# 初めのあいさつ おはようございます。 エリンジの古川周券です。 今日もどうぞよろしくお願いいたします。 # 「専門性を活かす」という前に 今日は、専門性を生かす、真剣に未来を考えるならば、という事でお話をしたいと思います。 これは、Voicyの方から頂いた特テーマ、「専門性の生かし方」という事についてのお話になります。 専門性を生かすという時に、私はむしろその一歩手前に遡って、もう少し根本的な所から掘り下げてお話をしたいと思います。 というのは、皆さんご存知のように、現代は激動の時代と皆さん言いますよね。 でも、どこまで行くかというと、確かに世界は今、色々な形で社会的な課題が山積みですから、 その山積みの課題、エネルギー問題とか人口問題とか食料問題とか格差の問題とか、色々な問題があるじゃないですか。 それで、色々な問題の圧力でギシギシギシギシ言って、苦しいから戦いが起きたり、争いが起きたり、不安定な社会になってしまったりとあるわけですよね。 だけど、現実の事実の中でギシギシギシギシ言っている事と、同時並行でむしろ奥底の方で隠れた形で脅かしているような問題って何かって、 社会が大きく変化しているって事ですよね。その大きな変化ってどこにあるかって。 それは結局、ITの進歩なんですよね。 特にAIの飛躍的な進歩に代表されるような、ITのテクノロジーの進化って事が、もの凄い勢いで、 だけど、実は便利さって事の影、その進歩のおかげで便利さがどんどん増しているわけだけど、 その便利さで良い事しか見えていない影で、その副作用って、光が明るければ明るいほど影は暗くなるように、 その副作用として、影の部分というのがじわじわじわじわじわ見えない形で私たちの将来を脅かし、現在を脅かしているという所があるんですよね。 そこを見ていかなきゃいけないって。 専門性を生かすという時に、生かすという発想で来る根本には、将来を見据えて、 将来を見据えて高度な専門性を身に付けていって、自分がそれを社会に追いついていけるように、 社会から取り逃されないように、社会の中で活躍できるようにという事で専門性を考えるんだけど、 その場合の社会というものが固定したものじゃなくて、根本から変化している時には、 その社会の育成を見ながら、自分の専門性という事を考えていくべき時が来ているんですよね。 そこを抜きにしては考えられないって。 ちょっと抽象的な話に聞こえますけども、実はこの部分をしっかり考える必要があるって。 まず、前置きとして、何言ってるんだろうって思われるかもしれないけど、 このお話がピンとこないようで、ちょっと怖い、ちょっと心配なんですよね。 それぐらい、今、社会の変化というのは大きな問題になっているという事なんですよね。 じゃあ、どういう風に考えていったか、どんな問題なのかという事を、続きにお話したいと思います。 # テクノロジーの進化から私たちの将来を見る時 私たちの将来を脅かし、今現在をじわじわと蝕んで脅かしつつあるものは何かって。 これは今お話ししましたように、その興味とか悪いというふうには一見見えないから、手強くて怖いものなんですよね。 それは便利さとか、人間の英知の凄さという形で見えてくるから、 遠ざばこんな凄いことができる、こんな素晴らしいってことで見えてくるんですよ。 こんな凄いことができる、こんな素晴らしいと言って喜んでいるうちに気が付いたら、 自分の出番がなくなるって、人間の出番がなくなるって、 ほとんどの人は役に立たないから、もう結構ですって言われる。 そういうふうにして私たちを脅かすって、トロイの幕を見たら怖さがあるんですよね。 今お話ししましたように、この怖さはどこから来るかというと、テクノロジーの進歩、特にAIテクノロジーの進歩ですよね。 例えば仕事ということを言うときに、もうよく言われることですよね。 10年後になくなる仕事って。 更新するために、どんどんどんどんこれが、ラインナップのリストが増えていくじゃないですか。 もう今になくなってしまう仕事、意味がなくなる仕事と言われていると、どんどん増えていきます。 もちろん人間の新しい仕事って生まれつつあるんだけど、薄のある仕事の方がもっと多い。 しかも新しい仕事ができると言っても、重要度が下がっていくんですよね。 複雑な仕事、高度に大変な仕事、専門性が特に高度に要求されるような、複雑で大変で難しい仕事っていうのは、AIの方が遥かに上手にそれをやるんですよね。 そうすると、すごい仕事はみんなAIがやって、人間はもっとどうでもいい的仕事、簡単で誰でもできるようなものに追いやられていくわけですよ。 そうすると、仕事で収入を得るときの稼ぎを人間が作り出すことは値段が上がってくるわけだから、給与は下がってくるわけですよね。 そんなことが背景にあります。 さあ、そうやって現代の仕事と考えるときに、基本的にざっくりと大きく言ってしまうと、論理的に処理できるもの。 例えば、数学だけじゃなくて、数量化だけじゃなくて、自然言語で処理できる内容、そこに一貫した論理性があるようなものっていうのは、すべてAIテクノロジーによって置き換えられていくんです。 乗り越えられるところが置き換えられちゃうんですよ。 かつて、お金の計算って人間がソロマンや計算尺でやったんですよね。 ソロマンや計算尺でやったのが電卓にとって変わられるって。 今、電卓もいろんなものがあります。 領収書とかそういったもの、それをスキャニングで読んだら自動的に計算して記録するっていうものが出始めましたよね。 オンライン決済、電子決済は全部数量化されている。 手でお金、現金払ったりするものがあって、今、その領収書をパッとスキャナーの下に置くだけで、パパッと読み取って、どんどん会計形状していくことがなってますよね。 そうやってまず数量化できるものは全部乗り越えられちゃったって。 で、今度は文章すら、チャットDVDが代表的ですよね。 自然言語を操るんです。 自然言語、だから普通の日常語で数量化じゃなくて、日常の言葉で我々が使うものも、もっと論理的で見事なものを作り始めたって。 だから、自然言語の処理できる内容も全てAIに乗り越えられてるって。 だから例えば、司法試験の内容、裁判、法律、司法書士みたいなこと、弁護士、これは相当な部分は、もう論理的な仕事になってきてるので、乗り越えられていくわけですよね。 そうすると、いわゆるホワイトカラーの仕事って、やっぱり乗り越えられてしまうじゃないですか。 今しかもですよ、現実の現場の音声を録音したものを文字化する技術もすごく多くなりました。 だからどんどん乗り越えられていくんですよね。 結果的に何が起きたかというと、複雑コードなアプリを完成させるよりも、滑らかに二足歩行をする方が難しいんですよ。 ギコギコしないで、本当に静かに滑らかに音をさせないように優雅に歩く二足歩行の方が難しくなっちゃったんですね。 ロボットってのは現実のものですから、それを滑らかにやろうと思ったら、肉体を形成しているタンパク質やカルシウムで作るもの以上のものを、 素材で作るプラスチックやゴムやカーボンで作る方が難しいわけですよね。 だから立ったり座ったり走ったり、そういう方が難しくなっちゃったってことですよ。 そういう意味では今まで高収入を作っていった高度な情報処理みたいなものは全て無くなるってことです。 じゃあ専門家を高度な情報力みたいな方に振り切っている、要するに学歴を上げてどんどん勉強してプログラミング作っていっている、 そっちに振っている仕事って専門性をどんどん地球にしても最後は乗り越えられちゃうってことですよ。 そっちの方が遥かに早いですから。 この2、3年すごい勢いで進歩しましたよね。 だからそういうことで専門性を生かすっていう時に、これまでの延長それにあるような専門性を生かすってことは、 あっという間に色褪せるってこと、あっという間に分化するって。 だから新しいフェーズに専門性を探さないと、もうどうにもならない時が来たっていうことが、 もうこれは前提としてあるんですよね。 # 求められる専門性① じゃあ、求められているものとは何かって。 求められているもののプロフェッショナルって、それが求められている専門性じゃないですか。 生かすべき専門家、専門性って、それはどういうものかって。 それは、人間にしかできないことに、最後になっていくしかないですよね。 人間にしかできないものでも、やっぱり例えば、動作。 今お話したような二足歩行をやるっていうのもそうです。 介護の現場とか、そういうことですよね。 そういうふうに体を使ったことの専門的なこと。 まだまだロボット技術は全然ダメですから、体をうまく使うということ。 そこでうまく使うということ。 人間にしかできないような使い方をするということ。 そうすると、ただ単に動くっていうことじゃなくて、心遣いができること。 気配りができることって。 手をパッと添えることだって、パッと置くんじゃなくて、 そこに思いやりがあるって感じられるような手の置き方。 あるいは本当にデリケートで、 相手の変化を本当に無意識に感じるような、 そういう暗黙度レベルの無意識にできるような手の当て方や、 大種の仕方っていう、これはもう、 AI技術がどんどん進歩しても、 それを情報化することはまだまだ全然難しいし。 というのは、思いやりのある手の添え方って言って、 人間にしかできないデリケートな手の添え方。 お母さんが子供に添えるとか、孫がおじいさんに添えるとかって、 こういうものは、どこが違うのかって、 どこが普通の優しく人をやるのと違うのかって、 インデックスの付け方が分からないんですよ。 思いやりのあるちょっとしたことって難しいじゃないですか。 インデックス付け方が分からない限り、 まだまだ遥か将来にしか人間の量ができないと思いますよ。 だから、これを本当にやるってこと、 つまり心を込めて体を動かすってこと、 そこがもうすごく大事になってきますよね。 普通の動作をやるときに、 本当に人間らしい、本当に心を込めて、 デリケートで思いやりがあってって、 心を磨くこと、思いやりの心を磨くことって、 しかも今お話しするところからお分かりになるように、 人と人との間に成立するものなんですよ。 だからコミュニケーションの力です。 それは正確に早く正しく伝えるんじゃなくて、 思いやりってことですよ。心が通うってことです。 だからコミュニケーションの意味が、 情報の量や正確さでコミュニケーションの力を図るっていうのではないんですよ。 ネット社会においては、 情報の速さや的確さということで、 コミュニケーションの力を図ってますが、違うんです。 数量ができないコミュニケーションの力ですよ。 それは自分自身の心が、 どれだけ繊細で共感する力があって、 人間的かって。 さあ思いやりを育てるってどういうことですかって、 そういう大きな問題が起きてきます。 でもこれって大きな問題だけど、 これを極めることが、これを磨いていくことが、 テクノロジーに凌駕されない人間の人間性ってことを、 最後に担保するものですよね。 そういう意味では、求められている専門性って、 実は人間的であることです。 ものすごく思いやりがあること。 ですからその人間的なことってのは、 人と人との間に成り立つものですよ。 だからコミュニケーションっていうのがね、 上手に喋るとか、的確な言葉を使うとかってことじゃなくて、 コミュニケーションとか問題もあるじゃないですか、 コミュニケーション問題って問題が。 そういうことではいけないんですよ。 コミュニケーションっていうときに、 心が通うという意味でのコミュニケーションを取り返すって、 それは口下手でもいいし、 コミュニケーションが苦手でもいいんです。 むしろ心が通うということを強化するというところ、 ここをどう磨いていくかって、 これは教育の問題でもありますよね。 これがまず一つ大事なものなんです。 # 求められる専門性② それからもう一つ、その上でさらにもう一歩進んで、そういうふうに共感し感じる、人間らしさということがある。 その上で、じゃあどう行動した方がいいでしょうか。どう生きた方がいいでしょうか。 どう共に生きていくべきか。どう社会を形成していくか。どうコミュニティを磨いていくか。 どう世界と向き合って、どう生きやすい社会を作っていくかというふうに、 そういう心が通うという情とか感情とか思いとか、そういうものを思想化していく。 これは論理を語る思想のもっと根本にあるものなんです。 感じることって、方向性を見ていくことって、そういうものがあって初めて論理性がついていくんです、後から。 それを実現するときには論理性が必要だから、論理性を考えるんだけど、 論理性から生きる姿を図るんじゃなくて、 まず最初に、人間としてどう感じるか、どういうふうに生きたいかという思いのとこです。 思いがあって言語化するんですよ。 言語化するときに、その言語化が互いに通じるように、文化や背景が違う人にも通じるように、論理性を武器にするんです。 論理性はそこでできるものですよ。 まず最初に、思いとなるんです。思いを伝えるときに論理性は必要となる。 思いを実現するときに論理性は必要となる。 それはなぜか、現実と向き合うときには論理性が必要となるんです。 でも、まず最初に、どんな思いを持つかということは、現実に妥協しているところから始まらないんですよ。 まず思いがあるんです。その思いがどうあるかということですよね。 まずそこを磨く。それは、進退性を伴ってますよ。 痛みを感じる、悩みを感じる、悲しみを感じる。 まずその思いを感じて、しかもそれを言葉にしていくということです。 タイパーやコスパを考えるんじゃなくて、思いに寄り添った言葉を紡いでいって、論理を満たしていくということですよ。 価値基準がちゃんとくっついている論理です。 そういうふうにして言葉を磨いて、思想を作っていくということですよね。 それは合理性、論理性、シャープでクリアーで、かっこいい言葉じゃないんです。 私たちの心に寄り添った言葉、私たちの言い方に寄り添った論理なんですよ。 そういうものが要求されている。 そういうもので編んだ言葉で哲学を作っていくことが求められていますよね。 そういう思想性がこれから求められています。 優しいフリするより、本当に優しさとは何かということですよ。 優しいっぽい言葉を論理的に喋るんじゃなくて、本当に優しさが溢れるような言葉。 それは言葉の内容や意味ではなくて、言葉の書き方。 思わず溢れ出る言葉、その時の身じろぎとか身構えとか表情とかイントネーションですよ。 そこに現れてくるじゃないですか。 優しいフリをするロボットは作れますよ。 でも優しさがそこにないです。 例えばよく言われることですよね。 アイスが落ちていて地面に、横に女の子が泣いている。 なぜ泣いているかAIは分からないんですよ。分かるはずがない。 だって食べないし、味わわないし、苦しまないし、涙がこぼさないし、悲しまないじゃないですか。 機械ですから。食べる必要もない。 食べる必要もないから、生存本能に基づいた味覚の良し悪しが分からないんですよね。 みんながおいしいと言っていると消費するもののインデックスを作って、 みんなが大体に納得するようなおいしい、まずいのはせめてはできるかもしれない。 感じているわけじゃないですよ。 だからおいしさなんか分からない。 だからおいしい、食べたいが分からないから、アイスが落ちている時に泣いている女の子の気持ちは分からない。 だから物事や事情に正確に対応することじゃないんです。 正確に対応して丁寧に対応するようなロボットを作れますよ、教え込めば。 イントネーションも教えることができる。 言い方もタイミングもインデックス付けてある程度教えることもできますよ。 でも分かっていないですよ。 ただ対応しているだけなんです。 そこに心がないんです。 でも私たちの側が本当に心が生きていれば、心がこもっているかどうか、心があるかどうかは分かります。 一見優しそうな言葉を使っているけど、心はここにあるのか。 本当に心がこもっているのか。 人間って愚かだから。 I love youって、お金儲けのためにI love youと言っている人のI love youと、 本当に心配心配している人のI love youと分からないから、 巻き上げられちゃったことがあるじゃないですか。 古くはシェイクスペア。 本当にお父ちゃんのことを心配している娘を苗頭にして、 甘いことを言っていいことを言っている姉ちゃんの方に遺産創造して破滅するリアゴの話がある。 心と言ったって難しいですよ。 でもそこを磨くってことがおそらく求められているのが本当の専門性です。 だから専門性活性というのは突き抜けていくことだけど、 その突き抜けというのはどういうことかって、 技術とか論理とかじゃないです。 自分にしかできない、でも自分にしかできないのは自分って、 生きた人間なんですよ。 共感し感じる、泣いたり笑ったり苦しんだり、悲しんだり、 絶望したり、ロボットにできないこと、AIにできないことに振り切るということです。 で、それを現実で実現するからといって、現実に生かすということから逆算しないことですよ。 結果というのは確認可能なものではならないじゃないですか。 だから確認可能なものを作るんですよ、みんな。 結果オーライ、結果を出さなきゃってみんなが言って、 結果に縛られすぎちゃうと、結果を確認するという手続きが入るから、 論理化されたところから見なくなっちゃうんですよ。 だから結果が出たかどうかというところから判断しちゃいけないんです。 判断する瞬間に論理化されちゃうし、数理化されちゃうし、 そこから零れるものは見なくなっちゃうんですよ。 だから結果に縛られすぎちゃうと、目に見える結果、 みんなが納得できる結果に縛られすぎちゃうと、 AIでできる仕事にしかならなくなっちゃうんです。 だからとことん極めて、結果やデータに乗らないものを身につけるということが、 本当に求められている専門家です。 そして結果やデータだけでは測らないところを見抜くような管理職ですよね。 あるいは見抜くようなカスタマー。 それを見抜くということが人間にしかできないわけだから、 我々人間がもっと自分たちのデータや結果に乗らないような、 データ化されてみんなが納得するような数理化に乗っからないような、 自分が感じることによってしか判断できないようなものを身につけていく、 そういう専門性を身につけて、より人間として磨いていくという、 そういう専門性が求められているということになります。 私はそう思っています。 # 終わりのあいさつ 今日も長い時間お付き合いいただきまして、本当にありがとうございました。 どうぞ良い一日をお過ごしください。