「ホワイト」の基準は人それぞれ、でも「ブラック」には共通点がある

💡 理系職種特有の「ブラック」のリスクとは？
理系学生が陥りやすいのは、会社全体の平均データだけを見て、配属先の技術部門の実態を見逃してしまうこと。
技術職におけるブラック企業には、次のようなリスクが潜んでいます。

• サービス残業の常態化：「研究開発だから」という理由で、際限なく業務が行われる
• 技術者派遣への丸投げ：自社で技術を蓄積せず、外部依存が強い
• 教育体制の不在　　　：「背中を見て覚えろ」という古い体質で若手が育たない

■ この記事で学べること
IR・口コミ・OB訪問を使って、入社前に危険信号（レッドフラッグ）を察知する具体的な方法を解説します。

🔸 定量データ（IR・公開情報）から読み解く危険信号

まずは、企業の公式サイトや四季報などで確認できる数字から異常値を探します。

✅ 離職率と平均勤続年数の「乖離」をチェック
• チェック方法
過去3年の新卒離職率が30%超
または業界平均に比べて平均勤続年数が極端に短い
• 理系の視点
技術継承が重要なメーカーで、中堅層が抜けていないか確認する

✅ 収益構造と「研究開発費」の推移
• チェック方法
売上高に対する研究開発費が年々減少
または業界他社より極端に低い
• 危険信号
技術投資を惜しむ企業は、現場に無理なコストカットや短納期を強いる可能性が高い

✅「固定残業代」と「裁量労働制」の運用実態
• チェック方法
求人票に「固定残業代45時間分を含む」とある場合は注意
• 理系の視点
専門業務型裁量労働制が
「残業代未払いの口実」になっていないか口コミで確認する

🔹 口コミサイトとSNSで「現場の悲鳴」を拾う

数字では見えない「社内の空気感」を、現役・元社員の声から抽出します。

✅  口コミの「具体性」に注目する
• チェックポイント
「忙しい」だけでなく、なぜ忙しいのか（例：人手不足、場当たり的な指示、設備故障など）が書かれているか
• 理系ワード例
「歩留まりが改善せず休日出勤が続く」「試作ラインが常にパンクしている」

✅ 技術者派遣の割合と「自社ビル」の有無
• チェック方法
技術者派遣がメイン事業でないのに、実態は他社常駐ばかり
• 見極めポイント
自社の開発拠点・工場を持ち、技術が蓄積されているか

🔺 OB訪問・面接で「核心」を突く質問術

直接社員と話せる機会に、失礼なく実態を聞き出すテクニックです。

✅ 「繁忙期」の具体的な状況を聞く
質問例：「技術開発において、納期が迫った際のチームの雰囲気や協力体制はどのような感じですか？」
意図　：「みんなで乗り切る」の裏に、連日深夜残業が隠れていないか確認する

✅ 「離職した人の理由」をあえて聞く
質問例：「〇〇さんの周りで、最近転職された方はどのような理由でステップアップされたのでしょうか？」
意図　：前向きな理由ではなく、「体調不良」「不満」が見えたら要注意

✅ 「若手の裁量」の具体例を聞く
質問例：「入社3年目くらいの方は、どのような意思決定を任されていますか？」
意図　：単純作業ばかりなら、成長できない“キャリア的ブラック”の可能性

まとめ：自分の「目」と「数字」を信じよう

知名度やキラキラ採用サイトの裏に、技術者を消耗品として扱う体質が隠れていることがあります。

👀フィルタリングの3視点
• 利益率が高いか
• 技術に投資しているか
• 現場が疲弊していないか

これらを基準に、あなたが心から研究・開発に没頭できるホワイトな環境を見つけてください。
徹底した事前調査でブラックを回避し、健康に働けるキャリアを掴みましょう！

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