You probably think of this guy.

この人のことを考えているんでしょうね。

An actual robot that looks like a human or at least Boston dynamic's Atlas.

人間に似た実物のロボットか、少なくともボストン・ダイナミックのアトラス。

That's why you are probably not worried since they don't seem to hit the streets

だからこそ、街中ではヒットしないようなので、心配はないのでしょうが...。

any time soon.

いつでもすぐに

But we don't need these kinds of robots to do your job better than you.

しかし、あなたよりも優れた仕事をするために、この手のロボットは必要ありません。

If you are a freshman, by the time you graduate, 4 years from now.

新入生の場合、卒業する頃には4年後。

It will be quite difficult to find a job and 10 years from now, that job would probably

仕事を見つけるのはかなり難しいだろうし、10年後にはその仕事はおそらく

won't exist at all.

は全く存在しないでしょう。

Not because robots are coming but they are already here.

ロボットが来るからではなく、すでに来ているからです。

In this video, you are going to learn, how automation works, which jobs are already getting

このビデオでは、自動化がどのように機能するのか、どのような仕事がすでに取得されているのかを学びます。

automated, and which ones are going to disappear in the next 10 years.

自動化されていて、今後10年でどれが消えていくのか。

Algorithms

アルゴリズム

The reason you clicked on this video is that the robot behind youtube analyzed your behavior

あなたがこの動画をクリックした理由は、youtubeの背後にあるロボットがあなたの行動を分析したからです。

and decided that you are going to click on this video.

と決めて、この動画をクリックすることにしました。

and since you did, the algorithm got it right and now it knows a little bit more about you.

君がそうしてくれたから アルゴリズムはそれを正しく理解した 今では君のことを少しだけ知っている

In the past automation use to mean Giant machine doing simple repetitive work, however that

過去の自動化は、単純な反復作業を行う巨大な機械を意味していましたが、それは

has changed.

が変わりました。

Every purchase you make online, every website you visit, every google search you make tells

あなたがオンラインで購入するたびに、あなたが訪問するすべてのウェブサイト、あなたが作るすべてのグーグル検索が教えてくれます。

a little more about you to the algorithm.

アルゴリズムにもう少し詳しく

Because algorithms are little robots who sit behind any tech you use and learn on their

なぜなら、アルゴリズムは小さなロボットで、あなたが使うどんな技術の後ろに座っていて、自分で学習しているからです。

own.

己のものとする。

You no longer have to teach the machine to perform a certain task, feed with a bunch

もはや機械に特定のタスクを実行するように教える必要はありません。

of information, they will analyze them, try millions if not billions of combinations and

情報を分析し、何十億とは言わないまでも何百万もの組み合わせを試して

eventually will get better than you.

いずれはあなたよりも良くなるでしょう。

We, as Humans also learn by trial and error, however, the difference is, we needed billions

人間もまた、試行錯誤しながら学んでいますが、違いは、何十億も必要だったということです。

of years to come to the point where we are now, and robots can learn all of that in almost

何年もかけて今の私たちがあるところまで来て、ロボットはほとんどのことを学習することができます。

no time.

時間がない

- voice recognition

- おんせいにんしき

I know that the Siri on your phone seems like it is still stuck in 2011 with iPhone 4s but

スマホのSiriは2011年のiPhone 4sでも引っかかっているようですが

voice recognition technology has improved dramatically since then.

その後、音声認識技術は飛躍的に向上しています。

No one wants to talk to the robot when he calls to a call center, but have you ever

コールセンターに電話するときにロボットと話したいと思う人はいないでしょう。

wondered why call center agents have become so good at solving your problems.

なぜコールセンターのエージェントは、あなたの問題を解決するのが上手になったのだろうか。

It's not because they somehow got smarter but rather it's the robot that's doing the

それは、何となく賢くなったからというよりも、ロボットが

job.

仕事をしています。

Every call center records your voice when you call them.

どのコールセンターも、電話をかけた時の声を録音しています。

Because the robot first turns your speech into text to understand your problem, and

なぜなら、ロボットはまずあなたの話し声をテキストに変えて、あなたの問題を理解するからです。

then goes through an endless number of information within seconds to find suitable solutions

その後、適切な解決策を見つけるために数秒以内に無限の情報を通過します。

and presents them to the agent.

とエージェントに提示します。

And all that is left for the agent is to click on the right solution that's on the screen.

そして、エージェントに残されたのは、画面に表示されている正しい解決策をクリックすることだけです。

So that step by step instruction will appear in front of him (screen).

そうすると、そのステップバイステップの指示が彼の目の前（画面）に現れます。

And he just reads them to you.

そして、彼はあなたに読み聞かせをしているだけです。

"As soon as the customer says they want to cancel a credit card, the robot understands

"顧客がクレジットカードを解約したいと言うとすぐにロボットが理解する

that, goes ahead and gets the instructions for the agent on how to cancel a credit.

それは、先に行って、エージェントのためにクレジットをキャンセルする方法についての指示を取得します。

According to an article on BBC, this technology reduced the average call durations from 4.6

BBCの記事によると、この技術は平均通話時間を4.6時間から4.6時間に短縮したという。

to 4.2 minutes on average.

から平均4.2分。

That might not sound much, but those saved seconds add up across millions of calls in

大したことないように聞こえるかもしれませんが、これらの節約された秒数は、何百万回もの通話で加算されます。

an industry where time is money.

時が金になる業界。

What does that mean?

それはどういう意味なのか？

Call centers now need fewer agents? that already puts thousands of people out of work!

コールセンターは今、エージェントの数を減らす必要がありますか？

Agents don't need to be trained anymore, because robots are doing everything? so that puts

エージェントはもう訓練する必要はありません。ロボットがすべてをやっているからですか？

the trainers out of work!

トレーナーが仕事に追われている！

And while the agents are choosing the most suitable options, the algorithm behind the

そして、エージェントが最適な選択肢を選択している間、その背後にあるアルゴリズムは

scenes is taking note and after millions of interactions, the algorithm will learn to

のシーンに注目し、何百万回ものインタラクションを経て、アルゴリズムは次のように学習します。

be as good as a human in choosing the most suitable option from choices that the algorithm

アルゴリズムが選択した選択肢の中から最適な選択肢を選択する際に人間と同等に優れている

itself comes up with.

自体が出てきます。

That's when even agents will be put out of work.

それこそ工作員ですら仕事にならなくなる時代だからな。

Self-driving cars

自動運転車

that's not only where automation is taking place.

それは自動化が行われている場所だけではありません。

We all know about self-driving cars, you probably have seen a tesla in your neighborhood.

自走車については、皆さんもご近所でテスラを見たことがあるのではないでしょうか。

But you don't care!

でも気にしないで！

I mean why would you!

なぜそんなことをするんだ！

Every year 1.3 million people die due to car accidents, and 35 million get injured.

毎年130万人が交通事故で亡くなり、3500万人が怪我をしています。

Basically, by the end of the day, 3287 people will die because there are cars in the streets.

基本的に今日中には車が走っているので、3287人が死ぬことになります。

That's a big number, In fact, in the last few decades, these numbers only grew exponentially.

それは大きな数字です、実際、ここ数十年では、これらの数字は指数関数的に増加しただけです。

But, what is the main cause behind so many accidents, it turns out that in almost 95

しかし、非常に多くの事故の背後にある主な原因は何ですか、それはほぼ95であることが判明した

percent of the cases, its the fault of the driver.

事件の何パーセントかは 運転手のせいだ

Simply put, accidents happen when drivers aren't paying enough attention.

簡単に言うと、事故はドライバーが十分に注意を払っていないと起こります。

And that's where self-driving cars come into the picture.

そこで自動運転車の登場です。

Unlike humans, robots can stay focused on the road all the time.

人間と違って、ロボットは常に道路に集中していることができます。

Currently, self-driving cars have a 98% safety rate, even though that's quite hight but no

現在のところ、自己運転車の安全率は98％で、かなり高いですが、ないです。

one will trust a self-driving car even if there is a 2 percent chance of an accident.

たとえ事故の可能性が2%であっても、誰もが自己運転車を信用するだろう。

However, it's just a matter of another few years before the guys in silicon valley will

しかし、シリコンバレーの連中が

get that number to 99.9 percent.

99.9%にするんだ

Remember, the longer we wait, the more people we are going to unintentionally kill.

長く待てば待つほど、無意識のうちに殺してしまう人が増えることを忘れないでください。

But that's not the only problem with cars.

しかし、車の問題はそれだけではありません。

the truth is, cars are an extremely inefficient mode of transport.

実は車は非常に非効率的な移動手段なのです。

On average they are only used 5 percent of the time, the other 95 percent, they are parked

平均的には5%しか使われていませんが、残りの95%は駐車されています。

somewhere waiting for you!

お待ちかねの

And even when you drive it, you spend a big chunk of that time looking for parking.

そして、それを運転していても、その時間の多くの塊を駐車場探しに費やしています。

Self-driving won't only solve that problem, but completely get rid of traffic.

自動運転はその問題を解決するだけでなく、交通機関を完全に排除してくれるだろう。

I know that it sounds like a complete Utopia, however, CGP grey has a great video on that

私はそれが完全なユートピアのように聞こえることを知っている、しかし、CGPグレーは、その上の素晴らしいビデオを持っています。

which link I will live in the description.

どのリンクに私は説明に住んでいます。

Despite all the advantages of this innovation, millions of people who's livelihood depends

この技術革新の利点にもかかわらず、何百万人もの人々の生計が左右されています。

on driving will be out of work, which includes, 3.5 million truck drivers in America alone.

アメリカだけで350万人のトラック運転手が含まれています。

The other 5 jobs that will disappear

他にも消える5つの仕事

At first, it might seem like robots will only take routine and repetitive jobs, but a sophisticated

最初は、ロボットは定型的で反復的な仕事だけを引き受けるように思えるかもしれませんが、洗練された

job is nothing but a combination of many simple repetitive tasks.

仕事というのは、単純な反復作業の積み重ねに他なりません。

What that means is that the algorithm is also about to replace jobs such as accounting.

どういうことかというと、アルゴリズムも経理などの仕事を代替しようとしているということです。

Robots are simply better at analyzing financial statements, auditing, bookkeeping and on and

ロボットは単に財務諸表の分析、監査、簿記、簿記が得意であり

on.

で。

That doesn't only concern accounting, most of the law jobs are subject to automation

それは会計だけが関係しているわけではなく、法律の仕事のほとんどは自動化の対象となっています。

because algorithms are just better at going through an endless number of papers, legal

なぜなら、アルゴリズムの方が、無限にある書類や法律の中でも

discovery, creating contracts.

忖度、契約書の作成。

They can even argue about parking tickets and handle divorce cases.

駐車違反の言い合いや離婚事件の処理までしてくれる。

So to become a lawyer, you either become exceptional at your job, or robots will replace you.

だから、弁護士になるには、自分の仕事で例外的な存在になるか、ロボットが自分の代わりをしてくれるかのどちらかになります。

That also includes most of the administrative jobs, assistants, secretaries, middle management,

それも、事務職、アシスタント、秘書、中間管理職のほとんどが含まれています。

administrators in general, you name it!

管理者全般、名前を挙げてください

For the last few decades, we have created an unbelievable amount of content.

ここ数十年、私たちは信じられないほどのコンテンツを生み出してきました。

And as we know, the more data we feed to these algorithms, the faster they learn, so robots

そして、私たちが知っているように、私たちがこれらのアルゴリズムに与えるデータが多いほど、彼らはより速く学習します。

that will be writing the news are just around the corner.

ニュースを書くことになるのは、ちょうど角を曲がったところです。

Even though most of the automation is happening with white color jobs, these algorithms also

自動化のほとんどがホワイトカラーのジョブで行われているにもかかわらず、これらのアルゴリズムも

have helped to create robots that would replace humans in the construction industry.

は、建設業界で人間に代わるロボットを生み出すことに貢献してきました。

Since most of the construction work consists of heavy repetitive tasks from moving materials

建設工事の多くは、資材の移動から重たい繰り返し作業が多いため

to building walls.

壁を建てることに。

why this time is different

なぜ今回は違うのか

Automation isn't something new, it has been happening throughout human existence, we have

自動化は新しいものではありません。

always been trying to come up with inventions to make life easier.

常に生活を楽にするために発明を考えようとしています。

And it's not the first time we are facing such a challenge.

そして、このような課題に直面するのは今に始まったことではありません。

in fact, in the last few decades, we have automated a good number of factory jobs!

実際、ここ数十年でかなりの数の工場の仕事が自動化されています

But what did these people do when they lost their jobs?

しかし、この人たちは職を失ったときに何をしたのでしょうか？

With a little bit of training, they took up construction, transportation, and administrative

少しの修行で、建設、運送、事務などの仕事に就きました。

tasks? but what's going to happen when all of these

タスクがあるんだけど、これが全部終わったらどうなるんだろう？

jobs will be automated at once.

ジョブが一気に自動化されます。

But what happens when you cant become a lawyer, accountant, and all administrative jobs are

しかし、あなたが弁護士、会計士になることができない場合はどうなりますか、すべての事務職は

automated, and as a backup plan, you cant even driver uber for living.

自動化され、バックアップ計画として、あなたも生活のためにuberを運転することはできません。

How to prepare yourself

心の準備の仕方

However, not everything as bad it seems, at the end of the day, we are automating everything

しかし、すべてが悪いことばかりではなく、一日の終わりには、我々はすべてを自動化しています。

to make life easier for us - Humans!

私たち人間の生活を楽にするために!

Of course, there will be new types of jobs, but they will most likely require more sophisticated

もちろん、新しいタイプの仕事も出てくるでしょうが、より洗練されたものが必要になるでしょう。

skills and since we humans are not fast learners, at least compared to the algorithms, most

のスキルを持っており、人間は学習速度が速くないので、少なくともアルゴリズムに比べれば、ほとんどの

of us will struggle to adapt to this new economy that's ruled by algorithms.

アルゴリズムに支配された新しい経済に適応するのに苦労するでしょう。

The only way to be among the winners in this economy is to constantly learn because the

この経済の中で勝者の中に入る唯一の方法は、常に学ぶことです。

moment you stop learning, sooner or later, the algorithm will learn to do that better

覚えるのをやめれば遅かれ早かれアルゴリズムが学習してくれる

than you and you doomed again.

あなたよりもあなたの方が、あなたは再び運命を背負っています。

Of course, you cant spend your entire life going to college since if a 4-year degree

もちろん、4年制の学位を取得すれば、一生を大学に通うことはできません。

costs 100K dollars, how much do you think is a 30-year education would cost you.

10万ドルの費用がかかりますが、30年の教育を受ければどれだけの費用がかかると思いますか？

That's where skillshare comes into the picture, with over 21 thousand classes, you can learn

スキルシェアは21千以上のクラスで、絵の中に来る場所だと、あなたが学ぶことができます

pretty much any skill you want.

欲しいスキルはほぼ全て

That includes coding, web designing, photography, you name it!

それはコーディング、ウェブデザイン、写真撮影、あなたがそれに名前を付けることが含まれています。

In fact, if you want to learn to make animated videos, you can take this motion graphics

あなたがアニメーション動画を作ることを学びたい場合は、実際には、このモーショングラフィックスを取ることができます。

course by Kurzgesagt and learn the basics of after-effects and start making animated

のコースを受講し、アフターエフェクトの基礎を学び、アニメーション制作を開始します。

videos.

のビデオを見てみましょう。

The first 168 people will use the link in the description will get a 2-month free trial!

説明文のリンクを使って先着168名様に2ヶ月間の無料体験をプレゼントします

So click on that link and sign up!

だから、そのリンクをクリックしてサインアップしてください

That's it for today, thanks for watching and I will see you in the next video if robots

それは今日のためのそれだ、見てくれてありがとう、私は次のビデオでお会いしましょう。

ain't going to take my job.

俺の仕事を奪うつもりはない