将来の選択肢が広がる学部合同説明会
AIリストラ時代、入試難易度の高い大学を出た文系は安泰なのか?
AIによってホワイトカラーの仕事が大きく変わろうとしています。
一方で、「入試難易度の高い大学を出ているから大丈夫」「文系だから技術的なことは分からなくてもいい」といった、大学入試時点の序列を重視する考え方もあります。
しかし、AI時代に企業が必要とするのは、入試時点の偏差値や大学名だけではないでしょう。
読解力、論理力、情報整理力、データを扱う力。そして、自分の専門外であっても、技術や産業構造を理解し、全体像を捉えて判断する力。
例えば半導体について、調達論だけで考え、国内の製造能力、技術、人材、装置・材料、サプライチェーンなどがどうつながっているのかを理解できなければ、産業構造を捉えているとは言いにくいでしょう。
さらに、自分が理解できない内容を「三流理系」と揶揄したり、首都圏の大学を基準に地方国立大学を見下したりする姿勢まで見られるとしたら、なおさら考えさせられます。
AIは首都圏か地方か、国立か私立か、文系か理系か、大学の入試難易度が高いか低いかを見て仕事を奪うわけではありません。
問われるのは、その人が実際に何を理解し、何を判断し、どんな価値を生み出せるのか。
もちろん、文系人材が全く不要になるという話ではありません。
むしろAI時代には、文系人材にもこれまで以上に高い読解力、論理力、情報整理力、データリテラシー、そして技術や産業構造を理解する力が求められるのではないでしょうか。
「文系だって必要だ」というなら、なおさら考えてみたいところです。
AI時代に使える文系人材とは、どのような人なのか。
そして、入試難易度や大学名に依存し、読解・論理・情報整理・産業構造の理解が弱い人材は、AIリストラの対象になりやすいのではないか。
大学入試での序列と、AI時代に企業から必要とされる人材価値は、本当に同じなのでしょうか。
AIによって情報整理や定型的な分析が自動化されるほど、重要になるのは、単なる知識量ではなく、幅広い知識を持ち、それらを異分野横断でつなげて全体像を捉え、判断できる力でしょう。
エデュをみていると、それができない文系者が多い気がします。
> 「文系だって必要だ」というなら、なおさら考えてみたいところです。
AI時代に使える文系人材とは、どのような人なのか。
少なくとも、エデュに投稿している文系者は、使い物にならなさそう。
妄想+感想文しか投稿できないし…
>妄想+感想文しか投稿できないし…
「自分が知っている範囲」が「社会全体」になるイコール思考だからですよ。
例えば、
東京には企業も人材も集まっている
↓
東京には多様な人材がいる
↓
東京なら新産業が生まれる
↓
東京のAI失業者は東京で吸収されるべき
という流れ。
最初の「東京には人材が集積している」は一定の事実ですが、そこから後ろは仮説です。
ところが、このタイプの思考では、
事実 → 仮説 → 結論
の境界が曖昧になります。
だから本人の中では「説明した」つもりになる。
私文の一問一答学習の典型例では?
でも、現実の産業や経済は一問一答ではありません。
「AだからB」の間に、本当に因果関係があるのか。反対の事例はないのか。データで検証できるのか。
そこまで考えて初めて、知識が「思考の道具」になるのではないでしょうか。
>願望+単純な論理でしか投稿できないし…
「自分が知っている範囲」が「社会全体」になるイコール思考だからですよ。
例えば、
東京ではAI化でリストラされる事務員が多数発生する
↓
田舎は現業の人手不足が深刻だ
↓
東京でリストラされた事務員が大量に田舎に移動し、田舎の現業の人手不足を解消する
↓
地方創生が行われる
最初の「東京ではAI化により大量の事務員のリストラが行われる」は一定の事実ですが、そこから後ろは仮説です。
ところが、このタイプの思考では、
事実 → 仮説 → 結論
の境界が曖昧になります。
だから本人の中では「説明した」つもりになる。
三流理系の一問一答学習の典型例では?
でも、現実の産業や経済は一問一答ではありません。
「AだからB」の間に、本当に因果関係があるのか。反対の事例はないのか。データで検証できるのか。
そこまで考えて初めて、知識が「思考の道具」になるのではないでしょうか。






























