TASC MONTHLY no.504

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情報テクノロジーの進展がもたらす近未来社 会 の 姿 を 考 え る

A I 時 代 における仕 事と学 習
大 内 伸 哉 神戸大学大学院法学研究科教授◆からもわかる。

学習するコンピュータ

インターネットの発達もあり、企業には、ビジネスに役立ちうる大量のデジタルデー

将 棋 の 佐 藤 天 彦 名 人 が、 将 棋 ソ フ ト のタが眠っている。さらに現在、すべてのモチャンピオンPonanza相手に、深々と頭をノがネットにつながるIoTにより、通信の速下げて投了し、2連敗が確定したときの、そ度・容量の増大も相まって、センサーを通の淡々とした表情がすべてを物語っていた。

して至るところから膨大なデータ（ビッグ囲碁 のチャ ン ピオ ンがソ フトに敗 れた とデータ）が収集可能となっている。もちろきは、もう少し悔しそうだったが、囲碁よん、収集されたビッグデータは人間ではとりも盤面の可能性が少ない将棋では、コンても処理できない。それをやるのがAIだ。

ピュータはいち早く人間のトップに追いつ

現在のAIの特徴は、自ら「学習」するとき、そして追い越していた。天才集団の頂いう点にある。これが「機械学習」だ。そ点に立つ将棋の名人であっても、戦う前かれまでのコンピュータは、人間の書いたプら、勝敗はほぼ決まっていたのだ。

ログラムに基づき、データを処理していた。

人工知能（AI）と総称される「賢いコン

こ れ は、 ま さ に「 機 械 的 な 」 作 業 で あ り、ピュータ」の登場は、私たちに日々衝撃を「知的」とはいえない。ところが機械学習で与えている。その影響は、もちろん将棋やは、コンピュータは、このようなプログラ

囲碁 と いっ た ゲー ムの世 界にとどま らず、ムなしで、インプットとアウトプットを組社会のすみずみまで浸透しつつある。そのみ合わせたデータ（正解データ）さえ入力ことは、マスメディアが、ほぼ連日、さまされれば、自ら判断モデルを作り、未知のざまな場面でのAIの活用（ビジネス、医療、新たなインプットに対して、そのモデルを介護、教育など）で、とりあげていること適用して、正しいアウトプットができるよ

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AI 時 代 に お け る 仕 事 と 学 習うになる（「教師つき学習」）。学習用のデーこうした学習の成果の一つだ。

タが増えるほど、学習効果は上がる。これ◆

により迷惑メールやクレジットカードの不コンピュータは人間の仕事をどこまで代替できるか正利用などの探知、天候予測などの精度が飛躍的に向上した。
さ ら に、 分 類 さ れ て い な い デ ー タ か ら、学習して賢くなるコンピュータには、二そのデータの特徴や構造を推論する「教師つの顔がある。一つは、生活の利便性を高めなし学習」というものもある。代表的なのる、私たちの味方としての顔。もう一つは、は、データのなかで類似のものをグループビジネスの現場に次々と導入されて、私た化 し て い く ク ラ ス タ リ ン グ だ（ た と え ば、ちの仕事を奪っていく敵としての顔だ。

商品の購買データを分析して、30代女性と後者の顔について、営業の仕事を例にあいう属性をもつ購買者グループは、化粧品げて考えてみよう。営業は、個人や企業をとチョコレートの購入が多いといった傾向

相 手 に、 商 品 を 売 り 込 む 仕 事 だ。 た し かを導き出す）。
「強化学習」のように、機械が、に、この仕事を機械が代替することは難しある環境のなかで、どのように行動すれば、い。人間に代わって、機械が訪問をしたり、最大の報酬が与えられるかを自ら学習して電話をかけたりすることはできないからだ。

いくというものもある。車の自動運転では、

し か し 私 た ち は、 ネ ッ ト 通 販 の 会 社 か ら、この学習法を使って事故を起こさない技術商品のレコメンド（推奨）メールを日常的が開発されている。に受けている。このタイプの営業は、AIにま た 現 在 話 題 の「 深 層 学 習（ デ ィ ー プよる私たちの購買履歴の分析成果が活用さラーニング）」は、人間の脳のニューラルれている。実際、これがかなり優れている

ネットワークを、コンピュータで再現しよことは、私自身の経験からもわかる（前記うとする試みだ。これにより、コンピューの「教師なし学習」の一つである）。

タが、対象物の特徴を人間の手を借りずに人間がやっていた作業を、人間がやった把握できるようになり、より高度な知的作とおりに再生する必要はない。その作業と業が可能となった。ここではコンピュータ同じ「機能」を、それよりももっと効率的自体が、何を学習すべきかを判断している。

なやり方で実現できるならば、それで用は将棋 や囲 碁のソフ トの飛 躍的な 進歩も、足りる。AIの雇用への脅威というのは、そ14

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前述の営業の例からもわかるように、人ういうところから生じる。
一般に、機械による代替は、定型性の高間にしかできないようにみえる仕事も、同い 作業 ほ ど起 こり やすい と言 われ て い る。

じ機能を機械が別のやり方で実現できれば、正社員がやってきた業務でも、定型性が高その仕事はなくなる可能性がある。したがっいものであれば、機械が代替していく。工て、大切なのは、機械がどこまで人間の仕場でのオートメーション（FA）が進んでき事の機能を代替できるかを見極め、そして、たのも、工場内では比較的定型的な作業がその残りの人間にしかできない仕事が、ど多いからだ。最近では、オフィスの事務作ういうものであるかを見極めることだ。

業でも、その処理手順をコンピュータに登ただ、これは容易なことではない。時代録しておくだけで、さまざまなアプリケーとともに変わっていくものだからだ。現在ションを自動的に処理するロボティック・は、人間にしかできないことでも、将来は、プロセス・オートメーション（RPA）が、爆機械によって代替できるようになるかもし発的普及の入口にある。

れない。たとえば、現時点ではデータが不合理的な経営者であれば、従業員の従事

足 し て い る か ら、AIを 十 分 に 活 用 で き てしている業務内容を精査し、コンピュータいない業務でも（教師つき学習では、正解やロボットなどの機械により代替可能な作データが不足していれば、コンピュータの業はどれであるかを選別しようとするはず作り出した判断モデルの誤差が大きくなる）、だ。さらに、選別された作業のうち、どれデータが蓄積されていけば、AIが学習してが実際に機械を導入したほうがペイするか「賢く」なり、いつかは実用可能となって、の判断をするだろう。技術的に機械代替が人間を代替していくだろう。

可能でも、機械の導入にコストがかかれば一方、AIに代替されにくいのは、人間なら意味ないからだ。

ではの創造性を活かしたものだ。AIは、賢い

ただ、問題がこれだけであれば、定型的作とはいえ、それはどちらかというと受験秀業はできるだけ機械に任せ、人間はそれ以才的な賢さだ。データがないなかで、自ら外の作業に集中していくという経営戦略を「考える」ということは、まだできない。そとれば解決しそうだ。しかし、真の問題は、こで問われるのは、私たちの「考える」力、そのような人間のやるべき仕事が、今後どそしてそこから何か創造的な価値を生み出れだけ残っているかだ。

していく力だ。

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AI 時 代 に お け る 仕 事 と 学 習◆への配置転換は基本的にはなされない（つ日本型雇用システムと職業教育

まり、企業の人事権は限定されている）。企業による積極的な人材育成という視点は希ところで、日本企業の強みは、長らく人薄で、特定の職種での技能の向上は、基本材育成力にあると言われてきた。日本の雇的には労働者本人にまかされる。日本の雇用システムのエッセンスは、企業が、その用システムとは真逆なのだ。

必要とする技能を、学卒の従業員を抱え込日本の大学教育で、職業教育がなされないん で、 長 期 的 な 雇 用 保 障 と 年 功 的 な 賃 金のも、上記のような日本型雇用システムとの下に、企業自身の手で習得させていく点関係している。日本の企業は、採用から定にあった。本来、雇用や賃金は、労働者の年までという、きわめて長期的なビジョン貢献度に依存するものであり、貢献度が低の下で人材を育成し活用しようとする。特ければ解雇や降格（賃金減額）などがあっ定の職種の専門性を身につけていても、技てもよいはずだ。しかし日本企業は、それ術革新は不断に進むので、その価値がいつを封印して、雇用や賃金の安定を与え、そまで維持されるかわからない。そろばんにれと引き換えにその従業員をどのように教習熟しても、電子計算機が登場すれば意味育したり活用したりするかについての権限がなくなったのと同じだ。企業にとって必（人事権）を握ることにしたのだ。企業は、要なのは、従業員が、技術革新に柔軟に適どのような職務に従事させるかは決めるが、応できるようにしておくことだ。そのためそこでの従業員のパフォーマンスの良し悪には、従業員の専門領域を決めてしまわずしは、雇用や賃金に直結させなかった。

（ある程度、本人の資質に応じた方向性は決「日本型」と呼ばれるこの雇用システムめておく必要があろうが）、企業が、適宜、の独特さは、欧米の雇用システムと比較す必要とされる技能を習得させていくようにれば一目瞭然だ。欧米の標準的な雇用シスしたほうが効率的だ。企業の広範な人事権テムでは、採用は、特定の職務（ポジショ（とくに教育訓練や配置転換が重要である）ン）の空きを補充するために行われる（しは、そのために必要なものなのだ。

たがって、新卒の定期一括採用はない）。賃

企業が職業訓練を全面的に行ってくれる金は職務給であり、そのキャリアは同じ職のならば、大学がその役割を担う必要はな

務系統（職種）単位で展開され、別の職種い。むしろ大学で中途半端に職業教育をし16

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ようものなら、企業のニーズに合わず、余誤りだ。ところが、このときの成功体験に計なお世話になりかねない。企業は40年近とらわれている日本人が、まだかなりいる。

い人材活用を視野に入れているので、極端受験では、必ず存在する正解に、限られにいえば採用当初の社員の職業能力はゼロた時間のなかで、いかに数多く到達できるでもよい。その後の訓練を通して能力を伸かが勝負となる。そこでは、知識量や情報長するのに必要な潜在能力さえあれば十分処理能力がものをいう。さすがに社会に出なのだ。そうした潜在能力の主たる指標がると、そう単純ではなくなるが、自分の入学歴だった。

社した企業の求めるものにいかにして適応し、社内の評価基準に照らした「正解」にこうして、日本の優秀な人材像はかなりいかに早く到達できるかが出世を左右する偏ったものとなった。ということをみれば、実は受験競争と本質◆的に大きな違いはない。

偏った優秀像つまり、日本人が成功するために求められてきたのは、すでにある「正解」をいかに早日本の親の多くは、今日に至るまで、子く学習してそれに「すり寄れる」かにあっ供に対して、受験競争を勝ち抜いて良い大た。しかし、こうした受動的な学習態度は、学に入り、卒業後は良い企業に正社員としまさにAIが（正解）データを与えられて学習て入社することを期待している。良い企業していくプロセスと似ている（とくに「教師に 正 社 員 と し て 入 社 す れ ば、 定 年 ま で のつき学習」を見よ）。そして、正解に到達す雇用と安定的賃金が保障され、将来は安泰る競争ということになると、当然、人間は機ということだろう。しかし、これは高度経済

械には勝てない。機械は人間よりも正確で迅成長期という、日本にとっての好条件（朝速であり、おまけに疲れを知らない。

鮮戦争やベトナム戦争などの特需、アメリ

このことが意味するのは、これまでの受カの軍事の傘に入り経済に専念できたこと、

験秀才的な人材は、もはや機械には勝てなオ イ ル シ ョ ッ ク 前 は 安 価 な 資 源・ エ ネ ル

く な り、 そ れ ゆ え 優 秀 と 呼 ぶ こ と が で きギーが調達可能であったことなど）が例外なくなる、ということだ。かえって既存の的にそろった時代の産物であり、このような「正解」にはなかなかたどり着けなかった者

システムがいつまでも続くと考えることは（受験や出世のレベルでは、優秀ではないと17

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AI 時 代 に お け る 仕 事 と 学 習評価されてきた者）のほうが、機械に負け

これは、新たな働き方への需要が高まるない仕事ができる可能性があるのだ。ということを意味している。企業組織に取り込まれて、企業の指揮命令にしたがって◆職務に従事する「雇用」という働き方では自ら学ばざるを得ない時代が来る

な く、 市 場 に お い て 企 業 と 契 約 を 結 ん で、技能を提供する「自営」という働き方へのAIについては、その優秀さ以外に、もうシフトだ。ただ自営においては、雇用とは一つポイントとなるのが、進歩のスピード違い、職業訓練を施してくれる企業のようだ。AIが産業においてどれだけ活用できるな存在はない。技能は自分で身につけて行かは、データ量の多さと並んで、情報処理かざるを得ない。

能力が重要な意味をもつ。その能力を支えしかも、AI時代が到来すると、前述のようる半導体は、2年ごとに2倍になるというムーに、AIにはできないような、創造的な仕事アの法則で知られるように、指数関数的なに従事していかなければならなくなる。受進歩を遂げ、AIの性能の向上を支えてきた。

動的な学習態度では、この状況に立ち向かAIの進歩のスピードは、AIによる人間のえないだろう。AI時代において、自営で経作業の代替スピードも高める。5年後におけ済的に自立できるようにするために鍵となるAIと人間との分業体制がどのようになっるのが、「学習」なのだ。

てい る かを 予想 する こと はすで に困 難だ。
そうした展望のなかでの職業訓練がきわめ◆て難しいのは当然だ。いま訓練によって身学習の意味を問い直そうにつけようとしている技能は、5年も経てば日本国憲法は、国民に教育を受ける権利陳腐化している可能性があるからだ。
もし企業が職業訓練に投じた費用を回収を保障している（26条1項）。これは教育をすることができないとなると、企業は従業受ける側からいえば、学習する権利となる。

員に職業訓練をしなくなるだろう。そして学習する権利が、生存権を保障する憲法25

5年後に必要な技能は、自社の従業員では条の後に来て、その直後の憲法27条1項に勤なく、企業外から調達しようとするだろう。

労の権利が定められていることには、深いそのほうが企業の人事戦略として合理的だ。

意味がある。憲法は、国民が教育を受けて18

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学習をする機会をもち、それによって技能手とするような「考えて何かを生み出すこを身につけて、勤労をとおして経済的に自と」が、どうしても必要だ（もちろん、そ立し、生存を確保できるようにすることをこにはAIを使いこなす能力も含まれる）。こ

保障しているのである。

こを克服できないかぎり、AI時代における現政権が「人づくり革命」を謳い、教育人類の未来はない。受動的学習に慣らされや人材育成に政策的に取り組もうとしていてきた日本人は、とりわけ危機感をもたなることは、その具体的な提案内容はともかければならないだろう。

く、憲法の要請という面からみると、基本的には正しいものである。もちろん、そこ参考文献
拙著『AI時代の働き方と法－2035年の労働法を考える』（2017年、弘文堂）
拙著『勤勉は美徳か－幸福に働き、生きるヒント』（2016年、光文社）
拙著『君の働き方に未来はあるか－労働法の限界と、これからの雇用社会』（2014年、光文社）

で真に求められるのは、たんに教育のハード面を整えることだけではない。AIが広く活用される時代を想定して、どのような内容の教育をすべきかというソフト面にまで踏み込んでいかなければ十分ではない。
コンピュータは、データを摂取して学習をし、どんどん賢くなっている。知識が豊富で情報処理能力が高い人が賢いとか、優秀であるとかとは、もはや言いづらいのだ（物知りの人も、Google検索には勝てない）。
学習とは、先人の知識を学ぶことだ。人類はその生存（種の保存）に必要な情報を、プロフィール…………………………………………………

言葉や文字を通して先人から伝えられてき

おおうち・しんや 1963年神戸生まれ。東京大学法学た。しかし、職業が誕生し、経済活動が広部卒業、同大学院法学政治学研究科修士課程修了、同博士課程修了（博士（法学））。神戸大学法学部助教授

がってからは、職業に関係する知識の重要を経て現職。主な著書として、参考文献以外に、『労性が飛躍的に高まった。そして、このタイ

働条件変更法理の再構成』（有斐閣）、『雇用社会の25の疑問（第3版）』（弘文堂）、『最新重要判例200労働法

プの知識の学習が、これから機械との競争（第4版）』（同）、『労働法で人事に新風を』（商事法務）、になっていくのだ。たんなる摂取競争では『解雇改革』（中央経済社）、『労働時間制度改革』（同）、

人間はとても機械には勝てない。機械が苦『雇用改革の真実』（日本経済新聞出版社）等。

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