「国民の9割が貧しくなる時代」？マナブさんのメルマガを読んで、ノマドとして考えたAI時代の働き方
最近、発信者のマナブさんのメルマガを読んでいて、いくつか気になるポイントがありました。
メルマガの中で出てきたのがこの言葉です。
「これからは国民の9割が貧しくなる時代」
かなり強い表現ですよね。
正直、最初に読んだときはいくつか疑問が浮かびました。
例えばこんなことです。
- 本当に「9割」なのか？
- その数字に根拠はあるのか？
- 個人で働く人は本当に一握りになるのか？
- そしてなぜ「筋トレをしよう」という話になるのか？
ただ、読み進めていくうちに感じたのは、このメルマガの本質は
AI時代の働き方の変化
についての話なんだろうということです。
今回はこのメルマガをきっかけに、ノマドとして働く自分の視点から、
- AI時代の個人ビジネス
- なぜ格差が広がると言われるのか
- これからの働き方
について整理してみたいと思います。
マナブさんが言う「9割が厳しくなる時代」
メルマガでは、これからの社会は
・9割 → 生活が厳しくなる可能性
・1割 → 維持または拡大
という構造になる可能性がある、という話でした。
もちろん、この「9割」という数字自体は、正確な統計というより
象徴的な表現
だと思います。
ただ、言いたいことの本質は理解できます。
それは
格差が広がる可能性
です。
実際、ビジネスの世界では昔から
- 上位10%が利益の大半を取る
- 80/20の法則
といった構造がよく語られています。
つまり、これからは
普通レベルでは差別化しにくくなる
可能性がある、という話です。
AIが変えた「個人の生産性」
メルマガの中でも印象的だったのがAIの話です。
マナブさんはAIを使って
健康アプリを約10時間で作った
と書いていました。
普通なら
- 開発期間：2〜3ヶ月
- 外注費：200〜300万円
と言われるレベルです。
AIを使うことで、
個人の生産性が何十倍にもなる
というのは、確かに今起きていることです。
例えば今は
- AIで記事を書く
- AIでデザインを作る
- AIでプログラムを書く
といったことが普通にできるようになっています。
つまり、
一人でもビジネスを作れる時代
になったということです。
ただしAIには落とし穴もある
AIで生産性が上がると、
「誰でも成功しやすくなる」
と思いがちです。
しかし実際には逆の現象も起きる可能性があります。
なぜなら、
誰でも作れるものは価値が下がる
からです。
例えば
- AI記事
- AIデザイン
- AI動画
こうしたものは今後どんどん増えていきます。
すると結果として、
普通のクオリティでは差別化できなくなる
可能性があります。
AI時代に強い個人ビジネス
最近よく言われるのが、AI時代は次の2タイプが強いという話です。
信頼・ブランド型
これは
「この人から買いたい」
というビジネスです。
例えば
- コーチング
- 教育
- コンサル
- コミュニティ
などです。
AIは情報は作れますが、
人の経験や信頼はコピーできません。
プロダクト型
もう一つは
商品や仕組みで売るタイプ
です。
例えば
- アプリ
- AIツール
- SaaS
- デジタル教材
AIによって、
個人でも開発できる時代
になっています。
逆に厳しくなる仕事
一番影響を受けやすいのは
スキル労働型
です。
例えば
- ライター
- 翻訳
- デザイナー
- コーダー
こうした仕事はAIが
速く、安く、大量に
作れるようになっています。
「筋トレをしよう」という話
メルマガの中で少し印象的だったのが、
「これからの時代は筋トレ」
という話でした。
正直、最初は
「その前に働こうでは？」
と思いました。
ただ、言いたいことは理解できます。
これからの時代は
- 競争が激しくなる
- 成果が出にくくなる
- メンタルが崩れやすくなる
可能性があります。
だからこそ
体力とメンタルを作ることが大事
という意味だと思います。
AI時代は「経験」が差別化になる
AI時代になるとよく
「AIに仕事が奪われる」
という話が出ます。
ただ実際に起きているのは、少し違う現象だと思っています。
それは
経験の差がそのまま価値の差になる
ということです。
AIは
- 記事を書く
- コードを書く
- デザインを作る
といったことはできます。
しかしAIは
- 実際に海外で働いた経験
- 起業して試行錯誤した経験
- 人と関わってきた経験
- 失敗して学んだ経験
こうした
リアルな経験
までは持っていません。
つまり
知識はAIが作れるが、経験は作れない
という構造です。
AIに任せるだけの発信は差別化できない
なので発信に関しても、
AIだけに任せて作ったコンテンツは
他とほとんど変わらない
状態になりやすいと思っています。
だからこそ重要なのは、
そこにどれだけ自分の経験を乗せられるか
です。
同じテーマの記事でも
- 実際に体験している人
- 現場を知っている人
が書いた内容は、やはり違ってきます。
つまり、
経験の量そのものが差別化になる
ということです。
教育やコンサルも同じ構造
これは教育やコンサルでも同じだと思っています。
僕は英語コーチングをやっていて思うのですが、
今はAIで
- 学習内容のカスタマイズ
- 英語の添削
- 学習アドバイス
- 定量評価
などもかなりできるようになっています。
コンサルも同じで、
多くのことは
AIに聞けばある程度の答えが出る
時代になっています。
だからこそ重要なのは
「この人から学びたい」
と思ってもらえるかどうかです。
そこを左右するのは
- 信頼
- 経験
- 人脈
だと思っています。
AIで生産性は大きく上がった
一方で、AIのおかげで生産性が上がったのも事実です。
例えば僕の場合、
記事や動画のコンテンツを作るときも、
以前のようにすべてを手作業で作る必要がなくなりました。
自分の経験や考えを
音声入力で話す
だけで、
その内容をAIが
- 記事にまとめる
- 動画の台本にする
- 教材に整理する
といったことができます。
記事もそうですし、教材もそうです。
結果として、
生産性はかなり上がりました。
そのおかげで、
3つのメディアを同時に運用する
こともできるようになっています。
それでも一番大事なのは経験
ただ、ここで一番重要なのは
AIを使うかどうかではなく、
そこに自分の経験や視点が載っているか
だと思っています。
結局のところ
- どれだけやってきたか
- どれだけ現場を見てきたか
- どれだけ経験を積んできたか
この部分が
大きな差になる
と感じています。
AI時代だからこそ、
経験の価値はむしろ上がる
のかもしれません。
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