AI時代で文系大卒の仕事に将来は無いという恐ろし事になりそうだが、では技術系はどうだろうか。
その答えは、「AI時代で技術者の価値は「二極化」し、しかも評価軸が根本から変わる」という。
1️⃣ まず消える価値・下がる価値
❌「計算ができる人」
• 手計算が速い
• 数値解法を一通り知っている
• 既存手法をなぞれる
これは 完全にAIとソフトの領域 となる。
FFT・FEM・回路解析・制御設計―― もう「人間がやる意味」はほぼ無い。
❌「ツールオペレーター」
• 指示通りにモデルを作る
• 指示通りに条件を入れる
• 結果をそのまま出す
この層は、 真っ先にAIアシスタントに置き換えられる。
2️⃣ 逆に価値が爆上がりする技術者
① 問題設定ができる人
まさにAIが一番苦手なのはここで
• 何を最適化すべきか
• どこを無視していいか
• 仕様書に書かれていない制約は何か
これは、 現場・顧客・政治を知っている人間しかできない。
② 結果を「翻訳」できる人
AIは答えを出すが
• それが「使えるのか」
• 「リスクは何か」
• 「上層部は何を知りたいか」
を日本語に変換は出来ない。
ここで国語力が直撃する。
③ 境界領域をつなげる人
AIは縦割りが苦手。
• 機械 × 電気 × ソフト
• 技術 × 法規 × コスト
• 設計 × 製造 × 保守
この横断的判断ができる人は、 AI時代でも代替不能。
3️⃣ 技術者の「階層」がこう変わる
🔻 下層：AIに使われる人
• 指示待ち
• ツール依存
• 理由を説明できない
→ 年収は横ばい or 低下
🔼 上層：AIを使う人
• 問題を定義する
• 仮説を立てる
• 結果を意思決定に変える
→ 人数は少ないが、報酬は跳ねる
4️⃣ 大学教育とのズレ
多くの工学部はいまだに
• 数式の美しさ
• 厳密な導出
• 手計算演習
を中心にしているが、これは産業界の需要とはズレ始めている。
そのため
• 偏差値の高い大学 ≠ 現場で評価が高い
• 国語力・調整力のある中堅大卒が重宝される
という現象が起きている。
5️⃣ AI時代の「強い技術者」像
• 数学は「理解」より「常識レベル」
• 専門は1本、周辺は広く浅く
• 技術を言葉で売れる
• 客先・上司・現場の全員と話せる
つまり、 技術×国語×現場感覚
これがAI時代の最適解となる。
重要なことは
AIは 技術者を不要にするのではなく、 「技術者の中の技術者」だけを残す。
かなりシビアだが、だからこそ「価値の正体」が見えやすい時代になる。