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この動画では遠回しな言い方はせず、全ての職業のリストを見ながら、今後5年以内に消滅すると予測される職業を体系的に排除していきます。私は何時間もかけて、何十もの、おそらく何百もの研究論文や記事、投稿、ツイートを読み、どの仕事がAI耐性があり、どの仕事がないのかを調べました。また、AIは自分のキャリアや人生に影響を与えないと本気で信じている人もいます。
これは絆創膏を剥がすようなものですが、いわゆるダチョウ効果というもので、ダチョウは危険から逃れるために頭を砂に埋めると言われています。しかし、私はあなたにこの現実に向き合ってもらい、多くの仕事が影響を受け、一部は自動化され、消滅することを理解してもらいたいと思います。最後まで見ていただければ、計画と行動への動機付けを得られるはずです。
この動画の一部はコースキャリアの提供でお送りします。
若い女性、何か気になることはありますか？
ま、いつもの世界的な災害とか、人工知能が支配するとかですね。
では、この調査の方法論から説明しましょう。まず、O*NETという職業情報ネットワークにアクセスしました。これは様々な職業に関する情報を持つデータベースで、多くの研究論文が職業リストの基準として使用しているいわばゴールドスタンダードです。
いくつか注意点があります。まず、将来の予測は数年に限定します。なぜなら、特に2024年が既に狂っている中で、5年後以降に何が起こるか誰にもわかりません。Gemini 1.oがリリースされ、5日後にGemini 1.5がリリースされ、そしてOpenAIからSoraがリリースされました。この動画を見ている頃には、さらに多くのことが起きているかもしれません。
二つ目は、政府の大規模な介入がないことを前提としています。現在の技術の影響を考えると、介入する可能性もありますが。
三つ目の大きな注意点として、この分析によって気分を害される方もいるかもしれませんが、それは構いません。この動画の目的は議論を開くことです。ただし、これは厳密な科学ではないので、私を攻撃しないでください。
まず最初に、2つの表をダウンロードしました。1つ目は全ての職業を列挙した表で、2つ目はキャリアクラスターと呼ばれる表で、職業コードと照合して、農業・食品・天然資源や建築・建設などの追加情報を提供します。これは職業がどのカテゴリーに属するかを判断するのに役立ちます。
通常なら、Pythonを開いてこれら2つの表を結合するところですが、代わりにChatGPTを使用しました。all occupationsとall career clusters.csvを取り、「コード列とonet soc codeで照合してこれら2つのデータセットを結合してください」と入力するだけです。ChatGPTが考えている間、私は自分の仕事を奪われるのではないかと少しパニックになります。冗談ですが。
これで、キャリアクラスターと追加情報、そして実際の職業名を含む素晴らしいリストができました。多くの論文は、どの仕事が影響を受けるかについて曖昧な言い方をしたり、しっかりとした研究や根拠がない場合が多いのですが、私は厳密な方法論と良い根拠を持つ2つの情報源を見つけました。
1つ目は世界経済フォーラムによる2023年の未来の仕事レポートです。これは単一地域ではなく、グローバルな労働市場の状況を概観し、産業のマクロトレンドと技術が変革と雇用に与える影響について論じています。私が特に注目するのは、労働市場の変革と雇用の見通しの2つの部分です。
まず指摘したいのは、2023年から2027年までの技術導入が雇用に与えると予測される影響を示す表です。青は雇用を創出する技術、紫は雇用を置き換える技術を示し、全体的な純効果も表示されています。
雇用を創出すると期待される技術には、ビッグデータ分析、気候変動対策技術、環境管理技術などがあります。最も雇用の置き換えを引き起こすのは、非ヒューマノイドロボットとヒューマノイドロボットです。
もう1つ注目すべき表は、雇用創出と置き換えの予測です。この表は失われる仕事、安定した仕事、新たに創出される仕事を示しています。研究者らは、1,400万の雇用が減少すると推定しており、これは全体の2%を表します。
それでは、新しい仕事と失われる仕事について具体的に見ていきましょう。この表では、青が雇用創出を、紫が置き換えを示しています。リストの上位にはAI・機械学習の専門家、サステナビリティの専門家などがありますが、これらの創出される仕事については後で説明します。まずは、銀行窓口係やその関連職、郵便サービスなど、リストの下位にある仕事から見ていきましょう。
ここで私がキャリアクラスターとキャリアパスの情報を取得したかった理由は、職業名が正確に一致しないからです。これは似たような職業を排除するのに役立ちます。例えば、警備員という用語は完全には一致しませんが、スクールバスの監視員や小売店の損失防止スペシャリスト、ギャンブル監視員なども含まれると考えられます。比較的保守的な立場を取り、これらの役割は排除しないことにします。
20分後…
多くの職業を排除しました。また、百万単位で最大の雇用減少を示すこの図に記載されている役割も確実に排除しました。予測される雇用の増減を示すこの表も見ました。ここでの「turn」は置き換えと創出の量を指します。つまり、その役割における活動量のことです。成長が減少するのは、ここに示されているすべての職業です。
これらは相互作用と記録管理のカテゴリーに分類されます。保護要因には、デジタルアクセスとデジタル貿易を可能にする仕事、エネルギー転換と気候変動対策の仕事、先端技術の仕事、グリーンジョブ、教育関連の仕事、農業関連の仕事が含まれます。
修理工場の労働者については、機械工やメカニクスの影響は不確実とされています。回答者の半数近くが減少を予想し、半数近くが成長を予想しています。サプライチェーンと物流の仕事も、成長と減少の両方の予測があります。
一般的に、介護、教育、医療などの社会的な仕事は社会の福祉に重要な役割を果たしているため、これらの仕事は増加傾向にあります。また、今後3〜4年で、大幅に減少する仕事は80%に達すると予測されています。
次の情報源は、国際通貨基金（IMF）による「人工知能と仕事の未来」というレポートです。IMFは190の加盟国全ての持続可能な成長と繁栄を達成するために働く世界的な組織で、経済政策の支援や、ギリシャなどの国々の救済にも関わってきました。IMFを好まない人もいることは承知していますが（コメントで教えてください）、このレポートは非常によく研究されているため、この情報源を使用しています。
特に注目したいのは、AIのエクスポージャーと補完性という、仕事が置き換えられる可能性を判断するための興味深いフレームワークです。現在、人々は様々なタスクの束を見て、どのタスクが技術によって置き換えられるか、または補完されるかを検討し、それを職業名に逆算することで、技術革新が仕事に与える影響を見ています。
しかし、このフレームワークには2つのパラメータがあります。1つ目はAIのエクスポージャーで、これはAIアプリケーションと各職業に必要な人間の能力との重なりの度合いを示します。2つ目は補完性という概念で、これはAIによる職業の置き換えからの保護の度合いを反映し、AIのエクスポージャーと組み合わせることで、AIとの補完可能性を示すことができます。
例えば、テキスト分析の進歩により、裁判官はAIに高度にさらされています。つまり、彼らの仕事の多くはAIが行えることです。しかし、社会は現在、監視のないAIに司法判断を委ねることを望まないため、高度に保護されています。そのため、AIは裁判官を置き換えるのではなく、補完し、生産性を向上させる可能性が高いのです。
一方、事務職員もAIに高度にさらされていますが、保護レベルが低いため、置き換えられるリスクが高くなっています。これに基づいて、3つの異なる職業グループを特定することができました：
高エクスポージャー・高補完性の職業
高エクスポージャー・低補完性の職業
低エクスポージャーの職業
裁判官のような高エクスポージャー・高補完性の職業は置き換えられにくく、高エクスポージャー・低補完性の職業は最も容易に置き換えられます。そして、低エクスポージャーの職業（AIがこれらの仕事のほとんどを行えない）は、AIの影響を受けにくく、置き換えられる可能性も低くなります。
このペーパーは、どの仕事が最も容易に置き換えられるかについて、やや不明確で解釈が難しいものです。例えば、高エクスポージャーと低補完性を示すグラフから推測する必要があります。ここに専門職や事務サポート職、技術者、サービス・販売職などが示されています。
これが私たちの最終リストです。ちなみに、私はこれを非常に保守的に行い、急速に大幅な職位減少を示す役割のみを排除しています。特に、簿記、会計、監査の事務員、郵便事務員、会計事務員、給与事務員などのほぼすべての事務職が含まれます。
また、金融クラスター、金融・保険、金融・銀行サービスの多くの役割も含まれます。これは私にとって少し意外でした。人的サービスにも、保育士やソーシャルワーカーなど、かなりの数の職業が含まれていました。
マーケティング、特に専門的な販売も大きな影響を受けるクラスターです。広告営業担当者、レジ係、販売員、小売販売員、営業代理人、テレマーケターなどが含まれます。
これは簡単な概要なので、詳細については文書を確認してください。また、環境サービスと天然資源の分野はあまり影響を受けていないことも指摘したいと思います。建設業も同様です。教育や教師の仕事、医療科学・ヘルスケアの役割も大幅な減少は見られず、実際には増加傾向にあります。
新しい仕事と失われる仕事の表に戻ると、両方の情報源が、これらの役割が最も成長すると一致しています。AIと機械学習の専門家など、AIや機械学習をサポートまたは開発する仕事、ビジネスインテリジェンスアナリスト、情報セキュリティアナリスト、データアナリストと科学者が含まれます。
サステナビリティと環境に焦点を当てた仕事も急速に増加しています。また、ロボット工学などのハードウェア関連の技能職の需要も急速に増加しており、教育システムでも新しい仕事が創出されています。
説明にリンクを添付しますが、これらは排除される、または大幅に減少する職業のリストです。全職業のこの割合を占めています。
私は危機にさらされています。
では、多くの職業を排除した今、「これは私の仕事の一つだ」と思っている人もいるかもしれません。影響を受ける可能性のある仕事に就いている場合、できることは2つあります。
1つ目は、「私は本当に自分の仕事が好きで、この仕事がなくなるかもしれないとストレスを感じ、悲しい」と考えている人向けです。実は、この役割をAIから保護されるだけでなく、さらに優位性を持てる仕事に変えていく方法があります。AIを活用することで、より生産的になり、より優れた能力を発揮し、より雇用機会が増え、より多くのチャンスを得ることができます。
2つ目については、AIによって大きな影響を受け、自動化される可能性が高い役割に就いている場合で、「この仕事は良い仕事で、快適で、decent（まあまあ）だけど、そこまで好きというわけでもなく、将来ずっとやっていきたいとも思えない」という人向けの話をしたいと思います。
自分自身をよく見つめ直してほしいのです。本当にやりたかったことは何か？過去に何らかの理由でできなかったことで、「もう年をとりすぎた」とか「生活が忙しすぎる」などと思っているものはありませんか？実は、今がその変更を行うベストなタイミングかもしれません。
AIの影響を最も受けにくく、最も保護され、今後数年で最も増加する職業を見てください。次に、自分のやりたい仕事の求人を見て、どのような資格が不足しているのか、現在どのようなスキルが不足しているのかを確認し、それらを達成するための計画を立ててください。
この計画を実現する方法は多くあります。必ずしも学校に戻って別の学位を取得する必要はありません。特に今は、オンライン学習とAIの助けを借りて、それがとても簡単になっています。
宿題として、ネットワークを通じて、または LinkedInで、あなたがなりたい役職の人10人にコールドメッセージを送ってください。彼らの仕事の内容、その役職に就くために何をしたのか、AIが彼らの仕事にどのような影響を与えているのかを尋ねてください。これにより、あなたは十分な準備ができ、目標への道筋が見えてくるでしょう。
今後数年間で最も保護され、最も成長する仕事が技術セクター、特に人工知能を活用する分野にあることは既に見てきました。興味がある方は、この動画のスポンサーであるコースキャリアをチェックしてみてください。ありがとうございます、コースキャリア。
技術的なキャリアに転換するには相当な学校教育が必要だと思っている方もいるかもしれませんが、その神話を打ち破りましょう。コースキャリアは、人々のキャリアの始め方を変革し、大学さえも置き換えています。卒業生の多くは、事前の経験や学位を持っていませんが、大学卒業生や経験者と競争して勝つことができます。
これは、彼らの教育がエントリーレベルのポジションに完璧に合わせられており、その仕事に就くために必要なことをすべて、最初から最後まで余計なものなしで教えてくれるからです。プログラムには業界のプロフェッショナルが無制限のコーチングを提供しているので、すでに業界で働いている人からメンターシップを受けることができます。
この場合、ネットワークに連絡を取り、人々が仕事で何をしているのかを尋ねる作業を彼らが代わりに行ってくれます。また、コースキャリアの卒業生に対して面接を要請する雇用主もプラットフォーム上にいて、優秀な学生は応募すらせずに仕事を得ることができます。
仕事に必要なスキルを直接学ぶより速く、より良い方法はないので、私はこれを大いに支持しています。価格を見てみましょう。これは本当に手頃な価格です。特に今日話したことを考えると、これらのテック系の仕事で多くの人の給与が上がることを考えれば、投資収益率は非常に高いと言えます。
個人的には、特にソフトウェアエンジニアリングのトラックをお勧めします。なぜなら、これらのAIの役割の多くは、ソフトウェアエンジニアリングの強力な背景を必要とするからです。学生は基礎コースを受講し、これが新しい技術を素早く適応し学ぶのに役立ちます。
基礎コースの後、学生はフロントエンド、バックエンド、またはDevOpsに特化することができ、これにより素早く仕事を得ることができます。興味がある方は、コースキャリアには無料の入門コースがありますので、説明欄のリンクをクリックして、経験や学位がなくてもソフトウェアエンジニアとしてのキャリアをどのように始められるかを学ぶことができます。改めて、今回の動画のスポンサーとなってくれたコースキャリアに感謝します。
では、動画に戻りましょう。今後数年間でAIによって大きな影響を受けたり、自動化される可能性が高い仕事に就いている場合の2つ目の対処法について話しましょう。もし自分の仕事を本当に愛しているなら、心配する必要はありません。実際、今あなたが知っているように、学べるスキルがあり、新しい技術を受け入れることで仕事を調整する方法があるので、むしろより良くなるでしょう。
例えば、人々は常にアートとエンターテインメントへの需要を持っています。自分の存在感を保ち、さらに多くの機会を得るために、生産性と創造性を高めるAIツールの使い方を学びましょう。例えば、DallEやMidjourneyのAIアート、そして最近登場したSoraのようなAIビデオなど、明らかに大きな進歩がある分野です。このようなニュースをキャッチアップし、利用可能になったら自分で試してみてください。
別の例として、警備員の仕事が大幅に減少することを見てきました。セキュリティの概念がなくなることはありません。人々はそれを必要としています。しかし、もはやあなたがそこに立って直接すべてが安全であることを確認する必要はないかもしれません。
良いセキュリティの原則とシステムについて考え、AIやこれらの新しい技術をどのように使って強化できるかを考えてください。ロボット工学に進むのもアイデアの一つです。この技術を受け入れることで、自分のキャリアを確保するための準備をするだけでなく、AIを活用して新しい機会を開き、応募者の中で際立つことができます。
最後に、皆さんに焦点を当ててほしいのは、自己学習能力です。良い自己学習者になるには、現在起こっているすべての技術についていき、それらを自分の仕事に取り入れる能力が必要です。最悪の場合でも、現在の仕事の行く末が見えていても、他の何かに移行することができます。
これはキャリアを通じて何度も役立つスキルであり、あなたが追求したいと思うことを追求する自信を与えてくれます。
以上が今日お伝えしたいことです。ご視聴ありがとうございました。次の動画やライブ配信でお会いしましょう。
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