鈴木貴博のレビュー一覧
-
Posted by ブクログ
近い未来、AIとロボットに人間の仕事が奪われることを経営戦略コンサルタントの視点から警鐘を鳴らしています。
面白い点を2点挙げます。
「2025年ドライバーの仕事がなくなる」などの予想を年表で描いており、興味がそそられました。
実際に年表に書かれている通りになるかという点については十分な根拠がなかったので感覚的に著者の予想より進展は遅くなるのではないかと感じました。しかし、遠からずその未来は訪れるという確信も同時に得ました。
そして仕事がなくなる事態の解決策としてAI/ロボットに給料を払うという素人には思いもよらない斬新な提案がされている点です。
著者の考える通りにいけば画期的な問題の解決策となるでしょう。ただし、世界中の国がそのルールに従うという前提条件があり、現実的ではないように思われました。 -
Posted by ブクログ
私の仕事はバス・タクシーのドライバーの採用をしているのだが、人手不足でなかなか思うようにならない。
しかし10年もすれば、自動運転車で大量失業者がでるという。私も自動運転車でいずれドライバーと言う職業が無くなるとは思っているが、ステークホルダーや法整備の問題で30年は難しいのではと、懐疑的ではある。
それよりもAIにより、頭を使う仕事が無くなるとは。確かに最も難解なゲームと言われる囲碁ですらAIに世界トップ棋士が勝てなくなっているし、ローソンではAIで店舗開発をするという記事を見かけた。
私は既に第一線から退いているので、仕事を奪われる心配はないが、娘達はこれからどうするのだろうか、と言う不安に駆られた。またこれ以上貧富の格差が拡がらないようにしなくてはいけない。 -
-
Posted by ブクログ
ネタバレ本日の書評は「仕事消滅」鈴木貴博著。著者はバリバリの経営コンサルタントである。
本書はロボットやAIの発達によって、いかに人間（特に日本人）がどれだけ影響を受けるか著わした書籍である。
まず、AIとロボットの進化によるテクノロジー失業が起こす経済への影響を「シンギュラリティのパラドックス」と呼ぶ現象があることを指摘する。
つまり、AIとロボットの進化により、人が失業するのだ。
かみ砕いていうと、国の中に収入が得られない人、収入が減る人の数が大幅に増え、デフレが起こって大不況になるという、いわゆるディストピア（破滅的な未来）をもたらすのだ。
それとは対照に、完全に人間と同じかそれ以上の能力を持ったロボットが出現し、ひとりひとりの人間の仕事を肩代わりして、世の中は今まで通り問題なく回っていく。その結果、GDPも減らない。
本書の目的は、このパラドックス（矛盾）を解説することで、人間の未来を経済学的観点から答えを示すことをゴールとする。
近未来に最初にやってくる仕事消滅の危機は2025年前後、日本内で123万人いるドライバーの大量失業危機だ。その引き金は自動運転車である。
自動運転は危ないという人があるが、実際は逆だ。人間の運転の方がはるかに不注意による失敗が多い。
なぜなら、自動運転の技術が発展すれば、必ず事故は減る。自動運転車もまれに自己を起こすかもしれないが、2025年の世界では人間の運転の方がずっと危ないのだ。その結果、世界中で交通事故は過去のものとなる。
一般市民にとっては素晴らしい未来だ。たとえば家族の中でドライバー役を担当する人間は、休日に長時間の運転で疲れることもなくなる。
週末にショッピングモールで、駐車スペースが見つからないときも、いらいらする必要はない。止める場所がなければ車を降りて、無人の車に周辺をぐるぐる走らせて、買い物が終わりかけたころに、戻ってくるような指示を出せば駐車場は必要ない。
このような未来が2025年以降に間違いなくやってくる、と著者は断じる。
また、それが意味することは、同じ時期、ないしはそれから10年ぐらいの時差で、ドライバーの仕事は世界から無くなってしまうということだ。
すくなくとも、タクシー運転手と長距離ドライバーの仕事は確実に無くなると著者はいう。
この労働力人口だけで日本では123万人の失業に相当する。だから自動運転車が実用化された段階で、かならずドライバーの失業が社会問題になるはずだと著者は予測する。
「とはいえドライバーをかならず運転席に座らせるように、官僚や政治家が法律を作るから大丈夫じゃないの？」
それはいいアイデアかもしれない。ただし、筆者がトラック会社の経営者だったら、法律を順守して運転席には時給の安いフリーターを乗せておくという。それで法的には問題ないと筆者は喝破する。
さて、話は変わるが、2016年8月に発売された国産初の自動操縦機能を備えた日産セレナは自動運転レベル2と定義され、ドライバーがハンドルに手を添えれば、あとは自動運転が実現されるが、事故を起こした場合はドライバーの責任となっている。
完全な自動運転車はレベル5と定義されており、日本政府はその前段階のレベル3の自動運転車の実用化を2020年に目標設定している。レベル3とは、加速、操舵、制動の基本運転をすべてシステムが行う一方で、緊急時の対応責任はドライバーが担うというレベルである。しかしこれでは、まだまだ役不足だ。
一方、グーグル社が開発中の自動運転車は「AIを搭載したロボット」である。つまり、AIが進化し結果、それらのカメラやセンサーから入ってくる情報を認識し分析する能力が人間レベルに高まってきたということだ。
そもそも画像処理という分野はコンピューター処理としては、最も大量の情報処理能力を必要とする。人間の脳はその点で非常に高性能にできていて、目から入ってくる画像処理をリアルタイムで分析し、隣のレーンの車がこちらのレーンに車線変更しようとしているとか、対向車が道を横切るために提起しているとか、状況を把握しながら運転している。
ディープラーニング（コンピューターが自力で事理を弁識する能力）をするようになったAIは上記のような、人間と同様の判断能力を学習で身につけることができるようになる。
一方で古いAIは危険だった。日本では2013年にブレーキアシスト機能を導入した乗用車が体験試乗会で事故を起こしたことがある。当時、その車の自動ブレーキは時速30キロ以上出している通常走行時には作動しないように、人間のエンジニアによってプログラミングされていた。
つまりその車は、街中を低速で運転しているときにふいに目の前に子供が飛び出した場合はブレーキが作動するが、道路を普通に運転しているときに、不意に前の車が事故を起こして止まった場合はブレーキが作動せずに、事故車に突っ込む設計になっていたわけだ。
これは当時の車がまだラーニングができないAIを搭載していたから起きた話である。今後進化していく自動運転車は、人間がルールをプログラミングするのではなく、自力で運転とはどのような行為なのか学んでいくことになるはずだ。
そうなれば、人間のような運転能力を獲得し、不注意な人間とは違う「安全な運転」を機械がこなせるようになるだろう。
したがって、上記のようなAIによって自動運転車が誕生すれば、当然ドライバーの失業問題が起こる。それを解決するため、筆者は「ロボット経済三原則」を提唱する。
原則１：すべてのAI/ロボットの利用権を国有化する
原則２：AI/ロボットの産業利用に対しては、その働きが人間何人分か計測し、その仕事に応じた賃金を国に支払う。（後略）
原則3：AI/ロボットに支払われた給料はそのまま国民に配分する
つまり、ロボット（＋AI）問題の本質は、「人間の競争相手になるAIとロボットが圧倒的に低いコストだから、人間の仕事を奪ってしまう」点にあるからだ。
そして、大規模に起きるであろう仕事消滅の失業対策として、ロボットの所有権は企業が持っていても利用権は国が持つ形にしておく。ロボットが人間の代わりに働いたら企業は国に対して、人間と同じように給料（利用料）を支払うようにするのだ。
コストが変わらなければ人類とロボットが職場で共存できるようになる。分かりやすく言えば手塚治虫の「鉄腕アトム」のような、ロボットと人類が共存するユートピア社会が訪れる。
そしてコストが変わらないのであれば、企業はロボットを主に人手不足の職場で雇用するようになる。
つまり、AIやロボットが人間よりも労働力が劇的に安くて人間の仕事を奪ってしますから、人類の未来は失業があふれ経済が縮小したディストピアになってしまうのだ。そうではなく、ロボットが人間の代わりに働いてくれる未来にしてしまえば、人類とロボットが経済的にも共存できるものである。
ここで重要なことは、企業がロボットに支払った給料は、ロボット経済三原則に従って国民に等しく配分することだ。これが真の意味での国民のベーシック・インカムになる。
2025年の自動運転車の登場による最初の大失業のときにはまだ小さな財源だが、2030年、2040年とシンギュラリティの日が近づいて、AIだけでなくロボットの性能が人類の能力を凌駕するようになった場合に、どんどん財源が拡大する。そして再配分される富が年々大きくなるから、それによって経済は縮小することもなくなる。
そのような世界は、人間は誰も働かなくなって今ある仕事はみんなAIやロボットが肩代わりしてくれるような時代が来たとする。それでも企業はロボットの仕事分の給料を払い、そのお金は国民に配分される。マクロ経済のGDPを計算すれば、そうなってもGDPは今と変わらない。
つまり最後には人類は誰も働かなくても経済はきちんとまわる、ある意味でのユートピアが出現するのだ。
と本書を自動運転車の観点からかいつまんで紹介したが、なにせ紙幅の都合上、つぎはぎになっていることをお断りしたい。バリバリのコンサルタントの先生よる精緻な「仕事消滅論」を欲している方はぜひ本書を手に取って欲しい。 -
Posted by ブクログ
仕事が消滅する順番
「足」（運転手）→「脳」（学者・コンサル）→「腕」（医者）→「顔・表情」（心理カウンセラー・作家）→「手の指」（ケーキ・すし職人）
マイクロソフトのプロジェクト：レンブラントの模倣→芸術家・学芸員も不要
管理職の仕事は、能力の評価や経営判断力でなく、ただメンバーの共感を得る演技力になる。
生計が成り立つのは、若くて力仕事の人のみ
馬が減ったように、癒しペットとしての犬や猫も減る
「ロボット経済三原則」
1.すべてのAIやロボットは国有化
2.AI・ロボットの産業利用は、人間何人分かの働きに換算して国に賃金を支払う（自動車の免許と同じ）。家庭利用・私的利用は賃金支払いなし
3.AI・ロボットに支払われた給料は、国民に還元すべき
ロボットの賃金は最低賃金よりも高くする→人間がやりたがらない仕事はロボットに任せられる。賃金を、人間≫ロボットにすると破滅的な未来に。
結論の「働かなくてよくなった人類は趣味人になる」には、すごく違和感。
芸術家すらも消滅する -
-
-
-
Posted by ブクログ
ネタバレソニー
2016/3 決算 ３年ぶり黒字
稼ぎ頭は、デバイス部門
→画像センサーはシェア４割でトップ、スマホにも使われている
→今後、デバイス部門への５１００億円の設備投資をする
-------------------------------
【人】イーロン・マスク
・天才実業家
・テスラモーターズで電気自動車に参入（東芝の半額の値段）
・つぎつぎと大きなベンチャー企業を設立
・「スーパーハードに働け」
→ひとつの専門性を身に付けるのに１万時間必要→５年間
・「リスクを負え」
→年を取るごとに、責任や義務が増えていく、難しいことに取り組むことはより困難になる。
だから、今リスクを取って欲しい
-------------------------------
日産の中国での利益は約２割
→今や生命線
-------------------------------
ファナック
・スマートフォンの金属ケース加工に使うロボドリルを作っている
-------------------------------
２０３０年までに、CO2２６％削減
→原発再稼動が不可避に
-------------------------------
シルバー民主主義
→高齢者にとってよい政策を掲げる政党が有利になること
選挙年齢の引き下げ（１８歳）はこれに一石を投じるか
→→１８歳からになることで全人口の８３％が選挙権を持つ -
-
-
Posted by ブクログ
『戦略思考トレーニング』の第三弾。
今回は、柔らか頭を作るためのトレーニングに主眼を置いて構成されている内容です。
右脳（発想）と左脳（論理）のどちらをベースに戦略思考をしているのか。
自分は間違いなく左脳ベースです。
が、今回、第三弾を読み進めてみて、左脳も十分には使えてないんじゃないか、と気づきました。
まず、「戦略思考」する場合、右脳の発想力を生かして、誰もが考えつかないようなアイデアをひらめくことが重要です。
自分は右脳に苦手意識があったので、これまでの第一弾、第二弾を読み進めながら、いろんな視点から物事を想像することはできるようになってきたと思ってます。
（いいアイデアをひらめくかどうかは別にしてｗ）
ここで、さらに左脳で問題やアイデアを分解・整理して、答えに行きつきやすくする（言い換えると、失敗するリスクを小さくする）べきなんですが、これが全然・・・。
絞り込めてないんですよ。
なんでかなと思ったら、決定的に「経験不足」、「知識不足」なんですね。
整理する足掛かりをつかむための最低限の知識・情報すら頭にないから、何も論理的に考えられない、と。
ということで、来年はビジネス本や経営者本を中心に読んでいくことは早々に決めてました。
が、本だけじゃダメでしょう。
「百聞は一見にしかず」。モヤモヤしてないで、一歩を踏み出して「いっぱい失敗してみよう」と思います。
来年は、チャレンジの年にするぞー。 -
-
-
-
-
Posted by ブクログ
『戦略思考トレーニング』の第二弾。クイズ形式で、戦略事例やグローバルでの成功例などが紹介されています。
前作に続き、構成や内容が面白く、楽しんで読むことができました。
作者曰く、毎日トレーニングすることが大事とのことで、1日1問ずつを意識して、一気に読みたくなる衝動を抑えて、少しづつ継続して読み進めましたよ。
……毎日か、は置いておいてw
このシリーズを読んで一番得られることは、戦略思考する場を手軽に与えてくれる、ということ。まずは、これを意識して、すぐに答えを見るのではなく、十分考えることが重要だと思います。
その上で、事例をサンプル的に覚えられればベストなんですが、これは中々、一回読んだだけでは厳しいかな。 -
-
-