ローマ帝国が繁栄していた時代、すべての道はローマへ通じていました。数万キロメートルに及ぶ道路網が帝国のあらゆる属州を一つに結びつけていました。この道の上を兵士たちが行軍し、商人たちが物資を運び、学者たちが知識を伝播させました。物理的な距離が縮まると、文明は爆発的に成長しました。

ジェンスン・フアンが構築しているのも、一種の道です。シリコンとコードでできた神経網、データが流れる見えない道路です。この道の上を人工知能という新しい旅人が歩んでいます。そしてこの旅人は、私たちの仲間になろうとしています。

2024年から2026年へと移行する時期、世界中である質問が響き渡りました。果たして人工知能が私たちの仕事を奪ってしまうのか。画家たちはブラシを置くべきか悩みました。作家たちはペンを折るべきか思い悩みました。プログラマーたちさえ、自分たちが作った機械に取って代わられるかもしれないという恐怖に震えました。

しかし、ジェンスン・フアンの考えは異なっていました。

AIは仕事を奪わない

ジェンスン・フアンは、多くの講演とインタビューで同じ言葉を繰り返しました。「人工知能があなたの仕事を奪うのではありません。人工知能をうまく活用する別の誰かがあなたの仕事を手に入れるだけです。」

この言葉を最初に聞くと、残酷に感じるかもしれません。しかし少し考えてみれば、これは歴史の普遍的な真理を想起させる助言であることがわかります。道具を手にした者が素手の者より有利だったのは、人類の歴史を通じてずっとそうでした。石斧を持つ狩人は素手の狩人より多くの獲物を捕えました。鉄製の鋤を引く農民は木製の鋤を引く農民より多くの穀物を収穫しました。

ジェンスン・フアンは、人間の「職業」と「タスク」を明確に区別します。職業は人間が遂行する役割の集合体です。タスクとは、その職業を遂行するために処理すべき個別の作業です。人工知能が代替するのは職業全体ではなく、職業に含まれる退屈で反復的なタスクです。

彼は興味深い事例を挙げました。約10年前、人工知能分野の碩学であるジェフリー・ヒントン教授がこのような予測を出しました。「5年以内に、人工知能は放射線科医より医療画像をより良く判読するようになるだろう。もはや放射線科医を育成する必要がない。」

技術的に見れば、ヒントン教授の言葉は正しかったのです。今日、人工知能はX線とMRIを人間より速く、正確に判読します。ところが奇妙なことが起きました。放射線科医は消えるどころか、むしろますます増えたのです。

なぜそんなことが起きたのでしょう。

放射線科医の「タスク」の一つは画像を判読することでした。しかし彼らの「職業」が存在する理由、つまり目的は疾病を診断し患者を治療することでした。人工知能が画像判読という大変な反復業務を代わってくれると、医師たちはより多くの患者のデータをより深く分析できるようになりました。診断の正確度が上がりました。病院はより多くの患者に対応できるようになりました。医療サービスの質が向上しました。その結果、より多くの医師が必要になったのです。

ジェンスン・フアンはこれをExcelの事例に例えます。Excelというプログラムが登場したとき、会計士は消えたでしょうか。いいえ、そうではありませんでした。計算機を叩いて数字を合わせていた時間が減っただけです。その時間に会計士たちは財務戦略を立て、経営陣に助言をするより価値のある仕事ができるようになったのです。

ジェンスン・フアンはNVIDIAの事例についても語ります。NVIDIAのすべてのソフトウェアエンジニアとチップ設計者は、人工知能ツールの助けを受けています。会社内にはCursorという人工知能コーディングアシスタントがあります。このアシスタントはコードを提案し、バグを見つけ、ドキュメントを要約します。

ところがNVIDIAは従業員をレイオフしたでしょうか。いいえ。むしろより多くの従業員を雇用しました。生産性が高まると、過去には時間不足で試みることができなかった新しいプロジェクトが可能になったからです。人間のアイデアは無限です。ツールが良くなれば、より多くのアイデアを実現できるようになります。

ジェンスン・フアンはこのように言います。「もしあるツールがあなたの業務時間を1週間から一瞬に短縮するとしたら、あなたはより少なく仕事をするようになるでしょうか、それともより多く仕事をするようになるでしょうか。」彼の答えは明確です。「あなたはさらに忙しくなるでしょう。」

これは逆説のように聞こえるかもしれません。ツールが良くなれば楽になるように思うのに、なぜさらに忙しくなるのでしょう。その理由は、人間には終わりのない欲望と好奇心があるからです。ある問題が解決されれば、次の問題に挑戦します。山一つを越えれば、より高い山を探して出かけます。

ジェンスン・フアンはもう一つ重要な点を指摘します。全世界は深刻な労働力不足に直面しています。製造、運送、物流、医療など、ほぼあらゆる分野で働く人が不足しています。人口高齢化と出生率低下のためです。2030年までに全世界的に約5000万人の労働力が不足するという見通しもあります。

人工知能とロボットがこの空白を埋めます。人間が敬遠するか物理的に不可能な仕事を代替します。危険な工場、深い鉱山、広大な物流倉庫。機械がこのような場所で働けば、人間はより安全で創造的な仕事に集中できます。

2026年1月、CESという技術見本市でジェンスン・フアンは興味深い表現を使いました。彼はロボットを「AI移民」と呼びました。移民たちが新しい土地にやってきてその土地の経済を成長させるように、ロボットと人工知能が私たちの経済に参加して共に成長しようという意味でした。

彼はこのように言いました。「ロボットが登場すれば、雇用も生まれます。私たちは人口減少のため、望むだけの経済成長を実現できない状況です。AI移民たちが生産現場で私たちを助けなければなりません。経済が成長すれば、自然に更多くの人を雇用することになります。」

結局のところ、人工知能は人間の敵ではありません。人間の能力を増幅するテコです。トラクターが農民を代替せず農民の力を高めたように、人工知能は知識労働者の力を高めます。

デジタル同僚とともに働く未来

ジェンスン・フアンが描く未来のオフィス風景は今と全く異なっています。そこには「生物学的従業員」と「デジタル従業員」が共に働きます。生物学的従業員は人間です。デジタル従業員は人工知能です。

ここで言うデジタル従業員は、単に質問に答える水準を超えています。自ら推論し、計画を立て、ツールを使って問題を解決します。ジェンスン・フアンはこれを「エージェント型人工知能」と呼びます。

エージェントという言葉はもともと「代理人」という意味です。私たちの代わりに仕事を処理する存在です。保険会社にはエージェントがいますし、不動産会社にもエージェントがいます。人工知能エージェントも同様です。私たちの代わりに複雑な仕事を処理してくれます。

例えば、このような状況を想像してみましょう。あなたが「来週のパリ旅行計画を立ててくれ」と言います。単純なチャットボットなら観光地リストを列挙する程度で終わるでしょう。しかし、エージェント型人工知能は異なります。それ自

身がインターネットを検索して航空券を比較します。ホテルの価格を調べます。旅程を立ててカレンダーに登録します。予約まで進めます。人間のようにさまざまなツールを巧みに操ります。

ジェンスン・フアンは、未来の企業には数十億人のデジタル従業員が働くようになると予測します。マーケティング部門には市場調査を専門とする人工知能エージェントがいます。コピーライティングを支援するエージェントもいます。顧客データを分析するエージェントもいます。人間の従業員はこれらのエージェントと協働します。チームリーダーのように業務を割り振り、結果を集約します。

彼はこの変化を説明する際、興味深い比喩を用いました。「未来のIT部門は、デジタル従業員たちの人事部門になるでしょう。」

人事部門がしていることを考えてみましょう。新しい従業員を採用します。その従業員に会社の文化と哲学を教えます。業務能力を評価します。問題があれば管理し、教育します。ジェンスン・フアンによれば、未来のIT部門も全く同じ仕事をします。どの人工知能モデルを導入するか決定します。これが採用です。その人工知能に会社の知識とデータを学習させます。これが教育です。人工知能が正しく動作しているか監視し、評価します。これがパフォーマンス管理です。

彼はNVIDIAのCIO、すなわち情報技術最高責任者にこのように言ったと述べています。「あなたは将来、デジタル従業員たちの人事部門長になるでしょう。デジタル従業員たちが私たちの生物学的従業員たちと共に働くでしょう。それが私たちの会社の未来の姿です。」

この変化は企業の組織構造を根本的に変えるでしょう。過去には、ソフトウェアを「ツール」として使いました。Excelを開き、Wordを開き、Photoshopを開きました。人間がツールを使って仕事をしていました。しかし、エージェント型人工知能はツールではありません。自ら仕事を遂行する労働力です。人工知能がツールを使う主体となります。

ジェンスン・フアンはNVIDIAのチップ設計プロセスを例に挙げます。NVIDIAの最新チップには数十億個のトランジスタが含まれています。トランジスタは電流を流したり遮断したりする非常に小さなスイッチです。数十億個のスイッチが集まって複雑な都市を形成します。人間の力だけでは、この巨大な迷路を設計し検証することはほぼ不可能です。

NVIDIAは人工知能を通じてチップを設計します。人工知能が設計を支援し、そのチップでより強力な人工知能を作ります。これは循環する構造です。ジェンスン・フアンはこれを「AI工場」と呼びます。過去の工場が物を生産していたなら、未来の工場は知能を生産します。

このプロセスで人間は疎外されません。むしろ、より高い次元の問題解決に集中するようになります。気候変動をどのように止めるのか。新しい治療法をどのように開発するのか。宇宙をどのように探査するのか。このような難題を解決するには、人間の知能だけでは不十分です。人工知能というデジタル同僚が24時間休むことなくデータを分析し、シミュレーションを実行します。人間はその結果に基づいて判断を下します。

ジェンスン・フアンが描く世界では、人間の役割は「指揮者」です。オーケストラの指揮者が各楽器奏者に指示を与えるように、人間は人工知能エージェントたちに方向性を示します。何をするのか、なぜしなければならないのかを定義することは人間の役割です。人工知能は、どうやってするのかについての答えを提供します。

また、人間は「キュレーター」になります。キュレーターは美術館で作品を選別し展示を企画する人です。人工知能が生み出す多くの成果物の中から、何が本当に価値があるのか、何が倫理的に正しいのか、何が人間の感情に触れるのかを判断することは人間の目利きです。

ジェンスン・フアンはこの目利きを「テイスト」つまり「趣味」と表現します。人工知能は素晴らしい詩を書くことができます。しかし、その詩がなぜ美しいのかを感じるのは人間です。人工知能は完璧な治療計画を提示することができます。しかし、患者の手を握り、慰めるのは医師です。

技術が発展するほど、逆説的に人間らしいものの価値は上昇します。共感能力、創造性、倫理的判断力。これらのものは機械が容易には備えることができません。私たちは機械と競争しているのではありません。機械と一緒に踊りながら、より人間らしい人生を営む方法を学ぶ必要があります。

ジェンスン・フアンはこのように言います。「プログラミング言語の時代は終わりつつあります。今や、プログラミング言語は人間の言葉です。」過去にはC++やPythonのような複雑な機械語を学ぶことでしか、コンピュータに命令を出せませんでした。少数の専門家だけが技術の恩恵を受けていました。しかし今は、誰もが言葉で命令を出すことができます。英語で、韓国語で、日本語で。「このデータを分析して」「この機能を実装するコードを書いて」「こんな絵を描いて」。万が一、人工知能の使い方がわからなければ、人工知能に聞けばいいのです。

あなたをどのように使えばいい?

これは誰もがプログラマーになれる時代が開かれたことを意味します。農民は農業データを分析できます。生物学者は遺伝子配列を研究できます。アーティストは新しいクリエイティブツールを使うことができます。技術的障壁のためにアイデアを実現できなかった多くの人々が、デジタル同僚の支援を受けて創意工夫を発揮するようになります。

ジェンスン・フアンはこれを「技術の民主化」と呼びます。民主化とは権力が少数から多数に広がることです。技術の民主化とは、技術の力が少数の専門家から全ての人に広がることです。

「走れ、歩くな」

2023年5月、台湾国立大学の卒業式会場です。数千人の卒業生が運動場に集まっています。演壇には黒いレザージャケットを着た一人の男性が立っています。ジェンセン・ファンです。彼はこの大学から名誉学位を受け取った直後、卒業式の祝辞を担当しました。

彼が残した言葉は、世界中の若者たちの心を打ちました。

「走れ、歩くな。獲物を捕まえるために走るか、獲物にならないために走らなければなりません。どちらなのか区別しがたいときもあります。いずれにせよ、走らなければなりません。」

Run, don't walk. Either you are running for food, or you are running from being food. この文は、ジェンセン・ファンの人生哲学です。同時に、急速に変わる人工知能時代を生きる私たちに投げかけられた問いです。

自然界では、歩くということは危険を意味します。捕食者に捕まるか、獲物を逃して飢えて死ぬか。技術の世界も同じです。変化の速度が指数関数的である時代に、「歩く」という行為は現状維持ではありません。衰退です。

ジェンセン・ファンはNVIDIAを創業して30年以上、数え切れないほど多くの危機を経験しました。会社が破産直前まで行った瞬間は一度や二度ではありません。最初のチップが失敗したとき、彼はセガという会社に行き、誠実に自分の過ちを認めました。モバイル市場から撤退しなければならなかったとき、彼は誰も関心を持たなかった人工知能分野へ大胆に方向転換しました。

そのたびに、彼は歩くのではなく走ることを選択しました。安住する瞬間に衰退するという事実を身に沁みて感じていたからです。

技術の発展速度は指数関数のグラフを描きながら急上昇しています。昨日の革新が今日の常識となり、明日の陳腐化になります。ジェンセン・ファンによれば、人工知能コンピューティングの性能は過去10年間に10万倍向上しました。ムーアの法則は2年ごとに性能が2倍になると言いましたが、人工知能はそれをはるかに上回ります。

ジェンセン・ファンが言う「走ること」は、盲目的な速度競争だけを意味しません。変化を感知し、失敗を恐れず、新しい機会に向けて大胆に方向転換する機敏さを意味します。NVIDIAがグラフィックスカード会社から人工知能コンピューティング会社に変身できたのも、彼がPC市場での成功に安住せず、誰も注目していなかった分野へ全力で突き進んだからです。

彼は若い世代に忠告します。苦痛と困難を避けるなと言います。筋肉が裂ける痛みの後により強くなるように、知性も失敗と試練を通じて成長します。ジェンセン・ファンは自分に成功の秘訣を尋ねる人々に淡々と答えます。「私は莫大な苦痛と屈辱を経験しました。それが私を作ったのです。」

現在の人工知能革命は、産業革命やインターネットの出現よりも、より速く、より大きく押し寄せてきます。この巨大な波の前で躊躇したり、後ずさりしたりすることは危険です。波に乗らなければなりません。新しい技術を学び、それを自分の武器にすることに躊躇があってはなりません。

ジェンセン・ファンは、自分も毎日人工知能を使用していると言います。ChatGPTを使っています。Perplexityを使っています。

Geminiを使っています。彼はこれらを個人の家庭教師のように活用しています。わからない分野があれば、人工知能に質問します。「12歳の子どもに説明するように教えてください。」世界トップの人工知能企業のCEOも毎日学んでいます。私たちが何もしていられるでしょうか。

彼は言います。「今すぐに人工知能を使用してください。」学生であれ、会社員であれ、退職者であれ、かまいません。未来を待つ必要はありません。未来はすでに来ています。2016年にジェンセン・ファンがOpenAIに最初のスーパーコンピュータを直接配送したとき、彼らは未来を夢見ていました。そして今、その未来が現実になりました。歩く者は風景を楽しむことができます。しかし、走る者だけが新しい地平線を最初に見ることができます。

ジェンセン・ファンは世界トップのCEOという賞賛を受けながらも、それでも「私たちは破産する30日前だ」という心持ちで毎日の朝を迎えます。これは不安ではありません。健全な緊張感です。彼は成功に溺れることに警戒しています。ローマ帝国が衰退の道を歩んだのは外部の敵のためではありませんでした。内部の怠惰と傲慢のためでした。ジェンセン・ファンはNVIDIAが大企業になったにもかかわらず、スタートアップの野性を失わないよう絶えず組織を鞭打ちます。

彼が夢見る世界は、機械が人間を支配するディストピアではありません。疾病を征服し、気候危機を解決し、誰もが自分のアイデアを現実にできる創造の時代です。そのために彼は今日も革製の

ジャケットを着て舞台に立ちます。そして私たちに言います。技術は単なるツールであり、そのツールを手に取ってどこへ走るかを決定することは、結局人間の意志だと言います。

未来は予測するものではなく、作り上げるものです。そしてその未来を作り上げるために、私たちは今この瞬間も歩みを止めずに走らなければなりません。

ジェンセン・ファンがそうであったように、私たちも各自のトラック上で息が喉元までこみ上げるまで走るべき時です。それが機械と共存し、人間の尊厳を守る道だからです。