TEDxBoston 2012
Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?
アンドリュー・マカフィー：アンドロイドに仕事を奪われるのか？
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ロボットやアルゴリズムは、車の組み立てや記事を書くこと、また翻訳などの仕事においてどんどん進歩しています。これらはかつて、人間を必要とした仕事です。では、人はこれからどういった仕事を担っていくのでしょうか？アンドリュー・マカフィー氏は最新の雇用データに基づいて、こう言います。「我々はまだ何も見てはいません。しかし、一歩引いて歴史の流れを見てみると、驚くべき、さらに、わくわくするような未来がひろがっています。」（TEDxBoston ）
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
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00:16
As it turns out, when tens of millions of people
0
519
2752
何千万人もの人が失業したり 十分な仕事が得られない―
00:19
are unemployed or underemployed,
1
3271
2328
ことが明らかになり テクノロジーが労働人口に
00:21
there's a fair amount of interest in what technology might be doing to the labor force.
2
5599
4127
どう影響しているかということにが大いに関心を集めています
00:25
And as I look at the conversation, it strikes me
3
9726
2719
そしてその事に関する見解を目にする時
00:28
that it's focused on exactly the right topic,
4
12445
2952
話の主題は合っているにもかかわらず
00:31
and at the same time, it's missing the point entirely.
5
15397
2978
ポイントを完全に見逃してしているという気がするのです
00:34
The topic that it's focused on, the question is whether or not
6
18375
3008
議論の焦点である問題は
デジタルテクノロジーが
デジタルテクノロジーが
00:37
all these digital technologies are affecting people's ability
7
21383
3655
人間が生活費を稼ぐという能力に
影響を及ぼしているかどうかということです
影響を及ぼしているかどうかということです
00:40
to earn a living, or, to say it a little bit different way,
8
25038
3020
少し違った言い方をするならば
00:43
are the droids taking our jobs?
9
28058
2278
アンドロイドたちは仕事を奪っているのでしょうか
00:46
And there's some evidence that they are.
10
30336
1968
そうだという証拠がいくつかあります
00:48
The Great Recession ended when American GDP resumed
11
32304
4353
アメリカのGDPがゆっくりながら安定した成長に戻って
大不況が終り
大不況が終り
00:52
its kind of slow, steady march upward, and some other
12
36657
3429
他の経済指標も回復し始めると
00:56
economic indicators also started to rebound, and they got
13
40101
2934
急ぎ足で健全な状態に戻りました
00:58
kind of healthy kind of quickly. Corporate profits
14
43035
2862
大企業の収益はかなり高く
01:01
are quite high. In fact, if you include bank profits,
15
45897
3276
実際 銀行収益も含めれば
01:05
they're higher than they've ever been.
16
49173
2112
これまでないくらいに高いのです
01:07
And business investment in gear, in equipment
17
51285
3272
ビジネス投資も勢いがあり 設備投資や
01:10
and hardware and software is at an all-time high.
18
54557
3107
ハードウェア ソフトウェアの分野では 最高記録です
01:13
So the businesses are getting out their checkbooks.
19
57664
3381
企業の出資も増えてきました
01:16
What they're not really doing is hiring.
20
61045
2261
欠けているものは何かというと 雇用です
01:19
So this red line is the employment-to-population ratio,
21
63306
3701
グラフの赤線は人口に対する雇用率です
01:22
in other words, the percentage of working age people
22
67007
3381
言い換えるなら アメリカで就業している
01:26
in America who have work.
23
70388
1891
生産年齢の人の割合です
01:28
And we see that it cratered during the Great Recession,
24
72279
3700
大不況で落ち込んでいるのがわかると思いますが
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
25
75979
2864
それからまったく立ち直ってないのです
01:34
But the story is not just a recession story.
26
78843
2507
しかし これはただの不況の話とは違います
01:37
The decade that we've just been through had relatively
27
81350
2997
ここ10年 全体的に雇用は停滞してきました
01:40
anemic job growth all throughout, especially when we
28
84347
3393
10年ごとに比較をしていくと
01:43
compare it to other decades, and the 2000s
29
87740
2935
記録のある中で2000年代だけが
01:46
are the only time we have on record where there were
30
90675
2290
10年の始めより終わりの方が
01:48
fewer people working at the end of the decade
31
92965
3203
働いている人が少ないのです
01:52
than at the beginning. This is not what you want to see.
32
96168
3060
こんな状況には目も当てられません
01:55
When you graph the number of potential employees
33
99228
3639
この国で働ける労働者数と
01:58
versus the number of jobs in the country, you see the gap
34
102867
3604
仕事の数をグラフにしてみると
02:02
gets bigger and bigger over time, and then,
35
106471
3578
そこには時間とともにどんどん広がっているギャップがあり
02:05
during the Great Recession, it opened up in a huge way.
36
110049
2400
大不況のときに ギャップが大幅に広がりました
02:08
I did some quick calculations. I took the last 20 years of GDP growth
37
112449
4410
簡単な計算をしてみました
ここ20年のGDPの成長率と
ここ20年のGDPの成長率と
02:12
and the last 20 years of labor productivity growth
38
116859
3296
労働生産性の成長を使い
02:16
and used those in a fairly straightforward way
39
120155
2742
かなり単純な方法で
経済成長を維持するためには
経済成長を維持するためには
02:18
to try to project how many jobs the economy was going
40
122897
2626
どれだけの仕事が必要になるか
予想を試みました
予想を試みました
02:21
to need to keep growing, and this is the line that I came up with.
41
125523
3659
これが導き出された線です（赤破線）
02:25
Is that good or bad? This is the government's projection
42
129182
3446
いかがですか？ そしてこちらは
今後の生産年齢の人口に関する
今後の生産年齢の人口に関する
02:28
for the working age population going forward.
43
132628
3853
政府の予測を示します
02:32
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
44
136481
4771
これらの予測が正確なら
ギャップが埋まることはありません
ギャップが埋まることはありません
02:37
The problem is, I don't think these projections are accurate.
45
141252
3401
これらの予測が正確だとは思えない
これが問題です
これが問題です
02:40
In particular, I think my projection is way too optimistic,
46
144653
3356
特に 私が導き出した仮定は
かなり楽観的すぎると思います
かなり楽観的すぎると思います
02:43
because when I did it, I was assuming that the future
47
148009
3356
なぜなら 計算において
未来の労働生産性の成長率は
未来の労働生産性の成長率は
02:47
was kind of going to look like the past
48
151365
2448
過去のものと同じであろうと仮定したからです
02:49
with labor productivity growth, and that's actually not what I believe,
49
153813
3439
でも実際そうなるとは思っていません
02:53
because when I look around, I think that we ain't seen nothing yet
50
157252
3759
周囲を見ると テクノロジーが労働人口に及ぼす影響について
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
51
161011
3285
まだ何も目にしていないと思うからです
03:00
Just in the past couple years, we've seen digital tools
52
164296
3998
ここ2,3年ほどで 私たちは今まであり得なかったスキルや
03:04
display skills and abilities that they never, ever had before,
53
168294
4406
能力をもったデジタルツールを目にするようになりました
03:08
and that, kind of, eat deeply into what we human beings
54
172700
3788
そしてそれは 私たちのする仕事に 深くくいこんできました
03:12
do for a living. Let me give you a couple examples.
55
176488
3256
いくつか例を挙げたいと思います
03:15
Throughout all of history, if you wanted something
56
179744
2011
歴史上これまで
03:17
translated from one language into another,
57
181755
2924
他の言語に翻訳したいものがあった場合
03:20
you had to involve a human being.
58
184679
1664
人間にやらせてきました
03:22
Now we have multi-language, instantaneous,
59
186343
3416
現在では 多言語で瞬時の
03:25
automatic translation services available for free
60
189759
4218
自動翻訳サービスを無料で使用できます
03:29
via many of our devices all the way down to smartphones.
61
193977
3389
スマートフォンをはじめ
多くの機器で利用できます
多くの機器で利用できます
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
使ったことがある方もいるでしょうが
03:35
they're not perfect, but they're decent.
63
199750
3321
これらのサービスは完璧ではありませんが
まずまずではあります
まずまずではあります
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
64
203071
3151
歴史上これまで レポートや記事などの
文章が必要な場合
文章が必要な場合
03:42
a report or an article, you had to involve a person.
65
206222
3415
誰かにやらせてきました
03:45
Not anymore. This is an article that appeared
66
209637
2252
今は違います
これは しばらく前の
これは しばらく前の
03:47
in Forbes online a while back about Apple's earnings.
67
211889
3230
アップルの収益に関する
『フォーブス』オンライン版の記事です
『フォーブス』オンライン版の記事です
03:51
It was written by an algorithm.
68
215119
2527
これはアルゴリズムによって書かれています
03:53
And it's not decent, it's perfect.
69
217646
3255
そしてこれはまずまずなんかではありません
完璧です
完璧です
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
多くの人はこれを見てこう言うでしょう
03:59
but those are very specific, narrow tasks,
71
223863
2349
「でもね これはとっても特殊で限定されたタスクだ
04:02
and most knowledge workers are actually generalists,
72
226212
2633
知識労働者のほとんどは実際はジェネラリストであり
04:04
and what they do is sit on top of a very large body
73
228845
2529
彼らがしていることは
多くの専門技術と知識を基にして
多くの専門技術と知識を基にして
04:07
of expertise and knowledge and they use that
74
231374
2656
予測のつかないような要求にも
04:09
to react on the fly to kind of unpredictable demands,
75
234030
3073
即座に反応することだ
04:13
and that's very, very hard to automate."
76
237103
2488
それを自動化するのは物凄く難しいことなんだよ」と
04:15
One of the most impressive knowledge workers
77
239591
1977
最近で一番印象深い知識労働者のひとりは
04:17
in recent memory is a guy named Ken Jennings.
78
241568
2409
ケン・ジェニングスという男です
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row,
79
243977
5058
彼は『ジェパディ!』というクイズショーで74連勝し
04:24
took home three million dollars.
80
249035
2628
300万ドルを手にしました
04:27
That's Ken on the right getting beat three to one by
81
251663
3850
右に座っているのがケンで
ジェパディ用にプログラムされた―
ジェパディ用にプログラムされた―
04:31
Watson, the "Jeopardy!"-playing supercomputer from IBM.
82
255513
4804
IBM のスーパーコンピューター ワトソンに
3倍の得点で負けたところです
3倍の得点で負けたところです
04:36
So when we look at what technology can do
83
260317
1864
このようにテクノロジーが
04:38
to general knowledge workers, I start to think
84
262181
2873
一般的な知識労働者に
何ができるかということを垣間見る時
何ができるかということを垣間見る時
04:40
there might not be something so special about this idea
85
265054
2599
このジェネラリストという概念に
とりたてて特別な何かが
とりたてて特別な何かが
04:43
of a generalist, particularly when we start doing things
86
267653
2888
あるわけではない
と思いはじめたのです
と思いはじめたのです
04:46
like hooking Siri up to Watson and having technologies
87
270541
3988
特に ワトソンと Siri をつなげて 言われたことを理解したり
04:50
that can understand what we're saying
88
274529
1896
それに音声で答えるような
04:52
and repeat speech back to us.
89
276425
2081
テクノロジーがあれば なおさらです
04:54
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun
90
278506
2838
今のSiriは完璧にはほど遠く
可笑しい間違いもありますが
可笑しい間違いもありますが
04:57
of her flaws, but we should also keep in mind that
91
281344
3019
Siri やワトソンのようなテクノロジーが
05:00
if technologies like Siri and Watson improve
92
284363
2676
ムーアの法則に従って進歩していくと
05:02
along a Moore's Law trajectory, which they will,
93
287039
3781
そして実際そうなると思いますが
05:06
in six years, they're not going to be two times better
94
290820
2584
6年で2倍や4倍どころではなく
05:09
or four times better, they'll be 16 times better than they are right now.
95
293404
4818
16倍も良くなっているはずだと
覚えておくべきでしょう
覚えておくべきでしょう
05:14
So I start to think that a lot of knowledge work is going to be affected by this.
96
298222
3683
だから多くの知識労働が
この技術に影響されると思い始めました
この技術に影響されると思い始めました
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work.
97
301905
3554
さらにデジタルテクノロジーは
知識労働だけに影響するのではなく
知識労働だけに影響するのではなく
05:21
They're starting to flex their muscles in the physical world as well.
98
305459
3992
物理的な世界へも勢力を及ぼし始めています
05:25
I had the chance a little while back to ride in the Google
99
309451
2449
少し前にGoogleの無人自動車に乗る機会があり
05:27
autonomous car, which is as cool as it sounds. (Laughter)
100
311900
5526
評判通り 本当にクールなものでした （笑）
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic
101
317426
3027
のろのろ運転の国道101号線でも非常にスムーズに
05:36
on U.S. 101 very smoothly.
102
320453
2905
対応したということは 私が保証します
05:39
There are about three and a half million people
103
323358
1965
アメリカでは約350万人が
05:41
who drive trucks for a living in the United States.
104
325323
2209
トラックの運転で生計を立てており
中には
中には
05:43
I think some of them are going to be affected by this
105
327532
2429
このテクノロジーで
影響される人もいると思います
影響される人もいると思います
05:45
technology. And right now, humanoid robots are still
106
329961
3252
ヒューマノイド ロボットは 現在まだ非常に未熟で
05:49
incredibly primitive. They can't do very much.
107
333213
3258
そう多くの事はできません
05:52
But they're getting better quite quickly, and DARPA,
108
336471
2581
しかし 急速に改良が進んでいます
05:54
which is the investment arm of the Defense Department,
109
339052
3151
国防総省の投資部門であるDARPAはこの動きを
05:58
is trying to accelerate their trajectory.
110
342203
1665
加速させようとしています
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
111
343868
4683
要するに アンドロイドは
私たちの仕事に迫ってきています
私たちの仕事に迫ってきています
06:04
In the short term, we can stimulate job growth
112
348551
3880
短期的には 起業家精神を奨励し インフラ投資することで
06:08
by encouraging entrepreneurship and by investing
113
352431
2944
雇用を牽引することができます
06:11
in infrastructure, because the robots today still aren't
114
355375
3048
なぜなら ロボットは今日まだ
06:14
very good at fixing bridges.
115
358423
1740
橋の補修が不得意だからです
06:16
But in the not-too-long-term, I think within the lifetimes
116
360163
3365
しかし 遠くない将来
06:19
of most of the people in this room, we're going to transition
117
363528
3569
ここにいるほとんどの人々が
生きているうちに
生きているうちに
06:22
into an economy that is very productive but that
118
367097
2936
非常に生産的であるが
多くの労働力は必要とされない
多くの労働力は必要とされない
06:25
just doesn't need a lot of human workers,
119
370033
2804
という経済に推移していくことになるでしょう
06:28
and managing that transition is going to be
120
372837
1555
その移行に対処することが
06:30
the greatest challenge that our society faces.
121
374392
2739
私たちの社会が直面する
最大の課題となるでしょう
最大の課題となるでしょう
06:33
Voltaire summarized why. He said, "Work saves us
122
377131
2762
ヴォルテールの言葉は この理由をうまく表しています
06:35
from three great evils: boredom, vice and need."
123
379893
5277
「仕事は 3つの大いなる悪 すなわち
退屈 非行 貧困から私たちを救ったのだ」と
退屈 非行 貧困から私たちを救ったのだ」と
06:41
But despite this challenge, I'm personally,
124
385170
2571
しかしこのような課題があっても
私は個人的に
私は個人的に
06:43
I'm still a huge digital optimist, and I am
125
387741
3049
いまだデジタルをものすごく前向きに捉えていて
06:46
supremely confident that the digital technologies that we're
126
390790
3187
我々が現在開発中であるデジタルテクノロジーが
06:49
developing now are going to take us into a utopian future,
127
393977
3556
いずれ私たちを 陰鬱な未来ではなく
ユートピア的な未来に
ユートピア的な未来に
06:53
not a dystopian future. And to explain why,
128
397533
3033
導いてくれると
絶大な自信を持っているのです
絶大な自信を持っているのです
06:56
I want to pose kind of a ridiculously broad question.
129
400566
2522
ここで 途方もなく広範な質問をしたいと思います
06:58
I want to ask what have been the most important
130
403088
2350
人類の歴史において
07:01
developments in human history?
131
405438
2323
最も重要な進歩といえばなんでしょうか？
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
132
407761
2733
この質問にどんな答えをもらったか
07:06
in response to this question. It's a wonderful question
133
410494
2177
いくつかお話します
こんな質問をしたら
こんな質問をしたら
07:08
to ask and to start an endless debate about,
134
412671
2167
簡単に終わりのない議論が始まります
07:10
because some people are going to bring up
135
414838
2321
西洋と東洋の両方における哲学のシステムが
07:13
systems of philosophy in both the West and the East that
136
417159
3460
多くの人々の世界観を変えたことを
07:16
have changed how a lot of people think about the world.
137
420619
3133
挙げる人もいるでしょう
07:19
And then other people will say, "No, actually, the big stories,
138
423752
2836
こう言う人もいるでしょう
「いや実際
「いや実際
07:22
the big developments are the founding of the world's
139
426588
2423
大きな出来事 進歩といえば
07:24
major religions, which have changed civilizations
140
429011
3282
文明を変え 無数の人々の生き方に影響した
07:28
and have changed and influenced how countless people
141
432293
2639
主要な宗教が確立したことだ」
07:30
are living their lives." And then some other folk will say,
142
434932
3004
また一方で こう言う人もいるでしょう
07:33
"Actually, what changes civilizations, what modifies them
143
437936
3527
「実際に文明を変えたり手を加えたり
07:37
and what changes people's lives
144
441463
2163
人々の生活も変えたものは帝国だ
07:39
are empires, so the great developments in human history
145
443626
3912
人類の偉大な発展とは
07:43
are stories of conquest and of war."
146
447538
2835
征服と戦争の歴史だ」
07:46
And then some cheery soul usually always pipes up
147
450373
2590
そうしたら そこへ大体必ず陽気な誰かが
07:48
and says, "Hey, don't forget about plagues." (Laughter)
148
452963
5688
「ねえ 疫病のことを忘れてないか」
なんて割り込んできます （笑）
なんて割り込んできます （笑）
07:54
There are some optimistic answers to this question,
149
458651
2903
この質問に対する楽観的な答えもあります
07:57
so some people will bring up the Age of Exploration
150
461554
1897
大航海時代によって世界の幕が開いたと
07:59
and the opening up of the world.
151
463451
1948
指摘する人もいます
08:01
Others will talk about intellectual achievements
152
465399
2102
また
世界のよりよい操作を可能にする
世界のよりよい操作を可能にする
08:03
in disciplines like math that have helped us get
153
467501
2275
数学のような知的な業績を語る人もいます
08:05
a better handle on the world, and other folk will talk about
154
469776
3310
また芸術と科学が
08:08
periods when there was a deep flourishing
155
473086
1697
大いに花開いた時代を語る人もいます
08:10
of the arts and sciences. So this debate will go on and on.
156
474783
3802
こうして議論は延々と続きます
08:14
It's an endless debate, and there's no conclusive,
157
478585
2839
それは無限の議論であり 決定的な唯一の解はありません
08:17
no single answer to it. But if you're a geek like me,
158
481424
3252
しかし 私のような頭でっかちはこう言います
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
159
484676
2898
「データではどうなんだ？」
08:23
And you start to do things like graph things that we might
160
487574
2811
そこで 興味あるもののグラフを作り始めます
08:26
be interested in, the total worldwide population, for example,
161
490385
4103
例えば世界の総人口や
08:30
or some measure of social development,
162
494488
2641
社会発展の指標や
08:33
or the state of advancement of a society,
163
497129
2511
社会の高度化の状況などをグラフにします
08:35
and you start to plot the data, because, by this approach,
164
499640
3833
こうしたアプローチによって
08:39
the big stories, the big developments in human history,
165
503473
2617
大きな出来事や人間の歴史上の主要な発展があれば
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
166
506090
2861
グラフのカーブは大きく曲がるはずだからです
08:44
So when you do this, and when you plot the data,
167
508951
1912
さてこうしてデータをプロットすると
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
168
510863
2798
たちどころに不思議な結論に至ります
08:49
You conclude, actually, that none of these things
169
513661
2923
実際 どの答えも
08:52
have mattered very much. (Laughter)
170
516584
4952
たいして重要ではないのです
（笑）
（笑）
08:57
They haven't done a darn thing to the curves. (Laughter)
171
521536
4026
グラフに 何の影響も与えないのです
（笑）
（笑）
09:01
There has been one story, one development
172
525562
3584
人間の歴史においてグラフを曲げたもの
09:05
in human history that bent the curve, bent it just about
173
529146
2606
90度近く曲げてしまった ただ1つの事件 出来事は
09:07
90 degrees, and it is a technology story.
174
531752
4046
テクノロジーの発達です
09:11
The steam engine, and the other associated technologies
175
535798
2959
蒸気エンジンと関連したテクノロジーは
09:14
of the Industrial Revolution changed the world
176
538757
2931
産業革命によって世界を変えて
09:17
and influenced human history so much,
177
541688
2424
人間の歴史に多大な影響を与えました
09:20
that in the words of the historian Ian Morris,
178
544112
2083
歴史家イアン・モリスの言葉によれば
09:22
they made mockery out of all that had come before.
179
546195
4077
それ以前のものすべてを
お笑い草にしてしまいました
お笑い草にしてしまいました
09:26
And they did this by infinitely multiplying the power
180
550272
2913
私たちの筋肉の力を無限に増幅して
09:29
of our muscles, overcoming the limitations of our muscles.
181
553185
3137
筋力の限界を克服してしまったからです
09:32
Now, what we're in the middle of now
182
556322
2522
私たちは今
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
183
558844
2919
個々の脳の限界を克服して
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
184
561763
3073
知能を無限に増幅しようとしています
09:40
How can this not be as big a deal as overcoming
185
564836
3700
これが 筋力の限界を克服することに匹敵する
09:44
the limitations of our muscles?
186
568536
2528
重大な事でないわけがありませんよね？
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit, when I look
187
571064
3378
繰り返しになるかもしれませんが
09:50
at what's going on with digital technology these days,
188
574442
2829
昨今のデジタルテクノロジーの変化には
09:53
we are not anywhere near through with this journey,
189
577271
2826
まだまだ先があるということや
09:55
and when I look at what is happening to our economies
190
580097
2674
経済と社会の状況を考えると
09:58
and our societies, my single conclusion is that
191
582771
2653
私の唯一の結論は
10:01
we ain't seen nothing yet. The best days are really ahead.
192
585424
3528
我々はまだ何も見ていないということ
お楽しみはこれからです
お楽しみはこれからです
10:04
Let me give you a couple examples.
193
588952
1756
いくつか例を挙げましょう
10:06
Economies don't run on energy. They don't run on capital,
194
590708
4228
経済はエネルギーによって回るのではありません
10:10
they don't run on labor. Economies run on ideas.
195
594936
3780
資本や労働でもありません
アイデアによって回るのです
アイデアによって回るのです
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with
196
598716
2520
イノベーションや
新しいアイデアを生み出す仕事が
新しいアイデアを生み出す仕事が
10:17
new ideas, is some of the most powerful,
197
601236
2426
経済生活において我々に可能な
10:19
some of the most fundamental work that we can do
198
603662
1815
最も強力で基本的な仕事です
10:21
in an economy. And this is kind of how we used to do innovation.
199
605477
4016
かつて我々はこのように革新を行ってきました
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people
200
609493
3778
どことなく似ている人を集めてきて
10:29
— (Laughter) —
201
613271
3411
（笑）
10:32
we'd take them out of elite institutions, we'd put them into
202
616682
2529
エリート機関から引き抜いてきて
10:35
other elite institutions, and we'd wait for the innovation.
203
619211
2946
別のエリート機関に送り込み
イノベーションを待つのです
イノベーションを待つのです
10:38
Now — (Laughter) —
204
622157
4010
さて--（笑）
10:42
as a white guy who spent his whole career at MIT
205
626167
2581
キャリアの全てをMITと―
10:44
and Harvard, I got no problem with this. (Laughter)
206
628748
6366
ハーバードで過ごしてきた
白人にとってこれは何の問題もありません（笑）
白人にとってこれは何の問題もありません（笑）
10:51
But some other people do, and they've kind of crashed
207
635114
2616
でも問題だと思う人もおり パーティーに勝手にやってきて
10:53
the party and loosened up the dress code of innovation.
208
637730
2536
技術革新のドレスコードを緩めてしまいました
10:56
(Laughter)
209
640266
924
（笑）
10:57
So here are the winners of a Top Coder programming challenge,
210
641190
3644
写真はトップコーダー・プログラミング・チャレンジの受賞者で
11:00
and I assure you that nobody cares
211
644834
2902
この子達がどこで育って
11:03
where these kids grew up, where they went to school,
212
647736
3594
どこの学校に通ったとか
見た目がどうかなど
見た目がどうかなど
11:07
or what they look like. All anyone cares about
213
651330
2488
誰も気にも留めないでしょう
皆が気にすることは
皆が気にすることは
11:09
is the quality of the work, the quality of the ideas.
214
653818
2821
仕事の質や アイデアの質です
11:12
And over and over again, we see this happening
215
656639
2166
技術に促進される世界で 幾度となく
11:14
in the technology-facilitated world.
216
658805
2346
実際に目の当たりにすることです
11:17
The work of innovation is becoming more open,
217
661151
2456
技術革新の仕事はよりオープンになってきます
11:19
more inclusive, more transparent, and more merit-based,
218
663607
3778
より包括的で 透明性が増し
メリット重視になります
メリット重視になります
11:23
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard
219
667385
2969
MIT やハーバードがどう思おうと続くのです
11:26
think of it, and I couldn't be happier about that development.
220
670354
3680
こんな展開について
私はこの上なく嬉しく思っています
私はこの上なく嬉しく思っています
11:29
I hear once in a while, "Okay, I'll grant you that,
221
674034
2450
時々こう言われます
「テクノロジーは大事でも
「テクノロジーは大事でも
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
222
676484
3387
まだ豊かな世界に向けたツールにすぎない
11:35
and what's not happening, these digital tools are not
223
679871
2714
これらのデジタルツールは
11:38
improving the lives of people at the bottom of the pyramid."
224
682585
3355
低所得層が生活を向上するのに
何の役にも立っていない」
何の役にも立っていない」
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
225
685940
2664
はっきり言います
そんなことはない
そんなことはない
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
226
688604
3438
テクノロジーは低所得層に多大に寄与しています
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study
227
692042
2640
経済学者のロバート・ジェンセンは
11:50
a while back where he watched, in great detail,
228
694682
3168
すばらしい研究をしました
少し前のこと
少し前のこと
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
229
697850
3381
インドの漁村であるケララ州で
人々が携帯電話を手に入れたとき
人々が携帯電話を手に入れたとき
11:57
when they got mobile phones for the very first time,
230
701231
3013
何が起こったか詳細に観察したのです
12:00
and when you write for the Quarterly Journal of Economics,
231
704244
2731
『Quarterly Journal of Economics』 のような
経済学専門誌への原稿では
経済学専門誌への原稿では
12:02
you have to use very dry and very circumspect language,
232
706975
2897
非常に冷静で慎重な言葉づかいが求められますが
12:05
but when I read his paper, I kind of feel Jensen is trying
233
709872
2472
彼の論文を読むと感じることは ジェンセンが
12:08
to scream at us, and say, look, this was a big deal.
234
712344
3021
おい これは大事だぞと
私たちに叫びかけているということ
私たちに叫びかけているということ
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
235
715365
4053
出荷価格を安定させ
経済的生活の見通しが立ちました
経済的生活の見通しが立ちました
12:15
Waste was not reduced; it was eliminated.
236
719418
4123
水揚げの廃棄は
減るどころか皆無になりました
減るどころか皆無になりました
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
237
723541
2471
どの村でも買い手と売り手 双方の生活が
12:21
in these villages measurably improved.
238
726012
2498
眼に見えて改善したのです
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
239
728510
3716
ジェンセンが非常に運よく
12:28
and happened to land in the one set of villages
240
732226
2354
テクノロジーによって物事が改善された漁村に
12:30
where technology made things better.
241
734580
2512
たまたま居合わせたのだとは思いません
12:32
What happened instead is he very carefully documented
242
737092
2603
そうではなく
テクノロジーがある環境や―
テクノロジーがある環境や―
12:35
what happens over and over again when technology
243
739695
2692
コミュニティーに初めて導入されるたびに
12:38
comes for the first time to an environment and a community.
244
742387
3264
幾度となく起こることを
非常に注意深く記録に残したのです
非常に注意深く記録に残したのです
12:41
The lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
245
745651
3964
人々の生活や福祉は劇的に改善します
12:45
So as I look around at all the evidence, and I think about
246
749615
2356
だからすべての証拠を見回して
12:47
the room that we have ahead of us, I become a huge
247
751971
2476
この先の伸びしろを考えると
12:50
digital optimist, and I start to think that this wonderful
248
754447
2824
私は絶大なデジタル楽観主義者となります
12:53
statement from the physicist Freeman Dyson
249
757271
3055
物理学者フリーマン・ダイソンの言葉が
誇張ではないと思い始めます
誇張ではないと思い始めます
12:56
is actually not hyperbole. This is an accurate assessment of what's going on.
250
760326
4578
これは実際に起こっている出来事の正確な評価だと
13:00
Our digital -- our technologies are great gifts,
251
764904
2446
「デジタル テクノロジーは 素晴らしいギフトです」
13:03
and we, right now, have the great good fortune
252
767350
3161
デジタルテクノロジーが花開き
13:06
to be living at a time when digital technology is flourishing,
253
770511
3525
拡大し 深まり
13:09
when it is broadening and deepening and
254
774036
1658
世界中でより重要になっている今
13:11
becoming more profound all around the world.
255
775694
3341
この時代に生きていることは
素晴らしい幸運なのです
素晴らしい幸運なのです
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
256
779035
3218
確かに
アンドロイドは私たちの仕事を奪っています
アンドロイドは私たちの仕事を奪っています
13:18
but focusing on that fact misses the point entirely.
257
782253
3813
しかし その事実に注目しすぎると
ポイントを完全に見逃します
ポイントを完全に見逃します
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
258
786066
3253
ポイントは 私たちが違う何かをできるようになり
13:25
and what we are going to do, I am very confident,
259
789319
2658
これから取り組もうとしているのは
世界中の貧困と―
世界中の貧困と―
13:27
what we're going to do is reduce poverty and drudgery
260
791977
3063
重労働と不幸を減らそうということに違いないと
確信しています
確信しています
13:30
and misery around the world. I'm very confident
261
795040
2664
私たちは地球への負担をより軽くする
13:33
we're going to learn to live more lightly on the planet,
262
797704
3032
術を学んでいくだろうと
確信しています
確信しています
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
263
800736
3481
新しいデジタルツールによって起こることが
13:40
with our new digital tools is going to be so profound
264
804217
2921
とても大規模で非常に有益で
13:43
and so beneficial that it's going to make a mockery
265
807138
2891
それ以前のすべてのものが
お笑い草になるほどのものだと
お笑い草になるほどのものだと
13:45
out of everything that came before.
266
810029
1733
確信しています
13:47
I'm going to leave the last word to a guy who had
267
811762
2738
最後に デジタルの進歩を
13:50
a front row seat for digital progress,
268
814500
1778
最前列の席で見てきた
13:52
our old friend Ken Jennings. I'm with him.
269
816278
2565
ご存知ケン・ジェニングスに賛同し
彼の言葉で締めたいと思います
彼の言葉で締めたいと思います
13:54
I'm going to echo his words:
270
818843
1361
こんな言葉です
13:56
"I, for one, welcome our new computer overlords." (Laughter)
271
820204
3971
「私は 個人的に コンピューターによる君主制を歓迎します」（笑）
14:00
Thanks very much. (Applause)
272
824175
2929
どうもありがとうございました
（拍手）
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theoristAndrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.
Why you should listen
Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.
He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.
Andrew McAfee | Speaker | TED.com