AIが登場して、化学メーカーの研究職は将来なくなる？頑張って就職しても、仕事がなくなんじゃ・・・？
世間では、「AI・機械学習の急速な発展」「研究開発の自動化」のニュースが流れており、研究・開発もAIやロボットが代行する未来がそこまで来ていいて、近い将来「化学系の研究職」という職種はなくなるのではないかと考えているは少なくないと思います。
就活を頑張っている人は、研究者として就職しても、仕事がなくなるのではないかと考えてしまうと思います。また、既に化学メーカーで働いている人も、このまま「化学」の勉強だけしていても将来生き残れないのではないかと不安に感じている人もいると思います。
この記事では、このように不安を抱えている人に向けて、「化学メーカー研究職は将来なくなるのか？」「AI時代を生き抜くためにどのようなスキルが必要なのか」を解説します。
【結論】化学メーカー研究職は「なくならない」が「変わる」
最初に「化学メーカー研究職は将来なくなるのか？」に対する答えをまとめておきます。
- 化学メーカーの研究職がなくなることはない
- ただし、 実験だけしかできない研究者は淘汰される
- 計算・AIを使いこなせる研究者は生き残る
化学メーカーの研究職がなくなることはまずありません。なぜなら、「化学的な解釈・考察」はAIには行えないからです。これは「化学の知識をもつ人間」にしかできない仕事です。
ただし、化学研究職が無くならないといっても「研究の進め方」は大きく変わってきています。従来の研究は「仮説 → 実験 → 失敗 → 条件変更 → 実験」の流れで行われています。しかし、この方法では、成果を上げるまでに多くの時間と労力（コスト）を必要としていました。
AI・機械学習が普及してきた昨今の研究は、「データ解析 → 有望条件予測 → 実験」の流れに変わりつつあります。この方法であれば最小限の時間と労力で成果を上げることができます。
現在、多くの化学企業では、この「AI・機械学習」を駆使した研究を取り入れ始めています。そのため、従来型の研究方法から抜出せない研究者（成果を出すまでに時間のかかる研究者）はこれから徐々に淘汰されていくと考えられます。
「AI・機械学習」に馴染みない人もいるとは思いますが、これからの時代を生き抜くためには、化学研究者にも「AI・機械学習」のスキルが必須になります。
なぜ「研究職がなくなる」と言われるのか？
「研究職」は近い将来なくなるといわれる主な理由は下記です。
- 研究開発の「コスト削減圧力」
- 実験の自動化・ロボット化
- マテリアルインフォマティクス（MI）の普及
研究開発の「コスト削減圧力」
現在、多くの化学メーカーでは、以下のことが急速に進んでいます。
- 研究開発費の最適化
- 研究テーマの選択と集中
これらの結果、研究・開発職の人員は縮小される傾向にあります。実際、研究・開発職の総数が少なくなってきており、「近い将来、研究職は完全になくなる」と感じている人が多くなってきているようです。ただし、前述の様に「研究職は完全になくなる」ということはないので安心して下さい。
実験の自動化・ロボット化
近年、他分野と同様、化学分野でも自動化が進んでいます。
- 自動合成装置
- ロボットによる実験
「人が手を動かさなくても実験できる」環境が整いつつあります。機械が実験を行ってくれるようになっているので、近い将来、研究・開発職はなくなると考える人が多くなってきています。
マテリアルインフォマティクス（MI）の普及
「化学メーカー研究職がなくなる」と言われる最大の理由はマテリアルインフォマティクス(MI)の普及です。
MIとは、「データサイエンス・機械学習を活用して材料開発の効率を高める取り組み」です。
機械学習が発達・普及しだしたおかげで、従来型の研究「仮説 → 実験 → 失敗 → 条件変更 → 実験」から「データ解析 → 有望条件予測 → 実験」の流れで研究・開発ができるようになってきています。このおかげで従来より少ない労力と時間で成果を得ることができるようになってきています。
MIが普及することで、今ほど多くの研究者を必要としないようになるため、「将来、研究職はなくなる」と言われています。
それでも化学研究職が必要な理由
ここまでに「研究職がなくなる理由」を述べました。確かに研究職の仕事の大部分をロボット・AIが代行してくれるようになります。こう聞くと、「研究職がなくなる」気がすると思いますし、実際に研究人員自体は減少傾向になると思います。
それでも、研究職が完全になくなることはありません。その理由は下記の仕事は、人間にしかできないからです。
- 化学的な解釈
- 実験の妥当性判断
- 異常値の原因分析
AIを使っていれば実感すると思いますが、AIは万能ではありません。上記の事項は化学の専門知識とデータサイエンスの基礎力がある人間でないとできない仕事です。
したがって、これからの時代は、このAIにできない仕事を実行できる人が求められる人材になります。
これからの時代に求められる化学メーカー研究者
以上を踏まえると、これからの時代に求められる研究者は次のようになります。
「化学 × データサイエンス」の両方を理解できる人材！！
化学に関する専門的な知識も持ちつつ、データサイエンスについても理解できている人はこれからの時代も研究職として活躍できます。
化学の知識だけでなく、データサイエンスについても専門家レベルの知識があれば最強ですが、データサイエンスについて学習したことがない人が多いと思います。そういった人でも、最低限、データサイエンスの基礎事項の理解・一連の機械学習を実行できる能力を身につけておくべきです。
これから求められる化学メーカー研究者のスキル
これからの時代に活躍できる研究者になるには具体的に何をすれば良いの？と考える人も多いと思います。化学系研究者に求められる具体的スキルは下記です。
- 化学の専門知識
- 統計学の基礎
- Pythonによるデータ解析
- 機械学習の基本概念
- マテリアルインフォマティクスの考え方
「化学の専門知識」の専門知識は研究職を目指す人なら、既に学習を開始していると思います。これからの時代に活躍するにも「化学の専門知識」が何より重要ですので、ここはしっかり学習して下さい。有機化学、高分子科学の研究者を目指す人は下記の記事を参考にしてください。
これらに加えて、「統計学」「Python」「機械学習」「マテリアルインフォマティクス」についても、学習を始めておくべきです。これらについては、最初は基本事項だけ勉強しておけば十分です。基本事項を学習後は、実際に「データサイエンス」「機械学習」を行いながら、必要の応じてより深い知識を得ていけば十分です。
「データサイエンス」「機械学習」を学ぶ際に下記の記事を参考にしてください。
まとめ
この記事では「将来、研究職がなくなるのか？」について解説しました。結論は下記です。
- 「研究職」がなくなることはない！
- ただし、研究者の仕事内容は大きく変わる！
- これからの時代「化学の知識」×「データサイエンスの知識」が必須！
従来通り、化学の知識を身につけておくことは必須です。これからの時代はそれだけでは不十分で「データサイエンス」の知識は必須です。
化学を専攻している方は、データサイエンスや機械学習に疎いと思います。しかし、苦手だからといって勉強から逃げていると、研究者として活躍できません。場合によっては、会社から解雇されたり、入社・転職できなくなったりします。逆に「データサイエンス」についても学習しておけば、解雇されることもなく、入社・転職の際にも大きな武器になります。
これを機会に「データサイエンス」の学習を開始すること強くおすすめします。
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