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スタンフォード大：コンピュータサイエンス専攻学生が他専攻平均の約12倍

Zun-Beho

１年間AIの現場で働き、そして全く別の職場に転職したという人のポストに下記のリポストがありました。スタンフォードの学部生の人数のグラフを添付していますが、この人数の差がすごいです。コンピュータサイエンス専攻が865人で他の専攻を圧倒しています。他の専攻は多くても160人台止まりです。


コンピュータサイエンス専攻の圧倒的な人気

このグラフによるとコンピュータサイエンス専攻の865人に対して、他の専攻の平均学生数は約72.25人です。これは雇用の募集人数に比例しておりAI・データサイエンス業界で去年までは求人がとても活発でした。

スタンフォードでは人気の専攻では可能な限りの学生を受け入る

多くの大学では、人気のある専攻、特にコンピューターサイエンスのような専攻に対して、可能な限り多くの学生を受け入れようとする傾向があります。しかし、その際には教室のキャパシティ、教員の数、教育の質を維持するための学生と教員の比率など、様々な要因を考慮しています。したがって、物理的な空間や教育資源に限界がある場合、あるいは特定の専攻で質の高い教育を提供するためには、学生数に一定の制限を設ける必要が生じることがあります。

スタンフォード大学のような研究機関では、これらの制約を管理するために入学前の必修科目要件、キャパシティの制約、教員の可用性などを調整することが一般的です。しかし、具体的な制限や方針は大学や専攻によって異なり、時には市場の需要や学生の関心の変化に応じて進化するものです。詳細な情報を得るためには、大学の公式なアドミッションポリシーや、該当する専攻のデパートメントに直接問い合わせるのが最も確実な方法です。

去年とは状況が変わってきている

紹介したポストのリポスト先のAdam Geringerさんの投稿では、AI業界が才能の「ブラックホール」になっていると感じており、AI業界から1年で他業界に移ったと書いています。実際に世界を良くすることができる才能ある人々がこの業界に吸い込まれていくなか、Adam Geringerさんが指摘しているような状況、つまり労働力が「より安価で長時間働く意欲のある労働力」との間で圧迫されることについては、グローバル化とテクノロジーの発展によって、より多くの人がこの分野で働けるようになり、その結果、一部の地域や役割では、安価な労働力への置き換えやオフショアリングが進んでいる可能性があります。

特にエントリーレベルやルーティンワークに関しては、自動化の進行や、低コストの労働市場へのアウトソーシングが圧力を加えることがあります。

求人数がガクッと減り始めたAI業界

データサイエンティストの雇用市場は確かに大きな変化を迎えているようです。 Interview Query の 2023 年 1 月の最新情報によると、FAANG 企業（日本で呼ばれるGafaにNetflixを加えた物）のAI求人数は顕著に減少しており、前年比で 90% 減少しました。

しかし、求人はビッグテック以外では増加基調にあり、特に銀行、小売、ヘルスケアなどの業界では依然としてデータ専門家を積極的に採用しています。さらに、この期間中にデータ サイエンスからデータ エンジニアリングおよび分析の役割への移行が見られました。テクノロジー部門の人員削減にもかかわらず、TikTokやウォルマートなどの企業、銀行やヘルスケア部門はデータ指向のポジションの採用を続けています。

Adam Geringerさんの転職先測量士もそのうちAIに変わるのでは？

彼は「60代がコアな層でこの先定年ラッシュのある有望な職種」と言っていますが測量と地理情報システム（Geomatics）こそ、この先AI搭載ドローンが変わって行うようになる仕事のように思えます。AI業界で働いていた経験を活かして、測定AIドローンを開発するスタートアップを起こしたらいいのにと思いました。

すでにドローン技術の進歩は測量業務に革命をもたらしており、地理的データの収集がより迅速かつ正確になっています。

測量においては、ドローンは地形や建築物のマッピング、農地の監視、建設現場の進捗確認など、多岐にわたる用途で有用です。高度なセンサーや画像認識技術を搭載したドローンは、測量士が行うような地点の特定作業（例えば、土地の角のピンを見つける作業など）を助けることができます。

コンピュータサイエンス専攻の865人の受け皿

スタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻の865人に対して他の専攻の平均は約72.25人です。これは他の専攻の平均の約12倍の専攻がいるということですがこれらの受け皿が実際あるのでしょうか？

アメリカの2022年から2032年にかけての雇用予測によると、全体的に約470万の新しい雇用が生まれると予想されています。この成長は主にヘルスケアと社会援助部門によって牽引されると見られています。特に、プロフェッショナルおよびビジネスサービス、教育サービス、ヘルスケアおよび社会援助などのサービス提供部門が成長を見せています。一方、製造業、建設業、鉱業などの物品生産部門は比較的小さな成長か、場合によっては減少が見込まれています。

この予測は、アメリカ労働統計局（Bureau of Labor Statistics）のデータに基づいており、各産業セクターの雇用の割合や成長率などを詳細に分析しています。

他業種でのAI技術者の需要にシフトしつつある

コンピューターサイエンスのスキルは多様な産業で応用されるため、テクノロジー業界以外でも機会があります。例えば、金融、ヘルスケア、製造業などの分野では、ITとデータ分析の専門知識が重宝されます。

AI技術は、その応用範囲が非常に広く、さまざまな産業で革新をもたらしています。例えば、ヘルスケアにおいては診断支援や患者管理、金融ではリスク分析や自動取引、製造業では生産プロセスの最適化や品質管理、小売では顧客分析やパーソナライズされたマーケティング戦略など、AIは多くの業界で重要な役割を果たしています。

日本国内でのAI市場はどうなる？

日本のAI産業は、現在成長の途中にあります。2022年の時点で、日本のAI市場は約3.89億ドルと評価され、2032年までに約271.2億ドルに達すると予測されています。この市場は年平均成長率（CAGR）が21.43%で、特にロボット工学、ヘルスケア、産業応用の分野でのAI開発に重点を置いています。また、スマートシティの開発やソフトウェア分野への移行、大規模プロジェクトへの需要の増加なども、市場成長の要因として挙げられます​​。

加えて、日本はAI技術を用いたハードウェアの開発、特にロボットや自動車の製造において先進的です。一方で、欧米企業はソフトウェア開発においてリードしており、日本のAIセクターに新しいビジネス機会を提供しています。さらに、新型コロナウイルスの影響により、リモートアクセスやオートメーション、社会的距離の維持などにAIが活用され、ヘルスケア業界ではテレコンサルティングや仮想診療が普及しています​​。

日本の大学にAIや機械学習の学べる専攻があるのか？

日本にはAIや機械学習を学べる専攻を提供している大学がいくつかあります。たとえば、東京工業大学はAI分野において、博士および修士課程を提供しています。このプログラムは、人工知能の基礎的な数学科学、計算理論、モデリングなどの幅広い専門知識を持つ個人を育成することを目指しています。また、学生は実世界の複雑な問題を解決するために、多様な分野を適用し、先進的な人工知能システムとサービスを構築することが期待されています​​。

一方、立教大学は2020年4月に池袋キャンパスに「人工知能と科学の大学院」を設立しました。この大学院は、自然科学および人文・社会科学の領域をカバーし、人工知能と最先端のデータ分析技術を活用して新しい知識を生み出すことを目標としています。このプログラムでは、機械学習やディープラーニングを中心に人工知能とデータサイエンスの学習を行い、基本科目から実際の社会応用まで幅広い研究を行います​。

学力さえあえればスタンフォードに留学する方がいい？

日本の大学もAIや機械学習の分野で高い教育を提供していますが、スタンフォード大学のように世界中から学生が集まるほどの国際的な認知度はまだ低いかもしれません。スタンフォード大学は、世界的に有名な研究機関であり、AI分野における研究と教育で特に高い評価を受けています。また、シリコンバレーとの強いつながりを持ち、最新のテクノロジーと産業界との連携も盛んです。

留学するかどうかの決定は、個人のキャリア目標、財政状況、家族や社会的な状況など、多くの要因に基づいて行う必要があります。スタンフォード大学のような海外のトップ大学で学ぶことは、国際的な視野を広げるとともに、優れた教育、研究機会、ネットワーキングの機会を提供します。一方で、日本国内の大学でも質の高い教育を受けることが可能であり、日本固有の産業や市場に精通した専門家としてキャリアを築くことも可能です。

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