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卒業予定
データサイエンス学部
🇯🇵 日本 · 工学採用が最初に減る専攻239専攻中、危険度上位2%
わたしの専攻の寿命
5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
2027年3月24日 · D-178
推定の幅 今 – 1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
新人が担ってきた集計・可視化・レポートやSQLの作成はすでにAIがこなし、ジュニアアナリストの採用は減り始めた。免許という参入障壁がなく、パイプライン作業もエージェントが担うため早い部類に入る。学部新設で増えた卒業生は供給側の要因なので、AIによる影響とは分けて扱った。
「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3 / 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
データサイエンス学部：AIが新卒採用に与える影響
データサイエンス学部の新人が日々するのは、データの前処理とグラフ作成、会議用の報告書づくりです。この地味な作業をAIがすでに代行し始め、新卒に求められる役割が変わってきています。
データ分析の仕事は、AIでどこがもう変わっていますか。
集計やグラフ化、SQLの作成、データを流す一連の処理は、AIがすでにこなせるようになり、ジュニアアナリストの採用が減り始めています。免許がいらない仕事のため就職の壁は低いものの、その分AIとの競合も早くから起こりやすい分野です。学部が新しく増えて卒業生自体が増えていることは、これとは別の事情として扱っています。
データサイエンティストとAIエンジニアでは、影響の出方が違いますか。
データを集めて整えるデータアナリストの仕事から先に減り始め、データサイエンティストやデータエンジニアもそれに近い時期に続くと見ています。AIエンジニアは、AIを扱う人材そのものが足りない分、変化が及ぶのはかなり後になります。
データサイエンス学部で学ぶなら、何を準備しておくとよいですか。
統計とプログラミングの基礎科目は避けずに履修し、AIが出した集計や分析結果が本当に正しいかを見抜く目を鍛えておくことが欠かせません。免許で守られない分野なので、分析コンテストや企業との共同研究に参加し、結果を人に説明した経験を積んでおくと就職活動で強みになります。
作成日
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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