As it turns out, when tens of millions of people

ことが明らかになり テクノロジーが労働人口に

are unemployed or underemployed,

どう影響しているかということにが大いに関心を集めています

there's a fair amount of interest in what technology might be doing to the labor force.

そしてその事に関する見解を目にする時

And as I look at the conversation, it strikes me

話の主題は合っているにもかかわらず

that it's focused on exactly the right topic,

ポイントを完全に見逃してしているという気がするのです

and at the same time, it's missing the point entirely.

議論の焦点である問題は デジタルテクノロジーが

The topic that it's focused on, the question is whether or not

人間が生活費を稼ぐという能力に 影響を及ぼしているかどうかということです

all these digital technologies are affecting people's ability

少し違った言い方をするならば

to earn a living, or, to say it a little bit different way,

アンドロイドたちは仕事を奪っているのでしょうか

are the droids taking our jobs?

そうだという証拠がいくつかあります

And there's some evidence that they are.

アメリカのGDPがゆっくりながら安定した成長に戻って 大不況が終り

The Great Recession ended when American GDP resumed

他の経済指標も回復し始めると

its kind of slow, steady march upward, and some other

急ぎ足で健全な状態に戻りました

economic indicators also started to rebound, and they got

大企業の収益はかなり高く

kind of healthy kind of quickly. Corporate profits

実際 銀行収益も含めれば

are quite high. In fact, if you include bank profits,

これまでないくらいに高いのです

they're higher than they've ever been.

ビジネス投資も勢いがあり 設備投資や

And business investment in gear, in equipment

ハードウェア ソフトウェアの分野では 最高記録です

and hardware and software is at an all-time high.

企業の出資も増えてきました

So the businesses are getting out their checkbooks.

欠けているものは何かというと 雇用です

What they're not really doing is hiring.

グラフの赤線は人口に対する雇用率です

So this red line is the employment-to-population ratio,

言い換えるなら アメリカで就業している

in other words, the percentage of working age people

生産年齢の人の割合です

in America who have work.

大不況で落ち込んでいるのがわかると思いますが

And we see that it cratered during the Great Recession,

それからまったく立ち直ってないのです

and it hasn't started to bounce back at all.

しかし これはただの不況の話とは違います

But the story is not just a recession story.

ここ10年 全体的に雇用は停滞してきました

The decade that we've just been through had relatively

10年ごとに比較をしていくと

anemic job growth all throughout, especially when we

記録のある中で2000年代だけが

compare it to other decades, and the 2000s

10年の始めより終わりの方が

are the only time we have on record where there were

働いている人が少ないのです

fewer people working at the end of the decade

こんな状況には目も当てられません

than at the beginning. This is not what you want to see.

この国で働ける労働者数と

When you graph the number of potential employees

仕事の数をグラフにしてみると

versus the number of jobs in the country, you see the gap

そこには時間とともにどんどん広がっているギャップがあり

gets bigger and bigger over time, and then,

大不況のときに ギャップが大幅に広がりました

during the Great Recession, it opened up in a huge way.

簡単な計算をしてみました ここ20年のGDPの成長率と

I did some quick calculations. I took the last 20 years of GDP growth

労働生産性の成長を使い

and the last 20 years of labor productivity growth

かなり単純な方法で 経済成長を維持するためには

and used those in a fairly straightforward way

どれだけの仕事が必要になるか 予想を試みました

to try to project how many jobs the economy was going

これが導き出された線です（赤破線）

to need to keep growing, and this is the line that I came up with.

いかがですか？ そしてこちらは 今後の生産年齢の人口に関する

Is that good or bad? This is the government's projection

政府の予測を示します

for the working age population going forward.

これらの予測が正確なら ギャップが埋まることはありません

So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.

これらの予測が正確だとは思えない これが問題です

The problem is, I don't think these projections are accurate.

特に 私が導き出した仮定は かなり楽観的すぎると思います

In particular, I think my projection is way too optimistic,

なぜなら 計算において 未来の労働生産性の成長率は

because when I did it, I was assuming that the future

過去のものと同じであろうと仮定したからです

was kind of going to look like the past

でも実際そうなるとは思っていません

with labor productivity growth, and that's actually not what I believe,

周囲を見ると テクノロジーが労働人口に及ぼす影響について

because when I look around, I think that we ain't seen nothing yet

まだ何も目にしていないと思うからです

when it comes to technology's impact on the labor force.

ここ2,3年ほどで 私たちは今まであり得なかったスキルや

Just in the past couple years, we've seen digital tools

能力をもったデジタルツールを目にするようになりました

display skills and abilities that they never, ever had before,

そしてそれは 私たちのする仕事に 深くくいこんできました

and that, kind of, eat deeply into what we human beings

いくつか例を挙げたいと思います

do for a living. Let me give you a couple examples.

歴史上これまで

Throughout all of history, if you wanted something

他の言語に翻訳したいものがあった場合

translated from one language into another,

人間にやらせてきました

you had to involve a human being.

現在では 多言語で瞬時の

Now we have multi-language, instantaneous,

自動翻訳サービスを無料で使用できます

automatic translation services available for free

スマートフォンをはじめ 多くの機器で利用できます

via many of our devices all the way down to smartphones.

使ったことがある方もいるでしょうが

And if any of us have used these, we know that

これらのサービスは完璧ではありませんが まずまずではあります

they're not perfect, but they're decent.

歴史上これまで レポートや記事などの 文章が必要な場合

Throughout all of history, if you wanted something written,

誰かにやらせてきました

a report or an article, you had to involve a person.

今は違います これは しばらく前の

Not anymore. This is an article that appeared

アップルの収益に関する 『フォーブス』オンライン版の記事です

in Forbes online a while back about Apple's earnings.

これはアルゴリズムによって書かれています

It was written by an algorithm.

そしてこれはまずまずなんかではありません 完璧です

And it's not decent, it's perfect.

多くの人はこれを見てこう言うでしょう

A lot of people look at this and they say, "Okay,

「でもね これはとっても特殊で限定されたタスクだ

but those are very specific, narrow tasks,

知識労働者のほとんどは実際はジェネラリストであり

and most knowledge workers are actually generalists,

彼らがしていることは 多くの専門技術と知識を基にして

and what they do is sit on top of a very large body

予測のつかないような要求にも

of expertise and knowledge and they use that

即座に反応することだ

to react on the fly to kind of unpredictable demands,

それを自動化するのは物凄く難しいことなんだよ」と

and that's very, very hard to automate."

最近で一番印象深い知識労働者のひとりは

One of the most impressive knowledge workers

ケン・ジェニングスという男です

in recent memory is a guy named Ken Jennings.

彼は『ジェパディ!』というクイズショーで74連勝し

He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row,

300万ドルを手にしました

took home three million dollars.

右に座っているのがケンで ジェパディ用にプログラムされた―

That's Ken on the right getting beat three to one by

IBM のスーパーコンピューター ワトソンに 3倍の得点で負けたところです

Watson, the "Jeopardy!"-playing supercomputer from IBM.

このようにテクノロジーが

So when we look at what technology can do

一般的な知識労働者に 何ができるかということを垣間見る時

to general knowledge workers, I start to think

このジェネラリストという概念に とりたてて特別な何かが

there might not be something so special about this idea

あるわけではない と思いはじめたのです

of a generalist, particularly when we start doing things

特に ワトソンと Siri をつなげて 言われたことを理解したり

like hooking Siri up to Watson and having technologies

それに音声で答えるような

that can understand what we're saying

テクノロジーがあれば なおさらです

and repeat speech back to us.

今のSiriは完璧にはほど遠く 可笑しい間違いもありますが

Now, Siri is far from perfect, and we can make fun

Siri やワトソンのようなテクノロジーが

of her flaws, but we should also keep in mind that

ムーアの法則に従って進歩していくと

if technologies like Siri and Watson improve

そして実際そうなると思いますが

along a Moore's Law trajectory, which they will,

6年で2倍や4倍どころではなく

in six years, they're not going to be two times better

16倍も良くなっているはずだと 覚えておくべきでしょう

or four times better, they'll be 16 times better than they are right now.

だから多くの知識労働が この技術に影響されると思い始めました

So I start to think that a lot of knowledge work is going to be affected by this.

さらにデジタルテクノロジーは 知識労働だけに影響するのではなく

And digital technologies are not just impacting knowledge work.

物理的な世界へも勢力を及ぼし始めています

They're starting to flex their muscles in the physical world as well.

少し前にGoogleの無人自動車に乗る機会があり

I had the chance a little while back to ride in the Google

評判通り 本当にクールなものでした （笑）

autonomous car, which is as cool as it sounds. (Laughter)

のろのろ運転の国道101号線でも非常にスムーズに

And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic

対応したということは 私が保証します

on U.S. 101 very smoothly.

アメリカでは約350万人が

There are about three and a half million people

トラックの運転で生計を立てており 中には

who drive trucks for a living in the United States.

このテクノロジーで 影響される人もいると思います

I think some of them are going to be affected by this

ヒューマノイド ロボットは 現在まだ非常に未熟で

technology. And right now, humanoid robots are still

そう多くの事はできません

incredibly primitive. They can't do very much.

しかし 急速に改良が進んでいます

But they're getting better quite quickly, and DARPA,

国防総省の投資部門であるDARPAはこの動きを

which is the investment arm of the Defense Department,

加速させようとしています

is trying to accelerate their trajectory.

要するに アンドロイドは 私たちの仕事に迫ってきています

So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.

短期的には 起業家精神を奨励し インフラ投資することで

In the short term, we can stimulate job growth

雇用を牽引することができます

by encouraging entrepreneurship and by investing

なぜなら ロボットは今日まだ

in infrastructure, because the robots today still aren't

橋の補修が不得意だからです

very good at fixing bridges.

しかし 遠くない将来

But in the not-too-long-term, I think within the lifetimes

ここにいるほとんどの人々が 生きているうちに

of most of the people in this room, we're going to transition

非常に生産的であるが 多くの労働力は必要とされない

into an economy that is very productive but that

という経済に推移していくことになるでしょう

just doesn't need a lot of human workers,

その移行に対処することが

and managing that transition is going to be

私たちの社会が直面する 最大の課題となるでしょう

the greatest challenge that our society faces.

ヴォルテールの言葉は この理由をうまく表しています

Voltaire summarized why. He said, "Work saves us

「仕事は 3つの大いなる悪 すなわち 退屈 非行 貧困から私たちを救ったのだ」と

from three great evils: boredom, vice and need."

しかしこのような課題があっても 私は個人的に

But despite this challenge, I'm personally,

いまだデジタルをものすごく前向きに捉えていて

I'm still a huge digital optimist, and I am

我々が現在開発中であるデジタルテクノロジーが

supremely confident that the digital technologies that we're

いずれ私たちを 陰鬱な未来ではなく ユートピア的な未来に

developing now are going to take us into a utopian future,

導いてくれると 絶大な自信を持っているのです

not a dystopian future. And to explain why,

ここで 途方もなく広範な質問をしたいと思います

I want to pose kind of a ridiculously broad question.

人類の歴史において

I want to ask what have been the most important

最も重要な進歩といえばなんでしょうか？

developments in human history?

この質問にどんな答えをもらったか

Now, I want to share some of the answers that I've gotten

いくつかお話します こんな質問をしたら

in response to this question. It's a wonderful question

簡単に終わりのない議論が始まります

to ask and to start an endless debate about,

西洋と東洋の両方における哲学のシステムが

because some people are going to bring up

多くの人々の世界観を変えたことを

systems of philosophy in both the West and the East that

挙げる人もいるでしょう

have changed how a lot of people think about the world.

こう言う人もいるでしょう 「いや実際

And then other people will say, "No, actually, the big stories,

大きな出来事 進歩といえば

the big developments are the founding of the world's

文明を変え 無数の人々の生き方に影響した

major religions, which have changed civilizations

主要な宗教が確立したことだ」

and have changed and influenced how countless people

また一方で こう言う人もいるでしょう

are living their lives." And then some other folk will say,

「実際に文明を変えたり手を加えたり

"Actually, what changes civilizations, what modifies them

人々の生活も変えたものは帝国だ

and what changes people's lives

人類の偉大な発展とは

are empires, so the great developments in human history

征服と戦争の歴史だ」

are stories of conquest and of war."

そうしたら そこへ大体必ず陽気な誰かが

And then some cheery soul usually always pipes up

「ねえ 疫病のことを忘れてないか」 なんて割り込んできます （笑）

and says, "Hey, don't forget about plagues." (Laughter)

この質問に対する楽観的な答えもあります

There are some optimistic answers to this question,

大航海時代によって世界の幕が開いたと

so some people will bring up the Age of Exploration

指摘する人もいます

and the opening up of the world.

また 世界のよりよい操作を可能にする

Others will talk about intellectual achievements

数学のような知的な業績を語る人もいます

in disciplines like math that have helped us get

また芸術と科学が

a better handle on the world, and other folk will talk about

大いに花開いた時代を語る人もいます

periods when there was a deep flourishing

こうして議論は延々と続きます

of the arts and sciences. So this debate will go on and on.

それは無限の議論であり 決定的な唯一の解はありません

It's an endless debate, and there's no conclusive,

しかし 私のような頭でっかちはこう言います

no single answer to it. But if you're a geek like me,

「データではどうなんだ？」

you say, "Well, what do the data say?"

そこで 興味あるもののグラフを作り始めます

And you start to do things like graph things that we might

例えば世界の総人口や

be interested in, the total worldwide population, for example,

社会発展の指標や

or some measure of social development,

社会の高度化の状況などをグラフにします

or the state of advancement of a society,

こうしたアプローチによって

and you start to plot the data, because, by this approach,

大きな出来事や人間の歴史上の主要な発展があれば

the big stories, the big developments in human history,

グラフのカーブは大きく曲がるはずだからです

are the ones that will bend these curves a lot.

さてこうしてデータをプロットすると

So when you do this, and when you plot the data,

たちどころに不思議な結論に至ります

you pretty quickly come to some weird conclusions.

実際 どの答えも

You conclude, actually, that none of these things

たいして重要ではないのです （笑）

have mattered very much. (Laughter)

グラフに 何の影響も与えないのです （笑）

They haven't done a darn thing to the curves. (Laughter)

人間の歴史においてグラフを曲げたもの

There has been one story, one development

90度近く曲げてしまった ただ1つの事件 出来事は

in human history that bent the curve, bent it just about

テクノロジーの発達です

90 degrees, and it is a technology story.

蒸気エンジンと関連したテクノロジーは

The steam engine, and the other associated technologies

産業革命によって世界を変えて

of the Industrial Revolution changed the world

人間の歴史に多大な影響を与えました

and influenced human history so much,

歴史家イアン・モリスの言葉によれば

that in the words of the historian Ian Morris,

それ以前のものすべてを お笑い草にしてしまいました

they made mockery out of all that had come before.

私たちの筋肉の力を無限に増幅して

And they did this by infinitely multiplying the power

筋力の限界を克服してしまったからです

of our muscles, overcoming the limitations of our muscles.

私たちは今

Now, what we're in the middle of now

個々の脳の限界を克服して

is overcoming the limitations of our individual brains

知能を無限に増幅しようとしています

and infinitely multiplying our mental power.

これが 筋力の限界を克服することに匹敵する

How can this not be as big a deal as overcoming

重大な事でないわけがありませんよね？

the limitations of our muscles?

繰り返しになるかもしれませんが

So at the risk of repeating myself a little bit, when I look

昨今のデジタルテクノロジーの変化には

at what's going on with digital technology these days,

まだまだ先があるということや

we are not anywhere near through with this journey,

経済と社会の状況を考えると

and when I look at what is happening to our economies

私の唯一の結論は

and our societies, my single conclusion is that

我々はまだ何も見ていないということ お楽しみはこれからです

we ain't seen nothing yet. The best days are really ahead.

いくつか例を挙げましょう

Let me give you a couple examples.

経済はエネルギーによって回るのではありません

Economies don't run on energy. They don't run on capital,

資本や労働でもありません アイデアによって回るのです

they don't run on labor. Economies run on ideas.

イノベーションや 新しいアイデアを生み出す仕事が

So the work of innovation, the work of coming up with

経済生活において我々に可能な

new ideas, is some of the most powerful,

最も強力で基本的な仕事です

some of the most fundamental work that we can do

かつて我々はこのように革新を行ってきました

in an economy. And this is kind of how we used to do innovation.

どことなく似ている人を集めてきて

We'd find a bunch of fairly similar-looking people

（笑）

— (Laughter) —

エリート機関から引き抜いてきて

we'd take them out of elite institutions, we'd put them into

別のエリート機関に送り込み イノベーションを待つのです

other elite institutions, and we'd wait for the innovation.

さて--（笑）

Now — (Laughter) —

キャリアの全てをMITと―

as a white guy who spent his whole career at MIT

ハーバードで過ごしてきた 白人にとってこれは何の問題もありません（笑）

and Harvard, I got no problem with this. (Laughter)

でも問題だと思う人もおり パーティーに勝手にやってきて

But some other people do, and they've kind of crashed

技術革新のドレスコードを緩めてしまいました

the party and loosened up the dress code of innovation.

（笑）

(Laughter)

写真はトップコーダー・プログラミング・チャレンジの受賞者で

So here are the winners of a Top Coder programming challenge,

この子達がどこで育って

and I assure you that nobody cares

どこの学校に通ったとか 見た目がどうかなど

where these kids grew up, where they went to school,

誰も気にも留めないでしょう 皆が気にすることは

or what they look like. All anyone cares about

仕事の質や アイデアの質です

is the quality of the work, the quality of the ideas.

技術に促進される世界で 幾度となく

And over and over again, we see this happening

実際に目の当たりにすることです

in the technology-facilitated world.

技術革新の仕事はよりオープンになってきます

The work of innovation is becoming more open,

より包括的で 透明性が増し メリット重視になります

more inclusive, more transparent, and more merit-based,

MIT やハーバードがどう思おうと続くのです

and that's going to continue no matter what MIT and Harvard