企業は、今後数年で労働者の中核的スキルの約半分がAIによって破壊されると予測しています。
世界経済フォーラムのドバイで開催されたグローバル・フューチャー・カウンシル年次総会では、専門家たちが明日の経済に向けて人々をどのように準備させるかについて議論しました。
労働者が身につけるべきスキルから生涯学習の重要性まで、本セッションから得られる3つの重要な示唆をご紹介します。
職場で求められるスキルは急速に変化しています。企業は、2027年までに労働者の中核的スキルの約半分（44%）が次の research により破壊されると予測しています。世界経済フォーラムの調査研究。
破壊の主な要因は、人工知能（AI）などの技術的進歩であり、これにより雇用主と従業員はスキル習得のニーズを見直すことを迫られています。実際、2027年までに業務タスクの42%が自動化されると予想されています。
しかし、AIはどれほどの速さで進歩しており、労働者と組織は将来の働き方において関連性を保つために何をする必要があるのでしょうか。
これは、専門家パネルセッション「AI時代のスキル」の主題でした。このセッションは、10月にアラブ首長国連邦のドバイで開催されたフォーラムのグローバル・フューチャー・カウンシル年次総会で行われました。
パネリストは次のとおりです。ネラ・リチャードソン（ADP、チーフエコノミスト兼環境・社会・ガバナンス責任者）、スチュアート・ラッセル（カリフォルニア大学バークレー校、コンピュータサイエンス教授）、ジョー・オドリスコール＝カーニー（マジド・アル・フッタイム・ホールディング、チーフ・ラーニング・オフィサー）、およびアブダラ・アブ＝シェイク（Astra Tech創業者兼最高経営責任者）。
本セッションから得られる重要な示唆は3つです。
1. 仕事は生まれ、破壊され、そして改善される
全体として、AIは労働者の時間を生み出し、日常生活の単調さを軽減すると、アブ＝シェイクは述べました。「AIは、主に労働集約的な反復作業に取って代わるでしょう。[AI]によって、人々はほかのことに取り組む時間を大幅に得られるでしょう」。
オドリスコール＝カーニーはこの点を補足し、「AIは本質的に人間を高めるためにあるのです」と述べました。さらに、AIの進展を常に把握し、リスキリングを行うことは労働者と雇用主の責任であると付け加えました。「私たちの仕事を奪うのはAIではなく、AIについて知らない人々の仕事を奪うAIなのです」。
専門家たちは、AIがもたらす機会を最大限に活用するためには、労働者はリスキリングとアップスキリングが必要になると指摘しました。「AIが何よりもまず行うのは、企業が人材を見る目を変えること、そして願わくは、その人材への投資を後押しすることだと思います」とリチャードソンは述べました。
ただし、変化のタイムスケールについては議論が分かれました。ラッセルは両方の立場に言及しました。「今後6年後、つまりこの10年の終わりまでに、あらゆる面で人間の能力を超えるAIシステムが登場すると予測している専門家は多くいます」。一方で、自身はその予測には同意せず、少なくとも20年という、より長いタイムラインを示唆しました。
2. 明日の労働者にはソフトスキルが必要になる
パネリストたちは、AI時代に労働者に求められる主要なスキルとしてソフトスキルを強調しました。これは、フォーラムの「Future of Jobs 2023」報告書と一致する内容です。同報告書によれば、2023年から2027年にかけて台頭するスキルのトップ10のうち7つがソフトスキルであることが明らかになりました。
リチャードソンは、主要なスキルとして文化的な認識と感受性を挙げ、コンテンツ作成においては「AIにも結局は人間の手が必要ですよね」と説明しました。
アブ＝シェイクは、学習し適応する能力を不可欠なソフトスキルとして強調しました。「より良い結果を残す人々、例えば経済的成功やビジネスの世界で成功する人々は、最も博識な人々ではなく、最も生き残る力に優れた人々なのです」。
しかし、オドリスコール＝カーニーが指摘したように、企業がこの学習と適応のプロセスを支援することが極めて重要です。「私たちは、学習を展開する非常に新しく型破りな方法について本気で考えなければなりませんでした。そして今、AIを使って、学習者が今いる場所に合わせるだけでなく、学習者がなり得る場所に導くことを本気で目指しています」。この発言は、学習者のニーズに合う異なる形式や特定のプラットフォームでの学習提供に関するものです。
3. 教育はAIにより迅速に対応する必要がある
アブ＝シェイクは、技術の発展が教育システムにとって困難な課題を生み出していると述べました。「技術が進歩すればするほど、正規の教育は衰えていきます。技術が進歩するほど、正規の教育機関は絶えず後れを取り続けるからです」。
ラッセルも同意し、教育機関はAIの変化のペースに十分な速さで対応できて「全くいない」と述べました。「学術界は変化に非常に遅いことで知られています」。
また、教育機関にとって、できるだけ幅広い学習タイプに役立つ形式で教育コンテンツを提供することも課題です。「個人の特性と学習方法をどのように結びつけ、どうすれば最善の学習支援ができるのでしょうか。その科学を発展させるには何十年もかかるでしょう」。
学生による生成AIの利用という問題も、ラッセルによって提起されました。ラッセルは、この課題にどのように対処し、学生を就業に向けて最善の形で準備させるかについて例を挙げました。「バークレーの同僚の一人は、『エッセイを書くにはChatGPTや同等のエンジンを使わなければならない。ただし、提出した場合は0点となる。AIシステムの出力を改善する能力によって評価される』というルールを設けています。これは非常に興味深く、先進的なアプローチだと思います」。
ラッセルは、AIは貧しい国々に大きな恩恵をもたらす可能性があると述べ、AIによる個別化教育について次のように語りました。「宿題を代わりにやってくれるものではなく、『では、それについて考えてみましょう。このアイデアについてどう思いますか。答えはどこで見つけられるでしょうか。この問題を検証するにはどのような研究を行えばよいでしょうか』と問いかけてくれる、家庭教師のような存在としてAIが機能します」。
ラッセルは、AI教育システムの活用は批判的思考を促すとともに、教育コストの削減にもつながると指摘しました。
セッションの全編は以下からご覧いただけます。
