2025年10月01日 日本ではソフトウェア開発系エンジニアが不足
日本では依然として機械設計系のエンジニアが多く、ソフトウェア開発系エンジニアが不足している構造的な問題があります。特に組込み分野や制御系、基板設計など「ハードとソフトの融合領域」において人材のギャップが深刻です。
- 製造業中心の伝統
戦後から続く自動車、家電、機械などの産業基盤が「機構設計・ハード志向」の人材を育ててきた。 - 教育カリキュラムの偏り
日本の工学部は機械系・電気系が強く、ソフトウェア教育が理論偏重で現場の実装力に直結しない。 - ソフト人材の待遇差
欧米ではソフトエンジニアが高待遇だが、日本ではいまだに「下請け構造」「多重請負」で待遇が低く、優秀な人材が集まりにくい。 - 経営層の認識不足
デジタル化やAI・制御ソフトの重要性を理解しながらも、投資はハード設備が優先されがち。
今起きている問題
- 自動車産業ではEV・自動運転でソフトが製品の中核になっているのに、人材が不足。
- 工場自動化でも制御ソフトやIoTプラットフォームの技術者が足りず、海外企業に依存。
- ハードは日本発でも、ソフトが外国勢に握られ、付加価値を奪われるケースが増加。
必要な方向性
- 教育改革:
大学や高専で制御ソフト・組込みOS・AI制御などを体系的に教える。 - 待遇改善:
ソフト設計者を「外注で安く使う人」ではなく「企業の価値を決める核」として処遇を上げる。 - 現場の統合力:
機械・電気・プログラムを横断できる”システムエンジニア”を育成する。 - 海外モデルの輸入:
アメリカや中国のようにソフト開発人材を企業のトップポジションに据える。
つまり、日本は「機械で世界トップだが、ソフトで周回遅れ」という構図に陥りつつあり、そのままではハードも埋もれてしまう危険があります。
2025年10月01日 スピード感が桁違い。世界の工業ロボの半分は中国が導入している
記事によると、国際ロボット連盟（IFR）のデータで世界の工業ロボット台数は466万4000台あり、そのうち約200万台以上が中国に導入されています。2024年だけで30万台を追加導入し、世界全体の導入の54％を占める圧倒的な規模です。
中国の導入状況
- 世界シェアの約半分を占める（200万台超）
- 2024年に30万台導入（前年比＋7％）
- 導入ペースは2028年まで年平均約10％成長と予測
- 成長分野：食品業、ゴム・プラスチック、繊維業界
- 世界生産シェアは約3分の1で、米独日韓英を合わせても及ばない
他国との比較
- アメリカ：3万4000台（中国の約1/10）
- 導入成長率は米9％、独5％、韓3％、日4％いずれも減少基調
背景と人材
- 中国は「世界の工場」として最大の生産拠点を持つ
- 優秀なプログラマーや電子技師など豊富な技術人材がロボ産業を支えている
- ヒューマノイドロボットの開発はやや遅れ気味で、部品調達やサプライチェーンの制約あり
中国は工業ロボットの導入で「桁違い」のスピードを見せており、今後も世界工業生産をリードする基盤を固めつつあります。
日本人のIQは世界一
- 2025年現在、いくつかの国際的なIQランキングや統計によれば、日本人の平均IQが世界一位であると発表されています。主なデータとしては、フィンランドのテスト機関WiqtcomやData Pandasなどが発表した最新ランキングで、日本は平均IQが約112.3または106.48でトップとされています。
詳細・補足
- 「Worldwide IQ Test」などのグローバルIQテスト機関による2025年版のランキングで、日本は平均IQ112.29〜112.30で1位、2位は台湾（約111～106）となっています。
- 別の国際比較では、Data Pandasによる2025年05月発表のデータでも日本は平均IQ106.48で1位とされていますが、数値や順位は調査機関や年次で若干異なります。
- 2024年・2025年以降もほぼ全ての主要ランキングで日本が1位または2位、アジア勢が上位を占めています。
ランキングの注意点
- オンライン受験データやサンプルの偏り、参加者層のバイアスがある可能性があり、あくまで「平均IQ」の一指標です。
- 2位の台湾やその他の上位国との数値差はわずかです（例：日本 106.48、台湾 106.47など）。
- 調査方式や計測対象によって数値や順位は変わるため、絶対的な指標ではありません。
まとめ
- 現時点の複数の国際ランキングで日本人の平均IQは世界トップクラス（または1位）とされています。ただし、調査方法の限界や参加サンプルの違いに注意が必要です。
では、なぜ日本人は革新的なIT技術を開発できないのか
日本人の平均IQが高いにもかかわらず、日本で革新的なIT技術が開発されにくい主な理由として、以下の社会的・構造的要素が指摘されています。
- 英語への苦手意識や言語バリア
プログラミングや最新IT情報の多くが英語で発信されているため、日本人の英語力不足が世界最先端のIT技術へのアクセスや発信力を制限しています。 - ソフトウェア軽視とハードウェア偏重
戦後の「ものづくり大国」としてハードウェア技術には強みがある一方、ソフトウェアやIT分野への投資・重視が遅れ、「ソフトでのイノベーション」文化が根付きにくかったことが遅れの大きな要因です。 - 大企業体質・年功序列・非効率な意思決定
多くの日本企業では、年功序列や硬直した組織構造・リスク回避志向が強く、新規事業やイノベーションに挑戦しにくい風土があります。 - レガシーシステム（古いITシステム）への依存
長年使われてきた古いシステムの置き換えが進まず、新しい技術やサービスへの切り替えが遅れがちです。 - IT人材不足・人材多様性の欠如
優秀なITエンジニアやデータサイエンティストが慢性的に不足し、グローバルな人材登用もうまく機能していません。 - 同調圧力やオタク偏見などの社会文化的要因
専門領域に没頭する人材（いわゆる「オタク」）への偏見や、協調を重んじる教育・社会風土が、独自発想や挑戦・異端を生みづらくしています。 - IT投資が少ない・テクノロジー理解の低さ
経営層や現場のITへの理解不足、十分な投資がなされていないことも遅れの一因です。 - 規制や法律、社会制度面での制約
新しいサービスやビジネスモデルを阻む規制が、米国や中国に比べ強いことも、イノベーション阻害要素となっています。
- これら複合的な要素が影響し合い、日本全体として革新的なIT開発が難しい土壌となっていると考えられています。
- IQの高さ＝イノベーション（特にIT）能力、ではなく、環境・文化・産業構造・教育など多様な要因が必要です。
なお、こうした課題が認識されつつあり、改善に向けた教育改革やスタートアップ支援なども徐々に進んでいますが、抜本的な変化には時間がかかっています。
- 人生での後悔を減らし、最適な選択をするための方法をロジカルに解説しています。著者は、「選択に正解はなく、後悔は悪いことではなく学びの証である」「選択肢は複数持ち、ベターな選択をしやすく仕組み化し、バックアッププランを忘れずに用意する」ことが重要と説きます。
具体的には以下の3点が勝間式の超ロジカル選択術のポイントです。
- 選択肢を増やす：
少なくとも4つ以上の選択肢から選ぶことで、妥協案を避ける。 - ベターな選択をしやすいように仕組み化する：
良い選択に自然に向かうよう環境・仕組みを整える。 - 常にバックアッププランを用意する：
もし間違った選択をしても戻れる道を残す。
また、選択術は9つの分野に分けて解説されており、価値観の選択（自分軸をつくる）、時間の使い方、お金の使い方、人間関係の築き方、健康、感情の扱い方など日常生活のあらゆる面に応用できるのが特徴です。
著者は、変えられないことと変えられることを区別し、変えられないことに労力を使わず、変えられることに集中することが大事と強調します。後悔は必ずつきまとうもので、それ自体が学習の証しなので恐れる必要はなく、重要なのは軌道修正を繰り返しながら成長していくことだと述べています。
この本は選択に悩みがちな人や、より良い人生の判断を目指す人にとって実践的かつ合理的な指針を示す良書です。