・就職活動をするがどんな基準で会社を選べば良いか分からない
・AIに仕事奪われると聞いたが本当なのか気になる
・これからどのような仕事が生き残るのかを知りたい
序章
『100年後人類は歴史上はじめて、余暇をどう楽しむか悩むようになる』
英国の経済学者ケインズの1930年の言葉で本書はスタートする。
このケインズ予言である2030年を後10年で迎える時代まで来ているが、果たして日本人は余暇をどのように過ごすか悩むようになるのだろうか？
現実の世界においてはコロナ過によって経済が減速し仕事が失う人が増えているものの、ケインズが予言したような余暇をどう楽しむか悩むなどという優しい世界は想像しにくい。
しかしながらそんな中でも科学の進歩は止まることは無く本書のメインテーマであるAIに関しても日夜研究が進められ次々と新しい技術が生み出されていくだろう。
直近の話題で言えばメガバンクが次々と大規模なリストラを発表しつつ、多くの窓口を閉鎖している。口座の開設や窓口での相談業務は世代が若くなればなるほどインターネットで完結させることを望み窓口に足を運ばなくなるので今後も縮小が続くだろう。
このような例を交えながら本書は今後の10年で食える仕事と食えない仕事を分類していく。
なぜAIを活用するのか？
そもそもなぜ人はAIを活用するのか？今後仕事はどのように変化していくのか？
本書はその問題に言及する前に前提としてAIの現状、日本の現状について記している。
AIが人間を超える領域が拡大
長年研究されてきたAIだが、近年ブレークスルーを遂げ「ディープラーニング（深層学習）」によってより複雑な計算をこなすことが可能になった。
「ルールと変数（変動要因）が限定された枠の中で答えを見つける」という作業においてはAIが人間を超えたとみられる。
もはや「ルールと変数（変動要因）が限定されている枠の中」での勝負においては人間はAIに太刀打ちできない。
たとえば「暗算」という勝負において人間が電卓やエクセルに絶対勝てないのと同様である。
また、AIに限らず「ブロックチェーン技術」や「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション=ロボットによる業務プロセスの自動化）」によっても人間の仕事は機械での代替可能領域が広がっている。
日本の労働市場
AI・ブロックチェーン・RPAは失業率が高めの欧州や、移民に職を奪われることに敏感な米国では人間の雇用を奪う驚異としてみなされている。
しかし、現在はコロナ過で失業率が上昇しているとはいえ日本は基本的には人手不足の社会のため今後もこれらの技術への投資は続くだろう。
なぜ日本の労働人口はここまで人手不足なのか？
ご存知のように日本は超高齢化社会であり、人口は2008年の1億2808万人をピークに減少に転じ少なくとも「団塊ジュニア」と呼ばれる世代が全員亡くなる50年後ぐらいまでは人口減少が続く。
少子高齢化によって働き手の中心となる「生産年齢人口（15～64歳）」の減り方は急ピッチで進む。
直近では2015年の7692万人（実績）から20年後の2035年には6494万人と実に1135万人も減少する見通しだ。
20年で1135万人の減少というと1年間で約57万人であり、約57万人というと鳥取県の人口とほぼ同じである。
毎年鳥取県の人口とほぼ同じ人間が労働市場から減っていくということである。
日本は主要先進国で断トツの賃金停滞国
OECD（経済協力開発機構）のデータによると世界の主要国の中で民間部門の時間当たり名目賃金が過去20年間で下がったのは日本（マイナス7%）だけだった。
他国のデータは2018年までの20年間、英国は83%上昇、米国は75%上昇、フランスは66%上昇、ドイツは56%も増えている。
IT化を急速に推し進めている韓国にいたっては2.7倍になっている。
OECDのデータがすべて信用に足るものかどうかの議論はあるにしても、日本がこの20年間経済成長出来ていないことは誰しも認めるところだろう。
先進各国は労働時間を短縮し経済成長
先進各国は労働時間を短くしながら賃金をアップさせるということをやっている。
最も労働時間が短いドイツでは過去20年間で年間労働時間を1494時間から1363時間に縮めた。
1680時間の日本よりも19%少ない労働時間で平均年収は4万9813ドルと日本より23%多い。
テクノロジーを活用し労働生産性を向上することで賃金アップを目指す
ではどうすれば1人あたりの賃金を上昇させることが出来るのか？
第一には企業の利益を増やす。企業の利益そのものが増えれば当然従業員に回ってくる賃金もいつかは増える。
第二に利益の配分を変える。企業の利益は大雑把に言えば従業員の取り分である「人件費」と経営者の取り分である「役員報酬」と株主の取り分である「配当」と企業が内部に貯めておく「内部留保」に分類される。
このうち従業員の取り分である「人件費」への振り分けを増やすのである。
しかしながら「利益」を増やすことは簡単ではない。
どの企業も利益を増やすために日夜必死に努力して今の結果なのである。
「利益の振り分けを変える」というのも現実的ではない。
現在の資本主義経済においては株主が最も強い力を持っており、株主に自らの利益を削ってでも従業員の取り分を増やせと言ってもそう簡単にはいかない。
ではどうすれば良いかというと第三の選択肢として、テクノロジーへ積極的に投資して少人数でも同じ業務が回せるようにするということになる。
少人数でも同じ業務が回せるようになれば「人件費」の総量は変わらなくても1人に多くの賃金がいきわたるようになる。
一方で減らされた人手に関しても今後の日本は基本的に人手不足の社会となるので吸収される場所はあるだろう。
どのような仕事に人間の強みがあるのか？
ではどのような仕事なら人間に強みがあり生き残ることができるのか？
本書の結論としては以下5つの仕事が人間の強みを活かすことが可能な仕事となる。
創造ワーク
ゼロから1を生み出すような仕事。人間の持つ発想力・構想力いわゆるヒラメキを必要とするような仕事でありこの時の人間の脳の動きというのはブラックボックスであり現在ではまったく解明されていない。
過去のデータをどれだけ分析しても全く新しいモノは生み出されない。
いわゆる小説家、ミュージシャン、芸人、画家、建築家、デザイナーなどのクリエイティブな職業と言われている。
感情ワーク
人間の感情に配慮しながら働く仕事。介護士、看護師、保育士、教師、高級なレストランやホテルのスタッフなど人の感情を読み取らなければ務まらないサービス業全般が該当する。
AIに人間の感情を読み取る力はまったく無いためこれらの業務が完全にAIに置き換わることは考えられない。
もちろん看護師の業務全体のうち一部を機械が変わりに行うというテクノロジーの進化はあるだろうし、同じレストランのスタッフでも客側がホスピタリティなどをまったく期待していない業態であれば機械に入れ替わる可能性はある。
信用ワーク
人間同士が信用しあうことで成り立つ職業。例えば営業系の仕事では扱う商材に関わらず「あなたのことを信用してあなたから買う」という場面はいまでもある。営業のコツを聞けば「いかに顧客の懐に入り込めるか」だということが多い。
こういった人間同士の信用の上に成り立つ職業として記者、人事関係、弁護士やコンサルタントなどの職業がAIに置き換わるのも難しい。
手先ワーク
人間の手足を動かす仕事のうち、指を駆使する手先の仕事は機械での代替が難しいとされている。普段は当たり前すぎて気づきづらいが人間の指はとてつもなく高性能で複雑なことができる。だからこそスティーブ・ジョブズはiPhoneで人間の指をデバイスとして活用しこう言った。
皆が生まれながらに持つ世界最高のデバイス、指だ。新技術を開発しました。名はマルチタッチ。魔法のように機能する。
飛行機や新幹線の機内清掃といった素早く細かい作業、Amazonの倉庫でも可動式の黄色い商品棚が自走して人間のところまで持ってきてくれるが最後のピッキングは人間の仕事（書籍はそれぞれの大きさや形状が違うので完全自動化が難しい）、料理人の包丁さばきを始めとして調理全般など、これら指先を活用しなければならない仕事は機械化が難しい。
ボディワーク
一方で手先ワークとは逆に人間の体=ボディが実際に現場に行ってミッションが達成できる仕事も機械化が難しい。
警察、消防、救命医、自衛隊、警備隊など緊急対応するような仕事は常に非定型で臨機応変な対応が求められる。とうていその全てを機械化できる未来が簡単にやってくるとは思えない。
災害救助ロボットもたくさん開発されているが人間が現場に行って状況を見てから操縦している。
警備会社は監視カメラで状況確認をして不審者に音声で警告を発するなどの仕組みを開発しているがいざ不審者を発見した場合には警備員本人が現場に行かなければ取り押さえることが出来ない。
これら5つの仕事が「人間の強み」となる。言い換えればAIなどの機械の弱点となる。
つまりAIには創造力がなく、感情が読み取れず、信用が無く、手先の器用さが無く、ボディを使って実行することが出来ないのである。
AIの強みを活かせる仕事とは？
ではAIの強みを活かせる仕事とはどんな仕事だろうか？
そのためには3つの条件が必要である。
①業務に必要十分な情報を「デジタル」で取得できる
②AIが分析できる範囲
③物理的に執行可能
業務に必要十分な情報を「デジタル」で取得できる
AIが業務に用いられるには情報を取得して分析しなければならない。
現在では高精細なカメラやセンサー、半導体、GPSや通信技術の進化で大量の情報のやり取りが可能になっている。
まずは「デジタル」で情報を取得しなければAIの仕事は始まらない。
AIが分析できる範囲
AIの情報処理能力は進化を続けディープラーニング（深層学習）による多変量解析で特徴量を自動抽出できるブレークスルーもあり劇的に賢くなった。
しかしながらAIの知らない情報や過去のデータから導き出せない突発的事態は計算できない。また「前後の文脈」から判断や「人間としての常識」で判断というような能力を実現する見通しは立っていない。
現実のAIが「人間の感情、人間の常識、その場の空気」を理解する見通しは0である。
物理的に執行可能
最後は執行環境が整うことである。
どんな仕事でも物理的に執行できなければ意味が無い。
例えばコンビニの無人レジなどは客側が商品をレジまで運んでバーコードで読み取らせるという作業を行うので機械での代替が可能になっている。
5つに分かれるAIの影響
では具体的にどのような仕事にAIがどんな影響を与えるのか見ていくが、本書では仕事5つのパターンに分類している。
ロボティクス失業
単純な定型作業でAIでの置き換えが現実的に起こりうる仕事群。
この仕事群は今まで人間が生身の手足や眼を使っていた作業がまるごと機械に置き換わる可能性があり最も仕事を失う可能性が高いエリアとなる。
たとえば電気・ガス・水道などの検針員という仕事は従来は1戸ずつ人間が目視で確認していたが、東京電力は2020年までに全戸にスマートメーターを設置すると発表していた。実現していれば電気の検針員という仕事は大幅に失われているはずである。
また、近年話題になっている印鑑を押さなければならないので人手が必要とされている業務に対して政府は印鑑廃止の方向に舵を切った。
これは単純に印鑑を廃止して業務効率を上げるのが目的ではなく、印鑑を廃止すれば紙を印刷することも不要となる。その結果、紙を扱っていた人員がまるごと不要になることを意味している。
この「紙がデジタルに変わる」だけでも役所や銀行で大幅に人員削減が可能になる。だからこそ2020年には多くのメガバンクが通帳を作成して欲しければ手数料を徴収すると言い出した。
運転手系も失業する可能性が高い。「ゆりかもめ」や「ポートライナー」はすでに無人化しており、JR東日本も「ドライバレス運転」を目指すことを明言し無人運転の実験を行っている。
ただし、電車は運転そのものよりも旅客対応や緊急時の避難対応などが必要なので完全無人化は難しい。とはいえ今よりも人員が削減される可能性は高い。
バスの運転手は過疎に悩むような地方であれば無人化できる可能性があり機械に代替してしまうかもしれない。一方で都心部のみならず地方都市であっても一定の交通量のある街では無人化の目途は当面立たないだろう。ただでさえ狭い道にバス、一般車に近年はウーバーイーツを始めとしたデリバリー車両が走っていて複雑な運転技術が必要になっている。
以下、ロボティクス失業になる可能性の高い職業
キャッシャー・ホテルフロント・外食スタッフ・交通量調査・金融業事務員・行政事務員・入国審査官・宅配配達員（地方・郊外）・鉄道運転士・郵便配達員
手先ジョブ
手先の技術が求められ人間に強みがあるが、顧客から見れば人間でも機械でもどちらでも良い。いわば消極的人間ジョブというような職業群。
例えば清掃は結果として綺麗になっていれば人間だろうが機械だろうが顧客は構わない。しかしながら床を綺麗にするだけならロボットでも可能だが掃除全般となると到底機械では不可能なので人間の仕事として残り続ける。
また衣服の縫製も最終的には人間の仕事のようである。単純なTシャツ程度なら機械でも可能らしいが、洋服の多くが多品種少量生産のためデザインもどんどんマイナーチェンジしてしまう。その微妙な違いに柔軟に対応できるのは結局人間の手先ということになる。
配達関係もラストワンマイルは人間の手先が必要となる。機械では住所に従ってマンションの前までは行けても住民の住んでいる階に上がり、インターホンを押し、荷物を渡すという最後の最後が完結出来ない。
主な手先ジョブは以下の通り。
縫製スタッフ・荷受け・陳列・メンテナンス・清掃員・タクシー
職人プレミアム
人間が作業することにこそ価値が生じる。結果として機械での置き換えは起こらない職業群。
こちらは手先ジョブとは違い人間が行うことに付加価値が発生する職業。
美容師などは仕上がりも重要視されるが施術する1時間～2時間を一緒に過ごすため美容師の人間力も必要になる。売れっ子の美容師などはたいてい顧客の心までも掴んでいる。
高級レストランのシェフやカウンターの高級寿司屋などもそう。そこで食べるだけでなくその店の人間が調理したものを食べることに価値がある。仮にまったく同じ味の料理を機械が作ったとしても同じ料金は取れない。
また、前述した警察・消防などの緊急出動が業務となっている職業も機械での代替は起こらない。
以下が職人プレミアムと呼ぶ領域。
高級ホテルや旅館の従業員・シェフ・パティシエ・介護士・看護師・保育士・美容師・靴職人・警察・消防・救急
AI・ブロックチェーン失業
知能労働、つまり力仕事や職人の手作業は必要とせずプログラムなどによって自動化、無人化されてしまう職業群。情報処理という観点から機械への置き換えが進む。人は少数の管理者が残るのみとなる可能性が高い。
放射線科医はこのエリアの典型。業務の大半はCTやMRI画像を見て腫瘍などを発見する読影。放射線科は画像診断と向き合う時間が長く患者とは直接会わないのが一般的だという。そうなると人間がひたすら「目」で見て判断している作業をAIで自動で判断していくことこそ機械の得意分野である。しかも人間は労働法で勤務時間が限られているし、体力的に疲れもするが機械は電源さえあれば延々と処理し続けることが可能となる。
ただ実は読影は見逃しが無いように1次で怪しいものを選別し、2次でより精密に判断しているのが一般的だというので、今後は機械が1次を受け持つことでより多くの画像を処理し、人間は2次以降に力を注ぐという分業体制が構築されるかもしれない。そうなると後述するデジタルケンタウロスという職業群になる。
AIではなくブロックチェーン技術になるが行政書士や司法書士といった士業は紙とハンコが無くなることで消滅の危機にある。いわゆる代書業といわれるこれらの職業は役所への提出書類などが難しく、また時間がかかるため本人の代わりとなって行うところに価値があったが、役所における様々な手続きがクラウド上で完結するようになれば必要なくなる。今は想像できないかもしれないが、ひと昔前には銀行に行かずに口座を開設し、資金を移動させ、お金を借りたりすることも想像できなかった。今では当たり前になっており若い世代などは「もう何年も窓口に行っていない」と言う。今窓口に行っている世代がいなくなれば必然的に銀行窓口の人員が減るのと同じ理屈だ。
企業における金の流れの管理、適正か否かのチェックは自動化の3条件（情報のデジタル取得、変数が限定されている、執行可能な環境）をすべて満たしている。金の流れを資料化する「経理・財務」とその正確な処理をサポートする「税理士」、第三者として監査する「会計士」で行うがそのルーティン業務はすべて自動化可能だ。
昨今は企業に対して「弥生会計」「マネーフォワード」「freee」などのクラウド型会計ソフトの導入によって自動化が進んでいる。
これら金の流れを扱う業務は自動化の3条件を満たしているので機械での代替が可能な部分が大きい。ただし、税理士の相談業務や会計士が怪しいと感じた部分を経営者に確認する作業、経理も機械を使いこなす人間が必要なので完全には無くならない。
あくまでも業務が減少する。減少することで必要人数が減るということである。
以下がAI・ブロックチェーンの技術により失業する可能性の高いエリアの仕事群。
放射線科医・税理士・会計士・建築士・トレーダー・司法書士・薬剤師・行政書士・経理・財務
デジタル・ケンタウロス
知的業務のなかで人間ならではの強みを活かすのがこのデジタルケンタウロス。上半身が人間、下半身が馬のケンタウロスという架空の動物になぞらえAIを馬のように使いこなす職業群。
例えば営業マンであってもあくまでもAIが分析したデータに基づいて提案を行うのは人間である。営業活動が完全に機械に置き換わることはありえない。
金融業界であっても上場企業以外の中小企業はそもそも財務情報を入手することが困難。財務情報を入手して分析する段階になって初めてAIを活かすことが可能になるので金融業界の営業マンもなくならない。
外科医の世界も機械での代替が難しい。単純な縫合作業はすでに機械でも可能だということだが、AIはまだリンパ管と血管はおろか、静脈と動脈の区別もつかず神経・脂肪・血管という3次元構造の体内で手術を行う研究は進んでいない。
一方で最先端の手術用の機械も開発されているが、それを使いこなす人間の技量には差が生まれているという。最先端の機械を使った手術は手術件数の多い拠点に集まり、その拠点で沢山の経験を積むことができる医師は技量が伸びて更にたくさんの症例を経験する。医師の技術格差が生まれているという。
未来を予測することが仕事の核となる職業はほとんどがこのデジタルケンタウロス。
未来を予測するためには様々な情報を集約し、その情報をもとに未来を予測しなくてはならない。その予測には世論を始めとした人間の感情も読み取らなければならない。トランプ大統領の当選など人の心の動きが結果に大きな影響を及ぼすようなものは予測できない。AIには感情が無いし感情を読み取ることもできないからだ。
以下が、今後デジタルケンタウロスと呼ばれる職業群。
システムエンジニア・人事・ソリューション営業・研究・開発・政治家・コンサルタント・CEO・新規事業・経営企画・ファンドマネジャー
まとめ
世の中はどんどん変化していってます。数十年前には決してなくならないと思われていた仕事でも現在ではなくなっている職業もたくさんあります。
近年無くなった職業といえば、高速道路の料金所の職員はETCの普及によって激減しています。駅の改札口で切符を切っていた方は今ではどんな小さな駅でも交通系電子マネーが使えるのでほぼ0でしょう。
未来の世界を完全に予測することは誰にもできませんが、今から職業を選ぶ段階にある人は少しでも人間の優位性=機械による代替が困難な職業を選ぶべきでしょうし、ご自身の職業が機械による代替が想定されるならば転職活動を検討することも大切になってくると思います。
著者紹介
著者：渡邉 正裕（まさひろ）
略歴：ニュースサイト『My News Japan』(mynewsjapan.com）のオーナー、編集長、ジャーナリスト。1972年東京生まれ。慶應義塾大学総合政策学部卒業後、日本経済新聞記者、日本IBM（旧PwCコンサルティング）のコンサルタントを経て、インターネット新聞社を創業。一貫して「働く日本の生活者」の視点から、雇用・労働問題を取材、分析、提言。著書に『10年後に食える仕事食えない仕事』『35歳までに読むキャリアの教科書』『若者はなぜ「会社選び」に失敗するのか』『トヨタの闇』など多数。
