こんにちは！

先日、YouTubeをやったのですが、それのデータをAIに入れて、書き起こししてもらって、それをあり得ないくらい充実させる記事を書いてもらおうとしました。

それをもとに記事を書いてみたので、「あ、こうなるんだな」というのを体感してみてください！

AIの技術革新が進みまくっています。皆さんも、ニュースとかで目にして「なんかすごいことが起きているな」と思っているかもしれません。

何がすごいのかを極めてざっくりいうと「人間の言語を理解して答えを返したり、画像を認識したりとかができるようになった」ことによって「高度なタスクをこなせるようになった」ということです。

今までだと、「このデータをこう読んで、こうやってくれ」というのを細かく指定しないといけなかったのが、言語だけでもできるようになっちゃった、というのが大きいですね。

スタンフォード大学で教鞭を執るAI研究者のアンドリュー・ング（Andrew Ng）さんは「AIは今や新たな電気」であり、100年前に電気があらゆる産業を変革したように「今後数年でAIが変革しない産業を思い浮かべる方が難しい」と語っています。

そうすると、当たり前ですが、AIの変化は特定の業界だけじゃなくて、経済社会全体に波及効果を及ぼす汎用技術ということです。

というわけで、この記事では、AIがどうやって自分たちの仕事とか働き方を変えるのか？というところについて書いてみようと思います！

AI技術の進化と現在地

まず、AI技術そのものの進化についてものすごい簡単に説明しつつ、「今、どのくらい何だっけ」というのを説明します。よくわからなかったら「まあなんかすごい技術革新があったんだな」くらいで大丈夫です。

結構AIについて話す時、AGIと呼ばれるような「汎用的で、何でも使えるすげーAIがもうあるんだぜ！」みたいなテンションでいう人とかもいるんですが、まだまだそんな感じじゃないんです。

では軽めに行きます。

2010年代以降、機械学習（特にディープラーニング）の発展によって音声認識、画像認識、自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）といった分野で飛躍的な成果が上がりました。

んで、自然言語処理の分野では、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるものの登場が画期的だったんです。

いわゆる、OpenAIの「GPTシリーズ」とかがそれですね。ChatGPTがすげえぞ！となったのが、今のAIブームの一番の出発点だったかなあ、と。

このLLMは、人間と対話できるチャットボット（ChatGPTとかのことです！）や自動文章生成ツールとして広く知られるようになりました。

んで、その当人のOpenAIさんは、2023年に、米国労働者の約80%が業務の少なくとも10%でLLMによる影響を受け、約19%の労働者は業務の半分以上が影響を受けうると分析結果を発表しています。

あなたが19%の中に入っていれば、「業務の半分くらいに、生成AIによって仕事が変わっちゃうかもね」ということです。

これは多くの職種で文章作成・要約・分析といったタスクの一部をLLMが代行できる可能性がある、ということです。まあメール書いたり、報告書書いたり、企画書を作ったりとかはすでに生成AIの得意分野ですしね・・・。

一方で、テキスト生成だけじゃなくて、コンピュータービジョン（画像認識）技術と呼ばれるものも大きく進歩しています。

わかりやすいのは、自動運転車の例だと思います。自動運転車に搭載されたカメラは、道路状況を判断したり、信号とかをチェックできるので、発進したり停止したりができます。

また、医療現場でAIがレントゲンやMRI画像から疾患の兆候を見つけたりするケースが増えてきたんだとか。

とはいえ、、、「すぐにこの辺りも置き換わるよ！」というわけではなさそうです。例えば、MITの研究者による最近のモデル分析では、現在のAI技術で自動化できるタスクは全体の約4分の1程度に留まるとの結果も出てるらしいです。例えば画像処理に関連する業務でも、コストや技術要件を考慮すると直ちにAIに置き換えるのに適するのは23%のタスクに過ぎないらしいです。

というわけで、ここで重要なのは、AIは「汎用人工知能（AGI）」と呼ばれる人間並みの知能にはまだ達しておらず、特定の目的に特化した「狭いAI」が中心だという点です。

Meta（旧Facebook）のチーフAIサイエンティストであるルカンさんは、「AIが代替するのは繰り返しの多い平凡な仕事であり、複雑な判断や創造性を要する分野はすぐには代替されない」との見解らしいです。

実際、AIがチェスや囲碁では人間のトッププロを打ち負かした一方で、日常生活の常識的な判断や創造的な発想では人間にまだ遠く及ばない場面も多く見られるわけで、、、AIは現状では人間の能力を完全に置き換えるのではなく、「特定のタスクを自動化・支援するツール」として進化している、と捉えるのが良いかなあ、と。

AI自動化の恩恵とデメリット

そんなAIですが、仕事にもたらす影響はどういうものがあるでしょうか。

なんか「めっちゃいいいよね」というムードになっていますが、当然、変化が大きいので、ポジティブな面とネガティブな面の両方があるわけです。

そこで、生産性向上などのメリットと、雇用喪失リスクや格差拡大などのデメリットを一度整理してみるといいかなあ、と思ったのでやってみます。

生産性向上と新たな価値創出

まずメリット面として最も注目されるのは、業務の効率化・生産性向上です。めっちゃわかりやすいですね。

AIが人間より高速かつ正確にこなせるタスクってすでに結構あって、、、例えば、データ処理や定型判断、在庫管理などには向いてそうです。

1万件のデータを一瞬で処理する、みたいなのは人間よりも遥かに向いています。もちろん、今までもエクセルを使ったり、専門のソフトを使ってやれていた部分も多いと思いますが、この辺りがさらに発展しやすくなっているのが今です。

こういう作業を自動化することで、同じ時間でより多くの成果を上げたり、コストを削減することが可能になります。ちなみに、マッキンゼーやPwCといった、なんかすごい頭のいい人たちがたくさんいるコンサル企業のレポートでは、AI活用による業務自動化で世界経済に数兆ドル規模の付加価値がもたらされると予測しています。

ゴールドマン・サックスの経済分析でも、生成AIが今後10年間で米国の労働生産性成長率を年間1.5ポイント押し上げる可能性が示されています​。

さらに長期的には世界GDP（国内総生産）を7%押し上げる潜在力があるともされています​。

なんか大きすぎてよくわからないですが、AIによる経済的恩恵が超すげーということですね。

んで、当然、生産性が向上することの恩恵は、企業だけでなく労働者個人にも及びます。繰り返し作業や、面倒だなー、という作業をAIが引き受けてくれれば、労働者はより創造的で戦略的な業務に集中できるようになります。

例えば、ソフトウェア開発者がコーディングAI（ClineとかCursorとかGitHub Copilotなど）を使えば、定型的なコードを書いたりバグを見つけ出す時間が減り、代わりにシステムの設計や新機能の発想に注力できるわけですし、

マーケティング担当者がデータ分析AIを使えば、市場レポート作成にかかる日数が短縮され、その分マーケティング戦略の立案やクリエイティブなキャンペーン構築に時間を割けるようになります。

さらに、AI技術そのものが新たな産業や雇用を創出することももちろん起こります。世界経済フォーラム（WEF）の報告では、今後数年で9700万の新規雇用が生まれると予測されているんだとか。

どんな仕事が増えるかというと、データサイエンティストやAIスペシャリストといった高度デジタル技能を持つ職種や、コンテンツクリエイター、ケアワーカーなど人間ならではの強みを生かす職種に需要が高まると指摘されています​。

実際、多くの企業がAIプロジェクトを立ち上げる中で、AI開発者や機械学習エンジニアだけでなく、AIをビジネスに適用できるプロダクトマネージャーやAI倫理の専門家など新しい役割への求人が増えています。今までなかった職種ですよね。

雇用喪失のリスクと所得格差の懸念

一方で、当たり前なんですが、AIの自動化により仕事が奪われるリスクも存在します。

AIやロボットが人間に代わって作業できるなら、企業は人件費を削減する方向に動く可能性があるわけです。

WEFの調査では、企業の43%がテクノロジー導入によって従業員数を削減する計画があると回答しています​。

過去には製造業で産業用ロボットがライン作業の人員を大幅に減らした事例もあったりします。これと同じことが、AI時代においてもおそらく起こるのは間違いなくて、、

例えば、単純な事務処理やデータ入力、あるいは定型的な問い合わせ対応など、ホワイトカラーの単純業務も自動化の対象となっちゃうんですよね。問い合わせ対応とかは、とある企業の人は「すでに半分の人員でよくなった」とか言っていました。

他にも

• 自動運転技術が成熟して、トラック運転手やタクシードライバーといった職業は大幅な需要減少に直面する

• 高度な専門知識を要さない経理・会計の事務作業

• 倉庫内のピッキング作業

などはなくなる可能性が高い、と言われています。アメリカだと、Google傘下のWaymoという自動運転タクシーが実際に稼働しているわけなので、ここ数年で、そういうものが一気に増える可能性は十分にあります。

実際にゼロにはならなくても、需要が20%とか減るだけで、大きな変化が起こるわけです。

一方で、人間同士の直接的な対話や、創造性が重要な仕事（カウンセラーや保育士、戦略立案者など）は比較的AIに置き換えられにくいと考えられています。

Metaのルカン氏が指摘したように、AIが得意なのは主にパターン認識や繰り返し処理であり、人間らしい洞察力や共感力が問われる場面では人の役割が残ります。​

AIがもたらす新しい働き方

こんな感じで、AIの普及は、単に既存の仕事を自動化・効率化するのは間違いないわけですが、個人的に思うのは、仕事がなくなる、仕事が変わる、とかだけじゃなくて「働き方そのものものも変わるんじゃないか」と思っています。

特にリモートワークの拡大、フリーランス・ギグエコノミーの進展、AIアシスタントの活用といった側面で新たなトレンドが生まれています。この辺りについても書いておきます。

リモートワークとグローバルな協働

新型コロナウイルスのパンデミック以降、一気に広がったリモートワークですが、AI技術は、これを恒常的な働き方として定着させる後押しをすると思っています。今、一時的にオフィス回帰が起きていますが、AIの進化によって、リモートワークは色々なところで浸透していくかなあ、と。