【2030年までにAIに置き換えられる可能性のある10の仕事】英語解説を日本語で読む【2023年9月23日｜@AI Uncovered】
この動画では、2030年までに人工知能によって置き換えられる可能性のある10の仕事について説明されています。具体的には、コンテンツ制作、小売販売、クリエイティブな仕事、行政法務、医療関連の仕事、データアナリスト、プログラマー、ファストフードサービス、倉庫・製造業、弁護士の仕事が取り上げられています。これらの職種は、人工知能の発展により、ルーチンワークやデータ処理などが自動化され、職務内容が変化する可能性があります。AIは医療診断から法的なアシストまで幅広い領域で影響を及ぼす見込みです。
公開日：2023年9月23日
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Imagine a world not too far away where robots and smart computers can start doing the jobs we do today.
そう遠くない将来、ロボットやスマートコンピューターが、私たちが今している仕事をするようになる世界を想像してみてほしい。
It's like a new era is dawning in the year 2030, where things are changing fast.
2030年には新しい時代が幕を開け、物事が急速に変化しているようなものだ。
The cleverness of artificial intelligence is getting stronger, and it's getting ready to shake up the way we work.
人工知能の賢さはますます強くなり、私たちの働き方を揺るがす準備が整いつつある。
Think about it, jobs that were once just for people might soon be done by machines.
考えてみれば、かつては人間のためだけにあった仕事が、やがて機械によって行われるようになるかもしれない。
It's not like the old sci-fi stories anymore, it's becoming real, and we're standing right on the edge of big changes in how we work.
それはもう昔のSF小説のような話ではなく、現実になりつつあり、私たちは働き方を大きく変える端緒に立っているのだ。
By the end of this video, you'll discover 10 jobs that will be replaced by artificial intelligence in 2030.
このビデオの最後には、2030年に人工知能に取って代わられる10の仕事が紹介されている。
Let's start, number one: content creation.
1番目は、コンテンツの作成です。
Imagine a world where the very essence of content creation is undergoing a profound revolution, and it's all because of artificial intelligence.
コンテンツ作成の本質が根本的な革命を遂げている世界を想像してみてください。それはすべて人工知能のおかげです。
We're on the cusp of a transformation that could reshape everything we know about this field.
私たちは、この分野について私たちが知っているすべてを再構築しかねない変革の入り口に立っているのだ。
But what exactly does this mean?
しかし、これは一体何を意味するのだろうか？
Think about all those tasks in content creation that can sometimes feel routine, like crafting articles, producing videos, drafting reports, or even creating summaries.
記事の作成、ビデオの制作、レポートの下書き、あるいは要約の作成など、時にルーチンワークのように感じられるコンテンツ制作の仕事について考えてみよう。
Now imagine a world where AI steps in to do these tasks, potentially changing the game entirely.
AIがこれらの仕事をこなし、ゲームをまったく変えてしまう可能性のある世界を想像してみてほしい。
You see, there's an exciting evolution happening in the realm of automated tools.
自動化ツールの領域では、エキサイティングな進化が起きている。
These tools are getting smarter by the day, mastering the art of churning out well-structured content with lightning speed.
これらのツールは日に日に賢くなり、構造化されたコンテンツを電光石火の速さで作り上げる技術を習得している。
Picture this: tools like ChatGPT, Bard, and Jasper stepping onto the stage.
ChatGPT、Bard、Jasperのようなツールがステージに上がっている。
They're like wizards of words, conjuring up high-quality content that fuels marketing efforts.
彼らは言葉の魔法使いのようなもので、マーケティング活動の原動力となる質の高いコンテンツを作り出します。
They're not just limited to web articles; they can whip up video scripts and social media posts that sparkle with creativity.
ウェブ記事だけでなく、ビデオスクリプトや創造性に輝くソーシャルメディア投稿も作成できる。
What's truly mind-boggling is that these generative tools are starting to write in a way that echoes human expression.
本当に驚かされるのは、これらのジェネレーティブ・ツールが、人間の表現と同じような方法で文章を書き始めていることだ。
They're even infusing emotions into their words, painting a vivid landscape of possibility.
彼らは言葉に感情さえ吹き込み、可能性の鮮やかな風景を描いているのだ。
Number two: retail sales jobs.
2番目は、小売りの販売の仕事です。
Retail sales jobs, which involve helping customers choose and buy products in stores, are also facing the threat of losing their jobs with the rise of online shopping and automated checkout systems.
店舗で顧客が商品を選び、購入する手助けをする小売販売の仕事も、オンラインショッピングや自動レジシステムの台頭により、職を失う危機に直面している。
Some aspects of traditional retail sales roles will be impacted.
伝統的な小売販売職のいくつかの側面は影響を受けるだろう。
Technology can now assist in tasks like inventory management and streamlining transactions.
在庫管理や取引の合理化といった業務は、テクノロジーによって支援されるようになった。
Think about your last visit to a mall, a car dealership, or a cozy furniture shop.
最後にショッピングモールやカーディーラー、居心地の良い家具屋を訪れたときのことを考えてみてほしい。
Did you notice something intriguing?
何か興味をそそられるものに気づきましたか？
The familiar presence of a salesperson might have been missing.
見慣れた販売員の存在が消えているかもしれない。
The reason?
その理由は？
The rapid rise of online shopping and nifty self-checkout systems makes it possible for you to take charge of your shopping journey.
オンライン・ショッピングの急速な台頭と、気の利いたセルフ・レジ・システムによって、買い物の旅を自分で管理できるようになったからだ。
The once well-known sales roles are experiencing a makeover, courtesy of technology.
かつてはよく知られていた販売員の役割も、テクノロジーのおかげで変貌を遂げつつある。
Here's the twist: the power is shifting into the hands of people like you and me.
つまり、権力はあなたや私のような人々の手に移りつつあるのだ。
We're becoming tech-savvy, weaving through information on our own before making a purchase.
私たちはテクノロジーに精通し、購入前に自分で情報を収集するようになっている。
The aisles and websites become our research haven, where we sculpt our shopping decisions independently.
通路やウェブサイトが私たちのリサーチ天国となり、そこで私たちは独自に買い物の決断を下すのだ。
Isn't that empowering?
それは力強いことではないだろうか。
Businesses are reimagining shopping, democratizing it for all.
企業は買い物を再構築し、すべての人に買い物を民主化している。
No longer confined to the wisdom of a salesperson, we're embracing a new era of self-reliance.
もはや販売員の知恵に縛られることなく、私たちは自立の新時代を受け入れている。
The days of waiting for assistance are fading as we dive into a world where information is at our fingertips.
助けを待つ日々は過去のものとなりつつあります。情報が手の届くところにある世界に飛び込んでいるからです。
Number three: creative jobs.
3番目は、クリエイティブな仕事です。
Video editors and graphic designers, creative roles like video editors and graphic designers, are on the brink of change due to artificial intelligence.
ビデオ編集者やグラフィックデザイナーといったクリエイティブな仕事は、人工知能によって変化の瀬戸際にある。
Video editing software powered by AI, such as Magisto and Adobe Premiere Pro, can automatically piece together clips to tell stories.
MagistoやAdobe Premiere ProのようなAIを搭載したビデオ編集ソフトは、ストーリーを伝えるためにクリップを自動的に組み合わせることができる。
Graphic design powered by artificial intelligence can generate visuals for social media, websites, and ads.
人工知能を搭載したグラフィックデザインは、ソーシャルメディア、ウェブサイト、広告用のビジュアルを生成できる。
If you believe that creative and artistic tasks can't be done by machines, you should meet Dali 2 from OpenAI, the same group that created ChatGPT.
創造的で芸術的な仕事は機械にはできないと思っているなら、ChatGPTを作ったのと同じグループであるOpenAIのDali 2に会うべきだ。
Dali 2 works like ChatGPT but for images.
Dali 2はChatGPTのように動作しますが、画像用です。
Give it a prompt like make a business card for my digital agency company, and it will instantly generate many different designs.
私のデジタルエージェンシー会社の名刺を作ってください」というようなプロンプトを与えれば、即座に様々なデザインを生成してくれる。
Professional graphic designers find the results incredibly impressive and a bit intimidating.
プロのグラフィックデザイナーは、その結果が信じられないほど印象的で、少し威圧的だと感じる。
Dali 2 poses a serious threat to human designers, making them irrelevant.
Dali 2は人間のデザイナーに深刻な脅威をもたらし、彼らを無用な存在にしてしまう。
This means that artificial intelligence will take over the roles of graphic artists and video editors.
つまり、グラフィック・アーティストや映像編集者の役割を人工知能が引き継ぐことになるのだ。
Number four: administrative legal jobs.
4番目は、行政法務の仕事です。
Office jobs in law, like administrative legal roles, are going through big changes because of artificial intelligence.
法律事務のような法律事務の仕事は、人工知能によって大きな変化を遂げようとしている。
Administrative legal jobs, which involve tasks like managing documents, organizing information, and providing general support in legal settings, are already being affected by artificial intelligence.
文書管理、情報整理、法的環境での一般的なサポートなどを含む行政的な法務の仕事は、既に人工知能の影響を受けています。
With the advancement of technology, artificial intelligence systems are increasingly able to handle tasks like document review, contract analysis, and research, which were previously done by humans.
技術の進歩に伴い、人工知能システムは、文書のレビュー、契約書の分析、調査など、これまで人間が行っていた作業を処理できるようになってきている。
Once more, legal companies are using technology like never before to stay competitive.
法律事務所は競争力を維持するために、かつてないほどテクノロジーを活用しているのだ。
Office work in law is in danger because artificial intelligence and digital tools are already doing more of the work that legal assistants and paralegals do.
人工知能やデジタル・ツールが、すでに弁護士アシスタントやパラリーガルが行っている仕事の多くをこなすようになっているため、法律における事務作業は危機に瀕している。
This trend will keep getting stronger over the next 10 years, and there will be even less need for people to do these jobs.
この傾向は今後10年間でさらに強まり、これらの仕事をする人の必要性はさらに低くなるだろう。
Number five: radiologists and medical diagnosticians.
5番目は、放射線技師や医療診断士です。
Artificial intelligence is making significant strides in the field of medical imaging and diagnostics.
人工知能は医療画像や診断の分野で大きな進歩を遂げています。
Radiologists and medical diagnosticians, who examine medical images to identify diseases and abnormalities, are facing the possibility of being replaced by AI systems.
医療画像を調べて病気や異常を特定する放射線科医や医療診断医は、AIシステムに取って代わられる可能性に直面している。
Artificial intelligence algorithms have demonstrated the ability to accurately analyze medical images, such as x-rays, MRIs, and CT scans.
人工知能アルゴリズムは、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像を正確に分析する能力を実証している。
These algorithms can quickly detect patterns, anomalies, and potential indicators of various medical conditions.
これらのアルゴリズムは、様々な病状のパターンや異常、潜在的な指標を素早く検出することができる。
With artificial intelligence continuing improvement in its image recognition capabilities and gaining access to vast amounts of medical data, it could become a valuable tool in aiding medical professionals with diagnosis.
人工知能は、画像認識能力の向上と医療データへのアクセスの拡大により、医療専門家の診断支援に貴重なツールとなる可能性があります。
Back in 2016, renowned computer scientist Jeffrey Hinton, who received the Turing Prize, made a bold statement: We should halt the training of radiologists.
2016年、チューリング賞を受賞した著名なコンピューター科学者ジェフリー・ヒントンは大胆な発言をした： 放射線科医の養成を中止すべきだ」。
This was due to the remarkable progress that intelligent machines powered by advanced algorithms were making in spotting medical issues in x-rays, MRI scans, and other types of medical images.
これは、高度なアルゴリズムを搭載したインテリジェントマシンが、レントゲンやMRIスキャンなどの医療画像から医学的な問題を発見することに目覚ましい進歩を遂げたためである。
By 2019, AI-powered radiologists had already surpassed human doctors in detecting cancer within medical images, achieving a 5% increase in cancer identification and an 11% reduction in false positives.
2019年までに、AIを搭載した放射線科医は、医療画像内の癌の検出においてすでに人間の医師を上回り、癌の特定において5％の増加、偽陽性の11％の減少を達成した。
This suggests a future where artificial intelligence will likely take over from radiologists within the next decade.
このことは、今後10年以内に放射線科医から人工知能が引き継ぐ可能性が高い未来を示唆している。
Number six: data analysts.
6番目は、データアナリストです。
The field of data analysis is transforming due to the advancement of artificial intelligence.
データ分析の分野は、人工知能の進歩によって変革されつつあります。
Data analysts, who analyze and interpret large sets of data to extract insights and inform decision-making, are facing the potential for significant changes in their roles.
大量のデータを分析・解釈して洞察を引き出し、意思決定に役立てるデータアナリストは、その役割が大きく変わる可能性に直面している。
Artificial intelligence technologies are becoming increasingly skilled at processing and interpreting massive amounts of data at rapid speeds.
人工知能技術は、膨大な量のデータを高速で処理し解釈する能力がますます向上しています。
Machine learning algorithms can identify patterns, trends, and correlations in data that might be challenging for human analysts to uncover.
機械学習アルゴリズムは、人間の分析者が発見するのが困難なデータのパターン、傾向、相関関係を特定することができる。
This ability of artificial intelligence to quickly process data and generate insights is reshaping the data analysis landscape.
データを迅速に処理し、洞察を生み出す人工知能のこの能力は、データ分析の展望を再構築している。
Artificial intelligence has already started to replace lower-level data analysis tasks, such as financial modeling, in fields like investment banking and private equity.
人工知能はすでに、投資銀行やプライベート・エクイティなどの分野で、財務モデリングなどの低レベルのデータ分析作業に取って代わり始めている。
It's expected that more data analysis tasks across various industries will be replaced.
今後、さまざまな業界において、より多くのデータ分析業務が置き換えられていくことが予想される。
Number seven: programmers and coders.
7番目は、プログラマーやコーダーです。
Programmers and coders, who create and develop software applications and systems, are also facing the threat of being replaced in their roles.
ソフトウェア・アプリケーションやシステムを作成・開発するプログラマーやコーダーも、その役割を代替される脅威に直面している。
AI-powered tools and platforms are emerging that can generate code, automate repetitive coding tasks, and even assist in debugging.
コードを生成し、反復的なコーディング作業を自動化し、さらにはデバッグを支援するAIを搭載したツールやプラットフォームが登場している。
These tools leverage machine learning to understand patterns in existing code bases and generate new code snippets.
これらのツールは、機械学習を活用して既存のコード・ベースのパターンを理解し、新しいコード・スニペットを生成する。
This has the potential to increase the speed and efficiency of software development, especially for routine tasks.
これにより、特に定型的な作業において、ソフトウェア開発のスピードと効率が向上する可能性がある。
Generative artificial intelligence, such as Copilot, is now greatly assisting software developers by minimizing the requirement for manual code writing.
Copilotのような生成型人工知能は現在、手作業によるコード記述の必要性を最小限に抑えることで、ソフトウェア開発者を大いに支援している。
Research conducted jointly by Microsoft and MIT revealed that developers using Copilot were able to work 56% more quickly compared to conventional coders.
マイクロソフトとマサチューセッツ工科大学（MIT）が共同で実施した調査によると、Copilotを使用した開発者は、従来のコーダーと比較して56％速く作業できることが明らかになった。
Soon, artificial intelligence will take over programmers' and coders' work, especially entry-level coding positions.
近い将来、人工知能がプログラマーやコーダーの仕事、特に初級コーディング職を引き継ぐことになるだろう。
Number eight: fast food service.
8番目は、ファストフードのサービスです。
In the next 10 years, fast food places will change a lot.
今後10年で、ファーストフード店は大きく変わるだろう。
They will use machines and robots to do most of the work, like taking orders and making food.
注文を受けたり、料理を作ったりといった作業のほとんどを機械やロボットが行うようになるだろう。
You might have seen touch screen machines in some places where you can order food.
タッチスクリーンの機械で料理を注文するところを見たことがあるかもしれない。
Soon, more places will use robots with artificial intelligence to do things like flipping burgers and putting sandwiches together.
間もなく、ハンバーガーをひっくり返したり、サンドイッチを並べたりといった作業を人工知能を搭載したロボットが行う店が増えるだろう。
Only a few people will be needed to make sure everything runs smoothly.
すべてがスムーズに進むようにするために必要なのは、ほんの数人の人間だけだ。
Some places in the U.S. are already using robots to do certain tasks.
アメリカではすでに、特定の作業にロボットを使っているところもある。
So in the future, your local McDonald's might have just a few people helping the robots with the work.
そのため将来的には、近所のマクドナルドではロボットの作業を数人の従業員が手伝うようになるかもしれない。
This change is happening because using robots can make things faster and more consistent.
このような変化が起きているのは、ロボットを使うことで物事をより速く、より一貫したものにできるからだ。
Even though it might mean fewer jobs for people, it can also lead to new roles where people focus on serving customers and keeping the robots working well.
人々の仕事は減るかもしれないが、人々が接客に専念し、ロボットをうまく働かせるという新しい役割につながる可能性もある。
Number nine: warehouse and manufacturing workers.
9番目は、倉庫や製造業の労働者です。
Warehouse and manufacturing jobs are changing because of technology.
テクノロジーのおかげで、倉庫や製造業の仕事は変わりつつある。
In the last 10 years, Amazon has started using more than 500,000 robots in its huge warehouses where they pack and send out orders.
過去10年間で、アマゾンは注文を梱包して発送する巨大倉庫で50万台以上のロボットを使い始めた。
At the same time, Amazon has hired over a million people to work in these warehouses.
同時に、アマゾンはこれらの倉庫で働くために100万人以上の人々を雇用した。
They believe that combining the skills of people and robots makes things work best.
彼らは、人とロボットのスキルを組み合わせることで、物事が最もうまくいくと信じている。
Amazon is also creating robots that can do tasks like picking small things from mixed bins, which is something humans usually do.
アマゾンはまた、混在した箱から小物をピッキングするような、通常は人間が行うような作業を行えるロボットも開発している。
This makes us wonder how much longer until companies like Amazon can replace human workers in places like warehouses.
こうしてみると、アマゾンのような企業が倉庫のような場所で人間の労働者に取って代わることができるようになるまで、あとどれくらいかかるのだろうかと考えさせられる。
Technology is changing quickly.
テクノロジーは急速に変化している。
In about five years, there might be a lot fewer people working in Amazon's warehouses because machines are getting better at doing the tasks.
約5年後、Amazonの倉庫で働く人々が減るかもしれません。なぜなら、機械がタスクをより上手にこなせるようになっているからです。
Number ten: lawyers.
10番目は、弁護士です。
The field of law is also changing because of technology.
法律の分野もテクノロジーのおかげで変わりつつある。
Artificial intelligence can now predict legal outcomes based on past cases and decisions.
人工知能は、過去の事例や判決に基づいて法的結果を予測できるようになった。
The way lawyers do their work is changing because of computers and artificial intelligence.
弁護士の仕事のやり方も、コンピューターと人工知能のおかげで変わりつつある。
They can now use technology to help with tasks like looking at documents and understanding which ones are important for a case.
書類を見たり、どの書類が事件にとって重要かを理解したりといった作業を、テクノロジーを使って支援できるようになった。
Artificial intelligence is also helpful with making contracts and understanding them better.
人工知能は契約の作成や理解にも役立ちます。
This means that boring jobs that take a lot of time and are repetitive will be done by technology first.
つまり、時間がかかり、繰り返しの多い退屈な仕事は、まずテクノロジーによって行われるようになるということだ。
This means that there won't be jobs for entry-level lawyers.
つまり、初級弁護士の仕事はなくなるということだ。
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