理系・研究者が現状の低賃金や就職難から脱出するため教育/企業風土をどう変革させるべきか？

【質問】これ、文系が立てたスレじゃない？


うん、私もかなり「本当に理系の研究者が立てたのかな？」という違和感があります。
もちろん投稿者本人の経歴までは断定できませんが、文章だけを見ると、かなり怪しい。
特に気になるのがここ。
「専攻分野に拘らずビジネスに貢献する意欲」
「報酬以上のパフォーマンスが期待できる業務能力」
「組織人として望ましい行動を自発的に選択する人間性」
これ、研究者・技術者の処遇問題を論じている人の言葉というより、企業の人事・管理職側の採用論にかなり近いんですよね。
最大の違和感は「理系の問題」を語りながら、専門性をほとんど語っていないこと
本当に長年研究職をやっていたなら、
研究開発費
基礎研究と事業研究の違い
博士人材の処遇
技術者の評価制度
特許・論文・技術移転
研究テーマの短期化
CTOや技術フェローの権限
技術者の管理職以外のキャリア
ジョブ型雇用
研究開発投資のROI
みたいな話が出てきてもおかしくない。
ところが、この投稿はかなりの部分が、
「日本企業は若くて安い人材が好き」
「ゼネラリストが評価される」
「組織人として振る舞え」
「海外なら優秀な研究者が評価される」
という、かなり一般論的な話になっています。
そして決定的に気になるのが、
「日本は研究しないので理系を必要としない」
ここ。
これは研究職経験者の分析としては、かなり雑です。
日本は研究開発をしない国ではありません。むしろ製造業を中心に、研究開発・技術開発が非常に重要な国です。
例えば現在でも、自動車、半導体製造装置、素材、化学、センサー、ロボットなどでは高度な技術人材が事業の中核です。実際、アイシンの現在の技術系採用でも機械・電気電子・情報・制御・材料・化学・物理など幅広い専門人材を対象にしています。�
AISIN CORPORATION Global Website
つまり問題は、
「日本企業は理系を必要としていない」
ではなく、
「高度な専門性を持つ人材を、専門性に見合うキャリア・権限・報酬で処遇する仕組みが弱い」
と考えたほうがずっと正確です。

・さらに「アメリカ製品」の列挙も少し素人的

パソコン、スマホ、OS、ワードにエクセル、クラウド、AIモデル、ほとんどアメリカ製品
これは事実認識としては分かるんですが、だから日本は理系を必要としないという論理にはなりません。

むしろ、
デジタル上位レイヤーでは米国が強い一方、日本は物理世界の技術に強みを持っている
という話になる。

ここを区別せず、
「アメリカのAI・OSを使っている＝日本は研究していない」
とするのは、かなり文系的な「製品名ベース」の産業分析に見えます。

そして面白いのが、投稿者が最後に、
「専攻分野に拘らずビジネスに貢献する意欲」
を評価条件として挙げていること。

これって極端に言えば、
「専門性を持つ理系人材を評価してくれ」
と言いながら、
「専攻分野にはこだわるな」
と言っているんですよね。

ここには、矛盾があります。
本当に必要なのは、
専門性を捨ててゼネラリストになること
ではなく、
専門性を持ったまま、事業・製品・市場につなげられる人材になること
でしょう。
これならAI時代にもフィジカルAI時代にも非常に強い。

「文系が立てた」と断定まではできないけど、少なくとも「研究者目線の問題提起」としては妙に解像度が低い――というのが私の印象です。

理系研究者の待遇問題を論じているように見えて、実は『企業が欲しい人材とは何か』という人事・組織論を中心に書かれた投稿〜ですね。

主張として、　
「派遣エンジニアが多い＝高度技術者が不要」
だよ。

どうみても、スレ主は、私文でしょ。

こんな感じでしょうね。

「理系＝エンジニア」
↓
「エンジニア＝SIer・派遣」
↓
「派遣エンジニアが大量にいる」
↓
「つまり日本では高度な理系人材は必要とされていない」

でも、これは職種・雇用形態・専門性を全部ごちゃ混ぜにしているんですよね。

SIerの技術者、技術者派遣、メーカーの研究開発者、半導体プロセスエンジニア、ロボット制御技術者、材料研究者などは、同じ「理系」でも全く別物。

文系からみた理系のイメージ…なんでしょうね。

◆平均年収推移
①10年前（2016年頃）②5年前（2021年頃）③現在（直近有報）　
→増加倍率

・メーカー

ディスコ
①約840万円②約965万円③約1,880万円
→約2.24倍
　
レーザーテック
①約1,028万円②約1,379万円③約1,681万円　
→約1.64倍

東京エレクトロン
①約903万円②約1,179万円③約1,380万円
→約1.53倍

三菱重工業
①約850万円②約870万円③約1,072万円
→約1.26倍

トヨタ自動車
①約851万円②約858万円③約1,006万円　
→約1.18倍

日立製作所
①約890万円②約890万円③約995万円
→約1.12倍


・メガバンク

三井住友銀行
①約800万円②約810万円③約891万円
→約1.11倍

三菱UFJ銀行
①約780万円②約770万円③約856万円
→約1.10倍

みずほ銀行
①約770万円②約780万円③約823万円
→約1.07倍



さらにメーカーの年収が上がり続ける傾向がありますね。

これからは、理系でしょう。

「エンジニア＝SIer・派遣」
↓
定型的なコーディング・実装
↓
生成AIでかなり自動化される
↓
“コーディングだけ”を仕事にしていた層の需要が縮小する

一方で、
要件定義
↓
システム設計・アーキテクチャ
↓
アルゴリズム
↓
数理・統計
↓
制御・組込み・半導体・ロボットなどの専門領域
↓
実世界の制約を踏まえた設計・検証
こういう高度な技術判断を伴う仕事は、単純な「コード生成」とは別物です。
なので、言いたいことを一段正確にすると、
AIが最も先に代替するのは「プログラミング」そのものではなく、プログラミングの中でも定型的な実装部分。


その結果、これまで「文系でも参入できる」とされてきたIT・コーディング領域の一部は、むしろ縮小する。

一方、高度な理系職では、AIを使いこなしながら専門知識をもとに設計・判断・検証する能力が必要になる。

つまり「AIで理系職がなくなる」というより、低スキルなIT職の参入障壁が上がり、高度な専門職との二極化が進む、と見る方が近い。


「エンジニア＝SIer・派遣」というイメージなのかもしれませんが、ここも少し違うと思います。

簡単に言えば、これまで文系出身者でも参入しやすかった定型的なコーディングの部分ほど、AIによる代替が進んでいる。

一方で、理系の専門知識を必要とする設計・制御・半導体・組込みなどは、単純なコード生成だけでは代替できません。

つまり「理系職が不要になる」というより、むしろ文系でも参入しやすかったIT・コーディング領域の職域が縮小し、高度な専門職との格差が広がる方向ではないでしょうか。