IEEEのTryEngineeringは、8歳から12歳の児童を対象とした6タイトルのSTEM書籍シリーズを開始した。AI、半導体、電気自動車、通信、海洋工学、信号処理をテーマとし、Lerner Publishing Groupから出版される。

単体で見れば、児童書シリーズは見過ごしやすい。しかし今週の見出し——AnthropicのClaudeが新規CRISPR様酵素システムの発見を支援したとの報道——と発表時期を重ね合わせると、戦略的な全体像が鮮明になる。最先端AIはテキスト生成から科学的仮説の生成へと移行しつつあり、これは人間のエンジニアに求められる価値を再定義する。希少なスキルはもはや機械的なコーディングや事実の暗記ではなく、問題の枠組み設定、AIの出力を評価する能力、そしてその下層にある物理システムの理解である。これこそ、マイクロチップがなぜ導電するのか、信号がいかにノイズを乗り越えるのかを学ぶことで8歳児が鍛える能力に他ならない。初期の概念的リテラシーの経済価値は、AIが上層の機械的作業を汎用化するのと正確に比例して上昇する。

グローバルに見れば、これは出版発表の衣を纏った労働力供給の物語である。10年後にAI補強型R&D研究所に人材を供給できる国々は、今好奇心の種を蒔いている。米国はIEEEの組織的リーチを通じて、教室や図書館への配布網を構築している。他国にとっての競争上のリスクは、AI能力が向かう方向と、それを指揮する人材が育成される場所との間に拡大するギャップである。

日本にとって、この示唆は不快かつ具体的だ。同国は記録された、そして悪化の一途を辿るITエンジニア不足に直面しており、人口動態曲線は、これらの書籍が対象とする若年層が既に絶対数で縮小していることを意味する。将来のエンジニア一人ひとりの重要性は、ここではほぼどこよりも高い。しかし日本のSTEM教育は依然として手順重視で、この種のシリーズが強調するオープンエンドの設計課題には弱い——これは後に、システム運用には強いがアーキテクチャ設計には薄い労働力として現れるのと同じギャップである。

SIerや企業ITにとって、つながりは直接的だ。日本の大手インテグレーターは労働集約的な納品でビジネスを築き、最近では人員ギャップを糊塗するためにRPAに依存している。しかしAIエージェントがかつて新人が腕を磨いた定型的な構築・設定作業を吸収するにつれ、業界は伝統的な訓練場を失う。エントリーレベルのタスクが消滅すれば、次世代のシニアアーキテクトはどこから来るのか。SIerは人材育成を慈善ではなくインフラとして扱うべきである——STEMプログラムへの資金提供、手動コーディングではなくAI監督を中心とした新人職務の再構築、そして早期に判断力を養う社内経路の構築。パイプライン問題を上流で解決する企業は、縮小する請求可能な人員プールでの入札競争を続ける企業を凌駕するだろう。