2026年8月アーカイブ
2026年8月26日
[2493] パラダイムシフト No.8 〜AI時代のラッダイト運動〜
「歴史は繰り返すのか」
日経の「やさしい経済学」を読んでいると、ラッダイト運動という文字が目に留まった。
明治学院大学の教授による「AIは人の仕事を奪うのか」という連載記事である。
冒頭はリニア中央新幹線の話から始まる。
鉄道が開通するまで、東海道では飛脚が物流と通信を担い、宿場町には人や馬が集まっていた。
しかしその光景は一変した。
労働も同様に、AIに奪われてしまうのか、という問いである。
前回の記事「AIのラストワンマイル」を書いたのが8月23日。
この記事が日経に載ったのは、その翌日の8月24日である。
案の定というか、世の中の関心は同じところに向かっているのだと思う。
記事の骨子はこうだ。
MITのアセモグル教授らによれば、仕事は細かなタスクの集まりであり、AIによる代替が進むと労働分配率は下がりうる。
オートメーションには、生産性を高める効果と、人間の仕事を機械に置き換える置換効果がある。
生成AIは知的業務の一部も代替し始めており、その利益はAIを所有する企業や資本側に集中する可能性がある。
一方で、人間を補完する方向に使えば、新しい仕事を生み出せるかもしれない。
つまりは、代替か補完か、その選択が労働分配率を左右するというのである。
では、そもそもラッダイト運動とは何だったのか。
1811年ごろの英国で、職人たちが織機を打ち壊した運動である。
かれこれ200年以上前から、機械は人間の仕事を奪うのかという論争は続いていることになる。
そして歴史の教科書は、いつも同じ形で締める。
新技術は古い仕事を減らしたが、新しい仕事も生み出してきた、と。
ここで引っかかることがある。
新しい仕事が生まれたのは事実だとして、当の飛脚は救われたのだろうか。
宿場町の馬子は、鉄道会社に転職できたのだろうか。
おそらくできていない。
いや、正確には、一部はできたかもしれないが、大半は別の職に流れて消えていったのだろう。
新しい仕事に就いたのは、次の世代である。
つまり「社会全体は大丈夫」と「あなたは大丈夫」は、全く別の話なのである。
歴史を振り返って安心できるのは、社会の視点で見ているからであって、
個人の視点で見れば、置き換えられた本人は置き換えられたままなのだ。
ここに私のこれまでの法則を当てはめてみる。
16年前のフードデリバリー予測で分かったことは、機能の予測は当たるが、誰が実現するかは当たらないということだった。
今回も同じ構造だと思う。
AIで何ができるようになるかは、もう誰でも分かる。
分からないのは、誰が利益を取り、誰が置き換えられるかである。
さて、ここから推測を進めてみたい。
AIは知的コストを限りなくゼロにしていく。
そうすると、企業はまず補完ではなく代替から入る。
コスト削減は数字で説明しやすく、新しい仕事の創出は説明しにくいからである。
そうなると、生産性向上の利益は資本側に集まり、労働分配率は下がっていく。
そうなると、働いて稼ぐという前提そのものが揺らいでくる。
もはや労働は生活の手段ではなく、趣味やスポーツになるのかもしれない。
昔は好きで走る人などいなかったのに、今はマラソンブームである。
同じように、好きで働く人だけが働く時代が来るのかもしれない。
と、妄想が膨らむが、話はおいといて。
では、今の私たちは何をすべきなのか。
記事は、代替として使うか補完として使うか、その選択が分配を左右すると締めている。
ただ、この選択の主語が気になる。
企業が選んでくれるのを待っていてはいけないと思う。
企業の選択を待つ人は、選択される側に回る。
つまり、代替される側である。
自分でAIを使い倒す人だけが、補完の側に立てる。
これは間違いない。
そしてこれは、前回書いたラストワンマイルの話につながってくる。
AIにできないのは、説明責任と賠償責任であった。
補完の側に立つということは、AIの出力に責任を取る側に回るということだ。
AIを教育し、管理し、その結果に責任を負う。
織機を壊す側ではなく、織機を使いこなして責任を負う側。
200年前から選択肢の構造は変わっていない、というのが今の捉え方かなと思うのでここに記しておきます。
また、10年後に見返したら全然違う世の中になっているのでしょう。
2026年8月23日
[2492] パラダイムシフト No.7 ～AIのラストワンマイルを考える～
「今回はあるある予測にはしたくない」
過去も何度か未来予測みたいなことを考察してきた。
物流革命、スマートグリット、ITコモディティ時代の社会、コロナ禍の変革、などなど。（参考:パラダイムシフトNo.6コロナ禍記事）
かれこれ20年近く前から直近でも5年前の予測である。
未来を予測する上で、過去の自分がその時どのように未来を見ていて、結果どうなったかを考察しておくことは何かわかるかもしれない。
そんな思いで、今一度自分の財産をAIも駆使して振り返ってみた。
すると、私の予測はパターンがあることがわかった。
16年前に予測していたフードデリバリーを例に挙げる。
【予測していたこと】
物流の効率化によってフードデリバリーが加速。
ピザだけでなく、スーパー、ファーストフード、ファミレス、すし、和食、ラーメン、ハンバーグ、中華などなど、様々な店舗の配達を提携化集約化することにより効率化、
マクドナルド陣営、ケンタッキー陣営、モスバーガー陣営など集約して、効率化が加速しやがて完全無料になる。
【過去予測の考察の傾向】
（当たること）
・機能的の予測はほぼ当たる。
▶︎つまり出来ること、このような社会になる、はだいたいあたる。
考えるまでもないがその技術で出来ることというのは既に周知されていることであり、そこから世の中に起きる変化は誰もが想像にたやすいのだ。
（当たらないこと）
・実現するための主体、レイヤー
▶︎つまり誰が、どの階層で実現するかは予測した時点で外れる。（現代すでにあるもので予測できることでは絶対に実現しないとも言える）
それだけ、パラダイムシフトというのは既存のプレーヤーが勝てない、まさにそれが意味するところのパラダイムシフトな訳である。（既存のプレーヤーがそのまま勝ってたらパラダイムシフトとは言えない範囲の変化ということ）
※上記の例で言えば既存の業者が主体とならずに新たな技術を持ってギグワーカーたちが働ける体制がつくられた当時としては想像もつかない第三者が実現した。そして無料化という流れにはならなかった
このほかにも今でいうSpotifyとかNetflixとかに繋がるサービス、とか、これまでのグループワークを超えるサービスなど、機能的なことは確実に予測できてもその先が絶対当たらないのである。
【忘れてはいけないこと】
以前の記事でこう自分で書いていた。
「いくらIT化されても物理的なものはなくならない」
自分でわかっていながら分かっていないことがある。
いや、解像度高く分かっていなかったということだ。
物流革命で言えばいくら効率化されても、
最後の最後のラストワンマイルはまだまだ必ず存在する。
データなら動画や音楽、また通話とかのサービスであっても人が介在せずに無料（もしくは無料になっていく）で利用できる時代でも、
物理的な何かを動かすために人が介在すれば確実にそこには費用がかかる。
あらゆるサービスではどこかでこのラストワンマイルがあることを忘れてはいけないということである。
〈〈本題〉〉
さて、ここからが本題だけど、いつもと方向性を変えたい。
テーマはAIだけど「これからのAI時代がどうなってゆくのか」みたいな、これまでのパターンでは書きたくない。
それはあらゆるメディアはSNSで話されており、今では20年前よりも解像度高く説明したり、動画で説明したり、実現したり、よっぽど私が書くよりも周りの情報を確認した方がよい。
そしてその予想は「何ができるようになる」が主体で、時によって「どんな仕事がなくなる」とかそのようなキャッチな論調になりがち。
しかし、そのようなことをどんなに予測して見たところで、振り返ってみても、例えば「会社」「組織」という箱は驚くほど変わらずに存在している。
なので、AIで実現できることは予想に容易くても、どのようになるかについては私のこれまでの法則からすれば、当たらないことを書くようなものなのである。
ではAI時代をどのように俯瞰してみておけば良いかという立ち位置になって一度考えてみたい。
【AIにできないものってなにか？】
以前イーロンマスクの動画で説明されていたのは、
AIは知的コストを限りなくゼロにしていくもので、
ロボットは物理コストを限りなくゼロにしていくもの。
この２つによって世の中のものの価値がなくなっていくという話があった。
究極の姿を言えばこうなのだろう。
もう少し手前の議論をするなら、
今は先にAIの進化が身近に来る段階に来ていて、
つまりは先に知的コストが掛からなくなっていく。
これはここ数ヶ月でかなり身近に感じてきている話だと思う。
ここで先ほどの反省点である「ラストワンマイル」を当てはめる。
つまりはAIで完結できない、AIのラストワンマイルは何か？ということを考えていく必要がある。
「チャッピーに指示しても結局人間が毎回ラストワンマイルをやる必要があるのではないか？」
これは今対話型AIから身近になっているのでそのように感じる人も多いと思うが、実際はそうでは無くなってきている。
今話題のエージェント型AIと呼ばれるAIなら、人間の手を介さずに完結できてしまうというのはすでに実現している人にとっては当たり前になっている。
AIの典型例として語られていた議事録で考えれば、対話型AIなら、最後に文章を整えてメールで発信する作業は人間が行なう必要があるが、エージェント型AIなら発信までAIが完結する。
この流れが加速した場合に起こることは、基本的な作業はAIができることになる。
しかしAIにできないことがある。
「判断」である。
いや、正確には「責任」である。
「判断」はある程度パターン化できるものであれば、予め渡してAIに判断させればら良いように思う。これは可能な話だと思う。
究極は、人間的なあらゆる判断もAIができるはずである。
しかしその判断で何か起こってしまった時の責任をどう取るか。それがラストワンマイル（＝最後まで代替できない領域）だと私は思う。
つまり、その人（AI）を教育、管理した担当者が責任を取るのだ。
AIでも責任が取れるのでは？
こう考えられなくもない。
では責任とはそもそも何か？
コトバンクにはこうあった。
せき‐にん【責任】 １ 立場上当然負わなければならない任務や義務。「引率者としての責任がある」「責任を果たす」 ２ 自分のした事の結果について責めを負うこと。特に、失敗や損失による責めを負うこと。「事故の責任をとる」「責任転嫁」 ３ 法律上の不利益または制裁を負わされること。特に、違法な行為をした者が法律上の制裁を受ける負担。主要なものに民事責任と刑事責任とがある。 （デジタル大辞泉より）
この3つを説明するわかりやすい記事があったのであわせて紹介しておきます。
この記事では「責任」は3つあり、それぞれ
■Responsibility（遂行責任）
■Accountability（説明責任）
■Liability（賠償責任）
のことを表している。
英語では全て違う単語なのである。
この中でAIにできないものは、
■Accountability（説明責任）
■Liability（賠償責任）
になると思う。
説明責任ってAIにできるのではと思いそうですが、
AIに出来ることは「説明」であって、「説明責任」はとれない。
この説明責任という言葉の中に、辞職や減給などの何かしらの罰を背負う可能性があるからである。
つまりは知的コストの中でもラストワンマイルが存在するとなると個々の部分になるのではというのが新しいAI時代の見方かなと思うのでここに記しておきます。
また、10年後に見返したら全然違う世の中になっているのでしょう。
（余談）
さらに遡って昔の人はAIをどう捉えていたのだろうと、
名作の映画「2001年宇宙の旅」（1968年公開）をふと見てみた。
音声型AIが宇宙船に搭載されておりあらゆる指示をしていた。
答え方やスタンスはまさに今のAIそのもので50年前の映画とは思えないほど、遜色しないクオリティだと感じた。
違うのは、人間に対して危害を加えた点であるが、これを違うと言い切るにはまだ私たちの時代が追いついていないだけかもしれない。
