「学歴なんて関係ない。努力すれば逆転できる」
それは希望ではあるが、構造的な現実から目を背ける言葉でもある。
データで見る限り、偏差値65未満×非CS専攻の人がIT業界で高収入ポジションを掴む確率は低い。
理由は明確だ。入口が狭く、昇進に時間がかかり、コア領域にアクセスしづらい構造があるから。
本記事では、日本・アメリカ・中国・オーストラリアの各国の実データをもとに、
「なぜその条件で不利になるのか？」「どう戦えばいいのか？」を分解する。
Contents
1. 学歴と収入は「構造的に」直結している
まず確認しておくべきなのは、学歴と年収の相関関係だ。
各国における高収入層の割合（出典にリンク）
| 国名 | 高収入の目安 | 労働人口に占める割合 | 出典 |
|---|---|---|---|
| 🇯🇵 日本 | 年収850万円以上 | 約10% | 国税庁 令和4年「民間給与実態統計調査」 |
| 🇺🇸 米国 | 年収$100,000以上 | 約18% | U.S. Census Bureau "Income and Poverty in the United States: 2022" |
| 🇨🇳 中国 | 年収36万元以上（3万元/月） | 約0.6% | 国家统计局「2023年中国就业形势分析报告」 |
| 🇦🇺 豪州 | 年収A$100,000以上 | 約12.5% | Australian Bureau of Statistics: 2023 Personal Income |
注: 日本では年収850万円で「上位約10%」、米国では$100,000（≒1,300万円）で「上位約18%」。中国ではこの層は1%未満と非常に希少。
高収入層は「一定の学歴的背景」に偏っていることも証明されている。
たとえば：
- 米国： MIT卒の中年期年収中央値は$197,800（Payscale 2023年)
- 中国： 清華大学卒の初年度平均月収は約11,000元（約24万円）［QS Global University Rankings, 就業データ］
- 日本： 東京大学卒の30歳時点年収は763万円（OpenWork「出身大学別年収」2023年版）
これは偶然ではない。どの国でも「難関大学の卒業生」こそが“上位10%の椅子”を多く占有しているのだ。
2. 高収入ポジションは、限られた企業に“偏在”している
次に確認すべきは、「誰が高収入を払っているか」だ。
| 企業名（日本） | 平均年収 | 出典 |
|---|---|---|
| M&Aキャピタルパートナーズ | 2,478万円 | 日経：2024年企業年収ランキング |
| 三菱商事 | 2,091万円 | 同上 |
| キーエンス | 2,067万円 | 同上 |
これらの企業に共通するのは、「高偏差値層の採用」「情報系・経済系学部の厚いパイプ」「若手の早期登用」だ。
そしてこれらの企業は、労働市場全体のごく一部しか雇っていない。
つまり、高収入層＝ごく一部の企業＋限られた学歴的経路の組み合わせで生まれている。
3. IT業界も「構造は変わらない」──むしろ強い
“実力主義”が売りのIT業界であっても、学歴と専攻の影響は色濃く残っている。
例：
- 米： Google, Meta などのSWE（ソフトウェアエンジニア）職はCS学位が実質的に必須（levels.fyi）
- 中： BATやByteDanceでは985/211大卒×情報系専攻の採用比率が圧倒的（知乎スレッドより）
- 日： 外資系ITやメガベンチャーの求人要件には「情報系修士・コンピュータサイエンス専攻」が明記される例多数（例：Wantedly）
では、「偏差値65未満×非CS専攻」だと何が起きるか。
- 書類段階で落ちる確率が上がる
- テスター・運用保守など“周辺職”に回されやすい
- 昇進スピードが鈍化する（主任到達が9年遅れる例も）
- 年収カーブが平坦になり、同世代との収入差が数百万円単位で開く
4. 「弱者の戦略」──再現性のある勝ち筋はあるのか？
ここでよく語られるのが、「それでも逆転は可能」というストーリー。
たしかに可能ではある。しかし、重要なのは“どうやって”勝つかだ。
以下は、表面的な努力論ではなく、構造に適応したニッチな戦略の一例だ。
戦略1：ノーコード・ローコードに振り切る
CS未経験者にとって、アプリ開発や業務自動化に特化したノーコードツール（例：Bubble、Outsystems、PowerApps）は極めて有効な武器となる。
特に中小企業や地方自治体、非IT部門では「すぐ動く・誰でも使える」が評価される。
ノーコード専門職としての市場価値は急上昇中。Indeedでも2024年後半から「ノーコードエンジニア」の求人が急増している（Indeed 米国）
戦略2：超ニッチ専門領域に突き刺す
「AI」や「クラウド」は競争が激化している。
だが、“誰もやりたがらない領域”には空席がある。
例：
- SAPなどのレガシーERP専門（50代でも年収1200万可）
- 自治体向けRPA・帳票変換
- 組み込みとセキュリティの境界領域（自動車・ドローン）
ニッチで“敵が少ない場所”を選ぶことは、最短で市場価値を上げる方法だ。
戦略3：ドキュメント・技術翻訳系で“言語”を武器にする
技術翻訳、マニュアル整備、ナレッジマネジメントなど「技術×言語力」の交差点は、非CS人材が強く出られる領域。
- APIドキュメントの整備
- 多言語SaaSのローカライズ
- 大規模PMOの技術文書作成
CS知識を“自分の言葉”に変換できる力は、実は最も軽視されやすいが、現場では最も重宝される。
5. 結論：「答えを探すな。“戦い方そのもの”を見直せ」
ここまで読んだ人の中には、こう思ったかもしれない。
「で、結局どの戦略が一番いいの？」
残念ながら、“正解”はない。
むしろ重要なのは、「今の自分の土俵で勝てるルールが存在しているか？」を見直すことだ。
もし“王道”が通れないなら、“裏道”を掘るしかない。
正面突破が無理なら、“戦い方”そのものを変えるしかない。
「学歴や専攻に縛られたゲーム」から抜け出すには、別ゲームを定義するしかない。
偏差値や専攻が不利にはたらくゲームで、正面突破をねらっても潰される。
つまり、本当の戦略とは「どう努力するか」ではなく、「どの構造に属して戦うかを自分で選び直すこと」だ。
それこそが、“偏差値65未満・非CS専攻”というラベルを貼られた人が、数字をひっくり返す唯一の方法だ。
大事なのは、「どのスキルが正解か」ではない。
“構造を知って、土俵を変える”
それが、この業界でハンデを覆す唯一の戦略。
努力の方向を間違えなければ、再現性はうまれる。
だがそれは、思考を変えた人だけに開かれた道だ。