コンピュータサイエンスからAI専攻へ：学生たちの“進路シフト”の正体

1. 「Move Over, Computer Science？」――見出しが象徴する不安

12月1日付のニューヨーク・タイムズは、「Move Over, Computer Science. Students Are Flocking to New A.I. Majors.（どいて、コンピュータサイエンス。学生たちは新しいAI専攻に群がっている）」という挑発的な見出しで、アメリカの大学キャンパスの変化を伝えた。

記事で紹介されたのは、「CS離れ」と「AI専攻ブーム」という、ここ数年の教育現場の空気を象徴するような現象だ。MITでは「Artificial Intelligence and Decision Making（AI＋意思決定）」専攻が、コンピュータサイエンスに次ぐ2番目に人気の学部専攻になっていると報じられている。MITニュース

さらにフロリダ州サウスフロリダ大学では、AIとサイバーセキュリティを掲げる新しいカレッジに、この秋だけで3,000人以上の学生が登録したという。EdScoop

数年前まで、保護者や高校の進路指導教員が勧める「鉄板」の進路といえばコンピュータサイエンスだった。それが今、「AI専攻」という新しい看板に書き換えられつつある。

だがSNSを覗くと、反応は手放しの称賛ばかりではない。
「来年には“みんな量子コンピュータ専攻”って記事が出るんじゃないか」と冷笑するコメントや、
「AI専攻ばかり増やして、誰がOSやコンパイラを書くんだ」と嘆くエンジニアもいる。LinkedIn

この“専攻シフト”は、一体何を意味しているのだろうか。

---

2. 数字が示す「CSの頭打ち」とAI専攻の伸び

まずはデータから見てみよう。

米コンピューティング・リサーチ協会（CRA）のサーベイによると、米国のコンピュータサイエンス専攻の学生数は2005年から2023年にかけて約4倍に拡大したが、直近1年の伸びはわずか0.2％にとどまっていると報告されている。Medium

トップ校では、より極端な数字も出始めている。

• プリンストン大学では、数年内にCS専攻が25％減少する予測

• デューク大学では入門CS科目の履修者がすでに2割減

といった試算が紹介されている。Medium

一方で、AI専攻はどうか。
EdScoopの記事は、NYTの報道を受けて「AI専攻が、従来の“Computer Science”という名前の専攻より速いペースで学生を集めている」と整理し、MITやサウスフロリダ大学の事例に加え、ノースカロライナ大学が既存の二つのスクールを統合して「AIカレッジ」を作ろうとしていること、ワシントン大学が1,000万ドルのキャンパス横断AIイニシアチブを打ち出していることなどを伝えている。EdScoop

つまり数字レベルでも、

• 「CS専攻の急増時代」は一旦ブレーキ

• その一部が、「AI」「AI＋○○」と名付けられた新専攻に流れ始めている

という構図が見えてくる。

---

3. なぜ学生はAI専攻に惹かれるのか――3つの理由

(1) 生成AIブームの「わかりやすいヒーロー感」

2020年以降、画像生成モデルやChatGPTのような大規模言語モデルの登場で、「AI」は一般のニュースやSNSをにぎわす存在になった。ウィキペディア

高校生にとって、「AIで絵も文章もプログラムも一瞬でできる」という体験は、「OSのプロセス管理」や「コンパイラ最適化」より、直感的で“カッコいい”。
専攻紹介パンフレットに載せる写真を想像すれば、どちらが映えるかは明らかだ。

(2) CS就職市場の冷え込みと「不安」

CS専攻の人気は、歴史的にテック業界の求人状況と連動して上下してきた。theatlantic.com
ここ数年は、大手テック企業のレイオフや新卒採用の抑制、AIによる一部タスクの自動化などが重なり、「CSに行けば安泰」という神話が揺らいでいる。

ミネソタ大学の教授はラジオインタビューの中で、

数年前までCS専攻は“就職オファーが山ほど届く”分野だったが、今の学生は就職市場を現実的に見ており、より柔軟なキャリアを考え始めている

と語っている。MPR News

LinkedIn上でも、
「CS卒なのに新卒で仕事が見つからない」「AIツールに置き換えられそうで怖い」といった声が共有され、それに対してキャリアコーチが「スキルの棚卸しとキャリアのピボットを考えよう」とアドバイスする投稿も目立つ。LinkedIn

(3) 大学側の「看板の付け替え」と投資の論理

大学にとっても、「AI専攻」は時代のキーワードを冠した魅力的な商品名だ。

• サウスフロリダ大学のように新カレッジを立ち上げる

• 既存のCS学部を「AI＋データサイエンス」「コンピューティング＆AI」といった名前にリブランドする

• 学内全体のAIイニシアチブに巨額投資する

といった動きが広がっている。EdScoop

AI研究は資金も集まりやすく、企業連携もつくりやすい。
「AIをやっています」と言えた方が、寄付も研究費も取りやすい――そんな大学側の事情も、専攻シフトの背景にある。

---

4. SNSで割れる評価：「AI専攻ブーム」への4つの視線

NYTの記事公開後、X（旧Twitter）、LinkedIn、スレッズなどには様々な反応が流れた。ここでは、典型的な4つのタイプに分けて整理してみる。

① FOMO型：乗り遅れたくない学生・保護者

• 「子どもにはAI専攻を選ばせたい。CSだけでは将来が不安」

• 「AIはあらゆる業界に入ってくる。どうせやるならAIのど真ん中を」

といった、“AIがすべてを飲み込むならAI側に回りたい” という心理だ。

LinkedInでは、MITのAI専攻の記事をシェアしながら「これからのトップ学生はAI＋意思決定のスキルを持つべきだ」と語るビジネスリーダーの投稿も見られる。MITニュース

② 現場エンジニア型：基礎軽視へのいら立ち

一方、長年ソフトウェア開発に携わってきたエンジニアからは、辛辣なコメントも多い。

• 「AIモデルを動かすには、OSもコンパイラもネットワークも必要。誰がそれを作るんだ？」

• 「ツールの使い方だけ学んで、“AIエンジニアです”と言われても困る」

といった声は、「AI専攻がCSの基礎を犠牲にしないか」という懸念の表れだ。

実際、AI教育に関する専門家のブログでも、
「生成AIを前提にカリキュラムを再設計する必要があるが、アルゴリズムやデータ構造、計算理論といった基礎はむしろ重要性を増している」と強調されている。バッキネル大学工学部

③ 教育者・アカデミア型：冷静なカリキュラム議論

Carnegie Mellonなどの大学では、教員がリトリート（合宿）を開き、「生成AI時代のCSカリキュラムとは何か」を議論していると紹介されている。Daniel S. Christian

教育関係者の投稿では、

• CSを「狭い意味のプログラミング」から、「計算論的思考」と「AIリテラシー」を中心に据えた学問へ拡張すべき

• 他分野（人文社会、デザイン、ビジネス）とのハイブリッド専攻を増やすべき

といった提案が目立つ。

ある教育プランナーは、NYTの記事を引用しながら「大学のカリキュラムはCS/AI/ML業界の現実から数年遅れていることが多い。変化の速さにどう追いつくかが鍵だ」と投稿している。LinkedIn

④ 自虐的楽観型：「CSは死んでない、むしろ再定義される」

「Is Computer Science Dead? NOT EVEN CLOSE.（CSは死んでいない、むしろ再誕している）」と題したLinkedInの投稿が象徴的だ。そこでは、

• AIやオートメーションで変わるのは求められるスキルの組合せであって、CSそのものが不要になるわけではない

• システムアーキテクチャ、アルゴリズム最適化、倫理的なAI設計など、人間にしかできない役割はむしろ増えている

と論じられている。LinkedIn

このタイプの投稿は、CSとAIを対立させるのではなく、
「CSを土台にAIを使いこなす人材こそが強い」というスタンスだ。

---

5. 変わるCS教育：コードから「計算論的思考」へ

AI専攻ブームの背景には、大学側の「CS教育の中身」を見直す動きがある。

NYTの別記事を紹介した教育ブログでは、専門家の見解として、

• これからのCS教育の中心は**「計算論的思考」と「AIリテラシー」**に移る

• 計算論的思考とは、問題を小さな部分に分解し、ステップバイステップで解決策を設計し、データに基づいて検証すること

• AIリテラシーとは、AIの仕組み・限界・バイアスを理解し、社会的影響や倫理も含めて「責任ある使い方」を身につけること

だとまとめている。Daniel S. Christian

Bucknell大学のCS教授は、AI時代のCSカリキュラムについて次のようなポイントを挙げている。バッキネル大学工学部

• CSをリベラルアーツ的な教養として捉え直し、他分野との連携を強める

• ユーザー体験（UX）や人間中心設計など、人間側に寄った科目を重視する（AIが特に苦手な領域）

• 生成AIが出すコードはしばしば誤っているため、基礎理論を理解していないとデバッグも改善もできない

つまり、

「コードを書くためのCS」から、「AIを含めた計算システムを設計・批判的に評価するためのCS」へ

というパラダイムシフトが進行しているといえる。

---

6. 学生にとってのリアル：AIは敵か、ツールか

現場の学生にとって、AIはすでに日常のツールだ。

ある調査では、大学生の約3分の1が「AIをほぼ毎日使っている」と報告されている。EdScoop

一方で、「AIチャットボットを多用する学生ほど成績が低い」という研究も報じられ、AI頼みの学習が理解を浅くしている可能性が指摘されている。LinkedIn

ミネソタ大学の教授は、「AIはコード生成には優れているが、そのコードが本当に要件を満たし、正しく動いているかを評価し、修正する力は依然として人間側にある」と強調する。MPR News

これは、専攻の名前にかかわらず、

• AIを“便利なコピペ機”としてだけ使うのか

• AIを思考のパートナーとして使いこなし、自分の理解を深める方向に活用するのか

という、学生自身の姿勢が問われていることを意味する。

---

7. 「AI専攻に行くべきか？」という問いへの3つの視点

では、これから進路を選ぶ高校生や、その親にとって、NYTが描くようなAI専攻ブームはどう受け止めるべきなのか。

ここでは、3つの視点を提示したい。

視点1：専攻名より「中身のシラバス」を見る

「Computer Science」か「Artificial Intelligence」かというラベルよりも大事なのは、

• どの程度、アルゴリズム・データ構造・離散数学といった基礎がカバーされているか

• AI関連科目が、倫理・社会的影響・人間との協調まで踏み込んでいるか

といった中身だ。

同じ「AI専攻」でも、
片方は「AIツールの使い方講座」に近く、もう片方は「CS＋統計＋倫理＋社会科学」を統合した高度なカリキュラム、というケースもあり得る。

視点2：CSとAIを二者択一にしない

SNS上の議論を見ると、「CSは古くて、AIが新しい」という単純な構図で語られがちだが、実際には

• AIを深く理解したければ、CSの基礎は必須

• CSの専門家も、AIを使いこなせなければ市場価値を維持しづらい

という相互依存関係にある。

現実的な戦略としては、

• 「CS専攻＋AI関連の副専攻・サーティフィケート」

• 「AI専攻だが、CSの基礎科目はしっかり履修」

といったハイブリッド型が強い。

視点3：ジョブマーケットは「短期のノイズ」と「長期の構造」を分けて見る

短期的には、

• 大手テックのレイオフ

• AIによるエントリーレベル職の再編

などで不安材料が多い。Chapman Newsroom

しかし長期的には、

• ほぼすべての産業でソフトウェアとデータの重要性は増す

• AIツールを前提とした新しい職種（AIプロダクトマネージャー、AI安全性エンジニアなど）が生まれつつある

という大きな流れもある。Daniel S. Christian

NYTの見出しは刺激的だが、「CSからAIへ」という一方向の乗り換えではなく、
「CS×AI」という掛け算の能力をどう身につけるか
という問いとして捉え直した方が、実務的にも賢明だろう。

---

8. おわりに：専攻名より、「どう学ぶか」が問われる時代

今回のNYT記事は、

• AI専攻を立ち上げて学生を集める大学

• CS専攻の先行きに不安を覚える学生

• カリキュラムの再設計に悩む教員

それぞれの立場の思惑と不安を一度に照らし出した。

しかし、記事へのSNSの反応を眺めていると、最終的に残るメッセージは意外とシンプルだ。

「AI時代だからこそ、基礎と批判的思考を捨ててはいけない」

専攻名に惑わされず、

• 自分はどんな問題を解決したいのか

• そのためにどんな計算論的思考やAIリテラシーが必要なのか

• AIを「答えを出してくれる箱」としてではなく、「一緒に考える相棒」として扱えるか

を問い続けること。

CSを選ぶにせよ、AI専攻を選ぶにせよ、
この態度こそが、次の10年を生き抜くエンジニアや研究者の条件なのだと思う。