これからの時代、中学受験で「理系に進める学校」を選ぶ意味

＞投稿者: フィジカルAI (ID:Rsq1BVF6dZc) 投稿日時：2026年 09月 18日 17:48 この書き込みはロボットエンジニアさん (ID: TlD6lUqJnMc) への返信です

具体的に質問形式にした方が、皆さんにも理解しやすいですよね。
作り直しました。

① センサー選定 RGBカメラ、深度カメラ、LiDAR、ToF、力覚センサーなど、どれを使うかはClaudeに決めさせていますか？

それとも、要求仕様や環境条件からエンジニアが選定していますか？



AIの回答は、
【プログラミングとは別にどのようなハードウェアの選定・設計が必要になる】

なので、選定するのはエンジニアの仕事。

＞そもそも「プログラミング」は一種類ではありません。

① Web・業務アプリ・データ処理などのプログラミング
→ 分野によっては、物理の知識は必須ではない

② 自動運転・ロボット・工場設備などのプログラミング
→ 物理・数学・電気・機械・制御などの知識が必要

同じ「プログラミング」でも、対象が違えば、求められる知識や能力は大きく変わります。

特に②は、単にコードを書くだけではなく、現実の機械を動かすための知識と技術が必要です。

「プログラミング＝AIに代替される」と一括りにする前に、何を対象に、何のためにプログラムを書くのかまで見たほうがいいと思います。

そして、こうした組込み・制御系の技術者は、実際に人材不足が課題になっている分野です。



●上記に当てはまる？

↓

ご提示いただいた視点は、まさにソフトウェアとハードウェアの境界線でモノづくりをする本質を突いています。

この枠組みを先ほどのトマト収穫ロボット（PoC要求仕様）にそのまま当てはめてみると、「プログラミング＝AIに代替されてなくなる」という一括りの議論がいかに表面的であるかがよく分かります。

​①と②の本質的な違い：トマト収穫ロボットの事例

​◯物理世界の不確実性への対応（②の領域）

Webやアプリの世界（①）とは異なり、現実の農場には「直射日光、水滴、泥、風で揺れる葉」といった物理的なノイズが溢れています。AIがどれほど優秀なコードを生成しても、センサーの物理特性を理解し、±5mmの位置精度や50Hzの制御周期を泥臭くチューニングするのは人間のエンジニアの仕事です。


​◯「失敗が許されない」安全と責任の設計

画面上のバグであればリロードで済みますが、ロボットの異常トルクや過電流は物理的な破損や事故に直結します。「異常停止後の自動再始動禁止」やハードウェアの非常停止回路など、安全規格を考慮した設計は、単なるコードの自動生成では代替できない領域です。



​◯「すべてをAIがやる」という誤解の限界

「AIが賢くなれば設計から製造まですべて自分でやる（いわゆる万能論）」という見方がありますが、熱・電力の制約、筐体の耐久性、メカトロニクス全体の調和など、物理法則に縛られた現実世界を最適化するには、機械・電気・制御・ソフトウェアを横断する深い専門知識が不可欠です。

​現実の物理世界に直接干渉する②（組込み・制御系）の分野は、まさに今、産業界で深刻な人材不足が叫ばれている領域であり、AIはその道具であって人間の代わりになり得ない部分が数多く残されています。

●具体的にどの程度不足しているか、わかる？

↓　

経済産業省やIPA（情報処理推進機構）、および「ものづくり白書」などの公的データや業界調査を元にすると、組込み・制御分野を含む「ハードウェアとソフトウェアを横断できる先端IT・エンジニア層」の不足は、単なる「人手不足」の域を超えて構造的な危機レベルに達しています。

​具体的な規模や実態は、主に以下のデータや指標から読み取ることができます。

​1. 経済産業省の予測：先端IT・組込み領域の莫大な需給ギャップ
​経済産業省の「IT人材需給に関する調査」等によると、日本全体でIT人材は不足し続けており、2030年には最大で約79万人が不足すると試算されています。
​その中でも、IoT、AI、ロボティクス、組込みシステムといった「第4次産業革命を牽引する先端IT人材」の不足は特に深刻で、需要に対して供給が全く追いついていません。
​Webやアプリといった「従来型IT（情報処理）」の分野とは異なり、ハードウェアの知識が不可欠な組込み・制御分野は、育成に時間がかかるため、「求人を出しても母集団（応募者）がそもそも存在しない」という慢性的なミスマッチが起きています。

​2. 製造業・現場のリアルな数字（ものづくり白書など）
​ものづくり白書などの調査によると、製造業やハードウェア開発企業の8割以上がデジタル人材やエンジニアの不足を実感しています。特に現場を苦しめているのは以下の構造的なデータです：
​指導者の不足（約63%の企業が課題視）： 「そもそも若手にハードとソフトの基礎を教えられるベテランや中堅がいない」という声が多数を占めています。
​育成・時間の不足（約45%の企業が課題視）： 製品開発のサイクルが早まる中、現場のエンジニアが日々の業務に追われ、次世代を育てる余裕が物理的に失われています。


​◆なぜ「数の不足」以上に深刻なのか？

​数値上の不足以上に問題視されているのは、「代わりが効かない（代替不可能性）」という点です。

​例えばWebアプリケーションであれば、極端な話、未経験者を短期間のブートキャンプで育成して現場に投入することが比較的容易です。

しかし、組込み・制御分野では、一歩間違えば「機械の暴走」「人身事故」「巨額の製品回収（リコール）」に直結するため、コードが書けるだけでなく物理法則や電気回路の安全性を理解していなければ実務に立てません。

そのため、企業は「喉から手が出るほど欲しいのに、何年かけても採用できない」という状態に陥っています。

もちろん、今はそうでしょう。まだまだ人間のエンジニアが必要。
10年経ってもそうですかね？
物理法則はじめ理系の世界は答えのある世界。答えのある世界はAIの得意分野。
今のペースでAIが進化していけば、10年後、20年後に人間のエンジニアが要りますかね？
ここは、子供の教育の話をしているので、10年後、20年後の世界の話をしないと。

① 組込みシステムエンジニアとは？

自動車、ロボット、医療機器、産業機械、家電など、現実の機械を動かすシステムを設計・開発するエンジニアです。

単にコードを書くのではなく、

・センサー
・CPU／MCU
・モーター・アクチュエータ
・通信
・電源・回路
・制御
・ソフトウェア
・安全設計
・実機試験・検証

などを組み合わせて、実際に動く製品として成立させます。

② SEとの違い

SE（システムエンジニア）は、業務システムやWebシステムなど、情報システム側を扱うケースが多い。

一方、組込みシステムエンジニアは、

「コンピューターを作る」だけではなく、「コンピューターで現実の機械を動かす」

ことが中心。

例えばWebシステムなら、多少の遅延や再起動が許容される場合があります。

しかし自動車・ロボット・医療機器では、

「100ms遅れても大丈夫？」
「センサーが壊れたら？」
「モーターが異常トルクを出したら？」
「停電したらどう止める？」

まで考える必要があります。

③ 人材需要

組込み・制御系は、自動車、半導体、産業用ロボット、FA、医療機器、ドローン、IoTなど、製造業のデジタル化・AI化の土台になる分野です。

経産省のIT人材需給調査では、2030年にIT人材全体で最大約79万人の不足が試算されています。

ただし、この79万人が「組込みエンジニア不足」という意味ではありません。

むしろ重要なのは、AI・IoT・ロボットなどが普及するほど、

ソフトウェアだけでなく、ハードウェア・制御・物理まで理解できる人材

が必要になることです。

④ なぜ不足しているのか？

理由は単純な「プログラマー不足」ではありません。

組込み・制御は、

数学＋物理＋電気＋機械＋制御＋ソフトウェア

を横断する必要があります。

さらに、実機を動かして、

「動かない」
↓
「測る」
↓
「原因を探す」
↓
「設計を直す」
↓
「もう一度試す」

という経験も必要になります。

つまり、コード生成AIが進歩しても、

「コードを書く作業」が減ることと、「組込みシステムを設計できる人」が不要になることは別問題。

むしろAIを使って開発効率を上げながら、物理世界まで含めてシステムを成立させられるエンジニアの重要性は、今後のフィジカルAIでも大きな論点になります。

⑤ では、AIにコードを書かせれば組込みエンジニアは不要なのか？

ここは「プログラミング」と「組込みシステム開発」を分けて考えたほうがいい。

AIによってコードを書く作業は、確実に効率化できます。

しかし組込みエンジニアの仕事は、コードを書くことだけではありません。

・どんなハードウェアを使うか
・どんなセンサーを選ぶか
・モーターやアクチュエータをどう制御するか
・リアルタイム性をどう確保するか
・異常時にどう安全停止させるか
・実機でどう検証・調整するか

まで含めて、現実の機械を動くシステムとして成立させることが仕事です。

では、実際にAIにコードを書かせてみたらどうなるのか。

⑥ トマト収穫ロボットで考えてみる

例えば、

「トマトをカメラで認識し、ロボットアームで収穫する」

というロボットを作るとします。

AIにコードを書かせることはできます。

でも、その前に、

①どのカメラ・センサーを使う？
RGB？RGB-D？ToF？力覚センサー？

②どのアーム・モーターを使う？
必要なトルク、速度、位置精度は？

③どのくらいの力で掴む？
トマトを傷つけず、落とさない把持力は？

④どう制御する？
制御周期、位置誤差、センサー遅延などをどう設定する？

⑤安全性は？
人が近づいたら？　異常トルクが出たら？　停電したら？

⑥実機で本当に動く？
日光、水滴、泥、振動、摩擦、温度変化などに耐えられる？

という問題があります。

つまり、

「AIがコードを書ける」
↓
「組込みエンジニアが不要」

とはなりません。

むしろ、

要求仕様 → ハードウェア選定 → 機械・電気設計 → 制御設計 → AIによるコード生成 → 実機統合 → 試験・検証・調整

という流れの中で、AIが「コードを書く部分」を大きく支援する、と考えたほうが現実的でしょう。

「30分で動いた」と「製品として安全に10年間使える」は、同じ話ではありません。

「物理法則は答えがある世界であり、AIの得意分野ではないか？」という疑問に対して、10年・20年後の未来予測を踏まえると、いくつかの重要なポイントが見えてきます。

​1. 「答えのある世界」と「制約だらけの不確実な世界」は違う
​AIは確かに、過去のデータや物理方程式という「明確な答え（数式）」があるシミュレーション空間の中では驚異的な強さを発揮します。
​しかし、「現実の物理世界（リアル）」は、教科書のような綺麗な「答えがある世界」ではありません。
​昨日のトマトと今日のトマトでは、微妙に形や硬さが違う。
​突然の強風で葉が揺れ、カメラの視界が遮られる。
​センサーが経年劣化で少しずつズレていく。
​こうした「正解が一つに決まらない、予測不能なノイズに満ちた環境」において、物理法則をどう適用し、どこで妥協・判断するかという「現場の泥臭いチューニング」は、AI単体では完結しにくい領域です。AIは「こう動くべき」という最適解の候補を出せますが、「このハードウェアの個体差や環境変化をどう吸収するか」という物理と機械のすり合わせ（インテグレーション）は、依然として大きな壁として残ります。

​2. 10年・20年後に残る「エンジニアの役割」はどう変わるか
​AIの進化スピードを考慮すると、10年後・20年後には、「コードを書くこと」や「決まったアルゴリズムを組み立てること」の価値はほぼゼロ（AIが自動化）になっている可能性が高いです。
​その代わり、人間に求められる役割はシフトします。
​「何を解くべきか（課題の定義）」を決める力: そもそもそのロボットを農場のどこにどう配置すべきか、ビジネスや社会の文脈に合わせた全体設計を行う。
​物理的な安全性や責任の担保: 「万が一AIが暴走したり、物理的なトラブルが起きたときに、どうやって人命や財産を守るか」という責任やフェイルセーフの枠組みを担保する。
​つまり、作業としてのプログラミングや計算はAIが肩代わりしますが、「物理世界とデジタル世界の境界線で、責任を持って辻褄を合わせる役割」は、AIには主体性や責任能力がない以上、人間が担い続けることになります。

●その頃、組み込みシステムエンジニアは、不要になる？

↓

結論からお伝えすると、「不要になるどころか、AIの進化によって逆にその価値が跳ね上がる（ただし仕事の定義はガラリと変わる）」と考えられます。


​相手の方の言う通り、「答えのある数式やコードを書く作業」はAIが圧倒的に速く正確にこなすようになるため、今のままで「指示されたコードをひたすら書くエンジニア」は不要になります。

​しかし、10年後・20年後に到来する「物理AI（Physical AI：AIがロボットや機械という「体」を持って現実世界を動かす時代）」において、なぜ組込み・制御系の視点を持つ人間が必要不可欠であり続けるのか、その理由は主に3つあります。

​1. AIは「現実世界の泥臭さ」を直接体験できないから
​AIはデジタル空間の中では神のごとく賢くなりますが、現実の物理世界（泥、直射日光、経年劣化による部品の微細な歪み、想定外の振動）を肌で感じることはできません。
​「AIが『ここにトマトがある』と判断したが、カメラのレンズに朝露がついていて誤認した」
​「モーターのグリスが冷え込みで硬くなり、プログラム通りのトルクが出なくなった」
​こうしたバーチャル（AI）とリアル（物理）のズレを検知し、すり合わせる「翻訳者・調停者」としてのエンジニアは、AIが進化すればするほど必要になります。AIに指示を出す側の人間が、物理法則の限界を理解していなければ、ロボットを現実世界で動かすことはできません。

​2. 「責任と安全」はAIが取れないから
​お子様の教育や未来を考える上で最も重要なのがこの点です。自動運転や巨大な産業用ロボット、医療機器が暴走したとき、AIは責任を取れません。
​「万が一、通信が途切れたりAIがハルシネーション（誤作動）を起こしたりしても、絶対に人間を傷つけない物理的なセーフティネットをどこにどう張るか」
​事故が起きたときに、法的な責任や設計上の担保をどこが持つか
​この「安全の最終防衛ライン（フェイルセーフ）を設計・保証する役割」は、主体的意思と責任能力を持つ人間にしか担えません。

​3. 仕事の性質が「コーディング」から「システム・オーケストレーション」へ
​10年後・20年後の組込みエンジニアは、C言語やPythonのコードをキーボードでカタカタ打つ仕事からは解放されているはずです。
​代わりに、AIに対して「こういう条件と安全基準を満たすロボットの制御システムを組んでくれ」と指示（プロンプトや設計意図の入力）を出し、
​AIが出してきた設計案のなかに、物理法則上の矛盾や安全上の抜け穴がないかを「物理・数学・電気の基礎知識」を使って検認・統合する（オーケストレーションする）のがメインの仕事になります。