AIの時代に負けないための賢いリスキリングの選び方

Ⅰ　はじめに

AIの進化は、私たちの働き方に大きな変革をもたらしています。特に、AIが職場に導入されることで、多くの職種が自動化されます。その一方で、新たなスキルや知識が求められるようになっています。

世界経済フォーラムの調査では2025年までに8500万人の仕事が自動化されます。しかし同時に9700万人の新しい仕事が創出されると予測されています。このようなトレンドを踏まえ、どのようにリスキリングを進めるべきでしょうか。またIBMの調査では、AI導入で労働者の40％にリスキリングが必要だと言います。

この変化に対応するためには、リスキリング（再スキル習得）が不可欠です。リスキリングは、既存のスキルを更新し、新しいスキルを習得するプロセスです。AI時代においてあなたが生き残るための鍵となります。

Ⅱ　AIの進化で失う仕事、残る仕事

1　AIの進化でビジネスマンから奪われる職種ベスト5

1. データ入力作業員：AIは大量のデータを迅速かつ正確に処理できるため、データ入力作業は自動化されやすいです。
2. カスタマーサービス担当者：チャットボットや音声認識技術の進化により、基本的な問い合わせ対応はAIが行うことが増えています。
3. 会計士・簿記士：AIは複雑な計算やデータ分析を瞬時に行うため、会計業務の多くが自動化されつつあります。
4. 製造業のライン作業員：ロボット技術の進化により、製造ラインの多くの作業が自動化されています。
5. 運転手：自動運転技術の進化により、物流やタクシー業界でもAIが導入され始めています。

2　AIの進化によっても奪われない仕事に共通する要素とその理由

⑴AIの進化で奪われない仕事が有する要素と具体的な職種

①創造性

AIはデータ分析やパターン認識に優れています。しかし完全に新しいアイデアやコンセプトを生み出す能力には限界があります。従って人間の独自の視点や感性にはかないません。この分野にAIが参入する余地は少ないでしょう。そのような職種としては

• 芸術
• デザイン
• マーケティング

などが挙げられます

②対人スキル

人間同士のコミュニケーションや感情の理解は、AIには難しい分野です。対人スキルが重要な職種では、共感や感情の読み取りが必要です。しかしAIの進化では対応できない可能性が高いでしょう。そのような職種には、

• 高度な問題を抱えた顧客へのカスタマーサービス
• 相手の能力、モチベーション、最も効果のあるモチベーターに沿った教育
• 臓器のなどだけではなく、患者の精神的な状態に左右される疾病に応じた選択する医療

などが挙げられます。

③戦略的思考

戦略的思考とは、長期的な視点での計画立案や意思決定を行う能力です。AIは大量のデータを処理し、特定のパターンを見つけることが得意です。しかし複雑な状況を総合的に判断し、長期的な戦略を立てることは難しいです。具体的な職種としては

• ビジネスの全体像を把握し、最適な戦略を立てる。経営コンサルタントやプロジェクトマネージャーがその代表格。

などが挙げられます。

④柔軟性

柔軟性とは、予期せぬ事態に対する迅速かつ適切な対応能力です。AIはプログラムされた範囲内でしか動作できません。予測不能な状況への対応が苦手です。しかし現場の状況が刻々と変化する中で、適切で時には論理を超えた応が必要な仕事もあります。求められる仕事はAIの進化によっても代替できないでしょう。具体的には

• 災害対応
• 緊急医療
• 軍事戦略、戦術家

などの現場の仕事が挙げられます。

⑤倫理的判断

倫理的判断は、人間の価値観や社会的な背景に基づく判断が必要です。AIは人間の価値観を完全には理解できません。ですから倫理的な問題への対応は難しいでしょう。具体的にAIの進化によって代替できない仕事としては

• 弁護士、検事、判事など法律関連の仕事
• ICU（集中治療室）や重篤患者専門病棟で、安楽死などの判断をする臨床医
• 人間の罪悪感や孤独感、死への恐怖などを緩和する宗教家、僧侶、神父、牧師

などが挙げられます。

⑵戦略的思考と柔軟性を擁する仕事は、本当にAIで代替することは不可能なのか

①AIの進化でも戦略的思考は絶対に代替できないのか？

AIの進化では現状代替できない仕事の具体例

経営コンサルタントは、企業の長期的な成長戦略を立てます。そのために、業界のトレンドや競合他社の動向を分析し、最適な戦略を検討します。例えば、新市場への参入や新製品の開発などです。これらは複数の要素を総合的に判断し、長期的な視点での意思決定が必要です。

現状上記の仕事がAIに奪われない理由

戦略的思考が求められる仕事は、複雑な状況を総合的に判断すること。長期的な視点での計画を立案し意思決定すること。などが必要です。AIは大量のデータを処理し、特定のパターンを見つけることが得意です。しかし複雑な状況を総合的に判断し、長期的な戦略を立てることは難しいです。戦略的思考では人間の経験や直感が時に必要です。を活かしたが求められるため、AIに奪われにくい職種となります。

仮説

戦略的思考は、AIが『複雑系』の思考方法を学習すればできるのではないか

考察

1. 直感と経験の融合

戦略的思考には、直感と経験の融合が重要です。人間は過去の経験や直感を基に、複雑な状況に対して迅速かつ適切な判断を下せます。AIは大量のデータを処理することは得意です。しかし直感や経験に基づく判断は難しいです。

2. 倫理的・社会的判断

戦略的思考には、倫理的・社会的な判断が含まれます。例えば、企業の戦略は、社会的な影響や倫理的な側面を考慮して立てる必要があります。AIは人間の価値観や社会的な背景を完全に理解することは難しいです。従って倫理的な問題に対する判断を行うことも苦手です。

3. 創造的な問題解決

戦略的思考には、創造的な問題解決が求められます。新しいアイデアやアプローチを生み出す能力は、人間の独自の視点や感性に依存しています。AIは既存のデータやパターンに基づいて判断を行うため、完全に新しいアイデアを生み出すことは難しいです。

4. 不確実性への対応

戦略的思考には、不確実性への対応が含まれます。未来の予測やリスク管理は、常に不確実性を伴います。AIは過去のデータに基づいて予測を行うことが得意ですが、未知の要素や予測不能な事態に対する対応は難しいです。

5. 人間関係の構築

戦略的思考には、人間関係の構築やコミュニケーションが重要です。ビジネスの世界では、信頼関係や協力が成功の鍵となります。AIはデータ分析やパターン認識に優れていますが、人間同士の信頼関係を築くことは難しいです。

結論

これらの理由から、AIが「複雑系」の思考方法を学習しても、完全に戦略的思考を代替することは難しいと考えられます。人間の直感や経験、倫理的判断、創造性、不確実性への対応能力、人間関係の構築能力が求められるため、戦略的思考は依然として人間の強みとなります。

②AIの進化によっても柔軟性が必須な仕事は絶対に代替できないのか

現状、AIに代替できない仕事の具体例

災害対応などの場合、現場で状況が刻々と変化し、予測不能な事態が頻繁に発生します。例えば、地震や洪水などの自然災害が発生した際には、現場の状況に応じて迅速に対応策を変更する必要があります。AIは事前にプログラムされた対応しかできないため、こうした予測不能な状況には対応が難しいです。従って、災害救助、緊急医療、軍事上の戦略立案・戦術判断などはAIで代替するのは難しいでしょう。

AIの進化によって奪われない現状での理由

柔軟性が求められる仕事は、予測不能な事態に対する迅速かつ適切な対応が必要です。AIは固定されたアルゴリズムに基づいて動作するため、予測不能な状況に対する対応が苦手です。人間の柔軟な思考と即応力が求められるため、AIに奪われにくい職種となります。

仮説

1. 多面的に戦略とそれが成果を挙げるシナリオを5つほど考えさせる
2. 現在のリソースと新たに入手するリソースによって各戦略をシナリオ通りに実行した時に得られる利益の割合（ROI）で優先順位をつける
3. そしてシナリオ通りに進捗しなかった場合にすぐ次の戦略へ転換する。

以上のようなことをAIに学習させておけば実現可能なのではないか。

考察

1. 予測不能な変数の存在

AIは過去のデータに基づいて予測を行うことが得意ですが、現実のビジネス環境には予測不能な変数が多く存在します。例えば、突然の市場変動、自然災害、政治的な変化など、これらの要素は事前に予測することが難しく、AIが対応するには限界があります。

2. 人間の直感と判断力の欠如

AIはデータに基づいた判断を行いますが、人間の直感や経験に基づく判断力を持っていません。特に、複雑な状況や曖昧な情報に対しては、人間の直感が重要な役割を果たします。AIはこのような直感的な判断を行うことが難しいため、柔軟な対応が求められる場面では限界があります。

3. 倫理的・社会的な判断の難しさ

柔軟な対応には、倫理的・社会的な判断が必要な場合があります。例えば、企業の戦略を変更する際には、従業員や顧客、社会全体への影響を考慮する必要があります。AIは倫理的な問題に対する判断を行う際に、人間の価値観や社会的な背景を完全に理解することが難しいです。

4. リアルタイムの情報収集と分析の限界

AIは大量のデータを迅速に処理することができますが、リアルタイムでの情報収集と分析には限界があります。特に、急速に変化する状況に対しては、最新の情報を迅速に収集し、分析することが難しい場合があります。これにより、柔軟な対応が遅れる可能性があります。

5. 人間関係の構築とコミュニケーションの重要性

柔軟な対応には、人間関係の構築やコミュニケーションが重要です。ビジネスの世界では、信頼関係や協力が成功の鍵となります。AIはデータ分析やパターン認識に優れていますが、人間同士の信頼関係を築くことは難しいです。特に、緊急時や予測不能な状況では、効果的なコミュニケーションが求められます。

6. 感情的な判断の欠如

AIは感情を持たないため、感情的な判断が必要な場面では限界があります。例えば、顧客対応やチームマネジメントでは、感情的な理解や共感が重要です。AIはデータに基づいた判断を行うことはできますが、感情的なニュアンスを理解し、それに基づいて行動することは難しいです。

7. 文化的背景の理解不足

グローバルなビジネス環境では、文化的背景の理解が重要です。異なる文化や価値観を持つ人々とのコミュニケーションや協力が求められる場面では、AIはその文化的背景を完全に理解することが難しいです。これにより、柔軟な対応が求められる場面での限界が生じます。

8. 創造的なアプローチの欠如

AIは既存のデータやパターンに基づいて判断を行うため、完全に新しいアプローチや創造的な解決策を生み出すことが難しいです。特に、予測不能な問題に対しては、創造的なアプローチが求められることが多く、AIはその点で限界があります。

9. 長期的な視野の欠如

AIは短期的なデータ分析や予測には優れていますが、長期的な視野での戦略立案には限界があります。ビジネスの成功には、長期的な目標やビジョンが重要であり、これを持つためには人間の経験や洞察が必要です。

10. 倫理的なジレンマへの対応

ビジネスの世界では、しばしば倫理的なジレンマに直面することがあります。例えば、利益と社会的責任のバランスを取る必要がある場合などです。AIは倫理的な判断を行う際に、人間の価値観や社会的な背景を完全に理解することが難しいため、こうしたジレンマに対する柔軟な対応が求められる場面では限界があります。

結論

これらの理由から、AIが柔軟性を持って多面的な戦略を実行することは難しいと考えられます。人間の感情的な判断、文化的背景の理解、創造的なアプローチ、長期的な視野、倫理的なジレンマへの対応など、柔軟な対応が求められる場面では依然として人間の強みが重要です。

Ⅲ　AIの進化の時代に失職しない・させないために

AIの時代において、リスキリングは生き残りのための重要な戦略です。自動化される職種を理解し、AIに奪われない仕事に必要なスキルを身につけることで、未来のキャリアを築くことができます。今すぐリスキリングを始め、AI時代に負けないための準備をしましょう。

自分にとってどのスキルがリスキリングするのに適しているか、自社の社員にどうリスキリングさせていくか、などのご相談はこちらまでお待ちしています。

また私たちヒューマンパワー研究所が現状実施している研修プログラムなどはこちらをご参照ください。ただし、それはごく一部の編集プログラムのですので、必要に応じて新たなスキル習得を最も効率的に学ぶ、学ばせる方法については、個々のお話を伺いながら、組み立てさせていただきます。