卒業予定
情報科学科 （計算機科学）
🇯🇵 日本 · 工学真っ先に採用が減る専攻239専攻中、危険度上位6%
専攻の余命
11か月
06日 01:32:08:484
AIでこの専攻の採用が減り始めるまで
2027年9月24日 · D-342
推定の幅 今 – 2年11か月
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。
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新卒採用縮小
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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。
作成日
情報科学科 （計算機科学）の結果について· 日本語
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