働き方改革

シンギュラリティの到来はいつ？企業に与える影響と備えるべき対策とは？

最終更新日:2023.01.12

わずか数十年前までAI（人工知能）はSFの世界での話でした。しかし、AIは今やビジネスをはじめ生活のあらゆるシーンで取り入れられ、その技術的進歩には目覚ましいものがあります。専門家はいずれAIが人間の能力や知性を超える「シンギュラリティ（特異点）」が到来するといいますが、それはいつのことでしょうか？また、それが現実味を帯びてきている今の時代、企業が受ける影響と最小限に食い止めるために未来を見据えてどのような備えができるのでしょうか？今回は、シンギュラリティがいつ来るのかという時期について焦点を当て、シンギュラリティという概念の誕生から歴史を紐解いていきます。

シンギュラリティとは？

シンギュラリティの定義

「シンギュラリティ（Singularity）」という言葉は英語で「特異点」を意味し、AI（人工知能）が人類の知能を超える技術的転換点（技術的特異点）のことです。シンギュラリティの到来により、社会的なシステムや人類の価値が大きく変化するといわれています。

シンギュラリティはいつ来るのか？

人工知能研究の第一人者であるレイ・カーツワイル博士は、1990年頃からコンピューターの技術的進歩や発展について未来予測を始め、2005年に発表した著書「The Singularity Is Near」では、シンギュラリティは2045年に到来すると主張しました。そして、シンギュラリティにともなうさまざまな影響や問題は、「2045年問題」と呼ばれるようになりました。
この根拠として誕生したのが「収穫加速の法則」です。これは「技術進歩は指数関数的に向上する」というもので、値が大きくなるにつれて程度や量が飛躍的に増していくことを意味します。ビジネスでは、一つ発明すると他の発明とも結び付き、次の新たな発明までの期間が短くなり、その結果イノベーションをともなった進化が加速するといわれています。 

これを裏付けたのは、米インテルの共同創業者であるゴードン・ムーア氏が1965年に発表した「ムーアの法則」です。同氏は半導体技術の進化についての経験則にもとづいて、「半導体回路の集積密度は1年半～2年で2倍となる」と述べ、実際に2000年頃までは半導体メモリの大容量化やマイクロプロセッサの性能向上も加速しましたが、2010年ごろからはそのペースは鈍化していきました。その後、ムーアの法則は半導体だけでなく一般的なテクノロジーに応用しようという動きが生まれ、それを提唱した一人がレイ・カーツワイル博士でした。

特に、深層学習を意味するディープラーニングは2010年頃から始まったAIビジネスへの応用で、機械が人間の手を借りることなく自動的に学習する手法の一つであり、人間の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣したニューラルネットワークがベースになっています。このネットワークに大量の画像やテキスト、音声データを入力することでコンピューターはデータに含まれる特徴を多層構造で学習し、その精度は人間を超える領域に到達するともいわれています。実際に、2012年6月の時点でGoogle社がすでにこのニューラルネットワークを構築し、コンピューターに猫の映像を1週間見せ続けたところ、コンピューターは自らディープラーニングを実施して猫の画像を認識できるようになりました。現在、この技術は私たちの身近なところでは、航空機のオートパイロット機能をはじめ自動車や船舶にも導入が進む自動運転システムやスマートスピーカーに代表されるようなホームアシスタントデバイスなどにも応用されています。

ところが、2017年になってレイ・カーツワイル博士はシンギュラリティが到来する時期を2029年と主張を変えました。これは、2005年に発表した著書で記述した内容がその後さらに加速したためです。例えば、クラウドやIoTなどの登場でイノベーションを生み出すまでの間隔が短縮され、AIによるディープラーニング技術の向上でビッグデータの蓄積や活用が可能になったことなどテクノロジーの加速度的進歩が理由とされ、少なくとも人間と同等の知能を持つAIが誕生するといわれています。そして、これは「2029年問題」と呼ばれるようになりました。

シンギュラリティが注目されている理由

ディープラーニングの技術や使用方法を見ればわかるように、AIの加速度的進歩はこれまで人間にしかできなかったようなことを可能にしてきました。間近に迫る2029年や2045年へ向けてさらにその技術が進歩すれば、私たちの生活環境や労働環境は大きく変化することが容易に想像できます。

例えば、スーパーコンピューター開発者であり次世代の汎用人工知能研究者である齊藤元章氏は、2030年頃にシンギュラリティに先立つ「プレシンギュラリティ」が到来し、現在の社会のシステムが大きく変化するとしています。同氏によれば、このような変革はスーパーコンピューターの処理能力の飛躍的向上により引き起こされることで、具体的な変化としてはエネルギーや食糧など生活資源に関する課題が解決し、貨幣や労働が必要なくなったりするといいます。

しかし、過去においてもそうだったように科学技術は諸刃の剣であり、制御されないAIの進歩は人類に悲劇をもたらすと警告する人々もいます。例えば、イギリスの理論物理学者であるスティーブン・ホーキング氏は「完全な人工知能（AI）の開発は、人類の終焉をもたらす可能性がある」と発言し、アメリカの実業家でありテスラ社やTwitter社のCEOであるイーロン・マスク氏も「AIによって、人類は悪魔を呼び出そうとしている。人類は悪魔を操ることができると確信しているようだが、実際にはそれは不可能だ」と指摘しています。

シンギュラリティがもたらす良い影響

シンギュラリティが人類にもたらす変化は、日常生活のあらゆる分野に影響を及ぼすといわれています。ここでは、メリットとなる代表的な点を紹介します。

雇用

シンギュラリティの到来により、人間の知能を超えたAIが短時間で大量に業務を処理することになります。そうすることで生産性が向上され、人間が携わる業務の効率化が期待できます。特別な知識やスキルが求められない職業やデータの分析や秩序・体系的操作が求められる職業についてはAIで代替できる可能性が高く、一方で抽象的な概念を整理・創出するための知識が要求される職業や他者と協調するサービス志向性が求められる職業については代替が難しいとされており、今後、人間はコミュニケーションを必須とする業務や新たな価値を生み出す業務に特化して携わることになるでしょう。

DX

AIの進歩とDX（デジタルトランスフォーメーション）は密接につながっています。経済産業省によると、DXとは「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」です。

この定義にある「デジタル技術」の中で中心的な役割を担うのがAIであり、AIを活用することで画像や音声、そして人間が使う言葉を意味する自然言語などの各データを処理して未来の数値も予測できるようになります。企業はAIによって処理し、蓄積した膨大なデータを利活用することで、DXの目的である「競争優位性の確立」を目指すことができるため、DXとAIは切り離せない関係にあるといえます。

ベーシックインカム

ベーシックインカムとは、国民に対して政府が最低限の生活を保障するために必要な額の現金を定期的に支給する政策です。ベーシックインカムの大きな問題点として、現行の生活保護とは異なり全国民に一律に給付するため、財源確保が困難な点が挙げられます。しかし、シンギュラリティの到来へ備えてAIが進歩し、それを活用することで企業の生産性が向上し、かつ、人件費が削減できれば企業の利益が向上しますので、ベーシックインカムのための財源確保が可能になると予想されています。

AI活用の積極的な側面に着目すれば、今後、私たちの仕事の質は向上し「ディーセント・ワーク（Decent Work）」に近づいていくと考えられています。ディーセント・ワークとは、1999年にILO（国際労働機関）のファン・ソマビア元事務局長が提唱した「働きがいのある人間らしい仕事」のことで、SDGsのゴールの1つ「働きがいも経済成長も」ともつながっています。

シンギュラリティの懸念点

前項では、シンギュラリティの存在を楽観的にとらえた場合に起こりうるメリットについて挙げました。ここでは、シンギュラリティの存在を悲観的にとらえた場合の懸念点について、前項のメリットがどのように変化するのか、さまざまな観点から紹介します。

雇用

実際にシンギュラリティが到来するのかは別にして、AIの急速な進歩が雇用を大きく変化させていることは否めません。野村総合研究所が2015年に発表した報告によると、国内601種類の職業について、10～20年後には日本の労働人口の約49％が就いている職業がAIやロボット等で代替される可能性が高いという結論が下されました。東洋大学経済学部助教授の小林和馬氏によれば、銀行をはじめとする窓口業務やコールセンター業務などの労働集約型ビジネスは、ごく少数の例外的な対応を除いてAIに取って替わられると述べています。このような雇用の変化はこれまでの制度や仕組みで教育を受け、仕事をしてきた世代にとっては大きなダメージを受けることが予想されます。

DX

現在でもすでに懸念されている点ですが、デジタル技術が今後もいっそう普及して大量のデータを扱うようになれば、情報漏洩などのセキュリティリスクへの対応が必然的に高くなります。そのために、企業は多大な導入コストを払うことを余儀なくされるでしょう。

ベーシックインカム

ベーシックインカムについては、財源確保以外にも多くの懸念点や批判が挙げられています。例えば、社会保障制度と同様に不正受給の可能性や、受給したお金の用途は個人の判断に任されているため結局のところ経済格差は解決されないといった点です。また、働いても働かなくても最低限の生活費は保証されるため、精神的な生きがいや労働意欲が失われる可能性があると批判されており、以前から議論を繰り返しているものの未だ導入に至っていません。

シンギュラリティの到来へ向けて企業はどのように備えるべきか？

これまでのシンギュラリティ到来へ向けて起こりうるメリットとデメリットを踏まえ、企業はどのように備えるべきなのでしょうか。

AIとの共生を目指す

前述のとおり、多くの業務がAIの発達によって取って替わられることは不可避ですが、人間にしかできない想像力や問題解決能力、人と人をつなげるコミュニケーション能力を発揮する仕事は引き続き人間によっておこなわれることになると考えられます。
野村総合研究所主任コンサルタントである岸浩稔氏によると、今後はさまざまな能力を平均的に備えている万能型人材よりネゴシエーターやアイデアマンなどAIが不得意な分野のいずれかに特化したエキスパートタイプが求められる時代が到来すると述べています。それによって、人間とAIのそれぞれが強みを生かして共生するときに企業は価値を最大化できるのです。

人材育成の枠組みの見直し

みずほ情報総研の「IT人材需給に関する調査」によると、AIなどを使いこなすIT人材の不足は生産性向上率が0.7%でIT需要の伸びが中位という条件であっても2030年には約45万人にまで増加すると予想されています。今後、シンギュラリティの到来へ向けて、IT人材をどのように獲得あるいは育成するかが重要な課題といえるでしょう。企業は、長期的なビジョンをもとにスキル習得を希望する人材へ、リスキリングなど教育の機会を提供するサポート体制を整えることが必要になるでしょう。

働き方や組織制度の見直し

シンギュラリティに到達するということは、テクノロジーの普及がますます進んでいくことが考えられます。新型コロナウイルスの影響もあり、多くの企業で一気に導入されたリモートワークと相まって働き方が大きく変化しているため、企業は働き方や給与体系などの待遇、そして、人事評価制度を根本的に見直す検討が必要です。
一橋大学名誉教授の石倉洋子氏によれば「AIによって代替されるのは職業ではなくタスク」とのことですので、報酬や評価も立場や役職にもとづくのではなく個別のタスクを基準に設定することで評価基準の粒度を整えられることでしょう。

まとめ

シンギュラリティがいつ到来するのかどうかに関しては、2029年や2045年など正確に的中するのかさまざまな意見もあり、さらにシンギュラリティそのものが起こる確率についても支持や批判にわかれていることが現状です。しかし、いずれにしてもAIがビジネスを大きく変えていくことは避けられないため、本記事でシンギュラリティについて十分に理解すると同時に漠然としていた不安を払拭し、近い将来に起こる働き方の変化へ向けて今からでも計画を立てておきましょう。

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