▶️小学校５年生の時に実施された「IQテスト」の結果がヤバすぎ

 

そんな人間が３０代で「文部科学省のトップ」なれば、いろんな現場の問題が聞こえてくるので「IQが高い子供達の対応」を指導したことを公開します。

私の指導ポイントは、社会で真面目に働く人に認められるためには「自分の実力でお金を稼いで証明して結果を出すしかない」ので、「家で引きこもっているくらいならYOUTUBEで稼いでごらん」と教え、1993年に「アメリカ教育省」にも伝えて「wikipedia」にも「神様のギフトの意味」で「ギフテッド」という造語を登録しました。

 

▶️ギフテッド　Wikipedia　

ギフテッド（gifted）とは、一般に高い知能や特定の分野で優れた才能を持つ人のことを言います。 「神様からの贈り物（ギフト）」という意味でギフテッドと呼ばれ、「生まれ持った先天的な特性」とされます。 ギフテッドの概念は恣意（しい）的なものであり、統一的な定義や判断基準はありません。

 

 

 

 

 

 

 

目次

• 1.生成AIによる労働市場の再編と個人のキャリアへの問い

• 2.求人データの増減が示す労働市場のリアル

  • 1) 「代替」と「補完」がもたらす求人数の二極化

  • 2)求められるスキル総数の二極化―単純化か、高度化か

  • 3)新規スキルの創出か、停滞か

• 3.二極化への適応戦略―企業と個人が取るべき具体的アクション

  • 1) 企業が取るべき変革

  • 2)個人が取るべき生存戦略

 

1.生成AIによる労働市場の再編と個人のキャリアへの問い

ChatGPTに代表される「生成AI」の登場は、労働市場の構造を根底から揺るがし始めている。

かつてはSFの世界の出来事であった「AIによる仕事の代替」が、今や現実の脅威として、特に知的労働に従事するホワイトカラーの目の前に突きつけられている。

生産性の劇的な向上が期待される一方で、自らの職がAIに取って代わられるのではないかという不安は、日増しに深刻さを増している。

この漠然とした不安に対し、ハーバード・ビジネス・スクールから発表されたワーキングペーパー「Displacement or Complementarity? The Labor Market Impact of Generative AI（代替か補完か？生成AIの労働市場への影響）」は、全米の膨大な求人データ分析を通じて、残酷なまでに明確な答えを提示している。

それは、生成AIがもたらすのは単純な雇用の減少ではなく、「代替（Displacement）」と「補完（Complementarity）」という二つの力が同時に働き、労働市場を二極化させていくという現実である。

本稿では、まずこの研究が明らかにした、AIによって求人が蒸発する職と、逆に需要が拡大する職の具体的な姿を図解で示す。

その上で、この労働市場の構造変化が何を意味するのかを深く掘り下げ、この歴史的転換点において、私たち個人と組織が、いかにして「代替」の波に呑まれることなく「補完」の潮流に乗り、持続的な価値を創造し続けられるのか、そのための視座を考察していく。

 

2.求人データの増減が示す労働市場のリアル

1) 「代替」と「補完」がもたらす求人数の二極化

序論で触れたハーバード・ビジネス・スクールの論文で、著者であるWilbur Xinyuan Chen氏らは、生成AIの登場前後で求人動向がどう変化したかを、職種を「自動化しやすい職（Automation-Prone）」と「AIと協働する職（Augmentation-Prone）」に分類して分析した。その結果は、労働市場において二極化が生じることを示している。

AIによってタスクの大部分を自動化できる職種、すなわち「定型的な認知業務」が中心の職では、ChatGPT登場後に求人が17%も減少するという、統計的に有意な結果が見られた（図1 A）。

これは、テキスト生成、要約、翻訳といったタスクがAIに置き換えられ、企業がそのポジションの人員を削減し始めたことを意味する。

一方で、AIにはできない人間の判断や創造性が求められる「協働型」の職種では、求人が22%も増加していた（図1 B）。

これは、人間の能力を拡張するツールとしてAIを活用することで、新たな価値を創造しようとする企業の動きが、新たな雇用を生み出していることを示唆している。

 

 

2)求められるスキル総数の二極化―単純化か、高度化か

求人数の変化は、求められるスキルの変化と連動している。この研究のさらに重要な示唆は、職種の二極化が「スキルの二極化」を伴う点にある。

自動化しやすい職では、驚くべきことに、求められるスキルの総数自体が減少していた（図2 A）。

仕事がAIによって単純化・標準化され、かつて必要とされた専門的なスキルセットがもはや不要になっているのである。

これは、AIによる「デスキリング（脱技能化）」が現実のものとなっていることを示している。

対照的に、AIと協働する職では、求められるスキルの総数が増加していた（図2 B）。

AIを使いこなすための技術的リテラシーはもちろんのこと、より高度で複合的なスキルが求められるようになっている。

これは、AI時代における「アップスキリング（技能の高度化）」の必要性を示唆している。

 

 

3)新規スキルの創出か、停滞か

二極化がもたらす未来を最も象徴的に示すのが、「新規スキル（New Skills）」の需要動向である。これは、仕事が進化しているのか、それとも硬直化しているのかを示す決定的な指標となる。

自動化しやすい職では、新規に求められるスキルの数が明確に減少傾向を示した（図3 A）。

これは、タスクがAIによって標準化・固定化され、新たな能力開発やイノベーションの余地が失われていることを意味する。

仕事の「停滞」あるいは「陳腐化」がデータで示された形であり、キャリアの行き詰まりを暗示している。

対照的に、AIと協働する職では、新規スキルの需要が顕著に増加した（図3 B）。AIという新しいツールを使いこなす中で、これまで存在しなかったタスクや役割が生まれ、それに伴う新しいスキルが次々と求められているのである。

これは、AIが人間の能力と結びつくことで、仕事そのものが「進化」し続けている証左であり、未来への成長ポテンシャルを示している。

 

 

3.二極化への適応戦略―企業と個人が取るべき具体的アクション

Chen氏らの研究が示す労働市場の構造転換は、もはや遠い未来の予測ではない。我々は今まさに、この「代替」と「補完」の選別が行われる時代の入口に立っている。この現実を直視し、組織と個人はそれぞれ、具体的かつ戦略的なアクションプランを実行に移さなければならない。

1) 企業が取るべき変革

第一に、「ジョブ型雇用」への本格移行と「スキルベースの評価制度」の導入が急務である。従来の年功序列やメンバーシップ型雇用では、「代替」されるスキルしか持たない従業員を温存してしまい、組織全体の競争力を削ぐことになる。

企業はまず、社内の全職務をタスクレベルで分解し、どの業務が「代替」可能で、どの業務が「補完」によって価値を高められるかを可視化する「タスク・デューデリジェンス」を実施すべきである。

その上で、AIとの協働を前提とした新しい職務（ジョブ）を設計し直し、その職務を遂行するために必要なスキルセットを明確に定義する。評価は勤続年数ではなく、そのスキルをどれだけ習得し、ビジネスの成果に貢献したかにもとづいて行われるべきである。

第二に、「アップスキリング（技能の高度化）」と「リスキリング（技能の再習得）」を経営戦略の中核に据えた人材投資が不可欠だ。

特に、「代替」の危機に瀕する従業員に対し、キャリアの道筋を再提示することが企業の社会的責務となる。たとえば、定型的な事務処理を担当していた従業員には、その業務知識を活かして社内業務を効率化するプロンプトを開発したり、AIツールの活用法を他部署に展開したりする「AIエバンジェリスト」への転換を促す。

そのための専門的な研修プログラムや、OJT（On-the-Job Training）の機会を積極的に提供し、学習意欲の高い従業員が報われるインセンティブ設計を行うことが求められる。

2)個人が取るべき生存戦略

第一に、「T型人材」から「Π（パイ）型人材」への進化を目指すべきである。これまで価値があるとされてきた、一つの専門分野（I）に、幅広い知識（Tの横棒）を併せもつ「T型人材」のモデルは、その専門分野がAIに代替された瞬間に価値を失う危険性がある。

これからは、AIに代替されにくい二つ以上の専門領域をもつ「Π型人材」が求められる。

たとえば、「会計」の専門知識をもつ人材が、それに加えて「データサイエンス」のスキルを習得すれば、AIが出力した財務データを統計的に分析し、より高度な経営判断を導き出すといった、唯一無二の価値を発揮できる。

自らの専門領域を客観視し、AIと親和性が高く、かつ代替されにくい第二の専門領域を戦略的に定め、学習を開始することが重要である。

第二に、AIを自らの「思考の壁打ち相手」として日常的に活用し、「問いを立てる力」を鍛錬することである。

AIは優れた回答を生成するが、そもそも何を問うべきかを決定するのは人間である。市場の誰も気づいていない課題は何か、既存事業の前提を覆すような新しい問いは何か。

AIに質の高いプロンプトを入力し、その回答を批判的に吟味し、さらに深い問いを立てるというサイクルを繰り返すことで、思考力そのものを強化する。この「メタ認知能力」や「批判的思考力」こそが、AIと人間を分かつ最後の砦であり、これからの時代における最も価値あるスキルとなる。

 

AIが予測する 2040年・少子化ニッポンの未来と選択

～少子化が進むか、回復するか？ 今、日本社会は分かれ道に立っている～

日本は歴史的にも未曽有の急速な人口減少に直面しており、出生数や合計特殊出生率は過去最低を更新し続けている。

この状況は、労働力不足による経済成長の鈍化や社会保障制度の持続可能性など、社会経済システムの根幹を揺るがす複合的な課題を突きつけている。

このまま有効な対策が講じられなければ、国家としての強靭性そのものが損なわれかねないという強い危機感が示されている。

 

当レポートでは、AI技術を用いて2040年の少子化に関する3つのシナリオ（楽観・中立・悲観）を予測した。

AIは、政府の子育て支援、実質賃金上昇を伴う経済成長、ジェンダー平等、国民の結婚・出産への幸福度などが将来の出生動向を左右する重要変数と分析した。

現状の延長線上では合計特殊出生率が1.0近辺まで低下する「中立シナリオ」の可能性が最も高く、有効な対策がなければ0.7～0.9まで落ち込む「悲観シナリオ」も警告されており、社会活力の低下と将来世代の負担増が深刻化する未来が示唆される。

AI予測は未来を確定するものではなく、現時点での可能性として吟味し活用することが重要である。

このAIの警告を真摯に受け止め、政府は安定財源に基づく子育て世帯への経済支援、保育・教育の質の向上、働き方改革の徹底、若者が希望を持てる社会経済環境の整備といった大胆な政策パッケージを策定・実行する必要がある。

未来は私たちの選択と行動に委ねられており、社会全体でこの歴史的国難に立ち向かう国民的コンセンサスと世代を超えた連帯を築き、持続可能で包容力のある日本の未来を創造していくことが求められる。

目次

• 1. はじめに

• 2. AIによる2040年少子化シナリオ予測

  • 1)楽観シナリオ（発生確率：15%）

  • 2)中立シナリオ（発生確率：55%）

  • 3)悲観シナリオ（発生確率：30%）

• 3. AIの予測をどう受け止め、どう活かすか？

• 4.未来は私たちの選択と行動に委ねられている

1. はじめに

我が国は今、歴史上経験したことのない急速な人口構造の変化に直面している。厚生労働省が発表した令和6年の人口動態統計（概数）(注1) によれば、出生数は68万6061人と前年より4万1227人減少し、統計開始以来過去最少を更新し続けている。

合計特殊出生率は1.15と、前年の1.20からさらに低下し、人口維持に必要とされる置換水準2.07を大きく下回る状況が長期化している。一方で、死亡数は160万5298人と増加傾向にあり、自然増減数はマイナス91万9237人と、減少幅は拡大の一途を辿る。

この「静かなる有事」ともいえる少子化と人口減少は、労働力不足による経済成長の鈍化、社会保障制度の持続可能性への挑戦、イノベーション創出力の低下、地域社会の活力喪失など、社会経済システムの根幹を揺るがす複合的な課題を突きつけている。

このまま有効かつ抜本的な対策を講じられなければ、国家としてのレジリエンス（強靭性）そのものが損なわれかねないという強い危機意識のもと、我々は未来の日本の姿を冷静かつ多角的に見据える必要がある。

2. AIによる2040年少子化シナリオ予測

本レポートでは、最新のAI技術を用い、過去の出生数、合計特殊出生率、経済指標、社会保障制度、女性の就業状況、育児支援策、国民の価値観の変化など多岐にわたるデータを学習させ、2040年までの日本の少子化に関する3つのシナリオを予測した。AIは特に、1) 政府の子育て支援予算の対GDP比と実効性、2) 実質賃金上昇を伴う経済成長と雇用の安定性、3) ジェンダー平等と働き方改革の真の進展、4) 国民の結婚・出産への主観的幸福度と将来への楽観度が、将来の出生動向を左右する重要変数であると分析した（資料1）。

 

1)楽観シナリオ（発生確率：15%）

政府の異次元かつ持続可能な少子化対策が奏功し、社会全体の意識と行動が構造的に変革されることで、合計特殊出生率は2040年に1.6～1.8程度までV字回復する。背景には、GDP比3%以上の児童関連社会支出、質の高い教育・保育の提供、男性育休取得率80%超、ワークライフバランスの抜本的改善、若年層の経済的安定がある。

AIは、今後5～10年の集中的な政策投資と社会システムのパラダイムシフトが成功した場合に、その実現可能性が高まると分析している。このシナリオによれば、年間出生数は一時的な減少後、2030年代半ばから増加に転じ、2040年には約80万人を回復し、人口減少速度を大幅に緩和する。

2)中立シナリオ（発生確率：55%）

現状の政策は一定効果をもつものの、少子化の根本的な原因である構造的課題の解決には至らず、合計特殊出生率は2040年に1.0近辺まで緩やかに低下する。子育て支援策は継続されるが、財源制約や社会変革の遅れから効果は限定的となる。

また、経済低成長と若年層の経済基盤の脆弱さが続き、子どもを持ちたいと願う人の障壁が残る。AIは過去トレンドと政策効果の限定性から、このシナリオを最も可能性が高いと判断している。このシナリオによれば、年間出生数は減少し続け、2040年には約45万人となり、社会活力低下と将来世代の負担増が深刻化する。

 

3)悲観シナリオ（発生確率：30%）

有効な対策が打たれないか的外れだった場合、少子化がさらに加速し、合計特殊出生率は2040年に0.7～0.9程度まで落ち込む。経済悪化、社会不安増大、未婚化・晩婚化の進行、「子どもをもつことはリスク」という意識の蔓延が想定される。

これらにより、現役世代の社会保障負担が限界を超え、将来不安が出生行動をさらに抑制する負のスパイラルに陥る。外的ショックや国内政治・経済の混乱長期化で現実味が増すとAIは警告している。このシナリオによれば、年間出生数は急減し、2040年には約35万人に突入し、国家機能維持すら困難な「人口崩壊」に近づく。

 

3. AIの予測をどう受け止め、どう活かすか？

AI予測は未来を確定するものではなく、現時点での可能性である。AI予測には、1) 未曾有の事象や人間の意志による非連続的な変革の織り込みの困難性、2) 学習データバイアスの影響リスク、3) 政策の質や実行力などの定性的要素評価の難しさといった限界がある。これらを認識したうえで、AI予測を批判的に吟味し、不確実性を許容しながら未来を構想する「思考の触媒」として活用する姿勢が肝要である。

個人レベルでは、マクロな社会変動をライフキャリアデザインと照らし合わせ、主体的に対応する力を養うことが肝要である。キャリア形成、結婚、出産、子育て、老後の生活設計において、個人が社会構造変化の影響を理解し、レジリエンスを高めることが求められる。

また、企業にとって少子化は労働力不足に留まらず、市場構造、イノベーション、社会的存在意義に関わる経営課題である。従業員の仕事と育児の両立支援環境整備は必須の投資であり、人口構造の変化を新たな事業機会と捉える戦略的視点と人材育成が不可欠となる。

最も重要なのは、政府および地方自治体の役割である。未来は能動的な政策介入と国民的努力で創造されるべきであり、AIの警告を真摯に受け止め、真に「異次元」の長期的・包括的・大胆な政策パッケージを策定・実行する必要がある。

具体的には、1) 安定財源に裏打ちされた子育て世帯への抜本的経済支援、2) 保育・教育の質の向上と量の確保、3) 働き方改革の徹底とジェンダー平等の実現、4) 結婚・妊娠・出産・育児に関する包括的支援体制、5) 若者や女性が希望を持てる社会経済環境の整備などを強力に推進すべきである。その際、AI予測を政策効果のシミュレーションや進捗評価に活用し、EBPMを徹底するとともに、国民各層との対話を通じた「参加型ガバナンス」が政策の実効性を高める鍵となる（資料2）。

 

 

 

4.未来は私たちの選択と行動に委ねられている

AIが描き出した少子化の未来シナリオは、私たちと社会全体に突きつけられた厳しい課題である。現状トレンドが継続すれば、日本社会の活力は不可逆的に損なわれ、次世代に計り知れない困難を強いる。しかしAI予測は運命論ではなく、「このままではいけない」という強い警鐘を鳴らし、覚醒と行動変容を促す「鏡」として機能する。楽観シナリオの存在は、たとえ困難な条件下でも、私たちの主体的な選択と断固たる行動で未来を変革し得る希望の証左である。

少子化は、個人の選択と、長年の経済・社会構造の歪み、ジェンダー不平等、未来への希望の持ちにくさが絡み合った「社会の鏡像」である。AI予測はその因果関係の一端を可視化し、課題の深さと対策の緊急性を浮き彫りにする。この科学的知見にもとづく警鐘をエネルギーへと転換し、政府、企業、そして私たち一人ひとりが「自分ごと」として何をすべきかを真剣に問い直し、具体的行動へと踏み出すことが今まさに求められている。

「まだ間に合う」のではなく、「今、行動しなければ間に合わない」という切迫感を共有し、社会全体でこの歴史的国難に立ち向かう国民的コンセンサスと、世代を超えた連帯を構築しなければならない。未来の世代に対する最も重要な責任は、彼らが希望をもって生きられる社会基盤を築くことである。

AIという強力なツールがもたらす洞察を最大限に活用しつつも、最終的には倫理観と未来への責任感に裏打ちされた人間の知恵と勇気ある決断によって、この危機を克服し、持続可能で包容力のある日本の未来を創造していかなければならない（資料3）。