情報科学科 （計算機科学）
🇯🇵 日本 · 工学わたしの専攻の寿命
AIの影響でこの専攻の卒業生の採用が減り始めるまで
2027年9月24日 · D-362
新人が担ってきたコードの作成・テスト・レビューはすでにAIエージェントがこなしており、大手企業でもSIerでも新卒エンジニアの採用を絞る流れにある。免許という参入障壁がなく、研究職は修士以上が前提のため、コーディング中心の学部卒の入り口が最も早く狭まる。
「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？
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
情報科学科（計算機科学）：AIが新卒採用に与える影響
情報科学科(計算機科学)は、ソフトウェア開発の基礎理論からコーディングまで学ぶ学科です。新人が担ってきたコードの作成・テスト・レビューほど、すでにAIエージェントがこなせるようになっています。
情報科学科からの就職は、AIでどこが変わりますか。
かつて新人は、コードを書いて動かし、テストで見つかった不具合を直すという一連の作業を通じて実力を養ってきました。今はその一連の流れをAIエージェントがひとまとまりで担えるようになり、人はでき上がったコードを検証する側に回っています。参入を制限する資格がなく、研究職は修士以上が前提であるため、コーディングを中心に据えた学部卒の採用枠は、関連する進路の中でも早く縮み始めると見ています。
ソフトウェアエンジニアとAIエンジニアとでは違いはありますか。
コーディング中心のソフトウェアエンジニアやバックエンドエンジニアは、この学科の進路の中でも早い時期に影響を受けると見ています。データエンジニアもそれに近い時期に変化が及ぶ一方、AIエンジニアはAI人材の不足が支えとなり、影響が及ぶのはさらに先だと見ています。
情報科学科で学ぶなら、何を準備しておくとよいですか。
コーディング力だけでなく、AIエージェントが書いたコードの設計意図を読み取り、不具合を直す力を在学中から鍛えておくことが欠かせません。研究室やハッカソン、インターンでシステム全体を設計する経験を積んでおくと、コーディング中心ではない役割にも進みやすくなります。
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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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