TED Salon Zebra Technologies
Roy Bahat and Bryn Freedman: What is the meaning of work?
ロイ・バハト＆ブリン・フリードマン: 仕事に尊厳を感じるには？
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ロイ・バハトは心配していました。バハトの会社では、人工知能（AI）などビジネスを効率化する新技術に投資を行っていますが、AIによって今ある仕事のあり方が変わったり、なくなったり、充実感が減ったりするかもしれません。そうした仕事をしている人たちにAIはどんな影響をおよぼすのか疑問に思ったバハトは、２年をかけて研究を行い、人は何にやりがいを感じ、なぜ働くのかを明らかにしようとしてきました。キュレーターのブリン・フリードマンとのやり取りを通して、バハトは、仕事の未来を語り合う方向性を示す驚くべき洞察など、彼が学んだことを紹介します。
Roy Bahat - Venture capitalist
Roy Bahat invests in the future of work, with a focus on automation, data, robotics, media, productivity tools and more. Full bioBryn Freedman - Editorial director and curator, TED Institute
Bryn Freedman helps those who want to give the "talk of their lives" in a clear, passionate and authentic way. Full bio
Roy Bahat invests in the future of work, with a focus on automation, data, robotics, media, productivity tools and more. Full bioBryn Freedman - Editorial director and curator, TED Institute
Bryn Freedman helps those who want to give the "talk of their lives" in a clear, passionate and authentic way. Full bio
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00:12
Bryn Freedman: You're a guy whose company
funds these AI programs and invests.
funds these AI programs and invests.
0
151
5936
（ブリン・フリードマン）AI関連の事業に
出資や投資をする会社を経営されていますね
出資や投資をする会社を経営されていますね
00:18
So why should we trust you
to not have a bias
to not have a bias
1
6111
5045
そんな あなたが
どこにも肩入れせず
どこにも肩入れせず
00:23
and tell us something really useful
for the rest of us
for the rest of us
2
11180
3176
仕事の未来について
とても有益な示唆をしてくださるとは
とても有益な示唆をしてくださるとは
00:26
about the future of work?
3
14380
2304
期待しづらいのですが？
00:29
Roy Bahat: Yes, I am.
4
17046
1491
（ロイ・バハト）ええ そうですね
00:30
And when you wake up in the morning
and you read the newspaper
and you read the newspaper
5
18561
2988
朝 起きて新聞を開けば
00:33
and it says, "The robots are coming,
they may take all our jobs,"
they may take all our jobs,"
6
21573
3449
「ロボットの襲来で仕事がなくなるかも」
と書かれているような時に
と書かれているような時に
00:37
as a start-up investor
focused on the future of work,
focused on the future of work,
7
25046
2531
仕事の未来にかかわる分野で
スタートアップ企業に投資する―
スタートアップ企業に投資する―
00:39
our fund was the first one to say
8
27601
2317
私たちのファンドが
まっさきに
まっさきに
00:41
artificial intelligence
should be a focus for us.
should be a focus for us.
9
29942
2310
「これからは人工知能だ」
と言ったわけですからね
と言ったわけですからね
ある朝 そんな新聞を読んで
思いましたよ
思いましたよ
00:44
So I woke up one morning
and read that and said,
and read that and said,
10
32276
2253
「うわ これは僕のことだ
やっている張本人なんだから」
やっている張本人なんだから」
00:46
"Oh, my gosh, they're talking about me.
That's me who's doing that."
That's me who's doing that."
11
34553
3447
00:50
And then I thought: wait a minute.
12
38839
2024
でも ちょっと待てよ
と考え直したのです
と考え直したのです
00:52
If things continue,
13
40887
2412
この状況が続いて
苦境に立たされるのは
苦境に立たされるのは
00:55
then maybe not only will the start-ups
in which we invest struggle
in which we invest struggle
14
43323
5254
投資先のスタートアップ企業
だけではないかもしれません
だけではないかもしれません
01:00
because there won't be people to have jobs
15
48601
2561
人々の仕事がなくなれば
01:03
to pay for the things
that they make and buy them,
that they make and buy them,
16
51186
2862
誰かが作った物を買える人も
いなくなるのですから
いなくなるのですから
01:06
but our economy and society
might struggle, too.
might struggle, too.
17
54072
2917
経済や社会全体も困ることになる
かもしれないのです
かもしれないのです
01:09
And look, I should be the guy
who sits here and tells you,
who sits here and tells you,
18
57013
3221
私はここで皆さんに
こう言うべきなんでしょう
こう言うべきなんでしょう
01:12
"Everything is going to be fine.
It's all going to work out great.
It's all going to work out great.
19
60258
3131
「すべて うまくいきますよ
良いようにしかなりません
良いようにしかなりません
銀行でATMが導入された時だって
01:15
Hey, when they introduced the ATM machine,
20
63413
2032
数年後 窓口係は増えていたでしょう」
01:17
years later, there's more
tellers in banks."
tellers in banks."
21
65469
2136
01:19
It's true.
22
67629
1158
それは そうなんですが
現状を見て思ったのは
この変化は加速するはずで
この変化は加速するはずで
01:20
And yet, when I looked at it, I thought,
"This is going to accelerate.
"This is going to accelerate.
23
68811
3316
01:24
And if it does accelerate,
there's a chance the center doesn't hold."
there's a chance the center doesn't hold."
24
72151
3260
そうなれば すべてが
崩壊する可能性もあるということです
崩壊する可能性もあるということです
でも 世の中にアイデアは溢れているのだから
誰かが答えを知っているに違いないと思い
誰かが答えを知っているに違いないと思い
01:27
But I figured somebody must know
the answer to this;
the answer to this;
25
75435
2483
01:29
there are so many ideas out there.
26
77942
1675
関係する本をすべて読み漁り
会合にも参加しました
会合にも参加しました
01:31
And I read all the books,
and I went to the conferences,
and I went to the conferences,
27
79641
3054
01:34
and at one point, we counted more than
100 efforts to study the future of work.
100 efforts to study the future of work.
28
82719
5644
ある時数えたら 仕事の未来に関する研究は
100以上ありました
100以上ありました
01:40
And it was a frustrating experience,
29
88387
2857
でも もどかしく感じていました
01:43
because I'd hear the same back-and-forth
over and over again:
over and over again:
30
91268
4015
議論は いつも同じところを
行ったり来たりなのです
行ったり来たりなのです
01:47
"The robots are coming!"
31
95307
1778
「ロボットがやって来る！」と言えば
01:49
And then somebody else would say,
32
97109
1603
別の誰かがこう返します
01:50
"Oh, don't worry about that, they've
always said that and it turns out OK."
always said that and it turns out OK."
33
98736
3564
「心配しなくていい
昔から言われてきたが 結局大丈夫だった」
昔から言われてきたが 結局大丈夫だった」
そして また別の誰かが
01:54
Then somebody else would say,
34
102324
1389
「いや 問題は仕事の意義なんだよ」と言い
01:55
"Well, it's really about the meaning
of your job, anyway."
of your job, anyway."
35
103737
2732
皆は肩をすくめて
飲み物を取りに行くのです
飲み物を取りに行くのです
01:58
And then everybody would shrug
and go off and have a drink.
and go off and have a drink.
36
106493
2783
そして 歌舞伎劇場にでも
入ったかのように
入ったかのように
02:01
And it felt like there was this
Kabuki theater of this discussion,
Kabuki theater of this discussion,
37
109300
3102
静まり返ってしまいます
02:04
where nobody was talking to each other.
38
112426
1875
技術の世界で一緒に仕事した
知り合いの多くは
知り合いの多くは
02:06
And many of the people that I knew
and worked with in the technology world
and worked with in the technology world
39
114325
3486
為政者に話しかけることはなく
02:09
were not speaking to policy makers;
40
117835
1675
その逆もまたしかりでした
02:11
the policy makers
were not speaking to them.
were not speaking to them.
41
119534
2069
そこで私たちは「New America」という
無党派シンクタンクのNGOと共に
無党派シンクタンクのNGOと共に
02:13
And so we partnered with a nonpartisan
think tank NGO called New America
think tank NGO called New America
42
121627
4182
02:17
to study this issue.
43
125833
1333
この問題の研究を始めました
02:19
And we brought together a group of people,
44
127190
2348
たくさんの人を集めました
02:21
including an AI czar
at a technology company
at a technology company
45
129562
3430
技術企業に勤めるAIの権威や
02:25
and a video game designer
46
133016
1872
ビデオゲームのデザイナー
02:26
and a heartland conservative
47
134912
1483
中部の保守派
02:28
and a Wall Street investor
48
136419
1244
ウォール街の投資家
02:29
and a socialist magazine editor --
49
137687
1960
社会主義系雑誌の編集者など
02:31
literally, all in the same room;
it was occasionally awkward --
it was occasionally awkward --
50
139671
2968
文字どおり皆を同じ部屋に集め
時にぎこちない雰囲気になりながら
時にぎこちない雰囲気になりながら
02:34
to try to figure out
what is it that will happen here.
what is it that will happen here.
51
142663
2581
今 何が起ころうとしているのか
解明しようとしました
解明しようとしました
02:37
The question we asked was simple.
52
145268
2820
投げかけた問いはシンプルでした
02:40
It was: What is the effect of technology
on work going to be?
on work going to be?
53
148704
3413
技術が仕事にどんな影響を
およぼすのかです
およぼすのかです
02:44
And we looked out 10 to 20 years,
54
152141
1627
10年、20年先を見据えました
02:45
because we wanted to look out far enough
that there could be real change,
that there could be real change,
55
153792
3484
実際に変化が起こりうるくらい先で
02:49
but soon enough that we weren't talking
about teleportation or anything like that.
about teleportation or anything like that.
56
157300
3969
瞬間移動の時代ほど 先すぎない
近い未来を語るためです
近い未来を語るためです
02:53
And we recognized --
57
161293
1378
そして分かったのは―
02:54
and I think every year
we're reminded of this in the world --
we're reminded of this in the world --
58
162695
3049
この世界では毎年
実感させられることだと思いますが
実感させられることだと思いますが
02:57
that predicting what's
going to happen is hard.
going to happen is hard.
59
165768
2207
何が起こるか予測するのは
難しいことです
難しいことです
02:59
So instead of predicting,
there are other things you can do.
there are other things you can do.
60
167999
2856
でも 予測する以外にも
できることはあります
できることはあります
さまざまな未来の可能性を
想像することはできるので
想像することはできるので
03:02
You can try to imagine
alternate possible futures,
alternate possible futures,
61
170879
2796
03:05
which is what we did.
62
173699
1152
それに取り組みました
03:06
We did a scenario-planning exercise,
63
174875
1758
シナリオ・プランニングを取り入れ
03:08
and we imagined cases
where no job is safe.
where no job is safe.
64
176657
3066
どの仕事も安泰ではない場合と
03:11
We imagined cases where every job is safe.
65
179747
3103
どの仕事も安泰だという場合を想定し
03:14
And we imagined every
distinct possibility we could.
distinct possibility we could.
66
182874
4039
十分 起こり得ることを
すべて洗い出しました
すべて洗い出しました
03:18
And the result, which really surprised us,
67
186937
3283
その結果は
本当に驚くべきものでした
本当に驚くべきものでした
03:22
was when you think through those futures
and you think what should we do,
and you think what should we do,
68
190244
3698
そうした未来を考え尽くして
それぞれにつき対策を考えたのですが
それぞれにつき対策を考えたのですが
03:25
the answers about what we should do
actually turn out to be the same,
actually turn out to be the same,
69
193966
3915
私たちがすべきことは
どんなことが起ころうとも
どんなことが起ころうとも
03:29
no matter what happens.
70
197905
1496
実は同じだったのです
03:31
And the irony of looking out
10 to 20 years into the future is,
10 to 20 years into the future is,
71
199425
3742
10年、20年先の未来を見越すことが
皮肉なのは
皮肉なのは
03:35
you realize that the things
we want to act on
we want to act on
72
203191
2409
これから対応しようと思うことは
03:37
are actually already happening right now.
73
205624
1961
すでに今 起こっているからです
03:39
The automation is right now,
the future is right now.
the future is right now.
74
207609
2786
自動化はもう始まっていて
その未来とは 今のことなんです
その未来とは 今のことなんです
03:42
BF: So what does that mean,
and what does that tell us?
and what does that tell us?
75
210419
2595
（ブリン）つまり それは
どういうことでしょうか？
どういうことでしょうか？
03:45
If the future is now, what is it
that we should be doing,
that we should be doing,
76
213038
2698
その未来が今のことなら
一体 私たちは何をして
一体 私たちは何をして
03:47
and what should we be thinking about?
77
215760
1870
何を考えているべきなんでしょうか？
03:49
RB: We have to understand
the problem first.
the problem first.
78
217654
2080
（ロイ）まずは その問題を理解することです
03:51
And so the data are that as the economy
becomes more productive
becomes more productive
79
219758
4039
データが示すとおり
経済の生産性が上がり
経済の生産性が上がり
03:55
and individual workers
become more productive,
become more productive,
80
223821
2145
個々の労働者の生産性も上がっているのに
03:57
their wages haven't risen.
81
225990
1262
労働賃金は上がっていません
03:59
If you look at the proportion
of prime working-age men,
of prime working-age men,
82
227276
3190
働き盛り世代の人口割合で言えば
04:02
in the United States at least,
83
230490
1492
少なくともアメリカでは
04:04
who work now versus in 1960,
84
232006
3749
1960年当時と比較して
04:07
we have three times
as many men not working.
as many men not working.
85
235779
2468
現在の未就労人口は
３倍になっています
３倍になっています
04:10
And then you hear the stories.
86
238271
1444
そこに さっきの話ですからね
04:11
I sat down with a group
of Walmart workers and said,
of Walmart workers and said,
87
239739
2439
ウォルマートで働く人たちに
04:14
"What do you think about this cashier,
this futuristic self-checkout thing?"
this futuristic self-checkout thing?"
88
242202
3643
「先進的なセルフレジの件は
どう思いますか？」と聞くと
どう思いますか？」と聞くと
「あれは良いですが
現金勘定機のことは聞かれました？
現金勘定機のことは聞かれました？
04:17
They said, "That's nice, but have
you heard about the cash recycler?
you heard about the cash recycler?
89
245869
3205
ちょうど導入が始まったところで
あの機械が入ると
あの機械が入ると
04:21
That's a machine that's being
installed right now,
installed right now,
90
249098
2373
各店舗で仕事が２人分なくなるんです」
04:23
and is eliminating two jobs
at every Walmart right now."
at every Walmart right now."
91
251495
2637
私たちは 何が問題か
分かっていなかったのです
分かっていなかったのです
04:26
And so we just thought, "Geez. We don't
understand the problem."
understand the problem."
92
254156
3043
そこで これまで蚊帳の外になっていた声に
着目することにしました
着目することにしました
04:29
And so we looked at the voices
that were the ones that were excluded,
that were the ones that were excluded,
93
257223
3278
04:32
which is all of the people
affected by this change.
affected by this change.
94
260525
2600
この変化のあおりを受ける
すべての人の声です
すべての人の声です
04:35
And we decided to listen to them,
95
263149
1587
私たちはヒアリングをしました
「自動化とその不満」みたいなものです
04:36
sort of "automation and its discontents."
96
264760
1984
04:38
And I've spent the last
couple of years doing that.
couple of years doing that.
97
266768
2403
私はこの２年
これに取り組んできました
これに取り組んできました
ミシガン州フリントや
オハイオ州ヤングスタウンに行き
オハイオ州ヤングスタウンに行き
04:41
I've been to Flint, Michigan,
and Youngstown, Ohio,
and Youngstown, Ohio,
98
269195
2396
04:43
talking about entrepreneurs,
trying to make it work
trying to make it work
99
271615
2431
ニューヨークやサンフランシスコ
ロンドンや東京とは全く違う環境で
ロンドンや東京とは全く違う環境で
04:46
in a very different environment
from New York or San Francisco
from New York or San Francisco
100
274070
2948
成功を目指す起業家たちと話をしました
04:49
or London or Tokyo.
101
277042
1485
04:50
I've been to prisons twice
102
278551
1597
刑務所にも２度行き
04:52
to talk to inmates about
their jobs after they leave.
their jobs after they leave.
103
280172
2881
受刑者と 出所後の仕事について
話をしました
話をしました
04:55
I've sat down with truck drivers
to ask them about the self-driving truck,
to ask them about the self-driving truck,
104
283077
3747
トラック運転手とも膝を突き合わせ
自動運転について話しましたし
自動運転について話しましたし
04:58
with people who, in addition
to their full-time job,
to their full-time job,
105
286848
2454
フルタイムで働きながら 高齢の近親者を
介護する人とも話をしました
介護する人とも話をしました
05:01
care for an aging relative.
106
289326
1784
05:03
And when you talk to people,
107
291134
1564
こうして話をしてみて
05:04
there were two themes
that came out loud and clear.
that came out loud and clear.
108
292722
2951
２つのテーマが
はっきりと浮かび上がってきました
はっきりと浮かび上がってきました
05:08
The first one was that people
are less looking for more money
are less looking for more money
109
296285
4844
１つは 人は
もっとお金を稼ぎたいとか
もっとお金を稼ぎたいとか
05:13
or get out of the fear
of the robot taking their job,
of the robot taking their job,
110
301153
3278
ロボットに仕事を奪われる恐怖から逃れたい
とは さほど思っておらず
とは さほど思っておらず
05:16
and they just want something stable.
111
304455
1896
ただ安定を求めています
05:18
They want something predictable.
112
306375
1540
予測できる何かがほしいのです
05:19
So if you survey people and ask them
what they want out of work,
what they want out of work,
113
307939
3675
もしアンケート調査をして
仕事に何を求めるか尋ねれば
仕事に何を求めるか尋ねれば
05:23
for everybody who makes
less than 150,000 dollars a year,
less than 150,000 dollars a year,
114
311638
3480
年収15万ドル未満の人は だいたい
05:27
they'll take a more stable
and secure income, on average,
and secure income, on average,
115
315142
3356
収入を増やすことよりも
安定した確実な収入を求めるでしょう
安定した確実な収入を求めるでしょう
05:30
over earning more money.
116
318522
1865
05:32
And if you think about the fact that
117
320411
2214
世界のどこであれ
05:34
not only for all of the people
across the earth who don't earn a living,
across the earth who don't earn a living,
118
322649
3388
生計を立てられているか否かにかかわらず
05:38
but for those who do,
119
326061
1191
大多数の人は
05:39
the vast majority earn a different
amount from month to month
amount from month to month
120
327276
2960
毎月収入が変わり
不安定な状況にあるという事実を考えれば
不安定な状況にあるという事実を考えれば
05:42
and have an instability,
121
330260
1214
すぐに分かるはずです
05:43
all of a sudden you realize,
122
331498
1397
ちょっと待てよ
これは大問題だと
これは大問題だと
05:44
"Wait a minute. We have
a real problem on our hands."
a real problem on our hands."
123
332919
2498
２つ目は 理解するのに
少し時間がかかりましたが
少し時間がかかりましたが
05:47
And the second thing they say,
which took us a longer time to understand,
which took us a longer time to understand,
124
335441
3723
05:51
is they say they want dignity.
125
339188
2378
人は尊厳を求めているのです
05:53
And that concept
of self-worth through work
of self-worth through work
126
341894
5112
「仕事を通じて自尊心を」という考えは
05:59
emerged again and again and again
in our conversations.
in our conversations.
127
347030
2611
話をする中で
何度も何度も出てきました
何度も何度も出てきました
06:01
BF: So, I certainly
appreciate this answer.
appreciate this answer.
128
349665
2984
（ブリン）確かに理解はできるのですが
06:04
But you can't eat dignity,
129
352673
1471
尊厳では食べていけませんし
06:06
you can't clothe your children
with self-esteem.
with self-esteem.
130
354168
2885
自尊心で 子どもに服を買ってやることも
できませんよね
できませんよね
06:09
So, what is that, how do you reconcile --
131
357077
3488
ここで どう折り合いをつけるのか―
06:12
what does dignity mean,
132
360589
1841
尊厳とはそもそも何で
06:14
and what is the relationship
between dignity and stability?
between dignity and stability?
133
362454
3663
尊厳と安定は どう関係するのでしょうか？
06:18
RB: You can't eat dignity.
You need stability first.
You need stability first.
134
366141
2484
（ロイ）尊厳では食べていけません
まずは安定です
まずは安定です
06:20
And the good news is,
135
368649
1238
幸いなことに
06:21
many of the conversations
that are happening right now
that are happening right now
136
369911
2755
その問題をいかに解決するかが
06:24
are about how we solve that.
137
372690
1562
今 よく話題に上っています
06:26
You know, I'm a proponent
of studying guaranteed income,
of studying guaranteed income,
138
374276
3865
例えば 私は所得保証の検討を
進めるべきとの立場ですが
進めるべきとの立場ですが
06:30
as one example,
139
378165
1277
健康保険など 福祉のあり方についても
話されています
話されています
06:31
conversations about how
health care gets provided
health care gets provided
140
379466
2288
06:33
and other benefits.
141
381778
1239
06:35
Those conversations are happening,
142
383041
1777
こうした声が聞かれるのは
06:36
and we're at a time
where we must figure that out.
where we must figure that out.
143
384842
2396
それを解決しないといけない時に
来ているからです
来ているからです
06:39
It is the crisis of our era.
144
387262
1641
現代の危機なのです
06:40
And my point of view
after talking to people
after talking to people
145
388927
2912
いろいろな人と話して
私はこう思いました
私はこう思いました
06:43
is that we may do that,
146
391863
2040
そこは解決できるかもしれないが
06:45
and it still might not be enough.
147
393927
1580
まだ十分ではないかもしれない
06:47
Because what we need to do
from the beginning is understand
from the beginning is understand
148
395531
2807
というのも
そもそも私たちがすべきは
そもそも私たちがすべきは
06:50
what is it about work
that gives people dignity,
that gives people dignity,
149
398362
2240
なぜ仕事が人に尊厳を与え
06:52
so they can live the lives
that they want to live.
that they want to live.
150
400626
3340
その人らしく生きられるかを
理解することだからです
理解することだからです
06:55
And so that concept of dignity is ...
151
403990
4015
この尊厳という考えは
07:00
it's difficult to get your hands around,
152
408029
1932
なかなか捉えづらいものです
07:01
because when many people hear it --
especially, to be honest, rich people --
especially, to be honest, rich people --
153
409985
3599
それを聞いて多くの人
率直に言えば お金のある人は特に
率直に言えば お金のある人は特に
「意義」と理解します
07:05
they hear "meaning."
154
413608
1156
「私にとって仕事は重要」と理解するのです
07:06
They hear "My work is important to me."
155
414788
1906
もしアンケート調査をして
こう尋ねたとします
こう尋ねたとします
07:08
And again, if you survey people
and you ask them,
and you ask them,
156
416718
3637
「仕事が重要であることが どれほど大切か」
07:12
"How important is it to you
that your work be important to you?"
that your work be important to you?"
157
420379
3500
07:15
only people who make
150,000 dollars a year or more
150,000 dollars a year or more
158
423903
3301
年収15万ドル以上の人だけが
07:19
say that it is important to them
that their work be important.
that their work be important.
159
427228
4223
自分の仕事が重要であることが
大切だと答えるでしょう
大切だと答えるでしょう
07:24
BF: Meaning, meaningful?
160
432050
1225
（ブリン）つまり有意義だと？
07:25
RB: Just defined as,
"Is your work important to you?"
"Is your work important to you?"
161
433744
2877
（ロイ）「仕事はあなたにとって重要か」
ということです
ということです
07:29
Whatever somebody took that to mean.
162
437950
1716
解釈はいろいろだと思います
07:31
And yet, of course dignity is essential.
163
439690
1914
でも もちろん尊厳は欠かせないものです
07:33
We talked to truck drivers who said,
164
441628
1720
私たちが話したトラック運転手たちは
07:35
"I saw my cousin drive, and I got
on the open road and it was amazing.
on the open road and it was amazing.
165
443372
3964
「いとこが運転するのを見て
この仕事に就いたけど素晴らしかったよ
この仕事に就いたけど素晴らしかったよ
07:39
And I started making more money
than people who went to college."
than people who went to college."
166
447360
3070
大卒よりもお金を稼ぎ始めたんだ」
などと言っていました
などと言っていました
07:42
Then they'd get to the end
of their thought and say something like,
of their thought and say something like,
167
450454
3174
そして しまいにはこう言うのです
「毎朝 果物や野菜を食べるだろ
07:45
"People need their fruits
and vegetables in the morning,
and vegetables in the morning,
168
453652
2645
それを届けているのは俺なんだ」
07:48
and I'm the guy who gets it to them."
169
456321
1799
仕事とは別に おばを介護する人とも
話をしました
話をしました
07:50
We talked to somebody who, in addition
to his job, was caring for his aunt.
to his job, was caring for his aunt.
170
458144
3540
稼ぎはとても多い人です
07:53
He was making plenty of money.
171
461708
1499
ある時 こう尋ねました
07:55
At one point we just asked,
172
463231
1317
「なぜ おばさんの介護を？
誰かを雇って介護を頼めば良いのに」
誰かを雇って介護を頼めば良いのに」
07:56
"What is it about caring for your aunt?
Can't you just pay somebody to do it?"
Can't you just pay somebody to do it?"
173
464572
4262
08:00
He said, "My aunt doesn't want
somebody we pay for.
somebody we pay for.
174
468858
2493
「人に頼むのは いやがるんだ
僕が良いって」という返事でした
僕が良いって」という返事でした
08:03
My aunt wants me."
175
471375
1202
08:04
So there was this concept there
of being needed.
of being needed.
176
472601
3667
つまり ここには「必要とされる」
という考えがあるのです
という考えがあるのです
08:08
If you study the word
"dignity," it's fascinating.
"dignity," it's fascinating.
177
476292
2457
「尊厳（dignity）」とは
とても魅力的な言葉です
とても魅力的な言葉です
08:10
It's one of the oldest words
in the English language, from antiquity.
in the English language, from antiquity.
178
478773
3275
古代からある
英語でも最古の言葉の１つで
英語でも最古の言葉の１つで
２つの意味があります
08:14
And it has two meanings:
179
482072
1152
１つは自尊心で
08:15
one is self-worth,
180
483248
1154
08:16
and the other is that something
is suitable, it's fitting,
is suitable, it's fitting,
181
484426
4227
もう１つは 何かが適当であるとか
ぴったり合うということで
ぴったり合うということで
08:20
meaning that you're part
of something greater than yourself,
of something greater than yourself,
182
488677
2858
自分よりも大きなものの一部となり
全体とつながることを意味します
08:23
and it connects to some broader whole.
183
491559
1823
つまり「必要とされる」ことです
08:25
In other words, that you're needed.
184
493406
1717
（ブリン）でも そうすると
08:27
BF: So how do you answer this question,
185
495147
1874
08:29
this concept that we don't pay teachers,
186
497045
2050
教師にはお金は払わない
08:31
and we don't pay eldercare workers,
187
499119
2268
老人介護にあたる人にもお金は払わない
08:33
and we don't pay people
who really care for people
who really care for people
188
501411
3126
人のお世話をする人にも
お金は払わない
お金は払わない
08:36
and are needed, enough?
189
504561
2286
必要とされているから十分
と言ったらどうですか？
と言ったらどうですか？
08:38
RB: Well, the good news is,
people are finally asking the question.
people are finally asking the question.
190
506871
3182
（ロイ）そうですね
皆がこの点を問い始めたのは良いことです
皆がこの点を問い始めたのは良いことです
08:42
So as AI investors,
we often get phone calls
we often get phone calls
191
510077
2303
AI分野の投資家をしていると
08:44
from foundations or CEOs
and boardrooms saying,
and boardrooms saying,
192
512404
2730
基金やCEO、取締役会から
よく こんな電話を受けます
よく こんな電話を受けます
08:47
"What do we do about this?"
193
515158
1305
「どうしたら良い？」と
08:48
And they used to be asking,
194
516487
1309
昔は「自動化はどうしたら良い？」
だったんですが
だったんですが
08:49
"What do we do about
introducing automation?"
introducing automation?"
195
517820
2112
08:51
And now they're asking,
"What do we do about self-worth?"
"What do we do about self-worth?"
196
519956
2698
今は「自尊心はどうしたら良い？」
になりました
になりました
08:54
And they know that the employees
who work for them
who work for them
197
522678
2423
彼らも 従業員のことが
分かっているのです
分かっているのです
08:57
who have a spouse who cares for somebody,
198
525125
2246
配偶者がいたり
誰かを介護したりしていると
誰かを介護したりしていると
08:59
that dignity is essential
to their ability to just do their job.
to their ability to just do their job.
199
527395
3523
尊厳がなければ
従業員も職務が果たせないのだと
従業員も職務が果たせないのだと
09:02
I think there's two kinds of answers:
200
530942
1776
答えは２つあると思います
09:04
there's the money side
of just making your life work.
of just making your life work.
201
532742
2526
生活を成りたたせるお金が
答えの１つです
答えの１つです
09:07
That's stability. You need to eat.
202
535292
2325
それが安定です
食べないといけませんから
食べないといけませんから
09:09
And then you think about
our culture more broadly,
our culture more broadly,
203
537641
2337
その上で 私たちの文化を
もっと広く考え
もっと広く考え
09:12
and you ask: Who do we make into heroes?
204
540002
2678
「誰を英雄にするか？」
を問うのです
を問うのです
09:14
And, you know, what I want
is to see the magazine cover
is to see the magazine cover
205
542704
4460
雑誌の表紙を飾るのが
献身的に介護する人であったり
献身的に介護する人であったり
09:19
that is the person
who is the heroic caregiver.
who is the heroic caregiver.
206
547188
2752
09:22
Or the Netflix series
that dramatizes the person
that dramatizes the person
207
550292
2730
ネットフリックスの番組で
ドラマ化されるのが
ドラマ化されるのが
09:25
who makes all of our other lives work
so we can do the things we do.
so we can do the things we do.
208
553046
3237
私たちの生活を陰で支えてくれる人
であったりしてほしいのです
であったりしてほしいのです
09:28
Let's make heroes out of those people.
209
556307
1823
こういう人を英雄にしましょう
09:30
That's the Netflix show
that I would binge.
that I would binge.
210
558154
2033
そんな番組なら
一気見ですよ
一気見ですよ
09:32
And we've had chroniclers
of this before --
of this before --
211
560211
2279
これまでにも
このことを年代記に残した人はいます
このことを年代記に残した人はいます
09:34
Studs Terkel,
212
562514
1214
スタッズ・ターケルは
09:35
the oral history of the working
experience in the United States.
experience in the United States.
213
563752
3706
アメリカでの「働く」という経験を
口述史にしました
口述史にしました
09:39
And what we need is the experience
of needing one another
of needing one another
214
567482
3152
私たちが必要なのは
互いを必要とし合い
互いを必要とし合い
09:42
and being connected to each other.
215
570658
1625
結びつき合うという経験なのです
09:44
Maybe that's the answer
for how we all fit as a society.
for how we all fit as a society.
216
572307
3040
これこそ 皆が１つの社会として
調和する方法なのかもしれません
調和する方法なのかもしれません
09:47
And the thought exercise, to me, is:
217
575371
1722
そして考えたのは
09:49
if you were to go back 100 years
and have people --
and have people --
218
577117
2578
100年前に生きていた人たち
09:51
my grandparents, great-grandparents,
a tailor, worked in a mine --
a tailor, worked in a mine --
219
579719
3771
祖父母や曽祖父母
仕立て屋や炭鉱労働者が
仕立て屋や炭鉱労働者が
09:55
they look at what all of us do
for a living and say, "That's not work."
for a living and say, "That's not work."
220
583514
3825
私たちが働く姿を見たら
そんなの仕事じゃないと言うでしょう
そんなの仕事じゃないと言うでしょう
09:59
We sit there and type and talk,
and there's no danger of getting hurt.
and there's no danger of getting hurt.
221
587363
3769
ただ座ってパソコンに向かい 話すだけで
ケガをする心配もないんですから
ケガをする心配もないんですから
10:03
And my guess is that if you were
to imagine 100 years from now,
to imagine 100 years from now,
222
591526
3491
でも きっとこれから100年先も
私たちはまだ
私たちはまだ
10:07
we'll still be doing things
for each other.
for each other.
223
595041
2012
お互いのために
何かをしているでしょう
何かをしているでしょう
10:09
We'll still need one another.
224
597077
1406
まだお互いを必要とし合い
10:10
And we just will think of it as work.
225
598507
2007
それを仕事だと思っているでしょう
10:12
The entire thing I'm trying to say
226
600538
1674
つまり ここで言いたいのは
10:14
is that dignity should not
just be about having a job.
just be about having a job.
227
602236
2873
仕事さえあれば
尊厳が付いてくるのではないことです
尊厳が付いてくるのではないことです
10:17
Because if you say
you need a job to have dignity,
you need a job to have dignity,
228
605133
2857
自らの尊厳のために
仕事が必要だと
仕事が必要だと
10:20
which many people say,
229
608014
1444
言う人が多いのですが
10:21
the second you say that,
you say to all the parents
you say to all the parents
230
609482
2817
それを口にした瞬間
すべての親や先生
すべての親や先生
10:24
and all the teachers
and all the caregivers
and all the caregivers
231
612323
2445
介護にかかわる人に
こう突き付けることになるのです
こう突き付けることになるのです
10:26
that all of a sudden,
232
614792
1174
本来の対価を得ることなく
やっているんだから
やっているんだから
10:27
because they're not being paid
for what they're doing,
for what they're doing,
233
615990
2547
10:30
it somehow lacks this
essential human quality.
essential human quality.
234
618561
2293
人間に欠かせない
この特性がないことなのだと
この特性がないことなのだと
10:32
To me, that's the great
puzzle of our time:
puzzle of our time:
235
620878
2104
これは 現代における
大きな謎に思えますが
大きな謎に思えますが
10:35
Can we figure out how to provide
that stability throughout life,
that stability throughout life,
236
623006
3111
どうすれば生涯にわたる安定を
もたらせるでしょうか？
もたらせるでしょうか？
10:38
and then can we figure out
how to create an inclusive,
how to create an inclusive,
237
626141
2533
そして すべてを包み込む社会に
できるでしょうか？
できるでしょうか？
10:40
not just racially, gender,
but multigenerationally inclusive --
but multigenerationally inclusive --
238
628698
4267
人種や性別だけでなく
世代も越えて
世代も越えて
10:44
I mean, every different
human experience included --
human experience included --
239
632989
4879
あらゆる人間の経験を包み込む形で
10:49
in this way of understanding
how we can be needed by one another.
how we can be needed by one another.
240
637892
3203
お互いに必要とし合えるのでしょうか？
10:53
BF: Thank you.
RB: Thank you.
RB: Thank you.
241
641119
1366
（ブリン）ありがとう
（ロイ）ありがとう
（ロイ）ありがとう
10:54
BF: Thank you very much
for your participation.
for your participation.
242
642509
2197
（ブリン）ご参加ありがとうございました
10:56
(Applause)
243
644730
1150
（拍手）
ABOUT THE SPEAKERS
Roy Bahat - Venture capitalistRoy Bahat invests in the future of work, with a focus on automation, data, robotics, media, productivity tools and more.
Why you should listen
Roy Bahat invests in the future of work as a venture capitalist, with a focus on machine intelligence. Prior to his life as a VC, Bahat founded start-ups, served as a corporate executive at News Corp. and worked in government in the office of New York City mayor Michael Bloomberg.
As the head of Bloomberg Beta, an investment firm with 150 million dollars under management, Bahat and his team have invested in areas like automation, data, robotics, media, productivity tools and many others.
Fast Company named Bahat one of the Most Creative People in Business and noted "Bahat is a natural innovator ... one of the most candid people you'll ever meet (check out his LinkedIn profile)." He organized "Comeback Cities," where he leads groups of venture capitalists and members of Congress on bus tours to find the untapped beds of talent and entrepreneurship in America. He also co-chaired the Shift Commission on Work, Workers, and Technology, a partnership between Bloomberg and think-tank New America to look at automation and the future of work 10 to 20 years from now.
Bahat is on the faculty at U.C. Berkeley, where he teaches about media at the Haas School of Business. He serves on the board of the Center for Investigative Reporting, a nonprofit newsroom, and is on the steering committee of the Economic Security Project. A graduate of Harvard College, where he ran the student public service nonprofit, Bahat was also a Rhodes Scholar at Oxford University. He lives in San Francisco with his wife and two kids.
Roy Bahat | Speaker | TED.com
Bryn Freedman - Editorial director and curator, TED Institute
Bryn Freedman helps those who want to give the "talk of their lives" in a clear, passionate and authentic way.
Why you should listen
Award-winning TV producer, investigative journalist and author, Bryn Freedman joined TED in 2014 as the editorial director and curator for the TED Institute. In her work with TED, Freedman creates and executes TED conference events for Fortune 500 companies, overseeing all editorial content as well as managing speaker coaches and determining both the topics for each talk and the overall conference theme. In addition to curating these events, she works as an executive speaker coach for professionals who want to give the "talk of their lives" in a clear, passionate and authentic way.
Freedman is also co-founder of Voices4Freedom, an international organization aimed at eradicating slavery through education and media.
Bryn Freedman | Speaker | TED.com