李光耀公共政策学院：仕事、AI および公共政策の役割

李光耀公共政策学院のルーベン助理教授が『Policy Unpacked』で指摘しているように、AI革命は一夜にして起きるものではありません。15～20年前、彼がコンサルティング会社でデータAI事業を立ち上げた当初、ある創業者は会議室その場で「自然なものだけで、人工的なものは要らない」と述べて退出しました。今日、AIはすでに仕事の形を大きく変えています。彼はコンサルティング業界自体を例として挙げます。コーディング作業は以前、現地チームが担当していました（insource）。その後、コスト圧力によって海外の卓越性センターにアウトソースされました（outsource）。現在ではAIエージェント経由で再び現地に戻ってきており、「misource」へと進化しています。各従業員には1～2個のAIエージェントが同時に業務を遂行するよう配置されています。

彼は「ファーストマイル／ミドルマイル／ラストマイル」フレームワークを使用して政策を批評しています。AI戦略2.0の反復は肯定される価値がありますが、中段は企業の技能未来（SkillsFuture）です。産業ごとにAI成熟度は異なり、彼は「AI準備指数」の確立を提案しており、初期のMCCI数字準備指数を参考にして、CEOが自社がどの象限に位置しているかを評価できるようにしています。ラストマイルは政策伝播です。技能未来（SkillsFuture）の過去の使用率はわずか約25％で、完全に使用されるのは10％未満です。上位3つの用途はフラワーアレンジメント、韓国語、自動車コースです。これは政策意図と実際の使用のズレを露呈しています。ギャロップの140カ国155,000人調査では、70％がリスクを危険と同視しており、30％のみが機会と見ています。Ruven氏は、一般的な基礎再トレーニングの鍵は単なるスキルではなく、リスクを機会として見る姿勢であると考えています。

見落とされているグループは高齢者ではありません（既に良いプログラムがあります）。むしろ、非伝統的なグループです。フルタイムの親、35～49歳の「サンドイッチ世代」。出産の遅延により、彼らは同時に幼い子どもと高齢の親の世話をしており、再トレーニングのための時間が全くありません。Ruven氏は、日本のマイクロワークプラットフォーム、デンマークのフレックス・セキュリティ、およびスカンジナビア諸国がAIを活用して労働者が隣接業界への迅速な転換を識別するのを支援している方法を参考にすることを提案しています。彼は「名誉インセンティブ」の概念を提示しています。モンゴルは4人以上の子どもを持つ家庭にメダルを授与していますが、経済的補助金は全くありません。純粋に名誉と認識だけです。彼は、この種の横向きの信頼と世代間のつながりが、「我々優先」社会契約の真の触媒であると考えています。

字幕言語： ja · 取得日： 2026-05-02

【音楽】あなたの仕事はAIに取って代わられるでしょうか？あるいは、真の問題は、あなたの国が準備できていないということではないでしょうか？AIの変革に伴い、シンガポールは重大な課題に直面しています。市民が繁栄を実現できるようにどのように支援すればよいでしょうか？そして【音楽】公共政策は、政府、企業、労働者の間の社会契約を再定義するために、どのように進化しなければならないでしょうか？『政策解読』へようこそ。ここでは、未来を形作るアイデア、物語、そして【音楽】人物を解読しています。本日は、李光耀公共政策学院准教授のルーベン博士をお招きしています。【音楽】彼の研究は信頼、社会的復元力、そして技術の叙事に焦点を当てています。私たちはAI時代の未来の仕事と、シンガポールが先進性を維持するために何をしなければならないかについて、共に探求します。ようこそ、ルーベン。ご参加ありがとうございます。>>スバ、ありがとうございました。ここに来られて嬉しいです。よろしくお願いします。

本日は、AI に関してあなたと対話できることに興奮しています。黄循財首相が最近の集会でもこのテーマについて言及されましたよね？では始めましょう。>>シンガポールではどのタイプの職業がAIの影響を最も受けやすいでしょうか？>>ありがとうございます。これは良い質問ですね。あなたが正しく指摘されたとおり、黄循財首相は彼のスピーチの冒頭でAIについて多くの時間を費やされました。これは通常ではありません。通常私たちは政策課題について議論しますが、彼は私たちの社会を形作る力について直接切り込まれました。非常に重要なことは、このAI運動がパラダイム転換であり、あらゆることが変わるということを理解することです。しかし同時に重要なことは、これが一夜にして起こるのではないということを理解することです。

実際のところ、この変化は10年から20年前に既に始まっていました。私が李光耀公共政策学院に参加する前の2つのキャリア段階では、大手コンサルティング企業の データとAIのビジネスを立ち上げるのを支援していました。これは約15年から20年前でした。当時、AIが何であるかを誰も知りませんでした。実際のところ、ある企業グループのために数ヶ月間プレゼンテーションを準備し、AIの実装を検討することを提案しました。数ヶ月間準備をして、大きな会議室に行き、企業グループの創業者も出席していました。プロジェクトマネージャーとしての私が立ち上がってAIについて話し始めました。1分も経たないうちに、その創業者は立ち上がって、『私たちは人工的なものは要りません。自然なものが欲しいのです』と言い、そして部屋を去ってしまいました。

したがって、数ヶ月の準備作業は全て無駄になりました。しかし10年から15年後の2022年までを早送りすると、ChatGPTが一般公開されました。2022年11月だったと記憶しています。それ以来、ほぼ毎日AIについての議論があります。誰もAIが何であるかを知らなかった状態から、『私は人工的なものは要りません、自然なものが欲しいです』という状態を経て、現在ではほぼ誰もがAIについて話していて、AIの叙事はほぼ爆発的に成長しています。>>つまり、私たちは毎日AIを使用しています。>>その通りです。>>何らかの形のAIです。>>その通りです。では、根本的な問題は、AIがどのように仕事を変えるのかということだと思います。仕事は複数の方法で変わると考えています。例を挙げます。以前私が行っていた仕事です。

私は政府と企業のデータ戦略コンサルティング分野で働いていました。約10年から15年前のことです。当時、コーディングは非常に重要でしたが、コスト圧力によって、コーディングは海外の卓越性センターへのアウトソーシングを開始しました。以前は社内で完了していましたが、コストが高かったため、アウトソーシングを開始しました。現在、私はコーディング作業がAIを通じてより費用効果的な方法で完了できるため、アウトソーシングの必要性が減少していることに気づいています。私たちはアウトソーシングから社内への復帰へ、さらには混合アウトソーシングへと移行しています。実際のところ、大手コンサルティング企業と対話する際、彼らは皆、いわゆるAIエージェントを持っています。

各コンサルタントまたは従業員には1つから2つのAIエージェントが装備されており、非常に忙しいです。これは混合アウトソーシングです。以前は、何らかの作業を完了する必要がある場合、異なるタイムゾーンを利用してそれを行わせていたでしょう。今はAIエージェントがそれを行っています。これは根本的な混乱です。これは仕事のタスク構成が変わること、そしてこれらのポジションを埋めるために採用される人物も異なることを意味しています。これは非常に根本的だと思います。

さらに、私は数年前にシンガポール・SkillsFutureについてのプロジェクトを行いました。これはシンガポール人がリーダーシップの最上位に進むことをどのように推進するか、そしてより多くのシンガポール人がフォーチュン500企業のCEOになるようにするにはどうするかを理解しようとしていました。私は複数のCEOにインタビューしました。そして、1人のCEOから得た印象的な見方は、シンガポール人は問題の答えを見つけるのに非常に熟練していますが、問題の答えを見つけるために与えられた場合、彼らは問題を提起するのに熟達していないということです。

しかし、AIの革命、特に私たちが最も親しみのあるChatGPTを考えると、その核心は質問にあります。質問がなければ、AIは私たちのために機能することができません。>>その通りです。キーはプロンプティングにあると思います。>>その通りです。したがって、私は、問題の答えを見つけることだけでなく、正しい質問を提起することへの根本的な転換があるだろうと思います。>>あなたがSkillsFutureについて言及されたのは素晴らしいと思います。なぜなら、次のトピックにつながるからです。シンガポールはSkillsFutureを持っており、現在AI戦略2.0を持っています。これらで十分でしょうか？

決して十分ではありません。デジタル革命について話しているためです。政策は進化しており、進化は革命に追いつくことができません。したがって、決して十分ではありませんが、受動的に対応するだけでなく、政策立案とシナリオ計画においてさらに積極的である必要があります。あなたが正しく言及したAI戦略2.0について、シンガポール政府に敬意を表します。彼らは2023年にAI戦略2.0を導入し、継続的に反復しています。あなたと対話する直前に、私は最新の反復をチェックしました。2025年8月にリリースされました。シンガポール政府に敬意を表します。彼らは非常に先見の明があり、AI戦略を継続的に反復しています。

しかし、私はAI戦略は単なる最初の段階であることを理解する必要があると思います。私たちはまた、中間段階と最終段階を考慮する必要があります。最中間と最終段階が実装されなければ、最初の段階も私たちを目的地に連れていくことができないからです。中間段階について、私は数つかの側面を考えています。シンガポールの最大雇用者の1つはSME部門であるため、中間段階はいわゆる企業スキル・フューチャーに焦点を当てる必要があります。初期のSkillsFutureは個人に一定のスキルクレジットを与え、彼らが学びたいスキルを学ぶことを可能にしましたが、時にはこれらのスキルはキャリア進展とはあまり関係がありません。

第2段階または第3段階は企業スキル・フューチャークレジットに焦点を当てます。これは正しい方向だと思います。異なるセクターはAI実装、受け入れ、および適用可能性の観点から異なる成熟度段階にあるためです。結局のところ、AIを実装するためだけにAIを実装する必要はありません。意図的でなければなりません。コストを削減していますか？収益を増加させていますか？したがって、中間段階は非常に業界固有のアプローチを採用する必要があり、最初はAIの準備度を理解することです。

えっと、以前はデジタル準備指数がありました。当時、私はMCCI、または現在のMDGIだと言うでしょう。したがって、同様に、AI準備指数と呼ぶものを作成することは良いことだと思います。これにより、任意の企業、任意の構成員、CEOがこの準備指数を実施し、自分たちが実際にどの象限にいるか、そしてAI実装の次の象限に進むために何をする必要があるかを理解することができます。その後、私が得る解決策はあなたの会社とは非常に異なるでしょう。例えば、あなたの会社は既にAIの面で成熟しており、次の段階に加速したいと思うかもしれません。したがって、あなたが実装できる解決策と必要なスキルセットは、私と比べて非常に異なっています。これは本質的に『異なる人に異なる方法』という戦略です。したがって、私はこれが本当に考える価値のあることだと思います。言い換えれば、これが正確に何を意味するのかについて、さあ議論しましょう。

例えば、飲食業では、私はレストランやカフェを経営しているかもしれません。ご存知のように、おそらく朝8時30分にドアを開け、午前5時30分に閉めます。通常、昼食後から夕食前のこの時間帯は、基本的に誰も来ません。したがって、私が持っている顧客訪問データなどを考慮するAIエンジンがあります。その後、このインテリジェントチャットボットに、午後2時30分から4時30分の間に営業すべきか、いつ営業すべきかなどの質問をすることができます。こうすることで、誰も来ない時間帯のコストを節約でき、夜間にはまだ可能性があるかもしれません。

したがって、このようなことは、AIが実施できると思いますが、異なるセクターのそれぞれの点を接続する必要があります。なぜなら、彼らは異なるものを必要とするためです。たとえエレベータメンテナンスなどのより大きな企業の場合でも。

えっと、私たちがいくつのエレベータを持っているかについて多くの議論があります。公営住宅に約28,000台から30,000台のエレベータがあると思います。そしてエレベータの故障は非常に対処しにくいものです。人口の高齢化のためです。私は病院に行く必要があります。車いすを使用しています。移動が困難です。等々です。したがってエレベータの稼働を維持することは非常に重要です。これはAIが役割を果たせる場所です。受動的なのではなく、例えばエレベータが壊れて、その後エレベータ修理専門家に電話をかけます。代わりに、もっと積極的になることができます。このエレベータが故障するリスクを理解し、実際に壊れる前に修理チームを派遣してメンテナンスします。これが予測的メンテナンスです、そうですね？

したがって、異なるセクターは社会をより良くするための異なる方法を必要とします。なぜなら、彼らの機能は異なるからです。経済的な側面もあれば社会的な側面もあります。これは私が『中間地』と呼ぶものです。異なる人は異なる方法を必要とします。企業の観点から見ると、最後の一マイルの真の課題は、すべての市民を関与させることです。

さて、以前のSkillsFutureプログラムのバージョンを思い出すと、それは実際に職業スキルの向上のために設計されました。しかし数年前、議会での質問を覚えています。実際にこれらのクレジットを使用した人の数を尋ねていました。確かにそうです。データを正しく思い出していれば、約4分の1の人だけが実際にスキルクレジットを使用しており、10%以下の人が完全にクレジットを使い尽くしていません。しかし、人々がクレジットを使用する上位3つの理由を見ると、1番目は生け花、2番目は韓国語、3番目はおそらく自動車関連のコースです。その通りです。ここで政策の意図と実際の実装の間に不一致があるようです。本当に重要なことは、政策伝播を通じてこのギャップを埋めることです。政策伝播をどのように活用して、人々が実際にスキルクレジットを使用し、キャリア発展に有益な方法で使用するようにガイドできるでしょうか。したがって、私は戦略を『最初の一マイル』、異なる人々に対して異なるアプローチを『中間マイル』として、政策伝播がそれを『最後の一マイル』に真に推進することとして見ることができると思います。

優れた政策に対する投資の大きなリターンを見ると思います。>>私はあなたからAI準備指数などたくさんのことを学びました。>>これは本当に興味深いです。たぶんあなたは李光耀公共政策学院からこのプロジェクトを主導すべきです。そしてもう一つのことは、あなたが言及した『最後の一マイル』政策コミュニケーションに関することです。えっと、当時は公共政策設計のコースをしていました。考えていたことの1つは、政策問題は未来に関するもので、正確には変化がある場合の実装の実行可能性が実際のところどうなのかということです。したがって、あなたが私に考えを与えてくれたことをありがとう。>>このプロジェクトを一緒に主導すべきだと思います。>>はい（笑）。それでは、対話が終わった後に一緒にやりましょう。ただし、まず次のトピックに進みましょう。

えっと、シンガポールは普遍的な基本再スキル研修といったいくつかの新しい政策アイデアを探索すべきだと思いますか？>>はい、これは非常に興味深い考えです。普遍的な基本再スキル研修。問題は、これらの普遍的な基本スキルは実際のところ何ですか？これは常に非常に課題のある問題でした。浮かんでくるいくつかの考えがあります。まず第一に、私はグローバル研究に非常に興味があります。数年前、私たちはギャラップと協力し、これまでで最大規模の調査研究を実施しました。140の国をカバーし、人々がどのようにリスクを見ているかを調査しました。人々がリスクをどのように見ているかを理解する必要があります。その後、よりよく彼らにリスクを伝達できます。一例はCOVID-19パンデミックです。リスク認知は、マスクを着用するかどうかなどに影響します。我々が発見したものは非常に興味深かったです。

毎回、私たちが尋ねたとき、今回は約140の国からの155,000人の参加者、世界人口の約99.5%をカバーしていました。私たちが彼らにリスクを何と結びつけるのかを尋ねたとき、調査参加者の70%は実際にリスクを危険と結びつけ、わずか30%の人がリスクを機会と結びつけていました。したがって、ここに機会があると思います。私たちは常に何かを危険として見て、そのためそれを行いたくありません。しかし、それを機会として見る人はほとんどいません。したがって、普遍的な基本スキルに加えて、私たちは普遍的なマインドセット、普遍的な動機も必要だと思います。シンガポール人と世界中の人々に植え付ける：はい、私たちはリスクを管理したいのですが、私たちはまた機会を見たいのです。

したがって、一度その機会を見れば、機会の発見を加速するのに役立つどのようなスキルが考えられるかを考えることができると思います。しかし、もちろん、ご存知のように、AIなどのことに関しては、詐欺のリスクが増加します。したがって、私はもう一つのことは、人々がより警戒的であるのを支援し、詐欺の罠に陥らないようにバランスを取りながら、このAI革命を機会として見ることについて理解することです。その後、もちろん、別の考えもあります。これは私たちがどのように質問するかについての問題に戻ります。したがって、現在は答えを見つけることの問題ではなくなりました。なぜなら、AIは私たちのために答えを見つけるのに非常に優れており、私たちが通常考えるよりもはるかに速いからです。したがって、その背後にある根本的な考え方は、私たちがどのように質問するかということです。

したがって、背後にあるのは深い思考、深い仕事についてであり、これ自体が非常に重要だと思い、同時に一般的なスキルセットがあります。>>これには批判的な詮索が含まれており、これはあなたが持つ必要がある感情だと思います。言及したいもう1つのことは、詐欺との戦いについてあなたが言及したとき、もちろんあなたは詐欺戦士賞を受け取りました。これはデータ、AI、その他の分野であなたが行った仕事も反映しています。えっと、別の質問があります。続けましょう。

えっと、不平等とデジタル除外。誰が置き去りにされるでしょうか？>>実際のところ、えっと、私たちは通常、例えば、あなたが提起したこの重要な質問を考えるとき、私の最初の反応は、おそらく高齢者のようなグループかもしれません。しかし実際のところ、これらは私たちが既に彼らの世話をするための優れた計画を持っている人々です。高齢者のためのデジタル化プログラムがあり、学校にも非常に良い関連計画があります。したがって、私は一歩下がって、実際のところ誰が見落とされているのかを考えたいと思います。誰が革命であるため見落とされるであろう非伝統的なグループの人々ですか？確かに誰かが見落とされるでしょう。二つのカテゴリーの人々がしばしば見落とされると思います。最初のカテゴリーは、自発的または非自発的に労働力市場を離れた人々です。

えっと、えっと、【のどをクリア】私の家には4人の子どもがいて、皆とても小さいです。えっと、ですから妻は犠牲を払って職場を離れ、成長段階の私たちの子どもたちを世話し、その間にさらに多くの子どもが生まれました。したがって、例えば、フルタイムの親、フルタイムの母親、フルタイムの父親。これらは私たちが見落としたくない人々のグループであると思います。別のグループは、自発的に職場を離れた介護者です。社会のこのグループでは、心理学者はそれを『成熟した成人性』と呼んでいます。年齢は35から49歳の間です。えっと、私はこのグループにいるので、自分の年齢層を代表して話すことができます。私たちは『キャリアと介護のダブル圧力』と呼ばれるものに直面しています。なぜ今が緊張の時期なのでしょうか？私たちは出産を遅延させたからです。

過去には、20代で子どもを世話し、その後、40代、50代、60代で両親を世話することができました。しかし今、30代と40代初期でも幼い子どもたちを世話しており、私たちの両親もまた出産を遅延させました。起こっていることは、40代後期と50代初期に、私たちは両親の世話もしています。対処する必要があるキャリアがあります。しかし現在、人生の異なる段階が組み込まれており、子どもと年上の大人の両方の世話を同時にする必要があります。これらはすべて同時に発生しています。見てください。スキルを学び直す時間があったでしょうか？仕事が安全かどうかについて考える時間はありましたか？いいえ。したがって、労働力市場にまだいたとしても、私のような人は真に十分に参加することはできません。あるいは、余分な時間とエネルギーはありません。

このデジタルとAI革命では、見落とされている非伝統的なグループに注意を払う必要があるかもしれません。なぜなら、これらは新しく出現しているグループであり、人生の異なる段階または絡み合った段階をどのように活用するか考え、誰も見落とされないようにするからです。例えば、私は傑出したデータサイエンティスト、AI科学者である多くの同僚を知っています。彼らは年をとった両親や子どもを世話したいために職を離れました。離職する前に、職に関連した異なる領域があることを彼らに伝えるべきかもしれません。『超ローカライゼーション』と呼ぶアプローチをとる必要があるかもしれません。現在、各公営住宅ビルのエレベーターにはデジタルスクリーンがあります。あるいは公営住宅の投票エリアにあります。

これらの人々が関与すべきだと思います。黄循財首相が最近の国家記念日演説で言及されたように、コミュニティ開発評議会（CDC）、生涯学習バウチャー（LE）、またはバウチャープログラムがありました。覚えているとしたら。しかし今、本当に超ローカライゼーションのアプローチを採用する必要があり、できるだけ包括的であり、以前考えなかったかもしれない非伝統的なグループが誰も見落とされないようにする必要があるかもしれません。>>了解しました。ご共有ありがとうございます。

私は完全に『サンドイッチ世代』と呼ばれるものを理解しています。なぜなら、同年代の多くの人、私自身を含めて、この状態にあると感じているからです。これは多くの人が関連を感じることができる大きな問題だと思います。では、次の質問を見てみましょう。シンガポールはデンマーク、フィンランド、韓国などの国から何を学ぶことができるでしょうか？>>多くのこと。これらの国は素晴らしいアイデアでいっぱいで、素晴らしい政策議題と優れた政策実行があります。しかし、最初に言いたいのは、時にはこれらのベストプラクティスが必ずしも私たちに適しているわけではないということです。したがって、重要なことはこれらの政策理念から学び、シンガポールにできるだけ適させるために調整することです。

いくつかの例を挙げます。シンガポールは超高齢化社会の危機一髪にあることが知られています。これは、シンガポール人の5人に1人が65歳以上であることを意味しています。これについて、私たちは日本から学ぶことができます。彼らは高齢者が関与を維持するのを支援するためのAIソリューションの使用において非常に優れています。日本が非常に上手くやっていることは、マイクロワークの提供です。これは興味深いです。黄循財首相が最近言及した重要なイニシアチブの1つは『あなたの近くの仕事』です。これは実は非常に超ローカライズされています。日本には既に『あなたの近くのマイクロワーク』というのがあります。

どこに居ようとも、例えば九州の宮崎、北海道の札幌など、マイクロワークポータルウェブサイトがあり、基本的にはオンラインで、携帯電話で短時間の仕事パッケージを予約できます。例えば、午前2時から午前5時まで7-11で3時間から4時間働く。彼らはこれを非常に簡単で、シームレスにしました。これが文化になってしまいました。興味深いことに、日本の同僚と話しました。なぜAIが日本社会で非常に受け入れられているのか。彼らは私に興味深い理由を教えてくれました：漫画だからです。漫画には常にさまざまなAIロボットまたは異なる形のAIがあり、人々がそれを簡単に受け入れるようにしました。

ですから、90代あるいは100歳以上の高齢者たちは子ども時代に見た漫画を覚えています。漫画は長い間存在してきました。これはほぼAIを生活の一部にし、虚構を現実へと変えてしまいました。日本は素晴らしいです。デジタル革命4.0を推し進める際に、彼らが『社会5.0』を提唱したことを覚えています。これはデジタル革命4.0に対応するためのものでした。高齢化社会におけるAI導入に関して、日本は学ぶべき点があると思います。もう1つ思い浮かぶのはデンマークです。彼らは職業転換の管理を支援することに非常に長けています。『柔軟安全保障』（flex security）という用語があります。

デジタル革命の世界では、職業サイクルがより頻繁になる可能性があります。人生の中で様々な異なる仕事を経験することになり、時には不本意な形でそうなることもあります。これは、過去と比べて職業市場がより動的である一方で、大規模な再学習が必要であることを意味しています。ですから、彼らから働き手がこうした転換を管理するのを支援する方法を学ぶことができます。転換の中には不本意なものもあります。例えば解雇があります。これは現在の経済の中では一般的です。あるいは、私が隣接した職業へと転職したいというかもしれません。

AIソリューションは多くあります。例えば、私は現在いる石油・ガス産業からケア産業への転職を考えるかもしれません。ケア産業は私たちの経済の中で最も成長が速い産業の1つです。まず、私の技能セットを理解し、これらの技能がケア産業の需給とどのような関係にあるかを理解することが重要です。ケア産業はこの5～10年で変化しています。10年前に求められていた技能と現在のそれは大きく異なる可能性があります。

10の技能をすべて習得することは不可能です。しかし、どの技能の需要が最も高く、供給が最も少ないかを理解することは、別の産業へ迅速に転換するのに役立つことができます。AIはこれを実現できます。私たちも多くのこうしたモデルを実行しています。例えば、ある求人が6ヶ月間公開されているにもかかわらず誰も応募していないことをどうやって知るか。これはその技能に需要があるが供給が不足していることを示しています。AIはこうした状況を特定するのに役立つことができます。スカンジナビア諸国はこの分野で非常に優れた実績を上げています。3つ目に思い浮かぶのは、気候変動がシンガポールに与える影響です。最近、天気が大きく変化しています。私たちはよく『ああ、また大雨と雷雨だ。1日前に知ることができるだろうか』と考えます。

わかりません。しかし、米国を含む多くの国々が世界中で気象予報と短期予報に優れていることを知っています。AIは衛星画像を活用して予測するのに役立つことができます。はい、シンガポールは面積が小さいなどの課題があることを理解しています。しかし、これはゲームチェンジャーになる可能性があります。特に4人の子どもの父親として言えることです。>> 暑いのか寒いのか？>> 実際には、ここはいつも暑くて湿度が高いです。>> その通りです。では、将来を見据えて、シンガポールの次のステップはどうあるべきか。社会契約を再考するべきでしょうか？>> 社会契約は変化していると思います。黄循財首相が言及した『我々優先』という社会的アイデアが非常に好きです。

えっと、ですから『我々優先』という観点から見ると、彼が達成しようとしていることを私は理解しています。現在、シンガポール政府と人民の間には非常に高い信頼配当があります。しかし、市民と政府の関係を考える場合、それは垂直信頼の観点です。では、シンガポール内の異なる多様な集団間の水平信頼はどうでしょうか？『我々優先』はまさにこうした水平信頼、すなわち異なる集団間の信頼を育成しようとしていると思います。ですから、私たちはこうした社会契約について考える必要があるかもしれません。これに関連して、また人々がどのように互いに助け合うことができるかを考える必要があります。

ですから、私はその時、シンガポールの複数の銀行のためにいくつかのプロジェクトに携わっていました。高齢者がモバイルバンキングやオンラインバンキングをより多く使うようにするためです。私たちはいつも『えっと、MEESは何ができるだろう。政府は何ができるだろう。コミュニケーションを試みたり、推し進めたりするために』と考えていました。しかし、実際のところ、私たちが調査を実施したとき、高齢者の中には、テクノロジーが非常に好きな人々がいることに気付きました。彼らは孫たちよりも早くこうした技術を採用することさえあります。

また、一部の高齢者は『そのようなことはしたくない』と考えています。ですから、彼らが遅れているのは十分な理由があります。彼らはそのようなことをしたくないし、それをあまり信頼していません。これは、同年代の人々の中で、非常に熱心な人もいれば、そうでない人もいることを意味しています。ですから、実際のところ、彼らが互いに助け合うことができます。私たちはこれを異なる集団のクロスアクティベーションと呼びます。これが賢い社会を実現する方法だと思います。私たちは水平的に信頼を構築し始めます。社会契約に関して思い浮かぶもう1つの問題は、デジタル化とAIのため、大量の社会的孤立が生まれるということです。今、私たちはほぼお互いに通信しません。それは私と私の携帯電話です。ですから、この社会的孤立に対抗するためには、より多くの世代間の繋がりを促進する方法を考える必要があると思います。例えば、孫世代と祖父母世代を一堂に集め、一方では共にAIを学び、社会的孤立を減らし、他方では世代間の情感的結びつきを促進するようなより多くのプロジェクトやポリシーを持つことはできるでしょうか。

ですから、私はずっと、どのようにしてポリシーまたはプロジェクトが複数の成果をもたらすことができるかを考えています。>> もう1つの点は、多様性を祝うことが非常に重要だと考えているということです。今、AI革命の到来とともに、成功への道筋は多くあります。私は今、エージェント能力を持つAIツールを使ってシステムをほぼ構築できます。ですから、今、起業は非常に容易になっています。それはOPO（単一人運営）またはOMO（単一人管理運営）である可能性があります。そうでしょう？これは今、多くの可能性があることを意味しています。私たちは、多様な道筋を支援し、それらを祝うような社会契約を構築する方法を考え始める必要があると思います。>> これは非常に奇妙な場合もあります。例えば、誰かが動物や異なる興味グループのために何かを設計する場合です。また、4人以上の子どもを持つ親の場合もあります。私たちはこれらを祝いたいのです。わかりますか？

ですから、数年前私がモンゴルにいた時、そこの若い人たちがなぜ4人以上の子どもを持つことが好きなのか、私は好奇心を持ちました。モンゴルが4人以上の子どもを持つ人々にメダルを授与することを知ったのです。非常に倹約的な人間として、私の次の質問は『ねえ、そのメダルをもらったら、本当に10%割引を楽しめるのか』というものでした。ご覧になっていますか？彼らは明らかに『いいえいいえいいえ、これはただ名誉と栄光のためです』と言いました。見てください。ですから、名誉と栄光です。私はこれを全く予想していませんでした。完全に正しいです。なぜなら、私たちはいつも何の経済的インセンティブが行動を推し進めるかを考えているからです。そうでしょう？しかし、ここで私はそれを名誉的インセンティブと呼んでいます。ほぼお金は関与していません。

しかし>> あなたは名誉と認知を通じて人々の行動を推し進めます。>> 私たちはこうしたことをもっと行う必要があると感じます。これは実際、より結束した社会を構築することを促進する触媒となるでしょう。これが私たちの社会契約の態度と戦略になる可能性があると思います。私はあなたが言及した内容が非常に好きです。例えば、AI対応度、誰もが取り残されないようにすることの確保、そして私たちがこれを達成するための政策の制定方法。特に政策コミュニケーションに関する部分は、AI時代でもより友好的な社会であることを確保しています。この点は非常に明確に示されているため、この議論を非常に楽しみました。>> ありがとうございます。私もこうした交流を非常に楽しみました。>> 本当にありがとうございました。ルーベン博士。AIはただ職を置き換えるだけではありません。それは政府、雇用主、社会に対する私たちの期待を再定義しています。

シンガポールにとって、課題は労働者のスキル再研修だけではなく、社会契約を再構想することです。これは、迅速に発展するスマートシティの中で、すべての市民が繁栄できることを確保するためです。ルーベン博士の見識をありがとうございました。また、ご視聴ありがとうございました。次の『政策解読』をお楽しみに。