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TED2013

Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines

エリック・ブリニョルフソン: 成長のための鍵は何?機械との競争

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Views 1,209,541

機械がますます多くの仕事を奪う中で、失業したりいつまでも賃金が増えないという人が増えています。もはや成長が止まったということなのでしょうか?エリック・ブリニョルフソンはそうではない、これは根本的な経済再編のための成長の痛みなのであると言います。コンピューターをチームメートにできると、なぜ大きな革新を迎えられるのか。惹きつけられる事例を用いて語ります。 ロバート・ゴードンによる反対意見と合わせてご覧ください。

- Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio

Growth成長 is notない deadデッド.
成長は死んでいません
00:12
(Applause拍手)
(拍手)
00:14
Let'sさあ start開始 theその storyストーリー 120 years ago,
120年前のことから 話を始めましょう
00:16
whenいつ Americanアメリカ人 factories工場 began始まった to electrify電化する their彼らの operationsオペレーション,
当時アメリカの工場では動力が電気に変わり
00:20
igniting点火する theその Second二番 Industrial工業用 Revolution革命.
第二次産業革命の火が付いたところでした
00:23
Theその amazing素晴らしい thingもの is
驚くべきことに
00:27
thatそれ productivity生産性 didした notない increase増加する in thoseそれら factories工場
その後30年もの間 工場の生産性は
00:28
forために 30 years. Thirty30 years.
向上しませんでした
30年間です
00:31
That'sそれは long長いです enough十分な forために aa generation世代 of managersマネージャー to retire引退する.
その間に幹部達はすっかり入れ替わります
00:34
You君は see見る, theその first最初 wave of managersマネージャー
つまり 当初の幹部は
00:37
simply単に replaced置き換えられた their彼らの steam蒸気 enginesエンジン with〜と electric電気の motorsモーター,
単に蒸気エンジンを電気モーターに変えただけで
00:40
butだけど they彼ら didn'tしなかった redesign再設計 theその factories工場 to take取る advantage利点
電気による柔軟性を活用できるように
00:43
of electricity's電気の flexibility柔軟性.
工場を再編成したわけではないのです
00:46
Itそれ fell落ちた to theその next generation世代 to invent発明する new新しい work作業 processesプロセス,
新しい仕事の仕組みを発明したのは
次の世代でした
00:48
andそして then次に productivity生産性 soared急上がった,
その結果 生産性が急上昇すると
00:52
oftenしばしば doubling倍増する orまたは even偶数 tripling3倍にする in thoseそれら factories工場.
2倍や3倍の改善も見られました
00:55
Electricity電気 is an example of aa general一般 purpose目的 technology技術,
電気は汎用技術の一例です
00:59
like好きな theその steam蒸気 engineエンジン before itそれ.
その前の蒸気エンジンも同様です
01:03
General一般 purpose目的 technologiesテクノロジー driveドライブ most最も economic経済的 growth成長,
汎用技術は経済成長の大半を促進します
01:06
becauseなぜなら they彼ら unleash解き放つ cascadesカスケード of complementary相補的な innovationsイノベーション,
これを補完するイノーベーションが
次々に始まるからです
01:09
like好きな lightbulbs電球 andそして, yesはい, factory工場 redesign再設計.
電球しかり 工場の再編成しかり
01:13
Is thereそこ aa general一般 purpose目的 technology技術 of our我々の era時代?
では今の時代に 汎用技術はあるでしょうか
01:16
Sure確かに. It'sそれは theその computerコンピューター.
もちろん コンピューターです
01:20
Butだけど technology技術 alone単独で is notない enough十分な.
でも 技術だけでは不十分です
01:22
Technology技術 is notない destiny運命.
技術に 未来の全てを委ねることはできません
01:25
We我々 shape形状 our我々の destiny運命,
人が未来を形づくるのです
01:28
andそして justちょうど asとして theその earlier先に generations世代 of managersマネージャー
工場の再編成が必要だった―
01:29
needed必要な to redesign再設計 their彼らの factories工場,
旧世代の幹部たちと同様に
01:32
we're私たちは going行く to need必要 to reinvent再発明 our我々の organizations組織
組織や さらには経済システム全体を
01:34
andそして even偶数 our我々の whole全体 economic経済的 systemシステム.
見直す必要が生じるでしょう
01:36
We're私たちは notない doingやっている asとして wellよく at〜で thatそれ jobジョブ asとして we我々 should〜すべき be〜する.
この見直しは まだ不十分です
01:39
Asとして we'll私たちは see見る in aa moment瞬間,
今から示すように
01:42
productivity生産性 is actually実際に doingやっている allすべて right,
生産性に関しては 順調な推移ですが
01:44
butだけど itそれ has持っている become〜になる decoupled分離された fromから jobsジョブ,
そのことと雇用とは分離されてしまい
01:46
andそして theその income所得 of theその typical典型的な workerワーカー is stagnating停滞する.
典型的な労働者の収入は伸び悩んでいます
01:50
Theseこれら troublesトラブル are sometimes時々 misdiagnosed誤診された
この問題は「イノベーションが終わった」と
01:55
asとして theその end終わり of innovation革新,
分析されることがありますが
これは誤りです
01:57
butだけど they彼ら are actually実際に theその growing成長する pains痛み
時代の変化に伴う成長痛です
02:01
of what Andrewアンドリュー McAfeemcafee andそして I callコール theその new新しい machine機械 age年齢.
この時代をアンドリュー・マカフィーと私は「新しい機械の時代」と名づけました
02:03
Let'sさあ look見える at〜で some一部 dataデータ.
データを見ていきましょう
02:09
Soそう here'sここにいる GDPgdp per〜ごと person in Americaアメリカ.
アメリカで1人当たりのGDPを示します
02:11
There'sそこに some一部 bumpsバンプ along一緒に theその way方法, butだけど theその big大きい storyストーリー
多少の凹凸はありますが 全体として
02:13
is you君は couldできた practically事実上 fitフィット aa rulerルーラー to itそれ.
定規に沿うような真っすぐなグラフです
02:16
Thisこの is aa logログ scale規模, soそう what looks外見 like好きな steady安定した growth成長
グラフの目盛は対数です
つまり一定の成長ということは
02:19
is actually実際に an acceleration加速度 in realリアル terms条項.
実際の数値では成長が加速しています
02:22
Andそして here'sここにいる productivity生産性.
こちらは生産性を示したものです
02:25
You君は canできる see見る aa little少し bitビット of aa slowdown速度を落とす thereそこ in theその mid-'中期の70ss,
70年代半ばに少し停滞が見られます
02:27
butだけど itそれ matchesマッチ upアップ prettyかなり wellよく with〜と theその Second二番 Industrial工業用 Revolution革命,
第二次産業革命の時にも同様の停滞がありました
02:30
whenいつ factories工場 wereあった learning学習 howどうやって to electrify電化する their彼らの operationsオペレーション.
工場をどう電化するべきかを模索した時期に相当します
02:34
After aa lag遅れ, productivity生産性 accelerated加速された again再び.
停滞の後 生産性は再び加速しました
02:36
Soそう maybe多分 "history歴史 doesn'tしない repeat繰り返す itself自体,
「歴史はくり返さないが 韻を踏む」
02:41
butだけど sometimes時々 itそれ rhymes."
という言葉の通りかもしれません
02:43
Today今日, productivity生産性 is at〜で an all-time常時 high高い,
今では 生産性は史上最高に達し
02:46
andそして despite何と theその Greatすばらしいです Recession不況,
「大不況」にも関わらず
02:49
itそれ grew成長しました fasterもっと早く in theその 2000ss thanより itそれ didした in theその 1990ss,
2000年代の生産性の伸びは90年代を上回ります
02:51
theその roaring轟音 1990ss, andそして thatそれ wasあった fasterもっと早く thanより theその ''70ss orまたは ''80ss.
好景気だった90年代は
70年代や80年代よりも生産性が伸びていました
02:55
It'sそれは growing成長する fasterもっと早く thanより itそれ didした during theその Second二番 Industrial工業用 Revolution革命.
第二次産業革命の時期よりも急速に成長しました
02:59
Andそして that'sそれは justちょうど theその Unitedユナイテッド States.
このデータはアメリカだけの話
03:03
Theその globalグローバル newsニュース is even偶数 betterより良い.
世界に目を向ければさらに良くなります
03:05
Worldwide世界的に incomes収入 have持ってる grown成長した at〜で aa fasterもっと早く rateレート
過去十年の間に 世界の所得は
03:08
in theその past過去 decade10年 thanより everこれまで in history歴史.
史上かつてない伸び率で成長を遂げました
03:10
Ifif anything何でも, allすべて theseこれら numbers数字 actually実際に understate控えめな our我々の progress進捗,
ただ これらの数字は進歩をむしろ過小評価しています
03:13
becauseなぜなら theその new新しい machine機械 age年齢
新しい機械の時代には
03:18
is moreもっと about knowledge知識 creation創造
物質的な生産よりも
03:20
thanより justちょうど physical物理的 production製造.
知識を作り出すことが重視されるからです
03:21
It'sそれは mindマインド notない matter問題, brain notない brawn力強い,
物質よりも精神 腕力よりも知力
03:24
ideasアイデア notない thingsもの.
物よりもアイデア
03:27
Thatそれ creates作成する aa problem問題 forために standard標準 metricsメトリック,
困ったことに伝統的な経済統計では扱えません
03:29
becauseなぜなら we're私たちは getting取得 moreもっと andそして moreもっと stuffもの forために free無料,
なぜならどんどん無料のものが増えているからです
03:31
like好きな Wikipediaウィキペディア, Googlegoogle, Skypeスカイプ,
ウィキペディア グーグル スカイプ
03:35
andそして ifif they彼ら post役職 itそれ on theその webウェブ, even偶数 thisこの TEDテッド Talkトーク.
そしてウェブに公開されれば このTEDトークも無料
03:37
Now getting取得 stuffもの forために free無料 is aa good良い thingもの, right?
無料で手に入るというのは良いことですよね
03:41
Sure確かに, of courseコース itそれ is.
ええ もちろんです
03:44
Butだけど that'sそれは notない howどうやって economistsエコノミスト measure測定 GDPgdp.
でもそういうのは 経済学者はGDPに含めません
03:46
Zeroゼロ price価格 means手段 zeroゼロ weight重量 in theその GDPgdp statistics統計.
価格がゼロのものは GDP統計における重みもゼロです
03:49
Accordingに従って to theその numbers数字, theその music音楽 industry業界
統計によれば
03:55
is halfハーフ theその sizeサイズ thatそれ itそれ wasあった 10 years ago,
音楽業界は10年前の半分の規模になっていますが
03:57
butだけど I'm私は listening聞いている to moreもっと andそして betterより良い music音楽 thanより everこれまで.
私は これまでになく多くの良い音楽を聴いています
04:00
You君は know知っている, I betベット you君は are tooあまりにも.
みなさんもそうでしょう?
04:04
In total合計, myじぶんの research研究 estimates見積り
私の研究による推定では
04:06
thatそれ theその GDPgdp numbers数字 missミス over以上 300 billion dollarsドル per〜ごと year
GDP の総計金額は 毎年3000億ドル相当の
04:09
in free無料 goods andそして servicesサービス on theその Internetインターネット.
ネット上で無料の物やサービスを見逃しています
04:13
Now let'sさあ look見える to theその future未来.
さて未来に目を向けましょう
04:17
Thereそこ are some一部 superスーパー smartスマート people
極めて頭の切れる何人かの人が
04:19
who are arguing議論する thatそれ we've私たちは reached到達した theその end終わり of growth成長,
成長は終わったのだと論じています
04:21
butだけど to understandわかる theその future未来 of growth成長,
しかし 将来の成長について理解するためには
04:26
we我々 need必要 to make作る predictions予測
成長を引っ張る原動力について
04:29
about theその underlying根底にある driversドライバー of growth成長.
予測しなければなりません
04:32
I'm私は optimistic楽観的, becauseなぜなら theその new新しい machine機械 age年齢
私は楽観的です
なぜなら新しい機械の時代の特徴が
04:35
is digitalデジタル, exponential指数関数的 andそして combinatorialコンビナトリアル.
デジタル 指数関数的 組合せ だからです
04:39
Whenいつ goods are digitalデジタル, they彼ら canできる be〜する replicated複製された
デジタル化された物は複製できます
04:44
with〜と perfect完璧な quality品質 at〜で nearlyほぼ zeroゼロ costコスト,
品質は完璧で コストはほぼゼロで
04:47
andそして they彼ら canできる be〜する delivered配信された almostほぼ instantaneously瞬時に.
たちどころに届けられます
04:51
Welcomeようこそ to theその economics経済 of abundance豊富.
過剰の経済へ ようこそというわけです
04:55
Butだけど there'sそこに aa subtler微妙 benefit利益 to theその digitizationデジタル化 of theその world世界.
デジタル化された世界には目立たないメリットもあります
04:58
Measurement測定 is theその lifeblood生命の血 of science科学 andそして progress進捗.
科学と進歩において計測は不可欠です
05:02
In theその age年齢 of big大きい dataデータ,
ビッグデータの時代になって
05:06
we我々 canできる measure測定 theその world世界 in ways方法 we我々 never決して couldできた before.
これまでにない方法で世界を計測できるようになりました
05:08
Secondly第二に, theその new新しい machine機械 age年齢 is exponential指数関数的.
第二に 機械の時代の特徴は指数関数的です
05:13
Computersコンピュータ get取得する betterより良い fasterもっと早く thanより anything何でも elseelse everこれまで.
コンピューターは他に類をみないほど急速に進歩します
05:17
Aa child's子供の Playstationプレイステーション today今日 is moreもっと powerful強力な
今の子どものプレイステーションは
05:23
thanより aa military軍事 supercomputerスーパーコンピュータ fromから 1996.
1996年の軍用スパコンより強力です
05:26
Butだけど our我々の brains頭脳 are wired有線 forために aa linearリニア world世界.
でも人は直線的な成長を考えてしまいがちで
05:30
Asとして aa result結果, exponential指数関数的 trendsトレンド take取る us米国 by〜によって surprise驚き.
その結果 指数関数的な発展には驚かされてばかり
05:33
I used中古 to teach教える myじぶんの students学生の thatそれ thereそこ are some一部 thingsもの,
かつて 授業でもこう教えていました
05:37
you君は know知っている, computersコンピュータ justちょうど aren'tない good良い at〜で,
コンピューターにだって苦手なことがある
05:40
like好きな driving運転 aa car throughを通して trafficトラフィック.
道路で車を運転することなどだ
05:42
(Laughter笑い)
(笑)
05:44
That'sそれは right, here'sここにいる Andyアンドリー andそして me grinning笑う like好きな madmenマッド・メン
そのとおり この写真でアンディと私が
バカみたいに笑っているのは
05:46
becauseなぜなら we我々 justちょうど rode乗った downダウン Routeルート 101
ルート101のドライブ直後だからです
05:50
in, yesはい, aa driverlessドライバーレス car.
そう 自動運転だったのです
05:52
Thirdly三番目, theその new新しい machine機械 age年齢 is combinatorialコンビナトリアル.
第三に新しい機械の時代は組合せが特徴
05:56
Theその stagnationist停滞論者 view見る is thatそれ ideasアイデア get取得する used中古 upアップ,
停滞派の人は 低いところに実った果実のように
アイデアは
05:58
like好きな low-hangingローハング fruitフルーツ,
もう尽きてしまったと見ています
06:02
butだけど theその reality現実 is thatそれ each innovation革新
しかし実際はすべての革新が
06:04
creates作成する building建物 blocksブロック forために even偶数 moreもっと innovationsイノベーション.
更なる革新への構成要素となります
06:07
Here'sここにいる an example. In justちょうど aa matter問題 of aa few少数 weeks,
こんな例があります 私の学生の一人が
06:11
an undergraduate学部 student学生 of mine鉱山
ほんの数週間で
06:14
built建てられた an appアプリ thatそれ ultimately最終的に reached到達した 1.3 million百万 usersユーザー.
アプリを開発して たちまち130万人の利用者を獲得しました
06:16
He wasあった ableできる to do行う thatそれ soそう easily簡単に
簡単にできたのはアプリを
06:20
becauseなぜなら he built建てられた itそれ on top of Facebookフェイスブック,
フェイスブックを使って作ったから
06:22
andそして Facebookフェイスブック wasあった built建てられた on top of theその webウェブ,
フェイスブックはウェブを使い
06:24
andそして thatそれ wasあった built建てられた on top of theその Internetインターネット,
ウェブはインターネットを使い―
06:26
andそして soそう on andそして soそう forth前進.
と どんどん続いてきたわけです
06:27
Now individually個別に, digitalデジタル, exponential指数関数的 andそして combinatorialコンビナトリアル
デジタル 指数関数的 組合せ このいずれかひとつだけでも
06:30
would〜する each be〜する game-changersゲームチェンジャー.
ゲームチェンジャーです
06:35
Put置く themそれら together一緒に, andそして we're私たちは seeing見る aa wave
3つが合わさって 驚愕するような
06:37
of astonishing驚く breakthroughsブレークスルー,
革新の大波が現れています
06:39
like好きな robotsロボット thatそれ do行う factory工場 work作業 orまたは run走る asとして fast速い asとして aa cheetahチーター
工場で働くロボットや チータより速く走るロボット
06:41
orまたは leap飛躍 tall背の高い buildings建物 in aa singleシングル boundバウンド.
高いビルを一跳びで越えるロボットも登場します
06:44
You君は know知っている, robotsロボット are even偶数 revolutionizing革命的な
そう ロボットによる革新は
06:46
catネコ transportation交通.
猫の移動にまで及びます
06:49
(Laughter笑い)
(笑)
06:50
Butだけど perhapsおそらく theその most最も important重要 invention発明,
さらにもっとも大事な発明は
06:53
theその most最も important重要 invention発明 is machine機械 learning学習.
機械学習です
06:55
Consider検討する one1 projectプロジェクト: IBM'sアイブス Watsonワトソン.
IBMのワトソンを見てみましょう
07:00
Theseこれら little少し dotsドット hereここに,
クイズ番組の『ジェパディ!』の
07:04
thoseそれら are allすべて theその championsチャンピオン on theその quizクイズ showショー "Jeopardy危険."
優勝者の成績を示すグラフです
07:05
At〜で first最初, Watsonワトソン wasn'tなかった very非常に good良い,
初めのうち ワトソンはぜんぜん駄目でした
07:10
butだけど itそれ improved改善された at〜で aa rateレート fasterもっと早く thanより anyどれか human人間 couldできた,
しかし どんな人よりも素早く上達して
07:13
andそして shortlyまもなく after Daveデイブ Ferrucciフェルッチ showed示した thisこの chartチャート
デイブ・フェルッチが このグラフを
07:18
to myじぶんの classクラス at〜で MITミット,
MITの私のクラスで見せた直後に
07:21
Watsonワトソン beatビート theその world世界 "Jeopardy危険" championチャンピオン.
ワトソンが『ジェパディ!』の世界チャンピオンを破りました
07:23
At〜で age年齢 sevenセブン, Watsonワトソン is stillまだ kind種類 of in itsその childhood子供時代.
歳は7歳 ワトソンはまだ子どもみたいなものですが
07:26
Recently最近, itsその teachers教師 let〜する itそれ surfサーフ theその Internetインターネット unsupervised監督されない.
最近では一人でのネットサーフィンも許されています
07:30
Theその next day, itそれ started開始した answering答える questions質問 with〜と profanities冒涜.
次の日からは回答にひどい言葉が混じり始めました
07:36
Damnくそー. (Laughter笑い)
くそっ (笑)
07:42
Butだけど you君は know知っている, Watsonワトソン is growing成長する upアップ fast速い.
でも ワトソンの成長は速くて
07:44
It'sそれは beingであること testedテストされた forために jobsジョブ in callコール centersセンター, andそして it'sそれは getting取得 themそれら.
コールセンターでは試用を経て 採用され始めています
07:46
It'sそれは applying申請中 forために legal法的, banking銀行業 andそして medical医療 jobsジョブ,
法律や銀行や医療でも試されており
07:50
andそして getting取得 some一部 of themそれら.
一部で使われ始めています
07:54
Isn'tない itそれ ironic皮肉な thatそれ at〜で theその very非常に moment瞬間
知的な機械を作っている―
07:56
we我々 are building建物 intelligentインテリジェントな machines機械,
まさにそのときに
07:58
perhapsおそらく theその most最も important重要 invention発明 in human人間 history歴史,
人類の歴史で最も重要な発明が
登場しているときに
08:00
some一部 people are arguing議論する thatそれ innovation革新 is stagnating停滞する?
革新が停滞していると論じる人がいるのは
皮肉なことではありませんか
08:04
Like好きな theその first最初 two industrial工業用 revolutions回転,
最初の二つの産業革命と同じように
08:08
theその full満員 implications意義 of theその new新しい machine機械 age年齢
新しい機械の時代の影響が全て
08:10
are going行く to take取る at〜で least少なくとも aa century世紀 to fully完全に play遊びます outでる,
明らかになるには 少なくとも百年はかかるでしょう
08:13
butだけど they彼ら are staggering驚異的な.
しかし最終結果は圧倒的なものです
08:16
Soそう doesする thatそれ mean平均 we我々 have持ってる nothing何も to worry心配 about?
では何も心配することはないのでしょうか?
08:19
Noいいえ. Technology技術 is notない destiny運命.
あります 技術発展に 未来の全てを委ねるわけには行きません
08:22
Productivity生産性 is at〜で an allすべて time時間 high高い,
生産性は史上最高ですが
08:26
butだけど fewer少ない people now have持ってる jobsジョブ.
仕事に就ける人の数は減っています
08:28
We我々 have持ってる created作成した moreもっと wealth in theその past過去 decade10年 thanより everこれまで,
ここ十年で生み出された富はかつてないものですが
08:31
butだけど forために aa majority多数 of Americansアメリカ人, their彼らの income所得 has持っている fallen倒れた.
大半のアメリカ人の収入は減りました
08:35
Thisこの is theその greatすばらしいです decouplingデカップリング
これが生産性と雇用との
08:38
of productivity生産性 fromから employment雇用,
大きな分離であり
08:41
of wealth fromから work作業.
富と仕事との分離です
08:44
You君は know知っている, it'sそれは notない surprising驚くべき thatそれ millions何百万 of people
この大きな分離によって何百万人もの人が
08:47
have持ってる become〜になる disillusioned幻滅する by〜によって theその greatすばらしいです decouplingデカップリング,
幻滅させられていますが
08:49
butだけど like好きな tooあまりにも manyたくさんの othersその他,
他の多くの人と同じように
08:52
they彼ら misunderstand誤解 itsその basic基本的な causes原因.
その基本的な原因を誤解しています
08:54
Technology技術 is racingレース ahead前方に,
技術が先行してしまっていて
08:57
butだけど it'sそれは leaving去る moreもっと andそして moreもっと people behind後ろに.
取り残される人が増えているのです
09:00
Today今日, we我々 canできる take取る aa routineルーチン jobジョブ,
今では 繰り返しの作業なら
09:03
codify成文化する itそれ in aa setセット of machine-readable機械可読 instructions指示,
機械にわかる指示としてプログラムすれば
09:07
andそして then次に replicate複製する itそれ aa million百万 times.
百万回でも繰り返させられます
09:10
You君は know知っている, I recently最近 overheard耳を傾けた aa conversation会話
最近 耳にしたこんな会話が
09:12
thatそれ epitomizes模写する theseこれら new新しい economics経済.
こういう新しい経済をよく表しています
09:15
Thisこの guy says言う, "Nah, I don'tしない useつかいます Hh&Rr Blockブロック anymoreもう.
「最近では HRB の税務サービスは頼まないことにしたよ
09:17
TurboTaxターボックス doesする everythingすべて thatそれ myじぶんの tax税金 preparer作成者 didした,
ターボ・タックスだけで申告書はできてしまうし
09:21
butだけど it'sそれは fasterもっと早く, cheaper安い andそして moreもっと accurate正確."
この方が早くて 安くて正確だ」
09:23
Howどうやって canできる aa skilled熟練 workerワーカー
経験を積んだ事務員が
09:28
compete競争する with〜と aa $39 pieceピース of softwareソフトウェア?
39ドルのソフトウェアに勝てるものでしょうか
09:30
She彼女 can'tできない.
無理です
09:33
Today今日, millions何百万 of Americansアメリカ人 do行う have持ってる fasterもっと早く,
今では 何百万人ものアメリカ人が
09:35
cheaper安い, moreもっと accurate正確 tax税金 preparation準備,
早く安く正確に申告書を作成しています
09:37
andそして theその founders創業者 of Intuit直観
インテュイット社の創始者は
09:40
have持ってる done完了 very非常に wellよく forために themselves自分自身.
十分報われていますが
09:41
Butだけど 17 percentパーセント of tax税金 preparers作成者 noいいえ longerより長いです have持ってる jobsジョブ.
申告書作成の事務員は17パーセントが職を失いました
09:44
Thatそれ is aa microcosm微生物 of what's何ですか happeningハプニング,
今起きていることの縮図です
09:48
notない justちょうど in softwareソフトウェア andそして servicesサービス, butだけど in mediaメディア andそして music音楽,
ソフトウェアやサービスだけでなく
メディアや音楽でも
09:50
in financeファイナンス andそして manufacturing製造, in retailing小売業 andそして tradeトレード ---
金融や製造業や 小売りや貿易でも
09:55
in shortショート, in everyすべて industry業界.
つまりあらゆる産業に起きていることです
09:59
People are racingレース againstに対して theその machine機械,
人は機械と対立して競争しています
10:02
andそして manyたくさんの of themそれら are losing負け thatそれ raceレース.
たくさんの人がその競争に負けています
10:05
What canできる we我々 do行う to create作成する shared共有 prosperity繁栄?
繁栄を広く分かち合うにはどうすればよいでしょうか
10:09
Theその answer回答 is notない to tryお試しください to slowスロー downダウン technology技術.
技術を減速させるというのは答えではありません
10:12
Instead代わりに of racingレース againstに対して theその machine機械,
機械と競争する代わりに
10:15
we我々 need必要 to learn学ぶ to raceレース with〜と theその machine機械.
機械と共に競争しなければなりません
10:18
Thatそれ is our我々の grand壮大 challengeチャレンジ.
これが我々の大きな課題です
10:22
Theその new新しい machine機械 age年齢
新しい機械の時代は
10:25
canできる be〜する dated日付 to aa day 15 years ago
15年前に始まりました
10:27
whenいつ Garryガリ Kasparovカスパロフ, theその world世界 chessチェス championチャンピオン,
チェスの世界チャンピオンだったガルリ・カスパロフが
10:30
playedプレーした Deep深い Blue, aa supercomputerスーパーコンピュータ.
スーパーコンピューターのディープ・ブルーと
対戦し
10:33
Theその machine機械 won勝った thatそれ day,
機械が勝った その日からです
10:37
andそして today今日, aa chessチェス programプログラム runningランニング on aa cell細胞 phone電話
今では 携帯電話で動作するチェスのプログラムでも
10:39
canできる beatビート aa human人間 grandmasterグランドマスター.
チェスの名人に勝てます
10:42
Itそれ got持っている soそう bad悪い thatそれ, whenいつ he wasあった asked尋ねた
こんな厳しい状況の中で
コンピューターと対戦するときの―
10:44
what strategy戦略 he would〜する useつかいます againstに対して aa computerコンピューター,
戦略を聞かれたオランダの名人
10:48
Janジャン Donnerドナー, theその Dutchオランダの grandmasterグランドマスター, replied答えた,
ヤン・ドネルはこう答えました
10:50
"I'd私は bring持参する aa hammerハンマー."
「金づちを持って行くよ」
10:54
(Laughter笑い)
(笑)
10:56
Butだけど today今日 aa computerコンピューター is noいいえ longerより長いです theその world世界 chessチェス championチャンピオン.
しかし 今ではコンピューターも
世界のチェス王者ではありません
11:00
Neitherどちらも is aa human人間,
人でもありません
11:04
becauseなぜなら Kasparovカスパロフ organized組織された aa freestyleフリースタイル tournamentトーナメント
人とコンピュータとが共に戦うことができる
11:07
whereどこで teamsチーム of humans人間 andそして computersコンピュータ
フリースタイルのトーナメントを
11:10
couldできた work作業 together一緒に,
カスパロフが開催したのです
11:12
andそして theその winning勝つ teamチーム had持っていました noいいえ grandmasterグランドマスター,
優勝チームにはチェスの名人もいないし
11:14
andそして itそれ had持っていました noいいえ supercomputerスーパーコンピュータ.
スーパーコンピュータもありませんでした
11:17
What they彼ら had持っていました wasあった betterより良い teamworkチームワーク,
優勝チームにあったのは優れたチームワークで
11:20
andそして they彼ら showed示した thatそれ aa teamチーム of humans人間 andそして computersコンピュータ,
人とコンピューターが組んだときに
11:24
workingワーキング together一緒に, couldできた beatビート anyどれか computerコンピューター
どんなコンピュータにも
11:29
orまたは anyどれか human人間 workingワーキング alone単独で.
単独のどんな選手にも勝つことを示しました
11:32
Racingレース with〜と theその machine機械
機械と共に競争することは
11:36
beatsビート racingレース againstに対して theその machine機械.
機械と競争することに勝ります
11:37
Technology技術 is notない destiny運命.
技術に 未来の全てを委ねることはできません
11:40
We我々 shape形状 our我々の destiny運命.
人が未来を形づくるのです
11:42
Thank感謝 you君は.
ありがとうございました
11:44
(Applause拍手)
(拍手)
11:45
Translated by Natsuhiko Mizutani
Reviewed by Akinori Oyama

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About the speaker:

Erik Brynjolfsson - Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment.

Why you should listen

The director of the MIT Center for Digital Business and a research associate at the National Bureau of Economic Research, Erik Brynjolfsson asks how IT affects organizations, markets and the economy. His recent work studies data-driven decision-making, management practices that drive productivity, the pricing implications of Internet commerce and the role of intangible assets.
 
Brynjolfsson was among the first researchers to measure the productivity contributions of information and community technology (ICT) and the complementary role of organizational capital and other intangibles. His research also provided the first quantification of the value of online product variety, often known as the “Long Tail,” and developed pricing and bundling models for information goods.

His books include Wired for Innovation: How IT Is Reshaping the Economy and Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity and Irreversibly Transforming Employment and the Economy (with Andrew McAfee); and the recent article "Big Data: The Management Revolution" (with Andrew McAfee).

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