IT・金融・コンサルティング

物理学を学んだ人は、IT や金融、コンサルティングの会社でも働いています。IT エンジニアはソフトウェアやシステムをつくり、データサイエンティストは売上や利用の記録から傾向を見つけます。コンサルタントは、企業の課題を分析して解決の道筋を提案します。金融の会社で、市場のデータからリスクを計算する人もいます。

どの仕事にも共通するのが、現象を単純なモデルにして、データで確かめるという物理の考え方です。振り子の運動を、糸の長さと重力だけで説明するように、複雑な問題から大事な要素だけを取り出して考えます。

多くの大学の物理学科では、実験のデータ処理や数値計算の授業でプログラムを書きます。ここで身につけた力が、IT やデータの仕事の入り口になります。

物理では、細かい計算の前に、答えがおよそどれくらいになるかを見積もります。物理学者エンリコ・フェルミは、封筒の裏でできるような手早い見積もりの名人として知られていました。少ない手がかりから大まかな数を推定する問題は、いまも「フェルミ問題」と呼ばれています。

たとえば、体育祭で配るスポーツドリンクを何リットル用意するかを考えてみます。参加する人数、1 人が飲む量、その日の気温による違いを順に考えてかけ合わせると、数分で目安が出ます。外れたときは、どの仮定がずれていたかを調べて、次の年の見積もりを直します。

データを見るときには、誤差の考え方が役立ちます。売上が先週より 3% 増えても、ふだんのばらつきの範囲なら、たまたまかもしれません。物理学実験で身につけた「この差は意味のある差か」を確かめる習慣は、データの仕事でそのまま生きます。

ここでは、コンサルティング会社で、ものづくりの会社の課題を受け持つコンサルタントの 1 日の例を紹介します。たとえば「工場の不良品を減らしたい」という相談に、チームで数か月かけて取り組みます。

最初にするのは、問題を小さく分けることです。不良はどの工程で、どの時間帯に、どんな条件で出ているのか。工場の人に話を聞き、記録されたデータを集めて、原因の候補をしぼっていきます。物理の実験で、条件を 1 つずつ変えて原因を確かめるのと同じ考え方です。

分析の結果は、図と短い言葉で伝えます。数式を使わずに、なぜその対策が効くのかを説明できることが大切です。相手の会社の人が納得して動き出したときが、この仕事のいちばんの手応えです。

2025 年 3 月に物理学の修士課程を修了した 980 人のうち、637 人が就職し、292 人が博士課程などに進みました。理学(物理学・化学・数学など)の修士課程全体では、就職した人は 4,407 人でした。職業でいちばん多いのは情報処理・通信技術者で、1,180 人(約 27%)です(学校基本調査)。

IT やデータの仕事は、物理を学んだ人の大きな進路の 1 つです。大学の授業や研究でプログラムを書き、大量のデータを扱った経験が、そのまま仕事の土台になります。金融やコンサルティングの会社では、入社後の研修で業界の知識を身につけていきます。

パズルのように筋道を立てて考えるのが好きな人、数字の裏にある「なぜ」を知りたい人に向いています。経験を積むと、分析チームのリーダーや、システム全体を設計する仕事、金融の専門職、事業の責任者などへ進む道があります。