CONTENTS

1. AIの労働への影響
2. 生成AIと知識労働者
3. 生成AIと知識の進化論
4. 2030年の生産性

要約

1. 野村総合研究所（NRI）は、スイス連邦工科大学ダリオ・フロレアーノ教授らのメソドロジーを応用し、日本の474職のデータを分析した。職業に関するデータは、厚生労働省職業情報提供サイト「ジョブタグ」のデータを利用した。分析の結果、生成AIは従来AIが苦手としてきた知識労働に強い影響を与える可能性が高いことが確認された。
2. 生成AIは、プログラミングのようなスキルは人に迫る能力を有するものがあるが、知識に関しては、学習不足や不完全さが指摘されており、スキルと知識との間にギャップが生じている。今後、生成AIは、頻繁に更新を行う知識の領域と、スキルの領域とをシステム的に分割し、互いに影響を受けない形となっていくと予想する。そして、複数のモデルが連合するネットワークへと進化する。生成AIは、言葉によってやり取りする「人間的システム」になる。
3. 生成AIは短期的には人の労働を代替し、物的労働生産性を向上させる。しかし、中長期的には人との協働により、価値を増す付加価値労働生産性の決め手となっていく。
4. AIが人のスキルを代替し、新たな知識を発見する時代を迎えたとき、AIを組織し、幅広い業務に関する知識を有するマネジメントが必要になる。従来のジェネラリストと区別するため、これを「シン・ジェネラリスト」と定義する。シン・ジェネラリストは、AIとの業務の経験を通じて知的好奇心を感じ、探究心から自らの専門性を獲得する。2030年代、大学を卒業した新人はシン・ジェネラリストとしてキャリアをスタートさせているかもしれない。生成AIが普及した2030年代においても労働はなくなることはない。しかし、働き方は大きく違ったものとなっているだろう。

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執筆者情報

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  長谷 佳明

  未来創発センターデジタル社会研究室

  エキスパートストラテジスト

※組織名、職名は現在と異なる場合があります。