Power Appsが作る残酷な未来

今や時代はPowerAppsに代表されるローコード・ノーコードアプリの時代に突入していることは、PCに詳しい人であれば誰でも想像つくのではないでしょうか。

しかしながらこのローコードアプリが今後どんな未来を作っていくのかということについて考えたことはありますか？

今回はローコードアプリが作る未来について考察していきます。

ローコードアプリは加速していく

2020年代においてローコードアプリは世間の注目を浴び始め、段々と市民権を得てきています。

2020年前がローコードアプリの登場による認知の時代であったとしたなら、2020年代はローコードアプリの普及の時代と言えます。

実際、こちらの記事でも解説しているPowerAppsの学習法ではPowerAppsの関連書籍が出版され始めたり、一般の人向けのオンライン講座、企業向けの講座が出始めたりと、様々なPowerAppsの学習方法が生まれ始めています。

MicrosoftもPowerAutomateDesktopのリリースの際に以下のようなコメントを残しています。

まだまだ発展の余地があるPowerAppsですが今後はより一層にローコードを推し進め、様々な学習方法が生まれていくということは誰の目にも明らかな事実であると言えましょう。

PowerAppsで仕事がなくなる

ではこのPowerAppsが普及することで私たちの仕事はどのようになっていくでしょうか。

ソフトウェアが増える未来

ローコードアプリの存在はアプリ開発の敷居を下げてきています。これまでのアプリ開発はプログラミングという高度な技術に支えられる一方で、ソフトウェアの構成やプログラミングによる仕事の自動化を実際に仕事にどう落とし込むかというギャップがありましたが、ローコードアプリの存在によってこのギャップは無くなっていきます。

また、今の時代は小学生からプログラミングを勉強するような時代になってきていることからもわかるように、プログラミングの力というものが、エクセルのように誰にも持っていて当たり前の時代になっていきます。

これまでプログラミングというスキルが一部の人が勉強していた特別なスキルであるとともに、ソフトウェア開発はその高度な技術に支えられていました。しかしながら今後は、プログラミングが誰にも当たり前のスキルになる一方で、ソフトウェア開発の敷居が下がり、様々なソフトウェアが開発される世界が目の前に来ています。

その結果何が起きるのかというと私たちの仕事がなくなるということです。

なぜ仕事がなくなるか

このソフトウェアがたくさん開発されると私たちの仕事がなくなっていくのは誰の目にも明らかでしょう。

わかりやすい例がマイナンバーの普及です。

マイナンバーが普及する前は個人の情報が中途半端に電子化されていました。そのため行政間で連携が取れずコスト増となっていました。そのため、マイナンバーの普及による行政の効率化やコストカットが国の使命の一つとなっています。

もちろん、私たち国民の側からすれば行政が効率化され、コストカットにより税金の無駄使いを減らしてくれるに越したことはありません。しかしながらコストカットの中には人件費が含まれており、この人件費とは雇われる側からすれば仕事を奪われているということを忘れてはいけません。

コストカットというと聞こえはいいですがこれは雇う側からの視点であり、雇われる側からの視点で言えば仕事を奪われているだけとも言えます。

マイナンバーの例は日本全国で行政における個人情報をデータ化する（ソフトウェアで管理する）という壮大なものですが、これと同じことが企業の単位でも起きることはもはや誰の目にも明らかです。

逆に生まれる仕事

仕事がなくなる未来というともはや絶望しかないかもしれませんが、ここで一歩立ち止まってみましょう。

これまでの歴史を振り返ると仕事がなくなる一方で新たな仕事が生まれてきているということもあります。

わかりやすい例ではエンジニアの職業です。機械が導入される以前の社会では機械の修理や保守点検を行う仕事はありませんでした。しかしながら機械が様々な企業や自宅に導入されるにつれてこの機械の修理や保守点検を行うエンジニアという職業が生まれてきました。

また、昔の時代にはフィットネスクラブなどという業種は存在していませんでした。まだパソコンなどがない時代は普段の生活の中に運動が取り入れられていたため誰もがわざわざ運動をしようなどと思わなかったためです。

このように時代の流れとともに仕事がなくなる一方で新しい仕事が生まれているということは認識しておくべき事実でしょう。

歴史に学ぶ仕事と格差社会

このように、時代の流れとともに仕事がなくなる一方で新しい仕事が生まれているということはお分かりいただけたかと思います。

ここではもう一歩踏み込み、歴史からこの仕事の変化が私たちの社会をどのように変革させたかをみてみましょう。

一番わかりやすい例が、イギリスの工業化です。

イギリスでは18世紀後半から19世紀にかけて産業革命が起こりました。

産業革命では農業から工業に仕事がシフトしていき、人々の仕事のあり方が変わりました。

工業化の時代には、少人数で多くの製品を作ることが可能になりましたので、経済成長が高まります。また生まれた資本をもとに更なる設備投資を行っていくため国全体の経済成長がますます高まり、国民の所得は増えていきます。

一方で、工業化は資本家階級と労働者との分断を生み出し、失業を恐れた労働者によるラッダイト運動のような労働運動が勃発していきます。

ここで重要なのは以下の点です。

• 資本家と労働者階級の分断
• 経済成長による所得の増大
• 失業を恐れた労働者による労働運動

確かに資本家と労働者による格差社会が生まれてきていますが、所得は全体で見ると向上します。そして、労働運動を行なっているのは失業を恐れた労働者となっています。
つまり、労働者階級でも失業の危機に瀕していない人たちは資本家階級にはなれずとも時代の波に乗り、所得の向上という経済成長の波に乗れていたことを示唆しています。もちろん時代の波に乗り所得が向上してから資本家階級の仲間入りをした人もいるかもしれません。

いずれにしても、時代の流れを見極めてその流れに乗るということが大切であるということを示唆しています。

新たな時代の流れの予想

では今後どのような時代の流れになっていくでしょうか。

まず最初に書いたように、ローコードアプリや小学生からのプログラミング必修の流れを受けてソフトウェア開発の仕事は減っていくことが目に見えています。

しかしながら、多くの社会人が気づいていない分野がデータサイエンスです。プログラミングやローコードアプリ開発に携わったことがある人ならわかると思いますが、ソフトウェアとは人間がプログラミングによって指定した通りにデータを加工するいわば加工場の役割を担っています。しかしながらこの加工されたデータの分析は人間が行う必要があります。このデータの分析を行うのがデータサイエンスです。

現代ではビッグデータの分析と言った方がデータサイエンスという言葉の意味がわかるかもしれません。

また、このデータサイエンスをプログラミングしパソコンにある程度判断させる技術が人工知能となります。プログラミングは今後小学生でも学ぶ教養にはなっていきますが、人工知能を実現するにはデータサイエンスの理解とデータサイエンスを実現するためのプログラミングのライブラリの知識が必要となります。しかしながら、小学生などが学ぶプログラミングではここまでのことは求められていませんので、データサイエンスとデータサイエンスを自動化して実現する人工知能はもうしばらくは専門に習った人でないと作ることができない産業であり続けると言えるでしょう。

実際、政府も第四次産業革命としてデータサイエンスや人工知能を次世代を担う産業としています。しかしながら、まだまだ人材が不足していることを鑑み社会人にスキルを身につけてもらうための給付金を活用するなどして産業の育成に官民一体となって取り組んでいます。

時代の流れに乗った人たちの例

すでにこのデータサイエンティストやAIエンジニアというのは社会で活躍していますので、平均年収を給料ナビの情報で比べてみましょう。

このように、データサイエンティストというのは一般的な仕事に比べて平均年収が高いということがわかります。一方でこれまで専門職として高い平均年収を誇っていたプログラマーはすでにそれほど高くない平均年収になっているということが言えます。

どうやって時代の流れに乗るか

ではどうすればこの時代の流れに乗ることができるのでしょうか。

当然のことですが、データサイエンスや人工知能についてしっかりと学ぶということが時代の流れに乗るために必須の行為と言えます。

この時に学習するのはなんでも良いとは言えません。できるだけ、専門のスクールで学ぶ必要があります。というのもこのデータサイエンスは付け焼き刃的な知識では太刀打ちのできない分野の知識となります。また、今後の転職も含めて考えた場合、企業はしっかりとしたところで学んでいるかという実績も欲しがります。

考えてみてください。企業の採用担当者がデータサイエンティストの面接を行っていた場合しっかりとしたスクールで学んだ人と本による独学で学んだ人であればどちらの方が信頼できるでしょうか。

また、2021年には政府もこの産業を担う人材育成のために給付金を認めています。この給付金を活用すれば、受講料の70%が給付されています。

給付金も活用できる、データサイエンスやそれをプログラミングによって実現するAIエンジニアの専門スクールは以下の通りになります。

キカガク:AI人材育成長期コース｜一度受講したら最新技術がいつでも学べる 

Aidemy:データ分析講座｜8日間の返金保証 

データミックス：データサイエンティスト育成講座｜データサイエンスに特化した講座

「データサイエンスのことがよくわからない」「何を学べば良いのかわからない」「よくわからないけどとにかく不安」など色々な感情が渦巻いていることでしょう。しかしながら、データサイエンスに興味があるからこそその不安は生まれるということを考えてみてください。
もし、データサイエンスに興味がないのであれば、そもそもそのような不安が生まれることはありません。

どの講座も、無料相談会などが実施されています。この無料相談会では、講座の受講方法以外にも業界のこと、キャリアのことなど様々なことを相談することができます。

学校の入学や新社会人のスタートなど、誰でも新しいことを始める際は不安なものですのでその不安を抱く反応は人として当然のことです。

この無料相談は少しの勇気さえあればあれば誰でも参加できます。

無料相談会に参加しないことを考えてみてください。その場合は不安がいつまでも解消できません。しかしながら、30分〜1時間程度の時間で無料相談会に参加し不安が払拭できることを考えてみてください。

相談して[/marker]行かないという選択をすることも立派な決断[/marker]です。無料相談会で自分の様々な不安に向き合ってみましょう。

まとめ

今回はPowerAppsが作る未来について考えてみました。

PowerAppsや小学生のプログラミング必修などから考えると今後、ソフトウェア開発は誰でもできるようになります。

その結果、マイナンバーの普及に見られるように人件費が削減されていきます。この人件費の削減といえば聞こえはいいかもしれませんが、被雇用の立場からすれば仕事がなくなるということを意味しています。

過去のイギリスの産業革命を現代から見てみると、経済成長が著しい一方で、資本家階級と労働者階級という分断が進み、失業を懸念した労働者による労働運動が勃発しました。
しかしながら新しい仕事というものが生まれているのも歴史の事実で、産業革命の時代の流れに乗った人たちは仕事を失うことなくむしろ経済成長の果実を享受することができていたと考えられます。

ではこれからの時代の流れに乗るためにはどうすれば良いでしょうか。

PowerAppsのようなソフトウェア開発はデータの加工を行うだけですので、受講料の70%を給付する給付金の活用によって人材確保の動きに乗り出しています。

このデータサイエンスや人工知能を学ぶには専門のスクールで学ぶ必要があります。このジャンルの学問は簡単な学問ではなく付け焼き刃的な知識ではすぐに企業にも見抜かれてしまいます。

データサイエンスや人工知能を学ぶための専門スクールは以下のスクールがあります。

キカガク:AI人材育成長期コース｜一度受講したら最新技術がいつでも学べる 

Aidemy:データ分析講座｜8日間の返金保証 

データミックス：データサイエンティスト育成講座｜データサイエンスに特化した講座

誰でも新しいことを始めるときは不安があるはずです。しかしながら、自分が興味のあるジャンルだからこそ、その不安は生まれているともいえます。興味のないジャンルであれば、学習意欲が全く存在しないともいえますからそもそも不安など抱かないはずです。

どこのスクールも無料相談会を実施しています。無料相談会だけであれば、30分から1時間程度の時間で完了します。

不安があるからこそ、相談会に参加することで行かないという決断をしてみませんか。