# 初めのあいさつ こんばんは、山田敬です。 毎月7日、問いをたてる7日、43回目の放送となります。 今回生放送の収録ですね、先ほど終わったところです。 今回も問いをたててですね、そこからその問いに向けようようなディスカッション、対話をですね、進めていきたいと思います。 テーマは、AIに代替されないスキルとは何か。 はい、収録するに終わっております。ではこの後です。どうぞ。 # アシスタントは隼Lab.コミュニティマネージャー山﨑みどりさんです。 こんばんは。バースナッキーの山野隆一です。 毎月7日、問いをたてる7日。スタートしていきます。 今日もアシスタント、山崎みどりさんです。みどりさーん。 はい、みなさんこんばんは。毎回7日のアシスタントをしております。 今日も鳥取からつないでいます。 はやぶさラボという廃坑活用のコミュニティ複合施設のコミュマネをしております。 山崎みどりと言います。よろしくお願いします。 コミュマネ、コミュニティマネジャー。 コミュニティマネジャー。 いやいや、私はもうめちゃめちゃ知ってるんで。 コミュマネね。 コミュマネです。 よろしくお願いします。 よろしくお願いします。 43回目ですね。今月もよろしくお願いします。 はい。 今日私、ちょっと問いをですね、たてるということで。 やっぱこう、みどりさんちょっとね。 うん。はい。 少し前にも話した、お互いの共通のこの何のかに対する考え、スタンス。 やっぱ問い立てるのってつらいじゃないですか。 問いを立てて問いに向き合うっていうのがつらいですね。 ですので、タイトルも毎月7日に問いを立てる何のかにしてるんですよね。 そう思いました。私今日思いました。 なんか変わってるって。 そうなんですよ。 はい。 なんか、そして問いを立てるっていう、ちょっと手前に意識を向けてみると、 ちょっと楽しみになってきたというか、 今日この問いにしてみようかなっていうのを持ってきてここに向き合うと。 素晴らしい。 で、多分向き合うのはこの、ボイシーの中で向き合えば良いと。 何ならこう、投げかけたみどりさんからのリアクションだったりとか、 聞いてくれてる方々からのちょっとコメントとかでですね。 まずはね、問いを立てるだけに集中しようと思うと、 結構日常のスタンスというか、自分の向き合い方というか、 問いに対する変わってきたんですよね。いい方向に。 いいね。 今日はね、問いを立てたいなと思う問いを用意してきたので、聞いてほしいです。 早速聞いちゃいますか。 はい。そうですね。 今日の問いはですね、これにしようと思います。 はい。 AIに代替されないスキルとは。 代替というのはこう、取って変わられないということですよね。 これを今日の問いを立てたいなと。 はい。ありがとうございます。 まず、なぜこの問いが今日、この7日の日に立てようと思ったんでしょうか。 ありがとうございます。 まずコメントが来てますね。 祝43回目ということで。 かなりさんが今日の問いということで書いてくれてますね。 コメントにじゃあ。 ありがとうございます。 なぜこの問いかということで、みどりさんから。 はい。 えっとですね。 今日、ジェネレーティブAIサミット2025。 生成AIサミットがですね、九段下。 東京のですね、九段下で3日間開催がされております。 今日が2日目で、昨日今日とですね、私参加をしてるんですよね。 AI競争時代の未来経済社会教育、参加してきてですね。 そこの生成AIのサミットに参加してる中で、ちょうど7日。 今日7日じゃないですか。 どんな問いがいいかなってことを考えながらね、このサミットを聞いたんですよね。 そこの中からですね、今日はこの。 AIに代替されないスキルって何なのかっていうことをですね、ちょっと解いてみたいなと。 立ててみたいなと思ったところですね。 そして、そしてです。 ちょうど私の今回、特に今日かな。 対面でそういった企画に参加するのも結構私も久しぶりだったんですけども、 お会いしたいなという方にお会いできてですね。 特に2日目、Day2のですね、今日のこのテーマの中で、夕方のですね、テーマ。 これだ、AIが変える学びとキャリア。 AIが変える学びとキャリア。 日本の教育人材戦略の未来図という中で、登壇者の一人がですね、 リクルート、スタディサプリ教育AI研究所所長の小宮山美恵子さんだったんですよね。 私、小美って呼ばせていただく、仲良くさせていただいていて、対面で参加するっていうことだったんで。 このちょうどですね、このパネルディスカッションの中で、少し私がAIに代替されないスキルっていう形にですね。 まさにこの、AIが変える学びであったりとかキャリア。 ラストオプション、何を学べばいいのかっていったときに、能力、スキルっていったこと。 自分たちが、なんだろうな、それって結果的にAIのほうがいいんじゃない? っていうことを意識した学びだったりとか。 ここってAIに代替されないから、少し意識したほうがいいんじゃないってことを、 このパネルディスカッションの中でですね、私自身も感じてですね、この声にしてみたんですよね。 これって結構、AIが当たり前のように使われてきてて。 これ、なんかすごい便利だなって思う反面、これからちょっとどうなっちゃうんだろうみたいな不安に思っている人もいらっしゃるイメージなんですね。 なんかスキルが、じゃあ私いらないじゃんみたいな。 なんですけど。 あ、お便りで来てますね。 はい、かなり順さんからお便り来てますね。 ありがとうございます。 ありがとうございます。 ありがとうございます。 問いを変換してみました。 AIで代替できるが、人とAIで費用対効果にそれほど差がないスキルとは。 えっと、かなりさんだから言うんですけど。 わかりにくいな。 かなりさんだから言いやすいから言うんだけど。 ちょっと待ってどういうことだ。 AIで代替できるが、人とAIで費用対効果にそれほど差がないスキルとは。 人がやってもAIがやっても、費用対効果として差がない。 わかりにくいな。 もう一言聞くと、例えば問いのリフレームって言うんですけど、 問いを立てると関心事がまずは言語化されるじゃないですか。 このときに、かなりさんはなぜこの問いを立てたのか、みたいなところを聞いてですね。 そうすると、またちょっと問いのリフレーミングができるかもしれないですよね。 これね、なんでわかりにくいかっていうと、ちょっと構造的に二重になってるんですよね。 最初の問いが、AIで代替できないスキルとはだったんですよね。 その代替されないスキルって、まだディスカッションされてないじゃないですか。 今からですよね。 それが、ある前提の問いになってるんですよね。 AIで代替できる。 できるって言っちゃった。 っていう前提。できるんだけど、その中でひよたえ子が話してるんで、 最初の代替ができるできないっていうところのある程度の定義、前提があって、 さらに想像的対話につながるという、ちょっと難しい問いになってるなっていうこと。 だからわかりづらいというより、ちょっと複雑なんですよね。 意味ないね。 ちなみになんですけど、小宮山理恵子さんの登壇した中で、私がメモした中では、最後一言皆さんが言ってる中で、 どういった学びというのが必要かっていう中で、小宮山理恵子さんがキーワードとしておっしゃってたのは、失敗。 失敗。失敗っていう言葉。 やっぱりうまくいかないことをどれだけできるかということ。 あとは、地の進化と地の探索、領域の経営を少し、例を出していただいた中で、専門領域以外、未知の領域に自分は身を置くようにしていて、 不観力、メタ認知能力っていうことを知るためには、自分の専門領域だけにいるのではなくて、その領域以外に感じる素人の視点。 そういったものから違和感を感じたりとか、逆にそういった中にいつつも、やっぱり自分の専門的な領域の中で本当にこれに好奇心があったりして好奇心があったりして気づけるみたいなところを話してましたね。 失敗によってAIって強制的にさせればできるかもしれないけど、試行錯誤をしたりとか新しい価値を作るとか、なかなかうまくいかないものに向き合うであったりとか、 うまくいかないことをより良くしていくっていう姿勢だったりとかっていうことが大切なんだなって聞いてて思いましたね。 あと他の登壇者の方がおっしゃってたのは、行動とモチベーション。 あとは、AIに代替できない人間らしさ、あなたらしさとは何かっていうことをおっしゃっていて。 AIに代替されないスキルとはって言ったときに、例えばコミュニケーション能力とか、想像性だとか、問いを立てる力だとかって言ったときに、 その見方もあるんだけど、あなたらしさって何ですかって言うことを言語化するっていうことの大切さみたいなものにも意識が向くようになるんじゃないのかなと思ってますね。 そんなことを今日聞きながら、この問いで少しみどりさんに、ボイシーでも少し問いを立ててみたいなって思った。 なるほどです。ありがとうございます。 AIね。今日の山田さんの問いを聞いてなんですけど、AIは正解を出してくれる仕事というか、 AIに代替されないっていうのは意味をつくる仕事ってちょっと考えました。 それは代替されないスキルとして? そうです。スキルとしては意味をつくる仕事。 何て言うんだろうな。意味をつくる。 例えば、コミュニティマネージャーをしているからそうなんですけど、人と人をつないで信頼関係を築いて、コミュニティを形成するっていう力って、 やっぱり人と人じゃないと言語化できないというか、人の距離感を信頼関係築いて、そこをつないで、みたいな。 それも意味をつくっている仕事なので、それはできないんじゃないかなとか考えちゃいました。 日常的に意味をつくる仕事ってあんまり言わないなと思って聞いてたんだけど、 ただ、なんとなくやってたことを言語化しようとしてるなと思っていて。 今まで暗黙地というか、当たり前に人がやってたことを、AIというものができたらできることあるじゃん。こんなこともできるじゃんって言ったときに、 じゃあ、私たち、あなたらしさとかって何?って考える視点が生まれてきてるなと思って。 そういうのを思って、そこは、その状況化だからこそ出てきた意味をつくるという仕事っていう言葉に繋がってるんじゃないかなって思いましたね。 そうかも。 なかなか確かに言語化はしてなかったけど、これAIできないよねって考えたら、なんでやることか。確かに。 だから、AIをもっともっと使ってみたら、また見えてくるかもしれないね。 ああ、やっぱりこっちが難しいなーとか。 あとは、AIじゃできない能力だったりとか。 あ、でもこれね、ニュースにもなっていて、影響を受けにくい仕事、AIによって影響を受けにくい仕事っていうニュースピックスで、昨日かな、私ピックしたんですけど、 いろんな仕事にとって変わる中で、職人とか介護とか看護とか、細かい作業というか、相手の気持ちを汲み取ってすぐに対処できるけど、実はAIがやるには複雑だ、みたいな。 そういったものが、具体的に言うと看護師、小学校教師、保育士といった人をケアする仕事も事例として挙げられていて。 でも工場、人の手、マニファクチャーというのかな。 人の手を使った作業って、結構人の手って相当高度なんだよね。 プラスアルファは感じ取る、対人関係、コミュニケーションの手前ぐらいの話かな。 パッと感じ取ってこうですよね、やるように。 仕事が代替されないっていう、これビジネスインサイダーの記事で、タイトルが、影響を受けにくい仕事はある。 AI政治学の教授がAI時代を生き抜く方法をアドバイス。っていう記事の中にあったんですよね。 ただ、そんな記事の中で、AIがさまざまな職業を取って変わる中で、変化に対応できる力。 変化に対応できる力は、どの仕事を選ぶかと同じくらい大切だって言ってるんですよ。そこ結構惹かれて。 これは今日、インドのタタコンサルティンシーのCTOの方も講演してて、 やっぱり変わり続けられる人、変化に適応できる人、学び続けられる人っていうことをキーワードでも言っていたのが、結構ツズズるなあと思って。 ハリック・ビン。タタコンサルタンシーサービスのシニア・バイス・プレジデント・チーフテクノロジーオフィサーですね。 だから、新しい働き方ってキーワードもあったんだけど、新しい働き方の前に次のってつけていて、 次の新しい働き方。だって新しいのにさらに次をつけるってことだよ。 次の新しい働き方を絶えず見出し取り入れていくっていうことを言ってたんですよね。 なんかこの良いから素晴らしい絵とかですね、そのぐらい拡張できるっていうことが前提になってくる中で、 変化が加速している中に変化し続けられる、新しさの次を考えるっていうことが。 でもこれって、ダーウィンが言っていた、変わり続けられることが適応していくっていうのが通ずるなあと思いながら、 生物の進化の過程に。 いやだけど、みどりさんね。今日7日、夜、みどりさんに問いを立てるんだって思って、 生成AIのGenerative AI Summitを聞いてると、やっぱり違った自分の中で。 受け止め方だったりとか、話す前提だとメモが変わったりするんで。 アウトプット前提のインプットですね。 これは答えがあるわけではないと思うんだけど、現時点で少し整理されているものだったりとか、 あとは結果的にどうなるかみたいなところはわかるじゃないですか。 そのときに別に、それに固執しようとする人はなくなるけど、 さっきの変化し続けたりとか、新しい働き方の次を考えている人は、 常に可能性を見出しながら取り入れるってところまで言及してたんですよね。 ハリック・ビーン、タタコンサルティスチームのCTOがですね、 ここの見出し取り入れるっていうところのセットが結構大切で、 それが変化し続けるものだけが生き残るっていうことに繋がっていて、 わかってるけどやらないとダメなんだなっていうことね。 いやだってさ、想像性も12ヶ月から18ヶ月、 だから1年から1年半ごとに想像できる価値が2倍になってくってことを言ってたんですよね、これからね。予測ではね。 それは人とAIが能力を補うあいだから。 ちょっとなんか、やばい、問いを立ててる中で、 少しなんか今日、Generative AI Summitを振り返りを少し言語化し始めてる自分がいるので、 そろそろここまで話してみてのチェックアウトというか、感じたことを一言ずつ話をしながら、 あとお聞きの皆さんにも少しコメントをいただこうかなと思って。 早速かなりジョンさんからお便りが来てますね。 ありがとうございます。読み上げます。 ふとAIとAIも競い合っているんだよなと思いました。 あー、なるほど。これ2つの意味があるかもしれないなと思ったのが、 AI自身の成長していくAI。それこそ、エージェントとしてですね。 チャットGPTの魅力をしたことを覚えて、ある意味成長と言えるようなことができてる。 育てるの楽しいですもんね。AI。 そうそうそうそう。今度、11月25日、鳥取県内の。 みどりさん絶対出てよ。オンラインだからさ。 行きます。11月25日。 生成AIのオンラインの講座をやるんですよ。 鳥取大学の桑野教授が、生成AIの育て方っていう授業を。 めっちゃいいね。 すごくない?生成AIの育て方。 その後に私が2時間ワークショップをするっていうね。 香川さんの今、AIとAIが競い合ってるって中で、 AIが昨日のAIよりも競い合うっていうことと、 もう一つは一般的に、AIの企業がたくさん生まれてきてるので、 それぞれの競合たしたテキストをやっていくっていう中で、 AIが成長していくっていう、 この2つの視点があるんだなっていうのはね、思いましたね。 かなりさん、コメントありがとうございます。 ありがとうございます。 じゃあ、みどりさん、私の順番に少し。 はい、行きましょうかね。 はい、今夜もありがとうございました。 AIに代替されないスキルとはっていう問いで、 考えていくうちに思ったのは、 やっぱり人と人の間に生まれる温かさだったりとか、 偶然の重なりだとかを感じ取る力こそ、 これからのAIと一緒に歩む時代に一番必要なのかなとか思いました。 っていうのも、やっぱりコミュニティの現場にいるっていうか、 コミュニティを作る現場にいるからこそ、 AIでは生まれないような意味のある繋がりだとか、 そういうものを作り続けたいなって、改めて感じさせてもらいました。 はい、本当にありがとうございます。 以上です。 ありがとうございます。 じゃあ、私も。 はい。 えーとですね、これ。 私、毎年見ちゃうTBSの番組があって、 1年に1回しかやらない。 TBS。 論文の後しがしかやってない。 答えは1年。 好きです、私もそれ。 なんかね、それを思い出して。 結果はわかるじゃないですか。 でもなんか、そのときにわかることがあるときに、 どこまでそれを考えたりするかっていうことよりも、 姿勢として、これってAIのほうがいいんじゃない? それこそさっきのかなりさんがコメントで書いてくれたような、 自分がやるよりAIのほうが。 簡単に言うとコスパがいいじゃん、だったりとか。 それって、いったんフラットにすべての仕事を考えてみるのがいいんじゃないのかなって思いましたと。 ただ、ひとつね、 さっきの米山理恵子さんたちのパネルディスカッションとはまた別のパネルディスカッションの中、 これちょっとちゃんとさっき説明しなきゃなって思ったのが、 ハリック・ビンさん、タカトンサルさんとのおっしゃってたのが、 働き方の最低限っていった中で、 確かにと思ったのが、組織の再設計が不可欠だって言ったんですよね。 それは人とAIのハイブリッド、体制に合わせて組織自体を変えなきゃいけない。 どういうことなのかなと思ったんだけどね。 たとえばこういうことかなと思ったのが、 ワンオンワンとかあるじゃないですか、人と人と。 ありますね。 生成AIとの打ち合わせ1時間とか、生成AIとのワンオンワンみたいなスケジュールが当たり前になってくるっていうことを想像してみたときに、 そういったスケジュールを入れる、組織的にやっていくみたいなことが、組織を再編成するとかですね。 あとは、人ができないことをAIがやるときに、 じゃあ人が何をするのかっていったことがまだわからないのであれば考えるチームを作ったりとかですね。 そういった組織自体も変わっていかなければいけないんだっていうことを、 AIのメリットを生かすための組織とは。 AIのメリットを生かすための組織とは、その組織設計とはっていうところにも言及してたところが、 いやー、参加してよかったなーって思ったんですよね。 全力の中でできることだと、 推進レートのワンオンワン入れようって思いましたね。 確かにそれいいですね。予定に入れたい。 そうそう。一員として組織のね。 だからまだ代替されないスキルは何なのかっていうことの結論を待つのは、 1年後でもいいなと思ってるんだけど、すでにこれはそうなのか。 これって私。もっと言うと、AIにはできるかもしれないけど、 私が好奇心があって、私がやりたいんだ、時間がかかってもみたいな。 そんなことを少し言語化できたりとか、 自分の中で大切な価値のあるものなんだ、みたいなことがね。 なんかひょっとしたら分かる人が増えてくるんじゃないのかな。 AIが生まれたことによってっていうのをね。 今日は何か言葉に残しておきたいなと思いました。 以上です。 ありがとうございました。 ありがとうございます。 さあ、みどりさん。 10月の7日、今日も問いを立ててみました。 はい、でも結果的に向き合えたような気がします。 いや、そうですね。 問いを立てるだけにすると結構ワクワクするというか、 ワクワクしながら問いに向き合えたかもなーってちょっと思いました。 そうですね。 そして明日は8日、こんなことをしてみようかというですね、 ちょっとしたアクションのきっかけにこの放送がなればなと思ってますし、 自分もですね、30分AIとのワンワンを集中で入れてみようか。 それを堂々とスケジュールに入れられる組織になっていくみたいなことも、 ひょっとしたら1年後に、「あのとき話してたじゃん!」みたいなことの答え合わせができるかもしれないなと思い込んだんでした。 ぜひ皆さん、お聞きの皆さんも、明日の10月の8日にこんなことをしてみようかなというですね、 小さなアクションにつながると嬉しいです。 はい。 みどりさん、この月の7日、43回目の7日、ありがとうございました。 お聞きの皆さんもありがとうございました。 はい、ありがとうございました。 この後、公開収録の放送もですね、アーカイブ放送してますので、お聞きの皆さんも何かコメントいただければ嬉しいです。 ではみどりさん、また来月。 来月は11月7日、金曜日ですね。 はい、よろしくお願いします。 よろしくお願いします。 ありがとうございました。