本記事のContentsは、1. AI時代ってどんな時代？、2. AIの特徴とは、3. AIに置き換えられると予想される職種、4. AI時代に備えるべきスキルとは、5. まとめ、6. 次回予告 ご興味のあるところからご覧ください。
▼ Contents
1. AI時代ってどんな時代？
いきなりですが、AI（人工知能）時代ってどんな時代になるかご存知でしょうか？
映画「マトリックス」みたいな機械が人間を支配する時代でしょうか。そんな時代も来るかもしれませんね！
ただ、2050年あたりまでには、いろいろな業界の職業がAIを備えた機械やシステムに置き換えられて、業務の自動化などで生活がより便利になる時代というのが一般的な意見のようです。
AIは日本の労働人口減少の解決案もひとつにも上がっているくらい有効な技術です。AIによって便利で暮らしやすい時代になりそうな雰囲気です。
でも残念ながら、いい側面ばかりではなく、懸念点も多くあります。
１つは今ある職業の50%はAIに置き換えられるともいわれています。
また、AI時代は変化が激しいことつまり技術の進歩が早いことが予想されるので、仕事に要求されるスキルが時間とともに変わっていきます。
では、今の仕事がなくなり、所持しているスキルも役立たなくなる時代にどうすればよいのか？
安心してください。このブログに書いてあるようにAIの特徴をしっかり理解し、今この瞬間からAI時代に合わせたスキルを身につけましょう。
AI時代を見据えてた行動が重要です。
2. AIの特徴とは
質問ですが、AIが人間より得意なことは何でしょうか？
人間よりも計算処理が早い？
それもAIのひとつの特徴です。大まかには以下の点がAIが人間より得意と言われています。
- データを用いた単純労働（例：倉庫の荷物運び、レジ打ち）
- 大量のデータの計算スピードと正確性（例：1万行の足し算）
- データの共通点・類似点の発見
人間では扱えないほどのデータで、データ量が多ければ多いほど、AIは有利に働きます。AIとデータは切っても切り離せない関係ですね。
逆にAIが人間よりも不得意なことは、ずばりデータ量が乏しい分野や職種です。
- 新しいことを行う創造的な作業（データが乏しい）
- 文章を解釈して問題解決すること（データ外の質問には答えられない）
- 思考（理由不明（データ外）の場合でも、考えて答えを出すこと）
データ量が少なく、データ外の内容はAIには答えるのは難しいということです。
この特徴を捉えておくと、次節で説明するAIに置き換えられる職種のイメージが湧きやすいです。
3. AIに置き換えられると予想される職種
まず、なぜAIに職業が奪われるのでしょうか？
バラン的にはおおよそ日本の現状から2つ意見があります。
- 少子高齢化で労働人口が減少している
- 企業は利益創出のため、人件費を削減したい
１は、世界の先進国では社会問題にもなっており、少子高齢化による労働力の減少は、今後世界で広まっていくと考えられている。その代替労働力としてAIが期待されています。
２は、企業の目的は利益の創出であり、経営者目線で考えると無駄な費用は削減するのは至極当然となります。
となると費用削減の候補として、費用がかかる人件費が挙げられます。なぜなら、人よりも機械のほうがコストを抑えられるのは目に見えているからです。
機械は導入コストと維持費だけでよいです。
一方、人間は毎月給料＋交通費＋福利厚生など多くの手当が必要となります。
これだとAIが有効であると判断された場合、AI導入が進むのも納得してしまうでしょう。
さて、今後、AI導入が進んでいく可能性があることが見えてきたところで、AIの特徴を見ながらAIに置き換えられそうな職種を見ていきます。
結構ショッキングな内容かもしれませんが、AI時代を理解する上では見ておいて損はないと思います。
AIに置き換えられそうな職種（2015年12月時点）
ＩＣ生産オペレーター、一般事務員、鋳物工、医療事務員、受付係、ＡＶ・通信機器組立・修理工、駅務員、ＮＣ研削盤工、ＮＣ旋盤工、会計監査係員、加工紙製造工、貸付係事務員、学校事務員、カメラ組立工、機械木工、寄宿舎・寮・マンション管理人、ＣＡＤオペレーター 、給食調理人、教育・研修事務員、行政事務員（国）、行政事務員（県市町村）、銀行窓口係、金属加工・金属製品検査工、金属研磨工、金属材料製造検査工、金属熱処理工、金属プレス工、クリーニング取次店員、計器組立工、警備員、経理事務員、検収・検品係員、検針員、建設作業員、ゴム製品成形工（タイヤ成形を除く）、こん包工、サッシ工、産業廃棄物収集運搬作業員、紙器製造工、自動車組立工、自動車塗装工、出荷・発送係員、じんかい収集作業員、人事係事務員、新聞配達員、診療情報管理士、水産ねり製品製造工、スーパー店員、生産現場事務員、製パン工、製粉工、製本作業員、清涼飲料ルートセールス員、石油精製オペレーター、セメント生産オペレーター、繊維製品検査工、倉庫作業員、惣菜製造工、測量士、宝くじ販売人、タクシー運転者、宅配便配達員、鍛造工、駐車場管理人、通関士、通信販売受付事務員、積卸作業員、データ入力係、電気通信技術者、電算写植オペレーター、電子計算機保守員（ＩＴ保守員）、電子部品製造工、電車運転士、道路パトロール隊員、日用品修理ショップ店員、バイク便配達員、発電員、非破壊検査員、ビル施設管理技術者、ビル清掃員、物品購買事務員、プラスチック製品成形工、プロセス製版オペレーター、ボイラーオペレーター、貿易事務員、包装作業員、保管・管理係員、保険事務員、ホテル客室係、マシニングセンター・オペレーター、ミシン縫製工、めっき工、めん類製造工、郵便外務員、郵便事務員、有料道路料金収受員、レジ係、列車清掃員、レンタカー営業所員、路線バス運転者
株式会社野村総合研究所：『日本の労働人口の 49％が人工知能やロボット等で代替可能に～ 601 種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算 ～』
AIに奪われる仕事の特徴として、以下の点が挙げられます。
- 人よりもAIの方が正確にできる、作業効率が上がる
- データに基づいた答えがある仕事
- AIが人の代わりに全てをこなせる
データ処理系の仕事は、AIが得意としている仕事のひとつです。また、デスクワークや資料整理、文字入力、機械操作などの定型業務についても、AIの特徴に当たるので、AIに置き換えられそうな職種となります。
一方、代替されにくい職種は以下の特徴があります。
- 必要な知性や判断が要求される仕事（データ量が少ない、データの結びつきが複雑）
- 抽象的な概念の理解が必要な仕事（データからだけでは判断しづらい）
人間がAIより得意な分野・業種は、まだ生き残れそうです。しかし、多くの職種がAIの置き換えられるのはAI技術の進歩のスピードからも時間の問題でしょう。
そんなAI時代が来る人間はどうすれば良いのでしょうか？
まずはAI時代に合わせた戦略的学習能力を身につけることです。
4. AI時代に備えるべきスキルとは
– 戦略的学習能力
戦略的学習能力とは、新しいことを学んで実践していく力のことです。この言葉は、著名な歴史学者 ハラリ氏の本にも記載されています。
ちなみに歴史学者・ハラリ氏とは、人類の歴史を描いた「ホモサピエンス全史」と人類の行く末を書いた「ホモデウス」の著者2冊が大ヒットしています。世界で計1800万部売れ、オバマ前大統領ら各国の政治家や経営者、有識者にも広く読まれています。
そのハラリ氏が最近出した近未来の予想(AIについても含まれている)を題材にした「21 Lessons 21世紀の人類のための21の思考」の19.教育にも以下が記載されています。
「変化の激しい時代だからこそ、常に新しいことを学び続ける姿勢を持つこと」＝戦略的学習能力が重要とのことです。
立ち止まってしまうと時代の変化が早いため、時代において行かれてしまいます。年齢は関係ないです。いますぐ行動を起こしていきましょう。
– 身につけるべきスキルとは
戦略的学習能力を身に着けつつ、人間がAIを上手に使うためには、人間の得意な能力、つまりは人工知能が苦手とするところを伸ばして行くのが良いでしょう。バラン的には以下が重要と考えています。
- コミュニケーション能力（人との関係を良好にする）
- 情報収集および情報重要度を見分ける能力（ありふれた情報に踊らされない）
- 想像力・企画力（AIには非常に困難）
- AI知識（エンジニアは使いこなし、ビジネスパーソンはAIでできることを理解する）
- 課題解決力（データ外のことはAIには非常に困難）
- （人間）マネジメント能力（人を管理するのは人）
また、以下のサイトでは「AIに関する仕事に就くには」として業種ごとのAI関連の特徴が記載されています。バランはエンジニアのため、エンジニア系の職種の一部を引用しています。引用先にはビジネスパーソンの内容もあります。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアとは、機械学習アルゴリズムを開発し、AIの知能を向上させていくエンジニアのことを指します。他のエンジニアを率いてプロジェクト全体を統括する役割を担うこともあります。ディープラーニングやフレームワーク、クラウド、データベースなどの知識、Pythonなどのプログラミング言語の記述などの知識、経験、技術などコンピュータサイエンスに関する幅広い知識とスキルが求められます。
https://www.bigdata-navi.com/aidrops/681/
データサイエンティスト
データの収集、データセットの前処理、データの分析、予測モデルの構築などを行うことで、データを用いて新たな情報を引き出す仕事です。機械学習エンジニアと二人三脚でプロジェクトを進行させていきます。統計学やデータベース、クラウドなどの知識、Pythonなどのプログラミング言語を使いこなせることが求められます。機械学習エンジニアは「エンジニア」としての能力が求められますが、データサイエンティストは「アナリスト」の延長線上にある職種です。
https://www.bigdata-navi.com/aidrops/681/
AIは非常に有効なツールで使いこなせれば強力なパートナーとなり、課題解決に大いに力になってくれます。
AIを正しく理解して、AIを使いこなし、企画や課題を解決できる人材は今後重宝されるでしょう。
5. まとめ
到来するAI時代について理解できたでしょうか？
AIから恩恵もあるけど、仕事も奪われる可能性もあることがわかります。本格的な置き換えはまだ始まっていませんが、AI時代に少し不安や恐怖を感じるかもしれません。
しかし、AIの理解を深め、AIを使いこなして、うまく協働できるスキルが有れば、仕事はなくならないし、今後は重要人材として必要とされます。
そのためにも、戦略的学習能力を継続し、AI時代に必要なスキルを身に着けていきましょう。
自分が実現したいことに対して、行動を起こしていくことが大事です。
バランも引き続き頑張ります。
6. 次回予告
バランはエンジニアなので、AI時代に対して、エンジニア（機械学習、データサイエンティストなど）に特化した必須スキルをについてまとめていきます。
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