先端分野に報酬と人材が集中し、中小企業や地方企業が淘汰される二極化が鮮明になっています。

さらに生成AIの急速な普及は、エンジニアに求められるスキルやキャリアの前提条件そのものを変えました。もはやDXという言葉を掲げるだけでは生き残れない時代です。本記事では、賃金データ、政府の政策転換、企業の採用現場、そしてスキル定義の変化をつなぎ合わせ、日本がこれから「選ばれる国・企業」へと転換できるのかを多角的に読み解きます。読み終えたとき、個人と組織が取るべき次の一手が明確になるはずです。

2025年の崖を越えた日本経済の現在地

2026年の日本経済は、経済産業省がかつて警鐘を鳴らした「2025年の崖」を形式的には越えたものの、その代償が静かに、しかし確実に表面化した段階にあります。レガシーシステムの刷新遅延、基幹システムの保守終了、そしてIT部門を支えてきた中核人材の高齢化が同時多発的に進行し、**成長を阻む“見えない制約”が経済全体を覆っています**。

経済産業省のDXレポートが想定していた最悪シナリオである年間最大12兆円規模の経済損失は、単年で顕在化したわけではありません。しかし現実には、システム障害による機会損失、開発遅延、運用コストの恒常的増大として分散的に発生し、企業収益をじわじわと圧迫しています。**問題は一過性ではなく、構造的なコスト上昇として定着し始めている点**にあります。

特に深刻なのが、IT投資と人材供給のミスマッチです。内閣府や総務省の統計が示すように、名目GDPは緩やかな回復基調にある一方で、企業のIT関連支出は「守りの投資」に偏り、新規事業や高度化への投資余力が削がれています。老朽化したシステムを維持するための費用が、将来への投資を食い潰す逆転現象が起きています。

項目	2025年以前	2026年現在
IT投資の性格	成長・効率化志向	維持・延命が中心
人材不足の影響	一部業界の課題	全産業の経営制約
経営判断への影響	中長期リスク	短期の収益圧迫

また、日本経済の現在地を語る上で欠かせないのが国際競争力の低下です。IMFやOECDの分析によれば、日本は為替要因も重なり、購買力ベースでの相対的地位を落としています。**これは単なるマクロ指標の問題ではなく、海外サービスや技術、人材を取り込む力そのものの低下を意味します**。2025年の崖を越えた結果、日本は「システムは動いているが、競争力は削られている」状態に置かれているのです。

一方で、この状況は企業間の選別を加速させています。早期にクラウド移行や業務標準化を進めた企業は、相対的にコスト上昇を抑え、外部環境の変化に対応しています。逆に、刷新を先送りしてきた企業ほど、2026年に入ってから問題が一気に噴出しています。**2025年の崖は通過点であり、日本経済にとって本当の意味での現在地は、ここから始まったと言えます**。

世界から見た日本のIT人材市場と賃金水準

2026年時点で世界から日本のIT人材市場を見ると、最大の特徴は賃金水準の相対的な低下と国際競争力の後退です。経済産業省が警告してきた人材不足は、もはや国内需給の問題にとどまらず、グローバル市場における「選ばれにくさ」として顕在化しています。

ヒューマンリソシアが2025年に公表したグローバルITエンジニア給与調査によれば、日本のITエンジニア平均年収はドル換算で約3万ドル台にとどまり、調査対象73カ国中31位という位置付けでした。G7諸国の中では最下位であり、しかも前年比で減少した唯一の国です。この事実は、単なる為替要因ではなく、構造的な賃金停滞を示唆しています。

国・地域	ITエンジニア平均年収（ドル換算）	前年比傾向
米国	10万ドル超	上昇
ドイツ	約7万ドル前後	緩やかに上昇
日本	約3万ドル	減少
ポーランド	約4万ドル台	大幅上昇

この差は、世界のIT人材から見た「期待値の差」を意味します。国際労働機関やOECDの分析でも、高度デジタル人材は報酬とキャリア機会の最大化を合理的に選択する傾向が強いとされています。日本は治安や生活の質で評価される一方、金銭的リターンと成長機会の両面で後れを取っているのが現実です。

さらに2026年には、EORを活用した越境雇用が一般化し、日本在住のまま海外企業の給与水準で働くことが可能になりました。米国や欧州企業が提示する年収10万ドル超のオファーと比較すると、国内企業の提示額との差は2倍以上になるケースもあります。このギャップは、日本市場を相対的に「安価な人材供給地」と見せてしまっています。

一方で世界的に見ると、日本のIT人材は品質や勤勉さ、長期コミットメントの面で一定の評価を得ています。しかし、その評価が賃金に十分反映されていない点が問題です。世界銀行やIMFが指摘するように、賃金が生産性や付加価値創出と連動しない国は、人材流出リスクを高めます。

結果として、日本は「人材を育てても定着しにくい国」という認識を持たれ始めています。2026年の日本のIT人材市場は、世界から見れば潜在力を秘めながらも報酬設計で競争力を失った市場であり、賃金水準の是正なくして国際的な人材争奪戦を勝ち抜くことは難しい局面にあります。

進行する頭脳流出とリモート海外就労の現実

2026年現在、日本のデジタル人材市場で最も静かに、しかし確実に進行しているのが頭脳流出です。これは空港での出国ラッシュのような可視的現象ではなく、日本に住み続けたまま、雇用と報酬だけが海外に移るという新しい形で進んでいます。

背景にあるのは、EOR（Employer of Record）サービスの急速な普及です。米国や欧州の企業が、日本法人を持たずに日本在住のエンジニアを現地水準の給与で雇用できる仕組みが整いました。米国テック企業が提示する年収10万ドル超のオファーは、国内大手SIerの提示額を大きく上回り、経済合理性の差は決定的です。

この変化は、単なる転職市場の話にとどまりません。日本企業から見れば、人材は在籍しているのに、付加価値創出の果実だけが国外に流出する構造が生まれています。経済協力開発機構（OECD）が指摘するように、高度人材の流動性はイノベーション創出力と直結するため、この流れは国家競争力そのものを蝕みます。

項目	国内企業	海外リモート雇用
平均年収水準	600万〜800万円	1,200万〜1,600万円
業務内容	レガシー保守・受託中心	AI・プロダクト開発
評価軸	年次・調整型	成果・スキル直結

特に影響が大きいのは、英語での実務遂行が可能で、生成AIやデータ領域に強い20〜30代です。大学院修了後に国内企業を経由せず、直接海外企業に就職する例も増えており、日本学術会議が懸念する「研究初期段階での知の流出」が現実味を帯びています。

重要なのは、この流れが一時的な円安効果ではない点です。世界的なリモートワーク定着により、居住地と労働市場が切り離されました。日本はもはや賃金競争のリングに立たされており、比較対象は国内企業ではなく世界市場です。

企業経営の現場では、「退職者数は増えていないのに、なぜか技術力が上がらない」という違和感として表れ始めています。人は残っても、最先端の知見と経験が外に蓄積されるためです。この見えにくい空洞化こそが、2026年の日本企業に突きつけられた最大の現実と言えるでしょう。

国内で拡大する賃金二極化とエンジニア格差

2026年の日本では、エンジニア賃金の二極化が明確な構造問題として定着しています。全体平均で語ると見えにくいものの、実態は「一部が急騰し、大多数が停滞する」という分断です。経済産業省のDXレポートが示した危機は、システムだけでなく賃金体系そのものにも及んでいます。

象徴的なのが、AI・生成AI・サイバーセキュリティといった先端領域に属するエンジニアです。日立製作所、NEC、富士通などの大手企業やメガベンチャーでは、特定スキルを持つ人材に対し年収2,000万円〜3,000万円超のオファーが現実化しています。**国内企業であっても、トップ層にはグローバル水準に近づけざるを得ない**という防衛的賃金です。

一方で、受託開発やレガシーシステム保守を担う従来型SEの賃金は伸び悩んでいます。帝国データバンクや東京商工リサーチの調査が示す通り、中小IT企業では単価転嫁が進まず、実質賃金が低下する例も確認されています。多重下請け構造の末端では、賃上げ原資そのものが枯渇しているのが実情です。

区分	主なスキル領域	年収レンジ（目安）
トップ層	生成AI、量子、セキュリティ、AIアーキテクト	2,000万〜3,000万円超
ミドル層	クラウド、データ基盤、モダン開発	700万〜1,200万円
マス層	受託開発、保守運用、ウォーターフォール	400万〜600万円前後

この賃金断層は能力差だけで説明できません。市場が評価するのは「書けるコード量」ではなく、**事業価値に直結する意思決定や設計を担えるかどうか**です。IPAや経済産業省のDX関連調査でも、技術と業務を橋渡しできる人材が最も不足していると指摘されています。

さらに二極化を加速させているのが、海外企業との賃金裁定です。EORを通じ、日本在住のまま米国企業から年収1,500万円規模で雇われる事例が珍しくなくなりました。結果として、国内では高付加価値層が吸い上げられ、残る層の交渉力が弱まるという悪循環が生まれています。

重要なのは、この格差が一時的な景気変動ではなく、構造として固定化しつつある点です。**エンジニアという肩書きだけでは賃金は守られない**時代に入り、どの領域で、どの価値連鎖に位置するかが収入を決定づけています。2026年の賃金二極化は、職能ではなく市場価値を基準にした再編の結果なのです。

政府が進める人材政策と予算配分の実像

2026年時点での政府の人材政策は、危機感の強さと同時に構造的な限界も露呈しています。総務省およびデジタル庁の予算資料を俯瞰すると、国家として「どこに賭け、どこを後回しにしているのか」が明確に読み取れます。

最大の特徴は、デジタル人材そのものよりも、技術基盤や制度設計への投資が圧倒的に優先されている点です。量子・AI等の研究開発に403.2億円、Beyond 5G（6G）関連に150億円と、先端技術分野には集中的な予算配分が行われています。これらは国際競争力を意識した戦略投資であり、計算資源や通信インフラがAI競争のボトルネックになるという認識に基づくものです。

一方で、「人」に直接投じられる予算規模は相対的に小さいままです。象徴的なのが自治体向けのデジタル人材確保・定着支援事業で、配分額は0.8億円にとどまっています。全国1700超の自治体がDX人材不足に直面している現実を踏まえると、人材不足を構造的に解消する水準には到底達していません。

政策領域	主な内容	予算規模
先端技術投資	量子・AI、次世代通信	約550億円規模
行政DX基盤	マイナンバー等	約700億円規模
人材確保支援	自治体DX人材	0.8億円

デジタル庁自身の人件費は130.8億円から155.8億円へと増額されており、サイバーセキュリティやアーキテクチャ設計といった中枢機能には民間水準に近い処遇で人材を集める姿勢が見えます。これは経済産業省や有識者会議でも指摘されてきた「政府内部の技術的空洞化」への対症療法と言えます。

しかし、このアプローチはあくまで中央集権的です。国全体の人材供給力を底上げするというより、国家中枢だけを強化する選択であり、地方や中小組織との格差をむしろ拡大させるリスクを孕みます。

教育訓練給付の拡充などリスキリング施策も進んでいますが、個人の自助努力に依存する設計である点は否めません。政府の予算配分は、デジタル人材危機に「気づいている」ことは示しているものの、「人材市場そのものを変える覚悟」にはまだ踏み込めていないのが2026年の実像です。

ビザ制度を巡る国家間競争と日本の立ち位置

デジタル人材を巡る競争は、企業間の採用合戦を超え、**国家が制度そのものを武器にするフェーズ**へと移行しています。2026年時点で象徴的なのが、各国のビザ制度を軸とした人材獲得競争です。賃金だけでなく、滞在の安定性、家族帯同、キャリア形成の自由度といった要素が、国の競争力を左右しています。

特にインパクトが大きかったのは、中国が2025年10月に導入した若手外国人向けのK字ビザです。中国政府系研究機関の整理によれば、この制度は博士号や顕著な業績を求めず、**世界的に評価の高い大学の学士号レベルでも申請可能**とされました。実績よりもポテンシャルを重視し、20代前半のSTEM人材を早期に囲い込む戦略が明確です。

国	主な対象	制度の特徴
中国	若手STEM人材	学士号中心、実績不問、早期獲得
日本	高度専門職	年収・実績重視、定着志向
欧米主要国	即戦力・研究者	市場連動型報酬と永住の近さ

これに対し日本は、高度専門職ビザの改正を通じて対抗しています。出入国在留管理庁の制度説明によれば、ポイント制を軸に、永住許可までの期間短縮や家族帯同の柔軟化など、**「来てもらう」より「住み続けてもらう」設計**が強化されました。生活の質や治安、教育環境を含めた総合力で勝負する姿勢です。

しかし、この戦略には構造的な課題もあります。評価軸が年収や職歴に偏るため、生成AIや先端分野で頭角を現すキャリア初期の人材を取りこぼしやすい点です。OECDや世界銀行の人材移動分析でも、イノベーション創出においては若年層の流動性が重要だと指摘されています。

賃金水準で不利な日本にとって、制度設計は数少ない可変レバーです。今後は、年齢や実績に依存しない評価、スタートアップや研究段階での失敗を許容する滞在資格など、**リスクを取る人材を歓迎する明確なメッセージ**が出せるかが、国家間競争の分水嶺になるでしょう。

企業現場で起きている採用・定着・淘汰の連鎖

2026年の企業現場では、デジタル人材を巡って「採用できた企業がさらに強くなり、できない企業が急速に弱体化する」という連鎖が顕在化しています。もはや採用は単独の人事施策ではなく、定着できるか、そして耐えきれない企業が市場から退出するかまで含めた生存競争の起点になっています。

まず採用の局面では、**大手企業による即戦力の囲い込みが常態化**しました。日立製作所が2026年度において中途採用を新卒採用数を上回る規模で計画したように、職務を限定したジョブ型採用が主流になりつつあります。これは裏を返せば、明確なスキルや実績を示せない人材、あるいは育成前提の採用が成立しにくくなっていることを意味します。

一方で、採用できたとしても安心はできません。**ジョブ型人材ほど流動性が高く、定着が最大の課題**となっています。報酬水準だけでなく、プロジェクトの裁量、キャリアの見通し、評価の透明性が不十分であれば、より条件の良いオファーに移るのは合理的な判断です。経営学者の指摘によれば、知識労働者ほどエンゲージメントの低下が生産性に直結しやすく、離職は単なる人員減ではなく競争力の喪失につながります。

この結果、現場では以下のような循環が生まれています。

段階	企業側で起きている現象	経営への影響
採用	大手に人材が集中	ブランド力の格差拡大
定着	離職率上昇、引き抜き常態化	採用コストと学習コストの増大
淘汰	人手不足倒産・休廃業	供給能力そのものの消失

帝国データバンクや東京商工リサーチが報告する「人手不足倒産」は、この連鎖の末端で起きている現象です。**仕事はあるが人がいないために黒字でも事業継続できない**という事例は、IT業界を中心に珍しくなくなりました。さらに倒産に至らずとも、経営者の判断で静かに市場から退出する企業が増えており、日本全体のデジタル供給力は水面下で削られています。

重要なのは、この連鎖が一度始まると逆転が難しい点です。採用できない企業ほど現場が疲弊し、育成や改善に投資できなくなり、さらに人が去るという負の循環に陥ります。2026年の企業現場では、**採用・定着・淘汰は分断された出来事ではなく、一続きの構造問題**として同時に進行しているのです。

ジョブ型雇用の拡大がもたらす光と影

ジョブ型雇用の拡大は、2026年の日本企業にとって避けて通れない構造転換となっています。職務内容と責任範囲を明確に定義し、それに見合った報酬を支払う仕組みは、デジタル人材の国際的な獲得競争において一定の合理性を持ちます。経済産業省や内閣府の人的資本に関する議論でも、専門性の可視化が生産性向上に資する点は繰り返し指摘されています。

実際、ジョブ型雇用は「光」の側面として、優秀な人材を引き寄せる磁力を発揮しています。AIやサイバーセキュリティといった希少スキルに対し、職務単位で市場水準の報酬を提示できるため、従来の年功的な枠組みでは不可能だった高額オファーが可能になります。日立製作所のように中途採用を拡大した企業では、即戦力人材の投入によりDX案件の立ち上がりが加速したという評価もあります。

一方で、「影」の部分は想像以上に深刻です。職務記述書に基づく契約は、裏を返せば「契約外の仕事はしない」ことを前提とします。長年、暗黙の協力や属人的な調整で回ってきた日本企業の現場では、業務の隙間が誰の責任か分からなくなるケースが頻発しています。人事コンサルタントの間では、ジョブ型導入後に部門間の摩擦が増え、意思決定が遅くなったという声も少なくありません。

観点	期待される効果	顕在化するリスク
報酬設計	市場連動で優秀層を獲得	社内格差の拡大
業務範囲	責任の明確化	業務の分断・停滞
人材流動性	新陳代謝の促進	定着率低下

さらに重要なのは定着の問題です。ジョブ型人材は自身の市場価値を常に測っており、より良い条件があれば転職を選びます。リクルートワークス研究所の分析でも、専門職ほど転職意向が高い傾向が示されています。採用できても、ナレッジが組織に蓄積される前に流出するリスクは無視できません。

つまり、ジョブ型雇用は万能薬ではなく、高度な運用能力を企業に要求する制度です。職務設計の精度、評価の透明性、そして契約を超えた協働をどう補完するか。これらを欠いたまま導入すれば、人材獲得のための「光」が、組織疲弊という「影」を急速に拡大させる結果になりかねません。

人手不足倒産と中小IT企業の限界

2026年に入り、中小IT企業を直撃しているのが人手不足倒産の急増です。帝国データバンクや東京商工リサーチの集計によれば、2025年のIT関連倒産の中で人手不足を主因とするケースは過去最多水準で推移しました。特徴的なのは、**赤字ではなく、受注や案件を抱えたまま倒産に至る「黒字倒産」**が少なくない点です。

この現象の本質は、需要の消失ではなく供給能力の崩壊にあります。大手企業が賃上げやジョブ型雇用を武器にエンジニアを吸引する一方、二次請け・三次請け構造にある中小IT企業は、単価交渉力が弱く、賃金を十分に引き上げられません。その結果、経験豊富な技術者ほど流出し、残った人員では納期や品質を維持できなくなります。

東京商工リサーチは、2025年に「賃上げ疲れ」による倒産が顕在化したと指摘しています。人材流出を防ぐため無理な賃上げを行い、人件費率が急上昇したことで、**利益は出ていてもキャッシュフローが耐えきれず破綻するケース**が現実のものとなりました。これは中小IT企業が価格転嫁できない構造的弱点を抱えていることを示しています。

観点	中小IT企業	大手IT企業
賃金引き上げ余力	限定的、価格転嫁が困難	資本力を背景に大幅賃上げ
人材流動	流出超過	流入超過
倒産リスク	人手不足・黒字倒産	相対的に低い

さらに深刻なのが、倒産として表面化しない「静かな退場」です。帝国データバンクによれば、2025年の休廃業・解散件数は約6万8千件に達し、その中には黒字企業も多く含まれていました。経営者の高齢化や後継者不在に加え、「もう人は集まらない」という諦観が事業継続意欲を奪っています。

この動きは、日本全体のIT供給能力が水面下で縮小していることを意味します。中小IT企業は、レガシーシステムの保守や地域企業のDXを支えてきた存在であり、その消失は**社会インフラとしてのIT基盤を脆弱化させるリスク**を孕みます。経済産業省のDX白書でも、保守・運用を担う人材不足がDX推進の足かせになっていると指摘されています。

人手不足倒産は、単なる経営努力不足ではなく、賃金構造、多重下請け、労働市場の二極化が重なった結果です。2026年現在、中小IT企業は「人を雇えば赤字、雇わなければ事業停止」というジレンマに直面しており、ここにメスを入れなければ、日本のデジタル競争力の土台そのものが崩れかねません。

生成AIが書き換えたデジタル人材の定義

2026年時点で、生成AIの普及はデジタル人材の定義そのものを書き換えました。**もはや「ITスキルを持つ人」や「コードを書ける人」だけでは、デジタル人材とは呼ばれません。**生成AIが知識や実装を代替する現在、人間側に求められる価値は明確に再定義されています。

経済産業省やIPAが示すデジタルスキル標準（DSS）では、生成AI活用が前提条件となりつつあります。ここで重要視されているのは、AIに作業をさせる能力ではなく、**AIを使って意思決定や価値創出を行う統合力**です。言い換えれば、デジタル人材とは「AIを部下として使いこなす人材」へと進化しました。

具体的には、ビジネス課題を構造化し、AIに何を任せ、どこを人間が判断すべきかを切り分けられる能力が中核になります。スタンフォード大学やMITのAI活用研究でも、成果を出すチームほど「問いの質」と「検証プロセス」を人間が担っていることが指摘されています。

この変化により、エンジニアと非エンジニアの境界も曖昧になりました。営業、企画、法務、研究職であっても、生成AIを業務に組み込み、成果を上げられる人は市場からデジタル人材として評価されます。一方で、高度な技術知識を持っていても、AIを活用した業務変革に結び付けられない場合、その価値は相対的に低下します。

従来の定義	生成AI後の定義
システムを作れる人	AIを含む仕組みを設計し運用できる人
専門職（IT部門）	全職種に横断する能力
技術力中心の評価	成果・意思決定への貢献で評価

日本ディープラーニング協会の生成AI関連資格に管理職や非エンジニア層の受験が急増している事実は、デジタル人材が「一部の専門家」から「全ビジネスパーソンの必須属性」へ移行していることを示しています。

生成AIが進化するほど、人間には判断、倫理、文脈理解、責任ある意思決定が求められます。**2026年のデジタル人材とは、テクノロジーを知っている人ではなく、テクノロジーに仕事をさせ、成果に責任を持てる人です。**この定義転換を理解できるかどうかが、個人と企業の明暗を分けています。

これから価値を持つスキルとキャリア戦略

2026年以降のキャリア戦略を考えるうえで最も重要なのは、「どのスキルを積めば安泰か」ではなく、「どの変化に適応できるか」という視点です。生成AIの普及により、スキルの寿命は急激に短くなり、単一の専門性に依存したキャリアはリスクを伴うようになりました。

経済産業省とIPAが示すデジタルスキル標準の改訂では、プログラミングやツール操作といった技能よりも、課題定義や価値創出といった上位概念の重要性が明確になっています。これは、AIが作業を代替する一方で、人間には意思決定と統合の役割が残るという前提に立ったものです。

スキル領域	2026年以降の価値	具体的な活用場面
AIオーケストレーション	極めて高い	複数AIを組み合わせ業務全体を設計
ドメイン知識	安定的に高い	業界固有課題の翻訳・要件定義
単純コーディング	低下傾向	AIによる自動生成が主流

特に注目すべきは、技術とビジネスを接続できる人材の市場価値が跳ね上がっている点です。IPAのDX白書2025によれば、データ活用が成果に結びついている企業ほど、技術者単独ではなく、業務部門を巻き込む推進役を配置しています。この役割を担う人材は、肩書き以上に「翻訳者」として評価されています。

キャリア形成の観点では、雇用形態や国境に縛られない発想も不可欠です。EORの普及により、日本在住のまま海外水準の報酬を得る選択肢が現実化しました。これは一部のトップエンジニアだけでなく、英語での業務遂行と成果物ベースの評価に対応できる人材全般に門戸が開かれつつあることを意味します。

重要なのは、資格や肩書きを集めることではありません。AIを使いながら学び続け、自身の専門領域を更新し続ける姿勢そのものがスキルになっています。世界経済フォーラムが繰り返し指摘するように、学習速度と適応力は今や最重要の人的資本です。

これから価値を持つキャリアとは、一本道ではなく、複数の選択肢を持ち続けられる状態です。企業内での昇進、専門職としての深化、国際的なプロジェクト参画といった選択を同時に視野に入れられる人ほど、2026年以降の不確実な環境を生き抜く耐性を備えていると言えるでしょう。

参考文献

• Schoo：2025年の崖とは？「経済産業省DXレポート」からわかりやすく解説
• 東京新聞 PR TIMES：USドルベースでの世界のITエンジニア給与、ヨーロッパ各国で上昇
• 総務省：令和5年度総務省所管予算（案）の概要
• デジタル庁：令和8年度 予算概算要求及び機構定員要求の概要
• JILPT：10月1日からK字ビザを導入（中国：2025年12月）
• 日立製作所：人的資本の充実に向けた2026年度採用計画について
• 情報処理推進機構（IPA）：「生成AI」に関する記載をデジタルスキル標準とITパスポート試験に追加