この連載について
「第4次産業革命」──このビッグワードに対する注目度が、2015年に入ってから急上昇している。この「第4次産業革命」とは何を意味するのか。
本特集では、Part1では、第4次産業革命の本質を、専門家への取材などにより解説。Part2では、日本のライバルとなる、アメリカ、ドイツとの戦い方を分析。アメリカの第4次産業革命のリーダーである、GEの事業変革と意識変革をリポートする。
そしてPart3では、第4次産業革命による成長を目指す、日本の政府、企業の戦略をリポートするとともに、第4次産業革命時代のリーダー、マネージャー、ビジネスパーソンの生き方について考える。
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今回、第4次産業革命、という特集で寄稿もしたが、産業革命という意味では、今回のは、もわーとしていて、誰でも語れる、また、将来の明るさというより、もわーとした曖昧な不安がある。過去、アナリストとしてみてきたが、87年の高温超電導ブームが、一番、明るく盛り上がっていた。銘柄も、広く、素直に、すごい、というのが分かった。学会で、臨界温度が1度あがったら、ニュース1面になり、株価も上がった。物理学会などに、マスコミやアナリストが殺到し、学会発表で株価が動いた。
<追記>
AI、ロボットに仕事を奪われるというより、皆さんが、ロボット的になっている。マニュアル化された受け答え、ワンパターンの想定質問と答え、ワンパターンのレポート。
ネットで簡単に取れる情報で短期の記憶はあるが、とりにくい情報はとらず、長期記憶がダメ、というのが最近の傾向。
70年代は、コンピュータが登場したころ、コンピュータ自身が、今日のAIのように言われていた。当時から、なくなる仕事として、事務職、経営者、裁判官など。。また、ロボットが登場したころ、無人化工場といわれた。この40年を検証するだけで見えてくる。
また、いまだに、人間が働く工場がある。ロボットの方が正確にも関わらず。
これは、皆さんが時間軸、サイクルを忘れている。経営重心®にも関連するが、ロボットを開発、製造するにも、時間がかかる。よって、製品がコロコロ変わる場合は、ロボットを開発、製造しているうちに、次の製品となる。製品サイクルが1年以下では、ロボットは難しいだろう。
AIも、開発に時間がかかり、ディープラーニングもすぐには収束しない。
サイクルが鍵となる。
また、ボリュームも多いのはビッグデーターだろうが、少ないのは、ディープラーニングでは無理だろう。いわば、少ない、過渡的現象。
経営重心®で、右下の部分は、AIもロボットも難しいだろう。
<もと>
将棋にも、本将棋、挟み将棋、周り将棋、など、色々。将棋よりも、自分で勝手に、新しいルールの将棋を考えるのが好きでした。そういう新しい将棋、ゲーム、遊びを考え出す。小さい子度が、ナントかゴッゴで遊ぶ。あるいは、新しい数学の問題を考え出す。AIはできない。既存のゲームで、いくらでもAIは強いが。
アナリシスと、シンセシスという言葉があるが、後者はAIは苦手。
怪我をした子供の痛みがわかるから「そこ、痛いよね〜。ちょっと我慢してね」と言えます。
心の痛みがわかるから「辛いですよね・・・私も経験あります」
と言えます。
教え子や部下の熱意がわかるから「俺も熱くなってきだぜ!」
と言えます。
この「共感」は機械には絶対にできません。
機械に「痛いですよね〜」などと言われたら「お前にわかるわけないじゃないか!」と逆ギレします(笑)
【価値が上がる能力】AIを作り・使う能力、他人を楽しませる能力
【価値が下がる能力】形式化しやすい労働(タクシー運転手、公務員、銀行員、…)
たとえば自動運転とロボットが発達すると、「機械でなく人間が運転する自動車など公道を走るのは危険だ」という時代が来るかも知れない。タクシーの運転手や運送業などに職が無くなるかも知れないが、高度な自動化をいち早く事業化した企業には莫大な利潤が集まる。AIを作り、使うスキルに経済価値が生じるのは明らかでしょう。
他方、AIやロボットの発達は生産関数の進歩だと捉えるなら、旧来の生産活動に多くの人間を要しなくなります。この場合、例えば、かつてならタクシーの運転手をしていたような人は、何らかの芸人として他人を楽しませてもいいし、趣味の先生のような仕事に就くのもいいでしょう。職種別の生産能率の変化は、職種別の人間の労働力の価値を変えますが、人間の活動(「労働」でもいいけど)の成果が交換されることに、変わりはないでしょう。形は変わるでしょうが、人は相変わらず他人を必要とするでしょう。
外部記憶装置、例えばクラウド系のサービスによって記憶力そのものが問われたと感じることはほとんどない。
唯一あるとすると、細かな対人関係の記憶「あの時こうでしたよね?」「そうでしたっけ?恐縮です」とか言われると、できる人は気配り上手だなとは思いますが。
一方で、数式を理解してなければ、そもそもどの式を当てはめればいいか分からない。なので、知識・方法の丸暗記の価値はなくなっても、知識の理解に関しての価値は変化していないと思う。
併せて、昨日もコメントしたが、地味な作業は重要。「手を動かす」「場数をこなす」ことで、理解が深まるのが人間の脳みその構造だと思う。理解しないでもあてはめればできることで、「できるけど理解していない」という状態が増えそう。そうすると、知識の理解に関して価値は変化しなくても、理解している絶対数が減る可能性が高い(場数が減るから)ので『相対価値』はあがるのではないかと、個人的には思う。
皮肉だが、人間全体のアウトプット・生産性は向上するかもしれないが、アウトプット=人間の能力×テクノロジー活用とすれば、人間の能力自体はIT活用するという点以外は退化しているのかもしれない。