理系学部の選択肢

②〜⑤は、日本がこれまで培ってきた技術や産業基盤を活かせる分野。

大学でも、こうした分野を学ぶ選択肢は重要になりそうですね。

＞③センサー・制御


理系の優秀層が医学部に流れがちなのは、理由の一つとして収入面もあるでしょう。

この分野では、キーエンスなどが該当します。
キーエンスはファブレス型のメーカーで、一般的な製造業とはビジネスモデルが異なりますが、非常に高い収益性を実現しています。

日本がこうした分野で理系人材を確保していくには、単に「理系に進もう」と呼びかけるだけでなく、技術者の専門性が適切に評価され、年収に反映される構造、そして企業側がそれを実現できる収益構造を作ることも重要と考えます。

トヨタの平均年収が1,000万円を超えたこともニュースになっていましたが、大卒以上の社員より高卒の社員の方が多い中で、この水準を実現しているのは、さすがだと感じます。

さらに興味深いのが、キーエンスの主要顧客の一つがトヨタ系であることです。

トヨタのような製造現場があり、そこにキーエンスのセンサーやFA機器などの高付加価値製品が入り、それがまた生産性や付加価値の向上につながっていく。

こうして見ると、日本の製造業の中で技術と収益が循環していることが分かって、なかなか面白いですね。

キーエンスの製品は比較的高価なので、これまで導入を見送っていた企業もあるでしょう。

一方で、今後は人手不足に加えて、AI・DXによるホワイトカラーの業務効率化や、いわゆる「黒字リストラ」も進んでいく。企業にとっては、人を減らすだけではなく、浮いた人手を含めて業務そのものを自動化・省人化していく必要が出てきます。

そう考えると、企業収益や設備投資が改善していけば、センサーやFA機器などへの投資も広がる可能性があります。

「人を減らす」だけではなく、「人に依存しない生産システムを作る」方向に経済が動けば、キーエンスのような高付加価値メーカーにも追い風になりそうですね。

>まず「フィジカルAIをヒューマノイドだけで測るのも違う」と言いながら、結局は昨年の「中国のヒューマノイドが日本より進んでいる」というMさんの主張を起点に、日本側の「部品が強い」「フィジカルAIはヒューマノイドだけではない」という議論を批判しています。



「既存技術が強いこと」と「次の製品カテゴリーで先行すること」は別の話ですよね。

ここを分けて考えないと、議論が噛み合わなくなります。

「投稿者:中の人」は、どちらかというと、この2つを混同している様に思います。

「既存技術が強いこと」と「次の製品カテゴリーで先行すること」は別の話ですよね。

「トヨタがEVで慎重だった＝自動車メーカーとして劣っている」わけではありません。

同じように、 「中国のヒューマノイドが先に実装されている＝日本のロボット技術が劣っている」ということでもありません。

むしろ日本には、産業用ロボット、FA、サーボ、減速機、センサー、工作機械など、ヒューマノイドにも応用可能な技術基盤があります。

①のヒューマノイドについては、「トヨタのEV戦略と似ていて、既存の強みと次世代カテゴリーの市場投入の速さは別問題」

と整理すると、かなり分かりやすいです。

>ヒューマノイドが日本より遅れていると言われたら部品が強いと言う



何を言いたかったの？

中国のハーフマラソンロボットを、そこまで大きく持ち上げる必要があるのかな？

そもそも、ヒューマノイドにとって「21km走れること」が、どれほど重要な性能なのでしょうね（笑）