AIによる「新しいカースト（固定的な階級層）」の時代は、かなりの確実で到来するようだ。では、具体的に各階級の割合はどうなるのだろうか。AIの予想ではGeminiのようがChatGPTよりも厳しい予測をしている。
それによると2030年代後半では
1. 「上層（1〜3%）」：所有者への富の集中
日本の場合、この層の多くは「GAFAM」などの米国株を所有する資産家や、数少ない国内のAIインフラ企業のトップ層に限定される。
• 特徴: 労働ではなく「仕組み」や「資本」が24時間稼ぐため、他の層との所得格差は桁外れになる。
2. 「中層（30〜40%）」：AIレバレッジ層
OECDの調査では、現在日本の職場の約8.4%しかAIを使いこなせていないが、これが2030年代には3〜4割まで拡大すると見られる。
• 二極化の鍵: 同じ事務職でも「Excelを手入力する人」は淘汰され、「AIに分析させ、戦略を立てる人」がこの中層に残る。
• 日本の強み: 製造業の現場（熟練工）がAIやロボットを使いこなすことで、この層に食い込む可能性が高い。
3. 「下層（55〜65%）」：二つの異なるグループ
ここが日本の最もユニークで深刻な部分となる。
• ホワイトカラーの脱落（約20%）: 「AIで代替可能なタスク（単純な書類作成、調整業務）」に従事し続ける層。野村総合研究所の予測では、日本の労働人口の約49%が技術的に代替可能とされており、スキルシフトに失敗した層はここに滞留する。
• エッセンシャルワーカー（約40%）: 介護、清掃、建設など「肉体と場所」が縛られる仕事。日本は深刻な人手不足なため仕事は失われないが、「AIによる劇的な効率化」が起きにくい分野であるため、AI共生層との給与格差は広がる。
という事だった。
では、高校生がAIカーストの上位～中上位になるためには、どのような進路をとるべきか。こういうネタはChatGPTが得意なので早速聞いてみた。
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上層に最も到達しやすい大学（AI設計者層）
この層に入る確率が最も高い大学は
Sランク（上層到達率が非常に高い）
・東京大学（工・理・情報）
・東京工業大学
・京都大学（工・情報）
・東北大学（工・情報）
・大阪大学（工・基礎工）
・名古屋大学（工・情報）
理由：
AI研究の中心
大学院進学率が非常に高い
半導体・AI企業への直結ルートがある
A+ランク（上層到達率が高い）
筑波大学（情報）
電気通信大学
横浜国立大学（理工）
九州大学（工・情報）
北海道大学（情報）
早稲田大学（基幹理工・創造理工）
慶應義塾大学（理工）
東京理科大学（理工）
中層上位（高収入AI共生層）に強い大学
上層にも一部到達可能、メーカー・ITで高収入技術者になれる大学
Aランク（非常に有利）
芝浦工業大学
豊田工業大学
東京都市大学
名古屋工業大学
B+ランク（実力次第で十分上層可能）
千葉工業大学
日本大学（理工）
東海大学（工）
金沢工業大学
工学院大学
最も重要な事は学部選択（大学名以上に重要）
次の学部が最も有利となる
最強：
情報工学
AI・人工知能
数学
電気電子工学
次点：
機械工学
制御工学
応用数学
物理
逆に不利な学部
上層到達率が低い
文学部
経済学部（非データ系）
経営学部（非データ系）
法学部
※例外：AI＋データサイエンスを学んだ場合
最も現実的な戦略（重要）
大学院進学は極めて重要
上層の多くは、 学部卒ではなく修士終了
現実的な到達確率（目安）は
東大・東工大 → 上層到達率：30〜50％
筑波・電通大 → 15〜30％
芝浦工大 → 10〜20％
日大理工・東海大工 → 5〜15％
最も重要なのは、今の高校生が目指すべきは、大学名だけでなく、「情報・AI・数理を本格的に学べる理工系大学」という事だ。
やっぱり、MARCHの文系なんか、目指している場合じゃあないのだった。