機械分野では人材不足が起きているのでしょうか？人工知能の時代はあなたが思っているよりもずっと早く来ています!

人工知能の時代が来るとよく言われます。20年後に私たちの子供たちが社会に出たとき、彼らはおそらくロボットとの競争に直面するでしょう。さらに、多くの仕事がロボットに置き換えられるでしょう。私たちは、私たちの子供たちが将来仕事を失い、社会で生き残る能力を失うのではないかと心配しています。

実際、将来は言うまでもなく、現在でも多くの国内企業が手作業に代わる大型の機械設備を導入し始めています。

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01機械分野では人材不足が深刻

福建省晋江市の繊維会社は、2011年に手作業の代替として機械の使用を試み、2,000台以上の自動化設備とインテリジェント設備を導入した。しかし、同社は長年にわたり、機械や設備を巧みに操作できる人材をあまり採用していない。

なぜなら、今日の人工知能デバイスは基本的に英語の指示に従って操作する必要があり、プログラミング、デザイン、その他の外国語などの科目も関係するからです。さて、もし社会の中にプログラミングが得意な優秀な人がいるとしたら、残念ですが、この人は本当に外国語を理解していません。もし日本語やドイツ語を流暢に話したり、外国語が特に得意な人がいるとしたら、残念ですが、この人は本当にプログラミングを学んだことがありません。

もちろん、さまざまな機械にはさまざまな学際的なテーマが関係していることが多いため、多くの機械や設備を使用する企業では、通常、そのような学際的な才能のある人材を採用することは困難です。

近年、中国は産業用ロボットの応用において世界最大の市場となっていますが、多くの製造業は依然として機械設備の保守・運用を行う人材の確保に苦労しています。先に発表された「製造業人材育成計画ガイド」では、2020年、つまり2年後には、中国のハイエンドCNC工作機械とロボット分野の人材不足は300万人に達し、2025年、つまり7年後には、人材不足はさらに450万人に拡大すると予測されている。

国内製造業の高度化と変革の重要な時期に、「インダストリー4.0」の発展に適応できる機械系人材が構造的に不足していることは明らかです。さらに、最近の学校を卒業する学生のほとんどは工場で働くことを望まず、オフィスに留まり、コンピューターの前で仕事をしたり、スーツと革靴を履く喜びを楽しんだりすることを好みます。

02分野横断的な人材育成が急務

私とミスター・ロボットは、今後の人工知能時代に適応できる人材は、決して一つの分野で傑出した業績を挙げた人材ではなく、複数の分野に手を出し、多方向の研究を行っている学際的な人材であると常々感じています。

国内の機械産業の現状を見ると、企業はすでに新たな人材育成方法の要求を提示している。特定の専攻分野だけに集中する卒業生が優遇されるのではなく、学際的な総合力と革新的なデザイン力を備えた優れた人材が好まれるようになりました。

しかし、現在の国内の大学では、学問分野や学科が明確に区別されています。大学に入学した後、多くの学生は通常、単一の専門知識構造にしか触れず、その知識をあまり柔軟に適用できません。社会に出て働き始めると、学校で学んだ知識では仕事で生じる問題を解決できないことに気づきます。さらに、将来の社会では新しい仕事がたくさん生まれます。現在の学生は、これまで触れたことのない人工知能や機械の分野の仕事にどう従事できるでしょうか。

そのため、ランランさんのお母さんは、現在の学校教育モデルは必ず改革に直面するだろうと信じています。

つい数日前、世界初の人工知能教科書『人工知能基礎（高校版）』が上海で正式に発売されました。この教科書は、従来の教科書とは異なり、「手と脳の組み合わせ」の学習方法を重視しており、人工知能の基礎知識を提供すると同時に、学生が実践し、想像力と創造力を十分に発揮することを奨励しています。

国内の中等教育システムでは、このAI（人工知能）教科書を導入し、現代の学生が世界最先端のハイテクにアクセスし、人工知能の基礎スキルを習得できるように指導します。

このニュースを見て、ランランのお母さんは本当に嬉しかったです。私は常に、人工知能は教育と組み合わせる必要があると感じてきました。そうでなければ、最先端の技術で教育を受けていない子供たちは、将来の技術社会に適応することができないに違いありません。現在、国務院は国内の小中学校に人工知能関連のコースを設け、プログラミング教育を段階的に推進し、将来の技術社会に向けた専門的なAI人材を育成していくことも明らかにしている。

現代の親として、私たちは現状に満足していられません。人工知能の時代はもうすぐそこまで来ています。私たちの生活に浸透し始めています。ですから、私たちは子供たちが幼い頃からしっかりとした基礎を築けるように導かなければなりません。

私たちは、子供たちが学際的かつ分野横断的な情報を受け入れ、心を開き、異なる分野の知識を統合して問題を解決する能力を身に付けられるよう教育する必要があります。同時に、親も子供たちの革新、リーダーシップ、チームワーク、オープンエンドの問題を解決する能力などの総合的な資質を養うことに注意を払い、子供たちが将来の発展にうまく適応できるようにする必要があります。

03偏見を捨てて、工場は低くない

数年前、誰もがこの話をしていました。多くの大学卒業生は卒業後すぐに失業していました。彼らには良い仕事に就くためのスキルがなく、普通の仕事に就く気もなかったため、「高レベルの仕事に就くには優秀すぎるが、低レベルの仕事には就きたくない」という状況に陥っていました。近年、国内の多くの機械応用製造業でも同様の問題に直面しています。

多くの工場は「人手不足」というジレンマに陥っており、それを支えているのは60年代、70年代生まれの高齢労働者の一部である。しかし、80年代、90年代生まれの卒業生で、グレーカラーとして工場で働く意欲のある人は少ない。

多くの大学生は、学部生として、どうやって一流の工場で労働者として働けるのかと考えている。まともな人間に見えるためには、少なくとも事務職を見つけなければならない。そのため、近年の卒業生は、工場の作業場に行ってゴロゴロと音を立てる機械と向き合うよりも、オフィスに残って絵を描いたり、コンピューターでコードを書いたりすることを好むようになっている。

そのため、機械分野における人材の不足はますます深刻化しています。しかし、米国では多くの子供たちが工学や機械操作に対して独特の愛情を示しています。

4～5歳になると機械工作に興味を持ち始め、親も子どもが自分で小さな部品をいじくり回すことを奨励します。子どもがもう少し大きくなると、アメリカの親は子どもに自分のおもちゃや物を修理させます。親が小型家電を修理しているときは、原理を説明しながら子どもにも見せるように勧めます。

アメリカの多くの子供たちは、モーターや車輪などの単純な機械を使って、さまざまな興味深い実験をするのが好きです。彼らは人生の不思議を発見することに喜びを感じ、大胆で想像力豊かなアイデアをたくさん持っています。

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ランランの母親は、中国の子どもたちも幼い頃から実践的なスキルを身につけることができると信じています。親は、物の汚れを気にするのではなく、小さな道具を使って自由に探索させてあげましょう。親は、子供が必死に知識を吸収することばかりを考えるのではなく、無限の創造の可能性を提供できるようなオープンな心で子供を育ててあげましょう。

同時に、私たちは子供たちに工場労働者に対して偏見を持たないように教えるべきです。労働者は他の人より劣っているわけではありません。彼らは技術や設備を理解しており、私たちが知らない多くの操作を知っています。さらに、今日の製造業で導入されているインテリジェントな機械や設備には、特に学士号以上の学歴を持つ優れた才能が必要です。

工場の研究開発や生産を例に挙げてみましょう。最前線で働く学部卒の従業員は、学歴の低い従業員よりも有利です。例えば、職業高校や専門学校の卒業生は工作機械の作業はできますが、プログラミングを理解したり外国語を話したりできないかもしれません。しかし、学部生は理解力や受容力が高く、プログラミングとインテリジェント機械設備の操作の両方を習得しやすくなります。

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学校教育も時代の変化に対応し始めており、親としても手を抜くわけにはいかない。

ランランのお母さんは、親や友人が参考にすべきいくつかのポイントをまとめました。私の意見では、これらのポイントは、子供たちが将来の人工知能時代に適応できるかどうかを決定する鍵です。

1. 心を開いて、分野を超えて問題を解決する方法を学ぶ。

2. 子どもたちの多分野にわたる総合的な能力と生活における知識の応用を育成し、子どもたちの実践的な能力に重点を置く。

3. 子どもたちの想像力、創造力、そして自由な問題を解決する能力を養う。

4. 子どもたちのリーダーシップ、チームワーク、コミュニケーション能力の育成に重点を置きます。

親としては、これらの出来事から社会の将来の発展方向を垣間見て、子供たちが早い段階で準備し、将来の人工知能時代の変化にうまく対応できるように、教育の考え方をタイムリーに調整する必要があります。

機械分野における数百万人の人材不足を短期間で埋めることは困難であり、現在、国内のほとんどの専門学校で訓練を受けた学生は、「インダストリー4.0」時代の要求に適応できていない。しかし、人工知能のコースが学校に導入され始めているのは良いことです。近い将来、社会に多くの優れたプロのAI人材が生まれると信じています。楽しみに待ちましょう！