『AI時代のキャリア生存戦略』の書評とサクッと要約｜テクノ失業の波に抵抗する3つの戦略

『AI時代のキャリア生存戦略』は、わたしのMBA同級生のくらっしー（倉嶌さん）の本。なんだかんだ大学院では、1科目しか同じ時間を過ごしていなかったかもしれないけど、いろんな場面で登壇している機会もあったし、SNSでの発信も多いので活躍されてる感は、すごく伝わってましたね～

書籍も出版したという情報はキャッチしてましたが、私自ら課したAmazonほしい物リストの課題図書が詰まっており、手に取れずにいました。

「出版」というのは、個人のIPOのようなものだと誰かが言っていました。（誰かはホントに忘れましたが、わかりやすい表現）。著者自身の一定のニーズであったり、あるいは時流に合ったニーズのあるテーマでそれを分かりやすく解説できないとできない

しかも、NewsPicksのNewSchoolの流れで、次世代ビジネス書著者発掘プロジェクトからの主催者・干場さん（ディスカヴァー・トゥエンティワンの創業社長）に選ばれて出版というわけですから、華々しい。

定期的な散歩コース、六本木の書店に行ってみると、なんと平積みになっている。転職、起業、キャリアといったコーナーにあります。

テーマはAI時代のキャリア。

せまりくるAIの進化は多くの人に失業をもたらすかもしれない、なので、ただしく理解してしっかりとキャリア戦略を考えていこう、というものです。キャリアの話でもあり、その手前にそもそもAIとは何かということがわかりやすく解説されています。

リンダ・グラッドンの『LIFE SHIFT』では、人は100年生きるし、社会や技術の変化がこれまで以上に早まっているので、「教育・仕事・引退」の3ステージモデルでは人生が成り立たないので、マルチステージの人生を歩むべく、1つの仕事ではなく複数のキャリアを想定しながら人生戦略を立てようとありました。本書では、これからAIによってもたらされるであろう「テクノ失業」に言及し、その解決方法となるキャリア戦略を提案しています。

テクノ失業というのは、例えば蒸気機関による機械化がもたらしたような、これまで人がやる仕事だったものが技術に取って替わられるというもの。AIもいろんなところで失業をもたらすと散々な言われようです。

でも実際のところ、すべてがAIに置き換わるのかというと、そんなことはない。AIに置き換わことが容易い仕事と、一部だけ替わられるものなど、さまざまあり、それが正体不明のものではなく、AIによるテクノ失業の波も、ロジックさえ理解していれば対策の立てようはあるというのが『AI時代のキャリア生存戦略』。

読んでみて、とにかく準備と行動だよなーとは思うものの、腰が重い私。
最近、『嫌われる勇気』を今さらながらに読んだのですが、そこには「多少の不満はあれど、このままのわたしでいるほうが楽であり、安心」という言葉が。まさにそうだなという感覚…これはまずい。そのときが来たら波に飲まれる…

とはいえ、今の仕事をしながら新しい領域に踏み込むことはできますからね。ビジネススクールに行っただけでも道が開けた気はしていますが、スキルとしてというよりはネットワークや知識の広がり。異なるスキルを獲得するために、プログラミングかデザインなんですよねー…

Amazon.co.jp

amzn.to

本の概要と要約

著者の課題
新技術の進歩によるテクノ失業の波に対抗するための、的確な理解と戦略を持って行動に移せている人がとても少ない。

解決方法
トランプのマジックの種がロジックとして理解できるときのように、AIによるテクノ失業もロジックで理解することで身を守る。退避戦略、防御戦略、波乗り戦略の3つの生存戦略をキャリアに重ねて未来を再構築する。

内容
・AIの波、テクノ失業がやってくる
・どうやってテクノ失業の波から身を守るのか？
　ー風刺画から3つの生存戦略が浮かび上がる
　①退避戦略（高台へ逃げる）
　②防御戦略（防波堤を築く）
　③波乗り戦略（時流に乗る）
・テクノ失業は初めてじゃない
　①機械化
　　ー機械化により職を失う恐怖からラッダイト運動（機械を壊す）が起きた
　②電気
　　ー点灯夫という500年続いた安定職が消えた
　③情報技術
　　ーPC、ネット
　④AI
　　ー自動化…？
　　ーそもそもAIってなんだ？定義は1つじゃない
・テクノロジーの進歩で失業しても新しい職業ができるから安心か？
　ー新しくできた職にはそのスキルを持った人を雇えばいい
　ー失業した人が同じ会社でそのままその職にスライドできる可能性は低い
・マジックをロジックだと理解し、戦略をたてて未来を再構築する
・3つのキャリア生存戦略
　①低スキル型向け
　　ーマニュアル型、緻密なことをやり続けることができる
　　ー受付、教師、税理士、銀行業務、パラリーガル
　　ーAIによる代替リスク高い
　　ー「退避戦略」が推奨される
　　ー人間がやることに価値があるもの、コストが高いものなど代替されにくい職がある
　②中スキル型向け
　　ー不定型で1つの仕事をする、いわゆる一般的なビジネスマン
　　ー企画、営業、デザイナー、エンジニア…
　　ー直ちにAIに代替されないが、一部のコア業務が代替され、やりがいを失う可能性がある
　　ー「防御戦略」が推奨される
　　ーBTC（Businness,Technology,Creative）を越境してマルチスキルの獲得を目指す
　③高スキル型向け
　　ーすでにマルチスキルをもって働いている人
　　ー起業家、小規模な企業の経営陣
　　ー次世代の力を手に入れる
　　ー「波乗り戦略」が推奨される
　　ーBTC+AI、AIはまず回帰分析から

本の解説と感想

テクノ失業がやってくる

テクノ失業というのは、現在進行形のAIを含めると、これまで4回もあったらしい。

1. 蒸気機関による失業（第1次産業革命）
2. 電気による失業（第2次産業革命）
3. 情報技術による失業（第3次産業革命）
4. AIによる失業

第1次産業革命と呼ばれる蒸気機関によるテクノ失業では、労働者が機械を破壊する運動（ラッダイト運動）まで発生してます。世界史でみましたね。

印象的だったのは、電気によって、それまで何百年と存在してスキルもそれなりに必要で安定した職だった点灯夫という職業がなくなったというくだり。ガス灯だった街頭の灯油に火をともすという職業についていた人が、単に仕事が失われただけではなく、スイッチ一つで子どもでも簡単に役割を果たせてしまう状態になり、プライドも傷ついたであろうこと。

いま、精緻さを求められるマニュアル型の職に就いている人は、AI・自動化により自分の職がなくなってしまうという脅威と隣り合わせにいます。自分が貢献しているという感覚があったものが、代替品に取って代わられてしまうかも…。これはビジネスでも同じ。環境が変化すると、これまでの提供していた価値に価値がなくなってしまうかもしれない。

それでも突然にガラッと変わるわけではないというのがミソではないでしょうか。昨今、テクノロジーの進化はとんでもなく速いのですが、一斉に切り替わるわけではありません。大きな変化のようで細かい変化の断続もあったりします。

AIによって替わられる仕事は間違いなくあるので、テクノ失業は発生するのですが、その傾向や特性、兆候にアンテナを張っておけば、持続的に職に就いていられるはず。

AIとは何か

MagicをLogicとして理解しておくことが重要だ。そうすることで、実力以上に付加価値が付き、過大評価されている AI の力を見定めることができるようになる

『AI時代のキャリア生存戦略』p50

「AIとは何か」という問いに対して、どのように回答しますか？
本書にエクササイズ的な内容がたまに入っているのですが、「自分なりのAI とは何か、自分なりの定義を書いてみよう」というものに、なかなか答えることができませんでした。

「ほら、なんかデータを渡せば勝手に考えてやってくれるんじゃないの？」的なレベル…

AIのレベル

AIについては、東大の松尾豊教授が4つのレベルで分けているそうです。

Level1：シンプルな制御プログラム
エアコンの自動空調とかがそれで、小中学生にも十分書くことができるレベルのプログラム。

Level2：古典的な人工知能
AppleのSiriのように、あらかじめ用意されているいくつかのアウトプットから最適な応答を返してくれるもの。これがレベル2なのか。なんか常に成長してる気がしているけど、この範疇なんですね。

Level3：機械学習を取り入れた人工知能
Amazon の商品レコメンドなどだそうです。閲覧履歴や購買履歴などを学習して、閲覧者の趣味嗜好を分析してアイテムをレコメンドしてくれるもの。

Level4：ディープラーニングを取り入れた人工知能
Google の猫が例として挙げられてました。馴染みがないので分かりにくかったのですが、「人が教えることなく、AIが自発的に猫を認識することに成功」というのが何やらすごいらしい。つまりLevel3までのAIは、人間のサポートがないと成長できないものということですね。AI が自律的に成長できるものがLevel4だという。

AIの得意と苦手

ここから、キャリア戦略に大事な話になってきます。AIの得意と苦手を押さえれば、戦い方が見えてきます。まずはAIが得意な領域から。

• 正確かつ大量の記憶を必要とする領域
• 瞬時にたくさんの判断をする必要のある領域
• 大量データの共通点相違を見つけ出す領域

なるほど、イメージと合っている。人は情報を正しく大量に保管することはできません。忘れるのが人間の能力でもありますかね…（なんとなく、無限に記憶する人を描いた、ボルヘスの『記憶の人、フネス』という作品を思い出しました。すべてを記憶してしまうので孤独になってしまうという）

また、人間目は2つで焦点は一つ。本を読むときも、一度に入る文字量はごく限られているので時間がかかるし、疲労するし飽きる。先入観があると見過ごしてしまうこともある。

こういった得意な領域は任せてしまったほうがいいんでしょうね。
逆に苦手なことはなんなのでしょうか。

• 文脈から言葉の意図を解釈する必要のある領域
• 将来性の考慮や倫理観を伴う領域
• AI 開発時に材料となるデータが少ない領域
• 前例のない創造的な作業や発想の必要な領域

これも想像通り。でもやはりまとめられるとわかりやすい。

なかでも「AI 開発時に材料となるデータが少ない領域」は頷きがありますが、悩ましいところでもあります。繰り返しだし自動化できるような気がするんだけど…という作業も、実は実際データが少なかったり、イレギュラーが多くて全然対応できないことが…実感としてある。

空気を読むことはできないし、データがないことは正しく判断できない。

3つのキャリア生存戦略

テクノロジーの進化は失業も生むけど、新しい雇用も生み出す、という論調が多いですよね。なんですが、同じ会社でその新しい職種に就くことができるのか…というと、実はかなり怪しいんじゃない？と懐疑的な意見を投げかけているのが倉嶌さん。

じゃあ、どうすればいいんですか！

低スキル型職業向け「退避戦略」

低スキル型というのは、マニュアル通りに精緻に業務ができる人たち。低スキル、というと語弊がありそうですが、定型がある仕事についている人を想像してください。入力作業、教師、税理士、パラリーガルまで幅広く存在します。

これらの職業はすでに定型があり、繰り返し行われているためデータもあるため、AIに機械化される危険性が高いです。

整理された業務を確実にこなせる優れた能力を持っているので、AIに淘汰されにくい別の低スキル型職業への転職に退避する戦略が推奨されています。

例えば、人がやることに意味がある仕事というのがあります。美容師とかはコミュニケーション需要があるし、ちょっとした空気を読むことも求められます。セラピストなど対話なんぼという職業も当てはまります。また、AIにできるけど大きなコストがかかるような仕事はすぐには代替されないので、それも一つの手段です。

中スキル型職業向け「防御戦略」

中スキル型というのは、一般的なビジネスパーソンを指すそうです。例えば、営業、エンジニア、デザイナーなど非マニュアル業務を専門的に行う人です。

これらの職は、その全てがこの10～20年でAI化される可能性は低いものの、一部がAI化される可能性が高いのだとか。身近にもそうなっている部分は実はありますよね。いままでめっちゃ分析して出していたものが、ツールを使えばペロっと出てくるなんてことも…

こうした人たちへは、「デザインがわかるエンジニア」「テクノロジーもわかる戦略コンサル」といった複数領域を横断した人材を目指す、AIでは替えの利かない「防御戦略」を推奨しています。

AIは1つの分野に特化していて「深化」させていくのは得意だけど、「探索」して広げて横断することは難しいそうです。ということはイノベーション（新結合）を起こせるのは必然的にAIではなく人間ということですね。

「複数領域」の考え方としては、大きくはBTCという3つの分野で整理されています。

• Businness（事業）
• Technology（技術）
• Creative（デザイン・アート）

私はビジネス特化なんですよねー。確かにテクノロジーとクリエイティブを身につけたらもっと行ける気がする…　ビジネススクールの同級生にはエンジニアやデザイナーもいたけど、その人たちはホントに新しい武器を手に入れている印象をすごく受けます。

3つもっていたら、こんなサービスあったらいいな…が時間はかかれども一人でできちゃうところがすごい。

高スキル型職業向け「波乗り戦略」

高スキル型というのは、すでにマルチスキルで仕事を行っている人。中スキル型で目指す複数領域の人材ということですね。なんとすでに防御できているじゃないか…。自然にできている人もいて、例えば小規模な会社の経営陣は、なんでも自分でやらなければならないので、企画も、プロダクト開発も、資本政策も…なんてマルチスキルを自然に身につけてしまう。

この人たちへは、情報の感度も高く、新しいことを試すことに心理的ハードルがなく、AIの波が来るのであればAIを利用していく「波乗り戦略」が推奨されています。

すでにBTCの2つ以上の領域に踏み入れているので、ここにAIを追加していくということですね。

AIに手を突っ込むのはなかなか厳しさがありそう…と思うのですが、AIの原型になるのは回帰分析なのだそうです。

なんと、回帰分析ならすぐにできるじゃないか。というか使っている。私もすでにAIに片足突っ込んでいました。確かに予測モデルを作ることだからLevel３のAIが作れるということなのか。

まとめ

AIという言葉自体は一般化されているものの、AIを使うということ自体はどこまでできているんだろう。AIとは言ってるけどそれってただの統計じゃないのか？とか思ったりすることもあるけど、まずAIに明確な定義がなく、レベルで区分けして語られているものでもあるということが収穫。

ふわっとしているAIの概念が一気に固まりました。そしてAIの得意と苦手を分解されてい解説していたので、どのように付き合っていくのがよいか方向性が見えた気がします。

倉嶌さんも最後のほうに書いていたけど、「踊らされるな自ら踊れ」っていうのはその通りですねー。精進します！

本の目次

• はじめに 「魔法の時代」と「魔法への対抗策」
  • なぜいま、将来のキャリア戦略を考え直すべきなのか？
  • 4つの未来
  • 究極の不確実性の中での生存戦略
  • 未来を再構築する3つのキャリア戦略
  • 「インプット」より「アウトプット」が未来を再構築する鍵
• 第1章 「テクノ失業」の波と3つの生存戦略
  • 本章の流れ
  • キャリア戦略の練り直しの必要性
    • これが初めてではない…これまでに起きたテクノ失業
      • 街に街灯が普及したことで失業した人たち
      • 400年続いた「家の中」の仕事も……
      • 機械化への猛反発「ラッダイト運動」
      • テクノロジーは、それまでの職業消し去ると同時に、新しい職業を生む
  • AI の普及で職業がなくなっても、新しい職業が誕生するから心配ない？
  • AIの得意なこと、苦手なこと
    • MagicからLogicへ
    • そもそも AI とは何か？『テルマエロマエ II 』で考える AI の定義
    • AI の4つのレベル
      • レベル1 シンプルな制御プログラム
      • レベル2 古典的な人工知能
      • レベル3 機械学習を取り入れた人工知能
      • レベル4 ディープラーニングを取り入れた人工知能
    • AI の得意な領域とは
      • ①正確かつ大量の記憶を必要とする領域
      • ②瞬時にたくさんの判断をする必要のある領域
      • ③大量データの共通点・差異を見つけ出す領域
    • AI の苦手な領域とは
      • ①文脈から言葉の意図を解釈する必要のある領域
      • ②将来性の考慮や倫理感を伴う領域
      • ③AI 開発時に材料となるデータが少ない領域
      • ④前例のない創造的な作業や発想の必要な領域
  • 低・中・高スキルの職業分類と3つの生存戦略
    • 低スキル向け戦略 脱人間化しづらい仕事へ転職する「退避戦略」
      • 「低スキル型」に該当する人の特徴
      • 「低スキル型」に推奨される戦略
    • 中スキル向け戦略 マルチナな職能で自分の市場価値を上げる「防御戦略」
      • 「中スキル型」に該当する人の特徴
      • 「中スキル型」に推奨される戦略
    • 高スキル向け戦略 AI の力を味方にする「波乗り戦略」
      • 「高スキル型」に該当する人の特徴
      • 「高スキル型」に推奨される戦略
  • 第1章のまとめ
• 第2章 戦略1 安全な職に逃げる 高台に逃げる退避戦略
  • 、本章の流れ
  • 、低スキル型職業の現状と退避戦略
    • .マニュアル化しやすいスキルは特化型 AI を開発しやすい
    • .退避戦略の必要性
    • .AI がだいたいしづらい職業の例とその理由
      • ①アロマセラピスト・整体師・マッサージ師
      • ②フォトグラファー
      • ③メイクアップアーティスト・美容師・ネイルアーティスト
      • ④料理人
  • どうやって、AIが代替しづらい職業を選んだらいいのか?
    • 先行事例を調べてみる
      • 趣味の写真を活かす
      • 寿司職人から海外進出
      • 『Dark Horse』での事例
    • 「好き」を突き詰める
    • AI に代替されやすい職業のレッドリスト25選
    • AI に代替されにくい職業のブルーリスト25選
    • 危険度の選択ワーク︰「小学生が就きたい職業ランキング」
    • 低スキル型の注目トピック Teslaの人型 AI「TeslaBot」
      • TeslaとSpaceXのシナジー
      • TeslaBotは、火星移住時代の労働力！？
      • 全てのマニュアル型業務を人型 AI が担う日
  • 第2章のまとめ
• 第3章 戦略2 複数領域を横断する 防波堤を築く防御戦略
  • 本章の流れ
  • 中スキル型職業の現状と防波堤戦略
    • 経験がモノをいう専門職なら安泰か？
    • 防御戦略の必要性
    • 複数領域に越境したキャリア戦略が今の AI に負けない理由
    • 「知の深化」と「知の探索」
    • 「イノベーション」と「インベンションの」違いと共通点
  • どのように、越境し、横断していけばいいのか?
    • 先行事例を調べ、分析する
      • マイクロソフトCTOから世界中のシェフに影響を与える料理人に
      • MBA スクールをきっかけに
    • BTCの越境法
      • 専門の教育機会に通う
      • 月収はサラリーマン時代の数倍に。越境戦略、筆者の場合
    • お推めの書籍・サービス
      • ビジネス領域の進出向け
      • テクノロジー領域の進出向け
  • クリエイティブ領域への進出へ向け
  • 第3章のまとめ
• 第4章 戦略3 AIを味方につける 時流に乗る、波乗り戦略
  • 本章の流れ
  • 高スキル型職業の現状と波乗り戦略
    • .波乗り戦略の先行事例
      • ソフトウェアエンジニアがキュウリ農家を継いだら
      • AI で来客を予測し売上を5倍にした老舗食堂
      • 自作の強敵 AI を相手に日々鍛錬する藤井聡太
    • .波乗り戦略の必要性
  • AIを活かす3つの型と重要な倫理観
    • .AI を活かす3つの型
      • ①T型　自分のやりたいこと・やっていることを AI にサポートさせる
      • ②逆T型　AI にほとんどの仕事を任せ、ときどきAI のサポートをする
      • ③I型　完全に AI が自律的に仕事を回せるようにする
    • .筋のいい活かし方と倫理観の重要性
      • AI で誰かの職を奪うのではなく、新しい価値を生み出す
      • Do the right Things それは本当に作っていいのか？
  • 意外と簡単! ? AIの原理を理解する
    • AI の仕組みを理解するための「回帰分析」
    • 回帰分析は、ディープラーニングの原理にも
      • ステップ1
      • ステップ2
      • AI の「学習」の原理
    • Custom VISION でお試し AI
  • どんなAIを創るか? 企画のゴールデンサークル
    • Apple成功のゴールデンルール
    • WHYから始めよう
    • ディープ・バリューチェーンを使った事業立案ワーク
    • 推奨の書籍や検定・サービスと考え方
  • 第4章のまとめ
• 第5章 AI時代の情報収集術 変化の激しい時代のあるべき生き方
  • 進化は予想外の方向と速度で進む
  • アンテナを高くする必要性
  • NEWS Picks での情報収集法
  • Google 検索での収集
  • 「ハーバード・ビジネス・レビュー」 と 「MIT テクノロジーレビュー」での収集
  • 環世界を念頭に、情報を選別することの重要性
  • 第5章のまとめ
• 終わりに 良くも悪くも進むテクノロジーの進化
  • 建築家ル=コルビジェと起業家スティーブ=ジョブズ
  • コンヴィヴィアルな世界
  • 踊らされるな、自らを取れ