高等教育ウィークリー 創刊記念連載 ― 全5回シリーズ｜最終回（第5回）
6月8日創刊の「高等教育ウィークリー」を記念した全5回エッセイシリーズ。第4回「大学「ブランド」は何を保証しているのか」に続く、最終回です。
「AIで勉強できる時代に、大学に行く意味はあるのか」
この問いを口にする人が増えた。大学進学率が向上し続けてきた時代に、逆の問いが浮上している。
単なる「コスパ論」として片づけるには、問いは深い部分まで刺さっている。
機会費用という視点
「大学に行くことのコスト」を問うとき、学費だけを見ることが多い。
国立大学の標準的な学費は年間約53万円、4年間で約212万円。私立大学は学部によって異なるが、平均的には4年間で約430万円程度だ（私立学校振興・共済事業団の調査ベース）。
ただし、コスト計算にはもう一つの要素がある。機会費用だ。
大学進学を選んだことで失われる「他の選択肢での収益」——4年間、就職していた場合の給与がこれにあたる。2023年の大学新卒初任給は全国平均で約22〜23万円だ。仮に月22万円を4年間受け取ったとすると、合計は約1,056万円になる。
これを合計すると、国立大学で約1,270万円、私立大学で約1,490万円が、大学進学の「総コスト」に相当する。
もちろん、単純な計算ではない。18歳から働き始めた場合と22歳卒業後では、入社する企業・職種・賃金カーブが異なる。キャリアの比較には多数の前提が必要だ。それでも、「大学に進学する」という選択が、1,000万円超の経済的コストを内包していることは事実だ。
AIが変えたこと
この文脈で「AI」が問われるのは、知識習得のコスト構造が変化したからだ。
大学が提供する価値の一部は「知識」だ。講義で学ぶ経済学・法学・統計学・プログラミング。かつては、これらを体系的に学ぶためには、大学という制度的な場が必要だった。テキスト・教授・ゼミという環境に、物理的にアクセスする必要があった。
しかし2020年代に入り、状況は変わりつつある。
動画プラットフォーム上には、MIT・スタンフォードなどの講義が無料で公開されている。オンライン学習プラットフォームでは、データサイエンスからプログラミングまで、数ヶ月で修得できるコースが数万円以下で提供されている。さらに、LLMベースのAIは「質問に対する説明」を即座に生成できる個別チューターとして機能しつつある。
「知識の習得」というコストが、急速に低下している。
もし大学の価値が「知識へのアクセス」に限られるなら、この変化は大学の存在理由を根本から問い直す。
ただし、大学が提供するものは知識だけではない。
AIで代替されないもの
大学の機能を整理すると、少なくとも三つに分けられる。
知識の習得。講義・テキスト・演習を通じた体系的な学習。これはAI・オンライン教育の影響を最も受けやすい領域だ。
社会的証明（シグナリング）。前回（第4回）で述べたように、大学の学位は「入試を通過した」という証明として機能する。この証明は、社会制度——採用慣行・資格制度——がそれを「価値ある情報」として扱う限り、有効であり続ける。AIがどれだけ知識を提供しても、「学位証書」の発行機能は大学にしかない。
人的ネットワーク。キャンパスで形成される人間関係——同期・先輩・教授——は、一定の「文脈の共有」を前提とした関係だ。同じ学部・ゼミ・学年という共通点は、他の場では作りにくい。OBネットワーク・校友会のような構造も、大学卒という共通属性から生まれる。
この三つの中で、AIが代替しやすいのは①だ。②と③は、社会制度・対面的な経験と結びついており、技術的な代替が難しい領域にある。
「知識が無料」の時代に、大学は何を売るか
逆説がある。
知識の習得コストが下がれば、大学が「知識以外のもの」を提供している、という事実がより鮮明になる。
前回のシグナリング理論が示すように、大学の社会的証明は「入口の難しさ」から来る。入試という選別が機能し続ける限り、学位は一定のシグナルを持つ。しかし、入試で測っているのは主に「記憶・計算・読解」の能力であり、これらはAIが強力に補助できる領域だ。入試の選別機能そのものが将来どう変化するかは、まだ定まっていない。
人的ネットワークの形成も、変化が起きうる。リモートワーク・オンライン交流の普及は、「物理的に同じ場所にいること」の希少性を変えつつある。同時に、「対面で長期間を共にした経験」の価値が相対的に上がる可能性もある。
国際的には、この問いへの答えが分岐しつつある。
アメリカでは、一部のIT企業（Google、Appleなど）が学士号を採用の必須要件から外した。コーディングブートキャンプやオンライン修了証書が、特定の職種では代替として機能し始めている。一方、医師・弁護士・会計士など制度的に学位が必要な職種では、変化は起きていない。
日本では、採用市場の大学学歴への依存度は依然高いが、ITエンジニア・デザイナーなど一部のスキルベースの職種では変化が見えつつある。
複数の解釈
「AI時代に大学は不要か」という問いに、一つの答えはない。
「機能分化が進む」という見方。知識習得はAI・オンラインで、社会的証明と人脈は大学で——という分業が進む。大学の機能のうち「知識提供」の比重が下がり、「認定・コミュニティ」の比重が上がる。一部の国ではすでにこの方向の変化が見えている。
「大学の価値は不変」という見方。採用市場・制度が学位を評価し続ける限り、大学の価値は維持される。社会制度は技術より変化が遅い。AI時代にも「大学出身者を採用する」という判断が主流である限り、進学の経済的合理性は大きく変わらない。
「問いが変わった」という見方。かつて「大学に行くか行かないか」が問いだったとすれば、今は「大学で何を得るか」が問いになりつつある。知識取得のために行く時代から、証明・人脈・経験のために行く時代への移行だ。この転換は、大学の「機能」の優先順位を変える。
シリーズを通じて見えてきたこと
このシリーズ（全5回）では、高等教育の構造を異なる角度から見てきた。
第1回では、少子化にもかかわらず大学が潰れない仕組みを——補助金と定員管理という制度が、市場原理を緩和している構造を見た。第2回では、「投資」と呼ばれながら「負債」として機能する奨学金の構造を追った。第3回では、大学院の価値が就職市場に反映されにくい理由を、採用慣行・年功序列・OJT文化の絡み合いから分析した。第4回では、シグナリング理論を通じて、大学ブランドが「入口の難しさ」によって成立している構造を見た。
これらに共通するテーマがある。
高等教育の「価値」は、教育内容そのものよりも、制度の外側——就職市場・補助金・採用慣行・社会的シグナル——によって決められているという構造だ。
この構造が固定的でないことは、各回で見た通りだ。採用慣行は変わりうる。シグナリングの対象は変わりうる。AI技術は、知識の希少性を変えつつある。
問い ― 「4年間」は何を買う時間か
最後に、問いを個人のレベルに戻してみる。
大学進学を選ぶとき、1,000万円超のコストに見合う「何か」を手に入れようとしている。その「何か」が何であるかを、進学前に明確に言語化できる人は少ない。「とりあえず行く」「親が行けと言う」「行かないと就職できない」——多くの場合、動機は曖昧だ。
AI時代が問い直しているのは、その「曖昧さ」かもしれない。
知識はAIが提供できる。では、大学に求めるものは何か。社会的証明か。人脈か。4年間の猶予期間か。それとも、「大学という制度の外側に出ること」そのものへの不安の回避か。
この問いに正解はない。ただ、「大学に行くか行かないか」より先に「大学で何を得るつもりか」を問うことが、1,000万円を超えるコストの意思決定として、最低限必要な問いかもしれない。
AI時代は、高等教育の「意味」を自動的に変えるわけではない。しかし、「意味を問わなくていい理由」を、一つずつ取り除いていくかもしれない。
〔高等教育ウィークリー 創刊記念連載 ― 全5回シリーズ、完〕
6月8日の創刊から5週にわたって、高等教育の構造を解剖してきた。大学が潰れない仕組み、奨学金の負債化、大学院の冷遇、シグナリング理論、そしてAI時代の機会費用。どれも「誰かが悪い」という話ではなく、複数の慣行・制度・市場が絡み合って生まれている構造だ。
引き続き、高等教育ウィークリーでは毎週月曜に、教育・社会・経済の交差点にある問いを取り上げていく。