実際にやってみて分かった現実的な限界は「1時間以内」だった 最近は住宅価格の高騰や働き方の変化により、二拠点生活に興味を持つ人が増えています。 私自身も、街中の住宅とは別に自然の多い場所に拠点を持ち、実際に二拠点生活を続けています。 そこで感じたのは、 二拠点生活で最も重要なのは価格でも広さでもなく、「距離」だということです。 多くの人は、 * 景色が良い * 川がある * 山がある * 古民家がある * 土地が広い といった条件に目が行きます。 もちろん、それらも大切です。 しかし、実際に住み始めると、それ以上に大きな影響を与えるのが移動時間でした。 私の場合、街中の家から自然の拠点までは片道約50分です。 （道中のD IY道具倉庫からは約30分） この距離だからこそ、 * 思い立った時に行ける * 忘れ物をしても取りに戻れる * 天候を見て行くか決められる * 半日だけでも利用できる * 草刈りや点検だけでも気軽に行ける という使い方ができます。 つまり、 「行こう」と思った時に気軽に行ける距離 なのです。 逆に、もし片道2時間や3時間だったらどうでしょうか。 おそらく、 「今日はやめておこう」 が増えると思います。 実際、二拠点生活に失敗する人の多くは、その場所が嫌いになったのではなく、 行かなくなった のです。 そして行かなくなる最大の理由は、 遠いから です。 実際に生活してみて感じたのは、 * 30分以内なら気軽に行ける * 50分前後なら十分に日常圏 * 1時間程度ならまだ許容範囲 * 1時間30分を超えると少し考える * 2時間を超えると移動が目的になる * 3時間を超えると旅行に近くなる ということでした。 もちろん個人差はあります。 しかし私の経験では、 二拠点生活の現実的な限界は片道1時間以内 だと思います。 若い人が二拠点生活を考えるなら、 土地の広さや建物の大きさよりも、 「何回通えるか」 を先に考えた方が良いと思います。 不動産は買う時よりも、 使い続けられるか の方が大切です。 そして使い続けられるかを決める最大の要素は、 距離 でした。 これは実際に二拠点生活をしてみて初めて分かったことです。 だから私は今、二拠点生活を考える人にこう伝えたいと思います。 「どれだけ魅力的な場所か」よりも、 「どれだけ気軽に通える場所か」を重視してください。 その方が、長く活用でき、結果的に満足度も高くなると思います。

この1か月ほど、空いた時間の多くを使って、ホームページ作りという一つの実験をしながらAIと向き合ってきました。 記事を書く。タイトルを考える。画像を作る。SEOを考える。カテゴリーやタグを整理する。 ソフトの操作を試す。 海外不動産 や 海外向け車両の情報ページを作る。 そして現在は、721記事の中から関連記事を探し、 「この記事を読んだ人におすすめ →」 という形で記事同士を紐付ける作業まで始めています。 最初は単純に、 「AIを使えば、ホームページ作りがどこまで楽になるのか」 という程度の実験でした。 ところが、この1か月AIとかなり深く向き合っているうちに、考え方が変わってきました。 もし今、自分が現役の経営者だったら、何に一番時間を使うだろう？ おそらく私は、かなりの時間をAIの進化を把握することに使っていると思います。 ホームページを壊して、さらに驚いた 今回、作業の途中でホームページのレイアウトを大きく壊してしまったことがありました。 普通なら、 「これは専門家に頼まないと直せないかな」 と思う場面です。 ところが、ここでも驚かされました。 今回は、AIに直し方を教えてもらったのではありません。 ソフトに備え付けられているAIが、実際にそのソフトを操作して、壊れてしまった部分を修復したのです。 ここには、かなり驚きました。 これまでのAIは、 質問に答える。文章を書く。操作方法を教える。 というところまでが中心でした。 しかし今は、 AIが説明する側から、実際にソフトの中で作業する側へ移り始めています。 私はこの体験で、AIに対する見方がまた一段変わりました。 単なる「便利な相談相手」ではありません。 人間がソフトを操作するという関係そのものが変わり始めている。 そう感じました。 721記事の関連記事までAIが探し始めた さらに今は、721記事をただ増やす段階から、記事同士をつなぐ作業に入っています。 同じテーマを違う角度から書いた記事を探し、 「この記事を読んだ人には、次にこの記事を読んでもらいたい」 という導線を作っていく作業です。 721記事もあれば、人間が全部読み直して関連記事を探すだけでも相当な時間がかかります。 そこで試しに、 「メインブログのURLだけを教えて、関連記事を探せるか？」 と聞いてみました。 正直、ダメ元でした。 ところがAIは、公開されている記事をかなり広く確認し、 「この記事には、この関連記事が相性が良い」 という候補を並べ始めました。 完璧ではありません。 それでも、人間が一から721記事を確認するより、圧倒的に速い。 ここでも、 AIによって短縮されるのは文章を書く時間だけではない と感じました。 調査、整理、分類、構成、サイト設計、トラブル対応まで短縮され始めています。 世界中がAI競争に必死になる理由が少し分かってきた この1か月AIをかなり使ってみて、世界の国や巨大テクノロジー企業が、なぜあれほどAI競争に必死なのかも少し分かるようになりました。 これは単に、 「便利な新しいサービスを作る競争」 ではないのだと思います。 AIはこれから、 営業、経理、設計、広告、教育、採用、情報収集、プログラミング、経営企画、 あらゆる仕事に入り込んでいく可能性があります。 しかも今後は、 AIに聞きながら人間が仕事をする段階から、AI自身がソフトを操作して仕事をする段階へ 進んでいく可能性があります。 そう考えると、国も企業もAI競争から簡単には降りられません。 AIに巨額投資することには当然リスクがあります。 しかしそれ以上に、 AI競争から取り残されるリスク の方が怖いのだと思います。 企業側から見ると、これはかなり恐ろしい AIは企業にとって大きなチャンスです。 しかし同時に、かなり恐ろしい技術でもあります。 なぜなら、 今まで正しかった経営の常識そのものを変えてしまう可能性があるからです。 例えば、 10人必要だった仕事が5人でできる。 外注していた仕事を社内でできる。 専門家に依頼していた作業を普通の社員がAIと一緒にできる。 数週間かかっていた調査が数時間で終わる。 ホームページ制作会社に依頼していた作業を自分でできる。 さらにソフトの不具合まで、AI自身がそのソフトを操作して直す。 こうなってくると、 単純に「人件費が減る」という話ではありません。 会社という組織そのものの作り方が変わる可能性があります。 私は今、以前のような現役経営者ではない。それでも毎日恐怖を感じる 私は今、以前のように人を雇い、会社を拡大していく現役の経営者ではありません。 だから本来なら、 「AIはすごいな」 と少し離れたところから見ていてもいい立場なのかもしれません。 それでも、毎日のようにAIを触っていると、かなりの恐怖を感じます。 ただし、 「AIに支配されるのが怖い」 という話ではありません。 私が一番怖いと感じているのは、 進化のスピードです。 昨日まで、 「これはAIには無理だろう」 と思っていたものが、普通にできてしまう。 数か月前なら専門家に頼むものだと思っていたことが、一人でできる。 今まで人間が操作していたソフトを、AI自身が触り始めている。 そして何より怖いのは、 今のAIが完成形ではないことです。 世界中の国や企業が、さらに性能を上げようと競争しています。 だから私は、経営の第一線から離れた今でも、 「もし自分が今も現役の経営者だったら、相当な危機感を持っているだろうな」 と感じています。 一番危険なのは「AIを使っていないこと」ではない 私は、一番危険なのは単に、 「うちの会社はAIを使っていない」 ということではないと思っています。 もっと怖いのは、 経営者自身がAIの現在地を知らないことです。 今のAIは何ができるのか。 半年前と何が変わったのか。 自分の会社のどの仕事が変わりそうなのか。 逆に、まだAIにはできない仕事は何なのか。 これを経営者自身が理解していないと、経営判断そのものを間違える可能性があります。 例えば、 今から5年使うつもりで高額なシステムを入れる。 長期前提で人を大量採用する。 新しい部署を作る。 外注会社と長期契約を結ぶ。 こうした判断をするときに、 AIが2年後、3年後にどこまで進んでいる可能性があるか をまったく考えないのは、今後かなり危険だと思います。 だからこそ、経営者自身がAIを触るべきだと思う そして私は、AIの進化については、人から説明を受けるだけではなく、 経営者自身の手で実際に触れて、確認するべきだと思っています。 ここはかなり重要です。 例えば新しいシステムを導入するとき、これまでは営業担当者、コンサルタント、システム会社、制作会社などから説明を受けることが普通でした。 もちろん専門家の意見は重要です。 しかし人間には、それぞれ立場があります。 商品を売る側には売る側の事情がある。 仕事を受注する側には受注する側の事情がある。 自分の部署を守る人もいれば、会社との契約を続けたい人もいる。 これは悪いことではありません。 人間社会では当たり前のことです。 一方で、AIそのものには、人間のような個人的な私利私欲や損得勘定はありません。 だから、 「この仕事、本当に外注する必要がある？」 「このシステムに本当にこれだけのお金をかける必要がある？」 「この作業はAIで代替できる？」 「逆にAIではまだ無理なのはどこ？」 と、かなり率直にぶつけることができます。 もちろんAIが間違うこともあります。 AIを提供している企業には当然、事業上の利害もあります。 だから、AIの回答をそのまま信じればいいという話ではありません。 大事なのは、 誰かから『AIはこういうものです』と説明されるのではなく、自分自身で触って判断することです。 今回、私自身もそうでした。 ホームページを作る。 記事を書く。 画像を作る。 721記事から関連記事を探す。 さらに壊れてしまったサイトを、ソフトに組み込まれたAI自身が操作して修復する。 これらは、説明を聞いていただけでは実感できなかったと思います。 実際に自分の仕事をAIに投げてみて初めて、 「もうここまで来ているのか」 と分かりました。 「まだ使えない」と言われても、自分で試す おそらく経営者にとって怖いのは、AIについて知らないことだけではありません。 他人から聞いたAIの評価だけで、自分の会社の未来を判断してしまうこと ではないでしょうか。 「まだ使えませんよ」 と言われても、自分で試してみる。 「全部AIでできますよ」 と言われても、自分で試してみる。 そのうえで、 使える。 まだ使えない。 ここだけ使える。 と自分で判断する。 AI時代には、この感覚が非常に重要になると思います。 経営者自身がAIエンジニアになる必要はありません。 しかし、 経営者自身がAIの現在地を体感しているかどうか。 この差は、これから経営判断にかなり大きく影響してくるのではないでしょうか。 AI担当者に任せればいい、では済まない AIは一つの部署だけに入る技術ではありません。 営業にも入る。 経理にも入る。 設計にも入る。 広告にも入る。 採用にも入る。 教育にも入る。 経営企画にも入る。 つまり、 会社全体に横串で入ってくる技術です。 だから、 「AIのことはIT担当者に任せてある」 では済まなくなっていくと思います。 少なくとも経営者自身が、 AIによって自分の会社の何が変わるのか を考えられる程度には、実際にAIを触っておく必要があると思います。 今、経営者が毎日見るべきものが一つ増えたのかもしれない これまで経営者は、 売上を見る。 利益を見る。 資金繰りを見る。 社員を見る。 競合を見る。 景気を見る。 こうしたものを日々確認してきました。 もちろん、これからも重要です。 しかし今は、そこにもう一つ加わるのではないでしょうか。 「今日、AIは何ができるようになったのか」 です。 私は今、 もしかすると現役の経営者が最も時間を使うべきことの一つは、 最低でもAIの進化の現状を毎日把握すること なのではないかと思っています。 毎日何時間もニュースを読む必要はありません。 それより、 「これ、自分の会社で使えるかな？」 と実際に試してみる。 こちらの方が重要だと思います。 AIは、ニュースを読むだけでは分からない 今回、一番感じたのはここです。 AIはニュースを読むだけでは、本当の進化が分かりません。 「AIの性能が向上しました」 という記事を100本読むより、 自分が3時間かかると思っていた作業をAIが10分で終わらせる経験の方が、はるかに衝撃があります。 今回もそうでした。 記事を書く。 画像を作る。 SEOを考える。 Wixでページを作る。 721記事から関連記事を探す。 そして、壊れたサイトをソフト内のAIが自ら操作して修復する。 こうした体験を繰り返すたびに、 「次は何ができるようになるんだ？」 という感覚になります。 だから今では、新しい作業を始めるたびに、 まず、 「これ、AIでできないか？」 と考えるようになりました。 AI時代は、会社の大きさより「変化する速さ」が重要になるかもしれない これまで企業では、 人が多い。 資本がある。 専門部署がある。 長年のノウハウがある。 こうしたものが大きな強みでした。 もちろん、今後も重要です。 しかしAIによって、小さな会社でも大企業が持っていた機能の一部を持てるようになる可能性があります。 極端に言えば、 10人＋AIの会社 と、 100人＋ほとんどAIを使わない会社 では、仕事によっては10人の会社の方が速くなるかもしれません。 そうなると、企業の強さは単純な人数ではなく、 どれだけ速く新しい技術を試し、会社の形を変えられるか になってくる可能性があります。 これは中小企業にとっては大きなチャンスです。 一方で、過去の成功体験が大きい企業にとってはかなり怖い話です。 世界のAI競争が止まらない理由も見えてくる ここまで考えると、世界の国やテクノロジー企業が、なぜあれほどAI開発競争に必死なのかも理解できます。 AIで一番になることだけが目的ではない。 むしろ、 AI競争から降りること自体が怖い。 こちらの方が大きいのかもしれません。 ある企業が止まれば、別の企業が進む。 ある国が止まれば、別の国が進む。 だから誰も止まれない。 そして、この誰も止まれない競争が、さらにAIの進化を速くする。 利用する企業側から見ると、そこがまた恐ろしい。 世界中のトップ企業が全力で進化させている道具を、自分の会社だけ無視するわけにはいかない。 そういう時代に入りつつあるのだと思います。 私が感じている「恐怖」の正体 この1か月で、自分でも少し分かってきました。 私がAIに感じている恐怖は、 SF映画のような遠い未来の話ではありません。 もっと現実的です。 社会や企業の仕組みが変わる速度に、人間の判断が追いつけるのか。 という恐怖です。 会社は簡単には変えられません。 社員もいます。 設備もあります。 借入もあります。 取引先もあります。 長年続けてきた仕組みもあります。 しかしAIは、そんな事情とは関係なく進化していきます。 そして今日できなかったことが、半年後にはできるかもしれない。 だから経営者に必要なのは、 未来を正確に当てることではないと思います。 そんなことは誰にもできません。 必要なのは、 変化を見続けること。 自分の手で触り続けること。 小さく試し続けること。 昨日までの常識を疑い続けること。 これだと思います。 そして今、一番危険なのは、 AIを知らないこと以上に、 「半年前に知ったAIの常識のまま、今日の経営判断をすること」 なのかもしれません。 私はもう以前のような現役経営者ではありません。 それでも、この1か月AIと向き合っているだけで、毎日のように進化の速さに恐怖を感じています。 だからこそ逆に思います。 今まさに会社を背負っている経営者ほど、AIと向き合う時間を意識的に作る必要がある。 そして、それは誰かから話を聞くだけでは足りない。 自分自身の手でAIを触り、自分自身の仕事を実際にやらせ、自分自身の目で確かめる。 AIを導入するためだけではありません。 自分の会社に、これから何が起きるのかを考えるためです。 もしかすると今は、それが経営者にとって最も重要な仕事の一つになり始めているのかもしれません。

現在、ホームページの記事数は721記事になりました。 ここまで約1か月。AIを使いながら、かなりのペースでホームページ側の記事を作成してきました。 そして少し気分転換も兼ねて、効率を考え一次的に次の作業に入りました。 それが、 「この記事を読んだ人におすすめ →」 という形で、同じテーマを違う角度から書いた記事同士を紐付けていく作業です。 721記事もあると、当然ながら似たテーマの記事がかなり増えてきます。 例えばモンゴルについての記事でも、 生活費 税金 不動産 ビザ 仕事 交通 物価 将来性 など、一つのテーマからさらに何本もの記事に枝分かれしています。 これらをうまく関連記事としてつなげれば、一つの記事を読んで終わりではなく、次の記事、その次の記事へと読んでもらえるサイトになります。 ただ、問題はここからです。 721記事の中から、どの記事とどの記事を組み合わせればいいのか。 人間が全部確認しながらやれば、とんでもない時間がかかります。 そこで今回も、 「さすがにこれはAIでも難しいだろう」 と思いながら、ダメ元で聞いてみました。 そして、また驚かされました。 メインブログのURLを教えただけで、AIがネット上に公開されている記事をかなり広く確認し、 「この記事には、この関連記事が相性が良い」 という候補を並べ始めたのです。 もちろん完璧ではありません。 記事数が多いため、見落としや多少ズレた組み合わせもあります。 しかし、それでも想像していた以上の精度でした。 人間が721記事を一つずつ開いて、 「これはあの記事とつながるな」 「こっちの記事も読んでもらった方がいいな」 と考える作業と比べれば、最初の候補をAIが出してくれるだけでも、相当な時間短縮になります。 私はここでも、AIの進化の速さを感じました。 少し前までホームページ制作というと、 文章を書く人、デザインする人、SEOを考える人、画像を作る人、サイト構造を考える人、 それぞれ専門家が必要というイメージがありました。 ところが今は、一人でもAIに相談しながら、 記事を書く。画像を作る。SEOを考える。カテゴリーやタグを整理する。ページを作る。さらに関連記事まで整理する。 というところまで来ています。 私自身、この1か月で721記事を作ってみて感じるのは、 「AIがホームページを作ってくれる」というより、「AIと一緒なら、1人でほとんど作れてしまう」時代になった ということです。 感覚的には、もうホームページの99％は1人で作れる時代に入りつつあるのではないかと思っています。 どの記事を残すのか。何を一番伝えたいのか。どの記事同士を本当に読んでもらいたいのか。サイト全体をどんな方向へ育てるのか。 ここはAIではなく、運営する人間の経験や考え方が重要です。 むしろAIが進化するほど、人間に必要なのは「作業する能力」よりも、 何を作るか、何をつなげるか、何を伝えるかを決める能力 になっていくのかもしれません。 今回の関連記事整理を始めて、改めて感じました。 AIによって短縮されているのは、文章を書く時間だけではありません。 調査、整理、分類、構成、そしてサイト全体を育てる時間まで短縮され始めています。 1か月前には1000記事を作ること自体が一つの目標でした。 しかし今は、そのうちの721記事をAIと一緒に「点」から「線」へ変えていく作業に入っています。 おそらくこれからのホームページ作りは、 記事数を増やす競争から、AIを使って情報同士をどうつなぐかの競争へ 少しずつ変わっていくのではないかと思います。

AIについて考えていると、最初は「どんな仕事がなくなるのか」という話から始まります。 しかし、その先まで考えていくと、本当に大きな問題は仕事そのものではないのかもしれません。 AIとロボットによって、人類全体の生産力が何倍にも増えたとき、 その豊かさを誰が持つのか。誰に分配するのか。国家がどこまで国民へ取り戻せるのか。 最終的には、こちらのほうがはるかに大きな問題になるように思います。 AIによって、人間の仕事は減っていく これからAIは、単なる「便利な道具」から、仕事そのものを代行する存在へ近づいていくでしょう。 さらにロボット化が進めば、 事務　製造　物流　建設　農業　販売　食料生産 まで、人間が直接関わる割合が減っていく可能性があります。 これまで100人必要だった仕事が、20人そして1人と＋AI＋ロボットでできるようになれば、企業の生産力は上がります。 しかし同時に、人間の労働力そのものの価値は下がります。 問題は「仕事がない」だけではない これまでの経済は、 働く↓給料をもらう↓商品やサービスを買う という循環で成り立ってきました。 ところがAIが大量の仕事を代替すると、 企業は大量に生産できる。しかし国民の労働所得は減る。 という矛盾が生まれます。 つまり、 物は作れるのに、それを買える人が減る。 ここがAI社会の大きな問題になります。 分配しなければ、超格差社会になる AIによって生まれる利益が、一部の巨大企業や資本所有者に集中し、政府も十分な分配制度を作らなかった場合、社会は大きく分かれていくでしょう。 上には、 AI企業株式や資本を持つ人高度専門職特殊技能職経営者 が残る。 一方で、多くの一般労働者は、 超低賃金化短時間労働不安定雇用失業 へ押し出される可能性があります。 このとき起こるのは、単なる所得格差ではありません。 「働いても豊かになれない人」が大量に増える可能性があります。 人間が多いこと自体が問題になるのか ここまでAIが進むと、これまでの常識も変わります。 以前は、 人口が多い＝働く人が多い＝生産力が高い＝国力が強い という考え方が成り立っていました。 しかしAIとロボットが大量生産を行うようになれば、人間の労働力をそれほど必要としなくなります。 そうなると、経済だけを見れば、 「大量の労働者を必要としない社会」 になります。 ただし、だから人間そのものが不要になるわけではありません。 人間は労働者であると同時に、 消費者であり、社会そのもの だからです。 本来AIが目指すべきなのは、人間を減らすことではなく、 人間がそれほど働かなくても豊かに暮らせる社会 のはずです。 それでも分配しなかったら ここからが一番怖いところです。 AI企業が生産する。 資本所有者だけが豊かになる。 一般国民の仕事と所得は減る。 それでも政府が分配をしない。 この状態が続けば、 富裕層中間の高度専門層大量の低所得層 という非常に強い階層社会になる可能性があります。 未来の超高度技術社会なのに、社会構造だけを見ると、昔の身分社会に近づく。 そんな矛盾さえ起こり得ます。 そして、政府よりAI企業の影響力が強くなる可能性 現在でも巨大IT企業は、 クラウド半導体データセンター通信AIモデル大量のデータ を握り始めています。 将来、さらに ロボット工場農業物流金融決済エネルギー まで巨大AI企業が支配するようになれば、その企業は単なる民間企業ではなくなります。 社会インフラそのもの になります。 もちろん国家には、 法律課税通貨警察軍規制 という強い権限があります。 そのため、単純に「企業が国家を支配する」とは言い切れません。 しかし、 その企業が止まったら社会が止まる ようになれば、政府もその企業を無視できなくなります。 すると政治は、 「政府が企業を規制する」 だけではなく、 政府と巨大AI企業が互いに依存する関係 へ変わっていく可能性があります。 本当に怖いのは「悪い人」ではなく「権力の集中」 ここで重要なのは、 「トップ企業の経営者が善人か悪人か」 ではないと思います。 もちろん、競争の激しい世界では、 強い競争心冷酷な判断権力欲自己利益 を持つ人が上に行きやすい場面もあるでしょう。 しかし、それ以上に怖いのは、 少数の人や企業が、善人であっても悪人であっても、社会全体を動かせるほどの権力を持つこと です。 今日のトップが素晴らしい人物でも、次のトップが同じとは限りません。 だから重要なのは、 良い人がトップになることを期待することではなく、誰がトップになっても暴走できない制度を作ること です。 AI時代の格差は「所得格差」から「権力格差」へ AI企業が、 富情報生産能力雇用インフラ政治への影響力 まで握るようになれば、格差はお金だけの問題ではなくなります。 権力そのものの格差 になっていきます。 政府と巨大企業の利害が一致した場合、 国民 vs 政府 でも、 国民 vs 企業 でもなく、 国民 vs 政府＋巨大企業 という構造になる可能性さえあります。 私は、ここがAI時代に最も注意しなければならないところだと思います。 AI時代の本当の勝負は「分配」 AIが人類の生産力を何倍にもすること自体は、本来素晴らしいことです。 少ない労働で、 食料住宅電気交通医療教育 を提供できるようになれば、人間は今より自由に生きられるはずです。 しかし、その利益が少数に集中すれば、 企業は史上最高に豊か。国全体の生産力も史上最高。なのに国民の多くは貧しい。 という奇妙な社会になります。 これはAIの失敗ではありません。 制度の失敗です。 だから私は、AI時代の国家間競争は最終的に、 「どの国が一番優れたAIを作れるか」 だけではなく、 「AIが生み出した豊かさを、どの国が最も上手に国民へ戻せるか」 という競争になっていくのではないかと思います。 技術競争の次に来るのは、 分配制度の競争 なのかもしれません。 そして最終的に問われるのは、 AIに仕事を奪われるかどうかではない。AIによって生まれた豊かさの中で、人間がどんな立場で生きれるのか。 こちらのほうだと思います。 「この記事を読んだ人におすすめ」→ 関連記事件 ①②AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える2027〜2031年はこう変わるかもしれない ③AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ④AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑤AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑥「AIが仕事を奪った、その先──最後に世界を支配するのは『AI企業』なのか？」最後に問われる『富の分配』 ⑦「AI・AGIで国は豊かになる。でも国民は貧しくなる？──高い確率で起きる可能性がある未来、『富の分配』を深掘りする」

前回もふれましたが、AIがここまで進化してくると、これからは**「頭の良さ」の定義そのものが大きく変わっていく**と思います。 OpenAIのようなAIが24時間、ほぼワンツーマンの先生のように教えてくれる。 さらに今後は、ソフトの中にAIエージェントが入り込み、分からないことを説明するだけでなく、不具合を見つけ、自ら修復作業までしてくれるようになるでしょう。 つまり、これまで専門家に聞かなければ分からなかったことを、普通の人がAIと相談しながら自分で解決できる時代になっていきます。 そこで思い出すのが、昔からよくいた「難しい言葉を使って説明する人」です。 分からない単語について質問すると、その説明の中に、さらに聞いたこともない専門用語が出てくる。 説明を聞いているはずなのに、ますます分からなくなる。 私は昔から、できるだけ難しい言葉を使わず、**「人に簡単に伝わること」**を優先してきました。 しかしAI時代になると、「難しい言葉をたくさん知っていること」や「専門用語をすぐ思い出せること」そのものの価値は、以前より小さくなっていくのではないでしょうか。 なぜなら、その部分はAIがかなり補えるからです。 ただし、ここで誤解してはいけないと思います。 専門知識の価値がなくなるわけではありません。 むしろ、本当に理解している専門家はAIによってさらに強くなるでしょう。 これから価値が下がる可能性があるのは、 難しい言葉を使える人ではなく、難しい言葉でしか説明できない人 なのだと思います。 本当に理解している人は、相手に合わせて難しくも簡単にも説明できます。 AIによって、その差が今まで以上に見えやすくなっていくのではないでしょうか。 そして、私はここからが一番面白いと思っています。 世の中には、 表現することが苦手なだけで、本当はいろいろなことを理解している人 が、かなりたくさんいるはずです。 記憶力があまり良くない。 難しい言葉がすぐ出てこない。 文章を書くのが苦手。 人前で話すのが得意ではない。 パソコンも得意ではない。 これまでは、こうした弱点があるだけで「頭が良くない」と見られてしまうこともありました。 ところがAIは、その弱点をかなり埋めてしまいます。 頭の中にある考えを話せば、AIが文章にする。 難しい内容を整理する。 必要な情報を探す。 図やイラストにする。 外国語に翻訳する。 さらに今では、自分の声を使わせたり、自分自身の映像に自然に喋らせたりすることまで可能になってきました。 つまり、 「文章を書く能力」「暗記する能力」「上手に喋る能力」 と、 「本当に物事を理解している能力」 が、これまで以上にはっきり分離していく可能性があります。 私は、ここがAI革命のかなり大きな部分だと思っています。 AIによって救われるのは、能力がなかった人だけではありません。 むしろ、 能力はあったのに、それを外へ表現する手段を持っていなかった人 が一気に表へ出てくる可能性があります。 例えば、現場で30年間仕事をしてきた人。 感覚では全部分かっている。 問題が起きれば原因もなんとなく見抜ける。 しかし、それを文章にするのは苦手。 専門用語もうまく出てこない。 人前で説明するのも得意ではない。 これまでは、その人の持っている知識や経験の多くが、本人の頭の中だけで終わってしまっていました。 ところがAIに、 「こういうことなんだけど、うまく説明できない」 と話せば、 AIが整理して、文章にして、図にして、人に伝わる形まで持っていってくれる。 こう考えるとAIは、単なる文章作成ソフトではありません。 人間の頭の中にあるものを、外の世界へ出すための装置 とも言えると思います。 そして、これまで「頭がいい」と評価されやすかった人の条件も変わっていくでしょう。 以前は、 記憶力がある知識量が多い専門用語を知っている文章がうまい話すのがうまい こうした能力が、「頭の良さ」とかなり重なっていました。 しかしこれからは違ってくる。 AIが記憶、検索、文章化、翻訳、表現まで補助するなら、人間側に残る重要な能力は、 「何に気づくか」 「何を疑問に思うか」 「どう考えるか」 「何と何を結びつけるか」 「AIに何を聞くか」 そして最後に、 「自分でどう判断するか」 という部分になっていくと思います。 特に大きいのが、問いを作る力です。 AIは非常に賢くなっても、最初に何を聞くかによって答えは大きく変わります。 同じAIを使っても、全員が同じ結果になるわけではありません。 むしろAIが高性能になるほど、 「何を質問するか」「どこに違和感を持つか」「どこまで掘り下げるか」 という人間側の差が、そのまま結果の差として出てくる可能性があります。 そう考えると、これからの「頭の良さ」は、 覚える力 × 知識量 × 表現力 から、 気づく力 × 問う力 × 結びつける力 × 判断力 × AIを使う力 へ変わっていくのかもしれません。 そして、もう一つ変わる可能性があるのが、学歴や肩書の価値です。 これまでは、人の頭の中を見ることができないので、 「どこの学校を出たのか」 「どんな資格を持っているのか」 「どんな会社にいたのか」 という情報が、その人の能力を判断する一つの目安になっていました。 しかしAIによって、一人の人間が実際に何を考え、何を作り、何を発信できるのかが、以前より簡単に見えるようになります。 すると少しずつ、 「どこで勉強した人なのか」より、「この人は何に気づき、何を考え、何を作ったのか」 の比重が高くなっていく可能性があります。 ただし、AIには逆の問題もあります。 AIが文章も画像も動画も声も完璧に作ってくれるようになると、 本当に本人が理解しているのか、AIが全部作っただけなのか が分かりにくくなっていきます。 だからこそ今後は、 AIの答えを疑える力 AIの間違いを見抜く力 現実と照らし合わせる力 最後に自分で責任を持って判断する力 が、今まで以上に重要になるでしょう。 そう考えると、AIは単純に「人間を賢くする道具」ではないのかもしれません。 むしろ、 これまで隠れていた頭の良さを表に出し、同時に「見せかけの頭の良さ」を見えやすくする道具 になっていく可能性があります。 難しい言葉をたくさん知っていることよりも、 本質を理解しているか。 良い疑問を持てるか。 違うもの同士を結びつけられるか。 AIを使って考えを深められるか。 そして最後に、自分で判断できるか。 これから「頭がいい人」と呼ばれるのは、 AIを使いながら、本質を見抜き、良い問いを作り、自分なりの答えを出せる人 になっていくのではないでしょうか。 AIは仕事を変えるだけではありません。 人間を評価する物差しそのものを変え始めている。 これから数年で、「頭の良さとは何なのか」という昔からの常識が、大きくひっくり返っていく。 私は、その可能性はかなり高いと思っています。

三角形の話 この時期、日が暮れてしばらくすると、 頭のかなり上のほうに、大きな三角形が見えます。 こと座のベガ、わし座のアルタイル、はくちょう座のデネブ。 夏の大三角と呼ばれるものです。 （ベガとアルタイルは、七夕の織姫と彦星のことです） おもしろいのは、この三つ、同じ三角形に並んで見えるのに、 地球からの距離はまったく違うということ。 ベガはおよそ25光年。 アルタイルはおよそ17光年。 デネブにいたっては桁が違って、千数百光年以上と推定されています。 しかもこの数字、観測方法によって幅があって、はっきりしていません。 つまりわたしたちは、 25年前の光と、17年前の光と、千数百年前の光を、 同じ夜空の、同じ一枚の絵として、いっぺんに見ていることになります。 ばらばらの時間が、ひとつの三角形に見えている。 そう思うと、なんだかもう、いろいろどうでもよくなってきませんか。 こっちを見ていない、ということ 星を見ていて、いちばん安心するのは、 向こうがこっちを一切気にしていないところだな、と思います。 わたしが今日うまくやれたかどうか。 あの返信を書けていないこと。 言いすぎたかもしれないひとこと。 星にとっては、まったく、何の関係もない。 人と一緒にいると、どうしても「どう見られているか」が働きます。 それ自体は悪いことではないけれど、ずっと続くと疲れます。 星の下では、それがゼロになります。 評価されない。期待されない。がっかりされない。 ただ、勝手に光っているものの下に、いるだけ。 わたしはこれを、けっこう本気で休憩だと思っています。 今日のひと呼吸 もし今夜、空が晴れていたら。 ベランダでも、駐車場でも、窓辺でもいいので、 一分だけ、上を向いてみてください。 街の明かりで星が見えなくても大丈夫です。 上を向いた時点で、もう首と胸は開いています ˚✩∗*ﾟ⋆｡˚✩☪︎⋆｡˚✩˚✩∗*ﾟ⋆｡˚✩⋆｡˚✩☪︎⋆ 一緒に読みたい︎︎︎︎⬇️ https://www.kakehasi.biz/post/頭が回らない日は、頭の中の席が埋まっているだけ。 阿多古整　Neila 千

AIやAGIの進化を見ていると、「これだけ技術が発達すれば、人類はいつか働かなくても豊かに暮らせるユートピアに近づくのではないか」と考えたくなります。 確かに、AI・AGIによって食料生産、医療、教育、物流、エネルギー、製造などの効率は大きく上がるでしょう。 人間が今まで苦労していた仕事の多くが自動化され、生産コストが下がり、社会全体としては今よりはるかに大きな富を作れる可能性があります。 では、その先には本当にユートピアが待っているのでしょうか。 私はここで未来予測ではなく、過去の歴史（事実）から考えてみました。 すでに人類の問題は「技術不足」だけではない ここが、この話を考えるうえで最も重要な部分だと思います。 現在の世界には、すでに相当な食料生産能力があります。 エネルギーを生み出す技術もあります。 世界中に物を運ぶ物流網もあります。 情報を一瞬で世界中へ届ける通信技術もあります。 それでも、 飢餓 貧困 戦争 格差 難民問題 はなくなっていません。 つまり、人類が抱えている問題の多くは、すでに 「作れない」 という技術の問題だけではなく、 「誰に届けるのか」「誰が所有するのか」「どう分配するのか」 という人間社会の問題になっています。 世界の軍事費の一部でも、飢餓対策には巨大な金額になる 世界では毎年、莫大なお金が軍事に使われています。 仮にその軍事費の10％程度を飢餓対策や食料供給、農業インフラへ回すことができれば、世界の飢餓問題を大きく改善できるほどの規模になります。 ところが、ここには大きな矛盾があります。 その飢餓そのものを生み出している原因の一つが、戦争でもある。 戦争によって農地が使えなくなり、物流が止まり、道路が封鎖され、食料が届かなくなる。 つまり、 人類には飢餓を減らす能力がないのではなく、解決できる可能性があるのに、別の人間の行動によって再び問題を作っている。 この事実は、AI・AGIの未来を考えるうえでも非常に重要だと思います。 そして歴史を見ると、技術は争いによって加速してきた ここで、さらに考えさせられる事実があります。 人類の技術進歩は、必ずしも最初から「人を幸せにするため」に進んできたわけではありません。 むしろ歴史を見ると、 戦争、軍事競争、国家間競争が技術を大きく加速させ、その後に民間利用へ広がった という例が何度もあります。 たとえば電子レンジも、第二次世界大戦期に発達したレーダー用のマイクロ波技術がきっかけです。 GPSも軍事技術として発展しました。 インターネットの源流も、米国防総省の研究開発と深く関係しています。 もちろん、「すべての発明が戦争のため」と言うのは正確ではありません。 しかし、 人類は平和だけを理由に技術を進歩させてきたわけではない。争いが技術進歩の強烈な原動力になってきた。 これは歴史上、何度も繰り返されてきたパターンです。 そして皮肉なことに、その軍事技術が後に民間へ転用され、私たちの生活を豊かにしてきました。 言い換えるなら、 争いが技術を進歩させ、その副産物として人類は豊かになってきた面もある。 では、AI・AGIも同じ道を進むのか この歴史をAI・AGIに当てはめると、少し怖い未来が見えてきます。 AI開発が、 「人類全員を幸せにするための競争」 だけで進むとは限りません。 むしろ、 「他国より強いAIを持ちたい」「軍事的に遅れたくない」「経済覇権を握りたい」「国家安全保障で優位に立ちたい」 という競争が、AI・AGIの進化をさらに加速させる可能性があります。 つまりAGIは、 人類を幸せにするために完成するというより、人間同士の競争によって完成へ近づく 可能性もあります。 その後で初めて、 「この巨大な力を何に使うのか」 という問題が出てくるわけです。 歴史を見る限り、この順番はそれほど不自然ではありません。 AGIが生産能力を100倍にしても、ユートピアになるとは限らない 例えば将来、AGIやロボットによって社会の生産能力が現在の10倍、100倍になったとします。 食料はほぼ自動で生産される。 電気も非常に安くなる。 住宅建設も自動化される。 医療もAIによって効率化される。 理論的には、人類全員がかなり豊かに暮らせる社会を作れるかもしれません。 しかし問題は、 「それを誰が所有するのか」 です。 AGIによって社会全体の富が100倍になっても、その富の大部分を一部の企業、一部の国家、一部の資本家が所有すれば、国民全員が100倍豊かになるわけではありません。 むしろ、 国はものすごく豊かになったのに、普通の人の生活はそれほど豊かにならない という未来さえ考えられます。 AIは人間を善人にする技術ではない AIについて考えるとき、ここも重要です。 AI・AGIは、 「人間を善くする装置」 ではありません。 むしろ、 「人間がやろうとしていることを、ものすごい速度と能力で実行する装置」 に近いと思います。 AIを医療に使えば、多くの命を救うでしょう。 AIを教育に使えば、世界中の子どもが最高レベルの先生から学べるようになるかもしれません。 一方で、 AIを軍事に使えば兵器開発が加速する。 AIを監視に使えば、国家の監視能力は今とは比較にならないほど強くなる。 AIを情報操作に使えば、世論誘導も高度化する。 AIを企業経営に使えば、少人数で巨大な利益を生み出す企業も現れるでしょう。 つまり、 AIそのものが未来を決めるのではなく、人間がAIを何に使うかによって未来が決まる。 歴史を見ると、人間の基本構造はそれほど変わっていない ここで過去数百年、あるいは数千年の歴史を振り返ってみます。 技術はものすごく進歩しました。 馬から自動車へ。 手紙からインターネットへ。 農業から工業化へ。 蒸気機関から原子力へ。 そして今はAIへ。 ところが、人間社会で繰り返されているものを見ると、 戦争 権力争い 富の集中 格差 支配 国家間競争 宗教・民族対立 利権争い は、形を変えながら何度も繰り返されています。 もちろん、人類社会は悪い方向だけに進んできたわけではありません。 医療は発達し、寿命は伸び、教育は普及し、極端な貧困も長期的には減ってきました。 つまり、 人類は少しずつ社会を改善する能力も持っている。 だから私は、未来が完全なディストピアになるとも思っていません。 一番ありそうなのは「ユートピアでもディストピアでもない世界」 以前は、 「AIが発展すればユートピアになる」 あるいは逆に、 「AIによってディストピアになる」 という二択で語られることが多かったように思います。 しかし過去の歴史から考えると、一番現実的なのはその中間ではないでしょうか。 例えば、 物質的には史上最高に豊かな社会。 AIによって食料も電気も製品も安くなる。 医療も便利になる。 生活そのものは今より快適になる。 ところが同時に、 格差はさらに大きくなる。 一部のAI企業や国家に富と情報が集中する。 監視能力も高まる。 政府や巨大企業の影響力がさらに強くなる。 つまり、 「ものすごく豊かなのに、ものすごく不自由でもある社会」 です。 私はこれが、現時点では最も現実味のある未来のように感じます。 一番怖いのは「国は豊かなのに国民は豊かではない世界」 AGI時代に本当に考えなければならないのは、GDPや企業利益だけではないと思います。 もしAIによって国家の生産力が10倍になったとしても、その利益が国民に分配されなければ、 国家としては史上最高に豊かなのに、多くの国民は豊かになった実感を持てない ということも起こります。 むしろAIによって人間の仕事が減れば、 「富をどう作るか」 より、 「作られた富をどう分けるか」 のほうが大きな政治問題になるでしょう。 AGI時代には、技術そのものよりも、 富の分配 が最大のテーマになる可能性があります。 過去の歴史から未来を見ると 冗談半分で数字にすれば、 「ユートピア1％、ディストピア99％」 と言いたくなる気持ちもあります。 ただ、実際にはそこまで単純ではないでしょう。 完全なユートピアになる可能性は低い。 しかし完全なディストピアになるとも限らない。 おそらく一番可能性が高いのは、 豊かさと格差、自由と監視、便利さと支配が同時に存在する世界 ではないでしょうか。 AI・AGIによって、人類は初めて 「全員を豊かにできるだけの生産能力」 を本当に手に入れる可能性があります。 しかし、 それを全員に分けるのか。 一部が独占するのか。 国家が管理するのか。 企業が管理するのか。 ここは技術では決まりません。 人間が決めます。 結局、AI・AGIの最大の問題は「人間」なのかもしれない AI・AGIがどこまで賢くなるか。 ロボットがどこまで進化するか。 もちろん、それも重要です。 しかし過去の歴史から考えると、本当に重要なのは、 「AIが何をできるようになるか」ではなく、「人間がその力をどう使うか」 なのかもしれません。 すでに世界には、解決する技術が存在しているのに解決していない問題があります。 さらに歴史を振り返れば、人類は争いによって技術を進歩させ、その技術を後から平和利用してきたことも何度もありました。 そう考えると、AGIが誕生しただけで、人類が突然ユートピアを作るとは考えにくい。 むしろAI・AGIもまた、人間同士の競争によって急速に進歩し、その巨大な力を手にした後で、 「さて、これを何に使うのか」 と問われる可能性があります。 そして最後に残る問題は、おそらくAIそのものではありません。 人類の未来を阻んでいるのは、もう技術不足だけではない。最後に残る問題は、人間自身なのかもしれない。 AI・AGIによってユートピアを作る技術は手に入るかもしれません。 しかし、 ユートピアを選ぶかどうかは、今までと同じく人間次第です。

最近、AIを使っていて強く感じることがあります。 もう「数年単位で世の中が変わる」という感覚ではありません。本当に1日1日、できることが増えています。 今回、それをかなり実感する出来事がありました。 Wixの中にあるAI機能「Wixel」を使って、自分のサイトを紹介する短い宣伝動画を作ってみました。 以前なら動画を作るには、素材を探し、構成を考え、画像や動画を並べ、テロップやBGMを入れ、タイミングを調整して書き出す必要がありました。 簡単な動画でも、私なら1時間くらいはかかったと思います。 ところが今は、 「こういうサイトです」「こんな雰囲気にしてください」 とAIに伝えるだけで、構成を考え、映像を選び、音楽まで入れて、短時間で動画を形にしてくれます。 完成度は、まだ完璧ではありません。 しかし重要なのは、 1時間かかっていた作業が、わずかな時間で形になる。 ということです。 これだけでも、仕事の生産性は大きく変わります。 そして今回、さらに驚いたことがありました。 動画を作ったあと、突然、制作していた画面の内容がすべて消えてしまったのです。 「また最初からか」と思ったのですが、Wixの中に内蔵されているAIエージェントに相談すると、なんとAIがソフト内の操作まで行いながら、復元作業を手助けしてくれました。 ここで驚いたのは、AIが 「このボタンを押してください」「この設定を確認してください」 と方法を教えてくれたことではありません。 AIが実際のソフト操作に入り込み、復元作業そのものを手伝ったことです。 少し前まで、私の中でAIは「分からないことを教えてくれる存在」でした。 しかし今は、 AIに聞く時代から、AIが実際に操作する時代へ 変わり始めています。 実は私は昨日まで作り直しをしていましたが、もしかすると、AIをずっと追っている人にとっては、こうした機能はすでに当たり前なのかもしれません。 単に私が知らなかっただけ、という可能性もあります。 しかし、それも含めて今回感じたことがあります。 気づかないうちに、“未来の技術”だと思っていたものが、普通に使うソフトの中へ入り始めている。 これが今のAI進化の怖さであり、面白さなのだと思います。 昨日まで「すごい新技術」と言われていたものが、少し経つと当たり前の機能になる。 半年前に驚いていたことが、今では普通になっている。 最近は、その変化が本当に速いです。 今後は動画制作だけではなく、ホームページ制作、経理、設計、画像編集、営業、翻訳、プログラミング、資料作成など、さまざまなソフトの中にAIエージェントが入っていくと思います。 そうなれば、人間がすべての操作方法を覚える必要も少なくなっていきます。 それよりも重要になるのは、 何を作りたいのか。何を直したいのか。何がおかしいのか。最終的にどうしたいのか。 を考え、AIに伝える力なのかもしれません。 そして最近、一番強く感じるのが、AIの進化速度です。 半年単位どころではありません。 昨日できなかったことが、今日できる。先月なかった機能が、今月には普通に使える。 そんなことが本当に増えてきました。 だから、漠然と毎日を過ごしていると、ある日突然、 「世の中が、自分の知らないところまで進んでいた」 ということにもなりかねません。 もちろん、毎日すべてのAIニュースを追い続ける必要はないと思います。 しかし、 実際にAIを触る。新しい機能を試す。自分の仕事や生活に使ってみる。 これは、これからかなり重要になると思います。 AIはニュースを眺めているだけでは、その変化の大きさがなかなか分かりません。 実際に使ってみると、 「もう、ここまで来ているのか」 という体験が次々に出てきます。 今回の、 「ソフトに内蔵されたAIが、説明するだけではなく、実際の操作まで行いながら復元を手助けする」 という経験も、その一つでした。 AIはもう単なる便利な道具ではなく、 仕事を一緒に進める存在へ変わり始めています。 そしてもしかすると、本当に注意しなければならないのは、 「AIの進化についていけるか」 ということ以上に、 気づかないうちに、世の中の“当たり前”そのものが変わってしまうこと なのかもしれません。 AI時代は、未来を待つ時代ではなく、 毎日少しずつ未来に触れておく時代。 今回のWixel体験で、改めてそんなことを感じました。

日銀利上げ9月から“加速”へ、27年春に政策金利1.75％で様子見後に最終「2.5％」まで上昇か | 経済分析の哲人が斬る！市場トピックの深層 | ダイヤモンド・オンライン ここ最近の日銀と市場の動きを見ていると、私が以前から一番恐れていたシナリオに、少しずつ近づいているように感じます。 それは、日本経済が十分に強くなったから金利を上げるのではなく、円安や物価上昇を抑えるために、市場から強制的に金利を上げざるを得なくなる展開です。 現在の政策金利は1.0％程度ですが、日銀内部からも「中立金利は2％前後」とする見方が出ています。 さらに今回、BNPパリバ証券の河野龍太郎氏は、 2026年9月 1.25％→ 12月 1.50％→ 2027年3月 1.75％ と予想し、今回の利上げサイクルの最終到達金利を**2.5％**と見ています。 もちろん、これは一人のエコノミストの予測であり、2.5％まで上がることが決まったわけではありません。 しかし重要なのは、少し前なら「日本で2％、2.5％なんて現実的ではない」と考えられていた世界が、いよいよ市場で普通に議論され始めたことです。 本当に怖いのは「2.5％」そのものではない 私は金利が上がること自体が悪いとは思いません。 経済が成長し、賃金が上昇し、企業の生産性が高まり、その結果として金利が2％、2.5％になるのであれば、むしろ正常化です。 問題は逆です。 円安、輸入物価、インフレなどに追われ、経済や家計が十分に強くない状態で金利を上げざるを得なくなること。 こちらの方が日本には厳しい。 住宅ローン、企業借入、不動産、国の利払いなど、長期間の超低金利を前提として作られてきた仕組みが、一斉に金利上昇の影響を受けるからです。 そして、ここからが私が以前から感じていた日本の問題です。 日本は「壊れる直前」まで変わらないのか？ 日本には、問題が見えていても大きく変えず、限界まで現在の仕組みを維持しようとする傾向があるように感じます。 これは日本の安定性という長所でもあります。 しかし同時に、変化が必要な時代には弱点にもなります。 人口減少も、社会保障も、財政も、生産性も、エネルギー問題も、かなり以前から分かっていました。 それでも抜本的な改革は難しかった。 そして外部環境や市場から圧力を受け、いよいよ逃げられなくなってから大きく変わる。 私はこれを少し強い表現で、 「日本は滅びて目覚める国なのか？」 と考えてしまいます。 もちろん、本当に国家が滅びるという意味ではありません。 今までの仕組みでは維持できないところまで追い込まれて、初めて本格的な改革が始まるのではないか、という意味です。 戦後の日本が大きく生まれ変わったことを考えても、皮肉なことに日本は、危機に直面した後の適応力は非常に強い国です。 しかし今回は、そこまで追い込まれる前に変われるのか。 そこが大きな分岐点だと思います。 私が一番心配しているのは「金利」ではなく「改革の順番」 本来なら、 成長する→ 賃金が上がる→ 税収が増える→ 財政が改善する→ 金利を正常化する という順番が理想でしょう。 ところが最悪なのは、 円安・インフレが進む→ 金利を上げざるを得ない→ 住宅・企業・財政への負担が増える→ 景気が弱くなる→ そこでようやく大改革が始まる という順番です。 今回の「1.75％、最終2.5％」という予測を見て私が怖いと感じるのは、まさにこちらの道です。 まだ、このシナリオが確定したわけではありません。 しかし、少なくとも**「日本ではそんな金利になるはずがない」と笑っていられる段階ではなくなってきた**と思います。 そして日本に本当に必要なのは、金利が2.5％になるかどうかを当てることではありません。 2.5％になっても耐えられる国へ、その前に変われるかどうか。 私は、そこがこれから数年間の日本にとって最大の問題になるのではないかと思っています。 「この記事を読んだ人におすすめ」→ 関連記事 件 政策金利、段階的0.5での私の数字感2026年7月10日

①5年後、仕事はどれくらい減るのか AIの進化を見ていると、これから5年で仕事の形はかなり大きく変わるのではないかと感じています。 私の予想では、単純に「AIで仕事がなくなる」というより、人間に残る仕事ほど難しく、複雑になっていくのではないでしょうか。 かなり速いAIの進化を想定した場合、2031年までに既存の仕事の30〜50％程度が、AIや自動化によって縮小・不要化する可能性もあると考えています。 一方で、新しく生まれる仕事もあります。 ただし、仮に 既存の仕事が50％減る 新しい仕事が10％増える とすれば、差し引きでは雇用が40％純減することになります。 これはかなり極端なシナリオですが、AIエージェントやロボットの進化が予想以上に速ければ、完全に否定できる数字でもないと思います。 特に先進国では人件費が高いため、人間を雇い続けるよりも、AIや自動化へ置き換える経済的なメリットが大きくなります。 ②最初に減りやすいのはホワイトカラー 最も早く影響を受けるのは、パソコンの中だけで完結する定型的な仕事でしょう。 一般事務、資料作成、データ入力、簡単な経理、翻訳、一次対応、簡単なデザイン、初級プログラミングなどです。 これらはすでに、AIがかなりの部分を処理できるようになっています。 ただし、同じホワイトカラーでも、 最終判断 責任を取る 交渉する 人を動かす 企画する AIの答えを評価する といった仕事は残りやすいでしょう。 つまり、ホワイトカラーの仕事がすべてなくなるのではなく、単純な部分からAIに置き換わり、人間にはより難しい部分が残るということです。 「この記事を読んだ人におすすめ」→ 関連記事 件 ①②AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える2027〜2031年はこう変わるかもしれない ③AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ④AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑤AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑥「AIが仕事を奪った、その先──最後に世界を支配するのは『AI企業』なのか？」最後に問われる『富の分配』 ⑦「AI・AGIで国は豊かになる。でも国民は貧しくなる？──高い確率で起きる可能性がある未来、『富の分配』を深掘りする」

身体を使う仕事は残る。しかし簡単ではない では、AIによって仕事を失った人が、身体を使う仕事へ移ればよいのでしょうか。 私は、ここにも大きな問題があると思います。 一般的な清掃、物流、飲食、補助作業、単純な建設作業などは比較的参入しやすいため、ホワイトカラーから人が大量に流れてくれば、労働者が余る可能性があります。 そうなれば、仕事自体は残っても賃金は上がりにくい。 場合によっては、実質賃金が下がる可能性さえあります。 つまり、 身体を使う仕事＝高賃金になる とは限りません。 高くなるのは「特殊な身体仕事」 一方で、特殊技能を必要とする仕事は別です。 例えば、 電気工事、設備工事、特殊溶接、重機操作、整備、プラント保守、高度な建設補修、ロボット設備の保守などです。 こうした仕事には、 身体を使う 専門知識が必要 現場経験が必要 毎回状況が違う 失敗すると大きな損害が出る AIだけでは完結できない という特徴があります。 このような仕事は、簡単に人を増やすことができません。 そのため今後は、高度な特殊技能を持つ人の賃金が大きく上がる可能性があります。 ただし、身体を使う仕事も今より難しくなる ここが非常に重要です。 AI時代に残る身体仕事は、昔ながらの単純肉体労働ではないと思います。 単純な運搬、計測、記録、診断、計算などは、AIやロボットが担当するようになります。 すると人間に残るのは、 異常時の判断 現場ごとの対応 複数機械の操作 安全管理 故障対応 顧客との調整 最終責任 といった仕事です。 例えば電気工事でも、単に配線ができるだけではなく、 太陽光、蓄電池、EV、スマートホーム、AI制御まで理解できる人。 整備士でも、部品を交換するだけではなく、AI診断を使いながら複雑な故障原因を見抜ける人。 重機オペレーターでも、1台を操作するだけではなく、自動運転重機を複数管理できる人。 こうした方向へ進んでいくでしょう。 つまり、 身体を使う仕事も、ホワイトカラーも、残る仕事ほど今以上に複雑になる。 私はこれが、AI時代の大きな特徴だと思います。 「この記事を読んだ人におすすめ」→ 関連記事件 ①②AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える2027〜2031年はこう変わるかもしれない ③AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ④AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑤AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑥「AIが仕事を奪った、その先──最後に世界を支配するのは『AI企業』なのか？」最後に問われる『富の分配』 ⑦「AI・AGIで国は豊かになる。でも国民は貧しくなる？──高い確率で起きる可能性がある未来、『富の分配』を深掘りする」

22027〜2031年はこう変わるかもしれない 2027年 AIを使うことが特別ではなくなり、一般的な仕事道具になっていきます。 まず新規採用が減り始め、簡単な事務や制作業務から、人間の必要人数が減っていくでしょう。 2028年 AIが「補助する道具」から「仕事を代行する存在」へ近づきます。 問い合わせ対応、資料作成、会計、営業支援、Web制作などを、AIがかなり自律的に行うようになる可能性があります。 2029年 中間的なホワイトカラーが、目に見えて圧迫され始めます。 「普通にパソコン仕事ができる」という能力だけでは、差別化が難しくなります。 2030年 企業は、少人数＋AIで仕事を回す方向へ進みます。 今まで8人必要だった仕事を、3人＋AIで行う会社も増えてくるかもしれません。 2031年 「AIが使える」こと自体には、今ほど大きな価値がなくなっているでしょう。 AIを使って何を判断し、何を作り、どんな結果を出せるかが重要になります。 賃金は二極化する AI時代には、平均賃金よりも賃金格差の拡大のほうが大きな問題になる可能性があります。 一般的な身体仕事には人が流れ込みやすいため、むしろ賃金には下落圧力がかかる可能性があります。 一般的なホワイトカラーもAIと直接競争するため、雇用にも賃金にも強い下押し圧力がかかるでしょう。 一方で、 高度な特殊技能を持つ人 高度専門職 最終判断ができる人 責任を負える人 AIを使って大きな成果を出せる人 の賃金は、大きく上がる可能性があります。 つまり、これからの賃金を決めるのは、 頭を使うか、身体を使うか ではありません。 「その人の代わりが簡単に見つかるかどうか」 です。 「平均的になんでもできる人」は本当に不要になるのか 一見すると、AI時代には一つの分野を極めた専門家だけが強くなりそうです。 しかし私は、必ずしもそうではないと思います。 弱くなるのは、 「WordもExcelも営業も経理も少しできます」 というだけの人です。 逆に強くなるのは、 必要なことを調べ、AIを使い、専門家も活用し、複数の分野をつないで、最後まで形にできる人。 です。 AIが専門知識を補ってくれるほど、いろいろな経験を持っている人は、それらをつなげられるようになります。 これまでバラバラだった経験が、AIによって一つの武器になる可能性があります。 5年後に本当に強い人 私は、2031年に強い人は次のような人だと考えています。 AIを使える人。専門知識や実際の現場経験がある人。自分で判断できる人。責任を取れる人。人と交渉できる人。複数の分野をつなげられる人。そして最後まで実行できる人。 これからは、 「頭脳労働か肉体労働か」 という分類そのものが古くなるのかもしれません。 これから必要なのは、 AI＋専門性＋判断力＋実行力 です。 AIによって簡単な仕事がなくなるほど、人間に残る仕事は難しくなる。 しかし逆に言えば、AIを使いながら変化を楽しみ、学び続け、実際に行動できる人にとっては、これまで以上に大きなことを一人でできる時代でもあります。 私はAI時代を、単純に「仕事がなくなる時代」ではなく、 人間に求められる能力そのものが変わる時代 だと思います。 「この記事を読んだ人におすすめ」→ 関連記事 件 ①②AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える2027〜2031年はこう変わるかもしれない ③AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ④AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑤AI時代、仕事はこう変わる──2027〜2031年、雇用・賃金・「人間に残る仕事」を考える ⑥「AIが仕事を奪った、その先──最後に世界を支配するのは『AI企業』なのか？」最後に問われる『富の分配』 ⑦「AI・AGIで国は豊かになる。でも国民は貧しくなる？──高い確率で起きる可能性がある未来、『富の分配』を深掘りする」