PHPの脆弱性騒動とGMO不正アクセスから考える「AI時代に失われるもの」と、子どもの未来を考える受験・進路の選び方

どの学部、どの大学に入れば、この子は一生食べていけるのか。 受験生の親なら、一度は考える問いだと思います。国公立医学部に進んだ子を伴走した親として、私も何度も考えました。

ただ、この数日で、その問いの前提が揺らいでいます。
2026年10月に起きた二つの事件が、それをはっきり見せてくれました。
この記事では、IT系の仕事を生業とする私の目線で、今回の事件をなるべく専門用語を使わず、簡潔に紐解き、「AI時代に失われるもの」を考え、これから未来の受験・進路の選び方までつなげていきます。

前半は確認できた事実、後半の学部・大学・職業の話は、公開されている統計や報道をもとにした私の予想です。断定ではなく、ご家庭で考える材料として読んでください。

二つの事件のおさらい

①PHPの脆弱性（PHP2Shell）

2026年10月21日、日本中のWebサービスが次々と緊急メンテナンスに入りました。原因は、Webサイトの裏側で広く使われるプログラミング言語「PHP」の脆弱性です。ログインなしで外部からサーバーを乗っ取られるおそれがある深刻な欠陥が2件見つかり、国内外の企業や行政機関が予防的にサービスを止めました。ブログ「piyolog」の集計では、22日未明までに確認できた停止や緊急メンテナンスの告知は211組織にのぼります。

発見にはAIが関わっています。OpenAI（ChatGPTを作ったアメリカの企業）は、セキュリティ企業Califが同社のAI「GPT-5.6 Sol」で1件を見つけたと発表しました。Google傘下のWizも、2件を独自に発見して報告しています。

ただ、混乱を大きくしたのはAIの能力より、人間側の運用でした。

それぞれ事情は違いますが、急ぐ中で起きた「ずれ」が重なりました。Chainguardの先行公開は意図的な判断で、同社のCEOは理由を説明したうえで謝罪しています。しかもChainguardは、同じ欠陥をAIで一晩のうちに独立して見つけたと述べています。情報を内輪にとどめて直してから公開するという従来のやり方そのものが、AI時代には成り立ちにくくなっています。

②FX口座の不正取引

同じ週に、もう一つ事件がありました。GMOインターネットグループのFX自動売買向けVPS「お名前.com デスクトップクラウド」で不正アクセスがあり、影響の可能性があるサーバーは2万6739件。10月21日に全プランを停止し、22日の第2報で、サーバー内に保存された取引口座のログイン情報が悪用された可能性と、口座で不正な操作が行われたという報告を公表しました。最初の発表は「悪用は確認されていない」というものでした。

侵入されたのは証券会社そのものではなく、利用者が借りていたサーバーです。ただ、そこに口座へのログイン情報が残っていれば、攻撃者は「正規の利用者」として売買できてしまいます。SNSでは数十万〜数百万円の損失の報告が相次いでいますが、これは個人の報告で、全体の被害額は確認できていません。PHPの脆弱性との関係も、確認できた範囲では公表されていません。

在り方が問われているのはシステムだけではない

ここからは私の考えです。

二つの事件に共通するのは、「脆弱性が露呈したシステムの崩壊」以上に「電子的な信頼」を前提に築かれてきたシステムの在り方が問われていることではないでしょうか。ネットバンキング、ネット証券、ネットで商品を買う為に、私たちはログインIDと複雑なパスワードと2段階認証でログイン出来ること、画面に表示された金額の数字やクレジット情報を入力して決済すること。これらを、本物の証拠として信じてきました。

PHPやGMOに限らず、システムの脆弱性自体は昔から存在していました。しかしハッカーがAIを使い、脆弱性を見つける速度が上がれば、守る側が穴をふさぐ前に、誰かがそこを突く可能性も高まります。OpenAI自身も、今後数か月でAIによる同様の発見が急増すると予測しています。脆弱性が見つかる速さに、直す速さが追いつかない時代が、すでに始まっています。そしてAIを使えば今回のような脆弱性の見つけ方、ハッキングの手法が判った為、攻撃者の数や攻撃回数が今以上に増えることは容易に想像できます。

すると、被害そのもの以上に深刻なのが、人の心に生まれる疑いではないでしょうか。

本物と偽物の見分けがつかなくなると、人は画面の向こうの「見えない何か」を信じられなくなります。在り方が問われているのはシステムだけではなく、取引の前提にあった、人と人、企業と企業との信頼だと思います。

例えば、国も推奨したNISA。現実の建物を見たこともない、担当者に会ったこともないネット証券会社に口座を作り、多額の現金を入金して株や投資信託の購入を行うNISAは、ネット上の信頼の元に成立しています。その前提や信頼がAIによって脅かされ、今回のような事件がもし度々起これば信頼できなくなって当然です。

信頼が無くなるとどうなるか

この「信頼」は商売をするうえで、もっと広義の意味で言えば、資本主義社会に於いては非常に重要で、今回の事件はその「信頼」が揺らぎかねない事態ではないかと考えます。そして信頼は「無くなった方」から「（信頼の）ある方」へシフトしていくでしょう。資本主義社会を継続させるには「信頼」が必要だからです。

この状況で「信頼のある方」というのは、画面の外にあるもの、つまり現物、対面、別の経路での確認かもしれません。ネットバンクの残高の数字より手元の現金、パソコンに保存しているパスワードより、ノートに手書きしたパスワード、といった具合です。

私は、IT系企業に勤めていながら、暮らしや経済活動が部分的に、数十年前のアナログな時代へ戻っていく予感すら覚えます。今回の事件は、ネット社会の根底が覆りかねない由々しき事態で「ネット社会の『終わり』の始まり」さえ感じます。「AIって便利～☺️」という時代は過ぎ去り、時代は、世界は次のフェーズに入ったと強く感じます。

かといってAIがこの世から無くなるとも思えませんし、技術的な守りが無意味になったとも思いません。今回もCloudflareは公開前に防御ルールを用意し、PHPのメンテナーは2か月あまりで根本の修正を仕上げました。恐らくそれもAIの力があったことでしょう。ただ、守りだけでは被害をゼロにできない時代に入りました。考え方を「破られない対策をする」から「破られても早く立ち直る方法を物理的に持っておく」へ切り替える必要がある、というのが私の見立てです。

AI時代の雇用：減っているのは「仕事」より「入口」

では、この変化は子どもたちの受験や就職にどう響くのでしょうか。

スタンフォード大学の研究では、AIの影響を受けやすい職種で、22〜25歳の若い労働者の雇用が落ち込んでいると報告されています。一方で、経済全体で広範な雇用喪失が起きている証拠は確認されていない、ともされています。減っているのは仕事全体ではなく、新人が最初に担う「入口」の仕事です。

日本の数字も確認しました。経済産業省が2026年3月に公表した「2040年の就業構造推計（改訂版）」は、国内投資や産業構造の転換が進む場合という前提つきで、2040年の需給を職種別に試算しています。

「AIが仕事を奪う」というより、「AIを使う側の人が足りず、定型の事務が余る」という姿だと思います。

新卒市場はどうでしょうか。2027年卒の大卒求人倍率は1.62倍で、前年の1.66倍から下がり、2年連続の低下になりました。ただ、初任給は4年連続で上がっています。中身を見ると、従業員5,000人以上の企業は求人が4.0%増えた一方、300人未満の企業は3.5%減っています。

まとめると、すぐに就職氷河期へ戻る状況ではありません。ただ、「どの会社でも歓迎される」時代から、「大手に人気が集中し、事務的な入口が細る」時代へ、少しずつ動いている。私はそう見ています。

2026年度入試で、実際に何が起きたか

次に、受験の現場の事実を整理します。

国公立大の一般選抜は、確定志願者が約41.9万人で前年より約2.2%減りました。背景は共通テストの難化です。加重平均点が約26点下がり、物理は平均点が初めて4割台、数学ⅠAも4割台に落ち、情報Ⅰも前年から約12.7点下がっています。私立は逆に、延べ志願者が前年比110%と大きく増えましたが、年内入試の拡大や収容定員の管理で合格者が絞られ、倍率が上がりました。志願者が増えても、入りやすくなったわけではない、ということです。

学部系統の人気は、集計によって見え方が違います。

これを見ると、理系が一方的に伸びているわけでもないことがわかります。

国の方向性ははっきりしています。文部科学省は2040年までに大学定員のおよそ半分を理工農・デジタル・保健系とする目標を掲げ、2027年度も情報系や半導体関連などの新学部・新学環が相次ぎます。公募制の総合型・学校推薦型選抜では、2027年度から面接の実施も必須になります。

医学部の定員は減る方向、でも「足りない地域」は残る

国公立医学部に進んだ子を伴走した親として、医学部のことを触れておきます。医学部のニュースは「倍率」「定員」「地域枠」「学費」と話が散らばりやすいので、順番に整理します。

① 倍率：下がっているが、入りやすくなったとは言えない

河合塾の集計（志願者÷合格者）では、国公立大医学科の前期倍率は2017年度の4.8倍から2026年度は4.0倍へ下がっています。私立大医学科の志願者増も、前年比104%にとどまりました。人気が落ち着いた、という分析です。

ただ、倍率が下がったことと、入りやすくなったことは別です。共通テストが難化した年は、受験生が慎重になって出願を絞った面もあります。私は「チャンスが来た」とは読まず、冷静に見ています。

② 定員：国は「減らす」方向で動いている

では、これから椅子の数はどうなるのでしょうか。財務省は2026年4月、財政制度等審議会の分科会で、人口減少で医師が過剰になる見通しだとして、医学部定員の「大胆な削減」を提言しました。医師の需給は2029〜32年の間に均衡し、その後は過剰になるという分析です。

厚生労働省の検討会も、同じ向きで動いています。2027年度は、医師が多い県の臨時定員地域枠を原則として2割減らします。2028年度は、医師が多い県以外にも削減を広げる検討が始まりました。

ここまでを読むと、「これから医師は余るから、医学部は狭き門になる一方だ」と感じるかもしれません。

③ それでも、医師が足りない地域は残る

ただ、定員を減らすことと、医師が足りない地域がなくなることは、別の話です。医師が都市部に集中する一方で、不足している地方もあるため、地域間の偏在への対応が焦点だと報じられています。厚労省の検討会でも、地方や医療現場から「偏在が解消しないまま定員を減らせば、偏在が広がる」という声が出ています。

つまり国も現場も、「定員を減らす」ことと「足りない地域を支える」ことを、セットで考えています。私の理解では、全体の椅子は減る方向、でも足りない地域や診療科は残る。この二つが同時に進みます。「医師は余る」と一言で言い切れない理由は、ここにあります。

④ 地域枠は、この動きの影響を直接受ける

この見直しの影響を最も受けるのが、地域枠です。臨時定員の地域枠が動くということは、「入りやすい枠」の数も毎年変わるということです。

地域枠の医師は、2023年度までに7.4%が離脱しています。国は、義務の履行を柔軟にする検討も始めました。制度が動いている最中だからこそ、「入りやすいから」ではなく、9年間の義務の中身を理解したうえで選んでほしいと思います。

⑤ 学費：「国公立は全国一律」ではなくなってきた

定員とは別に、親が見落としやすいのが学費です。国公立の授業料は全国一律、と思っていませんか。

国立大学の授業料の標準額は年53万5,800円ですが、2027年度の入学生から、標準額の1.2倍にあたる64万2,960円へ引き上げる大学が出ています。6年間では、1校あたり約64万円の差になります。大きな額ではないかもしれません。ただ、「国公立は一律で安い」という前提のまま資金計画を立てると、志望校ごとの差に気づけず、親が損をします。

我が家の場合、下宿・仕送り・教材費・国家試験対策の予備校代まで含めた実質的な総額は約1,500万円でした（学費自体は約350万円です）。学費だけでなく、6年間の総額で見てください。

⑥ 進級：入ってからの差も見ておく

最後に、入学後の話です。同じ国公立医学部でも、ストレートで卒業できる割合や国試合格率には差があります。国公立医学部より私立大学医学部の方が進級に厳しい、国試合格率が低い傾向にありますが、国公立医学部でも厳しい大学は存在します。

これは合格してからでは選べません。志望校を決める段階で、卒業率まで慎重に見ておく価値があります。全員、医学部入試を突破出来る学力があっての数字です。「自分だけは例外」と思わないほうがいいでしょう。

⑦ 医学部以外の医療系

医学部以外の医療系にも触れておきます。薬学部は、私立薬科大学の志願者が、2025年度まで3年連続で減少しています。2027年度からは、私立の薬学部4校が計160人の定員を減らす申請を出しました。財務省も、薬剤師は約33万人に達しており、増やす必要性は乏しいとして、薬学部の大幅な定員削減を求めています。「国家資格だから安泰」という見方は、学部ごとに分けて考える時代になっています。

AI時代の学部毎の見立て

ここからは予想です。当たり外れより、考え方の軸として使ってください。私は、次の3つが軸になると考えています。

その軸で、学部系統を見てみます。

・理工系（数理・情報・電気電子・機械・化学・材料）：経産省の推計では、理系人材は不足が見込まれます。ただ、情報系は新設が相次ぐ一方で志願者が伸び悩む年もあり、人気と将来性は必ずしも一致しません。

私は猫も杓子も情報系、データサイエンス系の時代は終わると見ています。大切なのは「◯◯✕AI」の◯◯の部分であり、大学ではその〇〇を深く学ぶべきでしょう。新設学部は実績がまだ見えにくいので、カリキュラムと卒業後の進路を自分の目で確認する必要があります。

また、公開されている大学の進路データを見ると、理工系では卒業生の半数前後が大学院へ進む学部もあります。大学院まで含めた6年間で、学費と生活費を考えたほうが現実的です

・医・看護・リハビリ・検査・放射線などの医療系：高齢化で医療・介護の需要は続くと予想します。医師は定員減と偏在が同時に進む局面なので、地域・診療科・働き方まで考える時代です。

薬学・歯学は、国の方向が厳しめです。看護や検査、リハビリ、放射線など人の体を相手にする現場職は、AIに置き換わりにくいと思いますが、志願者が伸び悩む年もあるため、人気に左右されず見てください

・農・獣医・水産・環境：食料と環境がなくならないテーマなのは確かです。ただ、国公立では志願者が減った系統でもあります。流行ではなく、「本人が続けられるか」で選ぶ分野だと思います

・法・経済・経営などの文系：社会科学系は人気が続いています。ただ、経産省の推計では、文系人材の余剰は事務職が中心です。資格、AIを使った判断や交渉、規制対応のように「何ができるか」を示せる人は残りやすい、と予想します

・文学・人文・教育・福祉：入口は狭まる可能性があります。ただ、「読む・書く・問う」力はAIの出力を点検する基礎になります。教育と福祉は、対人の現場で人手不足が続いています

我が子の例を、一つだけ書きます。我が子は国語が苦手で理数が得意だったので、高2の文理選択で積極的に理系を選びました。当時の志望は、ある難関私大の理工系でした。ただ理由は、研究がしたいからではなく、就職に強いブランドだったからです。その後、進路は国公立医学部へ変わりました。文理選択も学部も、将来を確約するものではありません。好きでも消去法でも、入ってから磨くものだと、私は伴走して感じました。

AI時代の大学の選び方

大学名の価値は、残る面と薄れる面の両方があると思います。企業が「厳選採用」に向かうほど、入口では大学名での絞り込みが残る可能性があります。一方で、何を学び、何を作り、どんな成果を出したかを問う動きも強まるでしょう。名前だけで選ばず、次の6点も確認してください。

「夢がない」「やりたい学問がない」というお子さんもいると思います。それは欠点ではなく、余白です。難関国立大には、入学後に専門を選べる新しい教育課程が登場しています。こうした「入ってから決める」道も、選択肢に入れてください。

高校生が、今のうちに土台にしたい科目

• 数学（線形代数・確率統計）：AIの仕組みを理解し、出力の確からしさを判断する土台です

• 物理・化学・生物：物理世界を扱う仕事の共通言語です。2026年度の共通テストでは物理が大きく難化しました。暗記だけでは対応しにくい問題が目立ったため、現象を言葉で説明できる学び方が必要です

• 情報（アルゴリズム、ネットワーク、セキュリティ）：今回のような事件の「なぜ」を理解する力になります。共通テストの情報Ⅰは、導入2年目で平均点が下がりました。主要科目と同じ重みで準備しておきたい科目です

• 言語（日本語の読解力、論理的に書く力、英語）：AIへの指示も出力の点検も、言葉で行います

• 法・経済・倫理：責任、規制、お金の流れを見る目になります

そして、今回の事件が教える最大の学びは、「確かめる」習慣だと思います。SNSで言ってることを鵜呑みにせず、一次情報にあたる。別の経路で確認する。AIの答えを疑ってみる。これは、どの学問にも共通する基本動作です。

安定して収入を得やすい職業

ここでの「安定」は、収入の高さではなく、「替えがききにくく、需要が続きやすい」という意味で使います。確かな保証はありません。あくまで、ここまでの話から私が導いた予想です。

• 医師：国家資格で参入の壁が高く、診療の最終責任を負います。気をつけたいのは、定員は減る方向でも偏在は残ること。地域・診療科・働き方で差が出る可能性があります

• 看護師・リハビリ職・検査や放射線の技師など：高齢化で需要が続き、人の体を相手にする現場の仕事です。気をつけたいのは、勤務環境や地域の差があること。専門性を磨き続ける必要があります

• 電気・設備・建設などインフラの技術者：物理世界の維持管理は、画面の中では済みません。現場人材の不足も推計されています。気をつけたいのは、資格と現場経験の積み上げに時間がかかることです

• セキュリティ・システム運用の専門職：今回のように「止まった現場を直す」仕事は、攻撃が増えるほど必要になります。気をつけたいのは、入口のコード作成はAIが担うこと。数学やネットワークの基礎の深さが問われます

• 公認会計士・税理士・弁護士・司法書士などの士業：署名と責任、守秘義務を伴います。気をつけたいのは、定型業務はAIで効率化されること。AIを使って付加価値を出せるかが分かれ目です

• メーカーなどの理工系の研究・技術職：ものをつくり、改良する知識は画面の外で価値を持ちます。気をつけたいのは、景気と企業の採用方針の影響を受けることです

• 農・獣医・食品・環境分野の専門職：食料と環境の需要はなくなりません。気をつけたいのは、収入の幅が大きいことです

薬剤師や歯科医師は、国が人数の過剰を指摘している分野です。安定と書くのは控えました。逆に厳しくなると予想するのは、一般事務やデータ入力など、定型作業が中心の「入口」の仕事です。どの職業でも、AIを使えること、そして「確かめる」「復旧する」習慣は欠かせなくなると思います。

中学受験・高校受験の段階で、親ができること

大学受験の前にも、親にできることがあります。

• 入試を「通過点」にする：中学受験や高校受験に全力を注ぎ、合格後に燃え尽きてしまう子を、私は心配しています。学校名より、入ったあとに自分で走り続ける力のほうが、これからは大切だと考えます

• 国語（読解）と算数・数学（論理）を土台にする：AIは答えを出せます。でも、問いを立て、答えが正しいかを確かめるのは、子ども自身です

• AIは「答えを写す道具」にしない：分からないところを質問する、自分の言葉で説明し直す、出力の間違いを探す。この使い方なら、学びを深める道具になります

• 親が進路を決めすぎない：職業の安定の形は、これからも変わり続けます。「安定とは何か」を、子どもと一緒に話してみてください

親が今日からできること

最後に、今日からできることを5つにまとめます。

• 「安定」の中身を、家族で言葉にする（収入なのか、働き方なのか、住む場所なのか）

• 志望する学部の卒業生が、新卒で最初に何をするのかを調べる

• 「◯◯系が人気」という見出しは、集計の範囲を確かめてから受け取る

• 大学選びの基準に、「手を動かす機会」「学費と生活費の総額」「留年・卒業の実態」を加える

• お金や大事な連絡は、別の経路でも確かめる習慣を、家庭で作る

PHPの騒動では、サーバーを止めたのも、直したのも、最後は人でした。FXの事件では、便利さのために預けていたログイン情報が、利用者の損失につながった可能性が報告されています。AIは、私たちに強い力を与えると同時に、「何を本物と信じるか」を問い直しています。

受験も同じだと思います。どこに入れば安心、という答えは、もう誰にも約束できません。だからこそ、どんな環境でも立ち直れる力と、人と人との信頼を、家庭の中で育てておきたい。焦って決めず、子どもと一緒に考える時間が、何よりの備えになると、私は思います。