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？

メーカー勤務を20年以上しているものですが、日本にはもはや世界に打ち勝てる技術力などありません。
物や人への投資にしろ、品質が100％担保されない技術革新にしろ、経営者たちがリスクを取れなかったツケが回ってきた来たと最近痛感しています。

米国や中国を中心に技術先進国は日本が勝ちきれなかった分野の技術を使い、更にその先の開発を進めるフェーズに来ています。

日本人だからといって日本すごいぞマインドだから結果日本は凋落した。
いい気分になっていただけ。

日本語が変。

月面開発然りAI然り、「長期ビジョンを立ててスケジュール通りに進める」というプロセスは中国の大きな強みだと思います。計画倒ればかりの日本を見ていますと。
中国が現在これほど安く物を作れるのは、サプライチェーンが揃っているのも勿論ありますが、太陽光&風力で電力コストが猛烈に安いことが挙げられます。
これも習近平国家主席のエネルギーインフラの考えで急速に電力網が拡大したからです。
人型ロボットにより人間の労働力を置き換える、これもまた5−10年で達成されると思います。

キャッチアップは簡単なのです。
上手くいくとわかっている分野に集中投資するだけ。
なんならインフラの場合は、前時代の蓄積もないから一気に最新の設備にできるし。

日本の場合も、バブル期にはアメリカの同業種との比較ならば所得が上回るところまで行きました。難しいのは、追いついた後だね。

中国の長期計画を評価するのは結構ですが、「計画を立てた＝5〜10年で人型ロボットが人間労働を置換できる」と考えるなら、計画と技術的実現性を混同していますね。

外国には能力性があって、代替可能な仕事かそうでないのか？
（職種の貴賤ではなく、需要と供給）で給料が決まる。
そしてその職種においても成果があるのか、ないのかで「解雇」がちらつく。
日本は
「失敗」しなければ倒産しないかぎり解雇は少ないと思う。

多少できても大きく給料は周りと比べて変わらず、できる人は
昇進して少しの給料アップで仕事の責務が重くなる。
外国はその辺はもっと給料と直結していて納得感がある程度に反映されると思う。

でも誰でも「そこそこ」暮らせる社会、これが日本の持ち味。
そして今、アメリカでも民主社会党だっけ？それが伸びている。
つまり日本と同じような資本主義でありながらもうすこし
お金を貧富の差が縮まる政策を推す声が大きくなっている。

仕事に対する積極性、ハングリー差が給料で反映されている社会が
崩壊してきている中、人民が人種で固定されていた社会から本人の希望で
住む場所、国を選べるようになってきている今、
何を掴むべきか、どう掴んでいくべきか良く考える過渡期なのかもね。

「能力や成果で給料・雇用が決まる社会」と言うなら、当然、労働市場の流動化もセットでしょう。

実際、小泉進次郎氏も総裁選で、成長産業への労働移動を促すため「解雇規制の見直し」まで踏み込んでいました。

AIで仕事そのものが変わる時代に、「今の仕事を守る」ことだけを考えていては、人材の移動も進みません。

能力・成果・需要と供給で仕事が動く社会…
保護者さんが述べられているのは、むしろこちらの方向ではありませんか？

「日本は誰でもそこそこ暮らせる社会だから」で思考停止していると、AI時代の労働市場の変化についていけないのでは？と考えます。

私の以前の投稿ですが…


＞投稿者: まぁ、 (ID:NrFGdbHDofI)
投稿日時：2025年 03月 29日 05:21

「ソフト化が進む東京ではセンスや感性が求められ、有名私学の文系が適合する」とする主張は、時代の要請を軽視した偏った意見ですね。

現代ではAIやデータサイエンスの活用が全産業に広がり、文系・理系を問わずデータを理解し活用する力が基礎素養として求められています。

第5次産業革命時代に、経団連会長も「数学的素養は文理共通」と指摘し（①）、国も、OECDの「AIに関するOECD原則」（②）を基づき、『内閣府・文科省・経産省の３府省が連携』の「数理・データサイエンス・AI教育プログラ ム認定制度」を創設しました。（③）

国立大学も全学部でAI教育を導入（④）や安宅教授が指摘するように、『8割の大卒者がリテラシーレベルの素養を持つことが望ましいとされる時代』(⑤）と、社会全体がデータサイエンス教育の重要性を認識しています。

将来展望として、国も第5次産業革命において、文系人材余りを示唆（⑥）、さらに人材の流動化を目的として（⑦）『解雇規制緩和法』も政治家発言として出てきました。

特に企業が求めるのは、単なる感性やセンスではなく、それをデータと結びつけて活用する力で、AIが本格的に導入される未来において、データを理解し活用する能力はすべての職業において必須の基礎素養となります。

現在の大学生がリテラシーレベルのデータサイエンス教育を修得して卒業することは、単なる知識の獲得ではなく、将来的な雇用リスクを回避し、変化に対応できる力を身につけるための不可欠な条件です。

学生に数学の学力担保がなく、データサイエンス教育の進まないエデュユーザーの私大関係者（⑧）は、これを軽視していますが、短期的な就職実績のみを根拠に「DS教育は不要」とする意見は、AI時代を迎える社会において非常に危険な考え方です。

大学生や受験生が「最善の選択」をするためには、時代の変化を直視し、逃げずに向き合う覚悟が必要です。
現代はAIやデータサイエンスが全ての職業で基盤となる時代であり、数学的な素養やデータ活用能力は、もはや一部の専門家だけのスキルではありません。

これを避けて通るという選択は、将来的な雇用リスクを自ら高める行為にほかなりません。


①経済界の見解
◆経団連会長、数学は「文理共通」　新卒採用で重視
2018/10/30 18:00

経団連の中西宏明会長は30日、金沢市内で記者会見し、新卒採用で重視する項目について
「必要最低限の語学と異文化を理解する力は理系・文系問わずに持ってもらわないと困る。
少なくとも数学的な最低限の素養は文理共通だ」と述べた。


②OECDの「AIに関するOECD原則」（OECD Principles on AI, 2019）*は、信頼できるAIの促進とAI技術の責任ある発展を目的とした国際的な原則であり、この原則は、OECD加盟国をはじめとする多くの国々に受け入れられ、AIガバナンスの基盤となっています。


③内閣府・文科省・経産省の３府省が連携し、 「数理・データサイエンス・AI教育プログラ ム認定制度」を創設。
リテラシーレベル、応用基礎レベルの２つがあり、前者は2021年度、後者は2022年度か ら開始。
⭕リテラシーレベルでは、 すべての分野の学生がAIを理解し、適切に活用できる基礎能力を養成。
⭕応用基礎レベルでは、 専門的な課題解決能力を育成し、社会や産業での実践的な活用を重視。


④国立大学の状況
◆国立大、全学部でAI教育　文科省が改革方針2019年6月18日 19:28
人工知能（AI）時代に向け、データサイエンスや数理の教育を文系・理系を問わず全学部で課す。


⑤ＡIを活用出来る人材の育成

数学が苦手な文系学生にとってはハードルが高い。 データサイエンスを学ぶ前提となる数ⅡＢまで身に付いていない大学生が私立トップ校でも多い。
日本の教育は、レベルは高いが数学嫌いを増やしていることが明らかになっている。大卒者は８割方リテラシーレベルでデータサイエンスの素養を持っていたほうが望ましい。
大学側はきっと「こんな何にもしらない状態で学生を入学させたら、教育などできない」と、いずれは大学の入試、入学要件自体が変更を迫られるだろう。
（慶應の安宅和人教授のインタビュー記事からの抜粋）


⑥『デジタル化で職を失うホワイトカラーの労働移動を支援ー政府方針』

2024年2月27日
労働需要が少なくなるおそれがあるホワイトカラー（事務職従業員）のブルーカラー産業への転職支援
製造業や土木など


⑦小泉進次郎氏発言『解雇規制の緩和』


⑧内閣府、文部科学省及び経済産業省において創設した「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」

・リテラシーレベル修了率
教育学部
国立大学は90%程度
早稲田大学は、5%台