はじめに：結論から言います
「やめとけ」という声には3つの異なる立場が混在しています。「①ついていけない経験談」「②AI時代への警告」「③漠然とした不安」——それぞれ別の話です。自分がどれに近いかで、答えは変わります。
追記：「コーディングはAIがするから意味ない」は、半分だけ本当です
この記事を読んでいる方の中には、「もうコードはAIが書く時代だから、大学で情報系を学ぶ意味ってあるの？」と感じている方もいると思います。
実際、単純なコーディングやテストといった「下流工程」の仕事は、AIによる自動化で発注額が下がってきているというデータがあります。これ自体は事実です。
ただし、そこで語られていない話があります。
下流工程が縮小する一方で、「何を作るべきか判断する」「AIが出したコードの妥当性を見極める」「システム全体を設計する」といった上流工程の仕事は、むしろ評価が上がっています。そしてこの上流の仕事は、アルゴリズムや情報科学の基礎を理解していない人には務まりません。
さらに、企業側の実情として、AI活用を進めようとすればするほど、社内のIT環境を整備できる人材の必要性は高まっています。「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIを使いこなす環境を作れる人が必要とされている」という状況が、同時に進んでいるのです。
つまり、「情報系＝意味ない」のではなく、「実装だけできればいい」というゴール設定が古くなったというのが実態に近いはずです。数学・アルゴリズムといった理論の土台を学び、その先にある設計・判断・AI活用力を身につけられるかどうかが、これからの分かれ目になります。
①「実際に学んだ人」が言う「やめとけ」は、準備不足が原因だった
「理論ばかりで実践的なスキルが身につかなかった」という声は、実際に情報学部で学んだ人から出ています。これは的外れな批判ではありません。
大学の情報学部は、エンジニアの養成学校ではなく、情報科学という学問を研究する場です。講義の中心は数学的な理論・アルゴリズム・コンピュータサイエンスの基礎になります。つまり、「思っていたのと違った」「ついていけなかった」という声です。
「プログラミングをたくさん教えてもらえる」「最新のAIツールを使いこなせるようになる」という期待で入学すると、ギャップを感じやすい。
ただしその理論こそが、AIが出した答えを評価・修正・応用できる力の土台になります。「思ってたのと違う」は、入学前に学部の性格を正しく理解することで防げます。
つまりこれは「情報系が向いていない」のではなく、「事前に学部の性質を理解していなかった」という準備不足の問題です。
②IT業界にいる人」の「やめとけ」は、担当する工程の違いの話だった
IT業界の変化を肌で感じている人から「今から情報学部に行っても意味があるのか」という声が出るのは、ある意味では正直な感覚です。
海外大手IT企業の大規模なリストラ、AIによる自動化の加速——これらは現実に起きていることです。
それらを見て「情報系なんてやめとけ」という人がいても当然かもしれません
ただし構造を正確に見ると、削減されているのはエンジニア職よりも管理・営業・マーケティング職が中心です。そして経済産業省の調査では、日本のIT人材不足は2030年に最大約79万人に拡大すると予測されています。
AIが普及するほど、AIを設計・管理・応用できる人材の需要は増えます。 情報学部で培う理論的な基礎は、その需要に直接応える力になります。
つまりこれは「情報系が時代遅れ」なのではなく、「業界のどの工程を担うか」で評価が変わるという構造の話です。簡単なコーディングが身近になった分だけ、「意味がない」ように見えてしまいますが、専門性がそのまま価値になる領域は今も需要が伸び続けています。
③「よくわからないけど不安」は、適性を知れば和らぐ
①②のような実体験や業界感覚ではなく、「なんとなく不安」という状態で検索している高校生や保護者も多いと思います。それは自然なことです。
その不安の多くは「難しそう」「自分に向いているのか」「将来、大丈夫？」という漠然としたものではないでしょうか。
こんな人には向いています
- 答えが出るまで考え続けるのが苦にならない
- わからないことを自分で調べるのが好き
- 物事の「なぜ？」が気になる
こんな人は苦労しやすいです
- 数学に強い苦手意識がある（※ついて行けない人の例です）
- 受け身で教えてもらうスタイルが合っている
- 正解のない問題を考え続けるのが苦痛
「自分はどちらか」を正直に考えてみることが、進路選びの第一歩です。
つまりこれは「情報系が怖い」のではなく、「自分の適性をまだ確認できていない」だけの状態です。
不安なまま決めるより、選択肢を比較してから決める方が、後悔は少なくなります。
「大学の情報系への進学、やめた方がいいかな」と思ったら
①②③を見て、「大学の情報系への進学、やめた方がいいかも」と思い始めているあなたへ。
IT業界で働くためのルートは、大学の情報学部だけではありません。
理論・研究を4年かけて深めるルートとは別に、AIに代替されにくい実務スキルを2年間で集中して身につけられる、専門学校というルートもあります。目的が「IT業界で働くこと」であれば、4年かけて理論を深めるか、2年で実務に入るか。
特にIT業界は変化のスピードが速いため、「学んでいる間に技術トレンドが先に進んでしまう」というリスクは、どちらのルートでも避けられません。
だからこそ、在学期間が短いほど、卒業時点の知識が「今の現場」に近い状態を保ちやすいという見方もできます。
実践力と就職サポートを重視するなら、学校選びも重要です。 最有力は専門学校
よくある質問：FAQ（6問）
Q1：文系出身でも情報学部に入れますか？
入れます。ただし入学後に苦労しやすいのは事実です。情報学部の授業は数学・統計・論理学の基礎が土台になるため、数学への苦手意識が強いまま入学すると1年次から壁に直面します。「文系か理系か」より「数学的な考え方が苦にならないか」で判断する方が実態に近いです。
Q2：情報学部と情報系専門学校では学費はどのくらい違いますか？
私立大学の情報学部は4年間で400〜600万円程度、IT専門学校は2年間で200〜300万円程度が目安です。期間が2年短い分、学費総額だけでなく機会費用（働き始めるまでの時間）の差も大きくなりますが、その分AI時代に求められる実務スキルを早く身につけられる、という側面もあります。奨学金や修学支援新制度（専門学校も対象）も含めて比較することをおすすめします。
Q3：情報学部を卒業しないとIT企業には就職できませんか？
そんなことはありません。IT業界は学歴・学部よりも実際に何ができるかを重視する傾向が強い業界です。専門学校卒・独学のエンジニアも多く活躍しています。ただし大手・外資系の一部は情報系学部卒を条件にしているケースもあるため、目指す企業・職種によって変わります。
Q4：AIが普及したらプログラマーの仕事はなくなりますか？
単純なコーディング作業の一部はAIに代替されつつあります。ただし「AIが書いたコードを評価・修正・設計する人間」の需要はむしろ増えています。経済産業省の試算では日本のIT人材不足は2030年に最大約79万人に拡大する見通しです。なくなるのは「指示通りにコードを書くだけ」の仕事で、設計・判断・応用ができる人材の不足は続きます。
Q5：情報学部に進学するか専門学校にするか、どう決めればいいですか？
「情報科学という学問を研究したいか」「IT業界で働くスキルを最短で身につけたいか」で分かれます。前者なら大学の情報学部、後者なら専門学校が合っています。「なんとなく大学の方が安心」という理由だけで選ぶと、入学後にミスマッチが起きやすいです。目的から逆算して選ぶことが、後悔しない進路選びの基本です。
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Q6：大学や専門学校で学んでいる間に、技術が古くなってしまいませんか？
IT業界の技術トレンドは変化が速いため、入学時に最新だった内容が、卒業する
頃には一部古くなっている、というのは実際に起こり得ます。これは大学の
情報学部・専門学校どちらのルートにも共通するリスクです。
ただし、在学期間が短いほど、卒業時点の知識が「今の現場」に近い状態を
保ちやすいという見方もできます。また、変化するのは主に実装技術（言語・
ツール）の部分で、アルゴリズムや設計思想といった基礎は陳腐化しにくい
分野です。技術トレンドの変化を過度に恐れるより、「基礎をどれだけ
身につけられるか」を学校選びの軸にする方が実態に近いです。
まとめ：「やめとけ」に流されない進路選びのために
- 「やめとけ」は異なる立場からの声が混ざった言葉。それぞれ別に受け止める必要がある
- 実体験者の「思ってたのと違う」は、入学前に学部の性格を正しく理解することで防げる
- 「理論ばかり」という批判は事実だが、AI時代に理論の価値は下がっていない
- 海外大手のリストラと日本のIT人材不足は別の問題。構造的な需要は続いている
- 情報系学部が向いていないと感じたなら、IT業界へのルートは他にもある
進路は「なんとなく」でも「不安から逃げるため」でもなく、自分の目的から逆算して選ぶのが、後悔しない方法です。
あなたに合った進路選択を応援しています。
