을로 출근해서 AI 부리며 갑 되는 중 🦑 집에서는 아직 을 AI로 일하며 되는 것·안 되는 것, 와이프 썰 씁니다 자소서·이직·회사생활 + M5max 로컬 LLM·AI영상 🇯🇵 韓国の会社員です。日韓で活動中 📩 리뷰·협업 shinypurei@gmail.com / DM
대한민국 서울
Joined September 2025
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🙏 어제부터 일본 분들께 선팔을 보냈더니, 오늘 팔로워가 7천 명을 넘었습니다!!
11월 3일에 6천 감사글을 썼는데 이틀 만이에요.
팔로우 리밋까지 걸렸는데도 오늘 들어온 팔로우만 621명이 넘습니다.
아까 530명이 역대 최고라고 글을 올렸는데, 그 기록을 또 넘었네요 ㅋㅋ
오는 대로 다 맞팔해 드리고 싶은데 리밋이 걸려서 못 하고 있습니다 ㅠㅠ
풀리는 대로 순차적으로 모두 맞팔해 드리겠습니다!
그런데 왜 이렇게 팔로우해 주시는지는 아직도 모르겠습니다.
선팔은 해 주시는데 댓글은 안 남기셔서요 ㅋㅋ
혹시 이유를 아시는 분이 계시면 댓글 부탁드립니다!
그리고 와이프 썰이 생각보다 조회수가 잘 나오는 것 같습니다.
어제 그동안 올린 글을 내려받아 정리해 봤는데, 글이 변해 온 과정이 재밌더라고요.
AI 소식만 올리다가 자소서, 취업, 면접 글도 쓰게 됐습니다.
그러다 와이프한테 혼난 썰을 정말 아무 생각 없이 썼는데 조회수 4만이 나왔어요 😆
몇 개 더 써 봤더니 그것도 다들 좋아해 주시더라고요.
앞으로도 에피소드가 있을 때마다 올려 보겠습니다.
저도 자주 올리고 싶은데 일부러 에피소드를 만들 수는 없잖아요 ㅠㅠ
그래도 로컬 LLM 글과 회사생활, 취업 글도 계속 올리려고 합니다.
계정 운영 고민이 정말 많았는데, 와이프가 계정을 살려 주는 것 같네요.
참고로 7천 명이 돼도 집에서는 아직 화장실에서 엑스를 합니다 ㅋㅋ
그래도 내일은 기다리던 금요일입니다!
항상 제 글 봐 주셔서 정말 감사합니다!
日本のフォロワーの皆さん、本当にありがとうございます!
今日だけで600人以上の方がフォローしてくださいました。
今はフォローの上限に達していますが、解除され次第、順番にフォローバックします!
フォローしてくださった理由を、よかったらコメントで教えてもらえると嬉しいです!
갑오징어 retweeted
오늘의 X
정말 진심으로 어제, 오늘 일본 친구분들 너무 감사합니다.
제 모든 피드에 조회수가 올라갔습니다.
블루배지든 아니든 상관없습니다. 그냥 관심을 가져주셔서 감사합니다. 저는 낯가림이 심합니다. 먼저 팔로우 신청을 하기가 어려웠는데 갑오징어님 보고 용기를 얻어 했더니 점점 늘어가고 있네요. 우리 같은 취준생들 파이팅입니다.
그리고 너무 감사합니다. 따뜻한 밤 보내세요
(저는 자는건 아니고 인사만 미리 드릴게요)
갑오징어 retweeted
코가 맨날 한쪽만 막히는 사람?
그거 고장 아님. 코는 원래 양쪽이 번갈아 쉬는 중이외다.
몇 시간마다 한쪽 점막이 부풀어서 쉬고, 다른 쪽이 숨을 맡는다고 함 (나만 몰랐냐)
지금 한쪽 콧구멍 막아 보면 어느 쪽이 근무 중인지 바로 느껴짐 ㅋㅋ
밤에 한쪽이 꽉 막혔다면
1. 막힌 쪽을 위로 두고 옆으로 누우시오. 아래로 간 쪽 코가 더 붓기 때문이오
2. 방이 건조하면 가습기나 젖은 수건 하나 걸어두시오
3. 그래도 답답하면 식염수로 코를 헹구시오
✅️
번갈아 막히는 건 정상이오. 늘 같은 쪽만 막히거나 몇 주째 그러면 이비인후과 가시오
📊 요즘 그록봇 사용량이 모자라다는 사람이 많은데, 같은 일을 시켜도 도구마다 토큰이 5배 넘게 차이 난다는 실험이 나왔다.
ounce님이 파일 분석, 웹 조사, X 스레드 초안 세 가지 숙제를 6개 도구에 3번씩 똑같이 시켜 토큰을 쟀다.
9번을 합친 토큰은 클로드코드 39만, 그록봇 206만으로 약 5.3배 차이였다.
캐시를 세는 방식이 도구마다 다르고 작업당 3번뿐이라, ounce님도 아주 정확하진 않다고 적었다.
이 글을 보고 나도 Claude로만 하던 일을 로컬로 옮긴 양을 세어 봤다.
11월 7일 하루 동안 맥스튜디오의 헤르메스에 맡긴 작업 14건에서, 로컬이 읽고 쓴 양은 약 3.7만 토큰이었다.
작업 기록에는 토큰 수가 없어서, AI에게 보낸 요청과 돌려받은 결과를 OpenAI 토크나이저로 직접 세었다.
1️⃣ 내가 써 둔 글에서 주제 맞는 글 고르기
글 묶음을 통째로 넣어야 해서 요청만 1만 4천 토큰이고, 결과까지 합쳐 약 1만 5천 토큰이다.
2️⃣ 기사 읽고 정리하기
미래에셋증권 유출 기사의 사실표와 일본 기업 초봉 기사의 문장 분류를 합쳐 약 1만 토큰이다.
3️⃣ 웹에서 원문 찾아 옮기기
채용·초봉 자료 원문 발췌와 최근 48시간 AI 소식 목록을 합쳐 약 1만 토큰이다.
14건 중 4건은 10분 제한에 걸리거나 멈춰서 결과가 없었고, 이 4건에 보낸 요청 약 1천 5백 토큰도 3.7만에 들어 있다.
헤르메스가 인터넷에서 직접 읽은 기사 본문은 넣지 않아서, 실제로 읽은 양은 이보다 많다.
ounce님 글과 재는 방식이 달라서 두 숫자를 나란히 놓고 비교할 수는 없다.
Claude로만 모든 걸 시켰다면 엄청난 토큰이 들었을 일을, 로컬을 만들어 나눠 맡기며 Claude 사용량을 줄이고 있다.
지금은 초기라 아직 제대로 갖춰지진 않았다.
앞으로는 헤르메스와 Qwen3.8 Flash Next가 Claude의 지휘를 받아, 24시간 뉴스와 논문, 연결해 둔 통계 API로 작업과 추론을 하게 만들 생각이다.
그러려면 AI가 찾아 쓸 자료를 쌓아 두는 LLM 위키도 꼭 같이 만들어야 한다.
💡 내 생각엔 그렇게 되면 Claude가 하는 분석이 훨씬 다채로워지고 퀄리티도 올라갈 것으로 생각된다. 이는 여러분이 더 고퀄리티의 갑오징어글을 볼 수 있다는 소리다. 깔깔깔.
그록봇 개비싼거 증명 ㅋㅋ
같은 작업 테스트 시켰더니 토큰이 5배 넘게 차이남..📊
그록봇 쓰면 쓸수록 연비가 너무 안좋길래
같은 일 시켜도 토큰이 왜 이렇게 다른지 한번 재봄.
CLI가 진짜 더 싼가 싶기도 하고..
숙제는 파일 분석이랑 (CSV 숫자 다섯 개), 웹 조사 (애드센스 거절 사유 요약), X 스레드 초안 3개.
각 3번씩, 되도록 30분 간격, 매번 새 세션으로.
입력 파일이랑 지시문은 같게 맞춰둠.
테스트는 그록봇, 헤르메스+Sonnet 5.5, 헤르메스+GPT 6.1 Terra, 박스 Grok Build CLI(grok-4.7), 박스 Codex CLI(gpt-6.1-terra), 클로드코드 CLI 요렇게 해서
같은작업 토큰 사용량 비교해봄!
(캐시나 환경에 따라 다를 수는 있음!!)
총평부터 말하면 이번엔 클로드코드가 제일 가볍고 빨랐음.
토큰 39만, 같은 단가로 $0.36, 회당 17.5초.
테스트 9회차까지 합친 토큰은
클로드코드 39만 / 코덱스 Terra 80만 / 헤르메스 Terra 105만 / 그록빌드 140만 / 헤르메스 Sonnet 177만 / 그록봇 206만
🚨상세내용
- 토큰
클로드코드 39만
코덱스 Terra 80만
헤르메스 Terra 105만
그록빌드 140만
헤르메스 Sonnet 177만
그록봇 206만
→ 그록봇이 클로드코드보다 약 5.3배
- 비용 (같은 단가 환산)
클로드코드 $0.36
코덱스 Terra $0.64
헤르메스 Terra $0.88
헤르메스 Sonnet $1.44
그록봇 $1.72
그록빌드 $1.78
- 속도 (회당 평균)
클로드코드 17.5초
그록봇 30초
코덱스 37초
헤르메스 Sonnet 46초
헤르메스 Terra 53초
그록빌드 139초
(헤르메스 Sonnet은 20초·30분 짜리 2회 시험 평균.)
표준단가로 보면 코덱스랑 헤르메스 Terra가 더 싸 보임.
그래도 구독 안에서는 얼마 나갔다기보다 한도를 얼마나 깎았나에 가깝긴 함..
캐시 세는 방식이 도구마다 다른건 감안해야할 부분!
코덱스는 입력 숫자에 캐시 읽기가 들어있고 그록빌드는 빠져있음. 안 맞추고 더하면 비교가 망가짐.
표본이 작업당 3회뿐이고, 머신이나 시스템 프롬프트, 웹 도구가 CLI마다 다름. 그래서 아주 정확하진 않음!
달러는 환산이고 실제는 구독임.
그래도 느낌이 아니라 CSV랑 출력 파일 맞춰본 숫자라
다음엔 어디를 줄일지 감이 좀 오는듯..
물론 헤르메스 모바일 짱짱맨이라
요즘 헤르메스 위주로 쓰고있긴함 ㅋㅋ
근데 생각보다 클로드 가성비 좋아서
클로드 쪽에서 작업 좀 더 할까 고민중….
갑오징어 retweeted
그록봇 개비싼거 증명 ㅋㅋ
같은 작업 테스트 시켰더니 토큰이 5배 넘게 차이남..📊
그록봇 쓰면 쓸수록 연비가 너무 안좋길래
같은 일 시켜도 토큰이 왜 이렇게 다른지 한번 재봄.
CLI가 진짜 더 싼가 싶기도 하고..
숙제는 파일 분석이랑 (CSV 숫자 다섯 개), 웹 조사 (애드센스 거절 사유 요약), X 스레드 초안 3개.
각 3번씩, 되도록 30분 간격, 매번 새 세션으로.
입력 파일이랑 지시문은 같게 맞춰둠.
테스트는 그록봇, 헤르메스+Sonnet 5.5, 헤르메스+GPT 6.1 Terra, 박스 Grok Build CLI(grok-4.7), 박스 Codex CLI(gpt-6.1-terra), 클로드코드 CLI 요렇게 해서
같은작업 토큰 사용량 비교해봄!
(캐시나 환경에 따라 다를 수는 있음!!)
총평부터 말하면 이번엔 클로드코드가 제일 가볍고 빨랐음.
토큰 39만, 같은 단가로 $0.36, 회당 17.5초.
테스트 9회차까지 합친 토큰은
클로드코드 39만 / 코덱스 Terra 80만 / 헤르메스 Terra 105만 / 그록빌드 140만 / 헤르메스 Sonnet 177만 / 그록봇 206만
🚨상세내용
- 토큰
클로드코드 39만
코덱스 Terra 80만
헤르메스 Terra 105만
그록빌드 140만
헤르메스 Sonnet 177만
그록봇 206만
→ 그록봇이 클로드코드보다 약 5.3배
- 비용 (같은 단가 환산)
클로드코드 $0.36
코덱스 Terra $0.64
헤르메스 Terra $0.88
헤르메스 Sonnet $1.44
그록봇 $1.72
그록빌드 $1.78
- 속도 (회당 평균)
클로드코드 17.5초
그록봇 30초
코덱스 37초
헤르메스 Sonnet 46초
헤르메스 Terra 53초
그록빌드 139초
(헤르메스 Sonnet은 20초·30분 짜리 2회 시험 평균.)
표준단가로 보면 코덱스랑 헤르메스 Terra가 더 싸 보임.
그래도 구독 안에서는 얼마 나갔다기보다 한도를 얼마나 깎았나에 가깝긴 함..
캐시 세는 방식이 도구마다 다른건 감안해야할 부분!
코덱스는 입력 숫자에 캐시 읽기가 들어있고 그록빌드는 빠져있음. 안 맞추고 더하면 비교가 망가짐.
표본이 작업당 3회뿐이고, 머신이나 시스템 프롬프트, 웹 도구가 CLI마다 다름. 그래서 아주 정확하진 않음!
달러는 환산이고 실제는 구독임.
그래도 느낌이 아니라 CSV랑 출력 파일 맞춰본 숫자라
다음엔 어디를 줄일지 감이 좀 오는듯..
물론 헤르메스 모바일 짱짱맨이라
요즘 헤르메스 위주로 쓰고있긴함 ㅋㅋ
근데 생각보다 클로드 가성비 좋아서
클로드 쪽에서 작업 좀 더 할까 고민중….
🎣 AI발 '노동 해방', 월급 아닌 유희를 위해 일하는 삶이 온다고 한다.
한국경제 11월 4일 기사에서 철학자 닉 보스트롬이 한 말이다.
AI의 위험을 다룬 《슈퍼인텔리전스》를 쓴 그는 사람들이 디즈니랜드에서 뛰어노는 아이들처럼 생계 걱정 없이 살게 될 거라고 했다.
기사를 읽고 먼저 찾은 건 월급 대신 생활비를 어떻게 마련하느냐였다.
내가 읽은 범위에서는 그 내용이 나오지 않았다.
일이 줄어든다는 예측은 이미 한 번 빗나간 적이 있어서 확인해 봤다.
1930년 경제학자 케인스는 100년 뒤인 2030년이면 사람들이 주 15시간만 일할 거라고 예측했다.
주 15시간이면 1년에 780시간이다.
2025년 OECD 평균 연간 노동시간은 1,736시간으로 그 두 배가 넘고, 한국은 1,833시간이다.
영국 경제사학자 니컬러스 크래프츠가 2022년 논문에서 이 예측을 다시 따져 봤다.
일하는 시간은 케인스 예측만큼 줄지 않았지만, 스무 살 남성이 평생 쓸 수 있는 여가와 가사 시간은 1931년에서 2011년 사이 약 58% 늘었다.
가장 큰 이유는 은퇴 기간이 4.6년에서 16.4년으로 길어진 것이다.
크래프츠는 길어진 은퇴 기간의 생활비를 일하는 동안 쌓은 저축으로 마련해야 한다고 설명했다.
일하는 기간이 줄면 노후를 위해 모아 둘 시간도 같이 줄어든다.
한국은 지금도 66세 이상 노인 빈곤율이 39.7%로 OECD에서 가장 높고, OECD 평균 14.8%의 2.7배다.
AI 때문에 일이 사라진다는 기사라면, 월급 대신 생활비를 어떻게 마련하는지 한 줄이라도 나와야 하는 거 아닌가 생각한다~
💡 AI가 그만큼 생산성을 올려 주면 모를까, 지금 같은 노동 해방은 노인 빈곤으로 이어지지 않을까 싶다!
!["AI발 '노동 해방'…월급 아닌 유희 위해 일하는 삶 온다" [글로벌인재포럼 2026]](https://pbs.twimg.com/card_img/2119029359956926464/u7zmEhPq?format=jpg&name=800x419)
🔐 정부가 AI 에이전트 보안 안내서를 냈는데, AI를 쓰는 직장인이 할 것 3가지.
11월 6일 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원이 「에이전틱 AI 제로트러스트 안내서」를 냈다.
제로트러스트는 AI든 사람이든 처음부터 믿지 않고 쓸 때마다 다시 확인하는 보안 방식이다.
출처는 과기정통부 보도자료와 한국인터넷진흥원 누리집의 안내서 원문이다.
핵심 독자는 기업의 보안 담당자와 IT 설계자지만, 안내서는 일반 직원의 행동도 짚었다.
직원이 AI에게 권한을 너무 넓게 열어 주거나, 출처를 모르는 외부 도구를 붙이거나, 민감한 내용을 AI 입력창에 그대로 넣으면 조직 전체의 보안 위협이 될 수 있다는 것이다.
직원용 지침은 회사 보안 담당자가 따로 만들라고 권해서, 아래 3가지는 안내서 내용을 일상 업무로 바꾼 것이다.
1️⃣ AI에게 주는 권한은 그 일에 필요한 만큼만 준다
AI의 권한이 일을 맡긴 사람의 권한을 넘어서는 안 된다는 원칙을 세우라고 한다.
공격 예시에서는 사내 문서를 요약하던 AI가 외부에서 온 메일을 읽다가, 본문에 숨겨 둔 내부 인사 데이터를 외부 주소로 보내라는 지시를 업무 지시로 알아듣고 실행하려 한다.
데이터 영구 삭제처럼 되돌릴 수 없는 행동은 AI가 알아서 처리하지 않고 사람의 승인을 받게 하라고도 한다.
그래서 AI에 메일이나 드라이브를 연결할 때는 전체 대신 그 일에 필요한 범위만 열어 주고, 삭제와 결제는 내가 마지막에 확인하게 둔다.
2️⃣ 출처를 모르는 외부 도구는 AI에 붙이지 않는다
안내서는 AI가 연결하는 회사 밖 도구와 서비스도 관리해야 할 대상으로 넣었다.
AI에 붙여 둔 플러그인이나 앱이 있다면 누가 만든 건지부터 확인하고, 출처를 모르면 쓰지 않고 회사가 허용한 것만 쓴다.
3️⃣ 민감한 내용은 AI 입력창에 그대로 넣지 않는다
고객 정보, 내부 자료, 비밀번호는 AI 입력창에 그대로 붙여 넣지 않는다.
회사에 AI 사용 지침이 있으면 그 범위 안에서만 쓴다.
💡 정부의 보안 안내서는 결국 AI에 맡길 범위와 내 승인이 필요한 일을 미리 정해 두라는 것이다.
갑오징어 retweeted
중국이 미국을 베껴서 성장했기 때문에 미국이 멈추면 중국도 멈출 수 밖에 없다라…
일본의 메모리 반도체 기술을 베껴서 일본을 제끼고 글로벌 1위가 된 나라가 어디 있더라…
중국은 국가 주도로 AI 인프라 공급을 하고 국가 행정 및 국민들의 생활 수요에 토큰을 통합하면서 공급/수요를 병진시키며 끌어올리고 있습니다.
엘 사예드 미시간 상원의원 당선자는 미국이 AI 투자를 중단하고 AGI/ASI 추구를 막아야한다고 주장하면서 중국은 미국 모델을 베낄 뿐이니, 미국이 중지하면 중국이 따라올 수 없고(제트 보트와 보트에 매달려 달리는 수상 스키어 비유) 중국도 같은 인류이므로 ASI가 인류를 파괴하는 데 동참하지 않을 것이니 미국이 먼저 총칼을 내려놓으면 중국과도 협력할 수 있다고 주장합니다.
이런 주장이 현재 미국 민주당 일각에서 목소리가 높아지는 듯 하죠.
하지만 이게 얼마나 현실에 부합할 것인지, 확신하긴 어렵네요. 100년의 원한으로 절치부심하는 중국의 민족적 자부심이 과연 그들을 영원히 2등 국가, 2류 국민으로 남게 할까요?
각자 생각해보는 것도 좋을 것 같습니다.
와이프 없는 이틀은 생각보다 바빴다.
밥을 먹으면 설거지가 남았다.
빨래를 돌리면 개야 할 빨래가 남았다.
청소하고, 밥하고, 시골집 갈 짐을 싸다 보니 하루가 갔다.
어제 HELL YEAH를 외친 남자는 오늘 빨래를 개고 있다.
없으니까 오히려 더 바쁘다.
오늘은 아들과 둘이 시골집에 하루 자러 왔다.
아들은 시골집을 좋아한다.
옆집에 또래 동생이 있다.
창고도 있고, 캠핑 트레일러도 있다.
둘은 만나면 게임기 대신 창고와 트레일러를 들락거린다.
옆집에서도 자기 아이가 게임만 하다가 우리 아들이 오면 밖으로 나간다고 좋아한다.
여기엔 도시에서 못 보는 것들이 있다.
비가 오면 청개구리가 나오고, 풀숲엔 메뚜기와 사마귀가 있다.
해가 지면 화로에 불을 피우고 마시멜로를 굽는다.
아들 가진 집들과 얘기해 보면 다들 비슷한 말을 한다.
초등학교 5, 6학년쯤 되면 부모를 따라다니지 않는단다.
가자고 해도 안 가고, 방에 틀어박히거나 친구들하고만 논단다.
그날이 오면 나는 그렇게 바라던 육아에서 해방된다.
그런데 막상 오면 서운할 것 같다.
와이프 없이 혼자 있고 싶다가도, 막상 떠나면 심심해지는 것처럼.
언젠가는 아들이 혼자 설 수 있게 보내 줘야 한다.
그날이 오길 바라면서도, 오지 않기를 바란다.
그래서 지금이 소중하다.
시골집이든 어디든, 아들이 가자고 할 때 같이 갈 생각이다.
따라다녀 주는 동안은, 내가 따라가면 되니까.
와이프님이 드디어 오늘 서울로 1박 2일 놀러 가셨습니다! HELL YEAH!!!!!
기차역까지 모셔다드리는 길이었다.
"시골도 이렇게 추운데 서울 가면 더 춥겠지?"
"당연히 더 춥지. 여기보다 북쪽이잖아."
"근데 서울 사는 친구가 그러는데, 거기 애들은 추워도 코트 입는대."
"서울 애들은 피부가 다르니? 거기도 추우면 패딩 입어."
"그래서 얇은 걸로 여러 겹 입었는데 어때? 괜찮아?"
"응."
"옷 때문에 뚱뚱해 보이진 않아?"
"응."
"화장은 자연스럽게 잘된 것 같아?"
"응."
"아 좀 보고 얘기해 봐. 보지도 않고 어떻게 알아?"
한 번 쳐다봤다.
"괜찮아."
"가면 젊은 애들도 많을 텐데 나이 들어 보이진 않지?"
"응."
"아니 근데 어디서 이렇게 발냄새가 나???"
나는 손발에 땀이 많은 편이다.
그래서 크록스를 좋아하고, 차에 타면 신발을 반쯤 벗어 둔다.
오늘도 반쯤 벗고 있었다.
"아.. 바로 신을게."
'응'만 네 번 하던 내가 처음으로 성의 있게 대답했다.
기차가 떠났다. 와이프도 떠났다.
이제 1박 2일 동안 신발은 마음껏 벗어 둘 수 있다.
오늘 밤은 화장실 말고 거실에서 엑스한다!!
🔍 「学歴問わず初任給30.3万円」のミスミ、給与に差がつくのは入社1年後からのようです
韓国で「ミスミが学歴を問わず初任給を月30万3,000円に統一した」という記事が出ていたので(日経の報道を引いたものです)、採用ページを直接開いて確認してみました。
学部卒の欄には「基本報酬 月額303,000円(みなし残業代 月額39,380円を含む)」と書かれています。
みなし残業20時間分が最初から含まれた金額で、これを除くと26万3,620円になります。
なお、この欄が記事の言う「学歴問わず」の新しい募集枠のものかまでは、確認できていません。
厚生労働省の令和7年賃金構造基本統計調査では、大卒の初任給の平均は26万2,300円でした。
この初任給は、所定内給与から通勤手当を除いた額で、時間外手当や賞与は含まれません。
みなし残業代を除くと、ミスミの金額は大卒の平均とほぼ同じ水準です(完全に同じ条件の比較ではありません)。
同じ調査の高卒の平均は20万7,300円で、ミスミの学部卒の金額は高卒の平均より約27%高い計算です。
その代わり、差は入社後につけるようです。
2026年春入社の社員から、1年目の評価結果で給与に差をつける仕組みになりました。差の大きさは公開されていません。
では韓国はどうかというと、会社の規模で差がつく幅が日本より大きく出ていました。
1️⃣ 日本の初任給には「学歴」の差がある
日本全体の平均では、大卒の初任給は高卒より約26.5%高くなっています。
2️⃣ 韓国では「会社の規模」の差がさらに大きい
韓国経営者総協会(KEF)が、2023年の29歳以下・大卒・常用職の新規入社者の年収(時間外手当を除く)を日韓で比べました。
各国の従業員10〜99人の会社を100とすると、韓国の大企業(500人以上)は149、日本の大企業(1,000人以上)は114でした。
大企業の区分が違うので単純には比べられませんが、規模による開きは韓国のほうが大きいようです。
3️⃣ 韓国でも、採用の入り口を広げる動きが出ています
SKハイニックスは2026年6月の新入社員募集で、学歴要件をなくしました。
韓国電力公社は2025年から高卒採用を10倍に増やし、高卒も大卒と同じ職級で採用しています。
ミスミも似た動きで、募集要項の初任給を学歴で分けない形にした、と報じられています。
就活中の方は、求人の初任給を見るとき、次の2つも確認してみてください。
①みなし残業代を含んだ金額か
②入社1年後の評価が給与にどう反映されるか
同じ数字でも、中身が違って見えてきます。
✅ ミスミを見る限り、学歴による差がなくなるというより、差をつける場面が入社時の初任給から1年目の評価に移っているように見えます。
