データサイエンス・AI・情報系学部のヒミツ。学部で新卒の初任給が変わる時代へ

高校生の皆さんは、データサイエンスと聞くと自分には縁遠い感じがするでしょうか。
これから数年で、データサイエンス系の学部の新設ラッシュが続き、ブームが起きるであろうと言われています。なぜ新設されるのか?何が人気なのか?気になる部分を見ていきましょう。

データサイエンス学部は日本にいくつあるの?

2019年現在、日本にはデータサイエンス学部は3つあります。いずれも近年設置された新しい学部です。

  • 滋賀大学(2017年)
  • 横浜市立大学(2018年)
  • 武蔵野大学(2019年)

( )内は設置年

この人気を知らなかったという高校生もいると思いますが、実際これらの大学の人気は非常に高まっています。
2019年度に志願者が前年より増えた国立大学の1位が滋賀大学で、私立大学の1位は武蔵野大学です。(【2019年度志願者数】増えた大学トップ10(AERA 2019年5月13日号より))
いずれもデータサイエンス学部がその人気を牽引しています。

**********滋賀大学***********

データサイエンスを学べる学部はなぜ人気なの?

日本政府が推奨している

皆さんは「Society5.0」という言葉を聞いたことがありますでしょうか。日本政府が目指すべき未来社会の姿として提唱している新しい社会のことを指しています。
狩猟社会(Society 1.0)、農耕社会(Society 2.0)、工業社会(Society 3.0)、情報社会(Society 4.0)に続く、新たな社会を指すもので、AIやビッグデータにより、新しい価値を生み出し、経済発展と社会的課題の解決の両立を目指すというものです。

文部科学省はSociety5.0に対応した高度な技術を持つ人材を育成しようとしています。2016年に「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学として6大学を選定しました。

  1. 北海道大学
  2. 東京大学
  3. 滋賀大学
  4. 京都大学
  5. 大阪大学
  6. 九州大学

文部科学省はこれらの大学を地域ごとのリーダーとして、数理・データサイエンスに関する標準カリキュラムや教材を各大学に展開しようとしています。それほど遠くない未来に、英語のようにデータサイエンスを必修として学ぶ時代が来るかもしれません。
数理・データサイエンスを教えている大学とそうでない大学の差、データサイエンスを学んだ学生と学んでいない学生の差が、大きくなっていく可能性があります

企業が求めている

実は文部科学省よりも、一流企業のほうがデータサイエンス人材の確保が喫緊の課題となっています。
データサイエンス人材は、IT企業だけに必要なわけではなく、金融やメーカーなど、どの業種でも必要となっています。
いまや、ビッグデータを活用できるかどうかが企業にとって生命線になる可能性があります。
2016年時点の調査ですが、日本国内でビッグデータ、IoT、AIなどを担うデータ活用人材は2020年に4万8000人が不足するとされています。(経済産業業「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」)

人材ニーズが高いので、高い給料が期待できる

ソニーは人工知能(AI)などの先端領域で高い能力を持つ人材については、2019年度から年間給与を最大2割増しとすることを発表しています。
プロ野球チームも持っているDeNAは「エンジニア職AIスペシャリストコース」は年俸:¥6,000,000~¥10,000,000(月次支給+ 年2回の賞与)で、一般の「ビジネス職」は年俸:¥5,000,000~(月次支給+ 年2回の賞与)となっており、新卒で入社した段階で年俸で100万円も異なっています。

AI・データサイエンス人材の不足を解消するために、インドなどの海外人材の取り込みも行われています。グローバルでデータサイエンス人材の取り合いになっており、今後さらにAI人材が必要となったときに、高い給料を払うことで自社に来てもらう動きが活発化することは容易に推測できます。
今後は、データサイエンスという職種だけ新卒の初任給が高い、ということが当たり前になっていくかもしれません。

学部名に「情報」がついていてもカリキュラムは様々

情報とつく学部であっても、データサイエンスを学ぶとは限りません。
学部のカリキュラムを見る必要があり、非常に分かりにくいのですが、文系よりか理系よりかで教育内容が変わってきます。
希少性が高いのは理系よりのカリキュラムですが、情報系の学部にいるのであれば自分の努力次第でデータサイエンティストの道は開けてきます。

青山学院大学にも「社会情報学部」があります。かなり学べる幅が広いので、いわゆるデータサイエンス人材育成という要素は少ないですが、広く学べることが強みです。

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「偏差値重視」から「学び重視」の時代へ

これまで、新卒の給与は横並びで同期の給与は全員同じということがほとんどでした。しかし、今は付加価値の高い人材には、新卒でも高い給料を払って採用するという方向に移行しつつあります。

「いい大学に行って、大企業に入って、年功序列で良い給料をもらう」という時代から「付加価値の高い領域を学び、価値を認める企業に入り、スキルを磨いて良い環境を求めて転職する」という時代に変わってきています。偏差値の高い大学に入ることが勝ち組ではなくなってきています

数学が苦手だからと見向きもしていないことはないでしょうか。女子だからデータサイエンスは関係ないと思ってないでしょうか。昔からある産業よりも、IT系企業を中心としたデータサイエンス人材の環境は、むしろ男女や学歴関係なく勝負できる世界があります。
自分は「大学で何を学ぶべきか?」様々なアンテナを立てて考えましょう。

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