AI時代は、職人になれ
お久しぶりです。
訳あって更新ができてなかったのですが、ほとぼりが冷めたので約1年ぶりに記事を書きました。また更新していなかった理由については、おもしろ話としてどこかで記事にできればと思っています。
さて最近、巷では「シンギュラリティ」「ChatGPT」「GPT-4」などAIの進化が話題になっています。私もテクノロジーの進化が、人々の働き方・仕事内容や企業経営にどういう影響を与えるか興味があります。
今日は、直近起こるであろう変化を考察してみたいと思います。
(とはいえ、私はAI領域の専門家ではないので、お手柔らかに...)
シンギュラリティという概念との出会い
私がシンギュラリティについて触れたのは、大学1年の8年前のことです。
「AIがどう社会に影響を与えるか」というような大学の講義で触れ、未来にわくわくする高揚感とどうしようという危機感を同時に味わいました。家に帰ってレイ・カーツワイルの「ポスト・ヒューマン誕生」を読み漁り、興奮を抑えられず友達に共有したのを覚えています。
すると友達は「こいつ勉強しすぎて頭狂ったのか...ヤバいやつ」というようなリアクションで、全く相手にされませんでしたね（笑）
ただ8年たった今日では誰しもが向きあわなければならない産業革命です。
その中で、どのようにこの荒波に乗りきればよいか、私なりの解釈をまとめてみました。
仕事の傾向、これまでとこれから
まずはここ20年ほどの仕事の傾向を見に行きます。
これまで 【属人化・ジェネラル化】→【仕組み化・専門化】
近年の仕事の全体傾向として、生産性を高めるために誰でもできるよう仕事を分解し、仕組み化かつ専門化していきました。
具体的には以下のような変化です。
・営業のインサイドセールスとフィールドセールスといった分業化
・エンジニアのアプリエンジニアやネットワークエンジニアなどの細分化
・広い守備範囲から専門領域への専門特化
・モノづくりにおける多重下請け構造化
営業の例を深ぼってみていきます。
多くの会社が新規も既存も1人で担当していました。加えてリード獲得から商談、納品までを1人でやるとなると、あまりにも業務が複雑だったため、スーパー営業マンしか成果が出ず、会社の生産性は低い状態でした。
しかし、業務を細分化することで、別々の営業マンに単一の目標を任せられ、一人ひとりの負担を軽減することができます。スーパーマンでなくても、個々の適性に合わせて業務を任せられ、今まで成果が出なかった社員を活性化させることに成功しました。さらには、単一な業務の中で専門性を磨くことができるようになりました。
これが業界・会社・部署という1つのムラで起こった、これまでの最適解でした。
これから 【仕組み化・専門化】→【属人化・ジェネラル化】
しかしながら、これからは逆の現象が起きるのではないでしょうか。
仕組み化・単純化して任せられるものは、人ではなくテクノロジーによって実行されます。またAIは比較できないくらい学習が速いので、その単一業務も人間より早く専門化していけます。
そうなった際に人間に残された仕事とは、属人的なものになるのではないでしょうか。
属人的なものの要素としては「物質的なもの、かつ臨機応変な対応が求められるもの」「五感性が求めらるもの」「横断的(複雑)なもの」などです。
例えば、飲食店のオーナー兼料理人のAさんを想像して下さい。
顧客はAさんが提供する会話・人柄、料理、空間・演出などの総合的な価値を目的にお店を訪れます。
・楽しい会話のために
お客さんの層に合わせた共通話題を提供したり
人間味のある失敗談や面白話をしたり
・美味しい料理のために
鮮度を目利きした仕入れをしたり
来客数を予測した仕込みをしたり
お客様の食べるスピード・量に合わせた調理をしたり
・感動的な空間・演出のために
誕生日を知ってサプライズしたり
季節によって花を変えたり
上記のように、Aさんには横断的な仕事があるわけです。
タスクのそれぞれは、それぞれに適したテクノロジーを導入することで解決していくことはおそらく可能かと思われます。
しかしながら、ソフトとハード双方のテクノロジーを制約がある中で、10個20個と導入するのは現実的ではありません。莫大なコストとテクノロジー同士を連携する手間がかかってきます。
また以下のような物質的な変数が多く、想定通りに物事が進まないことも重要な要素です。
毎日仕入れた魚・肉の品質にばらつきがある
天気で来客数が変わってしまう
お客さん毎に味覚が違う
このように「物質、五感に合わせた臨機応変さ」が求められる仕事においては、テクノロジーによる代替が難しいのではないかと思います。
AIと人間の仕事のすみわけ
上記は一例です。
AIと人間がする仕事のすみわけを職種ではなく要素として考えてみました。
①について
オンライン上にデータとして残る「情報」は蓄積にほぼ限度がなく、デリバリーも容易なためコストが限界まで0に近づくと推測します。
一方で、オフライン上の物質は地球上のリソースが限られているので無限に生産できず、コストが発生します。
つまり、物質というだけで希少価値があり、コスト高くなってしまう。
その際にAIがする仕事の方が、人間がする仕事と比べてコストが高くなってしまう仕事に関しては代替しないのではないでしょうか。
②について
人間がする仕事も各タスクごとに切り分けるとAIにも処理ができるが、切り分けてAIに仕事をさせた際に①と同じコストという基準で高くなってしまっては代替する意味がなくなってしまうのではないかと思います。
③について
天気や物質特性、生理現象などに臨機応変な対応が必要になる場合や、偶発性の高い事象の処理が必要な場合、テクノロジーでは処理しずらいので、人間の仕事に適しているのではないかと推測します。
④について
ロジカルシンキングにおける思考を順序ごとに分解してみました。
上記のようにデータから要因や打ち手の候補を羅列する、打ち手を問題なく実行するに関してはAIが得意とする仕事。一方で、問題自体を見つける、課題を設定する、打ち手を選定する・承認するに関しては人間がする仕事になるのではないかと思っています。
結論
私が現段階で出した結論は以下です。
抑えるべき要点
何事も勝つ、生き残るためにはゲームのルールを抑えることが重要です。
私が現時点で抑えていこうと思う要点です。
・タスクが横断する複雑なものを生業にせよ
・物質的・五感性のある仕事を見つけよ
・変数の多い土俵で勝負せよ
・コンピューターサイエンスの専門家でもないうえ
デジタル領域ではルールチェンジのスピードが激しいので
デジタル主体の仕事はさけるべし
（ただしデジタルの勉強はする）
・データがまだ集まっていないニッチ市場を狙え
・0→1のアントレプレナーであれ、もしくは1→100の承認者であれ
これからの時代の業界・職種
私がまだ社会人経験がない状態だったとしたら以下の業界・職種から仕事を選ぶかと思います。
・医療分野で保育士、看護師、医師になる
・美容分野で美容整形外科医、美容師になる
・建築分野で建築家、職人になる
・飲食分野で料理人になる
・司法分野で弁護士、検察官になる
・防災・防衛分野で警察官、消防士、自衛隊になる
・性分野で風俗嬢(坊)になる
・スポーツ分野でスポーツ選手になる
※感情的な仕事、精神的な仕事が代替されない場合
・疑似恋愛分野でホスト・キャバ嬢になる
・芸能分野でプロデューサー、お笑い芸人、Youtuber、タレントになる
・宗教分野で僧侶、宣教師、哲学家になる
以上、最後までご覧頂きありがとうございます。
専門家ではない人間の仮設ですので、真に受けず酒の肴にして下さい。
次回は上記を踏まえ、建設業での勝ち筋を描いてみたいと思います。
それでは、また。
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