Name: AIは今後10年であなたの仕事を奪うのか？間違った質問 | Vinciane Beauchene | TED (Will AI Take Your Job in the Next 10 Years? Wrong Question | Vinciane Beauchene | TED)
Uploaded: 2026-03-25T21:42:23.000Z
Duration: 12 min 18 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Back in the '50s, Alan Turing came up with an idea.

1950年代に、アラン・チューリングがあるアイデアを思いつきました。

仮定法過去

If you couldn't tell if you were talking to a machine or a human, it meant the machine must be intelligent.

機械と話しているのか人間と話しているのか区別がつかなければ、その機械は賢いということになります。

それがチューリングテストです。

Today, most chatbots pass the test easily.

今日では、ほとんどのチャットボットがこのテストを簡単にクリアします。

But here's the catch: I believe the test was wrong.

しかし、ここで問題があります。私はこのテストは間違っていたと信じています。

Because talking isn't what's going to change the world; doing is.

なぜなら、世界を変えるのは会話ではなく、行動だからです。

That's why I ask a slightly different question to the leaders I work with.

だから私は、一緒に仕事をするリーダーたちに、少し違う質問をします。

On a daily basis, my role is to reshape organizations trying to find the right mix of strategy, tech, and

日常的に、私の役割は、戦略、テック、そして

タレントの適切な組み合わせを見つけようとしている組織を再構築することです。

And my obsession is to make sure that talents do not get out of the equation.

そして私のこだわりは、タレントがこの方程式から外れないようにすることです。

So the question I ask my clients is: If an AI could take over all of your team's tasks, who would you keep, and

ですから、クライアントに尋ねる質問はこうです。「AIがチームの全てのタスクを引き継げるとしたら、誰を残しますか？」

And the answer matters to me not just intellectually, but because I have two daughters at home.

そしてその答えは、知的なだけでなく、家に二人の娘がいる私にとっても重要です。

And right now, as you can see, they feel invincible.

そして今、ご覧の通り、彼女たちは無敵だと感じています。

But I keep wondering: what is the world of work they will step into?

しかし、私はずっと考えています。彼女たちが足を踏み入れる仕事の世界はどのようなものだろうかと。

We need to build a future where humans matter more, not less.

私たちは、人間がより重要になる未来を築く必要があります。

Now, let me try to illustrate how this is playing out in the field.

さて、これが現場でどのように展開しているか、例を挙げて説明させてください。

A consumer goods client of mine is all in on AI.

私の消費財クライアントは、AIに全面的に取り組んでいます。

They didn't want to just deploy the next Algo; they wanted to rethink the selling process itself.

彼らは次のアルゴリズムを導入するだけでなく、販売プロセスそのものを見直したいと考えていました。

きっかけはエージェントでした。

エージェントについて聞いたことがありますか？

They are the latest generation of AI: more autonomous, able to connect across systems, to plan, to take action, to learn, to adapt—the James Bond of AI.

それらはAIの最新世代で、より自律的で、システムを横断して接続し、計画を立て、行動し、学習し、適応できる、AIのジェームズ・ボンドのような存在です。

And apply it to the selling process, you get an agent that is able to target the customer, make recommendations, negotiate, close the deal—all this with no human intervention.

そしてそれを販売プロセスに適用すると、顧客をターゲットにし、推奨を行い、交渉し、取引を成立させることができるエージェントが得られます。これらすべてが人間の介入なしに行われます。

完全自律型の販売エンジンです。

そしてそれは技術的に可能でした。

But then an exec asked: "Hmm, if the machine does all of this, then what remains for humans?" This cracked everything open.

しかし、ある幹部がこう尋ねました。「うーん、もし機械がこれらすべてを行うなら、人間には何が残るのだろうか？」これがすべてを変えました。

Because when we looked deeper at their most loyal customers, we saw they weren't sticking around because prices or products, but

なぜなら、彼らの最も忠実な顧客をさらに深く見てみると、価格や製品のためではなく、

because of how the sales rep made them feel.

セールス担当者が彼らにどのように感じさせたか、という理由で定着していたことがわかったからです。

So we flipped the model around: humans were no longer going to be about pushing products;

なので、私たちはモデルを逆転させました。人間はもう製品を売り込むのではなく、

they were going to be about building relationship, belonging, loyalty.

関係構築、帰属意識、ロイヤルティを築くことになったのです。

Very concretely, this meant new skills, new incentives, a very different mindset.

具体的には、新しいスキル、新しいインセンティブ、全く異なる考え方が必要になりました。

Well, it changed everything, but it worked.

すべてが変わりましたが、うまくいきました。

Because in the age of AI, human value isn't gone; it's just moved.

なぜなら、AIの時代において、人間の価値は失われたのではなく、移動したからです。

Now, I'm not talking about copilots anymore.

さて、もうコパイロットの話はしません。

For a while, the narrative has been: AI will augment us, not replace us.

しばらくの間、AIは私たちを置き換えるのではなく、補強してくれるという話でした。

Well, this is not where the tech is going today.

しかし、今日のテクノロジーはそうではありません。

And I believe we have real hard work to do if we want this narrative to stay true.

そして、この物語が真実であり続けるためには、本当に大変な努力が必要だと信じています。

So I'll say a few words about what I think needs to be done in a second,

そこで、次に何をすべきかについて、少しお話しします。

but first, let me tackle three myths that I think are holding us back.

まず、私たちの足かせとなっている3つの神話を解き明かしましょう。

それらを「頭ごなしの思想」と呼んでいます。

1つ目：すべては誇張されている。

Yes, we've adapted to electricity, the Industrial Revolution, the Internet.

ええ、私たちは電気、産業革命、インターネットに適応してきました。

But we've done so on the back of generations that did not have the training nor the time to adapt.

しかし、それは適応するための訓練も時間もなかった世代の犠牲の上に成り立っていました。

And in the case of this revolution, time is of the essence.

そして、この革命においては、時間は非常に重要です。

You may think you have time because agents are just emerging.

エージェントがまだ登場したばかりなので、時間があると思っているかもしれません。

Our research shows that today, only 13 percent of companies have embedded agents in their workflows.

私たちの調査によると、今日、ワークフローにエージェントを組み込んでいる企業はわずか13パーセントです。

しかし、テックは指数関数的に進歩します。

人間は、線形的に成長します。

If you don't prepare now, you'll struggle to keep up.

今すぐ準備しなければ、追いつくのに苦労するでしょう。

And I'm not talking about science fiction.

そして、これはSFの話ではありません。

I'm not talking about AGI, Artificial General Intelligence, this moment where AI will be smarter than us.

これは、AIが私たちより賢くなるAGI、汎用人工知能の話ではありません。

I'm referring here to ACI: Artificial Capable Intelligence.

ここで言いたいのはACI、人工的知的能力です。

The moment when AI will be able to take on ambiguous, complex goals with minimal oversight.

AIが最小限の監督で曖昧で複雑な目標に取り組めるようになる瞬間です。

And while AGI is speculative, ACI is a deadline.

AGIは推測の域を出ませんが、ACIは締め切りです。

While we spend hours debating about superintelligence and consciousness, we miss the milestones that ACI is meeting with increasing frequency.

私たちが超知能や意識について何時間も議論している間に、ACIがますます頻繁に達成しているマイルストーンを見落としています。

ACI will change how work is done, and by whom.

ACIは、仕事のやり方と、それを誰が行うかを変えるでしょう。

これからどうなるか見て待つのではなく、形作っていきましょう。

Now, myth number two: soft skills are our sweet spot.

さて、2つ目の神話は、ソフトスキルは私たちの得意分野だということです。

Yes, it's lovely to believe that empathy and creativity are uniquely ours.

ええ、共感力や創造性は私たちだけのものであると信じるのは素晴らしいことです。

しかし、証拠はそうではないと言っています。

More and more, humans like to interact with AI because they feel it's more empathic.

人間は、AIの方が共感的だと感じているため、AIと対話することをますます好むようになっています。

I mean, AI doesn't get tired, doesn't get cranky, doesn't judge you.

つまり、AIは疲れませんし、機嫌が悪くなることもありませんし、あなたを判断することもありません。

So this moat we thought was ours, it's shrinking.

ですから、私たちだけのもだと思っていたこの堀は、縮小しています。

And we need to stop asking what AI can't do and focus on where humans make a difference and why.

そして、AIに何ができないかを尋ねるのをやめ、人間が違いを生み出す場所と理由に焦点を当てる必要があります。

At this stage, I'm sure you would love me to come up with the list of human qualities that will remain ours forever.

この段階で、人間の資質で永遠に私たちのものであるリストを提示してほしいと、きっとあなたは思うでしょう。

But my point is: there is no universal list.

しかし、私の言いたいのは、普遍的なリストはないということです。

Each company needs to figure it out based on its strategic positioning.

各社は、戦略的なポジショニングに基づいてそれを判断する必要があります。

This is hard, uncomfortable work, but it's work that you, as leaders, need to take on.

これは困難で不快な作業ですが、リーダーである皆さんが引き受けるべき仕事です。

Now, myth number three—my preferred one, I'm French—we need to protect jobs.

さて、3つ目の神話、私の好きなものですが、フランス人として言わせてください。私たちは雇用を守る必要があります。

Yes, I see where this one is coming from.

ええ、これはどこから来ているのかわかります。

Today, 41 percent of employees believe that their job will vanish in the next decade because of AI.

今日、従業員の41％が、AIのために今後10年間で自分の仕事がなくなるだろうと考えています。

But protecting jobs is like anchoring a boat in a storm.

しかし、雇用を守ることは、嵐の中でボートを固定するようなものです。

The human potential to grow and adapt, on the other hand, is not.

一方、成長し適応する人間の可能性はそうではありません。

ここに投資する必要があります。

The challenge is: our organizations are not geared for that today.

今日の組織は、それに対応できる体制になっていません。

Our charts are static, career paths are narrow, training is occasional.

部署は固定化され、キャリアパスは狭く、研修は時々行われる程度です。

This system will fall apart the day that the boundaries of jobs start melting away fast.

仕事の境界線が急速に曖昧になり始めたその日、このシステムは崩壊するでしょう。

では、私たちは何をすべきでしょうか？

理想的な会社へご案内しましょう。

Not a theoretical one, just the blend of the boldest clients I've worked with.

理論上の会社ではなく、私が関わってきた最も大胆なクライアントを組み合わせたものです。

まず、彼らはテックから始めません。

They focus on the outcomes that truly differentiate them on the market.

市場で差別化される真の成果に焦点を当てます。

They understand our agents; we allow them to deliver against those outcomes in totally different ways.

彼らは私たちのエージェントを理解しており、私たちはエージェントが全く異なる方法でそれらの成果を達成できるようにしています。

And they look at where people still make a difference for the better.

そして、人々がより良く違いを生み出せる場所を見ています。

As you can see, this is not incremental redesign of your operating model.

ご覧の通り、これはオペレーティングモデルの漸進的な再設計ではありません。

これは抜本的な、AIファーストの再発明です。

And we did this work for an industrial goods client of mine.

そして、私はある産業財クライアントのためにこの仕事を行いました。

Imagine having to go through 50 Hacker Future workshops, looking at how AI is going to disrupt each of your businesses, each of your functions.

50回のHacker Futureワークショップを経て、AIがあなたの各ビジネス、各機能にどのように破壊的影響を与えるかを見ていくことを想像してみてください。

But it allowed the leaders to align on a vision of where agents win, people matter,

しかし、それによってリーダーたちは、エージェントが勝利し、人々が重要であるというビジョンに合意することができました。

そして、それらを最も良く組み合わせる方法です。

Now, once you have this vision, you want to translate it into a workforce model.

さて、このビジョンができたら、それをワークフォースモデルに落とし込みたいと思うでしょう。