資料３

AIの普及で何が起こるのか？
AI普及とキャリア形成の課題
株式会社NextInt 代表 中山心太

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自己紹介
• 中山心太（ところてん）• @tokoroten• 株式会社NextInt 代表• 著書• 仕事に役立つ新・必修科目情報I• ChatGPT 攻略• 仕事ではじめる機械学習• データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編• 仕事• 機械学習システム構築に関する技術顧問• 各種スポットデータ分析業、ビジュアライズ
• 業務改善コンサルティング、DX支援・研修• 新規事業コンサルティング、PoC構築• ゲームディレクター

目次• ホワイトカラーの仕事の変化、教育の変化• 「インターネット＝検索」のアンラーニング

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ホワイトカラーの仕事とは何か？
• 入出力の複雑さと、ミスの許容可能度の図• 従来のプログラミング• 入出力が定形、ミスは許容不能• プログラミングが解決できる領域は極めて少ない• 士業• 入出力が不定形、ミスは許容不能• ミスしたら罰則があるので、ミスをしないという建前が作られている• 医師、税理士、運転免許など• ホワイトカラー• 正解がなくて、ミスが多少は許容される仕事の全般

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従来のプログラマーの仕事とは何か？
• 業務を整理して定型業務を発見し、切り出していく• 不定形業務を無理やり定型化する• 定型化された業務をプログラムで自動化していく• IT産業における優秀な人材とは？
• プログラミングができること• 業務プロセスを整備できる能力• 不定形な業務プロセスから定形なものを作り出す能力• 間違ってはいけない部分を発見する能力• 何を人間に任せて、何をプログラムが行うかを決定する能力• 現在の情報Iなどの情報教育ではこういった「部分的に自動化していく」という観点が希薄6

機械学習によるホワイトカラーのリプレイス• 機械学習は「間違っても良い仕事」をリプレイスしていく• 今のホワイトカラーの仕事の多くがここ• 入出力が定形• 表形式の機械学習• 保険の加入審査、銀行与信• 入力が不定形、出力が定形• CNNによる分類・予測• 画像から異常検知をする• 入出力が不定形• 生成AI、ChatGPT• メールの文面、高度な推論• 「常識」を持つ生成AIは、特化型AIを開発しなくとも簡易的な判定機は制作可能

機械学習は「間違ってもよい仕事」を代替• 「間違っても良い仕事」とは「確率的にあっていればよい仕事」• 「決定的な仕事」であればそれは従来のプログラミングで置換できる• 機械学習の導入のためには、既存の問題をいかに「確率的にあっていればよい仕事」に変換するかが求められる• 人命が関わらない仕事の大半は「確率的にあっていればよい仕事」• クレジットカードの加入審査• プロフィールからデフォルト確率を予測、一定以下ならOK• 鉄スクラップの異物検出（EVERSTEEL社）• 鉄スクラップから画像認識で異物除去（真鍮、亜鉛、ステンレス、銅など）• リサイクル鉄は0.4％の非鉄金属が混じると不良品になる• 逆を言えば、0.4%までは異物混入しても許される問題だと捉えることで、機械学習を用いた画像認識による異物除去が行えている

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生成AIは最後のピースを埋めた• 最後までホワイトカラーに残っていた、入出力が不定形な仕事(右上)を奪いつつある• LLMは自然言語を入力して、それを処理できるということ
は、要件定義が行えれば、それが実行されると同義• ドメイン知識のあるホワイト
カラーがプロンプトエンジニ
アリングで問題を解決可能な時代になった

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プログラミングは要件定義になる• GitHub Copilot Workspaceが発表• 要件を入力することで、AIがコードを自動生成、自動実行、自動検証してくれる• 人間の仕事はAIが作成したコードをレビューし、誤りを指摘し修正し、AIが生成できなかったコードを作成することになる• GitHub Copilot Workspaceは現在 Waiting List 状態• 人材の需要の変化• 要件を正しく定義できるホワイトカラーが、プログラミングの世界に参入してくる• 現在のジュニアが書くようなコードは、ホワイトカラーがAIで大量生産してくる• 言語能力の教育がこれまで以上に重要になる• AIの書いたコードに対してレビューができないジュ
ニアエンジニアの価値が相対的に下がる• レビューができるベテランの価値が増大する

要件①要件を入力②コードを生成

コード⑤コードを修正③コードを実行実行結果④実行結果を検証

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作業は楽になるが、レビューは楽にならない• 仕事は「計画」「作業」「レビュー」に大別される• 「計画」は何を作るか考えること• これは人間がやらなくてはいけない、ゴールを設定するという能力が要求• 「作業」は手を動かして成果物を作ること• これは生成AIの支援を受けやすい• 「レビュー」は人の成果物を評価して、修正を指示すること、組織として成果物に責任を負うこと• 現時点では、レビュー業務で生成AIの支援を得ることは難しい• 成果物に責任を負うことができるのは人間だけ• 生成AIが上げてきた成果物を評価するためには、それを検証できるだけの勉強・経験が必要• AIが強くなったからといって、勉強・経験が要らなくなるわけではない

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人材の二項化、レビューできる人材が不足• AIのアシストによって、作業者の仕事は楽になる• AIのアシストの恩恵を得るには一定の勉強が必要• デジタルディバイドを超えた、AIディバイド(造語)が発生する• PCは使えるが、AI相手にコミュニケーションする能力が足りない人が、AIの支援を受けずに生産性が低いまま取り残される• 作業者が増える一方、レビュー者の不足・稀少化が起こる• 単なる作業者は供給過多により給与が抑制される• レビュー者はより供給不足により高給化する

仕事のあり方の変化、ベテランの不足• ホワイトカラーはチームサイズが縮小する• 作業の支援をAIが行えるようになった• 仕事の律速ポイントが、作業者からレビュー者に移動する• レビュー者がAI支援をうけて直接作業をしたほうが早くなる• 結果として人材育成枠（≒新卒枠）が減る• 簡単な業務から順にAIに巻き取られていく• 簡単な業務をしながら仕事を学んでいく教育機会の枠が減少• 20年後に、ベテランの人材不足に陥る可能性• 2024年現在、就職氷河期 (1990～2000頃)の新卒採用抑制によって、多くの企業がベテランの不足に苦しんでいる• AI支援によるチーム縮小によって、新卒需要の低減、企業が時間をかけて育成できる人数が減ることで、将来的にベテランの不足に繋がる可能性がある

企業の教育期間の延長、中途枠の拡大• 体力のある企業は新人教育期間を伸ばす• 例）ダイキン情報技術大学、希望する新入社員に2年間教育• 簡単な仕事が現場から減少していっているため、学習機会が減少• 技術職の仕事の高度化で、学部卒相当では技術職の仕事をこなすことが困難になっている• 仕事の高度化、学習機会の減少を補うために、企業内での教育期間が延長される• 教育期間の伸長で能力が補えても、業務を通じて得られる人脈を構築できな
いので、その点のケアが次の課題となる• ハイスキル中途枠の拡大• レビュー能力のあるベテランの需要拡大• AIの作業支援によって、レビュー能力のあるベテランがAIを使いこなすと、爆速で仕事が進む時代になった

レビュー支援のAIが求められる• 現在のAIの研究開発は「作業支援」を向いている• 各社で行うことが比較的同じ「作業」がターゲット• AI向きの低難易度で物量が絡む作業から巻き取られる• レビュー支援AIの課題• 「レビュー」の観点は各社バラバラ、統一的なモデルが作りにくい• 各社の業務に合わせた特殊カスタマイズが必要• 新しい業務が生まれるたびに頻繁にチューニングしなくてはいけない• レビュープロセスをメンテしつづけないと一瞬で形骸化する• 例）パスワード付きZIPファイルをメール転送、パスワード別送信• いかにレビューを効率化するかという観点での投資が必要

生成AIの普及による教育機関の変化• 現在の「学級」には複数の機能が１つにまとめられている• 一斉授業による効率的な育成（経済合理性）• 学級制度は明治5年（1872年）から、それ以前は寺子屋や家庭教師であった• ナショナリズム・国民国家の価値観の醸成• 規律・規範・道徳教育• 人脈の獲得、コミュニケーション能力の育成• 経済合理性に基づく一斉授業はAIにリプレイスされうる• AIによる家庭教師が、一斉授業よりも経済合理性が高い時代が来る• 現にコロナ禍でリモートで授業が回ることを証明してしまった• 中等教育までの教育機関は後者の機能を重視し、前者の機能はVODやAI家庭教師、教育アプリケーションになる可能性がある目次• ホワイトカラーの仕事の変化、教育の変化• 「インターネット≒検索」のアンラーニング

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検索の時代から生成の時代へ• インターネットは「検索」が20年以上支配してきた• Googleの創業は1998年、Yahooは1994年• 「ウェブサービスに尋ねれば（誰かの書いた）事実が出てくる」という思い込みは「検索の呪縛」、アンラーニングが必要

検索エンジン

ChatGPT（LLM）

得意• 個別具体の知識の検索• 最新の資料の参照• 数時間でデータ更新• 複数のウェブページから獲得された、抽象概念や常識の利用• 複数の資料の整理、演算、推論、意味理解

苦手• 複数の資料の整理、演繹、推論• ウェブページの要約• 複数のウェブページを包括するような抽象概念や常識の獲得••••

個別具体の知識の参照
最新の資料の参照
ウェブページの直接閲覧による事実確認
データ更新には数か月「検索の呪縛」の例• ChatGPTで「裁判の判例を検索」した弁護士（アメリカ）• https://toyokeizai.net/articles/-/679560• ChatGPTは「存在しない裁判の判例」を出力• 弁護士はそれに気づかず裁判所に提出、最終的に5000ドルの罰金• 弁護士は「スーパー検索エンジンのようなものだと勘違いしてしまった」と弁明• ChatGPTに「三日月県知事について質問」する滋賀県職員• https://www.yomiuri.co.jp/national/20230506-OYT1T50064/• 滋賀県知事がChatGPTの業務利用を検討（2023年5月）• 県知事ついて尋ねたところ、「日本の漫画家です」「代表作るろうに剣心」といった誤った回答を得たと報告• 検索とLLMの区別がついていないと、誤った使い方になる• いずれもLLMを検索エンジンだと勘違いして使っている• 現状のLLMは「繋がりやすい言葉を出力するAI」であって「事実に基づいた言葉を出力するAI」ではない、この特徴を踏まえて使わなくてはいけない19

検索と生成の融合、RAG• MS Copilotや、最新のChatGPT4は検索エンジンと融合、検索と生成の両者の得意不得意を補う• 検索結果のウェブサイトを閲覧して、そこから生成を行う• しかし、ハルシネーションは依然として起こるので検証は必須• 1番目の書籍は2016年発売• 3冊目の書籍は2021年発売• 現状のMS CopilotやChatGPT4は「検索結果は正しい」という仮定で生成を行うので、検索結果が誤っていると間違った答えを返す• 現在は検索結果のページを精査していないサービスが多い、とはいえこういった問題点も時間が解決してくれると考えられる• 最初の質問文から検索クエリが生成されるので、最初の質問がスジワルだと、検索に失敗し、生成も失敗する

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Google検索も生成AIと融合中• Googleも検索結果をリンク先を読んだうえで要約して提示• 近い将来、大半の問題は検索結果画面で解決するようになる• ウェブサイトの運営は、「適切にヒットする情報を作成する」から「適切に生成できる情報を作成する」へと仕事が変化する• 企業・行政の仕事のあり方も、「生成のための情報を提供できているか」という観点で大きく変わってくる21

20年に1度のアンラーニングのタイミング• 画像はフォトストックサービスで望む画像を探すよりも、画像生成AIを活用したほうが早い時代になった• B級ニュースの見出し画像には、AI生成画像による奇妙な絵がよくある• 「誰かが事前に作った情報を探す」という時代から、「要求された情報がその場で作り出される」という時代へ• 現状では「生成」のコストは高いが、アルゴリズムの進歩、コンピュータの進歩、AI企業の市場競争によって、コストは次第に下がってくる• おそらく書籍ですら生成のためのプラグインへと形を変える、学習済みのAIモデルが書籍として販売されるようになり、書籍と家庭教師の境目がなくなる• 「インターネット≒生成」の時代に適合した教育が必要• 次の時代のインターネットサービスを利用するには、「インターネット≒検索」という思い込みのアンラーニングが必要• これからは「インターネット≒生成」の時代がやってくる