こんにちは、しにち(@yurukashi_yrks)です!

AI時代に備え、何かしなければと思っている人は多いと思います。

AIは世の中を確実に便利にしますが、社会構造をガラッと変える可能性もあります。今は一般的とされる仕事でも、10~20年後にはなくなるかもしれませんね…!

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さて、今回はAI時代にむけて何か備えたいという人のために、STEAMというキーワードをご紹介です。

上のつぶやきでもお伝えしたとおり、STEAMはScience(科学)、Technology(技術)、Engineering(工学)、Art(芸術)、Mathematics(数学)の頭文字をとったもので、アメリカではSTEAMの教養を身につけた人がこれからは強い、と言われているようです。

というわけで今回はこのSTEAMについて、それぞれ掘り下げて考えていきたいと思います。

 

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Science(科学)

まずはSTEAMのS、Science(科学)です。私が文系だからなのもありますが「科学」と言われてもあまりピンとこないですよねw

これを機に「科学とは何か?」あらためて調べてみました。

・自然現象を、背後にある「法則」の存在を探るために見ること
・普遍的な法則かどうかを確かめるために「実験」を行うこと
・共有可能性を担保するため、数学的に記述すること

引用:ものすごくざっくり言うと「科学」とは何か

 

ちょっと難しいですが、まとめると科学とは方法論「物事の起こる理由を実験して解き明かすこと(説明すること)」と言えそうです。

AI時代では様々な事象を分析する必要があるので、その事象がなぜ起きるのか?起きるとどうなるのか?といった、原因と結果の法則を考えなければなりません。

そのため文系理系を問わず、この科学的思考ができるかどうかが重要なスキルになるということですね。

前に落合陽一さんがとある番組で、これからの時代では論文を書く能力がとても役立つと話していましたが、確かに論文作成では、仮説や筋道立て、データ集め、実験・検証といった、科学的思考に必要なプロセスがすべて詰まっています。

科学的思考を身につける意味では、論文を書いてみたり、読んだりしてみると良いのかもしれません。

Technology(技術)

次にTechnology(技術)です。これは人の生活や社会を良くする技術を考案したり、最新技術やその活用についての知見を指すものと思われます。

ここ数年、GAFAをはじめとして、テスラやUberなど、最新のテクノロジーを展開する企業は、どんどん出てきています。またビットコインで用いられるブロックチェーンも最新テクノロジーの1つですね。

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テクノロジーに関しては、作る側の知識と使う側の知識、2つがあると思っています。

テクノロジー企業で働く技術者は作る側の知識を有しているわけで、理系大学や専門学校で基礎を学び、その後も関連技術の習得を続けているはずです。

しかし私のような文系で、かつテクノロジーとはあまり縁のないキャリアを歩んだ人間からすると、今からテクノロジーを作る側に回るのは現実的ではありません。(世の中に広める、みたいな関わり方はできるかもしれないけれど)

なので、テクノロジーを使う知識については習得していくべきと考えます。技術は「指数関数的」に進歩している、なんて言われますから、今のままでいいとあぐらをかいていると、あっという間に置いていかれそうですからね…!

新しいサービスが世の中に出てきたら、まずは使ってみる。方法を学ぶ。こうした取り組みをすることが重要になってくるのでしょう。

Engineering(工学)

続いては、Engineering(工学)です。

工学とは、通常「数学と自然科学を基礎とし、時には人文社会科学の知見を用いて、公共の安全、健康、福祉のために有用な事物や快適な環境を構築することを目的とする学問である」と言われています。

(中略)社会が高度技術化、人工システム化した現代においては、工学は広く人工システムの開発企画・設計、製作、運用、保全のための基礎となる学問ということも出来ます。

(中略)工学は社会に有用な人工のもの-人工システム-を創ることを主な目的としています。自動車、家電製品、医療機器を始め、情報機器やソフトなど、それからまたこれらを活用できる環境システムとして、交通、通信、電力などのネットワークなど、私たちが必要とする人工物は限りなく存在します。

引用:徳島大学工学部 工学とは?

 

工学は社会にとって有益なものを作ることを目的とした学問ですね。工学の知識とは、要はモノづくりの知識、エンジニアの知識です。

ただし、一言にエンジニアといっても、システムエンジニアやプログラマー、インフラエンジニア、ネットワークエンジニアなど、多岐にわたります。

こういったいわゆるIT人材は、日本では既に不足していて、今後も2020年には約29.3万人、2025年には約43万人、2030年には約59万人にまで、不足規模が拡大する予測が立っています。

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そのため、今から勉強してエンジニアに転身するのは1つの道かもしれません。手に職ともなりますし、確実にニーズは出てくるはずですからね。

 

私については、上でも述べたようにこれからの転身は難しそうですが、基礎的なプログラミングの知識は身につけるべきだなと感じております。

調べてみると、今はTECH::CAMPなど、初心者でもオンラインで受講できるプログラミングスクールが結構あるみたいですからね。

教養としてプログラミングを知っておくだけでも、仕事の幅が広がりそうですし!

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Art(芸術)

4つ目はArt(芸術)です。ここにきて理系っぽくないのが登場しました!w

芸術における勉強とは何かというと、創造性を高めることだと言われています。

モノやサービスが飽和した現代では、ビジネスにおいて、飛躍した発想によるイノベーションが重要と言われていますよね。

イノベーションを起こすためには科学的な知識、考え方だけでは不十分で、ゼロからアイデアを生み出す必要があります。

そこで、発想力を鍛えるために実は芸術が有効であり、今その重要性が叫ばれているのです。

芸術に触れることやアート作品を創る取り組みは脳にいい(非言語領域を活性化させる)ことがわかっていて、実際にアメリカではエグゼクティブが美術館のギャラリートークに参加したり、アートスクールへ留学する例も増えているのだそうです。

創造性を鍛えると言うと難しい感じもするのですが、美術館に行ったり、絵を描いてみたり、何かを創ることを趣味にすればいいのだと思います。そうすれば自然と脳が活性化され、知らず知らずのうちに創造性が身についてくるはずです。

思いついたことをメモしていけば、いずれ発想力がついたことを実感できるかもしれませんよ!

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Mathematics(数学)

最後はMathematics(数学)です。

コンピュータ自体が演算機ですから、数学を避けては通れないですよね。笑

数学といっても色々ありますが、AI関連となるとやはり統計学の知識があると強いです。

AIを作る際はデータサイエンティストという統計のプロが必要ですから、統計に強くなれば、そういったデータサイエンティストのキャリアも狙えるようになります。

データサイエンティストに限らず、数学はあらゆる場面で役に立つので、中高時代の数学をもう一度学び直してみたり、統計学の本を買ってみたりするのは、とても有益だと思います。

独学で勉強してみてもっと深く学びたいと思ったら、グロービスなどで定量分析や統計の講座を受けてみるのもありですね。

まとめ

以上、AI時代に必要とされるSTEAMについてのご紹介でした!

何かをイチから学ぶのって面倒に感じるかもしれないけれど、新しい知識を習得し、それを使うことはきっと楽しいはずです。

一気に学ぼうとせず、STEAMの中で興味がありそうなものから手を付けていくといいのではないかな。

AI時代、不安もありますがうまく適応して楽しく過ごしたいですね!

ではまたー!

 

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