どのタイミングを平均値として比較するか次第ではありますが、2023年-2024年のHiring Freezeに比べると順調に回復はしてきています。

とはいえコロナ禍の採用ピーク時に比べると採用に関するハードル(候補者の見極め)は上がっているので以前より転職のハードルは上がっています。

この時期は今年空けていたヘッドカウントが概ね埋まり、2026年のFYに向けてヘッドカウントをどうするか企業内で議論されている時期です。

よって、採用枠は少ない時期と言って差し支えはないかと思います。概ね2026年のFYのヘッドカウントが11月を目処に決まってくるため、そうなると1月の入社に向けてまた11~12月で採用が活発化してきます。

回答になっているか怪しいですが参考になれば幸いです。もし追加で質問があればコメントもどうぞ！

もちろんOpen AIなど最先端のAI企業、またはデータ系がホットですがそもそも採用枠が多いわけではないのでそれを流れていると言っていいかは難しいですね...

結局のところ外資の中でも比較的Mass Hiringを行っているSalesforceやAmazonを筆頭に、それらの企業から中小(100~300人)やスタートアップ系が人材の引き抜きを頑張っているという構図はあまり変わらないです。

主観ですが今後の不安から日系企業への転職をされる方は増えてきたと感じています。とはいえ、LinkedInなどをみていると半年〜1年で外資に戻ってきている方々が多いと感じているのでやはりカルチャーフィットのギャップは引き続き大きいと思います。他の業界という観点では最近本当にITとコンサルの境目がなくなってきていると感じていますね。コンサル出身のITコンサルタントを外資テックがポストセールスとして採用する、コンサルが外資テックからソフトウェアエンジニアやプロジェクトマネージャー、プロフェッショナルサービスを採用するなど業界の行き来が激しくなっていると感じています。

ご相談ありがとうございます。個人的な意見となりますが、返信させていただきます。

まずご存知の通り、SWEや研究職はそもそも外資系企業は枠が非常に少ないです。とはいえ、幸いにも現在SWEを採用しているAmazonで働かれているのは大きな武器になると考えています。

ちなみに研究職に関しては研究開発というよりかはオペレーション（ビジネス寄り）に興味があるという認識でよろしいでしょうか？Applied Scientistと記載があったのでそうなるとゴリゴリの研究開発職となり、真逆の話になるため確認させてください。（後者であればMBAはほとんど意味がないと思います）

一旦研究職の方針がわかるまでSWE/SDEを前提とした話をさせていただきます。

考え方として2つのルートがあると考えています。

1. Internal Transferを使って直接行くルート

2. 遠回りをして一度違う会社でSWEを経験したのちに改めてAmazonなどSWEや研究職を募集している企業に戻ってくる

どちらにせよ、面接を受けないといけないことを考慮するとSWEであればData Structure and Algorithm / System DesignなどCS領域の知見とコーディング能力をしっかりとつける必要があるのでここの対策をどうするかがポイントとなってくると思います。もしコメント主さんが学士などで情報学を学ばれていたのであれば有利だと思いますし、もし違う学問を学ばれていたのであれば英語の克服と並行して海外のリモートCSの修士に挑戦してみるのも選択肢に出てくると思います。私が英国に10年間住んでいたこともあり英国を例にさせていただきますが、2年で情報学の修士を完全リモートで取ることができて費用としても150~300万円ほどとなります。(例：University of Bath Master of Computer Science Online)基本的に英語はどうしても必要となるため英語の学習はどこかでがっつり取り組む必要があります。

個人的には未経験から日系企業に戻ったとしてもいきなり大手を狙うのはそれなりにハードルが高いため、Amazonに残りつつ自由時間を可能な限りコーディングに寄せてとにかく実力をつけつつ、同時並行で座学(CS)を学ぶのが一番いいかと思われます。どうしてもInternal Transferが厳しそうとう判断になっても、それまでにある程度実力をつけられたのであれば一旦メガベンチャーなどが見えるレベル感にはなっていると思うので一度そちらに転職し、3年ほど経験をつけてから改めて外資にアプライしてみる選択肢もあると思います。

ありがとうございます。

若干職種によって需要などは変わってきてしまいますが、行き先は数多あると思います。

直近でいうとDatabricksなどのユニコーン系や引き続き成長が凄まじいDatadogなどの企業のマネージャー層、Enterpriseのプレーヤーとして転職するなどの選択肢が出てきていると思います。こちらに関してはBig Techと比較しても報酬面の見劣りがないので引き続きチャレンジしたい方はおすすめです。

安定思考という観点でいうと報酬面で少し下がってきてはしまいますが日本法人の規模が200-300人ほどの中規模の外資も狙い目だったりします。この規模の会社はどうしてもブランドバリューの点から強いプレーヤーを採用しずらいという課題があることが多く、レイオフで少しBig Techに懲りた人が安定して精神面を癒しながら実績を積み上げる期間を過ごすのにおすすめです。良い意味で安定して成長してきている企業が多く、いわゆるレイオフが頻発するみたいなことはほとんど聞きません。（個人的にいわゆる居心地が良い会社のスイートスポットだと思います）

失敗談という観点で言うと外資に懲りたから日系企業に行くパターンですが、こちらに関してはご自身が日系企業で働いたことがない場合、やはり失敗して結局また1年後には転職活動をしているケースを多くみます。しっかりと狙っている会社の中の人に話したりなどして状況を把握し、それらを受け入れられるかどうかを考えた上で動かないとミスマッチが起こりやすい印象です。

プロダクトのエキスパートとして働いている業界が同じであれば年収を上げて転職することも可能です。（例えばセキュリティプロダクトのエキスパートとして現在働いていて、他のセキュリティ企業へ転職するなど）しかし、業界が全く違うものとなるとそのハードルはどうしても上がってしまう印象です。ちなみに汎用的が高いSaaS系プロダクトのエキスパート(例えばCRM、DX系など)であれば比較的経験値が引き継ぎやすいと判断されてそのハードルが下がる傾向はあります。

技術職は少し減ってきている印象です。とはいえ、元々狭き門ではあるのでめちゃくちゃ減っているかと言われるとそもそも怪しいラインではあります。

今の所年収レンジが生成AIによって下がっているという話は少なくとも日本の市場においては聞いたことがないです。こればかりはここ1-2年の進化が早すぎてもはや誰も今後これがどのような影響を及ぼすか想像がつかない領域だと思いますが、少なくとも営業職、技術営業職に関しては引き続き需要は高くなりそうです。懸念されているサポート系の職種に関しては生成AIが比較的効果を出しやすい領域だと私個人としては感じており、もう少しクライアントとの接点に近いところ(プロフェッショナルサービス・ポストセールス)に行くのも選択肢の一つだと思います。

こればかりは採用担当者の性格にもよる部分はありますが、影響はゼロではないです。有名企業に入れた＝それなりに仕事はできるであろうというレッテルは貼られる傾向があるので1社だけでもそれなりに大きな会社で働いておくと得をする傾向はありますね。

とはいえ、無名の会社で凄まじい成果を上げるというのは会社のブランドに頼らずに実績を上げられる能力があることの証明にもなりますのでそれはそれで自信を持っていただいて良いかと思いますよ！

たまに対応しています。英語が堪能のリーガルの方が中々少なくて毎回苦労しています😂

私の方でアクセスできる情報もあると思うのでもしよろしければご質問どうぞ！