ABOUT THE SPEAKER
Martin Ford - Futurist
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future.

Why you should listen

Martin Ford was one of the first analysts to write compellingly about the future of work and economies in the face of the growing automation of everything. He sketches a future that's radically reshaped not just by robots but by the loss of the income-distributing power of human jobs. How will our economic systems need to adapt?

He's the author of two books: Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future (winner of the 2015 Financial Times/McKinsey Business Book of the Year Award ) and The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future, and he's the founder of a Silicon Valley-based software development firm. He has written about future technology and its implications for the New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review and The Financial Times

More profile about the speaker
Martin Ford | Speaker | TED.com
TED2017

Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs

マーティン・フォード: 職が無くなる未来社会でのお金の稼ぎ方

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3,167,458 views

テクノロジーの発達によって、考え、学習し、適応できる機械が出現し始めています。それが私たち人間にもたらすのは著しい失業かもしれません。 私達はそれに対しどうするべきでしょうか。未来学者のマーティン・フォードが、収入をこれまでの仕事と切り離し、最低所得を保障するというコンセプトを簡潔に述べます。
- Futurist
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio

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00:12
I'm going to beginベギン with a scary怖い question質問:
0
787
2848
初めに怖い質問をします
00:15
Are we headed先行 toward〜に向かって
a future未来 withoutなし jobsジョブ?
1
3659
2750
私たちは仕事が無い未来に
向かっているのでしょうか?
00:18
The remarkable顕著 progress進捗 that we're seeing見る
2
6987
2069
自動運転車のような技術が
00:21
in technologiesテクノロジー like self-driving自己運転 cars
3
9080
1861
著しく進歩するのを目にして
00:22
has led to an explosion爆発
of interest利子 in this question質問,
4
10965
3065
この問いに 爆発的な関心が集まっています
しかし この問いは過去に
何度も問われてきたので
00:26
but because it's something
that's been asked尋ねた
5
14054
2150
00:28
so manyたくさんの times in the past過去,
6
16228
1256
私たちが本当に問うべきことは
00:29
maybe what we should really be asking尋ねる
7
17508
1840
今回は今までとは違うのか ということです
00:31
is whetherかどうか this time is really different異なる.
8
19372
2900
00:35
The fear恐れ that automationオートメーション
mightかもしれない displace置換する workers労働者
9
23252
2961
自動化が労働者を駆逐し
失業者がたくさん
生まれるのではないかという恐怖感は
00:38
and potentially潜在的 lead
to lots of unemployment失業
10
26237
2117
00:40
goes行く back at a minimum最小 200 years
to the Ludditeラディ revolts反乱 in Englandイングランド.
11
28378
3888
控え目に見ても 200年前の英国で起きた
ラッダイト運動に遡り
00:44
And since以来 then, this concern懸念
has come up again and again.
12
32290
3196
それ以来何度となく
この不安は浮上してきました
00:47
I'm going to guess推測
13
35510
1161
おそらく皆さんは
00:48
that most最も of you have probably多分 never
heard聞いた of the Tripleトリプル Revolution革命 report報告する,
14
36695
4466
トリプルレボリューションの報告書を
ご存知ないでしょう
00:53
but this was a very prominent著名な report報告する.
15
41185
2293
実は卓越した報告書でした
00:55
It was put together一緒に
by a brilliantブリリアント groupグループ of people --
16
43502
2531
これは ノーベル賞受賞者2名を含めた
00:58
it actually実際に included含まれる
two Nobelノーベル laureates賞受賞者 --
17
46057
3057
大変優秀な人々が作成して
01:01
and this report報告する was presented提示された
to the President大統領 of the Unitedユナイテッド States,
18
49138
3223
アメリカ合衆国の
大統領に報告したものです
01:04
and it argued主張した that the US was on the brink危機
of economic経済的 and socialソーシャル upheaval激動
19
52385
5494
自動化によって アメリカでは
数百万人が失業することになるので
01:09
because industrial工業用 automationオートメーション
was going to put millions何百万 of people
20
57903
3102
国は経済的 社会的な
動乱に瀕していると
01:13
out of work.
21
61029
1152
警告しました
01:14
Now, that report報告する was delivered配信された
to President大統領 Lyndonリンドン Johnsonジョンソン
22
62205
3657
さて その報告書は
リンドン・ジョンソン大統領に
01:17
in March行進 of 1964.
23
65886
1801
1964年3月に届けられました
01:19
So that's now over 50 years,
24
67711
2216
50年以上前のことです
01:21
and, of courseコース, that
hasn't持っていない really happened起こった.
25
69951
2058
もちろんそんなことは起きませんでした
01:24
And that's been the storyストーリー again and again.
26
72033
2144
このような話は何度も繰り返されました
何度も警鐘は鳴らされましたが
01:26
This alarm警報 has been raised育った repeatedly繰り返し,
27
74201
2109
01:28
but it's always been a false alarm警報.
28
76334
2013
いつも誤報で済みました
01:30
And because it's been a false alarm警報,
29
78371
1809
そして 今までいつも誤報でしたので
01:32
it's led to a very conventional従来の way
of thinking考え about this.
30
80204
2807
このような事態に対する
典型的な考え方が導かれました
01:35
And that says言う essentially基本的に that yes,
31
83035
2532
その要点を言うなら
技術はいくつかの産業を
丸ごと破壊するかもしれない
01:37
technology技術 mayかもしれない devastate荒廃する
entire全体 industries産業.
32
85591
2548
01:40
It mayかもしれない wipeワイプ out whole全体 occupations職業
and typesタイプ of work.
33
88163
3732
いくつかの職業や業種を
一掃するかもしれない
01:43
But at the same同じ time, of courseコース,
34
91919
1608
しかしもちろん同時に
01:45
progress進捗 is going to lead
to entirely完全に new新しい things.
35
93551
2351
技術進歩は新しいものへと繋がるので
01:47
So there will be new新しい industries産業
that will arise発生する in the future未来,
36
95926
2962
将来的には新産業が登場し
01:50
and those industries産業, of courseコース,
will have to hire雇う people.
37
98912
2858
新たに人を雇用することが必要になる
01:53
There'llありがとう be new新しい kinds種類 of work
that will appear現れる,
38
101794
2238
新しい種類の仕事が出現し
01:56
and those mightかもしれない be things that today今日
we can't really even imagine想像する.
39
104056
3210
それらはまだ想像さえも
できないものである
01:59
And that has been the storyストーリー so far遠い,
40
107290
1747
これが今までの筋書であり
02:01
and it's been a positiveポジティブ storyストーリー.
41
109061
1494
肯定的な話でした
02:03
It turnsターン out that the new新しい jobsジョブ
that have been created作成した
42
111095
3325
実際に そのように生じた新しい職業は
02:06
have generally一般的に been
a lot better than the old古い onesもの.
43
114444
2470
以前にあった職業に比べて
より良いものが多く
02:08
They have, for example,
been more engaging魅力的.
44
116938
2656
例えば もっと打ち込める仕事で
02:11
They've彼らは been in saferより安全な,
more comfortable快適 work environments環境,
45
119618
3429
より安全で より快適な環境での仕事で
02:15
and, of courseコース, they've彼らは paid支払った more.
46
123071
1680
より収入の良い職業でした
02:16
So it has been a positiveポジティブ storyストーリー.
47
124775
1865
そういうわけで肯定的であり
02:18
That's the way things
have playedプレーした out so far遠い.
48
126664
2208
それが今までの展開でした
02:21
But there is one particular特に
classクラス of workerワーカー
49
129292
2948
しかし
ある特別な種類の労働者には
02:24
for whom the storyストーリー
has been quiteかなり different異なる.
50
132264
2252
これとは全く異なる展開が
待っていました
02:27
For these workers労働者,
51
135938
1150
この労働者にとっては
02:29
technology技術 has completely完全に
decimated間引きされた their彼らの work,
52
137112
3021
技術が彼らの仕事を完全に破壊し
02:32
and it really hasn't持っていない created作成した
any new新しい opportunities機会 at all.
53
140157
3214
新しい機会など生まれませんでした
02:35
And these workers労働者, of courseコース,
54
143395
2195
この労働者というのは そう
02:37
are horses.
55
145614
1288
馬たちです
02:38
(Laughter笑い)
56
146926
1443
(笑)
02:40
So I can ask尋ねる a very provocative挑発的な question質問:
57
148393
2750
では 皆さんに挑戦的な質問をします
02:43
Is it possible可能 that at some
pointポイント in the future未来,
58
151167
3435
将来のある時点で
人による労働力の大部分が
02:46
a significant重要な fraction分数 of the human人間
workforce労働力 is going to be made redundant冗長
59
154626
4628
馬たちのように余剰となってしまうことは
02:51
in the way that horses were?
60
159278
1702
あり得るでしょうか
02:53
Now, you mightかもしれない have a very visceral内臓の,
reflexive反射的な reaction反応 to that.
61
161485
3000
皆さんは本能的 直感的に
こう答えるかもしれません
02:56
You mightかもしれない say, "That's absurd不条理な.
62
164509
1647
「そんなのバカバカしい
02:58
How can you possiblyおそらく compare比較する
human人間 beings存在 to horses?"
63
166180
3669
人間と馬を
比較できるわけがないじゃないか」
03:02
Horses, of courseコース, are very limited限られた,
64
170437
1769
もちろん馬の能力は限られています
03:04
and when cars and trucksトラック
and tractorsトラクター came来た along一緒に,
65
172230
2893
そのため 自動車やトラックや
トラクターが出現した時
03:07
horses really had nowhereどこにも elseelse to turn順番.
66
175147
2045
馬はどうすることもできませんでした
03:09
People, on the other handハンド,
are intelligentインテリジェントな;
67
177844
2360
それに対して人間には知性があります
03:12
we can learn学ぶ, we can adapt適応する.
68
180228
1785
私たちは新しい事を学び 適応できます
03:14
And in theory理論,
69
182037
1164
そのため 理屈の上では
03:15
that oughtすべきだ to mean that we can
always find something new新しい to do,
70
183225
3127
いつでも新しく行う事を
見つけて
将来の経済に対しても
ずっと関わっていけるはずです
03:18
and that we can always remain残る
relevant関連する to the future未来 economy経済.
71
186376
3306
03:21
But here'sここにいる the really
criticalクリティカルな thing to understandわかる.
72
189706
2437
しかしここで
理解しておくべきことがあります
03:24
The machines機械 that will threaten脅かす
workers労働者 in the future未来
73
192790
2865
将来 私たち労働者を脅かす機械たちは
03:27
are really nothing like those cars
and trucksトラック and tractorsトラクター
74
195679
3234
馬を失業に導いた
自動車やトラックやトラクターとは
03:30
that displaced失踪した horses.
75
198937
1616
全くの別物です
03:32
The future未来 is going to be full満員
of thinking考え, learning学習, adapting適応する machines機械.
76
200577
4839
やがては たくさんの機械が考え 学習し
適応できるようになります
03:37
And what that really means手段
77
205440
1408
そしてそれ故に
03:38
is that technology技術 is finally最後に
beginning始まり to encroach侵入する
78
206872
2834
テクノロジーは遂に
03:41
on that fundamental基本的な human人間 capability能力 --
79
209730
2849
人間の根本的能力を脅かし始めます
03:44
the thing that makes作る us
so different異なる from horses,
80
212603
2803
それは私たちと馬とを隔てる
重要な能力であり
03:47
and the very thing that, so far遠い,
81
215430
2234
まさにその能力によって
03:49
has allowed許可された us to stay滞在 ahead前方に
of the march行進 of progress進捗
82
217688
2647
これまで私たちは
進歩に一足先んじることができ
03:52
and remain残る relevant関連する,
83
220359
1189
経済に関わり続けられ
03:53
and, in fact事実, indispensable不可欠な
to the economy経済.
84
221572
3067
さらに実際
経済に不可欠な存在でいられました
03:58
So what is it that is really so different異なる
85
226407
2495
では現在の情報通信技術は
04:00
about today's今日の information情報 technology技術
86
228926
2043
今まで私たちが見てきたものと比べて
04:02
relative相対 to what we've私たちは seen見た in the past過去?
87
230993
1947
何がそんなに違うのでしょうか
私は3つの根本的ポイントについて
取り上げます
04:04
I would pointポイント to three fundamental基本的な things.
88
232964
2653
04:07
The first thing is that we have seen見た
this ongoing進行中の processプロセス
89
235641
4409
最初のポイントは 私たちが
指数関数的な加速を継続的に見てきたことです
04:12
of exponential指数関数的 acceleration加速度.
90
240074
1888
04:14
I know you all know about Moore'sムーア law法律,
91
242420
2095
ムーアの法則は ご存知でしょうが
04:16
but in fact事実, it's more
broad-based広範な than that;
92
244539
2296
それよりもずっと広範な現象です
04:18
it extends拡張する in manyたくさんの cases症例,
for example, to softwareソフトウェア,
93
246859
3150
それはさまざまな事例にあてはまります
例えばソフトウェアや
04:22
it extends拡張する to communicationsコミュニケーション,
bandwidth帯域幅 and so forth前進.
94
250033
3000
通信における帯域幅などにも
あてはまります
04:25
But the really keyキー thing to understandわかる
95
253057
1984
しかし重要なポイントは
04:27
is that this acceleration加速度 has now
been going on for a really long time.
96
255065
3871
この加速は長期にわたって
続いているということです
04:30
In fact事実, it's been going on for decades数十年.
97
258960
1925
実際 今では数十年続いています
04:32
If you measure測定 from the late遅く 1950s,
98
260909
2756
集積回路が初めて製造された―
04:35
when the first integrated統合された
circuits回路 were fabricated製造された,
99
263689
2425
1950年代末から数えると
計算能力の倍増は
これまで30回も起きました
04:38
we've私たちは seen見た something on the order注文
of 30 doublings倍加 in computational計算上の powerパワー
100
266138
4785
04:42
since以来 then.
101
270947
1156
04:44
That's just an extraordinary特別な number
of times to doubleダブル any quantity,
102
272127
3688
それはどんな量に対しても
とてつもない増大率となります
04:47
and what it really means手段
103
275839
1240
そしてそれが意味するのは
04:49
is that we're now at a pointポイント
where we're going to see
104
277103
2524
私たちは今後
とてつもない量の圧倒的な
進歩を見ることになり
04:51
just an extraordinary特別な amount
of absolute絶対の progress進捗,
105
279651
2411
04:54
and, of courseコース, things are going
to continue持続する to alsoまた、 accelerate加速する
106
282086
2975
もちろんそれは この時点から
加速し続けていくということです
04:57
from this pointポイント.
107
285085
1159
ということでこの後
数年から数十年を見てみると
04:58
So as we look forward前進
to the coming到来 years and decades数十年,
108
286268
2540
今はまだ想像もできないような事を
05:00
I think that means手段
that we're going to see things
109
288832
2338
私たちは見ることになるでしょう
05:03
that we're really not prepared準備された for.
110
291194
1673
それは仰天するような事でしょう
05:04
We're going to see things
that astonish驚く us.
111
292891
2077
05:06
The second二番 keyキー thing
112
294992
1266
2番目のポイントは
05:08
is that the machines機械 are,
in a limited限られた senseセンス, beginning始まり to think.
113
296282
3906
機械は 限られた意味でとはいえ
思考し始めているということです
05:12
And by this, I don't mean human-level人間レベル AIAI,
114
300212
2457
私は人間と同じレベルの AI や
05:14
or science科学 fictionフィクション
artificial人工的な intelligenceインテリジェンス;
115
302693
2936
サイエンス・フィクションのような
人工知能を指してはいません
05:17
I simply単に mean that machines機械 and algorithmsアルゴリズム
are making作る decisions決定.
116
305653
4462
単純に 機械やアルゴリズムが
意思決定することを言っているのです
05:22
They're solving解決する problems問題,
and most最も importantly重要なこと, they're learning学習.
117
310139
3860
問題解決に取り組んでおり
さらに重要なのは 学習していることです
05:26
In fact事実, if there's one technology技術
that is truly真に central中央 to this
118
314023
3303
実際 これに関する主要な技術で
05:29
and has really become〜になる
the driving運転 force behind後ろに this,
119
317350
3077
ここでの原動力となっているものが
1つあるとしたら
それは機械学習です
05:32
it's machine機械 learning学習,
120
320451
1172
05:33
whichどの is just becoming〜になる
this incredibly信じられないほど powerful強力な,
121
321647
2720
それは信じられないほど
強力で破壊的で
05:36
disruptive破壊的な, scalableスケーラブルな technology技術.
122
324391
2638
大規模に適用できるテクノロジーに
なりつつあります
05:39
One of the bestベスト examples
I've seen見た of that recently最近
123
327561
2469
最近私が目にした
最も良い例は
05:42
was what Google'sGoogleの DeepMindDeepMind
division分割 was ableできる to do
124
330054
2751
Google のディープマインド部門が
囲碁プログラム「AlphaGo」で
果たした快挙でしょう
05:44
with its AlphaGoアルファゴー systemシステム.
125
332829
1553
05:46
Now, this is the systemシステム that was ableできる
to beatビート the bestベスト playerプレーヤー in the world世界
126
334406
4300
これは囲碁の勝負で
世界最強の棋士を破ったシステムです
05:50
at the ancient古代 gameゲーム of Go.
127
338730
1979
05:52
Now, at least少なくとも to me,
128
340733
1150
少なくとも私から見ると
05:53
there are two things that really
standスタンド out about the gameゲーム of Go.
129
341907
3117
囲碁には2つの際立った
要素があります
1つ目は 囲碁を打つ時に
05:57
One is that as you're playing遊ぶ the gameゲーム,
130
345048
2296
05:59
the number of configurations構成
that the boardボード can be in
131
347368
2866
想定しうる打ち手の数は非常に多く
06:02
is essentially基本的に infinite無限.
132
350258
1411
本質的には無限であること
06:03
There are actually実際に more possibilities可能性
than there are atoms原子 in the universe宇宙.
133
351693
3833
実際に 可能な打ち手の種類は
宇宙に存在する原子の数より多いのです
06:07
So what that means手段 is,
134
355980
1184
これが意味するのは
06:09
you're never going to be ableできる to buildビルドする
a computerコンピューター to win勝つ at the gameゲーム of Go
135
357188
3597
囲碁で勝てるコンピューターを作るためには
チェスで用いたような
力任せの計算能力を投入する取り組み方では
06:12
the way chessチェス was approachedアプローチした, for example,
136
360809
2180
06:15
whichどの is basically基本的に to throwスロー
brute-force強引な computational計算上の powerパワー at it.
137
363013
4526
不可能だということです
06:19
So clearlyはっきりと, a much more sophisticated洗練された,
thinking-like思考のような approachアプローチ is needed必要な.
138
367563
4177
そのため 思考過程のように
洗練された手法が必要になります
06:24
The second二番 thing
that really standsスタンド out is that,
139
372368
3271
囲碁の際立った点の2つ目は
06:27
if you talk to one
of the championshipチャンピオンシップ Go players選手,
140
375663
2647
タイトル戦に参加する囲碁棋士に
話を聞いてみると
06:30
this person cannotできない necessarily必ずしも
even really articulate明瞭な what exactly正確に it is
141
378334
4485
これらの棋士たちは対戦中の
自分たちの思考過程を
06:34
they're thinking考え about
as they play遊びます the gameゲーム.
142
382843
2215
必ずしも明確な言葉にできないことです
06:37
It's oftenしばしば something
that's very intuitive直感的な,
143
385082
2193
それはしばしば直感的なものであり
06:39
it's almostほぼ just like a feeling感じ
about whichどの move動く they should make.
144
387299
3322
どの手を打つべきかは
ほぼ感覚的なものなのです
06:42
So given与えられた those two qualities品質,
145
390645
1407
この2つの特徴から考えると
06:44
I would say that playing遊ぶ Go
at a world世界 championチャンピオン levelレベル
146
392076
3937
世界チャンピオン大会レベルで
囲碁を打つことは
06:48
really oughtすべきだ to be something
that's safe安全 from automationオートメーション,
147
396037
3238
自動化からは かけ離れたものだと
言いたくなるところです
06:51
and the fact事実 that it isn't should really
raise上げる a cautionary注意 flagフラグ for us.
148
399299
4446
しかしそうではないという事実に対して
私たちは警告信号を発するべきなのです
06:55
And the reason理由 is that we tend傾向がある
to drawドロー a very distinct明確な lineライン,
149
403769
3917
なぜなら
私たちは明確な線引きをしがちだからです
06:59
and on one side of that lineライン
are all the jobsジョブ and tasksタスク
150
407710
3509
境界線の一方に置かれるのは
基本的に規則的で反復的で
予想しやすいと考えられる仕事や業務です
07:03
that we perceive知覚する as beingであること on some levelレベル
fundamentally根本的に routineルーチン and repetitive繰り返す
151
411243
4748
07:08
and predictable予測可能な.
152
416015
1350
07:09
And we know that these jobsジョブ
mightかもしれない be in different異なる industries産業,
153
417389
2858
このような仕事は さまざまな産業にあり
07:12
they mightかもしれない be in different異なる occupations職業
and at different異なる skillスキル levelsレベル,
154
420271
3373
職種や 技能レベルも
さまざまかもしれません
しかしこれらは本質的に予測可能なので
07:15
but because they are innately本来的に predictable予測可能な,
155
423668
2210
07:17
we know they're probably多分 at some pointポイント
going to be susceptible影響を受けやすいです
156
425902
3127
いずれ自動化して 機械学習に
07:21
to machine機械 learning学習,
157
429053
1177
取って代わられると考えるわけです
07:22
and thereforeしたがって、, to automationオートメーション.
158
430254
1419
間違いなく 多数の職業がそうでしょう
07:23
And make no mistake間違い --
that's a lot of jobsジョブ.
159
431697
2097
おそらく経済の半数ほどの職業に
あてはまることでしょう
07:25
That's probably多分 something
on the order注文 of roughly大まかに halfハーフ
160
433818
2679
07:28
the jobsジョブ in the economy経済.
161
436521
1567
07:30
But then on the other side of that lineライン,
162
438112
2159
しかし ここで境界線のもう一方を見てみると
そこには人間だけが持っていると
私たちが考える能力を
07:32
we have all the jobsジョブ
that require要求する some capability能力
163
440295
4071
07:36
that we perceive知覚する as beingであること uniquely一意に human人間,
164
444390
2372
必要とする あらゆる仕事があります
07:38
and these are the jobsジョブ
that we think are safe安全.
165
446786
2223
私たちはこれらの仕事は
安全だと考えています
07:41
Now, basedベース on what I know
about the gameゲーム of Go,
166
449033
2265
さて 私の囲碁の知識に基づいて考えれば
07:43
I would've〜するだろう guessed推測された that it really oughtすべきだ
to be on the safe安全 side of that lineライン.
167
451322
3703
囲碁は境界線より安全な側のはずだと
考えかねないところですが
しかし事実は異なり
Googleがその問題を解いている事からすると
07:47
But the fact事実 that it isn't,
and that GoogleGoogle solved解決した this problem問題,
168
455049
3178
07:50
suggests提案する that that lineライン is going
to be very dynamic動的.
169
458251
2432
この境界線はとてもダイナミックであり
その位置は移動し
07:52
It's going to shiftシフト,
170
460707
1179
そして現在私たちが
自動化とは無縁と考える職業や業務の
07:53
and it's going to shiftシフト in a way
that consumes消費する more and more jobsジョブ and tasksタスク
171
461910
4135
07:58
that we currently現在 perceive知覚する
as beingであること safe安全 from automationオートメーション.
172
466069
3017
ますます多くを飲み込んでいくでしょう
08:01
The other keyキー thing to understandわかる
173
469921
1657
もう1つの重要なポイントは
08:03
is that this is by no means手段 just about
low-wage低賃金 jobsジョブ or blue-collarブルーカラー jobsジョブ,
174
471602
5138
この傾向が当てはまるのは
低賃金の仕事や 肉体労働 つまり
08:08
or jobsジョブ and tasksタスク done完了 by people
175
476764
1875
低学歴の人々が受け持っている―
08:10
that have relatively比較的
low低い levelsレベル of education教育.
176
478663
2104
仕事や業務だけではないということです
08:12
There's lots of evidence証拠 to showショー
177
480791
1524
たくさんの証拠が示すように
08:14
that these technologiesテクノロジー are rapidly急速に
climbingクライミング the skillsスキル ladderラダー.
178
482339
3160
テクノロジーが獲得している技能は
急速に向上していて
08:17
So we already既に see an impact影響
on professional専門家 jobsジョブ --
179
485523
3616
私たちは既に専門職への影響を
見ているわけです
08:21
tasksタスク done完了 by people like accountants会計士,
180
489163
4435
このようなタスクは従来
会計士や
08:25
financial金融 analystsアナリスト,
181
493622
1317
金融アナリストや
08:26
journalistsジャーナリスト,
182
494963
1296
記者や
08:28
lawyers弁護士, radiologists放射線科医 and so forth前進.
183
496283
2377
弁護士、画像診断医などによって
行われてきました
08:30
So a lot of the assumptions仮定 that we make
184
498684
1938
そのため
どのような職種や業務や仕事が将来
08:32
about the kind種類 of occupations職業
and tasksタスク and jobsジョブ
185
500646
3220
08:35
that are going to be threatened脅された
by automationオートメーション in the future未来
186
503890
2819
自動化に脅かされるかという見込みは
08:38
are very likelyおそらく to be
challenged挑戦した going forward前進.
187
506733
2198
今後見直しを迫られるでしょう
このような傾向を考え合わせると
08:40
So as we put these trendsトレンド together一緒に,
188
508955
1700
私たちの未来はこのようになるかもしれません
08:42
I think what it showsショー is that we could
very well end終わり up in a future未来
189
510679
3292
08:45
with significant重要な unemployment失業.
190
513995
1507
著しい失業者数
あるいは 少なくとも
08:48
Or at a minimum最小,
191
516254
1152
08:49
we could face lots of underemployment不完全雇用
or stagnant停滞している wages賃金,
192
517430
3781
多数の不完全雇用や
賃金の停滞に直面し
08:53
maybe even declining衰退する wages賃金.
193
521235
2097
賃金の低下傾向さえ起こります
そしてもちろん社会的不平等は急上昇し
08:56
And, of courseコース, soaring急上昇する levelsレベル
of inequality不平等.
194
524142
2810
08:58
All of that, of courseコース, is going to put
a terrific素晴らしい amount of stress応力
195
526976
4033
これらすべてが社会組織に
とてつもない負荷を
与えるわけです
09:03
on the fabricファブリック of society社会.
196
531033
1917
それ以外にも根本的な経済問題があります
09:04
But beyond超えて that, there's alsoまた、
a fundamental基本的な economic経済的 problem問題,
197
532974
3059
09:08
and that arises発生する because jobsジョブ
are currently現在 the primary一次 mechanism機構
198
536057
5195
それは現在の経済では仕事が 収入と
それによる購買力とを行き渡らせる―
主要な仕組みであり
09:13
that distributes配布する income所得,
and thereforeしたがって、 purchasing購買 powerパワー,
199
541276
3545
こうして創り出された製品やサービスを
消費者が購入するからです
09:16
to all the consumers消費者 that buy購入 the products製品
and servicesサービス we're producing生産する.
200
544845
5132
活気のある市場経済を
維持するためには
09:22
In order注文 to have a vibrant活気のある market市場 economy経済,
201
550831
2515
09:25
you've got to have
lots and lots of consumers消費者
202
553370
2120
非常に多くの消費者が
生産された商品やサービスを
09:27
that are really capable可能な of buying買う
the products製品 and servicesサービス
203
555514
3029
購入できるシステムが必要です
09:30
that are beingであること produced生産された.
204
558567
1151
それが無ければ 景気停滞の
危機に陥ったり
09:31
If you don't have that,
then you run走る the riskリスク
205
559742
2386
09:34
of economic経済的 stagnation停滞,
206
562152
1415
景気悪化の悪循環にも陥りかねません
09:35
or maybe even a declining衰退する economic経済的 spiralスパイラル,
207
563591
3669
生産された製品やサービスを
購入できる消費者が
09:39
as there simply単に aren'tない enough十分な
customers顧客 out there
208
567284
2314
充分にいないからです
09:41
to buy購入 the products製品
and servicesサービス beingであること produced生産された.
209
569622
2459
09:44
It's really important重要 to realize実現する
210
572105
1928
重要な点として理解しなければいけないのは
私たち個人のすべてが 成功のため
市場経済へのアクセスに
09:46
that all of us as individuals個人 rely頼りにする
on accessアクセス to that market市場 economy経済
211
574057
6014
09:52
in order注文 to be successful成功した.
212
580095
1729
頼っているということです
ある並外れた人物のことを考えると
具体的に想像できるでしょう
09:53
You can visualize視覚化する that by thinking考え
in terms条項 of one really exceptional例外的 person.
213
581848
4436
09:58
Imagine想像する for a moment瞬間 you take,
say, Steveスティーブ Jobs求人,
214
586308
2988
例えば スティーブ・ジョブズを
考えてみてください
彼を離島にひとり上陸させたとします
10:01
and you dropドロップ him
on an island all by himself彼自身.
215
589320
2581
10:03
On that island, he's going
to be runningランニング around,
216
591925
2294
その離島で 彼は他の誰もがするように
ココナッツ採取に走り回ることになります
10:06
gathering集まる coconutsココナッツ just like anyone誰でも elseelse.
217
594243
2538
10:08
He's really not going to be
anything special特別,
218
596805
2188
特別な事など全くできません
その理由はもちろん
10:11
and the reason理由, of courseコース,
is that there is no market市場
219
599017
3172
彼の途方もない才能を
展開できる市場が存在しないからです
10:14
for him to scale規模
his incredible信じられない talents才能 across横断する.
220
602213
2786
10:17
So accessアクセス to this market市場
is really criticalクリティカルな to us as individuals個人,
221
605023
3470
このような理由で 市場経済へのアクセスは
個人にとって重要で
10:20
and alsoまた、 to the entire全体 systemシステム
in terms条項 of it beingであること sustainable持続可能な.
222
608517
4022
システム全体を維持するためにも
重要なのです
そのため 次の質問は
この問題をどう解決するべきかでしょう
10:25
So the question質問 then becomes〜になる:
What exactly正確に could we do about this?
223
613063
3844
10:29
And I think you can view見る this
throughを通して a very utopianユートピア frameworkフレームワーク.
224
617285
3232
これを理想郷的な視点から考えてみてください
誰もがそれほど働かなくてもよい
未来社会において
10:32
You can imagine想像する a future未来
where we all have to work lessもっと少なく,
225
620541
2643
10:35
we have more time for leisure余暇,
226
623208
3001
余暇や娯楽の時間は増え
家族と過ごす時間も増え
10:38
more time to spend費やす with our families家族,
227
626233
1928
10:40
more time to do things that we find
genuinely真に rewarding報酬
228
628185
3255
心からやりがいがあると思える事への時間も
増えたりするでしょう
10:43
and so forth前進.
229
631464
1157
10:44
And I think that's a terrific素晴らしい visionビジョン.
230
632645
1855
素晴らしい未来像です
私たちはそれを目指して
懸命に努力するべきです
10:46
That's something that we should
absolutely絶対に strive努力する to move動く toward〜に向かって.
231
634524
3629
10:50
But at the same同じ time, I think
we have to be realistic現実的な,
232
638177
2676
しかし同時に
私たちは現実的でなくてはいけません
10:52
and we have to realize実現する
233
640877
1393
そして収入の配分という重大な問題に
10:54
that we're very likelyおそらく to face
a significant重要な income所得 distribution分布 problem問題.
234
642294
4860
直面するだろうと
認識しなければなりません
10:59
A lot of people are likelyおそらく
to be left behind後ろに.
235
647178
2967
たくさんの人々が取り残されるでしょう
11:03
And I think that in order注文
to solve解決する that problem問題,
236
651186
2404
その問題を解決するためには
最終的に私たちは
収入を従来の仕事から分離する方法を
11:05
we're ultimately最終的に going
to have to find a way
237
653614
2098
11:07
to decouple切り離す incomes収入 from traditional伝統的な work.
238
655736
2606
探し出さなければなりません
11:10
And the bestベスト, more straightforward簡単
way I know to do that
239
658366
2866
そして私の知る限り
最良で簡単な方法として
11:13
is some kind種類 of a guaranteed保証付き income所得
or universalユニバーサル basic基本的な income所得.
240
661256
3568
収入保障すなわち最低所得保障があります
11:16
Now, basic基本的な income所得 is becoming〜になる
a very important重要 ideaアイディア.
241
664848
2488
最低所得保障は
重要なアイデアになりつつあります
11:19
It's getting取得 a lot
of tractionトラクション and attention注意,
242
667360
2139
注目を集め 受け入れられ始めています
沢山の試験的なプログラムが
実行されていますし
11:21
there are a lot of important重要
pilotパイロット projectsプロジェクト
243
669523
2273
11:23
and experiments実験 going on
throughout全体を通して the world世界.
244
671820
2175
世界中で実験が行われています
11:26
My own自分の view見る is that a basic基本的な income所得
is not a panacea万能薬;
245
674628
3200
私の考えでは 最低所得保障は
万能薬ではありません
導入してすぐ役立つ即戦力ではなく
11:29
it's not necessarily必ずしも
a plug-and-playプラグ&プレイ solution溶液,
246
677852
2532
11:32
but ratherむしろ, it's a place場所 to start開始.
247
680408
1635
ただのスタート地点です
11:34
It's an ideaアイディア that we can
buildビルドする on and refineリファイン.
248
682067
2782
私たちがそれをもとに作り上げて
改良するべきアイデアです
11:36
For example, one thing that I have
written書かれた quiteかなり a lot about
249
684873
2817
例えば 私が頻繁に書いてきた事としては
最低所得保障に
明確な報奨制度を取り入れることです
11:39
is the possibility可能性 of incorporating組み込む
explicit明白な incentivesインセンティブ into a basic基本的な income所得.
250
687714
4592
その例をあげます
11:44
To illustrate説明する that,
251
692930
1169
例えば あなたが
悪戦苦闘している高校生だとします
11:46
imagine想像する that you are a struggling苦しい
high高い school学校 student学生.
252
694123
2768
11:48
Imagine想像する that you are at riskリスク
of dropping落ちる out of school学校.
253
696915
2834
あなたが今
中退の瀬戸際だとしましょう
しかし 何があったとしても
11:52
And yetまだ, suppose想定する you know
that at some pointポイント in the future未来,
254
700289
3378
将来はいずれ
11:55
no matter問題 what,
255
703691
1224
他の人々と同じ最低所得保障が
得られるとなったらどうでしょう
11:56
you're going to get the same同じ
basic基本的な income所得 as everyoneみんな elseelse.
256
704939
3697
12:00
Now, to my mindマインド, that creates作成する
a very perverse勘違いする incentiveインセンティブ
257
708660
3042
そのシステムは
簡単にあきらめて中退を選ばせる―
12:03
for you to simply単に give up
and dropドロップ out of school学校.
258
711726
2497
不適切な動機を生みだすと
私は思います
12:06
So I would say, let's not
structure構造 things that way.
259
714247
2505
そのため 私はその仕組みには反対です
12:08
Instead代わりに, let's pay支払う people who graduate卒業
from high高い school学校 somewhat幾分 more
260
716776
5316
その代わりに 高校卒業者は
中退者よりも
より多くの収入を得られるようにしましょう
12:14
than those who simply単に dropドロップ out.
261
722116
1696
12:16
And we can take that ideaアイディア of building建物
incentivesインセンティブ into a basic基本的な income所得,
262
724329
3478
最低所得保障に
報奨制度を取り入れるというアイデアは
おそらく他の領域にも拡張できるでしょう
12:19
and maybe extend拡張する it to other areasエリア.
263
727831
1667
12:21
For example, we mightかもしれない create作成する
an incentiveインセンティブ to work in the communityコミュニティ
264
729522
3577
例えば 地域社会サービスで人々を助けたり
12:25
to help othersその他,
265
733123
1158
12:26
or perhapsおそらく to do positiveポジティブ
things for the environment環境,
266
734305
3064
環境保護に貢献することへの
報奨制度が考えられます
12:29
and so forth前進.
267
737393
1170
12:30
So by incorporating組み込む incentivesインセンティブ
into a basic基本的な income所得,
268
738587
3011
このように報奨制度を
最低所得保障に取り入れることで
これを改善していくことができます
12:33
we mightかもしれない actually実際に improve改善する it,
269
741622
1629
12:35
and alsoまた、, perhapsおそらく, take at least少なくとも
a coupleカップル of stepsステップ
270
743275
2626
または 私たちが直面するであろう
12:37
towards方向 solving解決する another別の problem問題
271
745925
2425
別の問題の解決に向けた
数歩の前進にもつながるでしょう
12:40
that I think we're quiteかなり possiblyおそらく
going to face in the future未来,
272
748374
2944
それは私たちが
従来の仕事への需要が減少する将来に
12:43
and that is, how do we all find
meaning意味 and fulfillment履行,
273
751342
3752
12:47
and how do we occupy占める our time
274
755118
2318
どのようにして
人生の意味や充実感を得るかとか
12:49
in a world世界 where perhapsおそらく
there's lessもっと少なく demandデマンド for traditional伝統的な work?
275
757460
4349
どのように時間を過ごしていくかの
問題だったりします
12:54
So by extending拡張する and refining精製
a basic基本的な income所得,
276
762201
2805
最低所得保障を発展させ 洗練させることで
それをより良いものにできるでしょうし
12:57
I think we can make it look better,
277
765030
2336
12:59
and we can alsoまた、, perhapsおそらく, make it
more politically政治的に and socially社会的に acceptable許容可能な
278
767390
5298
そしておそらく政治的 社会的にも受容され
実現性の高いものに
できるでしょう
13:04
and feasible実行可能な --
279
772712
1164
13:05
and, of courseコース, by doing that,
280
773900
1474
もちろんそうすることによって
13:07
we increase増加する the oddsオッズ
that it will actually実際に come to be.
281
775398
3450
そのシステムが実際に施行される
見通しが高まるのです
私が思うに 私たちの多くが
13:11
I think one of the most最も fundamental基本的な,
282
779731
2270
13:14
almostほぼ instinctive本能的 objections異論
283
782025
2168
最低所得保障という発想に対して抱く―
もっとも根本的で
ほとんど直感的な異論は
13:16
that manyたくさんの of us have
to the ideaアイディア of a basic基本的な income所得,
284
784217
3453
あるいは社会保障がどんな形であれ
拡大することへの異論は
13:19
or really to any significant重要な
expansion拡張 of the safety安全性 netネット,
285
787694
3732
13:23
is this fear恐れ that we're going to end終わり up
with too manyたくさんの people
286
791450
3760
いずれ 経済にタダ乗りする人が増えすぎて
13:27
ridingライディング in the economic経済的 cartカート,
287
795234
1738
13:28
and not enough十分な people pulling引っ張る that cartカート.
288
796996
2047
経済のけん引力が
不足してしまうことへの懸念です
13:31
And yetまだ, really, the whole全体 pointポイント
I'm making作る here, of courseコース,
289
799067
2834
しかし ここがこの話のポイントです
13:33
is that in the future未来,
290
801925
1361
未来の社会では
機械が私たちに代わって経済をけん引する
能力をつけているはずで
13:35
machines機械 are increasinglyますます going
to be capable可能な of pulling引っ張る that cartカート for us.
291
803310
3826
13:39
That should give us more optionsオプション
292
807160
1990
それが私たちに社会や経済を構築する上での
選択肢をさらに増やし
13:41
for the way we structure構造
our society社会 and our economy経済,
293
809174
3811
13:45
And I think eventually最終的に, it's going to go
beyond超えて simply単に beingであること an optionオプション,
294
813009
3442
最終的にはそれが選択肢以上のものになり
13:48
and it's going to become〜になる an imperative命令的.
295
816475
1901
必要不可欠なものになるでしょう
その理由はもちろん
これらのすべてが
13:50
The reason理由, of courseコース,
is that all of this is going to put
296
818400
2822
私たちの社会に大変な圧力をかけるとともに
13:53
suchそのような a degree of stress応力 on our society社会,
297
821246
2014
仕事が消費者に購買力を配分し
13:55
and alsoまた、 because jobsジョブ are that mechanism機構
298
823284
2514
13:57
that gets取得 purchasing購買 powerパワー to consumers消費者
299
825822
1965
経済を動かしていくための
仕組みだからです
13:59
so they can then driveドライブ the economy経済.
300
827811
2516
14:02
If, in fact事実, that mechanism機構
begins始まる to erode浸食する in the future未来,
301
830351
3547
もしも将来 その仕組みが
損なわれることになれば
私たちはそれを別のもので
置き換えていかなければなりません
14:05
then we're going to need to replace置き換える
it with something elseelse
302
833922
2815
そうでないと すべてのシステムが
14:08
or we're going to face the riskリスク
303
836761
1563
維持不可能になる危機に
直面することになります
14:10
that our whole全体 systemシステム simply単に
mayかもしれない not be sustainable持続可能な.
304
838348
2567
14:12
But the bottom lineライン here
is that I really think
305
840939
2382
しかしながらこの話の要点として
私が本当に思っているのは
14:15
that solving解決する these problems問題,
306
843345
2436
このような問題点を解決し
14:17
and especially特に finding所見 a way
to buildビルドする a future未来 economy経済
307
845805
3400
未来の経済を築くために
社会のあらゆるレベルで 誰もが
成功できる方法を探していくことは
14:21
that works作品 for everyoneみんな,
308
849229
2013
14:23
at everyすべて levelレベル of our society社会,
309
851266
1861
私たち全員が今後数年から数十年に直面する―
14:25
is going to be one of the most最も important重要
challenges挑戦 that we all face
310
853151
3540
14:28
in the coming到来 years and decades数十年.
311
856715
2043
大変重要な課題になるということです
ありがとうございました
14:30
Thank you very much.
312
858782
1248
(拍手)
14:32
(Applause拍手)
313
860054
1860
Translated by Mayu Stolk
Reviewed by Natsuhiko Mizutani

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ABOUT THE SPEAKER
Martin Ford - Futurist
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future.

Why you should listen

Martin Ford was one of the first analysts to write compellingly about the future of work and economies in the face of the growing automation of everything. He sketches a future that's radically reshaped not just by robots but by the loss of the income-distributing power of human jobs. How will our economic systems need to adapt?

He's the author of two books: Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future (winner of the 2015 Financial Times/McKinsey Business Book of the Year Award ) and The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future, and he's the founder of a Silicon Valley-based software development firm. He has written about future technology and its implications for the New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review and The Financial Times

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Martin Ford | Speaker | TED.com