大学公式で確認できる学部・大学院の実績
| 大学・所属 | 対象年度・課程 | 掲載内容 |
|---|---|---|
| 名古屋大学大学院 情報学研究科 知能システム学専攻 | 2025年度（2026年3月）前期課程修了生 | 就職先に掲載。人数なし |
| 会津大学大学院 | 2024年度博士前期課程修了者 | 主な就職先に掲載。研究科別内訳・人数なし |
| 中央大学 法学部（資料の国際企業関係法学の列） | 2022年度（2023年3月・2022年9月）卒業生 | 就職者数1人 |
| 東京電機大学大学院 未来科学研究科 ロボット・メカトロニクス学専攻 | 2022年度、大学院 | 就職内定先に掲載。課程・人数なし |
名古屋大学の資料は、情報学研究科の専攻を横に並べた表です。同社の掲載は知能システム学専攻にあります。隣にある情報システム学専攻とは区別し、前期課程修了生という範囲を保っています。表に名前が一度登場することから、一人と数えてはいません。[1]
会津大学の資料は、博士前期課程修了者の主な就職先を示しています。会社別の人数や研究科の内訳は、その一覧では示されていません。大学院の実績を学部卒の実績へ置き換えず、公開資料から読み取れる範囲で掲載しています。[2]
中央大学では、法学部の国際企業関係法学の列と合計欄に一人と記されています。対象は二〇二二年度の卒業生で、二〇二三年三月と二〇二二年九月の卒業者を含みます。資料が翌年に掲載されていることを理由に、二〇二三年度の実績へ変えていません。[3]
東京電機大学の資料は大学院の専攻別に就職内定先を並べたものです。未来科学研究科の見出しから次のページへ続くロボット・メカトロニクス学専攻の欄に社名があります。内定先の掲載であり、最終的な就職先の確定や入社人数を示す資料としては扱っていません。[4]
これらは会社が採用した大学の全一覧ではありません。掲載されていない大学から応募できないという意味でもありません。応募者数、選考段階ごとの人数、入社後の職種は確認できないため、大学別の受かりやすさや職種への配属傾向を計算することはできません。
法学部の実績と技術系大学院の実績があることは、過去の進路を知る材料になります。一方、法学部だから営業や法務、大学院だから研究職と決め付けることはできません。学んできた内容と今取り組みたい仕事を分けて考え、自分の希望する職種の案内へ進んでください。[1] [2] [3] [4]
音声認識の知識より先に、仕事への関心を整理する
会社の新卒採用FAQには「採用選考を通して音声認識の知識やスキルを問うことはありません。」とあります。入社前からその分野を専門にしていなければ応募できない、という思い込みを見直す材料です。同時に、音声認識、自然言語処理、音響学を専攻した人も歓迎しています。[5]
ただし、特定分野の知識を問わないことと、どの職種でも準備がいらないことは別です。顧客への提案、アプリケーションの開発、研究、会社の運営では、関わる相手も考える課題も異なります。なぜ音声を扱う事業に関心があり、どの役割で関わりたいかを説明できるようにしましょう。[7]
営業の紹介では、文系出身の先輩が多く活躍していることにも触れています。文系だから技術を扱う会社を最初から外す必要はないと考えられます。ただし、その説明を全ての文系学生の採用保証や、学歴による選考が一切ないという断定へ広げることはできません。[7]
募集要項の全学部全学科という記載も、応募対象の説明として読みます。現在のページには卒業年度の異なる情報が混在しているため、自分の応募年度にも同じ条件が適用されるかは確認が必要です。過去の大学実績と募集対象だけから合否を予想するより、仕事内容を理解して経験を言葉にすることが役立ちます。[6]
専門分野を学んでいる人は、知識の名前を並べるだけでなく、何を確かめ、どこでつまずき、どう調べ直したかを話す準備ができます。これから学ぶ人は、興味を持ったきっかけと、実際に調べたり試したりしたことを区別します。現在の理解を正直に示したうえで、次に知りたいことを整理しましょう。
音声を使う場面から考える4つの準備
以下は職種紹介を踏まえた練習例で、会社指定の課題や選考対策の正解ではありません。大きなシステムを作る前に、誰がどこで困り、音声を使うことで何が変わるかを考えてみましょう。
1．文字起こしの前後にある作業を観察する[7]
コンサルティング営業は、顧客が実現したいことを理解し、音声認識技術を使った解決策を考えて提案します。文字に変換する機能を紹介するだけでなく、相手の業務の中でどんな効果につながるかを考える役割です。[7]
例えば、学生団体の打ち合わせで議事録を作る場合を考えます。困っているのは録音を聞き直す時間なのか、決定事項を探しにくいことなのか、担当と期限が抜けることなのかを分けます。同じ文字起こしでも、解消したい問題によって必要な使い方は変わります。
話し合いの内容が文字になった後、誰が読み、どこを修正し、何を残すのかまで順に書いてみます。文字起こしが速くなっても、発言者の確認や決定事項の整理に時間がかかれば、作業全体の負担は十分に減らないかもしれません。導入する機能と、その後の仕事をつなげて考える練習です。
実際に話を聞ける相手がいれば、今の手順、負担の大きい場面、変えたくない部分を尋ねます。聞いた内容と自分の推測を分け、改善できたかどうかを何で確かめるかも決めます。試していない削減時間や効果を作らず、まず確かめたい仮説として提案にまとめてください。
説明では、音声認識の仕組みを詳しく話すことだけに集中しないようにします。相手がいつ使い、誰が結果を確認し、困った場合にどう戻すのかを伝えます。便利そうという反応の先に、実際の仕事に取り入れられるかを一緒に考える姿勢を示せます。
2．認識結果を直しやすい画面や手順を考える[7]
ソフトウェアエンジニアは、音声認識やAI技術を使うアプリやソフトウェアを開発します。業界に特化した言語データの収集・分析や、不具合の修正、機能の改善も紹介されています。認識された文字を利用者がどのように使うかに目を向ける仕事です。[7]
練習なら、自分で用意した短い例文と、その一部が間違って認識されたという架空の結果を使えます。どの箇所を直したか分かる、元の文と見比べられる、修正を取り消せるなど、使う人に必要な動きを紙の画面案や小さなプログラムにしてみます。実際の音声サービスへ接続しなくても検討できます。
数字や人名、専門用語が間違った場合と、助詞が一つ違う場合では、確認する人が気付きやすい場所や影響が異なります。全ての誤りを同じ見た目で並べるだけでよいか、元の内容へ戻って確認できるかを考えます。自分が気付いた問題と、試した人が困った点を別々に記録してください。
作ったものは、正常な例だけでなく、入力が空の場合、長い文章の場合、修正途中で操作をやめた場合にも試せます。どの動作を確かめ、どこが未対応かを残すと、完成した画面だけでは伝わらない判断を説明できます。機能の多さより、目的に対して何を優先したかを話せることが大切です。
他の人の録音や実際の顧客データを、練習のために勝手に使う必要はありません。自分で作成した例や、利用条件を確認できる素材を選びます。データをどう用意したかを説明できることも、音声を扱う仕事を具体的に考えるうえで役立ちます。
3．うまくいかない条件を分けて、仮説を確かめる[7]
AIエンジニアの研究職では、機械学習などで認識の精度を高めたり、自然言語処理で感情解析や要約の機能を開発したりする仕事が紹介されています。結果を見て原因を探り、調整を重ねる過程に関心がある人は、この役割を詳しく調べてみましょう。[7]
研究や授業の実験を振り返るなら、最初の予想、使ったデータ、比較した方法、結果、次の疑問を整理します。期待した改善が出なかった場合も、条件を変えて何を確かめたかを説明できます。成功した結果だけを選ぶより、判断の根拠が分かるようにすることが大切です。
音声に関する小さな調査なら、話す速さや周囲の音、固有名詞の有無など、結果に関係しそうな条件を挙げられます。ただし、一度に全てを変えると違いの原因が分かりにくくなります。自分で使える素材と方法の範囲で、一つの条件をそろえて比べる計画を立ててみましょう。
認識できた割合だけでなく、どんな誤りが残るのかを見ることもできます。比較する文章や集計方法が変わったなら、その結果を同じ条件の改善として示さないようにします。調べた範囲が小さい場合は、その条件で分かったことと、まだ言えないことを分けて説明してください。
会社の紹介では、部署の研究テーマに沿う範囲で自分の裁量を発揮することにも触れています。何でも自由に研究できるという意味には広げず、事業やチームの課題と自分の関心をどう結び付けたいかを考えましょう。他の人から助言を受けて仮説を修正した経験も材料になります。[7]
4．情報を受け取る人まで考えて、手続きを改善する[7]
コーポレートスタッフの紹介には、経理、人事、法務、広報などがあります。手続きを処理するだけでなく、どうすれば良くなるかを考え、社内外の人と協力して組織の活動を支える仕事です。製品を直接開発する以外にも、事業の成長に関わる役割があります。[7]
サークルやアルバイトで案内や集計を担当した経験なら、何のための情報で、誰が次に使ったかを振り返れます。入力する人には簡単でも、確認する人に必要な項目が足りなければ、聞き直しが増えるかもしれません。担当した一部分だけでなく、情報が渡る順番を図にしてみます。
改善案を考えるときは、項目を増やす前に、その情報がどんな判断に必要かを確認します。確定した内容と相談中の内容を分ける、期限や問い合わせ先をそろえるなど、小さな変更でも理由を説明できます。変更した後に迷いが減ったかを聞ければ、その反応も残します。
音声認識の事業に関心があるコーポレート志望者なら、製品を使う人や開発する人がどんな課題を持つかを知ることも準備になります。会社の取り組みを初めて聞く人に短く説明し、伝わらなかった言葉を直してみましょう。技術の内容を誇張せず、相手に合わせて整理する経験になります。
公式が紹介する4職種と、応募年度の確認点
| 職種 | 主な関わり方 |
|---|---|
| コンサルティング営業 | 顧客の課題を理解し、AI音声認識を使った解決策を提案する |
| ソフトウェアエンジニア | アプリ・ソフトの開発、言語データの収集・分析、機能や不具合の改善を行う |
| AIエンジニア（研究職） | 認識精度や付加機能を研究開発し、結果から原因を探って調整する |
| コーポレートスタッフ | 経理・人事・法務・広報などで社内外の関係者と協力し、組織の活動を支える |
二〇二六年九月に確認した募集ページは、上部で二〇二七年四月入社の情報を案内する一方、本文の募集対象は二〇二六年三月卒業・修了見込みのままです。そのため、本文の募集人数や応募資格を二〇二七年入社の確定条件としては紹介していません。自分の卒業時期に対応する案内で確認してください。[6]
新卒FAQでは、既卒者について卒業後三年以内で就業経験がない人を対象とし、国籍は問わないと説明しています。既卒で応募する人は、卒業時期と就業経験の両方を整理したうえで、現在の募集に該当するか確認しましょう。年数の条件だけを抜き出して対象を広げないようにします。[5]
要項は職種別採用を案内しています。一方、FAQには研修期間中に希望と適性を考慮して配属を決める説明があります。応募時に選ぶ職種と、入社後に決まる具体的な担当・配属の違いを確認すると、希望とのずれを減らせます。希望を伝えれば必ず特定の部署へ行けるとは考えないようにしてください。[6] [5]
新卒向けの選考フローと研修を確認する
- エントリーする。
- 会社説明会に参加する。
- 集団面接を受ける。
- 個別面接を2〜3回受ける。
- 内定へ進む。途中に適性検査や社員面談を挟む場合がある。
これは確認時点の新卒ページに掲載された流れです。年度の表示が混在しているため、実際の応募では届いた最新案内を優先してください。適性検査の名称や出題範囲は確認できておらず、特定の試験が必ず実施されるとは断定していません。[6]
面接の準備では、音声認識を知ったきっかけと、その後に調べた仕事内容をつなげて説明します。便利だと思った場面だけでなく、利用する人が困りそうな点や、自分が関わりたい役割も考えます。研究職を希望する場合と営業を希望する場合で、同じ経験でも強調する判断や行動は変わるでしょう。
新卒FAQは、四月に新入社員が共通の研修を受け、五月から各部署で実務を通じた育成に進む流れを説明しています。三か月ごとのフォロー研修も案内していますが、年度によってスケジュールなどが変わる場合があります。将来の入社年度にも同じ日程が確定しているとは扱っていません。[5]
研修があることに加え、自分からどのように学びたいかも整理しましょう。分からない点を調べ、試した方法を示して相談し、教わったことを次の作業に生かした経験があれば振り返れます。入社後に教えてもらう希望と、今できる準備を分けて話すと、自分の取り組みが伝わります。
2026年の給与改定と、勤務制度を区別して読む
会社は二〇二六年三月の発表で、二〇二六年四月入社から初任給を改定すると公表しています。以下はその適用時期を確認できる数字です。二〇二七年入社の全条件がこの金額で確定している、という意味ではありません。[8]
| 学歴区分 | 月額 | 募集要項にある内訳上の注意 |
|---|---|---|
| 大学卒 | 30万円 | 月20時間分の固定残業代を含む |
| 大学院卒（修士） | 33万円 | 月20時間分の固定残業代を含む |
| 大学院卒（博士） | 35万円 | 月20時間分の固定残業代を含む |
確認した要項には、固定残業代の具体額や基本給との分け方、超過分の扱いまでは掲載されていません。月額の全てを基本給と見なさず、応募年度の給与明細の内訳や条件を確認してください。AIエンジニア手当は新卒入社五年目までの研究開発に関わる対象者向けで、全職種共通の手当として加算していません。[6] [8]
勤務時間は九時三十分から十七時三十分、休憩一時間と案内されています。始業時刻を七時から十一時の間で調整する時差勤務制度もあります。自由に労働時間を減らせる制度という意味ではなく、具体的な運用は配属先や業務と合わせて確認しましょう。[6] [5]
リモートワークについて、FAQは週二日以上の出社を必要とし、部署や業務に応じて日数を調整すると説明しています。働く場所も会社が認める自宅や実家などの範囲です。全ての日を好きな場所で働けると解釈せず、通勤も含めた働き方を考える材料にしてください。[5]
要項の年間休日百二十七日という数字は、二〇二四年度のものです。今後の年度へそのまま転用せず、入社する年の勤務条件で確かめます。本社は東京で、将来的な地方拠点での勤務は本人と会社が相談して決める説明になっています。希望だけで勤務地が必ず確定するとは扱っていません。[6]
30日で、音声認識への関心を自分の役割に結び付ける
次の手順は準備例で、会社指定の日程ではありません。応募期限が近い場合は、条件確認と必要な提出物の準備を先に行います。
- 1〜3日目：応募年度に対応する案内を確認し、現在のページで未確定の資格・給与・選考条件を書き出す。
- 4〜7日目：4職種の仕事内容を読み、自分が関わりたい相手と役割を一つ選ぶ。
- 8〜12日目：音声や記録を使う身近な作業を調べ、今の手順と困りごとを整理する。
- 13〜18日目：改善案、画面案、比較する実験の計画など、希望職種に合う小さな成果物を作る。
- 19〜24日目：実際に試したことと未実施の案を分け、自分の判断・結果・残った課題を説明できるようにする。
- 25〜30日目：志望理由を仕事の内容と結び付け、募集年度、配属、給与の疑問を確認して応募を進める。
大学名だけで可能性を決めず、自分がどんな仕事で音声の技術を役立てたいかを考えてみましょう。経験の整理や職種選びに迷ったら、逆転就活塾の相談も利用してください。
参照した資料
大学・機関が公開する情報と、編集部による進め方の提案を分けて掲載しています。採用条件や支援の受付状況は変更されるため、利用時に公式情報をご確認ください。
- 名古屋大学大学院情報学研究科｜学生の就職先確認日：2026-09-12 ／ 2025年度（2026年3月）前期課程修了生。6列の実HTML表第6列、知能システム学専攻。人数なし。
- 会津大学｜2024年度博士前期課程修了者 主な就職先確認日：2026-09-12 ／ 2024年度博士前期課程修了者。研究科別内訳と人数なし。原本cx1-ami-aizu24.png照合済み。
- 中央大学｜2022年度卒業生 業種別就職者数確認日：2026-09-12 ／ 2022年度、2023年3月・2022年9月卒業生。PDF9頁法学部の国際企業関係法学列1、合計1。原本cx1-ami-chuo22.png照合済み。
- 東京電機大学｜2022年度 大学院・学部別就職内定先確認日：2026-09-12 ／ 2022年度の欄。PDF17頁右の未来科学研究科から18頁左ロボット・メカトロニクス学専攻へ継続。大学院の就職内定先で人数/課程なし。原本cx1-ami-dendai22-prev.pngとcx1-ami-dendai22.png照合済み。
- アドバンスト・メディア｜採用についてのご質問確認日：2026-09-12 ／ 新卒欄の音声認識知識不要、既卒3年以内かつ就業経験なし、国籍不問、研修と配属。学歴性別不問や面接2回は中途欄で新卒へ転用しない。週2日以上出社等。
- アドバンスト・メディア｜新卒募集要項・選考フロー確認日：2026-09-12 ／ CUA表示照合。27年4月入口と本文26年3月卒条件が混在。4職種、全学部全学科、給与30/33/35万に固定20h含む。固定額/超過扱いなし。新卒フロー、休日127日は2024年度。27年の確定条件にしない。
- アドバンスト・メディア｜新卒職種紹介確認日：2026-09-12 ／ コンサル営業、ソフトウェア、AI研究、コーポレートの仕事内容。営業の文系先輩の記載を合否保証へ転用しない。研究テーマは部署方針の範囲。
- アドバンスト・メディア｜2026年3月27日 給与制度改定発表確認日：2026-09-12 ／ 2026年4月入社より適用の初任給改定、大学30/修士33/博士35万円。PDF2頁原本cx1-ami-salary26.png照合済み。AIエンジニア手当対象は新卒入社5年目まで研究開発職。27年確定額とは断定しない。