AI失業は新卒から始まる？安野貴博さんと今井翔太さんの対談を読み解く

出典: TBS CROSS DIG with Bloomberg「【Claude Mythos級オープンモデル拡散で始まる悪夢】チームみらい・安野貴博「従来型サイバー防衛ではもう無理」／「1～2年で発生」今井翔太が懸念する「GPT暴走」以上の事件【AI QUEST】」

対談の入口は、収録の日のサイバー攻撃。AIの力は、誰でも手に入る形で広がり始めています。攻める側の道具が増える時、守る側は何を先に固めればいいのでしょう？

動画では、この攻撃にAIが関わっていないとは言えない、と話します。どのモデルかまでは、まだつかめていない、とも話します。

安野さんは、4月に Claude Mythos Preview が発表された時から、こう見ていました（4:09）。重みを公開したオープンウェイトのモデルと、非公開のモデルの差は、半年くらい。

同じ程度に脆弱性を大量に見つけられるオープンウェイトのモデルも、早ければ3か月、遅くても1年以内に広がる、という見立てです。だから今のうちに守りを固めないといけない、と4月ごろから言っていました。では、実際は？

安野貴博さん（動画の中で・4:37〜）

ま、本当にですね、ま、5ヶ月くらいでやってきたなと。

動画では、オープンモデル GLM5.3 のサイバー攻撃の力がほぼ Mythos Preview 級と出た、という話が出ます。根拠は、最近の Anthropic のレポート。

一方で、9月から10月の初めに公表された攻撃の多くは、数か月前に起きたことが社内で話し合われて出てきたもの、とも見ています。今はまだ Mythos 級より前のAIで、これだけのことが起きている、という見方です。

見通しは、年末から来年の初め。動画では、実際の攻撃に使われ、状況が悪くなってもおかしくない、という話も出ます。国会でも取り上げる、というのが安野さんの話。

動画では、9月の後半から始まったサイバー攻撃の話も出ます。多くの人が、自分のこととして感じ始めた時期だと話します。

対談の後半で、守る側の話に戻ります（44:27）。攻める力の高いモデルが出てくる世界で、守る側はどうするのか。

安野貴博さん（動画の中で・44:27〜）

…結構もうコンティニュアスにですね、あの、ずっと自分たちで、え、自分たちのシステムの穴を探し続けると、ま、言ってみれば自分たち自分たちのシステム攻撃し続けるようなことしないと多分防げなく安全性を担保できなくなっていくと思うんで…

答えは、自分たちのシステムを自分たちで攻め続けるくらいでないと、安全を保てなくなっていく、というもの。

攻める側の道具が広がるのは、早いか遅いかの差。守る側は、自分の穴を自分で探し続けます。

5か月という数字は、備えを後回しにしない理由になります。

対談の中盤で、話はAIを作る側の人に移ります。一線にいる研究者が語る、自分の残り時間。AIに追い抜かれる日が来たら、人は何をやるのでしょう？

安野さんは、シリコンバレーで会った、某フロンティアラボの研究者の話をします（23:09）。業績があり、スターのような人だったと言います。

安野貴博さん（動画の中で・23:09〜）

実際にあの、某ロンティアラボのもうあの、めちゃめちゃ業績あって、もう、ま、本当にスタープレイヤーだなと思う方が、あ、ま、あと1俺1年だわって言っててですね。

研究者としての自分の時間は「あと1年」。それが終わったら世界を旅行しに行く、とも話していました。

安野貴博さん（動画の中で・23:38〜）

ちなみにそれ結構悲しそうに言ってました。

旅行の話なのに、悲しそうに言っていた、と付け加えます。

AIがAIを賢くしていく研究が進むと、人は研究の輪の外へ出ていく、という話。理屈では知っていた、と振り返ります（23:00）。それを一線の研究者の口から聞いて、そういう現実なのだと思った、と続けます。

今井さんも、研究の自動化を自分で進めている一人。研究者ほど、理屈で考えれば自分たちの仕事はなくなるだろう、と受け止めている空気がある、と言います。

続けて、AIの業界の研究者は、すでに十分に稼いでいる人が多いかもしれず、ほかの業界とは違うかもしれない、という前置きが入ります（24:06）。

そのうえで話題に上るのが、数学の世界（24:25）。AIを使うことに前向きだった有名な数学者が、大きな問題がAIで解かれた後、AIに否定的な言い方をするようになった、と言います。

追い越されるまでは楽観的でいられても、追い越された瞬間の衝撃は大きいのでは、という見方です。

安野さんが続けるのは、フランスで、数学の大きな賞を取った数学者に会った時の話（25:37）。その人は、数学の世界は終わりの時に来ている、という言い方をしていました。

安野さんの話では、一線の問題を、AIが大きな計算の力で解くようになりました。大学の中では持てない力。一線にいるには、大きなAIの会社の中に入るしかない、という見方です。

数学の世界では、博士課程の学生を長い時間をかけて育てるのが、大事な役目でした。その学生に渡す問題を、AIが短い時間で解いてしまう状況。学生を取るのをやめる数学者も出ている、と続けます。

AIを作る研究者と、数学で学生を育てる人。両方の口から、自分の仕事の終わりが語られ始めています。

研究者が自分の残り時間を語る場面。私が出した答えは、追い抜かれる日を数えることではなく、追い抜かれた後に何をやるかの方にあります。

8月上旬の朝LIVEで、私は、AIの方が優秀だと認めて、AIに行ってもらい、その分、人間にしかできないことをやろう、と話しました。

それが、その日の私の結論でした。

私がよく使うたとえが、「AIは横に広げ、人間は縦に掘る」。人間が掘るのは、感情や体験、物語の深さです。AIが担うのは、情報や構造の広がり。

縦に掘るのは、自分が何を感じ、何を味わったかを深めていくこと。そこは、AIに渡さずに人の側に残す仕事です。

大事なのは、いつ追い抜かれるかより、追い抜かれたあとに何を掘るかではありませんか？

その朝LIVEの話は、安野貴博さんの動画を叩き台にした8月10日の朝LIVEの記事にまとめています。

私は、AIの方が優秀と認めたうえで、人間にしかできないことをやる側に回ります。

一番先を行くAIを自前で作れない国は、何を自分の手に持ち、何を外から借りるのか？ 対談は、日本の戦い方の話から入ります。自前のAIを持たない国の、戦い方の話。

安野さんは、AIの時代に日本がとる戦い方を、「三正面作戦」と呼びます（32:02）。

安野貴博さん（動画の中で・32:02〜）

僕はですね、3面作戦だなと思う。

安野さんが最初に挙げるのは、半導体で交渉の力を持つこと。

次に、一番先を行くAIに、一定の時間差で付いていき続けること。最後が、中くらいの国どうしで組むことだと、安野さんは話します。

安野さんが、フランスの政策立案者に聞いた例として挙げるのは、研究所の CERN。国どうしが共同で投資して、成果を分け合う形。

中くらいの国が組んで、成果を分け合う形には、私の大事な言葉「競争より共創」が重なります。私が重ねて見るのは、凸凹のある国どうしが、足りない所を互いに埋めて、パズルのように組み合わさる形です。

話はフランスへ（36:12）。フランスは、一番先を行く自前のAIモデルを持たない中で、ソブリンティ（主権）を重んじる国だと、安野さんは言います。

安野貴博さん（動画の中で・36:12〜）

…その中でじゃあフランスが出した答え何なのかと言うとやっぱオープンウェイトモデルをめっちゃ使うことだったんですよね。

使うのは、アメリカの非公開のモデルではなく、重みが公開されたオープンウェイトのモデル。フランスの政府はそれを自分の国のサーバーで動かし、いちばん使われているのは DeepSeek だと、安野さんは話します。

9月下旬のこと。手元の Mac で動くオープンモデルと、クラウドのモデルに、同じ読者の声50件を仕分けさせました。入力は、私が主催したセミナーのアンケートの自由記入や、メルマガへの返信など、実物の50件。試験はAIに頼んで回してもらいました。

悩みの分類が合ったのは、手元が50件中28件、クラウドが50件中44件。1件にかかる時間は、手元が0.12秒、クラウドが0.59秒でした。

手元のモデルは重みが公開されていて、文章を外に出さずに回せます。精度はクラウド、速さと外に出さない安心は手元。

私の結論は「使い分けで今後どっちの進化も楽しみ」です。その試験は、手元のオープンモデルとクラウドを読者の声50件で比べた記事に書きました。

安野さんの話は、再び日本へ（37:51）。中国製のオープンウェイトには、抵抗もあります。それでも、要約や翻訳のように、どのモデルでも十分にできる用途は、オープンウェイトに置き換えていいと話します。

決め手は、トークンの投資対効果。全部の仕事に一番先のモデルを使う必要はない、と安野さんは言います。

安野貴博さん（動画の中で・38:31〜）

…全てのタスクアストラである必要ないし、よりですね、多分このトークンに対するROIですよね。

今井さんは、要約のように、どのモデルでもこなせるようになった分野はオープンモデルでいい、ただしセキュリティは別だ、と政策の担当者が分かっているのは見事だ、とまとめます（38:57）。続けて安野さんは、フランスでは最初、アメリカのモデルを使わない方針でばっさり決めたが、最近はセキュリティの分野があるので、その方針を見直すかもしれない、という話だった、と話します。

トークンの投資対効果。私の手元にも、この物差しで考え直した場面があります。

9月18日、AIが出した判断に、私は「トークン=コストだろ」と返しました。AIの物差しは、トークンの数で測る形に直りました。

全部を一番先のモデルに任せる必要は、本当にあるでしょうか？ 私は、AIのモデルに縛られないことを大事にします。本質はモデルではなく、自分の中身の方。

私は、モデルを1つに決めず、用途ごとに使い分けます。測るのはトークン。

AI失業は、どこから始まるのか？ 業種で考える人もいれば、年齢で考える人もいます。この問いへの、安野さんのはっきりした答え。

安野さんは、海外の例を見ても、日本のAI失業はまず新卒から始まると見ています（55:07）。若い層の中でも、入り口に立つ人たちです。

安野貴博さん（動画の中で・55:07〜）

はい。私はですね、これ海外の事例見ててもそうなんですけどジュニアですね。ジュニアというか新卒だと思います。日本においては新卒の雇用がギュッと絞られることによってあの始まるのがま、まずそこから始まると思います。

始まりは、新卒の採用がぎゅっと絞られる所。海外では、若手の仕事が減ったという研究も出ている、と触れます。

失業は少しずつ来るのではなく、突然来る、とさらに続けます（60:07）。ある日、仕事の求めが消える、という見方です。

安野貴博さん（動画の中で・60:07〜）

なんか私はいきなり発生すると思うんですよね。あのすごい先形に起きるというよりかはいきなりニーズがなくなるみたいなことがあると思ってて…

安野さんが備えとして挙げるのは、兆しを早くつかめる統計づくり。起きた後には、成果で測って学び直しを支える仕組み。

それでも間に合わない人のための、暮らしの支え。安野さんは、備えの最後にこれを置きます（61:36）。AIによる失業の速さによっては、ベーシックインカムのような仕組みも、先回りして話し合い始めた方がいい、と言います。その準備に挙がるのが、給付付き税額控除の仕組みづくり（62:16）。決め方を変えていくと、ベーシックインカムに近い形にもなる、と安野さんは話します。

別の見方を出すのが、今井さん。「役に立つ仕事」の方が、先に影響を受けると思う、と言います。無人島でも生きるために要る仕事のことだと、例えて話します。

今井さんは、無人島で役に立たない仕事として、小説や漫画やゲームを作る仕事を挙げます（63:26）。将棋や陸上のように競う物も同じ。人がやることに、意味が残る側です。役に立つ仕事ほど、人がやったかAIがやったかを人は気にしない、と今井さんは話します。

今井さんの話は、新人の育て方へ（65:29）。会社の中で人がどう育つか、という話です。

今井翔太さん（動画の中で・65:29〜）

今までは新人の育成と戦力として扱うことが合体してたので、ま、会社の役に立ちながら育成てできたんですけども、これからAIの使った方がよ、戦力としてはAI使った方がいいので、育成とは戦力が分離しちゃう。

これまでは、会社の役に立ちながら育つ形。これからは戦力としてはAIの方がよくなり、育成と戦力が分かれる、と今井さんは言います。だから要るのは、会社の外にある、大学院のように育つ場。会社どうしが競い合う圧力から離れた所を作らないと、人は育たないと思う、とも話します。

動画では、日本の先行きの姿も語られます。人手が足りない所と、仕事がなくなる所が、まだらに並ぶ姿です。

仕事が減る話を、私は仕事を手放す側から見ます。

8月上旬の朝LIVEで、話がAIに仕事を奪われる話になった時。私は、自分は仕事を手放したい側なので、一緒に仕事を奪われてほしい、と話しました。

ブログもメルマガも動画もAIに委ねて、LIVEに一点集中し、空いた時間と稼いだお金を、人間の側に再投資して、より豊かな体験と学びに使う、とも話しました。

つい最近の朝、自分を振り返る問いに書いた、私の答え。「子供のようにワクワク夢中に遊ぶ時間のためにAIを使って仕事を手放したいもっと遊びたい」

私の哲学は、AIに委ねて、人は積み減らして生き直す、です。何にワクワクし、何を味わうかは、自分の体と魂の側に残します。手放して空いた時間に、何を持つのか？

AIに渡す仕事と人が持つ仕事の線引きは、川邊健太郎さんたちの話を整理した記事でも扱っています。

私は、仕事を手放して空いた時間を、人間の側の体験に使います。

安野貴博さんと今井翔太さんが、オープンモデルの拡散から、新卒から始まるAI失業までを話した対談を、4つの問いで整理しました。

攻める道具が広がる前提に立てば、守る側の仕事は自分の穴を探し続けること。私は、AIの方が優秀だと認めたうえで、人間にしかできないことをやる側に回ります。

国が何を借りて何を持つかの話は、私の仕事の道具選びにも重なります。モデルは1つに決めず、用途ごとに使い分け。物差しはトークンの数です。

AI失業は新卒から、しかも突然。安野さんはそう見ています。私は、仕事を手放して空いた時間を、人間の側の体験に使います。

AIが人類を滅ぼす話も、起こり方で分けると別々の話。反乱の話と大国の衝突の話、そして足元で手を打つ悪用の話です。

AIの方が先に進んでいく時代に、作る手をどこまで渡すのか。自分の仕事のどこをAIに渡し、何を人の側に残しますか？