【徹底解説】AIに奪われない未来の職業とは？子どもたちが夢を実現するために必要なこと

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皆さんの子どもたちは将来どのような職業につくことを夢見ていますか？

2022年 小学6年生の男の子2000人が将来就きたい職業 TOP3

1. 警察官　16.8％
2. スポーツ選手　16.2%
3. 消防・レスキュー隊　10.3%

2022年 小学6年生の女の子が将来就きたい職業

1. ケーキ屋・パン屋　26.4％
2. 芸能人・歌手・モデル　6.9％
3. 花屋　6.3％

株式会社クラレ プレスリリースより

しかし、AIの進化によって、今後の職業環境が大きく変化することが予想されています。

はたして皆さんの子どもたちは、将来AIに淘汰されない職業、AIと共存できる職業につくことができるのでしょうか？

この記事を読むことで、AI時代における子どもたちのキャリアパスについて理解し、子どもたちの未来をより良いものにするヒントを手に入れることができます。子育て中のお父さん・お母さん必見の、AI時代に子どもたちが必要とするスキルや、AIに奪われにくい職業などを詳しく解説します。

未来への不安を解消し、子どもたちの未来に希望をもたらすために、この記事を是非読んでください。

AIによる仕事の自動化の進化

AIによる自動化が進むとどのような仕事がなくなるのか？

AIによる自動化が進むと、ルーティンワークや単純作業など、人間の労働力よりもコストが低い作業がAIに置き換えられる可能性が高いです。

一方で、創造性や人間らしさを求められる仕事はAIによって置き換えられることは少ないと考えられます。

OECDが発表したレポートによると、ルーティンワークや単純作業に従事する人々は、AIやロボットによって置き換えられる可能性が高いとされています。また、同様の傾向は、狭い専門分野での業務でも見られます。

一方で、KPMGが行った調査によると、創造性や感性を求められる仕事、例えば芸術家やデザイナーなど、AIによって完全に置き換えられることはないともされています。

AIによって置き換えられる可能性が高い業種の例

AIが担うべき仕事には、ルーティンワークや単純作業など、人間にとって単調な作業や、繰り返し行われる作業が含まれます。これらの仕事は、精度や生産性が高くなるためにも、AIによる自動化が適しています。

単純作業や繰り返し作業が多い仕事

と思われる方も多いのではないでしょうか？

実は、1人や少人数の人間では処理しきれないほどの膨大で複雑もAIが担うべき仕事として挙げられます。これらの仕事も、精度や生産性が高くなるためにも、AIを使った処理が適しています。

複雑な計算やデータ処理が必要な仕事

資料や情報の収集・整理・分析が必要な仕事

複数のデータや情報を統合する必要がある仕事

予測や分析、診断などの知的判断を必要とする仕事

AIによって置き換えられる可能性が低い業種の例

AIが担うべきでない仕事には、人間の感性や判断力が必要とされるものがあります。これらの仕事は、AIによって自動化されることで、クオリティやユーザーエクスペリエンスが低下する可能性があるため、人間の手による作業が求められます。

倫理的判断が必要な仕事

医療や法律の分野で人命や人権に関わる判断は、倫理的な観点から人間の判断が必要です。
AIはデータに基づく結論を出すことができますが、道徳的な判断は人間にしかできないことがあります。

クリエイティブな仕事

音楽や芸術、小説など、創造的な作業は、個性や感性が求められます。
AIは、決まった規則に基づいて作業をすることができますが、創造性や感性に欠ける場合があります。

人間関係が必要な仕事

顧客サービスや教育、カウンセリングなど、人とのコミュニケーションが求められる仕事は、人間にしかできない場合があります。
AIは情報を提供することができますが、人間の感情や思考について理解することはできません。

AIが担うべき仕事とは？

AIが進化した場合人間は仕事を失うのか？

AIが進化することにより、一部の仕事は失われる可能性がある一方で、新しい仕事も生まれることが予想されます。

多くの研究によれば、AIによる自動化によって職場が大きく変化する可能性があります。 例えば、2013年に発表されたオックスフォード大学の研究によると、米国の45%の仕事が自動化される可能性があるとされています。ただし、同じ研究では、技術的に自動化が難しいとされる職業も存在すると指摘されています。また、日本経済新聞社が2018年に行った調査によると、日本の企業の半数以上がAIによる自動化によって生産性を向上できると考えている一方、同時にAIによって代替される可能性がある職業も存在すると回答しています。

AIが人間の仕事を奪うという単純な図式化は避け、AIと人間が相互補完的に働くことで、より生産的かつ豊かな社会を目指すことが重要です。

AIによって生まれる可能性がある新しい仕事の例

AIの開発や保守、運用に関する仕事

医療や法律の分野で人命や人権に関わる判断は、倫理的な観点から人間の判断が必要です。
AIはデータに基づく結論を出すことができますが、道徳的な判断は人間にしかできないことがあります。

AIエンジニア

AIの開発や運用を行う専門家として需要が高まる可能性があります。

データアナリスト

AIによって生成された膨大なデータを分析し、ビジネス上の課題を解決する仕事が増えるでしょう。

AIによるコンテンツ制作

AIが文章や音楽などの創作を行う技術が進化すれば、その分野での需要が増えるかもしれません。

自動運転車やロボット開発に関する仕事

自動運転技術の普及に伴い、AIを搭載した自動運転車やロボットの開発・製造に関する仕事が増えることが予想されます。

アシスタント業務

AIを活用したバーチャルアシスタントをおき、各種サポート業務を行う職種。

AIによる仕事の自動化のメリットと課題

AIによる仕事の自動化によってどのようなメリットがあるのか？

生産性の向上やコスト削減などの経済的メリット

AIによる自動化によって、生産性の向上やコスト削減などの経済的メリットがあります。

AIによる生産性向上やコスト削減事例

Amazon

Amazonの倉庫では、AIによる自動化技術を活用することで、商品のピッキング作業を大幅に短縮することができ、労働力の削減や作業効率の向上につながっています。

Tesla

自動車メーカーのTeslaでは、自動運転技術を搭載した車両が生産されており、運転手の代わりにAIが自動運転を行うことで、運転コストや交通事故のリスクを削減することができます。

ヒューマンエラーの削減や精度の向上などの品質的メリット

AIによる自動化は、ヒューマンエラーの削減や精度の向上といった品質的メリットをもたらします。

理由は、人間が行う作業には、眠気や疲れ、ミスや感情など、様々な要因によるエラーが発生する可能性があります。しかし、AIによる自動化によって、このようなヒューマンエラーを減らすことができるからです。実際、PwCの調査によると、自動化によってエラーが減り、品質が向上したことによって、企業の年間収益が最大で15%増加する可能性があるとされています。

また、AIは人間とは違って、疲れや感情によるパフォーマンスの低下がなく、常に一定の精度で作業を行うことができます。そのため、品質向上に繋がるだけでなく、作業時間の短縮やコスト削減にもつながることがあります。

AIによるヒューマンエラーの削減や精度の向上例

医療現場

医療現場において、AIを用いた診断支援システムが導入されています。例えば、乳がんの検査において、AIによる診断は人間の医師による診断よりも高い精度を発揮しているという報告があります。

製造現場

製造現場において、自動化によって品質向上が実現されています。例えば、カーペット製造工場では、AIを使った検査システムが導入され、手作業による検査では見つけることができなかった細かな欠陥を検出することができるようになったという報告があります。

コールセンター業務

コールセンター業務において、AIを用いた音声認識システムが導入され、人間が誤解することがあった顧客の要望を正確に把握できるようになったという報告があります。

AIによる仕事の自動化でどのような課題が生じるのか？

AIによる自動化には、人間の判断や対応が必要な場面が自動化されることで問題が生じる可能性があります。

例えば、AIによる自動翻訳システムでは、自然な表現や文化的背景を理解することができず、正確な翻訳ができない場合があります。また、AIによる自動運転車では、道路標識や信号機に対応するために、まだ人間の判断が必要な場面があります。

AIによる自動化に伴い、一部の職種で労働者が不要になることが懸念されています。しかし、歴史的に見ても、産業革命や情報革命によって多くの職業が消滅し、同時に新たな職業が生まれてきました。今回も同様に、AIによる自動化によって消滅する職業が出てくる一方で、新たな職業が生まれる可能性があります。また、自動化によって生産性が向上することで、企業の利益が増え、その恩恵が社会全体に波及することも期待できます。

AIによる仕事の自動化が生む可能性がある問題の例

タクシー業界

配車アプリの普及によって、タクシー業界の収益が減少し、運転手の収入が下がっているという指摘があります。一方で、新たにドライバーを募集している配車アプリもあり、新たな雇用の場を提供しているケースもあります。

製造現場

工場での自動化によって、従来は人手で行われていた作業が機械に置き換わり、作業者の数が減少しています。一方で、機械の保守・点検やプログラミングを行う技術者の需要が増えており、新たな職業が生まれています。

翻訳業界

AIによる翻訳技術の進化によって、翻訳業界で働く人々の仕事が減少する可能性があります。しかし、新たなニーズに応える形で、AIを活用した言語教育や多言語対応のビジネスなども生まれることが予想されます。

AIと社会の未来

AIの進化によって生じる可能性がある社会的影響とは？

AIによって生じる可能性がある社会的影響の例

AIの進化によって、生産性の向上や医療・介護分野での貢献など、多くのメリットがある一方で、社会的影響も生じる可能性があります。その例を以下に示します。

雇用機会の減少

AIの進化によって、自動化される業務が増えることで、それに関連する雇用機会が減少する可能性があります。

所得格差の拡大

AIを導入できる企業や個人は、コスト削減や生産性の向上によって競争力を維持できるため、それ以外の企業や個人との間に所得格差が生じる可能性があります。

プライバシーの侵害

AIによって膨大な情報が処理されることで、個人情報の漏洩やプライバシーの侵害が生じる可能性があります。

人間とAIの共存による社会変化

AIの進化によって、従来は人間が担っていた業務が自動化されることで、社会の構造や人々のライフスタイルにも変化が生じる可能性があります。

AIによって生じる可能性がある倫理的問題の例

AIの進化によって、私たちが直面する可能性のある倫理的問題には、個人のプライバシーの侵害、人間の尊厳の脅威、そして機械が自律的に意思決定をする場合の責任の所在が含まれます。

AIに関する倫理的問題は、専門家や研究者たちによって広く議論されています。例えば、オックスフォード大学の「人工知能の倫理的規範」では、AIが持つ可能性のある影響について詳細に説明されています。以下に、AIによって生じる可能性のある倫理的問題の例をいくつか紹介します。

個人のプライバシーの侵害

AIは、個人の情報を収集・分析することができます。このため、プライバシーに関する問題が浮上する可能性があります。例えば、大量のデータを解析することによって、個人の信用情報、医療情報、そして性的指向などの個人情報が漏洩する可能性があります。

人間の尊厳の脅威

AIは、人間の社会において重要な役割を果たすことがあります。しかし、AIが自律的に意思決定をする場合、人間の尊厳を脅かす可能性があります。例えば、刑事事件においてAIが被告人の有罪を判定する場合、人間の権利や自由を侵害する可能性があります。

機械が自律的に意思決定をする場合の責任の所在

AIが自律的に意思決定をする場合、その判断によって人命や財産が失われる可能性があります。その場合、誰が責任を負うべきかという問題が生じます。この問題は、自動運転車が事故を起こした場合にも同様に適用されます。

以上のように、AIの進化によって私たちが直面する可能性のある倫理的問題は、私たちの社会の将来を脅かす重要な問題となっています。

AIの利用における公正性の確保

AIの利用における公正性の確保は、現代社会においてますます重要になっています。例えば、就職活動の際に、AIによる採用プロセスが採用されている企業が増えてきています。しかし、AIが採用面接を行う場合、そのアルゴリズムが公正であることが保証されていないと、求職者にとって不利な結果が出ることがあります。こうした問題を解決するために、以下のような取り組みが必要になってきます。

データの公正性の確保

AIが学習するために必要なデータが、偏りのない公正なものであることが重要です。例えば、採用面接のAIの場合、男性と女性の応募者が均等に含まれているかどうかを確認することが必要です。

アルゴリズムの透明性

AIがどのようなアルゴリズムで判断しているかを透明にすることが求められます。このため、企業はアルゴリズムの詳細を公開し、求職者がアルゴリズムが適切に運用されているかどうかを確認できるようにする必要があります。

ヒューマンファクターの考慮

AIが判断する場合に、人間としての判断力を代替するわけではありません。そのため、企業はAIが判断した結果を人間が再確認する仕組みを導入することが重要です。

フィードバックの確保

AIが不適切な判断を下してしまった場合に、その結果を正確に反映し、AIのアルゴリズムを改善するためのフィードバック機能を用意することが求められます。

これらの取り組みを行うことで、AIが公正に運用され、不適切な判断が下されることを防止することができます。AIの利用がますます普及する中で、これらの取り組みが重要になってくることは間違いありません。

AIと社会の課題との関係について

AIが解決できる社会の課題の例

AIは多様な社会課題の解決に貢献する可能性があります。

AIは膨大なデータを分析し、高度な予測や分析を行うことができるため、多くの社会課題の解決に役立つ可能性があります。

例えば、医療・介護分野では、AIによって診断や治療の精度が向上することが期待されています。また、交通分野では、AIによって自動運転技術が進歩し、交通事故の減少や渋滞の緩和が期待されています。環境問題においては、AIによって大量の気象・気候データを分析し、異常気象の予測や地球温暖化対策に役立てることができます。また、AIによって貧困対策にも貢献することができる。例えば、AIを使って人々のニーズを把握し、個別に支援を提供することができる。

AIが解決できない社会の課題の例

社会的不平等や貧困の解決

社会的不平等や貧困の解決には、政治的な対策や社会システムの改革が必要です。
しかし、AIを用いて貧困地域の人々のニーズを把握し、政策提言を行うことができます。

人間関係の改善

人間関係の改善には、コミュニケーションスキルや共感力などが必要です。
一方で、AIを用いた心理学的な分析や支援が役立つことがあります。

倫理的な問題への対応

倫理的な問題に対しては、人間の価値観や倫理観に基づく判断が必要です。しかし、AIを用いた議論や倫理的な指針の策定が可能です。

AIは高度な情報処理能力を持っていますが、社会的な問題に対しては、人間と同様に課題解決に必要な思考力や感情の理解力を持ち合わせていません。

AIは、これらの問題を解決するために必要な思考力や感情の理解力を持っていないため、AI単独でこれらの課題を解決することはできません。しかし、人間の手を借りながら、社会的な課題解決に役立てることができます。社会的な課題解決には、AIと人間が協力し、お互いの強みを活かすことが重要です。

AIの技術的な問題と課題

AIによるデータの偏りやバイアスの問題

AIによるデータの偏りやバイアスの問題の例

AIによる格差や偏りの問題は、既に様々な分野で起こっています。たとえば、次のような実例があります。

AIによって扱われるデータは、そのデータを収集した人や組織の人種、性別、年齢、国籍などの属性によって偏りやバイアスがかかることがあります。このようなバイアスがかかったデータを使って学習したAIは、同じようなバイアスを持った結果を出してしまうことがあります。

銀行の融資判断

銀行の融資判断において、AIが用いられている場合、人種や性別などの要素が結果に影響することがあるとされています。

採用選考

AIによる採用選考で、過去の差別的な社会構造に基づくデータが用いられてしまうと、特定の人種や性別の人が採用されにくくなることがあるとされています。

医療分野

AIが用いられている医療分野においても、特定の人種や性別に偏ったデータが用いられる

セキュリティーシステム

セキュリティーシステムのAIが黒人の顔認識に失敗することが多く、白人に対する正確さは高かったという問題がありました。これは、黒人の顔のデータが少なく、訓練データのバイアスがかかってしまったためです。

AIによってもたらされる格差や偏りの問題は、特に経済的・社会的な格差を助長する可能性があり、重要な社会問題となっています。これに対処するためには、AIの開発・導入にあたっては、多様な人種や性別、年齢、障害の有無などの多様性を尊重することが必要です。

AIによってもたらされる格差や偏りの問題については、既に様々な研究や報告があります。たとえば、米国の調査会社Pew Research Centerによると、AIによってもたらされる格差の最も深刻な問題は、経済的なものであるとされています。AIの導入によって、高度なスキルを持つ人々がより高い給与を得ることができる一方、低賃金の労働者は失業や賃金低下に直面する可能性があるとされています。

また、AIによる偏りの問題については、アルゴリズムの開発やデータセットの作成において、人種や性別、年齢、障害の有無などの多様性を考慮せずに行われることがあるため、偏った結果が出ることがあるとされています。

データの偏りやバイアスを軽減するための取り組みの例

データの偏りやバイアスを軽減するためには、多様なデータを収集し、そのデータを分析することが必要です。また、アルゴリズムやモデルの構築時に、バイアスを排除するような工夫をすることも大切です。

データの偏りやバイアスは、AIのアルゴリズムやモデルによっては、偏った判断をする原因となります。たとえば、ある地域の人々に関するデータだけを元にAIが判断をする場合、その地域の人々にしか当てはまらない結論が出てしまうことがあります。また、ある特定の人種や性別に関するデータだけを元にAIが学習する場合、その人種や性別に偏った判断をすることがあります。そのため、多様なデータを収集し、そのデータを分析することが必要です。

データの多様化

AIが学習するためのデータを多様化することが、偏りやバイアスを軽減するための重要な取り組みの一つです。たとえば、ある商品のレビューを収集する場合、ある地域だけではなく、異なる地域からのレビューを収集することで、より多様な観点からのデータを取り入れることができます。

アルゴリズムやモデルの改善

アルゴリズムやモデルを改善することによって、偏りやバイアスを軽減することができます。たとえば、ある特定の人種や性別に偏った判断をすることがある場合、AIの学習に使用するデータを増やすことで、より多様な判断をすることができます。また、アルゴリズムやモデルにバイアスを排除するような機能を追加することも有効な手段です。

AIの安全性やセキュリティの問題

AIの安全性やセキュリティの問題の例

AI技術の進化に伴い、AIがもたらす安全性やセキュリティ上の問題が指摘されています。例えば、以下のような問題が挙げられます。

AIによるミスや誤動作

AIが学習したデータに基づいて判断を下すため、学習データの偏りや誤った学習によって予期しない動作を起こすことがあります。

攻撃者による悪用

AIシステムに対して攻撃を仕掛け、データを改竄することで、AIシステムの判断を変えたり、不正アクセスを行ったりすることがあります。

プライバシーの侵害

AIが学習したデータやAIによって生成されたデータが、個人のプライバシーを侵害する可能性があります。

AIの安全性やセキュリティを確保するための取り組みの例

AIの安全性やセキュリティを確保するためには、技術的な取り組みや規制面での取り組みが必要です。

現在、AIのセキュリティを確保するための技術的な取り組みとしては、脆弱性の検出や誤用防止などの対策が進んでおり、また、規制面でもAI倫理の指針が策定されるなど、AIの安全性やセキュリティを確保するための取り組みが進んでいます。

AIによるセキュリティ上の問題は、近年深刻化しています。例えば、2017年に発生したWannaCryランサムウェア攻撃は、AIによる攻撃手法の発展によってますます拡大する可能性があります。

また、AIの誤用やハッキングによる被害も発生しており、セキュリティ上の問題を放置することはできない状況にあります。そこで、AIの安全性やセキュリティを確保するための技術的な取り組みや規制面での取り組みが求められています。AIの安全性やセキュリティを確保するための技術的な取り組みには、以下のようなものがあります。

脆弱性の検出

AIには、学習データに偏りがあったり、不正な入力が与えられた場合に誤動作する可能性があります。そのため、脆弱性を検出し、修正する技術が開発されています。例えば、OpenAIが開発した「CleverHans」というツールは、機械学習モデルの脆弱性をテストし、検出することができます。

誤用防止

AIの誤用を防止する技術が開発されています。例えば、IBMが開発した「アイデンティティー推定器」は、画像認識技術を利用して、偽造された顔写真を検出し、本人であるかを判定することができる。

AI倫理の指針の策定

AIを利用する際には、倫理的な観点から考慮が必要です。そのため、AI倫理の指針が策定されており、AIの安全性やセキュリティを確保するための基準となっています。例えば、欧州委員会が策定した「人間中心のAI戦略」には、AIに関する倫理的な原則が含まれています。

規制法の整備

AIの利用が増加するにつれ、AIに関する規制法の整備が求められています。
例えば、欧州連合が策定した「一般データ保護規則（GDPR）」は、個人データの保護に関する法律であり、AIの利用においても適用されます。

セキュリティの検証基準の策定

AIに関するセキュリティ検証の基準が策定されており、AIシステムのセキュリティ評価に利用されています。例えば、国立研究開発法人情報通信研究機構が策定した「AIセキュリティ検証指針」は、AIのセキュリティ検証に必要な要件を定めたものです。

AIの安全性やセキュリティを確保するための取り組みは、技術的な面と規制面の両面から進んでおり、AIの利用に伴うセキュリティ上の問題に対処するために重要な役割を果たしています。

AIの将来と社会への影響

AI技術の進歩に伴う教育やスキルアップの必要性の高まり

AI技術の進歩に伴い、今後ますます教育やスキルアップの必要性が高まることが予想されます。AIに関する知識やスキルを身につけることで、AI社会において自らの可能性を広げることができます。

AI技術の進歩に伴い、既存の職種が自動化されることにより、人々が新しい職種を模索する必要が生じます。そのため、AIに関する知識やスキルを持つことが、新しい職種の創造や自己実現のために必要不可欠となります。実際に、OECDによる調査によれば、2020年代にはAI技術に関連する職種が急増することが予想され、その需要はますます高まっていくとされています。

AI社会において、自らの可能性を広げるために、AIに関する知識やスキルを身につけることをお勧めします。

近年、AIによる自動化やロボット化が進んでいることから、従来は人間が担ってきた業務が次々とAIによって置き換えられる恐れがあります。その一方で、人間とAIが共存する社会においては、AIが得意とする分野と人間が得意とする分野が明確になってくることが予測されます。

例えば、AIが得意な分野はデータ解析や予測、ルーティンワークなどであり、人間が得意な分野は創造的な仕事やコミュニケーション能力が必要な仕事などです。そのため、AIと人間が連携することで、より高度な価値を生み出すことが期待されています。

AIによる自動化が進む中で、必要とされるスキルや能力も変化していくことが予測されます。特に、AIが担っていた業務を代替するだけではなく、AIと連携してより高度な業務を担う人材が求められるようになると考えられます。

そこで、技術スキルやソフトスキルが重要な役割を果たすことになります。例えば、技術スキルでは、AIのプログラミングやメンテナンス、セキュリティ対策などが求められます。

また、ソフトスキルでは、コミュニケーション能力やリーダーシップ、クリエイティブな思考力などが必要とされます。AIが進化する中で、技術スキルやソフトスキルがますます重要になってきます。特に、AIを活用したビジネスにおいては、技術スキルに加えて、人間らしさや感性を持ったソフトスキルが求められます。具体的な業種としては、以下のようなものが挙げられます。

医療業界

診断や治療において、AIは医師の補助的な役割を果たすことが期待されています。しかし、人間の判断が必要な場面も多いため、医師には高度な知識や技術、倫理観などが求められます。

教育業界

AIを活用した教育システムの導入が進んでいますが、人間の教育者が持つ柔軟性や創造性はAIには代替できません。教育者はAIができない個別対応や生徒とのコミュニケーション、教育のカスタマイズなどを担当することになります。

芸術業界

AIが作曲や絵画制作などの芸術活動に参加することもありますが、芸術作品の鑑賞や評価、創造性や感性を持つアーティストの活動はAIには代替できません。

保育業界

子どもの発達や健康に関する面倒を見る保育士は、AIには代替できない人間の温かみや愛情が求められます。また、子どもたちの個性を理解し、適切な教育や関わり方を提供することも重要です。

これらの業種においては、AIと人間が協調して働くことが求められます。人間がAIにできない役割を担い、AIが人間の業務をサポートすることで、より効率的かつ高品質なサービスを提供できるようになるでしょう。

AIの研究開発や導入に関する国際的な規制の整備

AIの研究開発や導入に関する国際的な規制の整備が必要です。AIは国境を超えて広がっており、国際的な規制が必要であるとともに、AIの進化に対応するためには、国際的な協力が必要です。現在、AIの研究開発や導入に関する国際的な規制は不十分であり、技術の進歩に追いついていないため、AIの導入によるリスクが高まっています。

AIの導入によっては、国家間の安全保障や民主主義の危機、人権侵害など、重大な問題が発生する可能性があります。そのため、国際的な規制が必要であるという意見が世界的に広がっています。

例えば、OECDは「AIの原則」を策定し、AIの倫理的な枠組みを整備することを呼びかけています。また、欧州連合も「AI戦略」を発表し、AIの規制に関する枠組みを整備することを目指しています。

実例：

現在、AIの研究開発や導入に関する国際的な規制の整備は進んでいないため、AIによる悪用や誤用の問題が生じています。例えば、2020年には、中国政府がウイグル族の監視や弾圧にAIを利用していることが明らかになり、国際的な批判を浴びました。また、AIを利用した顔認識技術によるプライバシー侵害や人権侵害の問題もあります。これらの問題は、国際的な規制の整備が進まなければ解決が困難であると言えます。

以上のように、AIの研究開発や導入に関する国際的な規制の整備が必要であることがわかりました。国際的な協力が必要であり、AIの進化に対応するためには、今後ますますその必要性が高まっていくと考えられています。

AIが進化した場合人間の役割は何になるのか？

人間が担うべき新しい役割の例

AIは、人間とは異なる知能を持っており、特定のタスクにおいて高いパフォーマンスを発揮します。一方で、人間は感情や直感、コミュニケーション能力など、AIにはない特性を持っています。このような人間の特性を活かし、AIと協力してより高度な業務を担うことが求められます。

AIは、大量のデータを高速かつ正確に処理することができますが、人間のような創造性や直感力を持っているわけではありません。また、倫理的な問題については、AIが自律的に判断することは難しく、人間の判断が必要です。このような高次の能力を要する業務には、人間の存在が必要不可欠です。

AIが担うことができない人間の役割として、創造性や直感力、倫理的判断力などの高次の能力を要する業務が残されます。そして、AIと協力してより高度な業務を担うことが求められます。

AIと協力して仕事をするために必要なこと

AIと一緒に働くためには、AIがどのような考え方をする相棒なのか？を理解する必要があります。そのためには、やはりプログラミング的思考が必須になります。

• データ分析能力を磨くこと：AIが生成する大量のデータを分析し、そのデータから洞察を得る能力が求められます。
• クリエイティブな思考力を養うこと：AIはルーチンワークを担当することができるため、クリエイティブな思考力を持ち、新しいアイデアを生み出すことが必要です。
• コミュニケーションスキルを向上させること：AIと協力するためには、AIのアルゴリズムやモデルを理解することが必要です。そのため、AIの専門家とのコミュニケーションスキルが必要不可欠です。

以上のように、AIと協力して仕事をするためには、プログラミング的思考を身に着けることが必要不可欠です。プログラミング的思考を身に着けることで、複雑な問題を論理的に解決する能力を身に着け、AIとの協力により新しい価値を生み出すことができます。

まとめ：AIと『仕事を奪い合う』のではなく『一緒に協力』していこう

今回は、AIに奪われない未来の職業、子どもたちが夢を実現するために必要なことについて解説していきました。

AIについてたくさんのニュースや意見記事が飛び交うなか、子どもたちの将来を心配してしまうお気持ちはよくわかります。

AIの発達、社会に導入されていく流れが変わることはなく、皆さんの生活に入り込んでくることは間違いありません。

そんななか、AIを毛嫌いする人こそが、AIに、社会に淘汰されていく可能性が高くなります。

AIと『仕事を奪い合う』のではなく『一緒に協力』していくことが、より社会に望まれる能力になっていくのです。

言語を身につけるには、小さいころからたくさん言葉のシャワーを浴びていくことが最も有効であるように、プログラミング的思考も同様です。

子どもたちの日常生活のなかで、少しでもたくさんのプログラミング的思考にふれるために、是非プログラミング教室の受講も考えてみてはいかがでしょうか？

資料請求だけなら無料ですし、無料体験ができる教室もたくさんあります。

是非お子さんに合ったプログラミング教室を見つけていただき、AIと共に未来を歩んでいくことができる力をお子さんに身に着けてもらってください。

では、次の記事で。