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卒業予定
人工知能・知能情報学科
🇯🇵 日本 · 工学採用が最初に減る専攻239専攻中、危険度上位20%
わたしの専攻の寿命
1年11か月
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AIの影響でこの専攻の卒業生の採用が減り始めるまで
2028年9月24日 · D-728
推定の幅 今 – 3年11か月
2030年卒業の場合 — 卒業前に採用減少が始まるかもしれません
モデリングや実験、デプロイのパイプラインはエージェントが自動化しつつあるが、AI人材の不足と導入需要が採用減を覆い隠している。一般的な開発職に進む卒業生はすでに新卒採用縮小の圧力を受けている。学科新設で卒業生が増えたことはAIとは別の要因だ。
「専攻の寿命」は、AIの影響でこの専攻の卒業生の採用が減り始めるまでの残り時間です。学科がなくなる、全員が職を失うという意味ではありません。
AI vs 人間、あなたはどっち派？
新卒採用縮小
専攻ランキング46 / 239
卒業後に就く職業
2030卒業後の進路 · 2030年卒業時点の残り時間
人工知能・知能情報学科：AIが新卒採用に与える影響
人工知能・知能情報学科は、機械学習モデルの開発からその運用まで学ぶ学科です。モデル作成や実験、運用の一連の作業はエージェントが自動化しつつありますが、AI人材の不足がその影響を覆い隠しています。
AI系の学科からの就職は、AIでどこが変わりますか。
モデリングや実験、デプロイの一連の作業はエージェントが自動化しつつありますが、AI人材の不足と導入需要の高さが採用減の動きを覆い隠しています。ただ、一般的な開発職に進む卒業生は、すでに新卒採用が縮む圧力を受けています。学科新設で卒業生が増えたことは、これとは別の要因です。
AIエンジニアやMLOpsエンジニアとでは違いはありますか。
MLOpsエンジニアやデータサイエンティストは、パイプライン作業の比重が大きい分、この学科の進路の中でも早めに影響を受けると見ています。AIエンジニアや研究者は、人材不足と専門性の高さに支えられ、影響が及ぶのはそれより遅くなります。
AI系の学科で学ぶなら、何を準備しておくとよいですか。
モデルを作るだけでなく、エージェントが自動化した実験やデプロイの結果を評価し、次の改善につなげる力を在学中から鍛えておくことが欠かせません。研究室での論文執筆やKaggleのような実践経験を積んでおくと、自動化が進む作業にとどまらない役割に早く進めます。
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資料・出典
資料は業務・制度・専攻を説明するものです。AI代替の予想時期と点数はAIによる推定で、出典機関の予測ではありません。 算出方法
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