はじめに

最近のゲームには、少し不思議な現象がある。

掃除、雪かき、採掘、伐採、農作業、運搬、洪水の処理など、現実社会ではできるだけ機械化・自動化して、人間の負担を減らしたい仕事が、ゲームの中では「遊び」になっている。

これはゲームとして面白い。

普段経験できない仕事を、安全な仮想空間で体験できるからだ。

しかし、その仕事を毎日、何十分も、何百回も繰り返すようになると、話が変わってくる。

「これはもうゲームなのか、それとも仕事なのか？」

私はここに、これからのAIと人間の関係を考えるヒントがあるのではないかと思った。

1. 「仕事」と「遊び」はどこで分かれるのか

例えばトラックシミュレーターで、初めて大型トラックを運転する。

これは面白い。

大型車を運転する感覚、車体の大きさ、バック、狭い道路、荷物を運ぶ緊張感。

現実では簡単に体験できないことを、ゲームなら安全に体験できる。

ところが、

毎日同じ荷物を
同じ場所へ
同じ道路で
同じように運ぶ

となったらどうだろう。

最初は「トラック運転体験」だったものが、徐々に「トラック運転という仕事」に近づいていく。

これは資源収集型のゲームでも同じだ。

一度体験することと、毎日繰り返すことは違う。

2. 現実社会は「繰り返し」を機械に移してきた

現実社会では、これを長い時間をかけて行ってきた。

人間が何度も繰り返していた作業を、

道具にする
機械にする
自動化する
コンピュータに任せる
ロボットに任せる

という方向に進んできた。

なぜなら、人間には時間も体力も限界があるからだ。

人間は食事をしなければならない。

眠らなければならない。

休憩しなければならない。

つまり、人間は本質的に「連続稼働する機械」ではない。

社会はその制約を乗り越えるために、仕事を機械へ移してきた。

ところがゲームでは、逆のことが起きている。

現実では機械化したい仕事を、仮想世界では人間がもう一度やっている。

3. 完全自動運転を待つのではなく、人間を介して労働力を確保できないか

ここで重要なのは、

「最終的に完全自動運転を目指すこと」と「現在、人間が運転すること」は両立できる

ということだ。

自動運転技術が進歩しているとはいえ、あらゆる道路、天候、事故、工事、予測不能な状況に対して、すぐに完全な自動運転を実現することは簡単ではない。

では、完全自動運転が実現するまで待つ必要があるのだろうか。

私は、むしろ逆の発想ができると思う。

「今すぐ全部を自動化できないなら、人間をコンピュータで接続すればいいのではないか？」

例えばトラックに、

カメラ
センサー
通信装置
コンピュータ
ハンドル
アクセル
ブレーキ

を搭載する。

そして、そのトラックを遠隔地にいる人間が運転する。

人間はトラックの運転席に座る必要がない。

ハンドルやペダル、映像・音声などを備えた操作環境があれば、ネットワークを介して運転に参加できる可能性がある。

つまり、

従来

人間 → トラックへ移動 → 運転

ではなく、

新しい発想

トラック
   ↑
通信
   ↑
コンピュータ
   ↑
人間

とする。

これは完全自動運転ではない。

しかし、完全自動運転ではないからこそ、今すぐ研究できる。

さらにAIを人間の代わりにするのではなく、人間の安全監督者として利用する。

リモートドライバーが無理な運転を始めた場合、

AIが危険を検知
↓
車両を安全側へ移行
↓
必要なら停止
↓
別のドライバーへ引き継ぐ

という仕組みを考えられる。

こうすれば、完全自動運転が実現していなくても、

「人間＋通信＋コンピュータ＋AI」

によって、これまで一人の運転手が長時間拘束されていた仕事を分割できる可能性がある。

そして、これは単なる「自動運転の代用品」ではない。

完全自動運転へ移行するまでの過渡期に、人間を介して労働力を確保するための仕組み

として考えることができる。

さらに、運転する人間が日本国内にいる必要もない。

十分な通信環境と安全な操作環境があれば、海外にいる人が日本の輸送業務にリモートで参加するという可能性も出てくる。

ここで初めて、AI・自動運転・リモートワーク・人手不足という問題が一つにつながってくる。

4. トラックシミュレーターは実験場になる

この考え方を実験するなら、トラックシミュレーターは非常に良い題材だと思う。

例えば、

「東京から大阪まで荷物を運びたい」

という目的をプレイヤーが決める。

コンピュータは、

ルートを計画する
給油地点を考える
休憩地点を考える
危険箇所を監視する

しかし、プレイヤー自身が運転する。

高速道路を走るのが退屈ならAIに任せてもいい。

山道を運転するのが楽しいなら、人間が運転する。

バック駐車が好きなら、そこだけ人間が担当する。

つまり、

「どこを自動化するか」をAIがプレイヤーごとに学習する。

5. AIを「運転手」ではなく「安全監督者」にする

さらに面白い仕組みを考えられる。

現実のトラックに、

カメラ
車両状態
通信
ハンドル
アクセル
ブレーキ

を接続する。

そして人間のリモートワーカーが運転する。

ただし、AIは運転手ではない。

AIは安全監督者になる。

例えば、

リモートドライバー
        ↓
      運転
        ↓
    AIが監視
        ↓
 ┌─────────────┐
 │ 安全な運転？ │
 └─────────────┘
       ↓ YES
      継続

       ↓ NO
   安全停止
       ↓
 次のドライバーへ

という構造だ。

AIを含む車両側の安全システムによって、危険時に安全側へ移行する。

通信が切れた場合にも、車両側が安全側へ移行できる。

そして必要なら、次のリモートワーカーへ引き継ぐ。

ここではAIが人間の仕事を奪うのではなく、

人間が安全に仕事を続けられるように、AIを含む車両側の安全システムが支援する。

6. Uberのような「仕事の分割」

ここで、Uberのような仕組みが参考になる。

一人の人間が最初から最後まで仕事をする必要はない。

コンピュータが、

「今、この仕事をできる人は誰か？」

を探して接続する。

これを運転にも応用する。

荷物
 ↓
運送依頼
 ↓
コンピュータ
 ↓
リモートドライバーA
 ↓
AI監視
 ↓
ドライバーB
 ↓
ドライバーC
 ↓
目的地

となれば、一人の運転手が長時間拘束される必要がなくなる。

さらにドライバーには、

安全運転
急ブレーキ
道路規則
到着精度
荷物の扱い
利用者からの評価

などの評価を蓄積する。

つまり、

「誰でもできる」ではなく、「一定の信頼を積み上げた人なら参加できる」

という仕組みになる。

7. 「信頼」は重要なポイント

現実の仕事では、毎日同じことを繰り返すことに意味がある。

なぜなら、

「この人なら任せても大丈夫」

という信頼が生まれるからだ。

これはAIにも、人間にも共通している。

最初は、

人間 90%
AI   10%

だったものが、

人間 60%
AI   40%

になり、

最終的に、

人間 20%
AI   80%

になるかもしれない。

しかし重要なのは、AIが勝手に人間を排除することではない。

人間との継続的な関係の中で、任せられる範囲が増えていくことだ。

そして、この「信頼」は国籍だけで判断する必要もない。

実際の仕事の履歴、事故率、評価、継続性などから形成することができる。

8. 「人間の時間」をどう使うか

ゲームを考えていると、ここで重要なことに気づく。

人間がやりたいことと、目的を達成するために必要な作業は、必ずしも同じではない。

例えば、

「資源を100個集める」

ことが目的なのではなく、

「資源を使って何かを作る」

ことが目的かもしれない。

仕事でも、

「書類を100枚処理する」

ことが目的なのではなく、

「その結果を使って人間が判断する」

ことが目的かもしれない。

だからAIには、

目的と作業の間を埋める役割

があるのではないか。

これはUber Eatsにも似ている。

利用者が「食事をしたい」と思ったとき、利用者自身が、

店を探す
注文する
店まで行く
料理を受け取る
自宅へ戻る

必要はない。

コンピュータが複数の人・店舗・交通手段をつなぎ、目的と結果の間を埋めている。

同じことを、もっと広い仕事に適用できないだろうか。

9. 今、日本に必要なのではないか

日本では、人口減少や人手不足によって、これまで人間が担ってきた仕事をどう維持するかという問題が大きくなっている。

ここで一つの問いがある。

「移民を受け入れることだけが、働き手を増やす方法なのだろうか？」

私は、別の可能性も考えてみたい。

人間を仕事の場所へ移動させるのではなく、

仕事を、人間がいる場所へ届けることはできないだろうか。

例えば日本のトラックに、

カメラ
センサー
通信装置
コンピュータ
ハンドル
アクセル
ブレーキ

を接続する。

すると、理論上は日本にいる人だけでなく、海外にいる人が日本の輸送業務へリモートで参加する可能性が出てくる。

もちろん、これは現時点で簡単に実現できるものではない。

通信遅延、通信断、サイバーセキュリティ、車両側の安全装置、運転免許、労働法、事故責任など、多くの課題がある。

しかし、発想そのものは重要だと思う。

従来は、

人間を仕事の場所へ移動させる。

だった。

これを、

仕事をネットワーク化し、人間がいる場所から参加できるようにする。

へ変える。

10. 「移民か自動化か」という二択をやめる

ここで誤解してほしくないのは、

「移民は必要ない」

という単純な主張ではない。

むしろ、

移民
自動化
リモートワーク
ロボット
AI

を対立するものとして考える必要はないのではないか、という提案である。

例えば、

日本の運送会社
       │
       ├── 日本のドライバー
       │
       ├── 海外のリモートドライバー
       │
       ├── AI安全監視
       │
       └── 自動運転システム

という組み合わせも考えられる。

日本に住んでいる人が運転してもいい。

海外に住んでいる人がリモートで参加してもいい。

AIに任せてもいい。

ロボットが担当してもいい。

重要なのは、

「その仕事を安全かつ信頼できる形で遂行できるか」

ではないだろうか。

11. 仕事を細かく分解すれば、参加できる人が増える

さらに、この仕組みでは一人の人間が8時間拘束される必要もなくなる可能性がある。

例えば、

Aさん   30分
Bさん   45分
Cさん   20分
AI      補助
ロボット 作業

のように仕事を分解する。

すると、

子育て中の人
高齢者
地方に住んでいる人
副業をしたい人
短時間しか働けない人
海外に住んでいる人

なども、条件が合えば仕事に参加できる。

これは単に「一人の労働者を一人増やす」という発想ではない。

社会全体に存在する「空いている時間」を、コンピュータが接続する。

そうすれば、現在は「人手不足だからできない」とされている仕事の一部を、別の形で維持できるかもしれない。

12. ゲームから現実社会へ

ここで、最初のゲームの話に戻る。

ゲームでは、

「私は探索が好き」
「資源集めは嫌い」
「移動は面倒」

というプレイヤーがいる。

AIはその人の好みを理解し、

探索       → 人間
資源集め   → AI
長距離移動 → AIまたはリモートワーカー

と役割分担できる。

これは単なる自動化ではない。

人間がやりたいことを残すための自動化である。

そして同じ考え方は現実の仕事にも応用できる。

13. 「完全無人」を目指さなくてもいい

ここで、リモート運転には一つの大きな問題がある。

「緊急時に、遠隔地の人間が対応できないのではないか？」

例えば通信が切れた場合、車両の前で突然事故が起きた場合、あるいは想定外の状況が発生した場合だ。

これは確かに大きな課題になる。

しかし、ここで「だからリモート運転はできない」と考える必要はないのではないか。

そもそも、最初からトラックを完全な無人車両にする必要があるのだろうか。

例えば、

通常時はリモートドライバーが運転し、必要なときには車両に乗っている人間が対応する。

という方法も考えられる。

通常時

リモートドライバー
        ↓
      運転
        ↓
      トラック


緊急時

リモートドライバー
        ↓
      異常発生
        ↓
  車両側の人間が対応
        ↓
      運転継続

この場合、車両に乗っている人間は、必ずしも最初から最後まで運転する必要がない。

例えば、

長距離の高速道路 → リモートドライバー
混雑した市街地 → 車両側のドライバー
荷物の積み下ろし → 車両側の作業員
駐車 → リモートドライバー
緊急時 → 車両側の人間

というように、仕事を分担できる。

つまり、目的は**「運転手を完全になくすこと」ではない。**

一人の運転手が最初から最後まで、すべての時間を拘束される状態を変えることである。

例えば8時間の輸送が必要だったとしても、

リモートドライバーA   2時間
リモートドライバーB   2時間
車両側ドライバー       1時間
リモートドライバーC   2時間
AI・自動運転            補助

という分担ができれば、一人の人間が8時間拘束される必要はなくなる。

これは人間を機械に置き換える発想とは少し違う。

一つの仕事を、一人の人間が独占して担当する必要はない。

仕事を分解し、複数の人間とコンピュータで分担する。

そうすれば、現在は一人の労働者が長時間拘束されている仕事にも、別の人間が短時間だけ参加できる可能性がある。

そして、ここにはもう一つ重要な意味がある。

「人間を仕事の場所へ移動させる」のではなく、「仕事を人間のいる場所から分担する」

という発想である。

完全自動運転を待つ必要はない。

完全無人化を待つ必要もない。

まずは、

「人間が行っている仕事を、通信によって分割できないか？」

と考えてみる。

その先に、自動運転やAIによる自動化を組み合わせていけばいい。

私は、この順番のほうが現実的なのではないかと思う。

14. 通信インフラという課題

この仕組みを実現するうえで、大きな課題になるのが通信である。
リモートドライバーが車両を操作する以上、車両周辺の映像や車両状態を、十分な速度と安定性で伝送しなければならない。
特に重要なのは、単純な「通信速度」だけではない。
通信遅延
通信の安定性
通信障害への対応
基地局やネットワークの混雑
必要な映像品質
通信経路の冗長性
サイバーセキュリティ
など、さまざまな問題がある。
したがって、この構想は単に車両に通信装置を搭載すれば実現できるものではない。
「人間が遠隔から運転できる通信インフラを、社会としてどこまで整備できるか」
という問題も同時に考える必要がある。
しかし、これは逆に考えれば、新しい可能性でもある。
自動運転のために必要な技術だけでなく、人間が遠隔から仕事に参加するための通信インフラを整備する。
そうすれば、将来、自動運転技術が十分に成熟したときにも、そのインフラを別の用途に利用できるかもしれない。
つまり、
完全自動運転を待つための技術ではなく、完全自動運転に至るまでの人間の参加を支える技術
として考えることができる。

おわりに

ゲームを見ていると、ときどき不思議に感じる。

現実社会では、

人間の仕事を減らすために機械を作ってきた。

ところがゲームでは、

機械がやってくれるはずの仕事を、人間がコントローラーでやっている。

しかし、これはゲームが遅れているという単純な話ではない。

掃除をする。

雪をかく。

トラックを運転する。

そうした行為を一度体験すること自体には価値がある。

問題は、その体験と、毎日繰り返す労働の間にある。

そこでAIが、

「人間が体験したい部分」と「コンピュータに任せてもいい部分」

をつないでくれたらどうだろう。

私はこれを、

人間主体の自動化

と呼びたい。

自動化とは、人間を機械に置き換えることではない。

人間が人間らしく時間を使えるように、機械が仕事を引き受けること。

そして、人間を仕事の場所へ移動させるだけではなく、

仕事そのものをネットワーク化し、人間が世界のどこにいても参加できるようにする。

そのとき、仕事を任せられるかどうかを決めるのは、国籍だけではない。

継続的な仕事の実績、安全性、評価、そして信頼である。

日本の人手不足を考えるとき、

「人をどう増やすか」だけではなく、「今いる人間の時間と、世界中にいる人間の時間を、どう安全につなぐか」

という問いも、これから考えてよいのではないだろうか。

AIは人間の代わりになるためだけにあるのではない。

人間同士ではつながらなかった時間と仕事を、つなぐためにも使えるのではないか。

執筆協力：ChatGPT