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[連載] 第7回:AI時代に生き残る仕事を理解する

 

ここ1、2年でAI(Artificial Intelligence)という言葉がブームと言ってもいいほど浸透し、いよいよAI時代に突入してきました。その中で、未来の技術面のみを問うケースも多く見られます。

本連載では、その背景やトレンドについても説明するのと同時に、AIが一体どのような形で企業や、社会で仕事や生活をしている私たちに影響を与えるかをお伝えできればと思います。

1. 技術の進歩と環境の変化
2. AI(人工知能)の影響
3. AI時代に生き残る仕事とは

の3つのテーマでお届けします。

本日は、最後のテーマ「AI時代に生き残る仕事とは」で前回お伝えした、「1.ステップ・アップ = 自動化の上を行く仕事」「2.ステップ・アサイド = 機械にできない仕事」に続く3つの分野をご紹介します。

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§3.ステップ・イン [ビジネスと技術をつなぐ仕事]
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ステップ・インとは自動化・AI化されるべきエリアを見極め、実装化に向けて技術側とビジネス側を取り持つ人たちが貢献できるような業種と考えてください。実装段階では、今までの人間の経験や知見を機械に織り込むことで付加価値が生まれます。その付加価値を提供する仕事は、既に何らかの経験を持っている人でないと難しく、専門的なスキルを既に持っている方にとっては、これからの5年10年は非常に将来の見通しが明るい領域と言えます。

次のような環境で「ステップ・イン」の人材が活躍できるでしょう。

・自動化が根づきつつある産業や企業
・情報を集中的に用いる企業や部門
・テクノロジーの利用に積極的な企業や組織
・数多くの変化を経験している企業や職業
・管理職や同僚が新たなアイデアやスキルを高く評価してくれる環境

一方で、自動化後に入社してくる人たちにとっては、その領域はもう自動化されており、その部分の経験を積むことができなくなってしまいます。AI化が進む中で、これまでのように従業員が会社でトレーニングを受け、スキルを得るために3年5年10年と時間を使えた時代がこの先なくなることが懸念されます。専門的なスキルを自ら身につける環境を、各個人が持たなければならなくなるでしょう。

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§4.ステップ・ナロウリー [自動化されない専門的な仕事]
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ステップ・ナロウリーは、自動化されない専門的な仕事を指します。俗に言う「ニッチな仕事」のことです。人間が持っている知見で十分で機械化を進める必要がない、もしくは、機械化するための労力コストが見合わないようなものに関しては、引き続き人間が担当することになると思います。この領域は少ないのかというと、実は非常に多いのです。

例えば、専門性を突き詰めて学生時代から何らかの研究をしてきた人がいるとします。その人の知見が自動化できるとしても、マーケットサイズがその人で十分なときは改めて自動化する必要はありません。もしくは、感性を要するような専門性だとすると、機械化するには技術が至っていないというケースも多分にあります。

そういう点においてはこのステップ・ナロウリーという領域は当面、相当残っていくものと考えられます。これから5年10年で自動化が進み、人間がルーティンワークから開放されることにより、個人的関心を突き詰めるようなこれらの領域がもっともっと広がってくるのではないでしょうか。

これらの人が活躍できるのは、以下のような環境が挙げられます。

・インターネット関連
・小企業、あるいは個人事業主
・大企業の中の、利益が見込める特殊分野
・その他どこでも

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§5.ステップ・フォワード [新システムを生み出す仕事]
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ステップ・フォワードは新しいシステムや技術、新しいAIを開発するという領域です。上記のステップ・インよりも技術的であるとご理解ください。いずれは機械が学習し、自分でプログラミングをするような時が来るかもしれませんが、少なくとも今の時点では人間にしかできません。

このステップ・フォワードで活躍できる人材には、以下のような環境がふさわしいでしょう。

・認知テクノロジーシステムを提供するベンダー
・認知テクノロジーの導入を検討している企業
・企業家/起業家

熱意や知見を持っているのであれば、自分で起業しドライブする役割を担ってもよいでしょう。今現在、企業側にこの新しい技術を積極的に活用したいという思いがあるにも関わらず、これらを提供できるベンダーや、AIの知識を持っているエンジニアは枯渇状態です。これらの専門性を持つべく、このタイミングで自身に投資し学習するのもよいでしょう。これから5年10年と技術が益々発展する時に、この領域で活躍する人材の需要は益々高まると思います。

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※この『AI時代の勝者と敗者』はアセントロボティクス株式会社 代表取締役 
石﨑雅之講師の講義の一部を本メールマガジン用に改変したものです。
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AI時代の勝者と敗者 2018.05.08 [vol.7]

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