00:08
- どうもこんにちは、人材関連の会社を経営しているヒラオカです。
- フリーでメディア運営をしているタツケです。
- 本日のパーソナリティはヒラオカです。よろしくお願いいたします。
- はい、よろしくお願いします。
- はーい。
- 最近、それハマってんだ。毎回それ言ってるけど。
- 斉藤さんと、ソシナにハマってるんだよね。
- そういうこと?
- はーい、こんにちは。
- ああ、ソシナのサーティネスでしょ。
- ソシナのサーティネス。好きなんだよね。
- なるほどね。
- 今日はですね、9月24日の日経新聞にこんな記事が掲載されていたので紹介したいなと。
- 米国企業が人工知能、AIの活用理由に、従業員の解雇に動いている。
- へえ。
- 大手通信会社などは、AIで代替できる事務部門の雇用を削減。
- うん。
- IBMはリスキリング。
- 学び直しの機会を提供し、配置転換を加速する。
- AIが理由の人員削減は、全米で今年8月までに約4,000人に上り、
- AI時代到来に向けた人材の流動化が始まったと。
- うん。
- みなさん、ついに現実となってしまいました。たった8ヶ月で。
- 早いね。
- AIが4,000人の仕事を奪ってしまったんです。
- すごいね。早いね。
- 4,000人ですよ、8ヶ月で。
- すごいね。やばいね。
- まだこの状況でよ。まだまだ進化するぜ、AI。
- ね。来年にはもうエグいことになってる可能性あるよね。
- 今のこのAIのレベルで4,000人の仕事を奪うのはね、相当やばいなと思って。
- 確かに。
- 私たちと一時期、AIについてずっと話してたじゃない。
- うん。
- だからこれがね、ついに現実味を帯びてきたなというところで、
- うん。
- これは危機感を持って、一体私たちはどうやったら食いパグれないのかと。
- うん。
- どうすればいいのかと、お話をしていきたいなと思っております。
- なるほど。
- はい。
- ということで、本日はどうやったら食いパグれないのかというお話なんですけど、
- 今どういう現状なのかを知る必要があると思うので、
- なるほどね。
- 現状、なぜ4,000人削減になったかという経緯をお話ししていくんですけど、
- はい。
- まずは、ある調査会社ね、アメリカの。
- これがアンケートを取ったわけですよ。
03:01
- このレイオフ調査っていうのは常にやってるんですけど、
- 解雇理由の項目にAIっていうのを加えたんですよ。
- うん。
- そしたら、AIが理由で解雇しましたっていうのが、約4,000人ぐらい。
- 全体の1%弱の規模だったらしいですね。
- あー、なるほどね。
- なんで、そもそもレイオフ文化なんで、アメリカって。
- うん。
- ちょっと古代皇国であるんだよ、ぶっちゃけ。
- まあそうだよね、ほっといてもそんぐらい解雇されてるもんね。
- そうそうそう。
- 今回から解雇理由の項目にAIを加えたら、1%弱入ってきたと。
- っていうところですね、まず。
- 今回、雇用削減の対象となった仕事。
- 経理、人事等のバックオフィス業務に関わる人たちですと。
- 小売店とかカスタマーサービスといった顧客に接する部分は影響は特に受けてないと。
- うん。
- 今のAIの性能だと反復業務って呼ばれるものだね。
- こういったものが中心になっていくと。
- また、AI解雇を公表した企業、どういった企業だったか。
- 大半はテック企業でした。
- うん、まあそうだろうな。
- IT系ですね。
- そのうちの一社、これは結構インパクトあったんですけど、皆さんご存知のドロップボックスですね。
- おー、ドロップボックス。
- 昔使ってなかったドロップボックス。
- あー、そうだね。最近はワンドライブばっかり使ってるから使わなくなっちゃったけど。
- そうだね、最近は俺も使ってないんですけど。
- クラウドのドロップボックスなんですけど、これはね、全従業員の16%に当たる500人。
- 16%か。
- 16%ですね。
- すごいね。
- 人作源発表しましたと。
- これはどういった仕事だったのか、この16%の人たち。
- うん。
- 何だと思う?
- えー、何だろう、なんかバグのチェックとかそういう感じ?
- あー、たすけすごい。
- あ、うそ?
- まさしくですね、プログラムを書くような仕事。
- うん。
- バグチェックだったりとか。
- あー、コーダーか。
- コーダーですね。
- あー、コーダーか。コーダーはそうだな、もうちょっとGPDでいけちゃうもんな。
- できちゃうよね。
- うん。
- いよいよプログラミングは一生食いっぱくれないって言われてた職業なんですけどね。
- うん。
- もう一瞬で代替されちゃってます、今。
- 確かに。
- なので、DropboxのCEOが、これまでとは違うスキルや技能を持った人材が必要になるって言ってて、人材の入れ替えを進める考えらしいですね。
- うん。
- 他にもですね、高所得で高学歴の労働者だったとしても、こういったコーダーだったりとか、経理人事とか、反復業務に従事する場合は、仕事がなくなる影響は免れないって分析もされちゃってて。
06:06
- うん。
- 働く側にとっては、もうスキルアップって欠かせなくなっちゃってるんだよね。
- うーん、なるほどね。
- なので、アメリカ企業の大きいとこって、従業員のリスクリング支援ってすごい今、加速してるのよ。
- へー。
- これで言うと、IBMですね。
- うん。
- IBMは、こういう単純な繰り返し作業、バックオフィス業務の3割程度が今後5年間でなくなるっていう見解を示していて、こういった触手抱えてるじゃん、今でも。
- うん。
- その雇用を減らすんじゃなくて、違う仕事に触れないかなって配置転換を軸に今、対応していて。
- うん。
- 今年の夏には、世界の従業員28万人に向けて、生成AIの研修を実施していると。
- あー。なんだろう、それ使いこなせる側を発掘しようとしてるってことかね。
- 新しく外から雇うよりかは、こういった技術って最近出てきたばっかりじゃん。
- まあそうね、今もそもそもプロフェッショナルっていないもんね、そんなにね。
- そう、プロフェッショナルいないじゃん。ってことは、社内で今からやるっていうのが最適解なんじゃないかな。
- うん、確かにね。
- 切るんじゃなくて、配置転換っていうのが今、フレンドというかね、世界が動いている内容というか、そういう感じですね。
- なるほどなー。
- アメリカのAT&Tっていうモバイルの会社も、社内向けに独自の生成AIを開発してたりとかして、
- へー、そうなんだ。
- 従業員3万人に配布を完了していると。
- うん。
- こうすることによって、システムトラブルの発生、そういった時はエンジニアが多大な時間を費やしたわけなんですけども、
これを生成AI使ったら一瞬で直せると。
だから非エンジニアがエンジニアと同じようなことができるようになると。
だからその分の人材を違うところに持っていけるよねっていう考え方だね。
というのが現状ですと。
- なるほどねー。
- ポイントとしては、反復作業っていうのがまずなくなると。
もっと長い軸で見たら、ほとんどの仕事って代替されちゃうよねって話になっちゃうから、
一旦2030年ぐらいまでの話にしとこう、これは。
だけでいったら、この反復作業に今従事しているような方っていうのは、日本においてもどんどん代替されていくので、
絶対に違うスキルは身につけたほうがいいです。クイッパーぐらいのためにはね。
- そうだね。あとあれだよね。
全部の仕事がそうなんだけど、より正確さとか正しさを求められる仕事なんかも結構パソコンAI系に取られるよね。
09:07
- 正しさ系ね。
- そう。だから反復もそうだけど、経理の数字関係とかさ。
数字が合ってるかってコーディングなんかもそうじゃん。コードミスがあるかないかとか、それによってすごい業務速度が変わってくるもの。
でも企画とかテストマーケティングとかもミスがあって当たり前なものとかっていうよりかは、答えが決まっているものっていうのかな。
- そうだね。答えがあるもの、出せるもの、出力できるものはそうだよね。
- そうそうそう。そういうものって置き換わりやすいよね。
- ではどういった人材になるべきなのかと、どういったキャリアを踏んでいけばいいのかっていう話をちょっとしていきたいんですけど、これねすごい朗報です、たづけさん。
- はい。
- 米コースランディング会社のマッキンゼ&カンパニー。よく聞きますよね、マッキンゼ。
- マッキンゼね。
- 7月に公表した調査があるんですけど、生成AIの普及により2030年までの米国の仕事です。これは。
- 労働時間ベースで30%が自動化される可能性があると。
- 30%。つまり、2030年までに全米で1200万人の職業転換が起きる可能性があると。
- 言ってるんですけど、じゃあどういったものがなくなってどういったものが必要とされるのかと。
- 結論から言うと、さっき言った反復業務などの雇用はなくなりますと。オフィスの業務支援とか、あとは営業職とか。
- 営業職もなくなるんだ。
- 営業職などは自動化で減る見込みですと。
- どういうこと?
- 営業職のカラーにもよるんだけどね、これって。
- 一方、高度なスキルが必要な知識労働の雇用は増えるって言ってるんだよね。
- 意外と知識労働の方がなくなるイメージない?
- ある。
- ブルーカラーの方が残るようなイメージあるじゃん。
- ある。
- 金税によると知識労働の雇用が増えるって言ってるんだけど、その中でもSTEM、頭文字取ってるんだけど、サイエンスの科学、テクニカルかな、技術、工学、数学ね。
- 科学、技術、工学、数学関連だったり、医療、法律の専門職種は生成AIで生産が高まり、仕事の量が増えるっていう分析らしいです。
- ああ、そういうことか、なるほどね。
12:00
- 生産性が増えます、いまだに需要がたくさんあります、人手が足りなせんっていう知識労働の雇用が増えるということらしいですね。
- あれだよね、なくなる仕事とかなくなる職種とかよくそういう話出るけどさ、二極化するだけな気もするなって今ちょっとふと思ったね。要はAI使える優秀な人材か優秀じゃない人材かだけになっちゃうみたいなところはあるような気が。
- ああ、なるほどね。でもね、AIが使えるか使えないかっていうのは、英語喋れるか喋れないかぐらいのレベルになるんじゃないかな。
- ああ、もう使えた当たり前で。
- そうそう、もっといくかもしれないね。算数できるかできないかみたいなそういうレベルかもしれない。
- そうね、AI使うなんて何の技術もいらないもんね、だって。だってこれやってって言うだけだもんね。
- 指示するだけ。その指示の仕方にコツがあるっていう感じだよね。
- 何をもって仕事ができるんだろうな、そうなると。
- まあでも生産性だから、今までやってきた時間、10時間かかってたのをどれだけ短くできるかみたいな話じゃない。5時間なのか3時間なのか。
- そういうことか。
- が仕事をできるっていうことになるから、その空いた時間で他のお客さんまた対応できるわけじゃん。っていう話なんじゃないかな。
- なるほどね。
- 知識労働の雇用は増えるっていうことなので、専門性を持った仕事っていうのは、生成AIじゃ大体できないんだろうなという見解です。
- まだ近い将来はね。なので専門性を磨くっていうのが、昔から変わらないけどね、手に触って言うじゃない。
- っていうのは突き詰める必要があるんじゃないかなと。
- 今話し聞いて思ったのは、逆にちょっと身構えすぎなのかなって気もしてきたな。
- 逆にね。
- 結局変わんないみたいな、一周回って。
- あーそう?
- 分かんないよ。今ふとなんかそう思ったの。結局昔から手に触って言われてるように、専門的を突き詰めて、より持ってるスキルを活用して生産性を高めて、より効率よく仕事をしていく。
- あーそうだね。
- 末近前も、もともと人が足りてないところは、生産力が上がったっていう状態で人をさらに保守するから、労働力も求められるみたいな。
- だから要するに扱える仕事量が増えて、莫大な仕事をするようになったまま、何ら変わらない日常が起こられてくるというか。
- あーなるほどね。
- もちろん多少の、「もうこの仕事無くなってるんだけど、これやってる人いないよね?」とか、「今まで何人いた?」とか、「何人くらいになってる?」っていう多少のあれはあると思うけど、
15:06
まるっと職がなくなっていくみたいなのって意外とないんじゃないかな、なんだかんだみたいな気もなんかしなくはないね。ちょっと楽観視かもしれないけど。
- 単純な繰り返し作業以外は、そんな認識でいいんじゃないかなとはちょっと思うよね。
- だってしかも単純な繰り返し作業だけしてる人ってあんまりいないと思うのよ。
- バックオフィス業務は結構いるんじゃない?
- でも何ていうのかな、いろんな業務抱えてるからさ、その仕事の中にはそういう繰り返しの単純作業しかないような業務ももちろんあれば、そうじゃない業務もあるじゃん。
だから多分その繰り返し作業の業務がAIに置き換わりました、なくなりましたってなったら、その瞬間じゃあお前とお前、クビでいいじゃんって、多分意外と単純にできなかったりするんじゃないかなみたいなさ。
- だからリスクリングっていうのがもう走りになってきて、でもそれに対応できないとついていけなくなっちゃうと思う。
- まあね、確かにね。
- 本人が。やることなくなっちゃって、窓際になって、どっか飛ばされてみたいな、そういうちょっと悲惨なことになる可能性はあるよね。
- そんな風になるのかな。
- 仕事ができないAIに奪われちゃって、AIじゃない他の仕事もいっぱいあるけどなんかできなくて、起きてからやるのと今から準備しておくのだったらもう相当差が出ると思うんだよね。
- まあね。
- また結構先だと思うの。そうなるのって。日本だとね。それこそ2030年ぐらいでだいぶガラッと変わると思う。
- うん。
- 1200万人の出境点が起きるって言われてるからね、アメリカだったら。
- なんかそんなさ、本当に超単純作業みたいなさ、絶対これAIでできるだろうみたいな仕事しかしてないやつって結構いるのかな、やっぱり世の中。
- 結構いるんじゃないかな、おそらく。
- なんか大企業にいそうだよね。
- そう、大企業とかは結構いそう。
- だからちょっとなんか俺の知らない世界なのかもしれないな。
- 個人事業主とかだとピンとこないかもしれないね。
- それもそうだし、俺が前働いてた会社もそうだし、取引して内部知ってる会社のところとかもそうだけど、もちろん単純作業してる人はいるよ。いるけど、でも絶対単純作業以外もしてるから、AIになったら単純作業がなくなって、むしろ他の仕事ができるからありがたいって思ってるような人たちしかいないから。
- なんか単純作業がなくなることで一瞬にして仕事を失っちゃうような人ってパッとイメージがつかないから、やっぱり大企業にしかいないのかな、朝から晩までひたすらデータ入力してますみたいなさ。でも今時いいのかな、そんな人。
18:03
- いや、多分中小の方がいるんじゃない?
- 中小の方がいいの?中小な人少ないじゃん。
- そんなことない。中小と大企業の差で言ったら定義の差があるかもしれないですけど。
- そういうこと?
- 世の中の大企業って1%くらいしかないからね。
- あーそういうことか。本当の上場してるのが大きいところってことか。
- いわゆる従業員もたくさんいるけど、上場しない中小企業の方がほとんどだから、世の中はね。そういった中小企業って情報出てこないじゃん。
- あーそうかそうか。それから2、300人規模くらいの会社か。
- 結構アナログでなんとかなっちゃってるみたいなところって、DXもせずしないといけないんだけどなーがずっと続いちゃって。
- あーそっかそっかそっか。
- で、本当にヤバいみたいな状況にならないと人って変わんないから、そうなってからどうしようどうしようってなって、
- あーでもこれ導入したらもう人材浮くなーっつって切られていくみたいなケースはちょっと考えられそうじゃない?
- あーなるほどなーそういうことか。
- もうその本当に、もうなんだろう、資金距離3ミリくらいにならないと。
- 焦らない。
- もうやらないみたいな。
- やらないみたいな。
- あーヤバい、本当にヤバいみたいな。
- それはあるかもしれないね、確かに。
- あと、今日2023年でしょ?まだ。
- あと6年、7年あるから、これでどれだけ準備できるかでめちゃくちゃ変わると思うよ、2030年以降。
- そうねー。
- とにかくリスキリングっすね。
- なんかさ、国がさ、リスキリングのサイトを出してるの知ってる?
- うんうんうん、出してるね。
- あれ見たんだけどさ、結構すごい、ちゃんとしてるよね。
- うん、ちゃんと補助のお金も出るしね。
- そうだし、なんか無料でさ、学習できるやつとかいっぱい載ってんのよ。
- あるあるある。
- そう、結構すごいなーと思って、あれ一回見たほうがいいね。
- やったほうがいい。
- 見たほうがいい。
- 概要欄に貼っといてよ。
- あーそうだね、確かに。
- だから30歳になって、
やっぱね、この時代の今、逆に今波が来てるから、
ここちゃんと乗っかれれば生き残っていける。
- そうだねー。
- 逆に。
- だからなんだろうなー、俺のこの前のビール作りの話じゃないけどさ、
逆にそれくらい振り切った方向転換ってのも今の時代あってるかもしれない。
要するにさ、ブルーカラーの方に逆にもう可能性を見出してる方向性なわけじゃん。
だからそのブルーカラーだけじゃなくて、
ブルーカラーをどれだけDXできるかっていうのは、
AI活用して超生産性にできるかどうかが、
今後差別化になってくるから。
- 確かに。
- もうね、活用は必須と思ったほうがいいね。
- なんかそれいいな。
AIを活用したビール作りみたいなのってなんかうまくできないのかね。
- わかんないけど、できんじゃない?
21:04
でもできる領域はたくさんあるからさ。
だってバックオフィス業務AIに全部やらせてますみたいなビール企業なかなかないと思うぜ。
- そうだね、確かに。
- それだけでめちゃくちゃ生産性上がるわけだから収益率高くなるよね。
構造的にはどの会社もそうだけど、できてない会社と同じ領域で戦ってもそういうところでできれば、
超簡単な話で、1000人でやってるような仕事を、
うち10人っすってやったらもう勝ちなのよ。
- そうね、もう人件費分だけでもガッポガッポだもんな。
- うん、うちもうちょっと安くできますみたいにもできるし。
- 確かに。
- それで勝ちだから、どれだけ生産性高めてリスキリングできるかが、
この6年の勝負なんじゃないかなと私は思っている次第です。
- なるほどな、確かに。
- じゃあたすけさんもね、今日からリスキリングしていただいたらなと思うんで。
- 何リスキリングすればいいかな?
- まずはそうだね、何が得意かなあたすけは。
やっぱりあれかな、エロを極めた方がいいんじゃない?
- どういう方向性行くんだそれ。
- この間ファンザの話されてたんで。
- いや別に俺エロが好きでファンザの話したわけじゃないから。
- そういうわけじゃない。
- じゃあやっぱりリアルにお酒作りなのかなリスキリングで言うと。
でもAIの分野じゃないからさ。
- お酒作りはリスキリングっていうか、それはそれとして。
- AI活用する分野でリスキリングって思いつかないよなあんまり。
逆逆どんな仕事でもAI活用できるんじゃね?
活用したらどうせ高められるんじゃねっていう考え方の方がいいんじゃない?
- 逆にヒラはリスキリングしたいことあるの?
- 俺?
俺そうだね、数学かな。
- リスキリングってそういうリスキリングなの?
俺のビール作りとあんまり種類変わんなくねえかそれ。
しかもヒラずっと英語やりたい英語やりたい人に、
改めてリスキリングってなったら数学なんだね。
- そうだね、英語だねどっちかって言ったら。
自分の強みと掛け算した時に何が強くなるかって話だよね。
武器なわけじゃんリスキリングってことは。
新しい武器を作ろうだから。
- 一緒に英語勉強する?
- それってなんかもったいなくない?
俺喋れんだからさ。
- いや違うんだよ、俺も英語をやりたいなって最近思ってて。
- え、なんで?
- だからビールとかウイスキーをやるってなったら、
どう考えても初手から海外目指していった方がいいでしょ。
- そうだけどさ、別にタスキ喋れる必要ないわけない?
24:02
- そうなんだよな、そうなるとリスキリングって全部そうなっていくんだよ。
うちらってさ、個人の授業やってるだけあってさ、
経営者志向にならなきゃいけないじゃん。
リスキリングリスキリングってたところで、
結局なんか全部、それ俺がやる必要ある?みたいな話で
全部片付いちゃうみたいなさ。
- そう、でもAIに関してはさ、
俺がやる必要あるをさ、AIがやってくれるわけじゃん。
そのやらせ方を覚えておいた方がさ、
人にお願いするより楽じゃね?コースって話。
- じゃあやっぱ、英語はいらないよね。
今だってスマホで喋ればフューって全部喋ってくれんじゃん。
- できる。
- 今ほら、なんだっけ、ビバン?
ビバンでさ、テレビ出てるスモーテルもやってるよね。
私はドラムですとかって、スマホで喋らして。
テレビでいいか知らねえか。
- わかんない。
- 作中そういうキャラだから、
俺もドラマみたいなのに語ってるけど、
スマホに喋りかけると、
そのスマホで翻訳して喋るみたいなキャラなのよ。
- へぇー。
- 多分、見てないからわかんないけど、多分そういうキャラなのよ。
それでテレビとか出た時とかも、バラエティとかで
トークをスマホ越しに全部やるっていう。
- そうなんだ。
- 私は今日何々を食べましたってスマホが喋るっていう。
英語もそれでいいもんね、よく考えたら。
- それで言ったら、リアルタイムじゃん、今の話で言ったら。
動画撮ったやつがさ、
完全にネイティブに翻訳されるやつ見た?
- あー、それ俺が教えたやつじゃなかったっけ?
YouTubeのやつでしょ?
- じゃないと思う。
それじゃない、それじゃない。
- え、どういうこと?
- こうやって今さ、喋ってるじゃん。
このまんまネイティブに変換して、喋ってくれるっていう。
- えー、何それ。
- 口元とかも調整して。
- あ、そうなんだ。
- あ、俺のTwitterにあるんだけど。
- あー、あれだ、Twitterで見たやつか。
見た見た見た見た。
話したね、あの映画化なんか、アニメだっけ?映画だっけ?
映画化なんかがすごいみたいなやつですよね。
- あ、違う、それともまた違うやつ。
- また違うやつ?
- また違うやつがあるんだ。
- なんかいろんなの出すぎて、すごいね。
- すごい。今俺こうやって日本語で喋ってんじゃん。
これをAIかますと、もう全部ネイティブ英語で喋ってくれるの。
- へー。
- 超すごかったよ、マジで。
- あ、そう。
- え、じゃあもう海外向けのYouTube配信とかもこれでいいじゃん、みたいな感じ。
超すごかったよ。
- へー、すごいね。
- 英語は別に喋れる必要ない。
- だからそうなるとリスキングっていうのは逆に言うか、
AIが入ってこれない領域をリスキングするのかな。
- 逆でしょ。AIを活用する方がいいんじゃないか。
- AI活用って言うけど、AIって使い手を選ばないじゃん。
誰でも使える領域まで来てるじゃん。
今はまだちょっと複雑なところあるから、
まだどういうAIがあるのかを知ってるとか、
命令の仕方がいいとかってなってくるところはあるけど、
27:01
もう多分そんな、たかがあと数ヶ月で、
それこそやって7年後なんて言ったら、
もう多分本当にバカでも使えるようなAIになってると思うのよ、絶対。
そうなったらAIの活用の部分に価値を見出すのってナンセンスじゃない?ってなるとさ、
もうAIが入ってくる領域をリスキングしちゃってて、
何も活用することがないというか、
- だって全部AIでできちゃうじゃんっていう。
- それはさすげさん、AIに対しての知識が浅いですね、まだ。
- まだ浅いですか、俺。
- それはまだ浅いですね。
誰でもバカでもできるっていう前提でしょ。
俺はね、損はならないと思ってるんですよ。
- AIは?そうなんだ。
- 結局、アイディアショーみたいなとこあるから、
知識制裁になってくると思ってるんだよね。知識労働になると思ってるんだよね、結局。
じゃあ、Aという課題に対して、
AIを使って解決してくださいってなった時に、
武器はもちろん誰でも使えるけど、
使い方によって結果が変わることってさ、いくらでもあるわけじゃん。
- それはあるね。
- 技術職なんていっぱいそうじゃん。
一つのさ、なんだっけ、トンカチの使い方で全然変わるわけじゃん。
だからこれをどれだけ使えるかで、その課題に対してどれだけ早く反応できるか。
一発きれいにできるか、みたいな話ってやってないとできないと思う。
- それってAI関係ないんじゃないって思う?
- そう、AIを使って解決をするだから、別にAIは関係ないんだけど、その使い方の脳みそだよね。
- だからそれって要は、今、
たぶん上司が部下に対して指示してることと一緒だと思うのよ。
だからなんていうのかな、AIって人の使い方というか、
うわ、これすごい言語がむずい。なんていうのかな。
だからそれはたまたまAIだけであって、
これの解決策とか、指示する内容とかっていうのは、
AIかどうか関係なく、その人がその領域のプロフェッショナルじゃないとダメというか、
うわ、これ言語がめっちゃむずい。
- 別にAIである必要ない課題もあるよねって話。
- そう、だからめちゃくちゃ100時間でも200時間でも時間かけていいんだったら、自分でやればいいし、
自分じゃなくて部下に対して指示して部下にやらせればいいし、
でも今AIがあるから、自分も部下も使わないでAIを使えば5分で解決できるよね。
でも何をすれば解決できるのかっていうのを、そもそも時間かけても自分で答えを見出せないものは指示できないじゃん。
だから要はAIがAIがじゃなくて、やっぱり普通に今の領域の仕事でトップオブトップを目指すだけが結局正解というか、
自分が1年2年かけてでも解決できるんだったら、
そうそう、自分が1年2年かけても解決できない問題ってAIに任せても解決できないんじゃないかなみたいな。
30:00
- そういうこと?
- そうそうそう。
例えばこのスマホを20万っていう価格設定で売りたいですって思ったときに、
そもそもマーケティングの知識もないし、どう売っていいかもわかんないし、
この価格設定が正しいのかもわかんないし、何もわかんない状態でAIに、
このiPhone20万で売ってって言ったとこで、売る方法教えてって言っても教えてくれないわけじゃん。
- そうだね、配送度が低いとそうなってるよね。
- だけどじゃあこれをあなた一人の力で売ってくださいってなったときに、
2年3年時間かけていろんなところ回って、いろんな戦略立てて、自分一人でやればできますっていう前提で、
それを部下を使うから短縮されるわけだし、
それをAIを活用するから人権価格でできるわけだしってなったときに、
そもそもまずiPhoneを20万で売る能力ないと話にならないじゃん。
- まあ自分のその領域によると思うよ。
- そう。
- だからたすけの言ってることはわかった。
例えば自分の仕事の領域を解像度上げて高めていく。
これも一つ絶対大事なこと。
そこに武器としてAI掛け合わせたら、より強くなれるよねっていう話だね。
- だからそこが今話してて、逆にピンとかなくなっちゃったなと思って。
AIを掛け合わせたときの掛け合わせって、
結局生産性っていうか速度感と人件費削減部分ぐらいでだけだよな。
- それが超強くない?
- それが超強いんだけど、そうするとリスキリングって何なんだろうと思って。
- リスキリングって何なんだろう。
- 今自分のやってる領域をより極めていくだけだよなっていう。
- だって今のiPhone20万円で売る話って解像度が低い前提の話じゃん、今のって。
じゃあこれ解像度高い人と低い人で解決してください、AIで。
ってなったら解像度高い方が圧倒的に速いよね、シンプルに。
だから専門領域の解像度を高めるっていうのも大事だし、
じゃあそれを部下を使うのかAIを使うのかっていう話だから。
部下使うのは今やってるでしょ。
リスキリングっていうのは自分の今の力とまた別の向きを作ろうって話だから。
それをやるのは当たり前だよね。
そこに掛け合わせて新しいことを学ぼうねって話だから。
- だからなんか部下がいて、部下を使って仕事してる人って、
もうそれをAIに置き換えるだけでより精査性が上がるからさ。
だから逆にAIに置き換わっちゃう、要するに部下の側の人がリスキリング必要ってことだよね。
つまりその人のリスキリングって、出世、部下を持つ領域に上がってこうねっていうことなのかな。
33:05
- どっちも全体に対して言ってるんだけど、リスキリングしてこうねっていうのは。
ちょっとここがぼやっとしてるから、どういう人がリスキリングをするべきなのかって話でいったら、
さっき言ったような単純な繰り返し作業をやってる人になってくるよね。
単純な繰り返し作業をやってる人って多分部下はいないよね。
- いてもそんな管理職とかそういうレベルではないじゃない。
どっちかっていうと末端の作業なわけじゃん。
こういう人がリスキリングしようねって言った時に何リスキリングしたらいいんだろうってなったら、
じゃあ辰介のさっき言った解像度をもっと専門領域を高めていこうってなっても、
単純な繰り返し作業の解像度を上げるって何よって話になっちゃうじゃん。
そもそも職を変えた方が良くないですかって話になっちゃうから。
- だから職を変えるっていう意味合いでのリスキリングになるのかなそういう人は。
- かもしれんね、そうだね。
いわゆる資格を取って転職しましょうみたいな。
- リスキリングって逆にそういうことだと思うんだよね。
今部下がいるような役職の人はリスキリングじゃなくて、より上を目指していった方がいいと思うし、
今使われてる側、一般的な平社員の人たちは、
要するに使われる側じゃない領域を目指した方が良くて、
今の会社で出世できないんだったら、別のところを学び直して転職した方がいいよっていうリスキリングな。
今話してて、ボヤっと喋ってたけど、そういうことなんじゃねえかなって気がしてきちゃったな。
- じゃあ、転職のためのリスキリングという前提になるって感じだね。
もしくは配置転換をしてるわけじゃん、このアメリカ企業ってとこも大きいとこは。
でもこれは、そもそもIBMに入ってるぐらい優秀っていう前提はあるかもしれないな、アメリカの方は。
- そうだね。私、社内転職みたいなもんだから、同じだもんだよね。
要するに今まで経理でずっとデータ入力してた人が、今から採用活動を始めようと思ったら、転職して人事の採用に行く。
人事部に行くっていうのと、社内で人事部に移るのと、やろうとしたことは変わんないじゃん。
- そうだね、変わんないね。
- だからやっぱりほぼ転職に近いよね。
- そうだね。
- でも今までの転職は、多分A社の経理からB社の経理に転職するが転職じゃん。
でもそうじゃないから、新しい畑に行くわけだから。
あとは、今後どういう職が需要があるのかって話したら、さっき言ったように知識労働。
特に専門領域、高度なスキルな知識労働。だからここをリスキリングした方がいいんじゃない?
36:02
- っていうことだね。
- 科学とか技術とか工学、数学、医療、法律。
- いや、今からうちらでそこやるのは無理だよな。弁護士目指すか、これから。
- 今からそれやるのはちょっと遅いような気するよね。
- うん。
- 確かにね。
- 私なんか、今うちらがこうやって喋ってても、まだAIが来た時の自分の立ち位置とか、
ここがダメなんだろうなとか、ここをリスキリングしなきゃいけないんだろうなっていうのが、まだまだぼやけてるし、
喋りながら、えってことはこういうことなのかなって、やっぱり気づいちゃうところもあるし。
- そうだね。俺たちの解像度が低いね。
- 低い。まだ何か勘違いしてる部分ありそうな気がするし。
- そうだね。だからちょっとリスキリング界っていうのを設けようかなと思って。
- うん。
- 俺たちはいったい何を学べばいいのか。
- 確かに。それは大事だね。
- 今後ちょっともうちょっとね、深い話をしたいですね、ここは。
- したいね。
- まだ20分で終わるつもりか、もう最後白熱しちゃって、もう40分近く、35分くらいになってるからね。
- ごめん、後半になんか俺がちょっと急になんか引っかかっちゃってさ。
- 熱がね。
- 熱が。
- これがね、ポップキャスの良さなのかもしれない。
- いや、そうね。確かに。
- ちょっともうちょっと深めたいね。
- うん。深めたい。
- リスキリング界ちょっとまた持ってきますわ。
- ですね。
- じゃあ今日はね、そんな感じでここまで聞いてくれた方いるのかな、分かんないけどありがとうございました。聞いてくださいね。
- でも後半が熱いから後半が重要ですよ。
- 誰も伝わんないんだよ、これ聞いてなかったら。
- はい。
- はい、ありがとうございました。
- はい、ありがとうございました。
最後までお聞きいただきありがとうございました。
この番組は毎週月曜日から土曜日、お昼の12時に配信しています。
コンセプトはビジネスをテーマに、幼馴染の2人が1年間の視聴回数を競い合うビジネストークバトル番組です。
敗者は勝者に5万円を支払い、勝者はその5万円を使い、年末の競馬で100万円を目指します。
面白かったエピソードはぜひXで拡散してください。
今日のエピソードが勉強になったな、よかったなと思ってくださいましたら、登録やレビューなどお願いします。
番組へのお便りは概要欄に記載のお便りフォームからお待ちしております。
それではまた次回お会いしましょう。さようなら。
