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。