コンピュータが仕事を奪う の商品レビュー

新井紀子【著】

2026/03/09

出版後、何年もたったが、基本の話なので大事さは変化していないと思う。歯切れが良くてわかりやすい。目の覚める本です。

2022/10/22

すでに10年以上前の本ですが、今読んでも、まったく古さ感じませんでした。
この本が出たころは、「東ロボくん」のプロジェクトが始まる前ですし、今ほどAIの技術が進んでいないころだと思いますが、現在の状況を見越したような内容でした。

本の内容は、タイトルの通り、といってよいと思います。
コンピュータができることがどんどん増えていて、その結果、人間の代替（人間を超越する場面もしばしば）として仕事をするケースも増えています。

とはいえ、コンピュータは万能ではなく、創造的な仕事や、仕事の設定を行うことなどは、コンピュータが苦手とするところ。
今後、人間が行う仕事は、コンピュータが苦手な部分にどんどんシフトしていき、コンピュータが苦手で、希少性の高い創造的な仕事は、給与が高く、コンピュータは苦手でも、人間は得意なケースが多い仕事については、給与が抑えられる、という状況になる、と書かれていますが、まさに社会はそのように動いていると思います。

この本には、「コンピュータは、意味を理解することができないので、コンピュータに勝つ、あるいは、コンピュータとよい形で共存していくには、様々な事象を見て、意味を理解できる能力を身に付けることが大切」といったことが書かれていますが、おそらくその通りだと思います。
学校教育では、これまでもそういった能力の育成には力を入れてきたと思いますが、ますます重要になるものと思われます。

2022/09/17

「AIに負けない子どもを育てる」の著者の新井紀子氏の2010年に書かれた本　コンピュータに負けない力は、論理力だとこの頃から主張している。ＡＩが出てくる前だからか今でもそう考えるのか分からないが、データにより教育方法をコンピュータが示すと言うことは難しいと言っている。ビックデータからＡＩが個別最適化された教育を示すことはできないという。最後に、「耳を澄ませて」聞き考えることが大事だとしめられていた。

2022/02/03

　労働人口構成が第一次労働、第二次労働を経て、第三次労働へて移行しているのは、本質的に人口の増加と機械化と計算機化が原因。既に私たちは、機械や計算機に仕事を奪われていることは経験済み、その結果として、数十年前ならば想像もできないような、快適で生活を楽しくしてくれるサービスを提供し、享受している。コンピュータを憎む必要はないし、悲観して「自分は未来で生きていけない」と思う必要はない。
人間が行うほどではない、計算機でこなせるようなつまらない作業は計算機に任せて、私たちはより楽しく、面白い作業や遊びにいそしむことができるわけなので。

目次
はじめに—消えていく人間の仕事
第1章 コンピュータに仕事をさせるには
第2章 人間に追いつくコンピュータ
第3章 数学が文明を築いた
第4章 数学で読み解く未来
第5章 私たちは何を学ぶべきか
おわりに—計算とともに生きる

2019/12/26

良書。
的確に、解りやすく工夫しておられる。
コンピューターに出来ること、出来ないこと。不得意なこと。
人間がこれからすべき事。
数学が大事な事。
にしても、先が読めない。これから何をすべきか。
どうなってもいいように、勉強を続ける事が大事だと思う。
勉強出来る気力・体力は整えておきたい。
コミュニケーション。一対一の。人間にしか出来ないことを考える。

2019/10/11

表題通り。

コンピュータが進歩してきて、
人間が取って代わられる、という危機について、
具体的な近況を紹介している。
さらに、
コンピュータに代わられる仕事とそうでないものの違いを分析するために、
コンピュータの特徴とは何か、という展開から、
省みて「人間らしさとは何か」の追求に帰着するところが、
アンドロイド研究と共通していて興味深い。

やや数学寄りだけど、
物事を厳密に記述する数学ならではの、
論旨をぼやけさせない文体がよい。

帰納と演繹、という両アプローチについても、
面白い議論が沸き出している。

さらに、数学や科学技術全般について、
「暗記と計算で追いついた日本」を取り上げている。
「なぜ」その論理や学問が生まれたのか、という、
必然性を伴わない学問の弊害と、
今後望まれるイノベーションにも言及している。

「まだ言語化されていない『何か』を言語化する」
これが、コンピュータにはできない、
人間の目指すべきイノベーションだ。

2019/09/15

Aiやコンピュータが不得意で人間しかできないものは、仕事として残る。
その内、誰でもできる仕事は、最低の賃金しか貰えないものになる。
ホワイトカラーの仕事の真ん中が、aiに取られ、上と下に分断される。

2019/06/28

　本当に人間はコンピュータに仕事を奪われるのだろうか、いや奪われなけばいけないのか。

　世の中AIともてはやされているがそれらの内容がそう素晴らしいものではない気がする。AI本当に人が判断できないことを判断しているか。いまはまだそこまで進歩してないという言葉は聞きたくない。

　結局、何においても人間が楽をしたいと思って生まれてくる技術、その技術において人を追い抜くことはできないだろう。

　そして、本当に怖いのはAIをもてあそんでいる人の裏に隠れた何かが現れる事、そう思えないのか。

2019/03/07

論理的思考が重要である。
いろいろなところで指摘されるが、いまいちピンとこない。
この意味をコンピュータの得意不得意から解説されている本著は子どもたちの教育、大人の学び直しを考える人にも非常に有益な著述です。
AIを極度に警戒する必要もなければ、楽観視しすぎてもいけない。
その按分は、物事を観察して、その意味を捉えることを繰り返すことでしか、体得し得ない。
面白い本でした。刊行から月日は経っても読まれるべき本です。古びません。

2019/11/25

＜読んだ目的＞
コンピュータに奪われない仕事へ移動するために
クライアント企業メンバーとの情報共有のために
営業・広報のアンビエント化の概念補強のために

＜内容＞
◆結論
①「なくなる仕事」と「なくならない仕事」、「コンピュータの下働き（低賃金。人間には簡単にできるがコンピュータにはできない仕事。クラウドソーシングによって貧しい国の雇用となる）」に別れる。
②データを蓄積した企業とそれをうまく利用した企業に有利な世界になる
③コンピュータと人間が得意分野を掛けあわせた新しい「生命体」は生まれないP.202

◆前提とする世界観
人間も天候も、運命の領域とランダムな領域の中間にあり、部分的に計算でき、部分的にサイコロが振られ、残りはその混合物で構成されている。

◆なくなる仕事：
コンピュータがコスト削減や精度向上（統計学、帰納による機械学習・チューニングテスト）につなげられる仕事。限られた探索空間で思考する仕事（しらみつぶし）。身体性が不可欠な一部の第三次産業の他は、第一次・第二次・第三次すべて消える可能性がある。ホワイトカラーは半分弱はなくなる。チェスだけでなく将棋や囲碁もいずれ敗れる。確定申告の数字の羅列から“脱税の疑い”のある書類を選別するベテラン税務署職。文字おこし（手書き、音声）。2～3年日本語を勉強した人レベルの翻訳業。
計算機が得意な分野（数学的帰納法）の知的活動は5～10年でなくなる。
パターン、マニュアル対応の仕事。

◆なくならない仕事：
相手を「観察」して「判断」して「対処」する仕事。医師・看護師・保育士・介護福祉士・俳優・接客業など。
「誰もが暗黙のうちに知ってるけど言語化（抽象化）されていない何か」を売る仕事。デジタル化されないのが望ましい。
発言者のニュアンスまで訳せる翻訳者（表情や仕草からのメッセージはコンピュータは読み取れないから）。

◆仕事を失わないためにすること：
コンピュータの得意分野に手を出さないこと。
近未来にコンピュータが人間の力を凌駕する分野が何かを論理的に把握すること。連想は禁物。ヘリコプターがあるならタケコプターもできるはず、はありえない。科学技術（数学）のトレンドを把握（人間の能力範疇のブラックボックスがアルゴリズム・数式化・モデル化された事実）し、ビジネスとの間のコミュニケーション・ギャップを埋める時間を短くすること。トレンドと人間凌駕分野の予想を立てるときに相関関係と因果関係を間違えないこと。
抽象化の能力向上（コミュニケーション能力、文脈理解、状況把握、洞察力など）。
抽象化した「思い」をプログラムにモデル化する能力（演繹法）。サンプルデータ等から変数間の関係を読み解く→変数間の関数を式で表現→変数に数値を入力して計算
※教育面
第二言語として数学が話せる能力を身につける。
コンピュータの不得意なことで、しかもその能力によって労働の価値に差異が生まれるタイプの能力を磨く。
コンピュータはインタフェースが向上するので使い方を覚えるのは簡単。時間を要さない。ネットワークに繋がって思考が中断されない環境（集中を阻害されない）を確保すること。
文化的多様性が極めて低い（空気読み過ぎ）日本だから、「ふつうはそうする、みんながしてる」というパターン認識で達成できない（帰納頼り）課題に意欲的に取り組む。「なぜそうなるか？」言語化する機会を増やす。計算と暗記のウエイト下げる。

◆コンピュータの強み・得意なこと：
演繹（三段論法）と帰納のどちらかを瞬時に選んで（または組み合わせ）問題解決を図ること。手順どおりの作業。大量データから傾向をつかむ。暗記と計算とパターン認識。
未来予測すること①規則的な運動は、微分方程式P.158②ランダムな動きは、ブラウン運動P.163③規則、不規則のどっちつかずの運動は、確率微分方程式P.166

◆コンピュータの弱み・不得意なこと：
人間でもどう解決したらいいかわからないこと。言語化され、数式化されないことには動けない。
事象から意味を抽出すること。抽象化。写真に写っているモノの判別（セマンティックギャップ）。五感（見る・聞く・感じるなど）を使った情報処理。
論理と言語を駆使して高度に思考し表現すること。
データマイニングにより「あなたは将来、中学英語で躓くでしょう」と忠告できても「だから☓●してください」という処方箋は出せない