卒業予定
データサイエンス学部
🇯🇵 日本 · 工学真っ先に採用が減る専攻239専攻中、危険度上位2%
専攻の余命
5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3月24日 · D-158
推定の幅 今 – 1年11か月
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。
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新卒採用縮小
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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
データサイエンス学部の結果について· 日本語
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