この本で得られること：あなたのキャリアを将来にわたって通用するものにし、テクノロジーによる破壊を受け入れよう。
もしも、あなたの仕事を一変させるか、永遠に奪ってしまうかもしれないコードを、今まさにエンジニアが開発していると言われたらどうしますか？ オートメーションと人工知能の普及により、そんなシナリオもそう遠くないかもしれません。
実際、かつて人気のあったキャリアの多くが、わずか5年後に消滅する危険にさらされています。21世紀のテクノロジー変化のスピードは前例がありませんが、何も恐れることはありません！ 本書では、仕事の歴史を振り返ることで、人工知能の未来に対する健全な視点を身につけます。さらに、仕事の未来とともに進化し、その中で活躍するために必要な、しなやかな考え方と、人間ならではのスキルについても明らかにします。
テクノロジーによる破壊が仕事の進化を加速させている。
本書で学べること：
- 18世紀の工場労働者が、どのようにして企業文化を生み出したか
- 機械学習の時代において、なぜ共感力が不可欠なのか
- 人工知能が「時間」の概念をどのように再構築しつつあるか
さて、あなたは駐車した車の後部座席に座っていると想像してみてください。窓の外を眺めています。何が見えますか？
もしかすると、混雑した高速道路で渋滞に巻き込まれ、道端の建物や木々、花々の細部まで見えているかもしれません。やがて渋滞が少し解消されてきました。車が動き出しても、まだ外の景色は楽しめます。ただ、細部までは見えません。さらに運転手が時速290キロまで加速しました。突然、外のすべてがぼやけてしまい、車があまりに速く移動するため、何も判別できません。これは、デジタル技術と人工知能が21世紀の仕事の状況に与えた影響と、ほぼ同じです。
変化があまりに速いため、専門家である私たちには、目前に迫る課題を認識する十分な時間さえありません。ここでの重要なポイントは、テクノロジーによる破壊が仕事の進化を加速させている、ということです。 コンピューターの処理能力は2年ごとに倍増しているというのは、よく知られた事実です。かつて人間が行っていた作業が目まぐるしい勢いで自動化されるにつれて、広く普及しているキャリアパスの多くが、そう遠くない未来に消滅する可能性があります。例えば、自動運転車の登場により、20年後に運輸業界でのキャリアが選択肢として残っているかどうか、誰にもわかりません。しかし、未来に何が待ち受けているかを見据える前に、テクノロジーが歴史を通じてどのように仕事を変えてきたのかを理解することが重要です。
過去を振り返ることで、地平線の先にあるものの一端が見えてきます。文明の始まり以来、労働文化の変革は、イノベーション、ディスラプション（破壊）、そしてレボリューション（革命）という三つの明確な技術変化によって引き起こされてきました。多くの場合、この順番で起こります。仕事を一変させた初期の技術革新は、時計です。第一次産業革命の初期には、正確な時間を知る手段がありませんでした。工場の経営者は従業員を騙して長時間労働させることで知られていましたし、一方で労働者も、実際に働いた時間を偽って報告しようとしました。
18世紀後半に時計が発明されて初めて、「タイムレコーディング」システムが職場の中心となったのです。もちろん、経営者も労働者も時計を持つようになると、職場は時間管理と、著者が呼ぶところの「非人間化された時間」に取り憑かれるようになりました。経営者は毎日、労働者から最大限の成果を引き出そうとし、労働者は給料分の時間だけ働こうとしました。時間が人間の生産性と比較衡量されるようになった今、新しい文化が形成されつつありました。その多くを形作ったのが、フレデリック・テイラーという人物です。
今日の支配的な三つの労働文化は、コーポレート、スタートアップ、そしてインフルエンサーである。
フレデリック・テイラーは、史上初の経営コンサルタントであり、19世紀後半のエンジニアで、人間は機械と同じように働けると信じていました。彼はフィラデルフィアの製鉄工場で現場監督として働きながら、産業効率を改善するための実験を行いました。最終的に、彼は製鋼プロセスをより小さなタスクに分解することで、未熟練工を雇って、仕事の一部を習得させられることを発見しました。彼らが集団で作業することで、通常は熟練エンジニアを必要とする仕事を遂行できたのです。
ストップウォッチを使って一つのタスクが完了するまでの時間を計測し、テイラーは最も優秀な労働者の成果に基づいて基準を設定しました。タスクベースのプロセスを細分化することで、テイラーは製鋼作業を変革し、未来の労働のあり方の先例を築きました。彼のタスクベースの手法は工場の現場から世界中のビジネスへと広がり、労働文化を永遠に変えてしまいました。ここでの重要なポイントは、今日を代表する三つの労働文化は、コーポレート、スタートアップ、そしてインフルエンサーである、ということです。 タスクベースの生産性に対するテイラーの熱意は急速に広がり、今日私たちが目にするもう一つの支配的な労働文化である企業文化（コーポレートカルチャー）への道を開きました。20世紀後半に企業が経済を支配し始める以前は、労働者の価値は主に肉体の強靭さ、つまり何ポンド持ち上げられるか、どれだけの鉄を鋳造できるかで評価されていました。
しかし、大量生産技術が拡大し、工場労働が破壊されるにつれて、企業はいわゆる「知識労働者」を重視し始めました。これらの労働者は、腕力の代わりに分析スキルを駆使しました。知識労働者はより高い収入と生活水準を享受しましたが、工場現場の前任者たちと同様に、タスクベースの仕事を続けました。しかし、生産性を重視するあまり創造性は推奨されず、多くの人は仕事から感情的な満足感を得られませんでした。工場労働者が企業文化を生んだのと同様に、不満を持つ知識労働者は、1960年代のスタートアップ文化の台頭を招きました。同じく著名な経営コンサルタントであるピーター・ドラッカーは、自己管理を提唱しました。彼は、人が活躍するには、自分の仕事に対するオーナーシップを感じる必要があると信じていました。これは、テイラーが好んだ機械的な生産ラインメソッドとは対照的な考え方です。
過去20年の間に、インターネットとパーソナルコンピューターのおかげで、スタートアップ文化は成熟し、ついにはインターネットセレブリティ現象と融合して、著者がインフルエンサー文化と呼ぶものを生み出すに至りました。これは、大規模なオンラインコミュニティから信頼されている個人が、その推薦に対して報酬を得るというものです。階層的な企業文化とは異なり、スタートアップやインフルエンサーは、より自律的なアプローチを好みます。これらの概念が共に、現代の支配的な三つの労働文化を形成しています。結局のところ、自分に最も適したものは、あなた自身とあなたの動機次第なのです。
自分のパーソナリティタイプを理解し、どの労働文化が最適かを見極めよう。
映画編集におけるカラーグレーディングという言葉を聞いたことがありますか？ これは、露出や彩度、色調を変えることによって、シーンのムードを作り出すプロセスです。映画制作者がそのシーンのひとつのフレームで気に入った見た目にたどり着くと、プリセットを作成して、他のすべてのフレームにも同じ望ましい見た目を適用します。著者の考えでは、誰のパーソナリティも同じようなプリセットによって定義されています。
ただし、人間にとっての各プリセットは、特定のパーソナリティ特性のスペクトラム（連続体）上で、あなたがどこに位置するかを表しています。そして、キャリアを選ぶ際には、自分の特性のユニークな組み合わせに、どのような労働文化が最も適しているかを考えることが重要です。ここでの重要なポイントは、自分のパーソナリティタイプを理解し、どの労働文化が最適かを見極めよう、ということです。 コーポレート、スタートアップ、インフルエンサーの各文化は、互いに大きく異なるため、自分のプリセットを評価して、どれが自分のパーソナリティに最も合っているかを把握することが不可欠です。そして、誰もが状況に応じて異なる行動をとるとはいえ、自分の典型的なパーソナリティ特性を理解することは、自分自身を理解し、他者とどのように交流するかを知るための信頼できる方法を提供します。心理学者のロバート・R・マックレーとユーリ・アリークによって開発されたビッグファイブ・モデル（Five-Factor Model）は、内省的な深掘りを始めるための優れたフレームワークを提供してくれます。
これによると、人は誰しも五つの主要なパーソナリティ特性の連続体上に位置しています。頭字語「OCEAN」を使って説明すると、開放性（Openness） — 新しいアイデアの採用や経験に対する柔軟性、誠実性（Conscientiousness） — 自己規律の度合い、外向性（Extroversion） — 社会性の度合い、協調性（Agreeableness） — 他者との折り合いの良さ、そして最後に神経症的傾向（Neuroticism） — ストレスや脆弱性、不安への対処能力、があります。それぞれのパーソナリティ特性について、自分を1から5の尺度で評価するとしたら、各スペクトラムのどのあたりに位置するでしょうか？ 人を「タイプ」で考えるよりも、このようにパーソナリティ特性を数値化することで、より正確な全体像が見えてきます。例えば、職場では誠実性が高くても、家庭ではかなり低い、といったこともありえます。
幸いなことに、ほとんどの人は中間のどこかに位置します。しかし最終的には、自分をレッテルに還元することが目的ではありません。むしろ、あなたをあなたたらしめている特性の様々なニュアンスを理解することが目的なのです。それはまた、自分が企業の仕事に向いているのか、スタートアップのハッカソンに参加するのか、それともインフルエンサーとしてポーズを決めるのかを見極めるための第一歩でもあります。さらに、自分自身をより深く知れば知るほど、自分のモチベーションの源泉をより簡単に理解できるようになります。あなたが美しい曲をたくさん作曲してきたミュージシャンだが、何故か全く世間に認められない、と想像してみてください。
自分の仕事を天職と見なせば、モチベーションは自然と湧いてくる。
ある日、バンドがあなたの曲をカバーし、それが数々の記録を打ち破ります。その曲は大ヒットです！ あなたはその曲が世代を超えて多くの人の人生に影響を与えると知っていますが、あなたが作ったことは誰も知りません。あなたはどう感じるでしょうか？
そのシナリオは厳しいものに聞こえるかもしれませんが、本当の問いに向き合うことになります。あなたは自分のキャリアを追求しているのは、それが自分の天職だと信じているからですか？ それとも、単に名声や評価によって動機づけられているのでしょうか？ 自分の本当のモチベーションを知ることは、パーソナリティに合った正しい決断を下すのに役立ちます。ここでの重要なポイントは、自分の仕事を天職と見なせば、モチベーションは自然と湧いてくる、ということです。 前章で説明した五つのパーソナリティ特性を自己評価してみて、これまで気づかなかった新たな洞察が得られたかもしれません。もしかすると、あなたは本質的には起業家なのに、企業の出世競争に巻き込まれているのかもしれません。
あるいは、その逆かもしれません。実際、多くの人が自由を求めて仕事を辞めたものの、新しいビジネスを始める規律が自分に欠けていることに気づいたり、単に実践的には楽しめなかったりするのです。しかし、キャリアにおいて大きな飛躍をする前に、自分にとっての成功がどのようなものかを明確にしましょう。ほとんどの人にとって、それは経済的な報酬、ポジティブな影響、あるいは評価に関するものです。あなたにとっては違うかもしれません。最高の仕事をするための真のモチベーションは何か、考えてみてください。
そして、キャリアについて考えるときは、自分の日常がパーソナリティ特性やモチベーションと一致していない領域を探してください。ミスマッチが大きければ大きいほど、そのキャリアや企業文化が自分には合っていない可能性が高いです。長期的に成功したいのであれば、自分のパーソナリティ特性を知ることと同じくらい、自分を駆り立てるものに集中することが重要です。例えば、あなたは外向性が低いことが分かったとしたら、おそらく人前で話すキャリアは避けたいと思うでしょう。
あるいは、あなたの主なモチベーションが気候変動に大きな影響を与えることだとしたら、それはおそらく個人で行うよりも、より大きな組織の一員として実現する可能性が高いでしょう。キャリアを追求するには努力が必要ですから、なぜそれをやっているのかを明確にすることが、道を外さずに進み続けるのに役立ちます。もし単に仕事を収入源と見なしているなら、それは面倒な作業のように感じられるでしょう。しかし、それをインスピレーションやモチベーションの源と見なすならば、人生全体を豊かにしてくれます。
心の知能指数や共感といった人間らしさこそが、デジタル時代に活躍するための鍵となる。
スタンフォード大学の心理学者ジェニファー・アーカーが、1979年から2009年の間に実施された72の研究を分析したところ、共感力が時代とともに著しく低下していることが分かりました。現代テクノロジーが共感力に与える正確な影響については不明な点も多いですが、ガジェットやオンラインでのやり取りへの依存が、私たちの心の知能指数を低下させている可能性を示す十分な証拠は存在します。これはひとつに、現代の多くのコミュニケーションチャネルが身体的接触を伴わない性質のものであることが原因です。テキストメッセージやソーシャルメディアでやり取りするとき、私たちは人々の笑顔や悲しみに満ちた声とつながることはできません。
社会学者ダニエル・ゴールマンによると、ソーシャルメディアの利用は、この断絶のために感情的な関係性の絆を弱めている可能性があります。ここでの重要なポイントは、心の知能指数や共感といった人間らしさこそが、デジタル時代に活躍するための鍵となる、ということです。 そして皮肉なことに、デジタル時代にあって、私たちはかつてないほど心の知能指数を必要としています。結局のところ、機械が主導する世界においては、人間らしさこそがよりユニークで価値あるものになるのです。心の知能指数を深めるために、ゴールマンは職場環境で特に人気があることが証明されているアプローチを開発しました。彼は、心の知能指数の価値は三つの重要な領域にわたって定義できると説明しています。すなわち、自分自身を理解すること、他者を理解すること、そして行動する能力を持つことです。
心の知能指数が関わるほとんどすべての状況には、これら三つの要素が存在するため、困難な状況で反応する前に、これらを順に確認するようにしましょう。例えば、就職の面接前に信じられないほど緊張しているとします。まず、自分の感情をチェックします。緊張していることを確認します。次に、なぜ緊張しているのかを自問します。このシナリオでは、おそらく仕事が得られないのではないかと心配しているのでしょう。
最後に、行動を起こすために何ができるかを自問します。その仕事を得る可能性を高めるために、どのようなステップを実行できますか？ 応募先の企業について調べて、面接官の質問に備えることが一つの解決策かもしれません。それが何であれ、行動計画ができた瞬間に、状況について気分が良くなる可能性が高まります。
自分自身を理解し、行動を起こすことは、ストレスの多い変化の時期に、個人的なモチベーションと楽観性を維持するためのコントロールをあなたに与えます。さて、家とテントを想像してみてください。この二つに共通点は何でしょうか？
仕事の未来に適応するためには、創造性と柔軟性が必要だ。
どちらにも、土台、柱、内部空間、そして屋根があります。しかし、明らかに、その構造は全く異なります。一方はその場所に固定されるように設計されており、もう一方は持ち運び可能であることを意図しています。社会学者のユヴァル・ノア・ハラリは、このアナロジーを用いて、古い仕事のアイデンティティと新しい仕事のアイデンティティを区別しています。仕事の未来はまだ未踏のフロンティアです。ですから、固定された家のようにではなく、テントのように、いつでもキャリアをたたんで次の道に進む準備ができている必要があります。
ここでの重要なポイントは、仕事の未来に適応するためには、創造性と柔軟性が必要だ、ということです。 人工知能の長期的な影響を正確に予測できる人はいません。専門家の間でも意見が分かれているようです。今後10年間で40%の人が失業すると予測する人がいる一方で、進化するテクノロジーは、時代遅れになったポジションに取って代わる新しいポジションを生み出すだけだと予見する人もいます。しかし、影響がどうであれ、一つの結果だけは確かです。それは、私たち全員が、何らかの形で現在の自分の職業上の役割を考え直さなければならなくなる、ということです。
著者は、役職名の代わりに、時間、移行、機械という三つの重要な概念で自分の役割を考えることを提案しています。まず、最初の二つから見ていきましょう。あなたが従業員であれ、起業家であれ、インフルエンサーであれ、時間との関係が変わることを覚悟してください。つまり、自分の手に委ねられる時間がもっと増えるということです。人工知能とオートメーションが仕事の一部を引き受けてくれるようになるにつれて、同様のAIプログラムや自動化スクリプトを持つ同僚の中で、どうやって差をつけるかを評価する必要があります。また、企業は、どのタスクを自動化できるか、あるいは人間の入力が実際に価値を付加するために必要とされる場所はどこかを特定することで、「時間を再構想」できる個人を評価するようになるでしょう。時間を再構想し、キャリアに不可欠なテクノロジーへの移行を遂げるためには、創造的になる必要があります。しかし、革新的な解決策を生み出すために、伝統的に「クリエイティブ」と言われる分野にいる必要はありません。ただ、即興で対応する能力を磨くだけでいいのです。文脈に応じた創造性とは、未知のものに直面したときに、知識と直感を組み合わせて決断し、適応していくことを必要とします。
新しいスキルや分野を学ぶことは、周囲で状況が変化する中で即興的に対応するための、より多くの材料を自分に与えてくれるでしょう。しかし、時間と移行とは別に、機械の台頭を受け入れることも重要です。あなたが出版社の編集者だと仮定しましょう。
人間と機械の関係性が、仕事の未来を定義するだろう。
ある日、会社が原稿を校正するための機械学習アルゴリズムを導入することを決定します。あなたは自分のコンピューターにアルゴリズムを設定し、自分のパターンを追跡させ、あなたがどこを修正するかを学習させます。要するに、あなたは自分の仕事のその部分を引き継ぐようにアルゴリズムを訓練しているのです。生産性にとってのプラス面は見えやすいでしょう。時間に余裕ができれば、仕事の他の側面に集中できます。
しかし、今、同じアルゴリズムを訓練している他の何千人もの人間の編集者がいると想像してみてください。機械学習の規模が大きくなればなるほど、アルゴリズムが人間の仕事をいかに素早く引き継げるかを想像するのは恐ろしいことです。ここでの重要なポイントは、人間と機械の関係性が、仕事の未来を定義するだろう、ということです。 過去において、コンピューターは情報処理の補助としてのみ使われていました。しかし今では、「スマート」なアルゴリズムと機械学習により、仕事全体を引き継ぐようにコンピューターを訓練できるようになっています。機械が社会でより大きな役割を果たし続けるにつれて、人工知能の人間的な側面に精通することが、これまで以上に重要になっています。
自分の分野におけるテクノロジーによる破壊に対応するために、必ずしも技術開発者である必要はありません。必要なのは、自分の仕事をするのに必要なテクノロジーについての確かな概念的な理解と、テクノロジー主導の環境で働く能力だけです。これまで見てきたように、心の知能指数、共感、適応性、そして文脈に応じた創造性といった、人間ならではのスキルを開発する必要もあります。今のところ、最も高度な技術でさえ、文脈に応じた創造性における人間の能力に取って代わることはできません。しかし、それがいつまで続くかは誰にもわかりません。
人工知能の倫理は、現代のもう一つの大きな関心事です。あなたが書くすべてのメール、投稿するすべての写真によって、あなたは機械学習アルゴリズムを訓練しているのです。グーグル、フェイスブック、アマゾンのような大企業は、データとその金銭的利益を享受しています。技術変化がもたらす哲学的、倫理的、人間的な意味合いについての疑問は急増しています。そして、良い面、悪い面、醜い面について検討する価値はあります。結局のところ、私たちはまだ人工知能の黎明期にいるかもしれませんが、機械がどこへも消えることはなく、仕事の状況を根本から変革し続けることは間違いありません。
人工知能の指数関数的な台頭は、あらゆる業界の仕事を変革しています。仕事の未来で活躍するためには、コーポレート、スタートアップ、インフルエンサーという21世紀の労働文化のうち、どれが自分に合っているかを見極めましょう。自分の考え方とモチベーションを深く掘り下げることで、最も相性の良い職場環境を発見し、テクノロジーによる破壊を受け入れることができるのです。
まとめ
実践的なアドバイス：毎日マインドフルネスを実践する。 音楽や他の聴覚的な刺激なしに、静かな散歩に出かけましょう。地面を踏みしめる足の感覚に集中してみてください。これを1日1～2回、20分間行うことを習慣づけ、毎回、完全に注意を払うように努めてください。マインドフルネスの実践を日々のルーティンに取り入れることで、心の知能指数と心の平穏が高まります。
