ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew 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.

 

More profile about the speaker
Andrew McAfee | Speaker | TED.com
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 )
- Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio

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00:16
As it turnsターン out, when tens数十 of millions何百万 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失業者 or underemployed不完全採用,
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フェア amount of interest利子 in what technology技術 mightかもしれない be doing to the labor労働 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会話, it strikesストライク 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集中した on exactly正確に the right topicトピック,
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同じ time, it's missing行方不明 the pointポイント entirely完全に.
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トピック that it's focused集中した on, the question質問 is whetherかどうか 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
00:37
all these digitalデジタル technologiesテクノロジー are affecting影響 people's人々の ability能力
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
00:40
to earn獲得する a living生活, or, to say it a little bitビット different異なる way,
8
25038
3020
少し違った言い方をするならば
00:43
are the droidsドロイド taking取る our jobsジョブ?
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証拠 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不況 ended終了しました when Americanアメリカ人 GDPGDP resumed再開
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
00:52
its kind種類 of slowスロー, steady安定した march行進 upward上向き, and some other
12
36657
3429
他の経済指標も回復し始めると
00:56
economic経済的 indicators指標 alsoまた、 started開始した to reboundリバウンド, and they got
13
40101
2934
急ぎ足で健全な状態に戻りました
00:58
kind種類 of healthy健康 kind種類 of quickly早く. Corporateコーポレート profits利益
14
43035
2862
大企業の収益はかなり高く
01:01
are quiteかなり high高い. In fact事実, if you include含める bankバンク profits利益,
15
45897
3276
実際 銀行収益も含めれば
01:05
they're higher高い than they've彼らは ever been.
16
49173
2112
これまでないくらいに高いのです
01:07
And businessビジネス investment投資 in gearギヤ, in equipment装置
17
51285
3272
ビジネス投資も勢いがあり 設備投資や
01:10
and hardwareハードウェア and softwareソフトウェア is at an all-time常時 high高い.
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ビジネス are getting取得 out their彼らの checkbooks小切手.
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雇用.
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ライン is the employment-to-population人口への雇用 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言葉, the percentageパーセンテージ of workingワーキング age年齢 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アメリカ 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クレーター during the Great Recession不況,
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持っていない started開始した to bounceバウンス 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ストーリー is not just a recession不況 storyストーリー.
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 decade10年 that we've私たちは just been throughを通して had relatively比較的
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貧血 jobジョブ growth成長 all throughout全体を通して, especially特に when we
28
84347
3393
10年ごとに比較をしていくと
01:43
compare比較する it to other decades数十年, 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記録 where there were
30
90675
2290
10年の始めより終わりの方が
01:48
fewer少ない people workingワーキング at the end終わり of the decade10年
31
92965
3203
働いている人が少ないのです
01:52
than at the beginning始まり. 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グラフ the number of potential潜在的な employees従業員
33
99228
3639
この国で働ける労働者数と
01:58
versus the number of jobsジョブ in the country, you see the gapギャップ
34
102867
3604
仕事の数をグラフにしてみると
02:02
gets取得 biggerより大きい and biggerより大きい 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不況, it opened開かれた up in a huge巨大 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クイック calculations計算. I took取った the last 20 years of GDPGDP growth成長
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
02:12
and the last 20 years of labor労働 productivity生産性 growth成長
38
116859
3296
労働生産性の成長を使い
02:16
and used those in a fairlyかなり straightforward簡単 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
02:18
to try to projectプロジェクト how manyたくさんの jobsジョブ the economy経済 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
02:21
to need to keep growing成長する, and this is the lineライン that I came来た 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悪い? This is the government's政府の projection投影
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
02:28
for the workingワーキング age年齢 population人口 going forward前進.
43
132628
3853
政府の予測を示します
02:32
So if these predictions予測 are accurate正確, that gapギャップ is not going to close閉じる.
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
02:37
The problem問題 is, I don't think these projections予測 are accurate正確.
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
02:40
In particular特に, I think my projection投影 is way too optimistic楽観的,
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
02:43
because when I did it, I was assuming前提 that the future未来
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
02:47
was kind種類 of going to look like the past過去
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労働 productivity生産性 growth成長, and that's actually実際に 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ない seen見た nothing yetまだ
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来る to technology's技術の impact影響 on the labor労働 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過去 coupleカップル years, we've私たちは seen見た digitalデジタル toolsツール
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表示 skillsスキル and abilities能力 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種類 of, eat食べる deeply深く into what we human人間 beings存在
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生活. Let me give you a coupleカップル examples.
55
176488
3256
いくつか例を挙げたいと思います
03:15
Throughout全面的に all of history歴史, if you wanted something
56
179744
2011
歴史上これまで
03:17
translated翻訳された from one language言語 into another別の,
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関与する a human人間 beingであること.
58
184679
1664
人間にやらせてきました
03:22
Now we have multi-language多言語, instantaneous瞬時,
59
186343
3416
現在では 多言語で瞬時の
03:25
automatic自動 translation翻訳 servicesサービス available利用可能な for free無料
60
189759
4218
自動翻訳サービスを無料で使用できます
03:29
via経由 manyたくさんの of our devicesデバイス all the way down to smartphonesスマートフォン.
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
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完璧な, but they're decentまともな.
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
03:38
Throughout全面的に all of history歴史, if you wanted something written書かれた,
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
03:42
a report報告する or an article記事, you had to involve関与する a person.
65
206222
3415
誰かにやらせてきました
03:45
Not anymoreもう. This is an article記事 that appeared出現した
66
209637
2252
今は違います
これは しばらく前の
03:47
in Forbesフォーブス onlineオンライン a while back about Apple'sりんご earnings収入.
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
03:51
It was written書かれた by an algorithmアルゴリズム.
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まともな, it's perfect完璧な.
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
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特定, narrow狭い tasksタスク,
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最も knowledge知識 workers労働者 are actually実際に generalistsジェネラリスト,
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座る 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
04:07
of expertise専門知識 and knowledge知識 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反応する on the fly飛ぶ to kind種類 of unpredictable予測不可能な demands要求,
75
234030
3073
即座に反応することだ
04:13
and that's very, very hardハード to automate自動化する."
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最も impressive印象的な knowledge知識 workers労働者
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最近 memory記憶 is a guy named名前 Kenケン Jenningsジェニングス.
78
241568
2409
ケン・ジェニングスという男です
04:19
He won勝った the quizクイズ showショー "Jeopardyジアパディー!" 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取った home three million百万 dollarsドル.
80
249035
2628
300万ドルを手にしました
04:27
That's Kenケン on the right getting取得 beatビート 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―
04:31
Watsonワトソン, the "Jeopardyジアパディー!"-playing再生中 supercomputerスーパーコンピュータ from IBMIBM.
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
04:36
So when we look at what technology技術 can do
83
260317
1864
このようにテクノロジーが
04:38
to general一般 knowledge知識 workers労働者, I start開始 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
04:40
there mightかもしれない not be something so special特別 about this ideaアイディア
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
04:43
of a generalistジェネラリスト, particularly特に when we start開始 doing things
86
267653
2888
あるわけではない
と思いはじめたのです
04:46
like hookingフッキング Siriシリ up to Watsonワトソン and having持つ technologiesテクノロジー
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わかる what we're saying言って
88
274529
1896
それに音声で答えるような
04:52
and repeat繰り返す speechスピーチ 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シリ is far遠い from perfect完璧な, and we can make fun楽しい
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
04:57
of her flaws欠陥, but we should alsoまた、 keep in mindマインド 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テクノロジー like Siriシリ and Watsonワトソン improve改善する
92
284363
2676
ムーアの法則に従って進歩していくと
05:02
along一緒に a Moore'sムーア Law法律 trajectory軌道, whichどの they will,
93
287039
3781
そして実際そうなると思いますが
05:06
in six6 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 four4つの times better, they'll彼らは 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
05:14
So I start開始 to think that a lot of knowledge知識 work is going to be affected影響を受けた 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
05:17
And digitalデジタル technologiesテクノロジー are not just impacting影響を与える knowledge知識 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
05:21
They're starting起動 to flexフレックス their彼らの muscles筋肉 in the physical物理的 world世界 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チャンス a little while back to rideライド in the GoogleGoogle
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自律的 car, whichどの is as coolクール as it sounds. (Laughter笑い)
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保証 that it handled処理された the stop-and-goストップ・アンド・ゴー trafficトラフィック
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スムーズに.
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ハーフ million百万 people
103
323358
1965
アメリカでは約350万人が
05:41
who driveドライブ trucksトラック for a living生活 in the Unitedユナイテッド States.
104
325323
2209
トラックの運転で生計を立てており
中には
05:43
I think some of them are going to be affected影響を受けた 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
05:45
technology技術. And right now, humanoidヒューマノイド robotsロボット 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信じられないほど primitiveプリミティブ. 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取得 better quiteかなり quickly早く, and DARPADARPA,
108
336471
2581
しかし 急速に改良が進んでいます
05:54
whichどの is the investment投資 arm of the Defense防衛 Department部門,
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試す to accelerate加速する their彼らの trajectory軌道.
110
342203
1665
加速させようとしています
05:59
So, in shortショート, yeah, the droidsドロイド are coming到来 for our jobsジョブ.
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
06:04
In the shortショート term期間, we can stimulate刺激する jobジョブ growth成長
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励ます entrepreneurship起業家精神 and by investing投資
113
352431
2944
雇用を牽引することができます
06:11
in infrastructureインフラ, because the robotsロボット today今日 still aren'tない
114
355375
3048
なぜなら ロボットは今日まだ
06:14
very good at fixing固定 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あまりにも長期的ではない, I think within以内 the lifetimes生涯
116
360163
3365
しかし 遠くない将来
06:19
of most最も of the people in this roomルーム, we're going to transition遷移
117
363528
3569
ここにいるほとんどの人々が
生きているうちに
06:22
into an economy経済 that is very productive生産的な 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
06:25
just doesn't need a lot of human人間 workers労働者,
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管理します that transition遷移 is going to be
120
372837
1555
その移行に対処することが
06:30
the greatest最大 challengeチャレンジ that our society社会 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
06:33
Voltaireヴォルテール summarized要約 why. He said, "Work saves保存する 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退屈, 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
06:41
But despite何と this challengeチャレンジ, I'm personally個人的に,
124
385170
2571
しかしこのような課題があっても
私は個人的に
06:43
I'm still a huge巨大 digitalデジタル optimist楽観主義者, 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最高に confident自信を持って that the digitalデジタル technologiesテクノロジー 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現像 now are going to take us into a utopianユートピア future未来,
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
06:53
not a dystopianディスストピアン future未来. And to explain説明する 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
06:56
I want to poseポーズ kind種類 of a ridiculouslyばかげた broad広い question質問.
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尋ねる what have been the most最も important重要
130
403088
2350
人類の歴史において
07:01
developments開発 in human人間 history歴史?
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シェア some of the answers答え that I've gotten得た
132
407761
2733
この質問にどんな答えをもらったか
07:06
in response応答 to this question質問. It's a wonderful素晴らしい question質問
133
410494
2177
いくつかお話します
こんな質問をしたら
07:08
to ask尋ねる and to start開始 an endless無限 debateディベート 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持参する 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システム of philosophy哲学 in bothどちらも the West西 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かわった how a lot of people think about the world世界.
137
420619
3133
挙げる人もいるでしょう
07:19
And then other people will say, "No, actually実際に, the big大きい stories物語,
138
423752
2836
こう言う人もいるでしょう
「いや実際
07:22
the big大きい developments開発 are the founding創業 of the world's世界の
139
426588
2423
大きな出来事 進歩といえば
07:24
majorメジャー religions宗教, whichどの have changedかわった civilizations文明
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かわった and influenced影響を受け how countless無数 people
141
432293
2639
主要な宗教が確立したことだ」
07:30
are living生活 their彼らの lives人生." And then some other folkフォーク 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実際に, what changes変更 civilizations文明, what modifies変更する 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変更 people's人々の lives人生
144
441463
2163
人々の生活も変えたものは帝国だ
07:39
are empires帝国, so the great developments開発 in human人間 history歴史
145
443626
3912
人類の偉大な発展とは
07:43
are stories物語 of conquest征服 and of war戦争."
146
447538
2835
征服と戦争の歴史だ」
07:46
And then some cheery陽気な soul usually通常 always pipesパイプ 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言う, "Hey, don't forget忘れる about plagues災害." (Laughter笑い)
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)
07:54
There are some optimistic楽観的 answers答え to this question質問,
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持参する up the Age年齢 of Exploration探査
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開ける up of the world世界.
151
463451
1948
指摘する人もいます
08:01
Othersその他 will talk about intellectual知的 achievements業績
152
465399
2102
また
世界のよりよい操作を可能にする
08:03
in disciplines分野 like math数学 that have helped助けた 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ハンドル on the world世界, and other folkフォーク will talk about
154
469776
3310
また芸術と科学が
08:08
periods期間 when there was a deep深い flourishing繁栄する
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芸術 and sciences科学. So this debateディベート 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無限 debateディベート, and there's no conclusive決定的,
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シングル answer回答 to it. But if you're a geekオタク 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データ say?"
159
484676
2898
「データではどうなんだ?」
08:23
And you start開始 to do things like graphグラフ things that we mightかもしれない
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興味がある in, the total合計 worldwide世界的に population人口, for example,
161
490385
4103
例えば世界の総人口や
08:30
or some measure測定 of socialソーシャル development開発,
162
494488
2641
社会発展の指標や
08:33
or the state状態 of advancementアドバンス of a society社会,
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開始 to plotプロット the dataデータ, because, by this approachアプローチ,
164
499640
3833
こうしたアプローチによって
08:39
the big大きい stories物語, the big大きい developments開発 in human人間 history歴史,
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もの that will bend曲げる these curvesカーブ 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プロット the dataデータ,
167
508951
1912
さてこうしてデータをプロットすると
08:46
you prettyかなり quickly早く come to some weird奇妙な conclusions結論.
168
510863
2798
たちどころに不思議な結論に至ります
08:49
You conclude結論づける, actually実際に, that noneなし of these things
169
513661
2923
実際 どの答えも
08:52
have mattered重要な very much. (Laughter笑い)
170
516584
4952
たいして重要ではないのです
(笑)
08:57
They haven't持っていない done完了 a darn駄目 thing to the curvesカーブ. (Laughter笑い)
171
521536
4026
グラフに 何の影響も与えないのです
(笑)
09:01
There has been one storyストーリー, one development開発
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人間 history歴史 that bent曲がった the curve曲線, bent曲がった 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技術 storyストーリー.
174
531752
4046
テクノロジーの発達です
09:11
The steam蒸気 engineエンジン, and the other associated関連する technologiesテクノロジー
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産業 Revolution革命 changedかわった the world世界
176
538757
2931
産業革命によって世界を変えて
09:17
and influenced影響を受け human人間 history歴史 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言葉 of the historian歴史家 Ianイアン Morrisモリス,
178
544112
2083
歴史家イアン・モリスの言葉によれば
09:22
they made mockery嘲笑 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
09:26
And they did this by infinitely無限に multiplying乗算する the powerパワー
180
550272
2913
私たちの筋肉の力を無限に増幅して
09:29
of our muscles筋肉, overcoming克服する the limitations限界 of our muscles筋肉.
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中間 of now
182
556322
2522
私たちは今
09:34
is overcoming克服する the limitations限界 of our individual個人 brains頭脳
183
558844
2919
個々の脳の限界を克服して
09:37
and infinitely無限に multiplying乗算する our mental精神的な powerパワー.
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大きい a deal対処 as overcoming克服する
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限界 of our muscles筋肉?
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リスク of repeating繰り返す myself私自身 a little bitビット, 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デジタル technology技術 these days日々,
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どこでも near近く throughを通して 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ハプニング to our economies経済
190
580097
2674
経済と社会の状況を考えると
09:58
and our societies社会, my singleシングル conclusion結論 is that
191
582771
2653
私の唯一の結論は
10:01
we ain'tない seen見た nothing yetまだ. The bestベスト days日々 are really ahead前方に.
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
10:04
Let me give you a coupleカップル examples.
193
588952
1756
いくつか例を挙げましょう
10:06
Economies経済 don't run走る on energyエネルギー. They don't run走る on capital資本,
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走る on labor労働. Economies経済 run走る on ideasアイデア.
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
10:14
So the work of innovation革新, the work of coming到来 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
10:17
new新しい ideasアイデア, is some of the most最も powerful強力な,
197
601236
2426
経済生活において我々に可能な
10:19
some of the most最も fundamental基本的な 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経済. And this is kind種類 of how we used to do innovation革新.
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結婚した find a bunch of fairlyかなり similar-looking同様の見た目 people
200
609493
3778
どことなく似ている人を集めてきて
10:29
— (Laughter笑い) —
201
613271
3411
(笑)
10:32
we'd結婚した take them out of eliteエリート institutions機関, we'd結婚した 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エリート institutions機関, and we'd結婚した wait for the innovation革新.
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
10:38
Now — (Laughter笑い) —
204
622157
4010
さて--(笑)
10:42
as a white guy who spent過ごした his whole全体 careerキャリア at MITMIT
205
626167
2581
キャリアの全てをMITと―
10:44
and Harvardハーバード, I got no problem問題 with this. (Laughter笑い)
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)
10:51
But some other people do, and they've彼らは kind種類 of crashedクラッシュした
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パーティー and loosened緩んだ up the dressドレス codeコード of innovation革新.
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笑い)
209
640266
924
(笑)
10:57
So here are the winners勝者 of a Top Coderコーダ programmingプログラミング challengeチャレンジ,
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保証する you that nobody誰も cares心配
211
644834
2902
この子達がどこで育って
11:03
where these kids子供たち grew成長しました up, where they went行った to school学校,
212
647736
3594
どこの学校に通ったとか
見た目がどうかなど
11:07
or what they look like. All anyone誰でも cares心配 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
11:09
is the quality品質 of the work, the quality品質 of the ideasアイデア.
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ハプニング
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技術が促進された world世界.
216
658805
2346
実際に目の当たりにすることです
11:17
The work of innovation革新 is becoming〜になる more open開いた,
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包括的な, more transparentトランスペアレント, and more merit-basedメリットベース,
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
11:23
and that's going to continue持続する no matter問題 what MITMIT and Harvardハーバード
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できなかった be happierもっと幸せな about that development開発.
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
11:29
I hear聞く once一度 in a while, "Okay, I'll grant付与 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
11:32
but technology技術 is still a toolツール for the richリッチ world世界,
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ハプニング, these digitalデジタル toolsツール are not
223
679871
2714
これらのデジタルツールは
11:38
improving改善する the lives人生 of people at the bottom of the pyramidピラミッド."
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」
11:41
And I want to say to that very clearlyはっきりと: nonsenseナンセンス.
225
685940
2664
はっきり言います
そんなことはない
11:44
The bottom of the pyramidピラミッド is benefiting恩恵を受ける hugely大いに from technology技術.
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エコノミスト Robertロバート Jensenジェンセン did this wonderful素晴らしい study調査
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見た, in great detail詳細,
228
694682
3168
すばらしい研究をしました
少し前のこと
11:53
what happened起こった to the fishing釣り villages of Keralaケララ州, Indiaインド,
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
11:57
when they got mobileモバイル phones電話機 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書きます for the Quarterly四半期 Journalジャーナル of Economics経済,
231
704244
2731
『Quarterly Journal of Economics』 のような
経済学専門誌への原稿では
12:02
you have to use very dryドライ and very circumspect慎重な language言語,
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読む his paper, I kind種類 of feel Jensenジェンセン is trying試す
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悲鳴 at us, and say, look, this was a big大きい deal対処.
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
12:11
Prices価格 stabilized安定化された, so people could plan計画 their彼らの economic経済的 lives人生.
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
12:15
Waste廃棄物 was not reduced削減; it was eliminated除去された.
236
719418
4123
水揚げの廃棄は
減るどころか皆無になりました
12:19
And the lives人生 of bothどちらも the buyers買い手 and the sellers売り手
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測定可能な improved改善された.
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ジェンセン got extremely極端な lucky幸運な
239
728510
3716
ジェンセンが非常に運よく
12:28
and happened起こった to land土地 in the one setセット 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技術 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起こった instead代わりに is he very carefully慎重に documented文書化された
242
737092
2603
そうではなく
テクノロジーがある環境や―
12:35
what happens起こる over and over again when technology技術
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来る for the first time to an environment環境 and a communityコミュニティ.
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
12:41
The lives人生 of people, the welfaresウェルファーズ of people, improve改善する dramatically劇的に.
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証拠, 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ルーム that we have ahead前方に of us, I become〜になる a huge巨大
247
751971
2476
この先の伸びしろを考えると
12:50
digitalデジタル optimist楽観主義者, and I start開始 to think that this wonderful素晴らしい
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ステートメント from the physicist物理学者 Freemanフリーマン Dysonダイソン
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
12:56
is actually実際に not hyperbole誇張. This is an accurate正確 assessment評価 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デジタル -- our technologiesテクノロジー are great giftsギフト,
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生活 at a time when digitalデジタル technology技術 is flourishing繁栄する,
253
770511
3525
拡大し 深まり
13:09
when it is broadening広げる and deepening深まる and
254
774036
1658
世界中でより重要になっている今
13:11
becoming〜になる more profound深遠な all around the world世界.
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
13:14
So, yeah, the droidsドロイド are taking取る our jobsジョブ,
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
13:18
but focusingフォーカス on that fact事実 missesミス the pointポイント entirely完全に.
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
13:21
The pointポイント is that then we are freed解放された 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自信を持って,
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―
13:27
what we're going to do is reduce減らす poverty貧困 and drudgeryぎこちない
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
13:30
and misery不幸 around the world世界. I'm very confident自信を持って
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学ぶ to liveライブ more lightly軽く on the planet惑星,
262
797704
3032
術を学んでいくだろうと
確信しています
13:36
and I am extremely極端な confident自信を持って 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新しい digitalデジタル toolsツール is going to be so profound深遠な
264
804217
2921
とても大規模で非常に有益で
13:43
and so beneficial有益 that it's going to make a mockery嘲笑
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
13:45
out of everything that came来た before.
266
810029
1733
確信しています
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I'm going to leave離れる the last wordワード to a guy who had
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最後に デジタルの進歩を
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a frontフロント row seatシート for digitalデジタル progress進捗,
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最前列の席で見てきた
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our old古い friend友人 Kenケン Jenningsジェニングス. I'm with him.
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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
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I'm going to echoエコー his words言葉:
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こんな言葉です
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"I, for one, welcomeようこそ our new新しい computerコンピューター overlords大将." (Laughter笑い)
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「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)
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Thanksありがとう very much. (Applause拍手)
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どうもありがとうございました
(拍手)
Translated by Motoko Plewes
Reviewed by Natsuhiko Mizutani

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ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew 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.

 

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Andrew McAfee | Speaker | TED.com