李開復：将来、名ばかりの職業10種

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今後 30 年間で、人工知能は、現在人間が理解していない多くの社会現象を引き起こす可能性があります。理解できないと、問題や災害を引き起こす可能性があります。最初に影響を受けるのは人間の仕事の置き換えであり、それによって人間であることの意味を失ってしまう人もいるかもしれない。

人工知能が研究室からより広範な応用へと移行し始めると、それはもはや技術的な影響を与えるだけでなく、人間の経済的および社会的プロセスの運営にますます影響を与えるようになるでしょう。人工知能は人類に大きな自由をもたらした一方で、失業や所得格差の拡大などの悪影響ももたらしました。

そして、それはあっという間に起こりました。すべてがネットワーク化されると、人工知能は単に数字を計算して入力するだけで、人間よりも正確に意思決定、判断、予測、分類を行うことができます。

私はまた、新著『AI. The Future』の中で、このテーマについて体系的な分析を行いました。「かつては華やかな職業だったウォール街のトレーダーは、間もなく姿を消すでしょう。警備員も将来的には部分的に姿を消すでしょう。監視カメラやロボットによる巡回により、警備員は必要なくなります。運転手も姿を消すかもしれません。放射線科医など、フィルムの読み取り能力がロボットほど優れていない一部の非常にハイエンドなホワイトカラー労働者も姿を消すかもしれません。」

なぜこのような結果になるのでしょうか?人工知能による仕事の置き換えを分析する場合、単純に「低スキル」対「高スキル」という従来の単一の次元を使用することはできません。 AIは、具体的な仕事内容に応じて、勝者と敗者を生み出します。 AIは、データの最適化に基づくいくつかのジョブでは人間を上回るパフォーマンスを発揮しますが、人間と自然に対話することはできず、体の動きは人間ほど器用ではなく、創造的な領域横断的な思考や複雑な戦略を必要とするその他のタスクを実行することはできません（これらのジョブの要因と結果を簡単に定量化できないため） 。人間にとって難しいと思われるタスクが人工知能にとっては非常に簡単な場合もあります。また、人間にとって簡単なタスクが人工知能の弱点となる場合もあります。これを次の 2 つの図で説明できます。

肉体労働の場合、X 軸の左側は「低スキル、構造化」、右側は「高スキル、非構造化」です。 Y軸の下部は「弱い社会的」、上部は「強い社会的」です。精神作業チャートの Y 軸は肉体作業（弱社会的から強社会的）と同じですが、 X 軸が異なります。左側は「最適化」、右側は「創造的または意思決定」です。精神的な仕事の焦点がデータ内の定量化可能な変数を最大化することである場合（最適な保険料率の設定や税金還付の最大化など） 、それは「最適化」職業として分類されます。

これらの軸は 2 つのグラフを 4 つの象限に分割します。第 3 象限は「危険ゾーン」、第 4 象限は「安全ゾーン」、第 2 象限は「組み合わせゾーン」、第 4 象限は「変化が遅いゾーン」です。主に「危険ゾーン」に属する職業（トラック運転手など）は、今後数年間で置き換えられる高いリスクに直面しています。 「安全地帯」の仕事（心理療法士、理学療法士など）は、近い将来に自動化される可能性は低いでしょう。 「複合ゾーン」と「緩やかな変化ゾーン」の象限の境界は明確ではありません。現時点では完全に置き換えられることはありませんが、業務の再編成や技術の着実な進歩により、これらの職種で大規模な人員削減が発生する可能性があります。

左上隅の「組み合わせゾーン」では、ほとんどの計算タスクと物理タスクはすでに機械で実行できますが、主要な社会的相互作用コンポーネントにより、完全に自動化することは困難です。したがって、最も可能性の高い結果は、舞台裏での最適化作業は機械によって行われるが、顧客とのソーシャルインターフェースとして機能する人間の従業員が依然として必要となり、人間と機械の共生関係が形成されるというものである。そのような職業には、ウェイター、ファイナンシャルアドバイザー、さらには一般開業医などが含まれる可能性があります。こうした仕事がどのくらいの速さで、どのくらいの割合で消滅するかは、企業が従業員の仕事をどれだけ柔軟に作り変えられるか、そして顧客がコンピューターとのやり取りにどれだけオープンであるかによって決まります。

「変化が遅いゾーン」に分類される職業（配管工、建設作業員、アートデザイナーなど）は、人間の社会的スキルではなく、柔軟性、手先の器用さ、創造性、または非構造化環境に適応する能力に依存します。これらは依然として人工知能の欠点です。今後数年間でテクノロジーの進化によりこれらの欠点は徐々に改善されるため、この象限の仕事が消滅する速度は、AI 機能の実際の拡張に大きく左右されることになります。

私の意見では、警告、悲観、パニックはすべて「廬山の本当の顔を知らない」根拠のない心配です。ラベルを剥がしてください。人工知能は「人間」でもなければ「知的」でもありません。それは人間のためのツールに過ぎず、人間の仕事すべてを置き換えることはできません。職場の人々にとって、ロボットや人工知能アルゴリズムからのプレッシャーは非常に大きいが、見通しが完全に暗いわけではない。現在人間が行っている仕事の多くは人工知能に取って代わられるでしょう。一部の業界ではすでにこの傾向が現れ始めていますが、近い将来に代替できない仕事もいくつかあります。

以下は、AI の影響を最も受けやすく、名ばかりの存在になるであろうと私が予測する 10 の職業です。

1 テレマーケター/テレマーケティング

電話販売は、最も早く AI に置き換えられる仕事の 1 つになるでしょう。おそらく、あなたも一度はロボコールを受け取ったことがあるでしょう。そして、こうした電話はますます自然なものになってきています。 AI が主導する単一ドメインの会話では、AI が実際の結果を達成することも容易になります。さらに、AIは顧客情報、購入履歴、表情認識を通じて顧客を引き付ける方法を見つけます。たとえば、優しい女性の声や説得力のある男性の声を使用して、衝動買いをする顧客にアップセルを行い、価格とカテゴリが適切な製品をターゲット顧客に提供します。手動の電話営業マンと比較すると、AI はコストがほぼゼロで、文句を言わず、パフォーマンスが高く、ビジネス ロジックとの整合性が高いため、電話営業の仕事に将来性はありません。電話販売に従事している場合は、対面販売や人とのやり取りが必要な他の仕事への転職を検討してください。

2. カスタマーサポート

AIの適用により顧客とのやり取りが増加します。しかし、この種の仕事は反復的な性質があり（多くの場合、教科書的な回答を参考にする） 、顧客サポートは AI に大部分が置き換えられるでしょう。このプロセスはいくつかの段階に分かれます。最初に置き換えられるのはチャットボットと電子メールによる顧客サービスであり、その後に大量の通話や比較的シンプルな製品/サービス向けの音声サービスが置き換えられるでしょう。当初、AI は人間と連携して作業し、回答、トピック、定型応答の提案を行います。 AIが対応できない通話（発信者が怒っている場合など）には、人間がバックアップとして対応します。これにより、顧客の待ち時間が短縮され、問題解決率が向上し（AI を使用する前提は、問題を解決できることを確認することであるため） 、コストが大幅に削減されます。このプロセスにより、AI 用の大量のデータが蓄積され、最終的には AI が人間よりも優れたパフォーマンスを発揮できるようになります。カスタマー サービスに携わる場合は、テキスト サポートから音声サポートへ、ライト サポートからディープ サポートへ、電話/インターネット サービスから対面サービスへ移行できます。共感、コミュニケーション、説得のスキルも習得する必要があります。

3 倉庫作業員

アマゾンの倉庫ではすでに、キバ・システムズが開発したロボットが棚を固定位置の作業員のところまで移動させ、作業員が商品をピックアップして箱詰めする仕組みになっている。しかし、コンピュータービジョンやロボット制御技術の発達により、固定位置の労働者の作業はより過酷になり、置き換えられるでしょう。さらに、近い将来、AI が箱の移動やトラックへの積み込みなどの倉庫内作業を行えるようになるでしょう。工場と比較すると、倉庫の自動化はそれほど精度を必要としないため、実現が容易です。

レジ係および運営スタッフ 4 名

シティバンクは最近、業務スタッフの数を2万人から1万人に削減すると発表した。これらはデータや情報を扱う「知られざる」仲介業者であり、その責任にはファイリング、処理、購入、在庫管理、エラー検出、売上見積もり、経営陣への調査結果の報告などが含まれます。ビジネス プロセスの電子化により、ビジネス インテリジェンス システムによってプロセス全体が自動化され、AI が直接意思決定を行うことも可能になります。この現象は銀行業界だけでなく、膨大な量のデータを扱うあらゆる大企業で起こるでしょう。 AI の時代において、他の誰にとっても同じように見えるデータ プロセッサになりたい人は誰もいません。

5 電話交換手

電話交換手は、電話関連の職業の中で、最も対人スキルを必要としない職業です。現在、音声認識はますます正確になり（Microsoft の音声認識は人間のレベルを超えています）、状況対話指向の音声合成はますます自然になっています（Google*** の音声合成は人間の声とほとんど区別がつきません）。さらに、情報に依存する人が増えるにつれて、電話を使った仕事も困難に直面しており、完全に排除されるのは時間の問題です。

6 レジ係

窓口係やレジ係はATMやセルフチェックアウト機に置き換えられつつあります。競争の激化により、小売業者、銀行、ファーストフード企業は手作業のプロセスを大幅に削減せざるを得なくなっている。 Amazon Goの無人店舗は、店舗が完全に無人になる未来を予感させるものだった。しかし、無人店舗は高価であり、モバイル決済はまだ普及しておらず、カメラや顔認識によるプライバシーの問題も残っているため、すぐに大規模に導入されることはないだろう。しかし、キャンパーならまだ安心しないでください。無線周波数識別（RFID）とコンピュータービジョンをベースにしたセルフサービスチェックアウトマシンが、スマート自動販売機や小規模なコンビニエンスストアとともに、次々と登場しています。今こそ、販売アシスタントの仕事に転職する時です。特に、親しみやすさや説得力が評価され、報われる仕事に転職しましょう。

7 ファーストフード店員

食事の準備は反復的で、決まった場所で行われるため、必然的に AI に置き換えられるでしょう。既存のレストランチェーンではすでに自動注文プロセスの導入が始まっており、顔認識や音声認識もすぐに利用されるようになると思われます。当然の次のステップは、食品の準備と調理を自動化することです。さらに、将来的には、調理と配膳が完全に自動化された新しい手頃な価格のレストランチェーン（たとえば、マクドナルドの半額のロボット中華レストラン）が登場するでしょう。これらの「ロボットレストラン」は、従来のファーストフード業界からビジネスを奪い、ファーストフード店の従業員数の減少につながるだろう。

8 食器洗い機

食器洗い機をロボットだと考えないでください。食器（食べ物、骨、ナプキン、その他の食器類を含む）をテーブルから直接取り除き、皿、ボウル、銀食器をピカピカに洗浄する超大型食器洗い機と考えてください。カリフォルニアのスタートアップ企業であるDishcraftはすでに、こうした超大型食器洗い機を販売している。これらの食器洗浄機は確かに高価ですが、大規模なレストランでは、節約できる人件費と比較すると、まだ許容範囲内です。時間の経過とともに、大量生産により食器洗い機のコストは削減されるでしょう。現在、皿洗いなどの反復作業を行っている場合は、トレーニングを受けて、反復作業の少ない仕事に切り替える時期です。

9 生産ライン品質検査員

生産ラインでの作業は反復性が高く、固定された作業環境を必要とするため、徐々に廃止されるでしょう。 AI がロボットを制御するのは依然として難しいため、全体の排除プロセスには 20 年ほどかかる可能性があります。しかし、製品の損傷や欠陥のチェック（iPhoneのケースをチェックして製品の美観を確認したり、回路基板をチェックして製品の機能性を確認したりするなど）など、AIを簡単に導入できる生産ラインの仕事もあります。この種の作業では、コンピューター ビジョンの急速な進歩を活用しながら、操作をほとんどまたはまったく必要としません。人間の検査員にとって、この作業は面倒で疲れるものであり、特に目にダメージを与えます。したがって、健康への害が少なく、高い感受性が求められ、固定されていない構造を持つ新しい環境で実行する必要がある仕事に変更する時期です。

10 クーリエ

宅配業者や配達員は、配達ロボット、小型車、大型トラック、ドローンに置き換えられつつあります。最初に出現するのは、構造化された環境（ホテルの部屋やアパート）での屋内配達サービスであり、その後、非公道にまで拡大し、最終的には宅配業界全体に浸透するでしょう。短期的には、電子商取引は成長を続け、速達の需要もそれに応じて増加するでしょうが、宅配便の仕事は人間の専門知識や対人関係のやり取りがほとんど必要ないため、決して良い選択とは言えません。

インテリジェントな機械が人間の仕事を奪うのではないかという懸念は根拠のないものではない。トラックの荷積み作業員から法律研究者まで、ホワイトカラーとブルーカラーの両方の仕事は、反復的な労働を伴う限り、ロボットと AI ベースのソフトウェアに置き換えられるでしょう。インテリジェントマシンの時代に人間であることの意味とは何でしょうか?