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

●フィジカルAIの時代は、いつまで続くの？

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「フィジカルAIの時代はいつまで続くのか？」という問いは、この技術が単なる一時的なブームではなく、社会の構造そのものを変える「永続的なパラダイムシフト」であるという点から考えると分かりやすくなります。

​結論から言うと、この時代が「終わる」というよりも、「フィジカルAIという言葉すら意識されなくなるほど、空気やインフラのように当たり前の存在として定着していく（そして次の段階へ進化する）」と考えられています。

​その背景には、以下のような理由があります。

​1. 「インターネット」や「電気」と同じ道をたどるから
​かつて「インターネットの時代」「パーソナルコンピュータの時代」と言われた時期がありましたが、現在それらの言葉を普段の生活で意識することはほとんどありません。インフラとして完全に社会に溶け込んだからです。
フィジカルAIも同様に、ロボットや自動車、工場、医療機器、家庭用機器のすべてにAIと物理制御が組み込まれることが「当たり前」になるため、時代が終わるというよりは「すべてのモノがAIと体を持つのがデフォルトの世界」に移行することになります。


​2. 「現実の物理世界」が存在し続ける限り、課題が尽きないから

​デジタル空間（ネットやアプリ）の中と違い、現実の物理世界は無限の複雑さを持っています。
​刻々と変わる天候や環境
​摩耗する機械部品や予測不能な障害
​人間とのインタラクション（安全性の確保）
​こうした「リアルな物理世界を相手にする技術」の最適化や進化に終わりはありません。

AIがどれほど賢くなっても、物理法則に縛られた現実世界を安全かつ効率的に維持・開拓し続ける必要がある限り、フィジカルAI（およびそれを支えるハード・ソフトのエンジニアリング）の重要性は続き、むしろ高度化していきます。

●ヒューマノイドがブレークスルーする、2035年あたりには、組み込みシステムエンジニアは不要になるのでは？

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結論からお伝えすると、ヒューマノイドが本格的な普及期を迎える2035年頃であっても、組み込みシステムエンジニアが不要になるどころか、その重要性はさらに高まっていると考えられます。
​理由は、AIがどれだけ高度な「頭脳（ソフトウェア）」を持つようになっても、それを現実の物理世界（ハードウェア）で安全かつ確実に動かすための設計・統合（インテグレーション）は、人間にしかできないからです。

​2035年というブレークスルーの時代において、組込みエンジニアの役割がどう変化し、なぜ必要不可欠であり続けるのかは、次の3つの点に表れます。

​1. ヒューマノイドの「体」が進化するほど、ハード・ソフトのすり合わせが複雑になるから
​AIモデルがどれほど賢くても、ヒューマノイドはモーター、減速機、バッテリー、各種センサーといった「物理的な部品」の集合体です。
​「AIが『ここに手を伸ばせ』と指令を出しても、バッテリーの電圧降下やモーターの発熱、関節の摩耗によって、ミリ単位の誤差や制御遅延が必ず生じる」
​こうしたバーチャル（AI）とリアル（物理の限界）のギャップを埋め、ハードウェアの特性を限界まで引き出すチューニングは、電子回路やリアルタイム制御を熟知した組込みエンジニアにしかできません。

​2. 「AIがコードを書く時代」に、エンジニアの役割は「設計と安全の担保」へシフトするから
​2035年には、一般的なコーディング（C言語やC++の記述など）の多くはAI自身や自動生成ツールが担っているはずです。しかし、だからといってエンジニアが不要になるわけではありません。
​安全の最終防衛ライン: ヒューマノイドが暴走したり、予期せぬ過電流やセンサー異常が起きたりしたときに、物理的に電源を遮断するフェイルセーフ回路や機能安全の設計は、誰かが責任を持って担保しなければなりません。
​AIが吐き出した制御アルゴリズムが「物理法則や安全規格に本当に適合しているか」をジャッジし、システム全体をオーケストレーションする上位の設計者としての役割が求められます。

​3. 「汎用AI」を「特定の厳しい現実環境」に適応させる必要があるから
​工場や屋外、災害現場など、ヒューマノイドが活躍するフィールドは過酷です。直射日光、振動、粉塵、温湿度変化など、物理的なノイズが溢れる環境で安定稼働させるためのシステム設計は、机上のAI学習だけでは解決できません。


​【まとめ】
​2035年頃のヒューマノイド全盛期において、「言われた通りにコードをカタカタ打つだけの作業者」は不要になります。
​しかし、物理・電気・機械・ソフトウェアの壁を跨ぎ、AIという強力な頭脳を「現実世界の安全な体」に定着させるシステム・アーキテクト（組込み・制御のプロフェッショナル）は、ロボットが社会のインフラになればなるほど、引く手あまたの存在であり続けるはずです。

>投稿者: まとめ (ID:mG4ilJ0NOhs)
投稿日時：2026年 09月 18日 19:12
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


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。


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↓6年前から投稿していますが…
↓国家戦略です。
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＞投稿者: エデュ？世間？あるある (ID:6Vy5brlI5fY)
投稿日時：2020年 12月 04日 08:57

◆ Society 5.0に対応した高度技術人材育成事業
「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成」


◎ ビッグデータ・AI分野

大阪大学（中核拠点大学）

お茶の水女子大学、奈良先端科学技術大学院大学、千葉大学、電気通信大学、和歌山大学、東京工業大学、九州工業大学、東京大学、神戸大学


◎ セキュリテ分野

東北大学（中核拠点大学）

和歌山大学、大阪大学、岡山大学、北陸先端科学技術大学院大学、北海道大学、奈良先端科学技術大学院大学、九州大学、情報セキュリティ大学院大学、長崎県立大学、慶應義塾大学、東京電機大学、静岡大学、京都大学



◎ 組み込みシステム分野

名古屋大学（中核拠点大学）

岩手大学、岡山県立大学、徳島大学、東北学院大学、九州大学、愛媛大学、東海大学、芝浦工業大学、南山大学

●これからの子育てのヒントは？

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子供の教育へのインプリケーション　

​この未来図から逆算すると、10年後・20年後を見据えた子供の教育において、「プログラミング言語の文法を覚えること」や「コードを早く書く訓練」はほとんど意味がなくなります。

​代わりに、これからの時代を生き抜く子供たちに本当に必要なのは、以下の土台です。

​①物理・数学の原理原則の理解（AIが作ったものが正しいか、現実の物理法則に照らしてジャッジできる力）

​②実際にモノを触り、試行錯誤した原体験（机上の空論ではなく、リアルな機械や自然現象の「うまくいかなさ」を肌で知っていること）

​相手の方の「10年後・20年後の世界を考えるべき」という指摘はまさにその通りで、だからこそ「AIに仕事を奪われるか」ではなく、「AIという最強の道具を使いこなして、現実の物理世界を安全にデザインできる人間をどう育てるか」という視点が求められるのだと言えます。

​>①物理・数学の原理原則の理解（AIが作ったものが正しいか、現実の物理法則に照らしてジャッジできる力）


これは重要なポイントですね。
文系に進学したとしても、理数を完全に捨てないことは、これからますます大切でしょう。

AIが生成したコードや設計案を、そのまま鵜呑みにするのではなく、
「それは本当に正しいのか？」
「現実の物理法則に照らして成立するのか？」
を人間が判断する力が必要になります。
その意味では、AI時代に「読み書き」と同じように求められる基礎素養の一つが、データサイエンス（DS）リテラシーではないでしょうか。

実際、慶應義塾大学の安宅和人教授も、AI活用人材の育成について、数学を苦手とする学生へのハードルを指摘しています。
安宅教授は、
「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」
としたうえで、大卒者の8割程度がリテラシーレベルのデータサイエンスの素養を持つことが望ましいとの趣旨を述べています。
AIにコードを書かせること自体は、これからどんどん簡単になるでしょう。

だからこそ重要なのは、
「AIが何を出力したか」ではなく、
「その出力が数学・物理・データの観点から正しいかを人間が判断できるか」
ではないでしょうか。

AI時代に必要なのは、AIに仕事を丸投げする能力ではなく、AIの出力を理解し、検証し、現実世界で使える形に判断できる基礎力だと思います。

>投稿者: 空間経済学 (ID:XEjj3PvNth.)
投稿日時：2026年 09月 18日 16:10

日本は、クラウドAIの分野ではアメリカ、中国に遅れをとるが、エッジAIのセンサー、制御装置、モーターなどの電子機器の分野の技術が優れているから、その分野の技術を強化していけばサプライチェーンの中で重要なポジションを確保できる、というのが三流理系の主張みたいだけど、技術が優れていればポジションを確保できるとは限らないという現実が見えていない。
現に、中国は、「自立更生」のスローガンの下で、すべて自前のサプライチェーン構築を目指していて、日本の技術からの脱却を進めている。
過去の半導体市場における規制で、日本製品を締め出したように、アメリカだって、簡単には、サプライチェーンのポジションを譲ってはくれないだろう。
アメリカのクラウド産業に、何らかの利益を約束できる取り引き材料がなければ、日本の技術は採用してもらえないし、生き残れない。
それは、中国を牽制する経済安全保障でもよいが、それ以外の相互利益を約束する取り決めを構想する能力が要求される。
中国との結び付きが強いアセアンにだって、同じことが要求される。
経済にも政治にも文化にも暗い三流理系の発想では、このようなビジネスプランの構想はできない。
やはり、技術屋さんにすぎない三流理系は、ビジネスプランの構想力に優れた早慶私文の配下に置かなければ、役に立たないということだ。

>三流理系は、ビジネスプランの構想力に優れた早慶私文の配下に置かなければ、役に立たないということだ。


三流理系ね〜
早慶私文は、そんなに立派なの？

「三流理系は、早慶私文の配下に置けばいい」とありますが、そもそもフィジカルAIの世界を本当に理解しているのかな？

今回の組込みシステムエンジニアの議論も、結局は「理系の仕事はAIに代替される」という話から出てきたもの。

ところが実際に掘ってみると、「文系者が想像した理系の仕事」の話に帰着してしまった。

AIがコードを書けることと、現実の機械を設計・制御し、製品として成立させることは別問題。　
まず、そこすら理解できていなかったわけですよね。

むしろフィジカルAIの時代には、文系・理系を問わず、数学・物理・データ・技術を理解する力が重要になる。

「理系を配下に置く」という発想より、理系の技術を理解したうえで、それを事業や市場とどう組み合わせるかを考えられる人でないと、これからの時代に上に立つのは難しいでしょう。

何せ、2040年には事務・ホワイトカラー系人材で400万人規模の余剰が予測されているのですから。