韓国2040年、大学修学能力試験（修能）　　　　　　廃止へ 画一的で日本の共通テストも廃止すべき？？

成長記録を足すかどうか以前に、共通の最低基準と各大学の選抜思想をどう分離設計するか、そこが本質だと思います。

かつての日本は全ての科学技術分野で覇権を争う国だったが、現在の日本は「全方位型」から「特定分野特化型」へシフトせざるを得ない状況で、全方位で総合優勝を狙える科学技術超大国からは脱落したのは認めざるを得ない。

日本のハードウェア技術は総合的には依然として世界1位を争うレベルだが、今後にますます重要となる生成AIを中心とするIT分野では総合的に評価して世界で二流で、この分野は本当に危機感を持って早急に強化する必要があると思う。

その認識自体は妥当ですが、だからこそ全方位か特化かという国家戦略と、最低基準の担保と大学ごとの選抜思想を切り分けないまま入口設計を語ると、分野選択の失敗がそのまま人材選抜の歪みに転写されると思います。

日本なんかそれすら単独で作れない。高市政権になってやっと産官学の研究開発に予算を割くようになったが、米国や中国からの周回遅れは取り戻せないところまで離されてしまった。日本に残された逆転の秘策は、AI型量子コンピューターの創出だろうが、予算が米中の１０%程度ではあまりにもハンディが大きすぎよう。

高市政権になってやっと、という認識自体がかなり危ういと思います。予算を積めば産官学が自動的に噛み合い、周回遅れが縮まるほど、研究開発は単純ではありません。

むしろ問題は、危機感を煽る言説だけが先行し、時間軸と失敗耐性を無視した成果主義が強まっている点です。短期間で追いつく、逆転の秘策がある、国家意思で一点突破する。こうした発想は、過去の日本が繰り返し失敗してきたパターンでもあります。基礎研究と人材育成は、号令と重点配分では動きません。

AI型量子コンピューターを掲げるのも象徴的です。技術的には未確定要素が多く、世界的にも勝ち筋が見えていない分野を、国家プロジェクトとして掲げること自体が政治向けの物語になりやすい。研究現場から見れば、必要なのは看板ではなく、途中で成果が出なくても切られない環境と、地味な基盤研究を続けられる厚みです。

米中との差が開いた理由は、予算規模だけではありません。長期にわたって人を抱え、失敗を蓄積し、分野横断で知が循環する構造を作れなかったことです。そこに手を付けず、特定技術に希望を託すのは、戦略というより願望に近い。

本当に日本の研究力を立て直したいなら、政権の色や威勢の良い技術名ではなく、誰が失敗しても生き残れるか、どれだけ遠回りを許せるかという制度設計から始めるべきです。そこを飛ばしたままの強化論は、また同じ場所で失速すると思います。

各国の政府はAIの重要性を意識して国を挙げて取り組んでいる。
日本は少なくても国民が実感できるレベルでの対策は行ってはいない。企業レベルでの取り組みはあっても国は積極的に対策を講じていない。
韓国を揶揄する前に自国の政府はその入り口にもいないという危機感を感じる。

危機感そのものは共有します。

各国がAIを重視している、というのは事実。でもそれを国が何か号令を出していないから遅れている、という理解はかなり雑です。AI分野で実装が進んでいる国ほど、国が前に出て全部やっているわけではない。むしろ人材の厚み、研究者の流動性、失敗しても次に行ける市場構造が先にあって、その結果として企業や大学が勝手に走っている。

日本で国民が実感できる対策がない、というのも評価軸が曖昧です。基礎研究や計算基盤、人材育成は本来、生活実感とは切り離されるもの。そこを見せるために派手な旗を立て始めたら、それこそ研究は歪む。

韓国との比較も同じ罠に落ちています。国家戦略を掲げること自体が前進ではない。重要なのは、その後に失敗した研究者が切り捨てられずに残れるか、途中で成果が出なくても研究が継続できるか。その制度設計を日本は長年サボってきた。そこが核心です。

入口に立っていないのは政府ではなく、短期成果と可視的対策しか評価しない社会の側。国がもっと前に出ろ、という要求だけでは、この国の研究力は何も変わらない。むしろまた同じ誤りを繰り返すだけだと思います。

汎用的なAIはネットの大規模経済圏向けなどごく一部の需要だけだ。元々Googleやマイクロソフトの事業領域で彼らの競争だ。そこに割って入るつもりなら汎用AIの競争に割って入らないといけない。
しかしほとんどの用途はあらかじめ範囲を限定したAIで十分。大学入試ならそれに特化したAIで良く韓国でも作れるのではないか。それで十分だ。
またプロが求めるのは９２点ではダメで１００点出ないといけない。例えば人命を預かる医療分野を考えればわかるだろう。８％も間違えたら何人死なせることになるのか。自動運転でもそう。中国が大好きな二足歩行ロボットでも同様に高い精度が求められる。これらを汎用AI一つで全て対応させるというのは無駄だと思う。費用が天文学的にかかる。それは天文学的な電力と天文学的な自然への負荷がかかる事を意味する。従い、その開発に強く反対