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ChatGPT o1 Proで知能価格ゼロになった未来をシミュレーションした結果

AI情報発信@Shinano Matsumoto

ChatGPT研究所氏がXでChatGPT o1 Proのデモプロントを募集していたのでちゃっかり実行してもらいました。

私のプロンプト

# GoogleエンジニアLogan Kilpatrickの発言 """
If you are not planning for the price of intelligence to go to zero, the next 3-5 years are going to incredibly disruptive to your business / life.
This is the main idea for the rest of the decade, buckle up.
"""
上記はGoogleのAIエンジニアの発言です。
AIにより知的労働に大きな変革が起こった想定で年表形式で歴史と変化をシミュレーションして見てください。
テスラボット（今はオプティマスと呼ぶらしい）は、既に物の仕訳程度なら可能になっています。また、AWSの新機能はAIエージェントにより複数の役割をAIが役割ごとに行動し、完了させるプロセスを埋め込みました。現状、プログラミングのテスト、レビューのAIによる信頼性は高いと言えます。また、Microsoftもエージェントの論文を発表しました。AI運用のコストが、人件費を下回った想定で、シミュレーションしてみてください。2028年にはオプティマスとエージェントが融合でき、出荷できる状態と仮定します。
一般家庭、エンジニア職、サービス業職、ホワイトカラー職、ブルーカラー職を分けてシミュレーションしてください。

私

ChatGPT o1 Proの回答


推論時間：1m26s

以下は、2024年から2030年頃までを想定し、AI・ロボット技術（特に、テスラのオプティマスおよびエージェントAI）の進歩に伴う社会の変化と、それに対するさまざまな職業・家庭環境の変遷を年表形式でまとめたシミュレーション例です。前提として、知的労働コストが急速に低下し、2028年にはオプティマス（現テスラボット）とエージェントAIが融合した実用的な出荷モデルが存在することを念頭においています。

前提条件

  • 2024～2025年：現状、既に高い信頼性でコードテストやレビューを行えるAIが普及。AWSなどのクラウド企業は多役割エージェントをクラウド上で提供。テスラのオプティマスはシンプルな物理タスク（物の仕分け程度）が可能。

  • 2026～2027年：AIエージェントの行動がより複雑化。コスト低下に伴い、人件費を下回るAI利用が増加。マイクロソフトなど大手各社がエージェント型AI運用の基盤整備を拡大。

  • 2028年～：オプティマスとクラウドエージェントが統合。出荷レベルで人間と組み合わせ可能なロボット＋AIソリューションが一般化する。

年表シミュレーション

2024年

  • 一般家庭：
    スマートスピーカーや家庭用AIが、スケジュール管理やカレンダー設定、基本的な家電制御を行う。まだ日常的な家事サポートロボットは普及していないが、クリーニングロボット（掃除ロボット、芝刈りロボット）は精度アップ。

  • エンジニア職：
    コードレビュー、単体テスト、簡易なバグ修正をAIが支援。エンジニアは設計や要件定義など上流工程に集中。

  • サービス業職：
    接客やコールセンター対応においてチャットボット・音声AIが広く利用。人材不足エリアでは、ロボットが簡易な品出しを試験導入。

  • ホワイトカラー職：
    経理や法務サポートAIが台頭し、定型的な書類作業は徐々に自動化。

  • ブルーカラー職：
    倉庫内でAIロボットによる仕分けが試行段階。人間のオペレーターが補助。

2025年

  • 一般家庭：
    家庭向けの軽量ロボットが一部富裕層向けに登場。洗濯物を畳んだり、食事の盛り付け補助などの簡易タスクを行う試作機が販売。AIが家庭内の消耗品補充を自動注文。

  • エンジニア職：
    コード生成AIがより高精度化。エンジニアはアーキテクトやクリエイティブな問題解決に集中。技術選定やシステム全体設計が重要に。

  • サービス業職：
    ホテル・レストランではキオスク端末＋AIによる予約管理・顧客対応が強化。人間スタッフは差別化された高付加価値サービスに注力。

  • ホワイトカラー職：
    経営企画やマーケティングでのシミュレーション分析をAIが高速かつ低コストで提供。人間は戦略立案やクリエイティブ決定にシフト。

  • ブルーカラー職：
    倉庫自動化が進み、AI制御フォークリフトや仕分けロボットが人手の一部を代替。労働者は機械のメンテや高度な問題対応に役割転換。

2026年

  • 一般家庭：
    家事ロボットサービスがサブスクリプション型で登場。自宅の清掃、庭手入れ、簡易メンテを低コストで提供するサービスが増える。

  • エンジニア職：
    プロジェクト管理や品質保証でAIエージェントが常時サポート。プログラミングタスク自体は8割方AIが担当。エンジニアは要求定義や倫理的考慮、顧客調整に重点。

  • サービス業職：
    カスタマーサポートはほぼ全面的にAIチャット＋音声対応。対面接客は付加価値サービス化。人間スタッフは特定顧客やVIP対応に特化。

  • ホワイトカラー職：
    人事評価、給与計算、契約書レビューなどのバックオフィス業務はAIが主導。人間は関係者調整や対外交渉に注力。

  • ブルーカラー職：
    工場ラインは半自動化が進行し、ライン管理者はロボット・AIエージェントの稼働監視とメンテナンスを担当。現場職は一部がロボット監督職に移行。

2027年

  • 一般家庭：
    家庭用ロボットが一般的な中価格帯で普及。調理支援、掃除、洗濯物仕分けなどの日常タスクを無人化。家庭内エージェントAIは家族の健康管理や教育補助も行う。

  • エンジニア職：
    大規模システム開発でも大半はAIが自動生成。エンジニアは要件抽出や新技術評価、顧客体験強化など、一段上の付加価値創出に徹する。

  • サービス業職：
    配送業務はドローン＋自律ロボットが主体。店舗内では無人棚補充ロボットが標準化。人間スタッフはブランド体験創出へ。

  • ホワイトカラー職：
    マネージャー職もAIエージェントが日々のリソース最適化を実行。人間管理職は組織文化形成やビジョン戦略策定へ特化。

  • ブルーカラー職：
    現場作業の8割方はロボット主導。人間は緊急対応、複雑な段取り変更、ロボット再プログラミングなど限定的な高レベル業務へ移行。

2028年（オプティマスとエージェントの実用的融合が出荷段階に到達）

  • 一般家庭：
    完全な「家庭用執事」的ロボット（オプティマス＋エージェントAI搭載）が一般化。各家庭で1台導入できる価格帯へと下がり、日常家事、簡易修理、買い物代行、健康管理補助などを担う。

  • エンジニア職：
    ハードウェア開発・超上流工程以外のほとんどの工程はAI＋ロボットで自動化。エンジニアは独自アイデア、先端技術のPoC、倫理ガイドライン整備、顧客ニーズ発掘に集中。

  • サービス業職：
    ホスピタリティ産業もロボットスタッフが前提に。人間スタッフはロボットでは提供できない「感情的共感体験」や、高度なトラブル対応に特化。

  • ホワイトカラー職：
    AIが事務、分析、交渉シミュレーションまで自律遂行。ホワイトカラーは社会的価値創造や新規事業構想、人間関係構築、政治的判断領域へ移行。

  • ブルーカラー職：
    建設現場でもオプティマスが足場組み、資材運搬、簡易施工を実施。人間は建設計画立案、デザイン調整、特殊素材の扱い、ロボットメンテに携わる。

2029年

  • 一般家庭：
    オプティマス系ロボットが外出先と家庭内を行き来し、老人介護、子供の学習支援、家庭菜園管理まで高度な知的業務を実行。家族はロボットを「もう一人の家族」的存在と見るケースも。

  • エンジニア職：
    「コンセプト設計」や「倫理・規制対応」以外はフルオートメーション。エンジニア不足問題は消滅し、逆に「人手にしかできない感性開発」が新たな付加価値に。

  • サービス業職：
    高級レストランなどは人間シェフとロボットシェフを組み合わせ。人間が創造性を発揮し、ロボットが再現性・効率性を担保。顧客はロボット対応が当たり前。

  • ホワイトカラー職：
    政策立案や投資決定までAI提案を参考に最終判断を下すマネジメントが標準化。ホワイトカラーは人間社会における判断者・意思決定者という役割が鮮明化。

  • ブルーカラー職：
    インフラ整備や物流はロボットが自動運行。人間は複雑な緊急対応、ロボットのモデルアップグレード、地域コミュニティとの調整など、人間的対応が必要な場面だけに介在。

2030年

  • 一般家庭：
    日常的な物理的・知的作業は全面的にロボット＋AIへ委譲可能。人々は趣味、創造活動、コミュニティ活動へ時間を振り向ける。

  • エンジニア職：
    「エンジニア」という従来区分は薄れ、AI・ロボットを駆使したイノベーターやクリエイティブディレクター的な役割が中心。

  • サービス業職：
    裏方作業はAIロボットが標準。人間は対面での高付加価値体験、ブランディング、独創的なサービスコンセプトの創出に専念。

  • ホワイトカラー職：
    社会制度設計や哲学的・倫理的問題に立ち向かう領域が主戦場。ロボット・AIと人間の共生モデルを進化させる。

  • ブルーカラー職：
    ほぼ全自動化。人間はロボット群の戦略的再配置や特殊環境対応など、より高度なタスクに従事。

総評

2024年から2030年までの期間で、「知的コストの低下」と「ロボット＋AIエージェントの融合」は、社会構造を大きく変革。

  • 一般家庭では、家事・介護・教育・健康管理までがAIロボットにより行われ、人々はより創造的・対人間的な活動へシフト。

  • エンジニア職は、高度な創造性・設計思想・倫理的判断へ特化。

  • サービス業職は低付加価値部分が自動化され、高級感・体験価値や独創性が人間スタッフの強みとなる。

  • ホワイトカラー職はAIを活用して戦略・社会的判断に集中する新たな管理層・判断層となる。

  • ブルーカラー職は大半の作業がロボット化され、人間はそのメンテナンス・高レベルの調整・コミュニティとの関わりという、より人間性のある業務へと移行する。

このように、2028年を転換点として、知的生産コストの限界的低下とロボットの汎用化が各分野で労働構造、家庭生活、社会的役割分担を劇的に変容させるシナリオが想定できる。

Claude 3.5の場合


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