AI時代、日本の人材配分はこのままでいいのか？

首都圏では、将来的に事務職が約200万人余剰になるとの予測もあります。

「大卒だから事務職」という発想自体が、AI時代にはもう持続しない。

大卒者であっても、基礎的なデータリテラシーすら身につけておらず、他に専門性もないのであれば、人手不足が深刻な製造・物流・保全などの現場で働くことも含め、学歴ではなく本人の能力・適性に応じて人材を配置していく必要があると思います。

製造業は自動化が進んでも、人を完全に代替できるわけではなく、量産・組立・検査・設備保全・物流など、依然として人の投入が必要な領域もあります。

特に日本では、少子化によってこうした現場人材そのものが不足していくことが予想されます。

だからこそ、「大卒者を事務職に置く」のではなく、フィジカルAIの時代に、限られた労働者をどこで最も価値を生み出せるかという視点から、産業構造そのものを見据えた人材配置が必要だと思います。

高校では文系3教科に特化し、理科は生物基礎・化学基礎程度、物理は履修していない。

大学でも基礎的なDSリテラシーすら身につけていない。

その教育歴を考えれば、AI・ロボット・半導体・制御など、周辺を支える技術職への転換だとしても、「リスキリングすれば何とかなる」と一律に考えるのは、いささか楽観的すぎるのでは？

>「リスキリングすれば何とかなる」と一律に考えるのは、いささか楽観的すぎるのでは？


中学数学講座や中学理科講座から設け、中学・高校の学習内容まで遡って、基礎から体系的に学び直すカリキュラムが必要です。

「大学とは何を勉強するところなのか」という疑問はいったん置いておきましょう。

中学・高校で身につけるはずだった基礎から大学で教育し直すことまで大学の役割になるのなら、それもまた大学で学ぶ意義なのかもしれません。

>中学数学講座や中学理科講座から設け、中学・高校の学習内容まで遡って、基礎から体系的に学び直すカリキュラムが必要です。


それでも、工業高校で身につける実践的な技術教育の水準には、なかなか届かないでしょうね。

>「リスキリングすれば何とかなる」と一律に考えるのは、いささか楽観的すぎるのでは？



そうですね。
「リスキリングすればいい」と簡単に言う人もいますが、そもそも誰もが数学や物理を理解できるわけじゃない。

私文しか選択肢のなかった人に、「AI時代になったのだから理系スキルを身につければいい」と言っても、そう簡単な話ではないでしょう。

まして、エッジAIのようにこれだけ話題になっている技術についてすら、「そもそも何なのか」を理解するところからつまずいているのであれば、リスキリング以前の問題です。

「リスキリング」という言葉だけで、能力差や学習履歴までリセットできると思わないことです。

だから
高卒で人間にしか出来ない労働力の賃金を上げる必要があるんですよ。
若くして働くことにシフトでき、そこからの税金が入れば回る社会もあると思います。
いまは何らかの大学を学もないのに目指し、卒業するまで遊ばせている。

意味のない大学を減らし職業訓練高校を増やし、卒業後につく職種に尊厳が集まるようにポーナスを高くする事が必要かな。公共、福祉は無くてはならないのに成り手も少ないから。

少子化だけど税金が上振れしてるなら使うべきはご老人ではなく、若い人ですよ。

>日本も、AI・ロボット時代にどれだけ希少な技術的価値を生み出せるかを基準に、報酬や人材配置を見直す必要があるのではないでしょうか。
会議・承認・調整に人件費を使い続ける組織から、AI・ロボット・半導体・制御・製造など、実際に競争力を生み出す領域へ、人と資金を大胆に移していく。

まあ、AI化ロボット化は必要なんですけれども、それと同時並行でAI税ロボット税を課して少しづつ増やしていき、それを財源にして、ベーシックインカムを漸増していく、という構想が世界の趨勢です。
AI化ロボット化は生産を効率化させ、コスト削減につながるが、その分、失業者を生み、需要を収縮させるからです。
それを回避するには、ベーシックインカムが必要です。
ベーシックインカムを漸増させていくなかで、経済にどういう需要が生まれるかは、未知の領域です。
AI化ロボット化によって、単純労働から解放され、既成産品が安く手にはいるようになった世界で、人々が欲望する商品、サービスは何か?
この問いに解答できるビジネスマンが、AI化ロボット化の後に成功できる者たちです。
AI税ロボット税の漸増なしで、AI化ロボット化を進めた場合、経済は需要収縮で破綻します。

経済学の常識です。