• ゲイツ氏が人間に残したい仕事の例は、保育、調理、芸術、スポーツの4つです。
• 鍵は能力ではなく、社会が人に残す仕事を選ぶ「Human Reserved」という発想です。
• 4割と約20年は予測ではなく検討値と見通しで、制度としては未決定です。

マイクロソフト共同創業者のビル・ゲイツ氏が、AIより人間に残したい仕事の例を挙げました。10月22日公開の番組Decoderでの発言で、ギズモード・ジャパンが10月26日に紹介しています。

挙がったのは、保育、調理、芸術、スポーツの4つです。ゲイツ氏は8月に公開した自身の文章で、一部の仕事を人だけに取り置く考えを示し、「Human Reserved（人間のために取り置く領域）」と名付けました。

AIが上手にできるかではなく、人間が担うと社会が選ぶ仕事を決めよう、という提案です。この記事では、4分野の違い、4割と約20年という数字の意味、新人の入口の行方を順に見ていきます。

「できる」より「残す」という発想

ゲイツ氏の発言の核心は、能力の話ではない点にあります。Decoderでは、保育、食事の準備、芸術、スポーツなどが人間専用に選ばれうると述べ、AIのほうが上手にできても人がやることを選ぶ、という趣旨を語りました。

Gates Notesでは、この考えを自然保護区にたとえています。建物や道路を作れる場所でも、失うものが大きすぎるから作らない。仕事にも同じ線の引き方がある、というわけです。

理由は性能だけではありません。機械が仕事を担うと、簡単に転職できない大勢の人が行き場を失う場合も、取り置きの対象になりうると書いています。能力ではなく、社会が選ぶというのが、この提案の中心です。

ただし、決まった制度ではありません。誰が何を残すのかという問いに、自分は答えを持っていないとも書いています。

例に挙がった4つの仕事

保育、調理、芸術、スポーツ。ゲイツ氏は、ほかにもさまざまな分野がありうると述べています。残すことを選ぶ分野の例であって、雇用を保証する一覧ではありません。

各分野を残す理由までは、詳しく語っていません。そこで次の章では、公開されている資料と研究で、分野ごとに何が違うのかを確かめます。

人が担う価値の3つの違い

4分野は、人が関わることで変わるものがそれぞれ違います。保育やケアは関係、芸術は作者、スポーツは競技のルールです。

1つ目は、関係です。 ゲイツ氏の父親は2020年にアルツハイマー病で亡くなりました。晩年は介護者が昼夜を問わず世話をし、言葉にできない空腹も察してくれたといいます。ゲイツ氏はその介護に、人間ならではのものがあったと振り返り、ロボットには担えず、担うべきでもなかったと書いています。この経験が、Human Reservedを考える出発点です。

保育も同じでしょう。作業を終えることと、同じ相手が子どもの変化に気づいて応える関係は、別の価値です。

2つ目は、作者です。 2023年の研究は、AIが作った絵30枚に、「人間作」か「AI作」のラベルを無作為に付けて評価させました。

全部AI製の絵なのに、「人間作」と告げられた絵のほうが、好ましさ、美しさ、奥深さ、価値のすべてで高く評価されました。絵の出来ではなく、作者の情報が評価を動かしたわけです。

3つ目は、競技です。 国際チェス連盟（FIDE）の規則11.3は、対局中の助言や情報源の使用を禁じています。承認されていない電子機器も制限しています。

人間同士の勝負を成り立たせるため、AIの支援を入れない線を、すでに引いている例です。自分の頭で手を選ぶ過程そのものが、競技の中身だからでしょう。

一方で、線の位置は国や時期で変わります。ゲイツ氏は、人口が減って介護の担い手が足りない日本なら、介護ロボットを歓迎するかもしれないとも書いています。人手が足りない現場では、置き換えを止めるより、受けられるケアを増やすことが先になる場面があります。

約4割と約20年の読み方

4割は、ゲイツ氏がClaudeと「労働市場の4割を人間専用の仕事にできないか」を話し合った際の数字です。早期退職や労働時間の短縮を組み合わせれば、今に近い社会を保てるかを探りました。

Claudeの答えは毎回、AIが仕事をするのを人為的に制限している、というものでした。制限なしには、高い割合に届かなかったそうです。4割は予測でも目標でもなく、検討の途中で置いた仮の数字です。

約20年も、期限ではなく見通しです。心配なのは、ゴールではなく途中の約20年だと、ゲイツ氏は語っています。勝者と敗者が生まれ、大きな混乱が起きるという懸念です。

一方で、長い目ではAIが病気や食料不足の解決に役立つという期待も語っています。期待と懸念が同居した見方といえます。

狭まる新人の入口

移行期の混乱は、最初に新人の入口に出るかもしれません。2つの研究を並べると、その形が見えてきます。

1つ目は、顧客対応の現場でAIが担当者を助けた研究です。ソフトウェア会社の担当者5,172人に生成AIの支援ツールを段階的に導入したところ、1時間あたりの解決件数が平均約15%増えました。

AIは回答案を担当者だけに見せ、使うかどうかは本人が決めます。伸びは経験の浅い人ほど大きく、最も熟練した層では品質がわずかに下がりました。

2つ目は、Stanford大学の研究です。米国の給与データを2026年6月まで分析すると、AIの影響を受けやすい職業の22〜25歳の雇用が、受けにくい同年齢層より約19%少ない水準でした。

主な理由は、離職の増加ではなく、若手の採用の抑制です。因果までは示さない指標ですが、入口が狭まる方向を指しています。

速くなることと、採られることは別です。新人の処理能力が上がっても、依頼の量が同じなら、必要な人数は増えません。採用が増えるのは、依頼やサービスの範囲が広がったときでしょう。

残す仕事を選ぶ時代の準備

何を人に残すかは、法律の話である前に、職場の設計の話でもあります。AIが回答案を出し、新人が根拠を確かめて直し、結果を見て振り返る。この判断の工程を新人に残す会社は、数年後に判断力のある人材を持てるはずです。

個人にとっても、道はあります。ギズモードによると、ゲイツ氏は若い人に、今のAIにまだできないことへの挑戦、AIを使って人の役に立つ道、社会のルールを変える政策の提案を挙げています。決まった進路ではなく、考えるきっかけとなる例です。

人間専用の領域は、AIに奪われた後に残るすき間ではなく、社会が先に選べるものです。人手不足の日本は、どこを人が担い、どこを機械に任せるかを、早く自分たちで決められる側に回れます。選ぶ側に回れるのが、いまの強みです。

よくある質問（FAQ）

Q1. Human Reservedとは何ですか？

ゲイツ氏が8月に公開した文章で名付けた、一部の仕事を人だけに取り置く考え方です。建物や道路を作れる場所でも自然保護区として残すように、AIが上手にできる仕事でも、社会が人に残すと選べるという提案です。決まった制度ではありません。

Q2. 挙がった4つの仕事は、雇用が保証されるということですか？

保証ではありません。保育、調理、芸術、スポーツは、残すことを選ぶ分野の例です。ゲイツ氏はほかにもさまざまな分野がありうると述べており、誰が何を残すのかという問いには、自分は答えを持っていないとも書いています。

Q3. 「4割」と「約20年」は、何を指す数字ですか？

4割は、ゲイツ氏がClaudeと「労働市場の4割を人間専用の仕事にできないか」を話し合った際の仮の数字で、予測でも目標でもありません。約20年は、勝者と敗者が生まれ大きな混乱が起きうる移行期への見通しで、期限ではありません。

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