大卒の文系人材のうち約30万人が職に就けない

私自身はそのMARCH辺りのレベルの私大の理系側ですね。
もうとっくの昔に卒業して今の生活には普通に満足してますから、私自身の学歴などは別にどうでも良いのですけどね。

まぁ、そんな事はどうでも良くて問題は子や孫世代の進学をどう考えるかのお話です。
このスレとか見ている人達って自分自身がどうこうよりはそういう視点でしょう？
自分世代とこれからでは全く世界が変わってしまう可能性も高いのですから。

> そのスタンスだともうあなたが主張しているように駅弁とかに進学した時点でもうダメ。入学後にDSを含めて何を学ぼうと無駄ということですよ。

？？？
早慶の東大、京大ギリ落ちをセーフにしているのは、理数系の勉強を高校まではしっかりしているからだよ。それ以外の文系は高校でついていけず早々と理数系の勉強をあきらめているからだよ。
その点でいえば、地方国立は理数系学部の定員が多いし、できの良し悪しはあれど文系も理数系の勉強を捨てていないからセーフだね。
日本の生産性が低いのは、文系ホワイトカラーの生産性の低さが主要因だから、この解消をDXで加速したらMARCH以下の私立文系卒はやばいよ。早々にリスキリングの取り組んだほうがいいかもよ。

いったい何を学べばいいのか。

あなたの理系素養は文系の話でしょう？

東大、京大のギリ不合格レベルの文系でないと理系の素養がないなら、国公立文系も同じことでは？

地方国立何理系定員が多いことは何も関係ないでしょう。

私大文系を攻撃してる人は数学的素養のない人は役立たないと言いたいのだろうけど、
marchの附属以上の数学の問題を解いたことがある人はどれくらいいるのかな？少なくとも附属を攻撃するのは、自身か子供が受かってから言って欲しい。

DSリテラシーの話を何百回とコピペする人がいるけどＩパス、G検、DS検定と比較して難易度がどうなのか、教えて欲しい。受けてないから分からないかな?
ちなみに上記のいずれも私大文系でも楽々受かるレベル。

AI云々言う人は、当然スマホにいくつか生成AIをインストールしてますよね？AIの限界をAI自身に聞いてみて下さい。そして、それに対するあなた自身の見解を明らかにして下さい。

＞AIの限界をAI自身に聞いてみて下さい。

これは全く意味が無いのですよ。
実際に数年前から業務でAIを使っている人の方が感覚として理解出来ると思います。

ここ数年のレベルでもAIの進歩は著しい。
研究開発などの最先端のレベルではなくても、実際にある程度使っていたら普通に理解出来ると思います。

割と率直に言って新卒レベルのスキルの人間にベースラインの教育をしてから仕事を振るくらいなら、AIを使って自己解決してしまった方が余程早いみたいなケースはザラになって来てますよ。

新卒のボリュームゾーンはMARCHよりは上くらいの職場です。

＞私大文系を攻撃してる人は数学的素養のない人は役立たないと言いたいのだろうけど、

実際、AI時代の基礎中の基礎であるDSリテラシーレベルすら修了できない人間が、「数学的素養は要らない」と言い張ってる構図がもう終わってる。最低限の確率・統計に拒絶反応を示す時点で、AI時代の土俵にすら立てていない。


＞marchの附属以上の数学の問題を解いたことがある人はどれくらいいるのかな？少なくとも附属を攻撃するのは、自身か子供が受かってから言って欲しい。

「習った」と「使いこなせる」は別物。DSリテラシーレベルですら修了できない層に、MARCH附属の看板だけで“学力の担保”があるとは到底言えない。


＞DSリテラシーの話を何百回とコピペする人がいるけどＩパス、G検、DS検定と比較して難易度がどうなのか、教えて欲しい受けてないから分からないかな? ちなみに上記のいずれも私大文系でも楽々受かるレベル。

「IパスやG検、DS検定は私大文系でも楽々受かるレベル」などと胸を張られても、それは“楽に取れる資格しか取ってない”という自己紹介でしかない。しかもそれらはすべて“DSリテラシー”の一部断面を切り取ったものであって、統計・データ処理・AI倫理・モデル運用といった全体像に触れてすらいない。単発検定の合格証をコレクションして「AI時代に通用する」と勘違いしているなら、それはもう“紙の鎧”で戦場に出ている状態だ。

そもそも本当にDSリテラシー相当の内容を身につけているなら、そこを揶揄するのではなく、「あれは初歩だから次の段階へ進もう」という話になる。何百回と聞かされてうんざりするのは、“何百回言われてもまだできていない人間”の証左。耳が痛いなら、それはむしろ必要なことが言われているという証拠だ。

＞AI云々言う人は、当然スマホにいくつか生成AIをインストールしてますよね？AIの限界をAI自身に聞いてみて下さい。そして、それに対するあなた自身の見解を明らかにして下さい。

「AIを語るならスマホにいくつか生成AIをインストールしているはずだ」「限界をAI自身に問え」といった主張は、一見実用主義的に見えて、その実、概念理解とメタ認知の欠如を露呈している。


まず、生成AI（Generative AI）は確率的言語モデルであり、その出力は統計的パターンに基づく**事後尤度最大化（maximum a posteriori estimation）**によって生成されるにすぎない。
つまり、AIに“自身の限界”を問うという行為は、因果推論や自己参照的評価能力を持たないアルゴリズムに対してメタ認知的応答を期待するという、構造的な誤解である。
LLM（Large Language Model）には、自己の性能を客観評価する能力も、目的論的意図も存在しない。

また、スマホにアプリを入れて「使っているかどうか」を基準に語るのは、技術活用のリテラシーをUXレイヤーに矮小化した議論であり、機械学習の応用設計やAI倫理、データガバナンスといった中核的素養からは程遠い。ツール利用の有無と、技術の本質的理解は相関しない。

本当にAIの限界を論じたいのであれば、**トレーニングデータのバイアス、zero-shot generalization、アライメント問題（AI alignment problem）**などの構造的論点に踏み込む必要がある。「触ったことあるかどうか」を問うレベルで議論を止めているうちは、生成AIに“使われる側”からは抜け出せない。