高考終了！マッキンゼー警告、57%の仕事がAIに奪われる——「実用的」な専門ほど早く消える——一回でビザ拒否される留学専門のブラックリスト、国防七子以外の見えない落とし穴校、そして世界共通で価格が付く5つの職業と学歴を無視する4つの究極メタスキル

今回の番組では、高考（大学入試）終了後にAI時代の就職の波及効果に直面することについて考察する。マッキンゼーのレポートによると、仕事の57%がAIによって自動化され、伝統的な実用専攻や「985工程」の高得点で志望を従属させた者たちが真っ先に打撃を受けると指摘されている。同時に、海外留学における見えない地雷原（PP10043ビザの制限、国防七子およびエンティティリスト指定校）、実用的な専攻ほど早く死に絶えるという反直感的な現象、グローバルなプレミアム産業について分析し、AI時代に対処するための4つの究極のメタスキルを提案する。

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万物はありのまま、断片的な認知を拒絶する。高考（大学入試）が終わった。もし家の中に出席した受験生で成績がまずまずな人がいたら、まあ、おめでとうございますと言いたい。どう言おうか、どちらにせよ良いことだ、そうだろ？しかし、自分の実力が十分に発揮できなかったと感じている人であっても、どうこう思う必要はない。この代物がどれほど大きな収穫をもたらそうとも、結局はひとつの試験にすぎない。中国の教師というものは、学生に強いプレッシャーをかけるのがやたらと好きで、なあ、この代物は運命の転換点なのだと言ったりする。これはまったくのデタラメの言葉だ。もちろん、今回の番組は高考の受験生だけに向けたものではなく、就職や進路に迷っている友人たちにとっても役立つものだ。人間の経済的意義は、マーケットの需要を満たす能力があるかどうかだけにしか関係していない。この価値の切り口を見つけることこそが最も重要であり、そうして初めて自分の価値を高めることができるのだ。

中共の現在のこの教育体制が育て上げた学生は、工業時代においてはまだ多少の価値があり、プログラマーになったり、末端の管理職などを務めることができた。しかし問題はAIの到来である。マッキンゼーが昨年末、すなわち2025年10月に出した就職に関するレポートは非常に率直にこう語っている。現在のAI技術を前提とすれば、理論上、仕事時間の約57%を自動化することが可能であり、しかもこの割合の中で最も激しい打撃を受けるのは、まさにルールが非常に明確で、フローが極めて標準化されているような作業なのだ。この部分は、高考という機械が量産したその手の人々が最も得意とするところであり、例えば、この会計処理、データ入力、あるいは技術的なコード、さらには定型のライティングという4つのものは、マッキンゼーがスキャンした6800のスキルのうち、すべてが自動化リスクの最も高い上位4分の1に押し込められている。はっきり言えば、AIが真っ先に食いつくのは、まさに高考の生産ラインでバッチ生産された人間なのだ。

では、これは数値的な兆候があるのだろうか？実際に存在する。これを見てほしい。高考の受験者数は2024年に1342万という頂点に達し、その後反転して下がり始めた。2025年は1335万、2026年には一気に1290万まで落ち込み、前年より直接45万人少なくなり、そのピーク値と比べると直接52万人少なくなっている。

ここまで話したところで、どうしても言っておきたい本音がある。まず、985大学（中国のトップ大学群）に合格した高得点層についてだが、彼らは最も優秀な従順者であると同時に、AIに最も取って代わられやすいターゲットでもある。中国の教育システムの本質とは何か？それは人間を検索の媒体に変え、問いを投げかけられたら答えを吐き出させることだ。これは誰の仕事か？まさに大規模言語モデル（LLM）の仕事ではないか。今やこの作業において、AIに勝るものはない。だからこそ、この部分はもはや君たちの「堀（参入障壁）」にはならないのだ。この教育の前提が、非常に深刻な問題を引き起こしている。それは「正解がある」ということに慣れすぎていることだ。他の例はさておき、株式市場を見てみよう。中国の個人投資家が最も時間を浪費しているのは何か？それは、どんな状況でも通用する万能な必勝法の「正解」を探し求めることだ。これこそが、高考（大学入試）の思想的毒素が人間の脳内で哲学化した後の行動である。しかし、現実世界の競争には、そもそも正解など存在せず、事実により適合した判断があるだけだ。そのため、この体制下で教育された人間には一つの特徴がある。答えのあるゲームで金メダルを取ることは、確かに得意だ。しかし、今突然、審判すらいないゲームをさせられた時、そのぎこちなさや未知に対する迷いがはっきりと露呈する。では、試験に落ちた者や成績が平凡な者はどうか。ここで慰めの言葉を言うつもりはない。君たちの最大の資産は、まさに「失うものがない」こと、そして「正解」という枠組みにそこまで染まっていないことだ。君たちはおそらく、試行錯誤しながら道なき道を探すことに慣れているだろう。これこそが、AI時代において最も希少な生存本能なのだ。歴史を振り返ればわかる。技術革命のたびに最大の利益を得てきたのは、その時のルールの勝者ではなく、ルールの局外者（アウトサイダー）だった。今、君たちがその局外者なのだ。だからこそ、AIは真の生涯平等マシンだと言える。学歴など見ない。問われるのは、良い問いを立てられるか、AIが吐き出したものが信頼に足るかを見極められるか、それだけだ。AIという土俵において、985大学の肩書きなど、AIの表面すら傷つけることはできない。

中国の話だけでは不十分だ。視野を広げて、世界の雇用市場がどうなっているかを見てみよう。世界経済フォーラムが昨年発表した「未来の雇用レポート」では、55の経済圏をカバーする1000社以上の雇用主を調査した。2030年までに、AIと関連技術によって約1億7000万の新しい雇用が生まれる一方で、9200万以上の雇用が消滅する。差し引きで7800万の雇用が増加する計算だ。純増なので一見安心できそうだが、この数字に惑わされてはいけない。真に重要なのは「角運動量」だ。既存の雇用の約22％が構造的に再編される。つまり、5人に1人の仕事が再定義されるということだ。レポートにはもう一つ重要な数字がある。雇用主の63％が、スキルギャップが目下の最大の障壁だと回答している。つまり、これは特定の国だけの問題ではなく、世界中で同時にコース変更が起きているということだ。

さて、海外移住や子供の留学を計画している親御さんへ、絶対に注意すべき地雷がいくつかある。これは非常に現実的な話であり、すでに友人がこの罠にはまった。聞くのは心地よくないかもしれないが、知らないまま踏むよりはマシだ。第一の地雷は「PP10043」だ。これは目に見えない壁である。これは2020年5月にトランプ氏が署名したもので、米国留学を希望する学生を標的にしている。トランプ氏が署名した後、バイデン政権もこれを維持し、現在も執行されている。これは何かというと、軍民融合機関の支援を受けたことのある中国人がFビザやJビザを申請する場合、ほぼ確実に審査され、高い確率で拒否されるというものだ。その影響範囲は想像以上に広い。ジョージタウン大学の試算によれば、毎年3500人から5000人の中国人学生がこの壁に阻まれており、米国に留学する理工系大学院生の17％から27％に相当する。2025年5月には、ルビオ氏が一部の中国人学生のビザを全面的に取り消すと発表し、審査基準を「軍事関連」から「中国共産党との関連」にまで拡大し、敏感な分野の研究を禁止した。

次に地雷となる大学について話そう。ほとんどの人が知っているように、国防七子や北京航空航天大学、北京理工大学、ハルビン工業大学、北京郵電大学といった7つの大学は、アメリカ国防総省の1286という条項にリストアップされている。ここを卒業してからアメリカの理工系大学院に出願することは、基本的に自ら地雷を踏むようなものだ。しかし、本当に厄介なのは、多くの人が全く知らない第2の階層が存在することだ。例えば、アメリカのノースウェスタン大学は、昨年の7月からすでに警告を発している。国防総省が昨年の6月にエンティティ・リストを更新し、さらに大量の大学や機関を追加したからだ。つまり、これらの機関で共同研究を行ったり、共著者として論文に名を連ねたりしただけでも、非常に高いコンプライアンス上のリスクとなるのだ。さらに見えにくいものとしては何があるだろうか？それは、学部時代の指導教官の研究資金の一部が中共の軍事資産に関わっている場合だ。もしこのプロジェクトに参加していたり、論文の謝辞に自分の名前が載っていたりするだけで、ビザ発給官の審査を引き起こす可能性が非常に高くなる。次に専攻についてだが、出願するだけでチェック（追加審査）の対象になるカテゴリーが存在する。このブラックリストがどの公式文書に記載されているかは明確にされておらず、大量のビザ却下事例から逆算して割り出されたものであり、基本的に出願すれば確実にビザが却下される。例えば、マイクロエレクトロニクスや半導体、量子コンピューティング、量子通信、そして軍事関連や核エネルギーに関わる分野などだ。ちょうど核エネルギーや国防七子について学んでいる知り合いも何人かおり、皆この遠回りをどうにかして避けようとしている。もしこの遠回りを避け、どうしても海外留学を成し遂げたいのであれば、一体どのようにやり過ごせばよいのだろうか？まず専攻については、できるだけ基礎的な層を選ぶべきだ。例えば、純粋数学や理論物理学、統計学などは、そもそもどの敏感リストにも載っておらず、欧米の大学院ではこのような人材が特に不足している。まずは基礎学力の身分で潜り込み、現地に足場を固めてから環境に応じて方向性を決めればよい。これは、最初から量子コンピューティングというレッテルを貼って壁にぶつかるよりもはるかに賢明であり、成功の確率もずっと高い。しかも、これらの基礎学力は万能ホイールのようなものだ。わかるかい？どこに向かって方向転換しようとも転換でき、しかもスムーズに回る。なぜなら、将来何をやろうとも、例えば基礎研究であれ、金融であれ、果てにはAIであれ、より基礎的なものほど代替が効かないからだ。

続いて大学そのものについて話そう。中国の大学は、全体としていまだに工業時代の方式で労働者を生産しており、工業時代が必要とするような労働力を求めている。この言葉は私が勝手に言いふらしているわけではなく、スタンフォード大学の経済学者であるストクルデルが中国の教育システムを評価した際に下した結論だ。元の言葉の意味は、中国の学生は大量の暗記学習を行い、それはすべて高考に備えるためであり、技術革新の必要性や批判的思考力の間には根本的なミスマッチが存在するというものである。同時に、スコット氏は、中国にはおよそ5億人のスキルが根本的に不足していると推計している。つまり、高スキルかつ高賃金の経済活動に体系的に参加することが全くできないということだ。これは5億人規模の体系的な教育からの脱落である。だからこそ、たとえ自分が全く好きではない専攻に回されようとも、あるいは通っている学校の教科書が10年前のままであろうとも、そんなことが重要だろうか？自分自身が気にしてさえいなければ、こんなクソみたいなものはすべて幻に過ぎない。

しかも、ここには非常に反直感的な結論がもう一つ存在する。それは、実用的であればあるほど、専攻はかえって急速に死を迎えるということだ。これにもデータに裏付けがある。マッキンゼーのレポートによれば、自動化の影響を最も受けやすいスキルリストの中で、出現頻度が最も高かったのは会計、プログラミング、データ入力、そして財務処理であった。皆さんお気づきだろうか？これらはまさに実用的な専攻における中核的な成果なのだ。まずはコードエンジニアについて話そう。AIが標準的なコードを書く正確性は、2025年にはすでに70%に達しており、現在では85%に達している。この世代の学生が卒業する頃には、AIのコードの正確性は目をつむっていても90%を超えるだろう。初級プログラマーの価値は、目に見える速さで下落していると言える。さらに財務や会計などは言うまでもない。これらはAIの最も幅広い活躍の場である。なぜなら会計のルールはそこに存在しており、ルールに従ってスキャンするだけで済むからだ。逆に数学、物理学、哲学は一見何の役にも立たないように思えるが、間違いなくますます価値が高まるだろう。なぜなら、これらは特定のアプリケーションではなく、あなたの底流にあるオペレーティングシステムを鍛えるものだからだ。数学が鍛えるのは、混沌とした情報の中から構造を見抜く能力であり、物理学は、ごくわずかな前提から正確な予測モデルを構築することを可能にする。そして哲学に至ってはさらに重要である。それは論理の綻びを見破る手助けをし、自分自身を騙すことから守ってくれる。この3つの分野は、まさにAIが現在抱えている最も根本的な弱点である。AIはロジックを実行できるが、自分自身の論理的前提を批判することはできない。推論を生成することはできるが、その推論の真偽や、現実の物理的な制約のもとでその推論が果たして成り立つのかどうかを判断することはできないのだ。

世界経済フォーラムの報告を引き続き見ていきましょう。昨年、世界の雇用主に対してある質問をしました。雇用主が今最も重視するコアスキルは何かという問いです。1位は何だと思いますか？それは分析的思考と批判的思考です。雇用主の69％が不可欠だと考えています。次に続くのがレジリエンス、柔軟性、適応力で67％。その次がリーダーシップと社会的影響力で61％。さらにその下には創造的思考が57％、自己認識とモチベーションが52％と続きます。お気づきでしょうか？上位に並ぶこれらのスキルは、まさに数学、物理学、哲学の副産物なのです。ですから、どの大学で何を専攻しようと、大学の4年間で自分自身でやらなければならないことが3つあります。これは誰も代わってくれません。1つ目は、そして最も重要なことは、自分の脳に手術を施すことです。出題者が求める答えを優先的に探し出すというデフォルトモードを、心の中で焼き払うのです。具体的にどう鍛えるかというと、結論を受け取るたびに、それが教授の講義であれ本の内容であれ、自分自身にこう問い詰めるのです。「それが依拠している核心的な前提は何なのか？」「矛盾する証拠はないか？」「その証拠はどうやって密かに処理されたのか？」と。最も重要なステップは、AIを答えを出す機械ではなく、論敵として扱うことです。AIに議論させ、その論理の穴を徹底的に探し、証拠を要求し、そのソースを自分で検証するのです。この練習はどんな授業よりも効果的だと断言します。なぜなら、即座にフィードバックが得られるからです。この思考訓練を終えれば、中共が今後どれだけ七十二変化を身につけようとも、あなたを騙すことはできません。あるいは、あなたの子供を騙すことすら非常に困難になるでしょう。

2つ目は、AIの根本的なロジックを理解することです。注意してください。これはプロンプトの書き方を教えるのではありません。この機械の大規模言語モデルの本質を見抜くことを教えるのです。それは確率予測機です。入力に対して何をしているかというと、学習データ内の統計的規則性に基づいて、次に現れる可能性が最も高い言葉を予測しているだけです。理解しているわけではなく、統計に基づいた予測を行っているに過ぎません。少なくとも現段階の大規模モデルはそうです。この違いは非常に重要です。なぜ大規模モデルがもっともらしい顔をしてクソみたいなデタラメを言うのかを説明できます。本当に、以前私が使ったインターフェースなんて、口を開けばデタラメばかりでした。なぜなら、最適化の目標が「正しさ」ではなく「もっともらしく聞こえること」だからです。中の数学公式を理解する必要はありませんが、直感を養う必要があります。大規模モデルは人類の言語統計の圧縮体であり、人類の知恵のデジタルな鏡像ではないのです。この点を理解して初めて、どこを信じ、どこを疑い、どこが絶対に信じてはいけないクソなのかが分かります。この判断力こそがAI活用の差です。誰もがAIを使いますが、より良くAIを利用するとはどういうことか？それはプロンプトのテンプレートをいくつ暗記したかではなく、判断力を身につけることなのです。

3つ目は、一点突破の専門性です。自分の強みを極限まで押し上げることです。マッキンゼーの報告書に非常に目を引く数字があります。AIを熟練して使いこなせる人材の求人が、2年間で7倍近く急増しました。2023年には約100万人の労働者をカバーしていたのが、2025年には700万人近くになり、現在では1200万人を突破しています。これは何を意味するか？AIを理解することが、希少な能力から急速に基礎的な門戸へと変わりつつあるということです。何かが希少から普通に変われば、その付加価値は消滅します。ですから、本当に価値があるのは「AIを使えること」ではなく、AIを使って極めて狭い領域であっても、その業界や分野で極致に達することです。他人が容易に模倣できないレベルまで極めること、これこそが一点突破の専門性の本質です。全能の人間になれと言っているのではなく、非常に具体的な切り口において、人が感嘆するほど深く掘り下げるのです。極致に達するとはどういうことか？例えば、クオンツの精度をどれだけ高めるかという話ではありません。そうではなく、高頻度の裁定取引を専門にし、CMEの国債先物と暗号資産市場、そして永久先物契約の間で、物理的なマイクロ秒の遅延から生じる裁定取引の空間を、クソみたいに完璧に把握することです。そのような人材は希少であり、トップクラスの高頻度クオンツファンドが4倍の給与を出してでも引き抜こうとします。切り口が狭ければ狭いほど、あなたの参入障壁は逆に広くなるのです。

よし、これまでの話を一つにまとめよう。どんな底辺の学部や学科に回されようとも、どの街に行こうとも、学歴が高かろうが低かろうが、彼らにしっかりと食らいついていさえすれば、それこそが次の20年を生き抜くために本当に役立つものとなる。皆さん、もう一度これを見てほしい。1つ目はモデルの分解だ。率直に言って、それは自分が使っているあらゆるツールを見抜くことであり、AIもその中に含まれる。ツールの内在ロジック、その仕組み、構造的仮定、そして能力の限界を見抜くべきなのであって、単にこのインターフェースの使い方が分かるとか、プロンプトといったやり方が分かるといったことではない。なぜこれが重要なのか？歴史上、技術が飛躍的に進化するたびに、勝者となったのはそのツールを最も早く使い始めた人たちではなく、ツールのメカニズムを最も早く見抜いた人たちだからだ。例えば、1990年代のインターネットにおける勝者は、最も早くネットに接続した人々ではなく、インターネットが情報の非対称性を破壊することに最も早く気づいた人たちであった。今の時代に当てはめてもまったく同じであり、勝者は決して「おっ、最初にAIを使い始めた人たち」ではなく、大規模言語モデルの本質が確率統計マシンであることに最も早く気づいた人たちなのだ。なぜなら、それによって初めて、いつAIの出力が「一見して完全に正しいように見えるが、実際には非常に危険なもの」であるかを見極めることができるからだ。

2番目に重要なことについてだが、マッキンゼーも非常に明確に述べているように、理論上、労働時間の57%はAIによって自動化することが可能であり、しかもこうした仕事には共通点がある。それは、そのほとんどが大規模に複製できるということだ。したがって、あなたがやるべきことは、残された50%に満たない領域の中で、まだ十分に攻略されていないポイントを探し出し、時間と深みをかけてそこに自分が不可欠となる深い穴を穿つことだ。3番目は何か？理論上、労働時間の57%がAIの自動化によって代替される以上、人間が好んで行うことは実質的に2つしかない。1つ目は、よりよく時間を節約すること。2つ目は、よりよく時間を無駄にすることだ。このことは、多くのサービス業、特に感情サービスやコミュニケーションサービスの分野において変化をもたらすだろう。例えば将来、ネイルサロンに行くとき、技術が一番優れたネイリストを選ぶのではなく、何を選ぶか？最もおしゃべりが上手で、楽しく会話ができるネイリストを選ぶかもしれない。では、AIにはどのような仕事が代替できないのだろうか？それは、その場にいること、手を使うこと、そして事後に責任を負わなければならないような仕事である。マッキンゼーが指摘する「人間中心の職業」は、あらゆるタイプの仕事の中で自動化のリスクが最も低い部分であり、米国における年収の中央値はおおむね7万1,000ドルに上り、さらに米国のすべての職種の3分の1を占めることになるとされている。

他の人がどう思っているか分からないが、私自身はどう感じるかというと、特にAIを使いすぎると、あいつが吐き出す文字の数々を見て、本当にうんざりしてしまうのだ。後になって、なぜそう感じるのか自分なりに結論を出した。それは、その言葉の中に感情が一切感じられないからだ。おい、私を少しぐらい罵ってくれてもいいんだぞ、だがとにかく感情が決定的に欠乏しているのだ。現在、私がこの手のツールを使うのは、主として計算が多い場合や、データの抽出に専用のスケールを使用する場合に限られる。時間が空いたときは、くだらない友人たちと無駄話をしていたいと思うくらいで、AIのインターフェースなど見たくもない。最後の能力であり、最も重要なのが、複雑なシステムのコンパイル能力だ。世界経済フォーラムは、分析的思考と批判的思考を2025年に企業が最も重視する第1のスキルに挙げている。その背景にあるロジックは、加速して変化する世界において最も価値があるのは、どれほど特定の知識を習得したかではなく、どれほど素早く新しい情報を応用して世界に対する理解をアップデートできるか、ということにある。AIは一連のデータを与えてくれるが、そうしたデータが複雑な因果連鎖の中で一体何を意味しているのかを説明することはまったくできない。この部分は、自分の頭で自らモデル化しなければならないのだ。そして、AIに何をさせることができるかというと、計算と検証を行わせ、検証の現実世界へと持ち込んでそれが正しいか間違っているかを実証することだ。この部分は、実践であるがゆえにAIには行うことができない。

私が言いたいことは、別に励ましの言葉でもなければ、毒にも薬にもならないような自己啓発的なものでもありません。かといって、試験の結果が振るわなかった仲間を慰めたいわけでもありません。ただ、これが現実だということです。この世界のゲームのルールは、中国の学校が教えてきたようなものとは全く異なります。中国のゴミのような学校は、試験というものと人生を経済的に結びつけるのが大好きです。一生懸命勉強しろだの、千軍万馬が一本の橋を渡るような競争だの、勉強して安定した仕事に就けば安泰だのと言います。このシナリオは、中国が工業化していた時期、つまり1990年代から2010年代にかけては、まあ、それなりに通用していました。しかし、そこには非常に大きな隠れた前提がありました。それは、この世界が安定しており、不変のルールが絶対的であるという前提です。今日価値のある学位が、明日も同じ価値を持つという前提です。しかし2026年現在、その前提は崩壊しました。中国共産党は狂ったようにブレーキを踏んでいます。皆さんに知っておいてほしいのは、学位の価値というものは雇用市場によって価格が決まるということです。雇用市場が崩壊すれば、学位なんてものは当然価値が下がります。しかし、皆さんが本当に身につけたスキル、これには標準化された試験はありませんが、これこそが一人ひとりが生きていくための拠り所なのです。AIはほぼ18ヶ月ごとに、ある業界の根本的なロジックを桁違いに再構築します。言ってみれば、今や全員が同じスタートラインに立っているのです。

同時に、皆さんは一人ひとりがこの新しいルール下での最初のプレイヤーです。これは悪いことでもあり、良いことでもあります。悪い点は、誰の手元にも参照できるシナリオがなく、上の世代の経験がほとんど役に立たないことです。なぜなら、上の世代の経験はAIという変数の前では光速で無効化されるからです。しかし良い点は、今はルールのリセット期間であり、リセット期間というのは歴史上最も公平な時期でもあるということです。なぜか？旧ルールの勝者が握っているのは、新しいゲームでは全く使えないチップの山であり、旧ルールの敗者は、逆に旧ゲームのしがらみを背負っていないからです。ですから、あなたの運命を決めるのは今回の高考（大学入試）の点数ではなく、これからの数年間でこの世界の真の根本ロジックを見抜き、そのロジックに従って生きる勇気があるかどうかです。繰り返しになりますが、高考なんてものは、どれだけ大げさに言ってもただの試験です。結果が良くても悪くても、あなたの人生の価値はその試験にはありません。それから、結果がどうであれ、中国共産党の歴史教科書やあのクソみたいな政治教科書は燃やしてしまいましょう。あんなクソみたいなものを家に置いておくとバカが移るし、汚らわしい。思考を害する根源そのものです。誰もあんなクソを信じてはいないでしょうが、自分自身の旅路に感嘆符を打つという意味でも、そうすることをお勧めします。