【AIが最初に脅かすかもしれない職業11選】英語解説を日本語で読む【2023年5月11日｜@AI Uncovered】
AIがさまざまな産業に与える可能性の影響について述べています。執筆、ストーリーテリング、グラフィックデザイン、翻訳、製造、データ入力、会計、顧客サービス、校正、市場調査、法的支援、財務計画、ソフトウェア開発などの分野における人間の関与と創造性の重要性を強調しています。AIを活用したツールや自動化が一部の仕事の役割を置き換えたり変革させたりすることを強調しています。また、個人が適応し、新しいスキルを学び、自身のキャリアを向上させるためにAIの可能性を受け入れることを奨励しています。恐れるのではなく、AIの影響を活かすことを促しています。
公開日：2023年5月11日
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We need to make it clear there needs to be a human writer in charge, and we're not trying to be gig workers just revising what AI does.
私たちは、人間のライターが担当する必要があることを明確にする必要があり、AIが行うことを修正するだけのギグワーカーになろうとしているわけではありません。
I think it's important to have humans telling stories about our human experience and not having stories generated by algorithms.
アルゴリズムによってストーリーが生成されるのではなく、人間が人間の経験についてストーリーを語ることが重要だと思います。
We've all seen how streaming has changed the way we watch.
私たちは皆、ストリーミングが私たちの視聴方法をどのように変えたかを見てきました。
It's also changed how It's Made, it's changed how people get paid.
ストリーミングが視聴方法を変えただけでなく、映画製作の方法、人々の報酬の受け取り方も変えました。
Did you know that a staggering 800 million jobs could be lost to AI automation by 2030?
2030年までにAIの自動化によって8億もの仕事が失われる可能性があることをご存知だろうか？
Today, we're diving into the 11 Industries that AI will kill off first.
本日は、AIが最初に消滅させる11の産業についてご紹介します。
Buckle up as we uncover the professions that might be on the brink of Extinction.
絶滅の危機に瀕している職業を明らかにしますので、ご安心を。
Number 11: Graphic designers.
第11位：グラフィックデザイナー
The rapid advancements in AI have given rise to powerful design tools such as Midjourney and stable diffusion.
AIの急速な進歩は、Midjourneyやstable diffusionのような強力なデザインツールを生み出した。
These Cutting Edge software applications can generate incredibly high-quality designs of all kinds in mere seconds.
これらの最先端のソフトウェア・アプリケーションは、あらゆる種類の信じられないほど高品質なデザインをわずか数秒で生成することができる。
They're equipped with sophisticated algorithms that analyze Trends, Styles, and even user preferences to create visually stunning and unique Graphics.
トレンドやスタイル、さらにはユーザーの嗜好までも分析する高度なアルゴリズムが搭載されており、視覚的に魅力的でユニークなグラフィックを作成することができる。
But what does this mean for human graphic designers?
しかし、これは人間のグラフィックデザイナーにとって何を意味するのだろうか？
As AI becomes more adapted understanding Aesthetics and interpreting creative briefs, the need for human intervention in the design process is diminishing.
AIが美学を理解し、クリエイティブ・ブリーフを解釈することに適応するようになるにつれ、デザイン・プロセスにおける人間の介入の必要性は減少している。
Designers may find themselves competing with machines that can produce eye-catching designs at lightning speed, leaving little room for error and requiring minimal revisions.
デザイナーは、人目を引くデザインを電光石火の速さで生み出し、エラーの余地をほとんど残さず、最小限の修正で済む機械と競争することになるかもしれない。
This raises the question: can human creativity truly withstand the Relentless onslaught of AI-driven design tools?
AI主導のデザインツールの容赦ない猛攻に、人間の創造性は本当に耐えられるのだろうか？
Only time will tell.
時間が解決してくれるだろう。
Number 10: Translators and interpreters.
10位：翻訳者と通訳者。
Solutions like ChatGPT and other Advanced language processing software are revolutionizing the translation industry by providing highly accurate translations in real-time.
ChatGPTやその他の高度言語処理ソフトウェアのようなソリューションは、リアルタイムで精度の高い翻訳を提供することで、翻訳業界に革命をもたらしている。
These AI-powered translation tools leverage the power of machine learning and neural networks, allowing them to understand context, idioms, and cultural nuances that were once exclusive to human translators.
これらのAIを搭載した翻訳ツールは、機械学習とニューラルネットワークのパワーを活用し、かつては人間の翻訳者しか理解できなかった文脈、イディオム、文化的ニュアンスを理解することができます。
This enables seamless communication across different languages, breaking down language barriers like never before.
これにより、異なる言語間でのシームレスなコミュニケーションが可能になり、かつてないほど言語の壁が取り除かれる。
As these technologies keep improving, human translators and interpreters may find their skills becoming less relevant.
このようなテクノロジーが進歩し続けるにつれて、人間の翻訳者や通訳者はそのスキルの重要性が薄れていくかもしれない。
While there will always be a place for human expertise in highly specialized or sensitive translations, the demand for general translation services is likely to wane.
高度に専門化された翻訳や繊細な翻訳には、人間の専門知識が必要とされますが、一般的な翻訳サービスの需要は減少していくでしょう。
How will translators adapt to stay relevant in a world where AI can communicate effortlessly in any language?
AIがどんな言語でも難なくコミュニケーションできる世界で、翻訳者はどのように適応していくのだろうか。
The future of this industry hangs in the balance as we witness this linguistic revolution unfold.
この業界の未来は、私たちがこの言語革命を目の当たりにするとき、天秤にかかっている。
Number 9: Manufacturing and assembly line jobs.
第9位：製造業と組立ラインの仕事
In an age where precision, speed, and efficiency are paramount, AI-powered robots are taking center stage on the production floor.
精密さ、スピード、効率が最重要視される時代において、AIを搭載したロボットが生産現場の主役となっている。
These intelligent machines are equipped with advanced sensors, computer vision, and machine learning capabilities, allowing them to perform complex tasks with minimal human intervention.
これらのインテリジェント・マシンは、高度なセンサー、コンピューター・ビジョン、機械学習機能を備えており、人間の介入を最小限に抑えながら複雑な作業をこなすことができる。
From automotive plants to electronics factories, AI-driven robots are rapidly replacing human workers.
自動車工場から電子機器工場に至るまで、AI駆動ロボットは急速に人間の労働者に取って代わりつつある。
These machines can operate 24/7 without fatigue, ensuring consistent output and reducing the likelihood of errors.
これらの機械は24時間365日、疲労することなく稼働できるため、安定した生産量を確保し、エラーの可能性を低減することができる。
Furthermore, the implementation of AI in predictive maintenance and inventory management is streamlining production processes like never before.
さらに、予測メンテナンスや在庫管理におけるAIの導入は、今までにないほど生産プロセスを効率化しています。
While this automation revolution promises increased productivity and cost savings, the human cost cannot be ignored.
この自動化革命は生産性の向上とコスト削減を約束するが、人的コストも無視できない。
Millions of workers in the manufacturing sector could be displaced, facing an uncertain future as their skills become obsolete.
製造業で働く何百万人もの労働者が、スキルの陳腐化に伴い、不確実な未来に直面し、離職する可能性がある。
The challenge lies in finding new opportunities for these workers in an increasingly automated world and ensuring they have the necessary skills to adapt and thrive.
課題は、自動化が進む世界でこれらの労働者に新たな機会を見つけ、彼らが適応し活躍するために必要なスキルを確実に身につけることにある。
Number 8: Data entry and data processing.
8位：データ入力とデータ処理
In an era where data is the new oil, businesses are turning to advanced AI algorithms to process, analyze, and extract valuable insights from vast amounts of information at unprecedented speeds.
データが新たな石油となる時代において、企業は膨大な量の情報を前例のないスピードで処理、分析し、そこから価値ある洞察を引き出すために、高度なAIアルゴリズムに目を向けている。
Machine learning algorithms and optical character recognition (OCR) technology have made it possible to accurately digitize handwritten or printed text, automating tasks that once required manual human labor.
機械学習アルゴリズムと光学式文字認識（OCR）技術により、手書きや印刷されたテキストを正確にデジタル化することが可能になり、かつては人間の手作業が必要だった作業が自動化された。
AI-powered data analytics tools can comb through massive data sets, identifying patterns and trends that would take human analysts much longer to uncover.
AIを搭載したデータ分析ツールは、膨大なデータセットを調べ上げ、人間の分析者では発見するのに時間がかかるようなパターンや傾向を特定することができる。
While these advancements bring greater efficiency and accuracy to data-driven decision-making, they also raise concerns about the future of data entry and data processing professionals.
このような進歩は、データ主導の意思決定にさらなる効率性と正確性をもたらす一方で、データ入力やデータ処理の専門家の将来に懸念を抱かせる。
As AI continues to evolve, these jobs could become redundant, leaving those who rely on them to find new ways to adapt their skills and remain competitive in a fast-changing job market.
AIが進化し続けるにつれて、これらの仕事は余剰となる可能性があり、彼らに依存している人々は、自分のスキルを適応させ、変化の激しい雇用市場で競争力を維持するための新しい方法を見つけなければならなくなる。
The challenge ahead is ensuring that these workers can transition into new roles that harness their expertise and embrace the power of AI.
今後の課題は、これらの労働者が専門知識を生かし、AIの力を取り入れた新しい役割に移行できるようにすることだ。
Number 7: Basic accounting and bookkeeping.
7位：基本的な会計と簿記。
For additional accounting tasks such as reconciling accounts, generating financial reports, and tracking expenses, are becoming increasingly automated as AI-powered tools and software emerge.
勘定科目の照合、財務報告書の作成、経費の追跡などの会計業務は、AIを搭載したツールやソフトウェアの登場により、ますます自動化が進んでいる。
Machine learning algorithms can analyze vast amounts of financial data, detect discrepancies, and even predict future trends with impressive accuracy.
機械学習アルゴリズムは、膨大な財務データを分析し、矛盾を検出し、さらには将来の傾向を驚くほどの精度で予測することができる。
This not only streamlines financial management for businesses but also reduces the risk of human error in complex calculations.
これにより、企業の財務管理が合理化されるだけでなく、複雑な計算における人為的ミスのリスクも軽減される。
As a result, the role of basic accountants and bookkeepers is changing rapidly.
その結果、基本的な会計士や簿記係の役割は急速に変化している。
While their expertise remains valuable, they must now embrace AI-driven tools to stay relevant in their profession.
彼らの専門知識は依然として貴重なものであるが、その職業において適切な存在であり続けるためには、AI主導のツールを取り入れる必要がある。
This might involve learning new skills such as data analysis or financial technology to complement their existing knowledge.
そのためには、既存の知識を補完するために、データ分析や財務テクノロジーなどの新しいスキルを学ぶ必要があるかもしれない。
Number 6: Customer service and support representatives.
6位：カスタマーサービスとサポート担当者
Call centers, as businesses strive to provide efficient and personalized customer experiences, they are turning to AI-powered chatbots and virtual assistants to handle a growing number of inquiries.
コールセンターでは、企業が効率的でパーソナライズされた顧客体験を提供しようと努める中、AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントが問い合わせの増加に対応している。
These intelligent systems can comprehend natural language, analyze customer data, and offer instant solutions to common problems.
これらのインテリジェント・システムは、自然言語を理解し、顧客データを分析し、一般的な問題に対して即座に解決策を提示することができる。
By resolving issues quickly and accurately, AI-driven customer support is raising the bar for service quality while simultaneously reducing operational costs.
問題を迅速かつ正確に解決することで、AI主導のカスタマー・サポートはサービス品質の水準を引き上げると同時に、運用コストを削減している。
However, this raises concerns about the future of human customer service agents.
しかし、このことは人間のカスタマーサービス・エージェントの将来について懸念を抱かせる。
As AI becomes more adept at handling complex queries and even empathizing with customer emotions, the demand for human agents may diminish.
AIが複雑な問い合わせに対応し、さらには顧客の感情に共感することに熟達するにつれ、人間のエージェントに対する需要は減少するかもしれない。
This potential shift could leave many support representatives searching for new career paths or ways to adapt their skills in an AI-driven world.
この潜在的な変化により、多くのサポート担当者が新たなキャリアパスや、AI主導の世界で自分のスキルを適応させる方法を模索することになるかもしれない。
Number 5: Proofreaders and copy editors.
その5：校正者とコピーエディター。
As language processing algorithms advance, AI-powered tools can now detect grammar and syntax errors, suggest improvements in style, and even enhance the overall readability of a text, all in real-time.
言語処理アルゴリズムの進歩に伴い、AIを搭載したツールは、文法や構文の誤りを検出したり、文体の改善を提案したり、さらには文章の全体的な読みやすさを向上させたりすることができるようになった。
These cutting-edge software applications go beyond simple spell checkers.
こうした最先端のソフトウェア・アプリケーションは、単なるスペルチェッカーの域を超えています。
They are capable of analyzing complex sentence structures, understanding context, and adapting to various writing styles.
彼らは複雑な文構造を分析し、文脈を理解し、さまざまな文章スタイルに適応することができます。
This means that AI can now effectively perform many of the tasks traditionally reserved for human proofreaders and editors.
つまり、従来は人間の校正者や編集者に任されていた作業の多くを、AIが効果的にこなせるようになったのだ。
The future of proofreading and copy editing hangs in the balance as AI continues to encroach on this territory.
AIがこの領域を侵食し続ける中、校正とコピー編集の未来は天秤にかかっている。
While it's unlikely that AI will completely replace human expertise, especially in highly specialized or creative writing, demand for traditional proofreading and editing services could certainly wane.
AIが人間の専門知識に完全に取って代わる可能性は低いが、特に専門性の高い文章やクリエイティブな文章においては、従来の校正・編集サービスの需要は確実に低下する可能性がある。
The challenge for professionals in this field is to embrace AI-driven tools and use them to enhance their own editing skills.
この分野の専門家にとっての課題は、AI主導のツールを受け入れ、自らの編集スキルを高めるために活用することだ。
By combining the precision of AI with the nuance and creativity of human editors, the industry can evolve to meet the demands of an ever-changing digital landscape.
AIの精度と人間の編集者のニュアンスや創造性を組み合わせることで、この業界は絶えず変化するデジタル環境の需要に対応できるよう進化することができる。
Number 4: Market research analysts.
第4位：市場調査アナリスト
Market research analysts are facing the transformative power of AI in their industry.
市場調査アナリストは、その業界でAIの変革力に直面している。
AI-driven data analytics tools are now capable of gathering and processing vast amounts of information from various sources, such as social media, customer reviews, and online behavior.
AI主導のデータ分析ツールは現在、ソーシャルメディア、カスタマーレビュー、オンライン行動など、さまざまなソースから膨大な量の情報を収集し、処理することができる。
These tools can quickly identify patterns, trends, and consumer preferences, providing businesses with valuable insights to inform their marketing strategies.
これらのツールは、パターン、トレンド、消費者の嗜好を素早く特定することができ、マーケティング戦略に役立つ貴重な洞察を企業に提供する。
As AI becomes more proficient in interpreting complex data, the need for traditional market research analysts may diminish.
AIが複雑なデータの解釈に習熟するにつれ、従来の市場調査アナリストの必要性は低下するかもしれない。
To stay relevant, analysts must adapt their skills to harness the full potential of AI-driven data analytics and maintain a competitive edge in an increasingly data-driven world.
アナリストが存在意義を保ち続けるためには、AI主導のデータ分析の可能性を最大限に活用し、データ主導が進む世界で競争力を維持できるよう、スキルを適応させる必要がある。
Number 3: Legal assistance.
第3位：法的支援
At number three, we find legal assistants grappling with the rise of AI in the legal industry.
第3位は、法律業界におけるAIの台頭と格闘する法律家アシスタントである。
Advanced AI algorithms can now perform tasks like reviewing contracts, researching case law, and even predicting case outcomes.
高度なAIアルゴリズムは、契約書のレビュー、判例の調査、さらには訴訟結果の予測といったタスクを実行できるようになった。
These AI-driven tools offer considerable time and cost savings, streamlining the legal process and potentially displacing traditional legal support roles.
このようなAI主導のツールは、時間とコストを大幅に節約し、法的プロセスを合理化し、伝統的なリーガル・サポートの役割を置き換える可能性がある。
To adapt to this new reality, legal assistants must embrace AI technology and focus on developing specialized skills that complement AI-driven tools.
この新しい現実に適応するために、リーガルアシスタントはAI技術を受け入れ、AI駆動ツールを補完する専門スキルの開発に注力しなければならない。
This may involve honing expertise in niche legal areas or cultivating soft skills such as negotiation and client relations that remain uniquely human.
これには、ニッチな法律分野の専門知識を磨くことや、交渉や顧客対応といった人間らしいソフトスキルを培うことが含まれるかもしれない。
Number 2: Financial planners and tax preparers.
その2：ファイナンシャル・プランナーと税務申告者。
Financial planners and tax preparers are confronting AI's growing presence in the finance sector.
ファイナンシャル・プランナーや税務申告者は、金融分野におけるAIの存在感の高まりに直面している。
High-powered robo-advisors are providing personalized investment advice, while intelligent algorithms are capable of analyzing tax regulations and preparing tax returns with remarkable accuracy.
高性能のロボアドバイザーが個人に合わせた投資アドバイスを提供する一方で、インテリジェントなアルゴリズムが税制を分析し、驚くほど正確に税務申告書を作成することができるようになっている。
As AI continues to revolutionize the financial services industry, human financial planners and tax preparers must find ways to differentiate themselves.
AIが金融サービス業界に革命を起こし続ける中、人間のファイナンシャル・プランナーや税務申告担当者は差別化する方法を見つけなければならない。
This may involve offering specialized services, building strong client relationships, or embracing a hybrid approach that combines AI's efficiency with human expertise.
そのためには、特化したサービスを提供したり、顧客との強固な関係を築いたり、あるいはAIの効率性と人間の専門性を組み合わせたハイブリッドなアプローチを採用したりすることが必要かもしれない。
In all three cases, the challenge lies in striking a balance between leveraging AI's capabilities and retaining the human touch that clients value in professional services.
この3つのケースでは、AIの能力を活用することと、専門サービスにおいて顧客が重視する人間的なタッチを維持することのバランスを取ることが課題となっている。
These industries must evolve and adapt to the rise of AI or risk becoming obsolete in a rapidly changing world.
これらの業界は、AIの台頭に合わせて進化・適応しなければ、急速に変化する世界で時代遅れになる危険性がある。
Number 1: Junior software developers.
1位：ジュニア・ソフトウェア開発者
Finally, at number one, we have junior software developers who might find themselves in a precarious position as AI technology advances.
最後に1位は、AI技術の進歩に伴い不安定な立場に立たされる可能性のある若手ソフトウェア開発者だ。
With the rise of AI-powered tools like ChatGPT and other software solutions that operate on text instead of pure code, the landscape of software development is evolving rapidly.
ChatGPTのようなAIを搭載したツールや、純粋なコードではなくテキストで動作する他のソフトウェア・ソリューションの台頭により、ソフトウェア開発の状況は急速に進化している。
These innovative tools can understand natural language, generate code snippets, and even suggest improvements in existing code bases.
これらの革新的なツールは、自然言語を理解し、コード・スニペットを生成し、既存のコード・ベースの改善を提案することさえできる。
As AI algorithms continue to develop, they are becoming increasingly adept at handling complex coding tasks that were once the domain of human developers.
AIアルゴリズムの開発が進むにつれ、かつては人間の開発者の領域であった複雑なコーディング作業をこなせるようになりつつある。
In this scenario, junior software developers face the challenge of staying relevant in a field where AI-driven tools can potentially outpace their skills.
このシナリオでは、若手のソフトウェア開発者は、AI主導のツールが潜在的に彼らのスキルを凌駕する可能性のある分野で関連性を維持するという課題に直面する。
To thrive in this changing environment, developers must focus on cultivating specialized expertise, such as mastering niche programming languages, understanding advanced AI algorithms, or working on complex large-scale projects.
この変化する環境で成功するためには、開発者は、ニッチなプログラミング言語の習得、高度なAIアルゴリズムの理解、複雑な大規模プロジェクトでの作業など、専門的な専門知識の育成に注力しなければならない。
As we've explored the industries that AI might impact first, it's essential to remember that the rise of AI doesn't spell doom for human ingenuity and creativity.
AIが最初に影響を与える可能性のある業界を探ってきたが、AIの台頭が人間の創意工夫や創造性に破滅をもたらすものではないことを忘れてはならない。
Instead, it presents an opportunity to adapt, grow, and thrive alongside these remarkable technological advancements.
むしろ、この目覚ましい技術の進歩とともに適応し、成長し、繁栄する機会を与えてくれる。
Embrace the changes, invest in learning new skills, and find ways to harness AI's potential to elevate your career.
変化を受け入れ、新しいスキルの習得に投資し、自分のキャリアを向上させるためにAIの可能性を活用する方法を見つけよう。
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