【AI失業】大量失業者を生むAIに負ける人と勝つ人の差。あなたの仕事と給料が「AI」に奪い取られる日。

【AI失業】大量失業者を生むAIに負ける人と勝つ人の差。あなたの仕事と給料が「AI」に奪い取られる日。

「人工知能によって20年以内に人類の仕事の49％が消滅する」という研究が2014年にオックスフォード大学から発表されて以来、AI失業が起きるという脅威論とAI失業は起きないという楽観論の議論が活発になってきました。

AI失業論は間違っているという意見の根拠はふたつあります。

ひとつは東大ロボくんプロジェクトからわかった事実です。

東大ロボくんプロジェクトとは人工知能が東大入試を突破できるかどうかに挑戦したプロジェクトで、最終的には「今の設計思想のコンピュータでは絶対に東大入試を突破できるような人工知能は登場しない」と結論づけました。

人間の頭脳は今のハードウェア上で作動する人工知能には越えることができないのです。

もうひとつの根拠はオックスフォード大学のオズボーン准教授の研究成果への反証です。

発表されている論文を一つひとつの業務について検証していくと、人工知能で代替できる以外に手作業などが必要な工程がたくさん存在していることがわかったといいます。

人工知能による省力化はできても、その仕事全体が消滅することはないのではないかという議論です。

本当の意味で人類の仕事を消滅させる人工知能は、2020年代中盤以降に出現が予想されるニューロコンピューターまで待たなくてはその脅威は起きません。

人工知能による仕事消滅は部分的にしか起きないというのが「AI失業のウソ論」の主張です。

そのような主張に対して「これから先の5年間に起きることは『AI失業論』も『AI失業のウソ論』もそれほど違っていない」という主張もあります。

大量失業者を生むAIに負ける人と勝つ人の差

大量失業者を生むAIに負ける人と勝つ人の差は何でしょうか？

AI（人工知能）が人間の知能を超える

AIの概念が提唱されてから約70年を経た今、第3次AIブームが到来しています。

ちまたにはタイトルに「AI」という言葉を入れた書籍が溢れ、SF小説に出てきそうなAI脅威論が盛んに議論されています。ですが、AIは膨大な知識量と計算能力を持ったコンピュータでしかありません。

AIの産業活用を支援するメタデータの野村直之社長は、「『AIがいつ人間の能力を上回るか』という問いを立てること自体が無意味だ」と言います。

「AI vs.人間」という対立の構造でとらえることは誤解でしかなく、AI脅威論に振り回されていると、企業活動にAIを効果的に取り込む機会を逃してしまうおそれがあります。

そもそもAIの研究には、人間の脳そのものを模倣した機械を作る立場（強いAI）と、人間が行う作業の一部を機械に代替させようとする立場（弱いAI）の二つにわかれます。

今、実用化が進んでいるのは後者で、人間が定めた特定の用途でAIに力を発揮させています。

AIは関係を覚え、記憶を引き出すといった決められた範囲の作業で力を発揮する一方で、決定的な弱点があります。

主体性や意思を持たないことです。

そのため、人間が当たり前に行っている「なぜ？」という問いを持つことや、ふとした瞬間に何かの課題やテーマについて「ひらめく」ことはできません。

実用化に当たっては、AIのこうした特徴を正しく認識し、「道具としてのAI」を効果的に利用することが重要になります。

現在のAIの実態を踏まえて将来に「消える仕事・残る仕事」についてさまざまな機関から予測が発表されています。

野村総合研究所と英オックスフォード大学との共同研究では、日本の労働人口の49％が就いている職業は、10～20年後の社会ではAIやロボットなどに代替されることが技術的には可能になるとの調査結果を発表しています。

残る可能性の高い仕事でも、AIやロボットの導入によって仕事の内容は大きく変化します。

OECD（経済協力開発機構）が世界32カ国を分析した結果、32％の仕事では自動化によって仕事の内容が大きく変化するため、労働者の再教育が必要になるとの予測です。

AIは人間の創造性豊かな活動に利用する道具として社会に組み込みながら、人間はAIが持たない力をより高めていくことが重要になります。

あらゆる業界でいっそうのデジタル化が進み、求められる人材の質が大きく変化するこれからの時代、教育業界も変革への意識を強く持ち始めています。

AI失業の脅威は政治で抑え込まれる

AI失業が本格的に社会問題になり始めるのは今から4年後の2022年です。

自動車メーカー各社から「レベル5」に位置付けられる（レベル0～5までの6段階ある）ようです。

完全な自動運転車が発売されることで、日本国内の123万人の職業ドライバーが将来的な失業の危機の入り口に立つといわれます。

運送会社から見れば人間が運転する長距離トラックと比べて自動運転の長距離トラックはそのコストの低さからとても魅力的な商品です。

路線バスやタクシーなど、人を乗せて市内を走るビジネス車両も人件費なしで運用できるようになります。

ではドライバーの仕事が消滅するとドライバーは大量失業するのでしょうか。ここが問題です。

100万人規模の失業が一度に起きてしまうとリーマンショックと同じ規模の大きな社会問題になります。

時の政権はもたなくなるでしょう。しかし政府には比較的簡単な対策があります。

ビジネスで利用する自動車には必ず管理士をひとり

搭乗させなければいけないという法律を作ればいいのです。これで運転は自動化されても、運転席には人が乗る必要が出てきます。

このような政府の規制によって仕事が消滅してもAI失業は抑制されます。

もちろん車に乗りながらスマホをいじっていればいいだけの仕事なので、給料はプロのドライバーほどは高くはありません。

専門家の仕事はなくならないが給料は大幅に下がるはず

弁護士や会計士、医者といった高級取りのナレッジワーカーの仕事は比較的近い未来に人工知能におきかわることができると言われています。

専門家の仕事は現在のタイプの人工知能に向いているのです。

とはいえこれらの士業の仕事も同様に、人工知能に置き換えられた後も「資格をもった人間が行わなければならない」という法律は残るでしょう。

スマホをいじっているだけで患者の診断ができるようになっても、その診断結果を読み上げるのは医師免許を持った開業医。

そんな時代がもうすぐやってきます。これらの仕事は法律によって消滅しないとしても、誰でもこなせるようになる専門家の給料水準は今よりも大幅に引き下がっていくと思われます。

法律で仕事消滅から守られる仕事ばかりではありません。メガバンクではすでに人工知能によって無駄な業務を消滅させる試みが進んでいます。

RPA（ロボティックプロセスオートメーション）と呼ばれるその手法によって、ホワイトカラーの事務作業の多くが人工知能に受け渡されることになります。

これから先の5年から10年の間、人工知能によって奪われない仕事とはいったい何だろうか？

拙著「AI失業」前夜これから5年、職場で起きることでは3つの可能性を挙げています。

人工知能の発展そのものにかかわる仕事。人工知能が苦手なコミュニケーション力に磨きをかける仕事。

そして、頭脳だけでなく肉体も同時に働かせるフィールドワークの仕事です。

完全なAI失業はまだ10年以内には起きないかもしれません。

しかしAI失業前夜には、人工知能の発達によってこれまでにないほど仕事の中身が代わり、支払われる給料も激変します。変化はやはり起きるのです。

AI時代を生き抜くための「勉強法」とは何か

ここ最近、AI（人工知能）がにわかに注目され、さらにはわれわれの仕事を奪う脅威として語られるようになっています。

AIがディープラーニング（深層学習）によって、自ら学習するようになり、将棋や囲碁の世界で人間を凌駕し、注目を集めたことがきっかけでしょう。

実際、10年～20年後には現在の仕事の約半分がAI＆ロボットによって置き換えられてしまうという予測結果が出ているほどです。

この「AI時代」をわれわれはどのようにサバイブしていけばいいのでしょうか。

将棋や囲碁における活躍を見ると絶望的になるかもしれませんが、AIにも弱点があります。

ベストセラー『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』で、新井紀子・国立情報学研究所教授は次のように書いています。

「AIの弱点は、万個教えられてようやく一を学ぶこと、応用が利かないこと、柔軟性がないこと、決められた（限定された）フレーム（枠組み）の中でしか計算処理できないことなどです」

逆に言うと、われわれがこうした弱点を突いて、強みにすればいいのです。

「ですから、その反対の、一を聞いて十を知る能力や応用力、柔軟性、フレームに囚われない発想力などを備えていれば、恐るるに足らず、ということになります」（前掲書）。

では、どうすれば、この「一を聞いて十を知る能力」「応用力」などを身に付けることができるのでしょう？

また、そもそも「一を聞いて十を知る能力」「応用力」とは何なのでしょうか。

「一を聞いて十を知る」というのは、孔子の弟子である子貢が同じく弟子の顔回の頭の良さを評した言葉ですが、簡単に言えば、一瞬にして「本質をつかむ力」と言えます。

また、「応用力」も物事の「本質をつかむ力」と言えます。

表面的なことや枝葉末節にとらわれないからこそ、さまざまな状況に応用できるのです。

この「本質をつかむ力」を具体的に言うと、「要は……」「つまり……」と言える力であり、「要約力」、さらには「抽象化力」と言い換えることができます。

「抽象化力」は、AIに負けないために身に付けるべきものであるのはもちろん、仕事において「デキる」人になるためにも必須です。

というのも、脳を効率的に使い、思考力を高めるためには、「抽象化力」が欠かせないからです。

われわれの脳には「ワーキングメモリ（作業記憶）」と呼ばれる情報処理を行う領域があり、長期記憶などから情報や知識を呼び出して、ここで思考すると考えられています。ただし、ワーキングメモリには制約があります。

容量が非常に小さいため、一度にたくさんの情報を呼び出すことができないのです。

そこで大事になるのが、情報を圧縮することです。

「抽象化力」によって本質をつかみ、少ない情報で内容を表現することで、ワーキングメモリへの負荷を下げ、より高度な思考が素早くできるのです。実際、仕事で「デキる」人は例外なく、「抽象化力」がすぐれています。

では、この「抽象化力」を伸ばすにはどうすればいいのでしょうか。

AI時代を生き抜くための「勉強法」とは？

それはズバリ「勉強」です。本を読む、資格の試験に挑戦するなどして、新たな知識を学び、それを記憶・理解し、さらには活用することです。

知識そのものが膨大な具体的経験を整理し、体系立て、「抽象化」したものです。そういった知識を学ぶこと自体が、「抽象化力」を鍛えることになります。

ただし、単に情報を得る、知識をそのまま覚えるだけの勉強では効果はありません。また、単に情報や知識を持っているだけであれば、インターネットやAIにはかないません。

「抽象化力」を鍛える「勉強法」とは、知識を学ぶ際に、抽象から具体へ、具体から抽象へ、往復しながら整理し、体系づけて記憶・理解することです。

「要するにこれはどういうことだろう？」と自分につねに問いかけつつ、抽象化する、「たとえばこれはどういうことだろう？」と問いかけて、具体化することです。

こうした勉強をすることによって、使える知識が身に付けられるほか、「抽象化力」が鍛えられ、仕事が「デキる」人になります。

AIにできないことができるため、「AI時代」でも生き残れるのです。

ただ、「勉強に使えるおカネもないし、する時間もない」という人がいるかもしれません。でも心配はいりません。もしあなたが「おカネがない」「時間がない」状況であっても、効果的な勉強はできます。

事例・おカネがないから効果的な勉強ができた！

「おカネがない」「時間がない」状況で勉強をしていた人の体験談です。

30年以上前になりますが、私の高校時代、父親がガンで入院していたため、家計はかなり苦しい状況でした。

当時通っていた私立高校は奨学金を借りることでなんとかやめないですみましたが、塾や予備校に通うことはもちろん、受験のための参考書や問題集を買うおカネにも不自由をしていました。

ただ私の場合、この「おカネがない」ことが、効果的な勉強を可能にしてくれたのです。

勉強する対象をあれこれと広げることなく、数少ない教材を徹底的にくり返すことで、情報や知識を徹底的に使いこなせるようになったのです。

たとえば、「世界史」の勉強は、学校で使っていた教科書を日々くり返し読むことが中心でした。

目指していた東大文科Ⅱ類には論述試験があったので、その対策として通信添削を受けていたのですが、答案も百科事典を補助に使う以外はすべて教科書をもとに書いていました。

その結果、ほぼ毎日、教科書を読んでいたため、単に知っているとか、覚えているとかのレベルではなく、そこに書かれている知識を本当に自分の道具として使いこなせるレベルにまで記憶・理解できるようになりました。

本文を読みながらそれが全体のどの部分なのか意識できる、見出しを見ただけで本文が思い出せる。

つまり、自由に抽象と具体を往復できるようになっていたのです。

塾や予備校に行ったり、たくさん参考書や問題集を買ったりして、手を広げていたとしたら、そこまでひとつの教材を読み込むことはなく、ただ知っているとか、覚えているとかのレベルにとどまっていたでしょう。

「おカネがない」という制約が、少ない教材を徹底的にくり返すことにつながり、結果的に抽象と具体をつねに往復し、「抽象化力」を鍛えることになったのです。

また、当時は「時間がない」状況でもありました。通信添削を受ける費用や模擬試験、さらには入学試験の受験料を稼ぐために、朝刊の新聞配達をしており、夜遅くまで勉強することはできませんでした。

また、母が家計を助けるために内職をしており、その手伝いや家事も分担していたので、勉強時間に割ける時間はあまりありませんでした。

ただ、この「時間がない」状況さえ効果的な勉強を可能にしてくれたのです。私は新聞配達をしているときや、自転車で通学している途中なども、勉強した内容をせっせと「思い出す」ようにしていました。

この「思い出す」という行為が、実は勉強した知識について抽象化・具体化することを促し、「抽象化力」を鍛えてくれたのです。そして、この行為を促したのは、「時間がない」という状況だったのです。

ただ勉強するだけでなく、「勉強法」も勉強する

ここまで、AIに負けないための力として「抽象化力」の重要性、そして、「おカネがない」「時間がない」状況でもできる、「抽象化力」を鍛える「勉強法」をお伝えしてきました。

AIはディープラーニングという「勉強法」で飛躍的に能力を伸ばしましたが、AI自体が「勉強法」そのものを見直すことはまだ無理でしょう。

これができるのは人間だけです。AI時代を生き抜くためには、「抽象化力」を鍛えるための「勉強法」を自分なりに見直し、進化させていくことが重要なのです。そのためには、「勉強法」について学ぶことも大切です。

最近は認知科学の研究者によって書かれた本や、そこで実証された学習原則に基づいた本が増えており、大変参考になります。

『ノルウェー出身のスーパーエリートが世界で学んで選び抜いた王道の勉強法』（オラヴ・シーヴェ著?片山奈緒美訳?TAC出版）もそのひとつです。

この本は、ノルウェーの平均的な中学生だったオラヴ・シーヴェ氏が、効果的な勉強法に興味を持ったことがきっかけで、高校から一気に成績を伸ばし、カリフォルニア大学バークレー校やオックスフォード大学に進学した経験をもとに書かれたものです。

しかも、さまざまな「勉強法」を研究したうえで、試験をはじめ勉強するうえで大事な法則、効果的なテクニックがまとめられています。

ノルェー教育・研究大臣の推薦と言いますから、日本で言えば、文部科学大臣推薦！となるでしょうか。

ちなみに、この本の中で、「学習にいちばん大事な法則」として、8つが挙げられているのですが、そのうちの2つが「反復する」と「暗唱する」これは、私が大学受験のときに期せずして行っていた、教科書を「くり返す」ことや「思い出す」ことそのものです。

AI時代を生き抜くためにも、勉強はもちろん、そのやり方である「勉強法」を見直して、より効果的なものにしていきましょう！

AIと人間の違い。「なぜ？」と問い、筋道を立てて説明する力が必要

長年、日本の教育政策に携わってきた文部科学大臣補佐官の鈴木寛氏は、「20世紀型の教育の延長線上では、AIの時代に大量の失業者を生む」と警鐘を鳴らす。

また現代文講師の出口汪氏は、「記憶も計算もAIが担う時代、知識の習得だけに労力を割いてはいけない。『なぜ？』と問いながら、筋道を立てて説明する力が基礎学力となる」と言う。

そうした中で波紋を広げているのは、国立情報学研究所教授の新井紀子氏が、全国2万5000人を対象に実施した「基礎的読解力調査」の結果だ。

たとえば、学力が中位の高校でも、半数以上が文章の内容を理解する読解の問題が解けなかった。

日本の子どもたちは、英単語や歴史の年号、数学の公式といった暗記すべき知識は豊富だが、文章を精読し、自分の考えを深められるだけの読む力はきちんと身に着けていないという実態が明らかになった。

今回の特集の中で新井氏は、読解力が人材育成の基礎になると強調し、「文や言葉の定義がきちんと理解できないと、新しい語彙を正確に獲得できないので、どんなに積み上げようとしても、積み上がっていかない」と語っている。

特集で子どもたちが習得すべき能力としてスポットを当てたのは以下の3つだ。

いずれの力もAIが習得することが難しいものであり、
子どもたちが幼少期から身に着けるべくトレーニングを積むことが望ましい力だ。

AI時代に勝つ子、負ける子の境界線は、機械にはできない人間ならではの能力をつける基礎固めをどれだけ実践できるかで変わってくるのかもしれない。