人工知能は仕事を奪う?AI時代に備えよう

数年前より、人工知能やAIといった言葉がメディアを騒がせるようになりました。

みなさんは、テクノフォビアという言葉をご存知でしょうか?

テクノフォビアは簡単にいうと、人間がITや機械に対して抱く恐怖心の総称のことです。

このテクノフォビアを引き起こしている原因は、主に次のようなことではないでしょうか?

  • 人工知能やAIが騒がれているけれど、言葉がふわっとしていて結局何のことかよくわからない。
  • 漠然と将来、自分の仕事が奪われるかも知れないのでは無いか。

今日は、AIに対して過度に恐れる必要はないけれど、でも準備は必要、というお話です。
(そもそも、AIって何なの?というお話は、別のブログでじっくりと書きますのでお楽しみに!)

目次

1. AIに代行される職種。
2. 奪われるのではなく、共存する時代
3. 使われるのではなく、使う人間になる。
4. 資格から入るのはあり。

1. AIに代行される職種。

結論からいうと、まずホワイトカラーから代行されます。

ホワイトカラーには次のような要素があって、これらは人工知能が得意中の得意とすることばかりです。

  • パソコンなどのIT端末上で完結できる仕事が多い(身体の動きを必要としない)
  • ロジックを組み立てたり、仮説と検証を行う作業が多い。
  • 情報のインプットとアウトプットのサイクルを繰り返し、トライアンドエラーで精度を高めていく作業が多い。
1.1 ゴールドマンサックスの衝撃

2017年にゴールドマンサックスに関して象徴的な出来事が報道されました。

超花形で全盛期には600人近くいたエリート証券アナリストをわずか2人まで減らし、代わりに200人のITエンジニアを大量に採用したのです。

これが意味するのは、大量のデータ(財務諸表、事業内容、マクロ経済、カントリー・リスク等々)から分析をするのは高速でできる機械にまかせて、最後に判断するのは超エース級のアナリストが2人いれば十分、ということですね。

1.2 世界の半分の業種が失われるかも知れない。 

オックスフォード大学の研究報告では、今後、約20年ほどで、米国の702の職業のうち、50%超が失われる可能性があるとしています。書類作成や計算など、定型的な業務はすでに機械に置き換わりつつあるようです。

『機械との競争』の著者であるアンドリュー・マカフィー氏によると、米国では既に会計士や税理士などの需要がこの数年で約8万人も減っているとのことです。

<将来無くなるかも知れない職業の代表例>

  • レクリエーションセラピスト
  • 最前線のメカニック、修理工
  • 緊急事態の管理監督者
  • メンタルヘルスと薬物利用者サポート
  • 聴覚医療従事者
  • 作業療法士
  • 義肢装具士
  • ヘルスケアソーシャルワーカー
  • 口腔外科
  • 消防監督者 
  • 栄養士
  • 施設管理者
  • 振り付け師
  • セールスエンジニア(技術営業)
  • 内科医と外科医
  • 指導(教育)コーディネーター
  • 心理学者
  • 警察と探偵
  • 歯科医師
  • 小学校教員

引用元 ”マイケル・A・オズボーン准教授の論文「雇用の未来」”

他にも知りたい方は、下記の書籍が参考になります。

10年後の仕事図鑑 堀江 貴文 (著), 落合 陽一 (著)

2. 奪われるのではなく共存する時代

ここまで書いておきながら、完全に自己否定になりますが、正直、「奪われる仕事とそうでない仕事」というカテゴリーで物事を判断するのはほとんど意味が無いと思っています。

なぜかというと、そもそもITと関係のない職種はなくなりつつあるからです。

一番大事なことはどのような職種だろうが、AIに使われるのではなく、AIを使う人間になる、というマインドを持つことだと思います。

2.1 AIジェネラリストの第一歩は情報の仕分けができるようになること

AIを使うといっても、難しいアルゴリズムを習得したり、天才プログラマーになるということではありません。

AIの概念をざっくり理解して、メディアの情報を見たときに、

  • AIにできることと、できないこと
  • 本当にすごいことと、そんなにすごくないこと
  • もうすぐできそうなことと、当面できそうにないこと

これぐらいのメッシュで情報の仕分けができるようになることが最初の一歩です。

そうすると、

  • 信憑性の低い、ポジショントーク的な情報に流されない強いメンタル力と心に余裕が生まれる。
  • 自分の業務のどれをAIに働いてもらうかを考えるようになる。
  • そこで創出された時間で自分はどんな新しいことに挑戦できるかを考えることが楽しくなってくる。

といった良いスパイラルに入っていきます。

2.1 とにかく使ってみる。

AIジェネラリストへの二歩目は、とにかく使ってみる、の一言に付きます。

働き心地研究所の藤野さんが執筆された2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方で、藤野さんはまず女子高生AIのりんなとのラインをやってみてAIを実感した、と書かれています。

ぶっちゃけ、その程度でいいと思うのです。

まずは、遊び半分でいいからネット記事で見つけたアプリやソフトウェアをお金がそんなにかからない範囲で使ってみましょう。

なんだこんなもんか、って思うのでは無いでしょうか。

3. 資格から入るのもあり。

資格に対して反対派もいますが、入り口としては僕は有効な手段だと思います。

AI関連で特におすすめしたいのは、ディープラーニング協会が主催しているジェネラリスト検定です。

ディープラーニング協会は、東京大学の松尾豊教授が立ち上げられた協会で、その中のジェネラリスト検定はビジネスの中でAIを取りいれていくことのできる人材育成を目的とした検定です。

僕もこの検定は持っておりますが、きちんと勉強すれば2〜3週間程度の学習時間で取得できるので是非試してみてください。

勉強方法やお薦めの参考書なども後々公開していこうと思います。

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