TED2013
Andrew McAfee: What will future jobs look like?
アンドリュー・マカフィー: 「未来の仕事は、どうなって行くだろうか？」
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そう、恐らく人型ロボットが人間の仕事を、すくなくとも今ある類の仕事を、奪ってしまうだろうと経済学者アンドリュー・マカフィーは示唆します。
未来を予見したトークでは、未来の仕事がどうなって行き、未来の仕事を掴むために次世代をどう教育するべきかじっくり考えます。
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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00:12
The writer George Eliot cautioned us that,
0
328
2949
小説家のジョージ・エリオットは
数ある過ちの中でも
数ある過ちの中でも
00:15
among all forms of mistake,
1
3277
2067
予言が最も余計なものだと
00:17
prophesy is the most gratuitous.
2
5344
2363
警告しています
00:19
The person that we would all acknowledge
3
7707
1848
20世紀でたとえれば
00:21
as her 20th-century counterpart, Yogi Berra, agreed.
4
9555
4302
この小説家に匹敵すると皆さんも認めそうな
ヨギ・ベラもこれと同じ考えでした
ヨギ・ベラもこれと同じ考えでした
00:25
He said, "It's tough to make predictions,
5
13857
1865
彼も 「予測するのは難しくて
00:27
especially about the future."
6
15722
2736
将来については特に難しい」
と言っています
と言っています
00:30
I'm going to ignore their cautions
7
18458
1811
今から
その忠告を無視して
その忠告を無視して
00:32
and make one very specific forecast.
8
20269
1973
ひとつ非常に具体的な予測をします
00:34
In the world that we are creating very quickly,
9
22242
2640
人類が創り出しつつある世界では
00:36
we're going to see more and more things
10
24882
1713
まるでSFかと思うようなものを
00:38
that look like science fiction,
11
26595
1725
もっともっと目撃するようになり
00:40
and fewer and fewer things that look like jobs.
12
28320
3116
今あるような仕事は
ますます見つからなくなります
ますます見つからなくなります
00:43
Our cars are very quickly going to start driving themselves,
13
31436
2752
もう今にでも 車が
自動で走るようになります
自動で走るようになります
00:46
which means we're going to need fewer truck drivers.
14
34188
2696
そうなれば トラック運転手は
今ほど要らなくなります
今ほど要らなくなります
00:48
We're going to hook Siri up to Watson
15
36884
2121
Siri をワトソンに繋いで
00:51
and use that to automate a lot of the work
16
39005
2597
現状ではカスタマーサービスや
ヘルプデスクで
ヘルプデスクで
00:53
that's currently done by customer service reps
17
41602
2226
障害対応時や
原因診断時に
原因診断時に
00:55
and troubleshooters and diagnosers,
18
43828
2904
行われているタスクを
ワトソンで自動化しようとしています
ワトソンで自動化しようとしています
00:58
and we're already taking R2D2,
19
46732
2256
すでに R2-D2 を使っていて
01:00
painting him orange, and putting him to work
20
48988
3240
ボディをオレンジ色に塗って
倉庫で荷物棚を
倉庫で荷物棚を
01:04
carrying shelves around warehouses,
21
52228
2549
移動するタスクを
させています
させています
01:06
which means we need a lot fewer people
22
54777
2075
そうなれば
倉庫を右に左に移動する
倉庫を右に左に移動する
01:08
to be walking up and down those aisles.
23
56852
1966
ほとんどの人々は
要らなくなります
要らなくなります
01:10
Now, for about 200 years,
24
58818
3802
さて これまで約200年の間
今 私がしている話と全く同じ話を
今 私がしている話と全く同じ話を
01:14
people have been saying exactly what I'm telling you --
25
62620
2183
いろんな人が言ってきました―
01:16
the age of technological unemployment is at hand —
26
64803
2817
近い将来 技術革新のせいで
失業する時代が来る ―
失業する時代が来る ―
01:19
starting with the Luddites smashing looms in Britain
27
67620
2415
丁度２世紀程前には
機械打ち壊し運動が起こり
機械打ち壊し運動が起こり
01:22
just about two centuries ago,
28
70035
1896
英国の織機械を壊してまわりました
01:23
and they have been wrong.
29
71931
2032
でも みんな間違っていました
01:25
Our economies in the developed world have coasted along
30
73963
2817
先進国の経済は
これまで ほぼ完全雇用を保って
これまで ほぼ完全雇用を保って
01:28
on something pretty close to full employment.
31
76780
1934
順調に推移してきました
01:30
Which brings up a critical question:
32
78714
2099
こんな批判的な質問が
浮かんできます
浮かんできます
01:32
Why is this time different, if it really is?
33
80813
2926
なぜ今回は違うのでしょうか？
本当に違うとしてです
本当に違うとしてです
01:35
The reason it's different is that, just in the past few years,
34
83739
2996
今回が異なるのは
ほんのここ数年だけを見ても
ほんのここ数年だけを見ても
01:38
our machines have started demonstrating skills
35
86735
1895
機械が 以前なら
01:40
they have never, ever had before:
36
88630
2625
絶対に不可能だったスキルを
習得して見せ始めたからです
習得して見せ始めたからです
01:43
understanding, speaking, hearing, seeing,
37
91255
3260
理解し 話し 聞き 見て
答え 文章を書くスキルです
答え 文章を書くスキルです
01:46
answering, writing, and they're still acquiring new skills.
38
94515
4213
しかも 機械は
他の新しいスキルも習得し続けています
他の新しいスキルも習得し続けています
01:50
For example, mobile humanoid robots
39
98728
2570
例えば 人間型で
動き回れるロボットは
動き回れるロボットは
01:53
are still incredibly primitive,
40
101298
1947
まだきわめて
原始的ですが
原始的ですが
01:55
but the research arm of the Defense Department
41
103245
1838
国防総省の研究部門が
ロボットに
ロボットに
01:57
just launched a competition
42
105083
1515
こんな風な数々の―
01:58
to have them do things like this,
43
106598
2314
作業をさせるコンペを立ち上げました
02:00
and if the track record is any guide,
44
108912
1733
これまでの実績が指標となるなら
02:02
this competition is going to be successful.
45
110645
2399
コンペによる推進活動は
きっと成功します
きっと成功します
02:05
So when I look around, I think the day is not too far off at all
46
113044
3636
こんな風に 身の回りを見れば
今は人間が行っている多くのタスクを
今は人間が行っている多くのタスクを
02:08
when we're going to have androids
47
116680
2176
人型ロボットにやらせる日も
02:10
doing a lot of the work that we are doing right now.
48
118856
2881
それほど遠くはないと考えます
02:13
And we're creating a world where there is going to be
49
121737
3758
今 人類が創ろうとしている世界は
02:17
more and more technology and fewer and fewer jobs.
50
125495
3685
ハイテクだらけになって
仕事はどんどん減る世界です
仕事はどんどん減る世界です
02:21
It's a world that Erik Brynjolfsson and I are calling
51
129180
2249
こんな世界をエリック・ブリニョルフソンと私は
02:23
"the new machine age."
52
131429
1491
「新しい機械の時代」と呼んでいます
02:24
The thing to keep in mind is that
53
132920
2133
心に留めておいて欲しいのは
02:27
this is absolutely great news.
54
135053
2549
これが絶対に
素晴らしいニュースだということです
素晴らしいニュースだということです
02:29
This is the best economic news on the planet these days.
55
137602
3317
これは 近年では
地上最良の経済ニュースなのです
地上最良の経済ニュースなのです
02:32
Not that there's a lot of competition, right?
56
140919
3529
別に競争が激しいわけではないですよね
02:36
This is the best economic news we have these days
57
144448
1899
これが近頃で
最高の経済ニュースなのは
最高の経済ニュースなのは
02:38
for two main reasons.
58
146347
1616
主に２つの理由があります
02:39
The first is, technological progress is what allows us
59
147963
2985
１つ目の理由は 技術の進歩が
近年の驚くべき歩みを
近年の驚くべき歩みを
02:42
to continue this amazing recent run that we're on
60
150948
3737
継続可能にしていることです
この歩みでは
この歩みでは
02:46
where output goes up over time,
61
154685
2521
総生産が上がっていく一方で
02:49
while at the same time, prices go down,
62
157206
3326
同時に 物価は下がって
02:52
and volume and quality just continue to explode.
63
160532
4204
販売量と品質は まさに爆発的に
向上し続けています
向上し続けています
02:56
Now, some people look at this and talk about
64
164736
2001
この現象を見て
浅はかな物質主義と
浅はかな物質主義と
02:58
shallow materialism,
65
166737
1406
言うひともいますが
03:00
but that's absolutely the wrong way to look at it.
66
168143
2418
それはまったく間違った
現象の捉え方です
現象の捉え方です
03:02
This is abundance, which is exactly
67
170561
2495
これはモノが潤沢
ということで
ということで
03:05
what we want our economic system to provide.
68
173056
3422
私たちが経済システムで
提供しようとしているものなのです
提供しようとしているものなのです
03:08
The second reason that the new machine age
69
176478
3216
新しい機械の時代が素晴らしいニュースという
２つ目の理由は
２つ目の理由は
03:11
is such great news is that, once the androids
70
179694
2306
人型ロボットがタスクを
03:14
start doing jobs, we don't have to do them anymore,
71
182000
3252
実行するようになれば
人間はそのタスクを行わなくていいのです
人間はそのタスクを行わなくていいのです
03:17
and we get freed up from drudgery and toil.
72
185252
3756
人間が苦役と労苦から解放されるのです
03:21
Now, when I talk about this with my friends
73
189008
2024
さて ケンブリッジと
シリコンバレーの友人に
シリコンバレーの友人に
03:23
in Cambridge and Silicon Valley, they say,
74
191032
2552
このことを話すと
彼らはこんなふうに反応します
彼らはこんなふうに反応します
03:25
"Fantastic. No more drudgery, no more toil.
75
193584
2273
「素晴らしい！
苦役も労苦も なくなって
苦役も労苦も なくなって
03:27
This gives us the chance to imagine
76
195857
2051
全く違う感じの社会に
03:29
an entirely different kind of society,
77
197908
2293
なるかもしれないね
03:32
a society where the creators and the discoverers
78
200201
2912
クリエーターや探究者や
03:35
and the performers and the innovators
79
203113
1829
パフォーマーや改革者が
03:36
come together with their patrons and their financiers
80
204942
3509
彼らの支援者や出資者たちと集まって
03:40
to talk about issues, entertain, enlighten,
81
208451
2679
問題を話し合ったり
お互いを認め合って触発したり
お互いを認め合って触発したり
03:43
provoke each other."
82
211130
2078
刺激しあったり
するようになるんだね」
するようになるんだね」
03:45
It's a society really, that looks a lot like the TED Conference.
83
213208
4575
そんな社会なら まさに
TEDカンファレンスのようなものです
TEDカンファレンスのようなものです
03:49
And there's actually a huge amount of truth here.
84
217783
2483
実は 非常に多くの
真実がここにあります
真実がここにあります
03:52
We are seeing an amazing flourishing taking place.
85
220266
3023
驚くべき発展が
湧き上がっているのを見ています
湧き上がっているのを見ています
03:55
In a world where it is just about as easy
86
223289
2002
文書を印刷するかのように
03:57
to generate an object as it is to print a document,
87
225291
3407
簡単に物体を
生成できる世界では
生成できる世界では
04:00
we have amazing new possibilities.
88
228698
2089
新たな可能性が驚くほどあります
04:02
The people who used to be craftsmen and hobbyists
89
230787
3677
職人として また趣味で物作りをしていた人たちは
今やメイカーズです
今やメイカーズです
04:06
are now makers, and they're responsible
90
234464
1867
そして 彼らが
04:08
for massive amounts of innovation.
91
236331
2390
続々と数々の革新を
引き起こすのです
引き起こすのです
04:10
And artists who were formerly constrained
92
238721
2282
以前は作りたくても
作る方法が無かった―
作る方法が無かった―
04:13
can now do things that were never, ever possible
93
241003
3168
アーティストも
以前は絶対にどうやっても不可能だったことが
以前は絶対にどうやっても不可能だったことが
04:16
for them before.
94
244171
1896
今は できるようになりました
04:18
So this is a time of great flourishing,
95
246067
2117
そう これは絶大な
繁栄の時であり
繁栄の時であり
04:20
and the more I look around, the more convinced I become
96
248184
2932
身の周りを見れば見るほど
確信が深まります
確信が深まります
04:23
that this quote, from the physicist Freeman Dyson,
97
251116
3074
物理学者フリーマン・ダイソンの
この言葉にわずかの誇張もない
この言葉にわずかの誇張もない
04:26
is not hyperbole at all.
98
254190
2033
という確信です
この文はただの事実です
この文はただの事実です
04:28
This is just a plain statement of the facts.
99
256223
2790
私たちは驚愕的な
変革期にいます
変革期にいます
04:31
We are in the middle of an astonishing period.
100
259013
1845
[技術は神の賜物 生命に次ぐ最大の賜物で
芸術と科学と文明の母なのです」－ フリーマン・ダイソン
芸術と科学と文明の母なのです」－ フリーマン・ダイソン
04:32
["Technology is a gift of God. After the gift of life it is perhaps the greatest of God's gifts. It is the mother of civilizations, of arts and of sciences." — Freeman Dyson]
101
260858
884
[技術は神の賜物 生命に次ぐ最大の賜物で
芸術と科学と文明の母なのです」－ フリーマン・ダイソン
芸術と科学と文明の母なのです」－ フリーマン・ダイソン
04:33
Which brings up another great question:
102
261742
2791
これが また大きな疑問を
浮かび上がらせます
浮かび上がらせます
04:36
What could possibly go wrong in this new machine age?
103
264533
2976
新しい機械の時代に
悪いことなんて起きっこ無いですね？
悪いことなんて起きっこ無いですね？
04:39
Right? Great, hang up, flourish, go home.
104
267509
3362
起こらないよね？話は終わり
ファンファーレ じゃ帰りましょう
ファンファーレ じゃ帰りましょう
04:42
We're going to face two really thorny sets of challenges
105
270871
2666
これから私たちが創る未来に
向かって行くうえで
向かって行くうえで
04:45
as we head deeper into the future that we're creating.
106
273537
2793
２つの厄介な課題に
立ち向かわなければいけません
立ち向かわなければいけません
04:48
The first are economic, and they're really nicely summarized
107
276330
3250
１つ目は経済的なことで
ヘンリー・フォード２世と
ヘンリー・フォード２世と
04:51
in an apocryphal story about a back-and-forth
108
279580
3090
自動車労働組合の会長だった
ウォルター・ルーサーが
ウォルター・ルーサーが
04:54
between Henry Ford II and Walter Reuther,
109
282670
3042
交わしたとされる
真偽の怪しい会話に
真偽の怪しい会話に
04:57
who was the head of the auto workers union.
110
285712
2745
よく表わされています
05:00
They were touring one of the new modern factories,
111
288457
2183
彼らは 新しい近代的な工場を
視察していて
視察していて
05:02
and Ford playfully turns to Reuther and says,
112
290640
2750
フォードがふざけて
ルーサーにこう言います
ルーサーにこう言います
05:05
"Hey Walter, how are you going to get these robots
113
293390
2162
「ところで このロボットたちから
05:07
to pay union dues?"
114
295552
1814
どう組合費を取るつもりだい？」
05:09
And Reuther shoots back, "Hey Henry,
115
297366
1945
ルーサーは「じゃあ そっちは
05:11
how are you going to get them to buy cars?"
116
299311
4542
このロボットたちに どうやって車を売りつけるんだ？」
と言い返しました
と言い返しました
05:15
Reuther's problem in that anecdote
117
303853
3011
この逸話で
ルーサーが抱えていた課題は
ルーサーが抱えていた課題は
05:18
is that it is tough to offer your labor to an economy
118
306864
4109
ロボットだらけの経済になったとしたら
労働者が経済に貢献することは
労働者が経済に貢献することは
05:22
that's full of machines,
119
310973
1635
困難になるということです
05:24
and we see this very clearly in the statistics.
120
312608
2224
このことは
経済統計からも とても明らかです
経済統計からも とても明らかです
05:26
If you look over the past couple decades
121
314832
2392
過去数十年の資本収益率を見てみれば
05:29
at the returns to capital -- in other words, corporate profits --
122
317224
3664
― GDPに対する企業収益とも言えますが ―
05:32
we see them going up,
123
320888
1684
上昇を続けているのが分かり
05:34
and we see that they're now at an all-time high.
124
322572
2087
史上最高になっているのが分かります
05:36
If we look at the returns to labor, in other words
125
324659
2701
労働収益率を見てみると
―経済全体の給料が
―経済全体の給料が
05:39
total wages paid out in the economy,
126
327360
1884
いくらだったかとも言えますが―
05:41
we see them at an all-time low
127
329244
2547
史上最低になっているのが分かり
05:43
and heading very quickly in the opposite direction.
128
331791
3065
企業収益と労働収益が
逆向きに動いているのが分かります
逆向きに動いているのが分かります
05:46
So this is clearly bad news for Reuther.
129
334856
1770
ルーサーには
明らかに悪いしらせです
明らかに悪いしらせです
05:48
It looks like it might be great news for Ford,
130
336626
3398
フォードには
すごく良いしらせのようですが
すごく良いしらせのようですが
05:52
but it's actually not. If you want to sell
131
340024
2304
実は違っていて
それなりに高価な品を
それなりに高価な品を
05:54
huge volumes of somewhat expensive goods to people,
132
342328
3344
大量に人々に売りたいなら
05:57
you really want a large, stable, prosperous middle class.
133
345672
3788
多くの安定した
豊かな中流層が必要になります
豊かな中流層が必要になります
06:01
We have had one of those in America
134
349460
2224
アメリカには
戦後ずっと
戦後ずっと
06:03
for just about the entire postwar period.
135
351684
2633
中間層というものが
存在していましたが
存在していましたが
06:06
But the middle class is clearly under huge threat right now.
136
354317
4352
中間層は 現在
明らかに存続の危機にさらされています
明らかに存続の危機にさらされています
06:10
We all know a lot of the statistics,
137
358669
1411
様々な経済統計に出ていて
06:12
but just to repeat one of them,
138
360080
2359
みんな知ってますが
１つだけ取り上げます
１つだけ取り上げます
06:14
median income in America has actually gone down
139
362439
2767
実際 アメリカでの
収入の中央値は
収入の中央値は
06:17
over the past 15 years,
140
365206
1691
過去15年間
下がり続けています
下がり続けています
06:18
and we're in danger of getting trapped
141
366897
1715
さらに 徐々に
06:20
in some vicious cycle where inequality and polarization
142
368612
3925
不平等と格差を
広げてしまうような
広げてしまうような
06:24
continue to go up over time.
143
372537
3180
悪循環に陥る危機に
さらされています
さらされています
06:27
The societal challenges that come along
144
375717
2399
これが引き起こす
不平等と共にやってくる―
不平等と共にやってくる―
06:30
with that kind of inequality deserve some attention.
145
378116
2576
社会の課題は
もっと注目を集めるべきです
もっと注目を集めるべきです
06:32
There are a set of societal challenges
146
380692
1668
社会の課題にも
色々ありますが
色々ありますが
06:34
that I'm actually not that worried about,
147
382360
1944
私が懸念してない
ものもあります
ものもあります
06:36
and they're captured by images like this.
148
384304
2351
こんな写真などに
代表される課題です
代表される課題です
06:38
This is not the kind of societal problem
149
386655
1822
この種の社会の問題は
06:40
that I am concerned about.
150
388477
2464
私が心配している問題ではありません
06:42
There is no shortage of dystopian visions
151
390941
2143
機械が意思を持ち始めて
立ち上がり
立ち上がり
06:45
about what happens when our machines become self-aware,
152
393084
3483
人間に組織的攻撃を仕掛けてきたら
どうなってしまうのかという
どうなってしまうのかという
06:48
and they decide to rise up and coordinate attacks against us.
153
396567
3176
悲観的未来像が
尽きることなく描かれます
尽きることなく描かれます
06:51
I'm going to start worrying about those
154
399743
1747
そんな心配は
私のコンピュータが
私のコンピュータが
06:53
the day my computer becomes aware of my printer.
155
401490
3229
プリンターを自分で認識できるように
なってからにします
なってからにします
06:56
(Laughter) (Applause)
156
404719
3629
（笑）（拍手）
07:00
So this is not the set of challenges we really need to worry about.
157
408348
2972
ですので これらは
本当に心配すべき課題ではないのです
本当に心配すべき課題ではないのです
07:03
To tell you the kinds of societal challenges
158
411320
2788
新しい機械の時代に
起こってくる―
起こってくる―
07:06
that are going to come up in the new machine age,
159
414108
2212
社会の課題を
お話しするために
お話しするために
07:08
I want to tell a story about two stereotypical American workers.
160
416320
3711
典型的な２種類のアメリカ人労働者の
人生の話をしたいと思います
人生の話をしたいと思います
07:12
And to make them really stereotypical,
161
420031
1768
もっと典型的な例に
するために
するために
07:13
let's make them both white guys.
162
421799
2147
２人とも白人男性にしましょう
07:15
And the first one is a college-educated
163
423946
3762
１人目は
大学卒の専門家で
大学卒の専門家で
07:19
professional, creative type, manager,
164
427708
3146
創造性もあって
マネージャーや
マネージャーや
07:22
engineer, doctor, lawyer, that kind of worker.
165
430854
2751
エンジニア 医者
弁護士などの労働者としましょう
弁護士などの労働者としましょう
07:25
We're going to call him "Ted."
166
433605
2419
彼を「テッド」と
呼ぶことにしましょう
呼ぶことにしましょう
07:28
He's at the top of the American middle class.
167
436024
2273
アメリカの中間層の
最上部に属しています
最上部に属しています
07:30
His counterpart is not college-educated
168
438297
2882
一方でもう１人は
大学卒ではなく
大学卒ではなく
07:33
and works as a laborer, works as a clerk,
169
441179
3064
肉体労働か事務員として働き
経済的には
経済的には
07:36
does low-level white collar or blue collar work in the economy.
170
444243
3312
ホワイトカラーの下位職か
ブルーカラーの仕事をします
ブルーカラーの仕事をします
07:39
We're going to call that guy "Bill."
171
447555
2405
彼を「ビル」と
呼ぶことにしましょう
呼ぶことにしましょう
07:41
And if you go back about 50 years,
172
449960
2079
もし50年前に戻れば
07:44
Bill and Ted were leading remarkably similar lives.
173
452039
3817
ビルもテッドも
ほぼ同じような暮らしをしていました
ほぼ同じような暮らしをしていました
07:47
For example, in 1960 they were both very likely
174
455856
2503
例えば 1960年なら
２人とも同じように
２人とも同じように
07:50
to have full-time jobs, working at least 40 hours a week.
175
458359
3370
フルタイムの仕事があって
少なくとも週40時間は働いてました
少なくとも週40時間は働いてました
07:53
But as the social researcher Charles Murray has documented,
176
461729
3296
しかし 社会学者チャールズ・マレーが
著書にまとめたように
著書にまとめたように
07:57
as we started to automate the economy,
177
465025
2968
経済の自動化が始まり―
07:59
and 1960 is just about when computers started to be used by businesses,
178
467993
4147
1960年は コンピュータが
業務に使われ始めたときでした―
業務に使われ始めたときでした―
08:04
as we started to progressively inject technology
179
472140
2871
新しい技術や自動化や
デジタル機器による進歩を
デジタル機器による進歩を
08:07
and automation and digital stuff into the economy,
180
475011
2736
経済に投入し続けるようになり―
08:09
the fortunes of Bill and Ted diverged a lot.
181
477747
3025
ビルとテッドの未来は
違う方向に進み始めたのです
違う方向に進み始めたのです
08:12
Over this time frame, Ted has continued
182
480772
2119
画面のこの期間に
テッドの方は
テッドの方は
08:14
to hold a full-time job. Bill hasn't.
183
482891
2752
フルタイムの仕事を続けられましたが
ビルは違いました
ビルは違いました
08:17
In many cases, Bill has left the economy entirely,
184
485643
4271
多くの場合 ビルは経済には参加できなくなり
08:21
and Ted very rarely has.
185
489914
2264
ほとんどのテッドはそんなこととは無縁でした
08:24
Over time, Ted's marriage has stayed quite happy.
186
492178
3265
時が経っても
テッドの家庭は幸せなものでしたが
テッドの家庭は幸せなものでしたが
08:27
Bill's hasn't.
187
495443
1641
ビルは違いました
08:29
And Ted's kids have grown up in a two-parent home,
188
497084
3322
テッドの子供は
両親のもとで育ちますが
両親のもとで育ちますが
08:32
while Bill's absolutely have not over time.
189
500406
3220
ビルの子供は ほとんどの場合
両親のもとでは育ちません
両親のもとでは育ちません
08:35
Other ways that Bill is dropping out of society?
190
503626
2404
他にはどんなことで
ビルは社会から
ビルは社会から
08:38
He's decreased his voting in presidential elections,
191
506030
3689
脱落しているでしょうか？
ビルの大統領選挙での投票率は低下し
ビルの大統領選挙での投票率は低下し
08:41
and he's started to go to prison a lot more often.
192
509719
3993
もっと頻繁に
刑務所に入るようになりました
刑務所に入るようになりました
08:45
So I cannot tell a happy story about these social trends,
193
513712
3984
このように この社会の流れに関しては
幸せな話を伝えられませんし
幸せな話を伝えられませんし
08:49
and they don't show any signs of reversing themselves.
194
517696
2747
この流れを転換するような兆候は
現れていません
現れていません
08:52
They're also true no matter which ethnic group
195
520443
2973
どの民族集団や
人口統計上の どの集団を見ても
人口統計上の どの集団を見ても
08:55
or demographic group we look at,
196
523416
1721
当てはまる流れです
08:57
and they're actually getting so severe
197
525137
2076
この格差は
とても深刻なものとなって
とても深刻なものとなって
08:59
that they're in danger of overwhelming
198
527213
1771
公民権運動がもたらした―
09:00
even the amazing progress we made with the Civil Rights Movement.
199
528984
3648
驚異的な進歩でさえも
圧倒されてしまう危険があります
圧倒されてしまう危険があります
09:04
And what my friends in Silicon Valley
200
532632
2512
シリコンバレーや
ケンブリッジの友人は
ケンブリッジの友人は
09:07
and Cambridge are overlooking is that they're Ted.
201
535144
5251
自分自身はテッドの１人なんだということを
見落としてしまっているのです
見落としてしまっているのです
09:12
They're living these amazingly busy, productive lives,
202
540395
3437
彼らは 驚くほど多忙で
生産的な人生を送っていて
生産的な人生を送っていて
09:15
and they've got all the benefits to show from that,
203
543832
2390
そこから得られる
全てを手にしています
全てを手にしています
09:18
while Bill is leading a very different life.
204
546222
2435
でも ビルは全く違う人生を
送っています
送っています
09:20
They're actually both proof of how right Voltaire was
205
548657
2140
その両者はともに
ヴォルテールの言葉が
ヴォルテールの言葉が
09:22
when he talked about the benefits of work,
206
550797
2252
いかに正しかったかを
実例で証明しています
実例で証明しています
09:25
and the fact that it saves us from not one but three great evils.
207
553049
3581
仕事があれば無職からだけでなく
三つの巨悪からも救われるのです
三つの巨悪からも救われるのです
09:28
["Work saves a man from three great evils: boredom, vice and need." — Voltaire]
208
556630
997
[「仕事をすることで 我々は倦怠 悪徳 貧困の三大悪から免れる」―ヴォルテール]
09:29
So with these challenges, what do we do about them?
209
557627
3336
これらの課題に対して
どう対処すればいいでしょうか？
どう対処すればいいでしょうか？
09:32
The economic playbook is surprisingly clear,
210
560963
2583
経済上のゲーム戦略は
驚くほど明らかで
驚くほど明らかで
09:35
surprisingly straightforward, in the short term especially.
211
563546
3140
とりわけ短期的には
驚くほど単純明快です
驚くほど単純明快です
09:38
The robots are not going to take all of our jobs in the next year or two,
212
566686
2892
ここ１～２年でロボットが
全ての仕事を奪ってしまうことは―
全ての仕事を奪ってしまうことは―
09:41
so the classic Econ 101 playbook is going to work just fine:
213
569578
4468
ないでしょうから 経済学入門にでてくる
古典的な戦略は十分効果があるでしょう
古典的な戦略は十分効果があるでしょう
09:46
Encourage entrepreneurship,
214
574046
2152
例えば 起業を促進し
09:48
double down on infrastructure,
215
576198
2196
リスクがあっても
インフラ投資を倍増させ
インフラ投資を倍増させ
09:50
and make sure we're turning out people
216
578394
1699
教育システムによって
09:52
from our educational system with the appropriate skills.
217
580093
3597
適切なスキルを習得した人々を
輩出できるようにする などの戦略です
輩出できるようにする などの戦略です
09:55
But over the longer term, if we are moving into an economy
218
583690
3277
しかし 長期的観点では
もし 技術を重視し
もし 技術を重視し
09:58
that's heavy on technology and light on labor,
219
586967
2652
肉体労働を重視しない経済に
移って行くのなら
移って行くのなら
10:01
and we are, then we have to consider
220
589619
2428
また実際に 移っても行くので
もっと抜本的な
もっと抜本的な
10:04
some more radical interventions,
221
592047
1784
介入を考えるべきです
10:05
for example, something like a guaranteed minimum income.
222
593831
3199
例えば 最低限所得保障制度
などのようなものです
などのようなものです
10:09
Now, that's probably making some folk in this room uncomfortable,
223
597030
3712
これを聞いて この会場には
不快感を覚えた人がいることでしょう
不快感を覚えた人がいることでしょう
10:12
because that idea is associated with the extreme left wing
224
600742
3857
この考えは
極めて左派的なものを伴い
極めて左派的なものを伴い
10:16
and with fairly radical schemes for redistributing wealth.
225
604599
3219
富の再分配をかなり過激に行う政策を
意味するからです
意味するからです
10:19
I did a little bit of research on this notion,
226
607818
1953
少しこの考えを調査しました
10:21
and it might calm some folk down to know that
227
609771
2455
結果を知れば不快感を
和らげられるかもしれません
和らげられるかもしれません
10:24
the idea of a net guaranteed minimum income
228
612226
2632
社会主義者が熱く論ずる
最低限所得保障制度の考えは
最低限所得保障制度の考えは
10:26
has been championed by those frothing-at-the-mouth socialists
229
614858
3162
フリードリヒ・ハイエクや
リチャード・ニクソンや
リチャード・ニクソンや
10:30
Friedrich Hayek, Richard Nixon and Milton Friedman.
230
618035
5473
ミルトン・フリードマンも
推奨したことがある考えだったのです
推奨したことがある考えだったのです
10:35
And if you find yourself worried
231
623508
1879
もし 所得保障のようなものがあると
10:37
that something like a guaranteed income
232
625387
3309
成功を勝ち取ろうとする意欲を
削いでしまったり
削いでしまったり
10:40
is going to stifle our drive to succeed
233
628696
2275
現状に満足してしまうことが懸念されるなら
10:42
and make us kind of complacent,
234
630971
1764
こんな話もあります
10:44
you might be interested to know that social mobility,
235
632735
2790
アメリカ人が誇りに思っていることの―
10:47
one of the things we really pride ourselves on in the United States,
236
635525
2675
ひとつでもある社会的流動性が
10:50
is now lower than it is in the northern European countries
237
638200
3340
手厚い社会的な
セーフティネットのある―
セーフティネットのある―
10:53
that have these very generous social safety nets.
238
641540
3199
北欧諸国よりも
低いことも注目に値しますよね
低いことも注目に値しますよね
10:56
So the economic playbook is actually pretty straightforward.
239
644739
2792
経済上の戦略は
驚くほど単純明快な一方で
驚くほど単純明快な一方で
10:59
The societal one is a lot more challenging.
240
647531
3056
社会上の戦略の方が
もっともっと難しいということです
もっともっと難しいということです
11:02
I don't know what the playbook is
241
650587
2148
私には
ビルが 就職できて
ビルが 就職できて
11:04
for getting Bill to engage and stay engaged throughout life.
242
652735
3828
一生涯 働けるようにする戦略が
どんなものかは分かりませんが
どんなものかは分かりませんが
11:08
I do know that education is a huge part of it.
243
656563
2504
教育が戦略の
大きな要なのは分かります
大きな要なのは分かります
11:11
I witnessed this firsthand.
244
659067
1780
私自身が
直接体験したからです
直接体験したからです
11:12
I was a Montessori kid for the first few years of my education,
245
660847
3756
学校生活の最初の数年間
私はモンテッソーリ教育を受けました
私はモンテッソーリ教育を受けました
11:16
and what that education taught me
246
664603
1529
私がこの教育から学んだのは
11:18
is that the world is an interesting place
247
666132
2091
世界は面白いところで
11:20
and my job is to go explore it.
248
668223
2641
私がやるべきことは
世界を探検することでした
世界を探検することでした
11:22
The school stopped in third grade,
249
670864
1701
小学３年生の時
学校が閉校になって
学校が閉校になって
11:24
so then I entered the public school system,
250
672565
2068
公立学校の仕組に
入ることになりました
入ることになりました
11:26
and it felt like I had been sent to the Gulag.
251
674633
4366
グーラグ収容所へ送り込まれたかのように感じました
今だから分かるのですが
今だから分かるのですが
11:30
With the benefit of hindsight, I now know the job
252
678999
2901
あの学校で私がやるべきだったのは
事務員や肉体労働者に
事務員や肉体労働者に
11:33
was to prepare me for life as a clerk or a laborer,
253
681900
2514
なっていけるように
準備をすることだったのです
準備をすることだったのです
11:36
but at the time it felt like the job was to kind of
254
684414
2330
でも当時は退屈でも
周りに合わせることが
周りに合わせることが
11:38
bore me into some submission with what was going on around me.
255
686744
3824
やるべきことだと感じていました
私たちは もっと上手く―
私たちは もっと上手く―
11:42
We have to do better than this.
256
690568
1348
やらなければなりません
11:43
We cannot keep turning out Bills.
257
691916
3676
ビルを輩出し続けるわけにはいかないのです
11:47
So we see some green shoots that things are getting better.
258
695592
2344
改善に向けて
色々と新しい芽が出ています
色々と新しい芽が出ています
11:49
We see technology deeply impacting education
259
697936
2824
技術が教育に大きな影響を及ぼしていて
11:52
and engaging people, from our youngest learners
260
700760
2528
すごく幼い学習者から
老いた学習者に至るまで
老いた学習者に至るまで
11:55
up to our oldest ones.
261
703288
1764
やる気にさせているのです
11:57
We see very prominent business voices telling us
262
705052
2620
ビジネス界の
非常に著名な人たちが
非常に著名な人たちが
11:59
we need to rethink some of the things that we've been holding dear for a while.
263
707672
3216
大切に守ってきたものでも
考え直す必要があると言っています
考え直す必要があると言っています
12:02
And we see very serious and sustained
264
710888
2260
我々の地域が抱える問題を
解消するために
解消するために
12:05
and data-driven efforts to understand
265
713148
2804
どう介入すればよいか
理解しようと
理解しようと
12:07
how to intervene in some of the most troubled communities that we have.
266
715952
3543
本格的かつ継続的な努力を
データに基づいて続けています
データに基づいて続けています
12:11
So the green shoots are out there.
267
719495
2209
そう 新しい芽が出ているのです
12:13
I don't want to pretend for a minute
268
721704
1434
でも これで十分だ―
12:15
that what we have is going to be enough.
269
723138
1942
なんてふりは
一瞬でもしたくありません
一瞬でもしたくありません
12:17
We're facing very tough challenges.
270
725080
2142
とても厳しい課題に
直面しています
直面しています
12:19
To give just one example, there are about five million Americans
271
727222
3106
１つだけ例を挙げましょう
５百万のアメリカ人が
５百万のアメリカ人が
12:22
who have been unemployed for at least six months.
272
730328
2814
少なくとも６ヵ月以上
失業状態のままです
失業状態のままです
12:25
We're not going to fix things for them
273
733142
1342
モンテッソーリ教育で
12:26
by sending them back to Montessori.
274
734484
2443
彼らがやり直せば
解決するわけではありません
解決するわけではありません
12:28
And my biggest worry is that we're creating a world
275
736927
2355
私が最も心配するのは
我々が創り出す世界です
我々が創り出す世界です
12:31
where we're going to have glittering technologies
276
739282
2549
輝ける技術が
傾きかけた社会に取り込まれて
傾きかけた社会に取り込まれて
12:33
embedded in kind of a shabby society
277
741831
2305
機会ではなく不平等を
生むような経済に
生むような経済に
12:36
and supported by an economy that generates inequality
278
744136
2967
技術が引っ張られていく
12:39
instead of opportunity.
279
747103
1481
そんな世界が心配です
12:40
But I actually don't think that's what we're going to do.
280
748584
2752
実際には そんな方向には
向かわないと思います
向かわないと思います
12:43
I think we're going to do something a lot better
281
751336
1629
すごく単純明快な理由から
12:44
for one very straightforward reason:
282
752965
2110
もっとすごい何かを
できると思っています
できると思っています
12:47
The facts are getting out there.
283
755075
1968
事実がそこまで迫っているからです
12:49
The realities of this new machine age
284
757043
2042
この新しい機械の時代の現実と
12:51
and the change in the economy are becoming more widely known.
285
759085
3315
経済の変化は
もっと広く知られてきています
もっと広く知られてきています
12:54
If we wanted to accelerate that process, we could do things
286
762400
2851
この動きを加速したいなら
私たちの最高の経済学者や
私たちの最高の経済学者や
12:57
like have our best economists and policymakers
287
765251
2766
政策立案者に
ワトソン相手に「ジェパディ」で
ワトソン相手に「ジェパディ」で
13:00
play "Jeopardy!" against Watson.
288
768017
2419
戦ってもらえばいいでしょうね
13:02
We could send Congress on an autonomous car road trip.
289
770436
3550
他にも 議会に自律型自動車のツアーを
贈ってもいいでしょうね
贈ってもいいでしょうね
13:05
And if we do enough of these kinds of things,
290
773986
1653
こんな感じのことを
色々やれば
色々やれば
13:07
the awareness is going to sink in that things are going to be different.
291
775639
3404
世界が変わっていくということについて
理解が深まっていくでしょう
理解が深まっていくでしょう
13:11
And then we're off to the races,
292
779043
1771
そして数々の競走を
始めるでしょう
始めるでしょう
13:12
because I don't believe for a second
293
780814
2430
難しい課題を
解決する方法を忘れてしまったり
解決する方法を忘れてしまったり
13:15
that we have forgotten how to solve tough challenges
294
783244
2968
とても冷酷になり
関心も失ったあまり
関心も失ったあまり
13:18
or that we have become too apathetic or hard-hearted to even try.
295
786212
4350
解決を試みようとさえしなくなる
なんてことは絶対に無いと信じています
なんてことは絶対に無いと信じています
13:22
I started my talk with quotes from wordsmiths
296
790562
2394
私は今日の話を
世紀と海を隔てた―
世紀と海を隔てた―
13:24
who were separated by an ocean and a century.
297
792956
2816
言葉を巧みに操る
小説家の引用で始めました
小説家の引用で始めました
13:27
Let me end it with words from politicians
298
795772
2152
同じくらい遠い世界の
政治家の言葉で
政治家の言葉で
13:29
who were similarly distant.
299
797924
1731
締めくくりたい と思います
13:31
Winston Churchill came to my home of MIT in 1949,
300
799655
3333
ウィンストン・チャーチルが
1949年に私の母校 MIT で言いました
1949年に私の母校 MIT で言いました
13:34
and he said, "If we are to bring the broad masses
301
802988
2148
「どこの国でも広範な大衆に
13:37
of the people in every land to the table of abundance,
302
805136
3710
豊かな暮らしを送らせたければ
13:40
it can only be by the tireless improvement
303
808846
3030
あらゆる工業的生産手法の
あくなき改良によってのみ
あくなき改良によってのみ
13:43
of all of our means of technical production."
304
811876
2973
達成できるだろう」
13:46
Abraham Lincoln realized there was one other ingredient.
305
814849
2619
エイブラハム・リンカーンが
別な要素を語っています
別な要素を語っています
13:49
He said, "I am a firm believer in the people.
306
817468
2898
「私は人というものを固く信じています
13:52
If given the truth, they can be depended upon
307
820366
2333
真実を伝えられれば
人々を頼りにして
人々を頼りにして
13:54
to meet any national crisis.
308
822699
2369
国家の危機に立ち向かえます
肝心なことは―
肝心なことは―
13:57
The great point is to give them the plain facts."
309
825068
2784
明白な事実だけを示すことです」
13:59
So the optimistic note, great point that I want to leave you with
310
827852
3110
最後に楽観的な私の結論をお伝えします
大事なことです
大事なことです
14:02
is that the plain facts of the machine age are becoming clear,
311
830962
3145
新しい機械の時代の到来は
明白な事実です
明白な事実です
14:06
and I have every confidence that we're going to use them
312
834107
2457
機械の時代を活用して
豊富な経済を作るという挑戦に
豊富な経済を作るという挑戦に
14:08
to chart a good course into the challenging,
313
836564
2915
正しいかじ取りができるであろうことを
14:11
abundant economy that we're creating.
314
839479
2533
確信しています
14:14
Thank you very much.
315
842012
1691
ありがとうございました
14:15
(Applause)
316
843703
4382
（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