職歴ゼロで620万ドルを調達した19歳
学歴ではなくGitHubの活動記録を真っ先に確認する投資家たち。人を評価する基準が変わりつつあります。
ビジネス職歴ゼロ、620万ドル、19歳
ここに1枚の履歴書があります。学歴はカザフスタンの高校中退、職歴なし、年齢は19歳。通常の採用担当者なら書類選考で落とすようなプロフィールです。ですが、この履歴書の主であるアルラン・ラフメトザノフは今、サンフランシスコで調達資金620万ドル（約85億ウォン）を運用するスタートアップ、Nozomioの創業者です。15歳でコーディングを始め、LinkedInでY Combinator1出身の創業者たちにがむしゃらにメッセージを送り続け、17歳で最初のエンジェル投資の小切手を受け取りました。
社会人経験が1行もない10代に、投資家たちは何を見て資金を投じたのでしょうか。それは、投資家や企業が人を評価する基準が変わったからです。どこに所属していたかを書く履歴書ではなく、何を作ってきたかが残る公開された記録を見る方向へとシフトしたのです。この変化がどのようにして起き、韓国の採用市場ではどのような形で現れているのかを見ていきます。
20歳未満の創業者がシード投資を受けている
ラフメトザノフ1人の話ではありません。7月31日にTechCrunchが20歳未満の創業者たちの世界を取材した記事を公開しましたが、登場人物たちのプロフィールは見事なまでに似通っています。プランジャリ・アワスティは高校を中退してAIスタートアップを立ち上げ、ジョージア工科大学に進学したものの再び中退し、電子メール版のCursorを標榜するSlashyを作りました。現在19歳で、最近はさらに別の会社をステルスで準備中だと明かしています。20歳のエーダン・グオは、AIデスクトップアシスタントのスタートアップで約160万ドルを調達しました。
アワスティの回想は印象的です。14〜15歳の頃に投資家に会うと「なぜ創業しようとするのか」という質問から投げかけられたそうですが、18歳を過ぎた現在、そうした質問自体が消え去ったといいます。数字も同じ方向を指し示しています。Y Combinatorに参加する創業者の年齢中央値は、2022年の30歳から2025年バッチ基準で24歳まで下がりました。18〜22歳の合格者が1年で110%増えたという分析もあります。
興味深いのは、これがY Combinator自身の長年の原則と矛盾している点です。共同設立者のポール・グレアムは2018年のインタビューで、理想的な創業年齢を20代後半に挙げ、若すぎる創業を「早すぎる最適化」だと警告していました。実際、2015年から2022年まで参加者の平均年齢は29歳前後で推移していました。シリコンバレーはもともと若い中退創業者を好んでいたのではないか、と思われるかもしれません。確かにそうですが、そこには条件がついていました。技術がわかる共同創業者と組むか、あるいは履歴書にビッグテックでの職歴が1行くらいはある必要があったのです。
その条件が消えた場所に何が入ってきたのかは、初期段階専門の投資会社Vermilionのパートナー、アシュリー・スミスが語っています。最近の投資審査担当者は創業者のGitHubでの活動、オープンソースへの貢献履歴、自ら立ち上げて育てたコミュニティ、そして最新のAIツールを使いこなす習熟度を見ているといいます。若い開発者はオープンソースに貢献し、新しいツールをいじりながらソフトウェアを学びますが、フルタイムの仕事や住宅ローンを抱えている人よりもそうした時間が多いという説明も添えています。実際、スミスのポートフォリオには30歳未満の創業者が無視できない比率を占めており、21歳に満たない創業者も数人います。
要約すると、投資審査において履歴書の比重が下がり、公開された活動記録を真っ先に確認するようになったのです。
履歴書はもともと代理指標だった
なぜこのような交代が可能になったのでしょうか。まずは履歴書の正体から掘り下げる必要があります。
履歴書や学歴は、実力の直接的な証拠ではなく代理指標です。経済学者のマイケル・スペンスが1973年に整理したシグナリング理論2がこれを説明しています。学位の価値は学んだ知識そのものよりも、この関門を通過できる人物であるというシグナルにあるということです。企業や投資家が代理指標に頼ってきた理由はシンプルです。実力を直接観測するコストがあまりにも高かったからです。実際に仕事をさせてみるまでは分からないため、スタンフォード大学やGoogleといった他人のフィルターを借りていたわけです。
ところが、ここ数年の間に2つのコストが同時に大きく下がりました。
**第一に、作るコストです。AIコーディングツールのおかげで、10代が1人でも製品を作って市場に投入できるようになりました。**ビッグテックに入社しなくても、実践的な実績を自力で生み出せるということです。ラフメトザノフのNozomioもそうして始まりました。コードベースを丸ごと読み込むAIコーディングエージェントとして出発し、現在はAIエージェントが外部ソフトウェアを探して利用できるよう支援するAPIインデックスを開発しています。
**第二に、観測するコストです。**そうして作った成果物が、GitHubのコミットログ3、オープンソースへの貢献履歴、アプリの指標、コミュニティの規模としてすべて公開記録されます。投資審査担当者はもはや他人のフィルターを借りる必要がなく、生のデータを直接閲覧できるのです。実力を直接確認するコストが下がれば、代理指標の価値は低下します。履歴書の比重が落ちたのは、その結果なのです。
実のところ、オープンソース活動が就職のシグナルとして機能すること自体は新しい発見ではありません。経済学者のジョシュ・ラーナーとジャン・ティロールは2002年の論文で、プログラマーが無報酬でオープンソースに貢献する中核的な動機の一つとして、すでにキャリアのシグナル構築を挙げていました。変わったのはその規模です。一部の開発者による迂回戦略だったものが、今や投資審査において基本として確認される資料になったのです。
ただし、この変化には裏面もあります。検証が早くなった分、初期の失敗を待ってくれる余裕が減ったということです。スミスは、初期段階特有の寛容さ、つまり試行錯誤を繰り返していれば市場に適合した製品を見出せるだろうという前提が、今の市場には存在しないと語ります。その成長曲線が明らかに外れ値であるにもかかわらず、誰もが次のCursorを探しているからです。Essenceの投資家ティモシー・チェンの観察も同じ方向を向いています。かつてのスタートアップは既存の大手を警戒していましたが、今は隣にいる同世代のスタートアップを警戒しているといいます。3年前には見られなかった派手なローンチ動画の競争がその証拠です。20歳のグオの言葉を借りれば、失敗の恐怖は常に頭の中にあり、すべてが一瞬にして狂う可能性があり、一度つまずけば人々が押し寄せて噛みついてくる世界なのです。ザッカーバーグがFacebookを作っていた時代には、これほど否定的なソーシャルエコシステムそのものが存在しなかったという言葉とともに。
公開された記録によって選ばれた世代は、その後も同じ記録によって評価され続けます。ラフメトザノフの「Googleと同じくらい価値のある会社を作るか、さもなければ路頭に迷うかだ」という言葉は、19歳の若気の至りなどではなく、外れ値がベースラインになってしまった市場の論理を正確に内面化した表現なのです。
韓国：一括採用が減り、職務の記録を見るようになった
韓国はどうでしょうか。採用の文法が同じ方向へ動き始めてから、すでにかなりの時間が経ちました。
大規模な定期公採（公開採用）が職務中心の随時採用へと移行する流れから見ていきましょう。現代自動車が2019年に定期一括採用を廃止し、LGとSKがそれに続きました。4大グループの中で定期一括採用を維持しているのは、今やサムスンだけです。1957年に韓国企業として初めて公開採用を導入したとされるのがサムスンですから、公採の扉を開いた企業が、その扉を最後まで支え続けていることになります。韓国経営者総協会の2025年の調査では、従業員100人以上の企業の**70.8%が随時採用のみを実施すると回答し、85.8%は決まった時期を設けず人材需要が発生した都度採用すると答えました。韓国経済人協会の500大企業調査でも、随時採用の活用比率は63.5%と1年で5%ポイント上昇し、前年の大卒新入社員の28.1%**は、すでに職歴がある、いわゆる「中古新入社員（経験者枠の新卒採用）」でした。
公採の退潮が今回の話と結びつくのには理由があります。公採こそ、代理指標の制度的な完成形だったからです。数万人を一度にふるいにかけるには、学歴、大学の成績、語学スコアのような標準化されたシグナルが必要でした。そこに取って代わった職務中心の採用は、「何をしてきたか」を問います。開発職においてこの転換は最も急速です。コーディングテストが書類選考に取って代わり、自己PR文よりもGitHubのリンクやポートフォリオが先に開かれる文化が、すでにデファクトスタンダードになっています。
ところが、韓国ならではの光景がもう一つあります。シグナルが変われば、そのシグナルを売る産業が追随してくるということです。ブートキャンプの広告はGitHubのリンク1行で採用される未来を約束し、就職情報コミュニティにはコミット履歴のマス目を緑色で埋める、いわゆる「芝植え」のノウハウが出回ります。就職活動生が積み上げていたスペックの一覧が、作った成果物の記録一覧へと名目を変えたにすぎないわけです。グッドハートの法則4そのままです。指標が目標になった瞬間、その指標は良い指標であることをやめてしまいます。
このシグナルをめぐる競争がどこまで行き着いたかは、米国の事例で確認できます。Cluelyの創業者ロイ・リーは、開発者の技術面接を不正にパスさせるツール「Interview Coder」を開発したことでコロンビア大学から停学処分を受けました。ところがその経歴がむしろ話題を呼び、Cluelyはアンドリーセン・ホロウィッツが主導したラウンドを含め、報道ベースで累計2,000万ドルを調達しました。新しい検証手段を無力化するツールを作った人物に、新しい検証手段で武装した投資家たちが資金を提供したのです。このように、検証手段とそれを無力化するツールは互いを刺激し合いながら共に進化していきます。
Oswarldの視点
私はこの変化を歓迎する一方で、懸念も抱いています。
歓迎する理由はデータの観点からです。大学でデータの科目を教えながら学生たちによく話すことですが、スナップショットと時系列はまったく異なる証拠です。履歴書はスナップショットです。提出直前に体裁を整えれば済みます。一方でコミットログは時系列です。3年分の地道な積み重ねは、一夜漬けで作ることはできません。投資家たちが信頼しているのはGitHubというサイトそのものではなく、長期にわたって蓄積され、後から取り繕うことが困難な記録であるという点です。この方向性自体は正しいと考えています。
懸念する理由は、コンサルティングの現場経験にあります。GTM戦略を策定する中で企業の採用の現場を間近で見てきましたが、測定可能なものだけを評価する組織は、測定されない能力を実際の価値よりも低く扱ってしまいがちです。協働や判断、責任といった要素はコミットログには残りません。そして「芝植え」が示すように、観測可能なシグナルはいつか必ず商品化されます。その時、審査担当者が確認すべきは、コミットのマス目をいくつ埋めたかではなく、どのような問題を、なぜ、どういう順序で解決してきたのか、という文脈なのです。
だからこそ学生たちにはこうアドバイスしています。**「コミット履歴のマス目を埋めようとせず、解きたい課題に取り組みなさい」**と。コミット100件のリポジトリが10個あるより、その人がどんな課題に関心を持っているのかが読み取れるリポジトリが1つあるほうが優れています。そしてこれは開発者だけの宿題ではありません。企業名という代理指標が力を失うスピードは、職種を問わず加速しています。所属先の看板がなくても何をしてきたかが伝わる成果物の記録を、長期にわたって地道に積み重ねておくこと。それこそが、今の市場に合った備えなのです。
おわりに
職歴が1行もない10代たちが数百万ドルの投資を受けるのは、個人の成功談というよりは、人を評価する基準が変わったことのシグナルです。AIツールのおかげで自ら作ってみるコストと、公開された記録を通じて実力を確認するコストが同時に下がったことで、評価の根拠が「どこに所属していたか」から「何を作ってきたか」へと移行しています。韓国において定期公採が減り、職務中心の採用が増加している流れも、同じ変化の一環です。ただし、公開された記録によって選ばれた世代は、その後も記録によって評価され続けますし、新しいシグナルを代わりに作り出して販売する産業もすでに生まれています。
今週、一つ試してみることをお勧めします。会社名と肩書きを外して、自己紹介を3行で書いてみるのです。もし埋まらないのであれば、これから積み上げるべきはスペックではなく記録です。
読者さんはどちらの立場でしょうか。応募者の成果物を真っ先に確認した採用担当者の方も、自ら作ったもので評価された経験を持つ応募者の方も、ぜひその時のエピソードをコメントでお聞かせください。事例が集まりましたら、次号で韓国版の実態をまとめてみたいと思います。
💬 履歴書の代わりに「作ったもの」で評価した、あるいは評価された経験をコメントでお聞かせください。次号の参考にさせていただきます。 📨 就職や転職を準備している同僚がいましたら、ぜひこの記事をシェアしてください。
参考資料と関連リンク
主要出典
- TechCrunch, “Build in public, fail in public: what it’s like to be a founder under 20 right now”, 2026.7.31. リンク ··· 本稿の出発点となった記事です。ラフメトザノフやアワスティ、そして投資家たちの生の肉声がそのまま収められています。
- Inc., “Y Combinator Bet It All on AI. Now Founders Are Wondering If They Should Bet on YC”, 2026.5. リンク ··· Y Combinatorの2025年バッチにおける年齢中央値24歳（2022年は30歳）の出典です。
- Euclid Ventures, “No Country for Old Founders”, 2026.5. リンク ··· ポール・グレアムによる「早すぎる最適化」への警告から、18〜22歳の合格者110%増に至るまで、Y Combinatorの路線転換をデータで整理した記事です。
- Michael Spence, “Job Market Signaling”, The Quarterly Journal of Economics, 1973. ··· 学位は知識そのものではなくシグナルであるという視点の原典です。2001年ノーベル経済学賞を受賞した研究です。
- Josh Lerner & Jean Tirole, “Some Simple Economics of Open Source”, The Journal of Industrial Economics, 2002. ··· オープンソース貢献の動機として「キャリアのシグナリング」を指摘した論文です。本稿の議論を20年前に予告していた内容といえます。
背景知識
- 韓国経営者総協会、「2025年新規採用実態調査」、2025.2. リンク ··· 「随時採用のみ実施70.8%」の出典です。従業員100人以上の企業500社を対象とした調査です。
- 韓国経済人協会、「2025年上半期大企業新規採用計画調査」、2025.3 / 「2025年下半期主要企業新規採用計画調査」、2025.9. リンク ··· 随時採用63.5%と中古新入社員28.1%の出典です。
- ソウル経済、「SKハイニックス『学歴撤廃採用』宣言…サムスンは31年前にすでに実施」、2026.6. リンク ··· 4大グループの中でサムスンのみが定期公採を維持している現状が報じられています。
- TechCrunch, “Cluely, a startup that helps ‘cheat on everything,’ raises $15M from a16z”, 2025.6. リンク ··· Interview CoderからCluelyに至る、シグナル偽造産業の成長史を確認できます。
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📝 用語解説
각주
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Y Combinator（ワイコンビネーター）：2005年に設立された米国の代表的なスタートアップアクセラレーターです。AirbnbやDropboxなどがここを輩出しており、採択されること自体が初期スタートアップにとって強力な保証書として通用します。 ↩
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シグナリング理論（Signaling Theory）：情報が不足している相手に対し、自身の目に見えない能力を間接的なシグナルによって伝達するという経済学の理論です。学位や資格、ブランドなどが代表的なシグナルです。 ↩
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コミットログ（Commit Log）：開発者がコードを修正して保存するたびに残る記録です。いつ、何を、なぜ変更したのかが時系列で蓄積され、その人物の作業日誌のような役割を果たします。 ↩
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グッドハートの法則（Goodhart’s Law）：ある指標が目標になった瞬間、その指標は良い指標であることをやめてしまうという法則です。測定で高い評価を得るための行動が、測定の本来の目的を損なってしまうためです。 ↩