地方の人が上京時に恥をかかないための東京の大学事情

都心に近くても安い地域には理由がある

全部が私大の付属、これが東京の価値観らしい

勤務先の大企業の高学歴親の子どもは、地方に下宿など理系が多い感じ。

あなたこそ、よく読みましょう！

＞今時、どこの企業もAI活用しているでしょ。
もしかして、あなたは、DS導入すら進んでいない弱小企業から収入を得ている家庭？
文科省HPに、「DSリテラシーレベルは、AI活用の基礎を学ぶ」等がでてますよ。


＞何度も貼っているのに、何故結びつかないのかなぁ〜その、「DSリテラシー＝データ分析の専門部署のみ」のイコール思考力が不思議すぎる。

「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」の慶應教授が発言している意味、特に【８割】の意味をかんがえよう！

データサイエンスを学ぶことが望ましいか望ましくないかの議論ではないのだけど。
そこに議論をすり替えてはダメじゃない？

あなたの言っていることは、よく読んでも論理すり替えでしょう。

企業で文系の仕事がなくなった時にデータサイエンスリテラシーレベルを学んだことにより何の仕事ができるのですか？

当然そのレベルではデータサイエンスの専門家としての仕事はできないと思うが。

あなたは主張は、MARCHや日東駒専が就職する企業では文系の仕事それ自体がなくなるという議論に対してデータサイエンスリテラシーの履修率が高いから大丈夫というものでしょう？

大丈夫であることを早く説明して下さい。

私はその程度のことで優位性は全くないと思いますが。

>企業で文系の仕事がなくなった時にデータサイエンスリテラシーレベルを学んだことにより何の仕事ができるのですか？


文系の仕事がなくなると言ったのは、他の人。
文系職淘汰の時代に、せめて基礎素養ぐらいつけるおかなければ、真っ先に切られる人材ですよ。

国が多くの大学に認可をだしていること、慶應教授の８割は素養を持つべき、考え合わせてみよう！

以前の投稿より
↓

「就職実績に大きく影響しない」のではないか？
と漠然と想像している人がいますが〜

これは極めて短期的な視点に基づくものであり、AI時代に求められる社会的要請や長期的な雇用環境の変化を見落としています。


文部科学省は「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」を導入し、特にリテラシーレベルにおいては、すべての分野、多くの学生が「数理・データサイエンス・AIを適切に理解し活用する基礎的能力」を身につけることを目標としています。
この基礎的能力は単なる専門知識ではなく、すべての業界・職種で求められる汎用的な素養です。

慶應義塾大学の安宅和人教授も「大卒者の8割がリテラシーレベルのデータサイエンス素養を持つことが望ましい」と述べています。
これは、リテラシーレベルが現代社会を生き抜くための「読み・書き・算盤」に匹敵する必須スキルであることを示唆しており、全学生が修得すべき基本的な教養です。
AIの本格的導入によって業務が高度化・自動化する未来を見据え、単なる知識ではなく、基礎素養としてデータを活用できる力が不可欠となります。

また、文科省の「応用基礎レベル」認定制度は、数理・データサイエンス・AIを活用して現実の課題を解決する実践的能力を育成することを目的としています。
これは企業が必要とする「実践力ある人材」の育成に直結しており、単なる知識を超えた応用力を養うものです。
企業が現在はDS教育の評価を重視していないとの意見がありますが、今後、AIの本格的な普及に伴い、応用基礎レベルの教育を受けた人材が中核人材として求められることは間違いありません。
この変化に対応するため、現時点で基礎力を養成しておくことは将来的な競争力確保の要です。

現時点での就職実績に基づくDS教育不要論は、AI導入が進む社会を見据えた長期的視点を欠いています。
確かに現在の雇用市場では、データサイエンス教育を受けていない学生でも有名企業に就職できているかもしれません。
しかし、AIが本格的に導入され、業務効率化が進む将来においては、データを活用できる能力を持たない人材が淘汰される可能性があります。

AI導入後のリストラに対するリカレント教育やリスキリングは必須となりますが、そのためには大学時代に基礎的なデータサイエンス教育を受けていることが前提となります。
リテラシーレベルの教育を受けずに卒業した学生は、リスキリングを受ける際に多くの障壁を感じることが予想されます。この点からも、学生の段階でリテラシーレベルを修得しておくことは、将来の職業人生におけるリスク回避策として非常に重要です。

大学教育の本質は、単なる短期的な就職支援にとどまらず、将来の社会的変化に対応できる人材を育成することにあります。
リテラシーレベルのDS教育は、単に現時点で評価されるスキルではなく、将来的なAI活用社会において必要不可欠な基礎力です。

また、文科省の認定制度は、単なる形式的な認定ではなく、全国的に一定の教育水準を保証するための仕組みです。
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。

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。

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。

AI時代に向け、DS教育は「読み・書き・算盤」に並ぶ基礎教育として必須であり、その必要性を軽視するべきではありません。

先日も、営業職全員に個別のAIをアシスタントとしてつける〜とのニュースがでてましたね。

近年、営業職におけるAIの導入が本格化しています。Salesforceでは2万5000人以上の営業担当が、AIによる商談準備や過去データの分析、ロールプレイ支援を日常的に活用し、Oracleも、商談記録の自動作成やレポート生成を行うAIエージェントを無料で提供し、営業現場の業務効率を大きく改善しています。

こうしたAIの導入は、営業活動における「調査・入力・記録」といった定型作業を自動化し、営業担当者が顧客対応や提案活動などの本質的な業務に集中できる環境を整えることを目的としています。

この流れの中で、文部科学省が推進するDSリテラシーレベルの習得は、単なるITスキルではなく、「AIを使いこなす素地」としての重要性を唱えているのです。

AIの分析結果を理解し、現場で使える判断につなげるには、データの構造やAIの動作原理を最低限理解していることが求められます。

エデュでは、営業はコミュ力勝負だ！と、一世代前の投稿を見かけますが…
文系学部から大量採用される営業という職種であっても、今後は「AIと連携して動ける人材」が成果を伸ばしていくことは確実です。

そのため、DSリテラシーの習得は、AI時代の営業パーソンにとって必要不可欠なビジネス基盤と言える。

さらに、どの職種であっても、基礎素養は必要なのです。