はじめに

前回の第2回では、鉄道という“新しいインフラ”が登場したことで、人・物・情報の流れが一変し、仕事や都市の前提が書き換わったことを見てきました。今回の第3回では、その次に訪れたもう一つの巨大な変革――電化と大量生産の時代を取り上げます。

電気の導入は、工場だけでなく家庭や社会全体の常識を変え、流れ作業（フォード式ライン）は「仕事そのものの構造」を根底から作り替えました。これはまさに、現代の生成AIが私たちの仕事の分解・再設計を迫っている状況と驚くほど重なります。

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1、電化がもたらした“暗闇の終わり”と生産性の飛躍

19世紀後半、電気の普及は工場の常識を大きく変えました。

・暗く不安定だったガス灯から、明るく均一な照明へ
・危険な蒸気機関から、扱いやすく安全な電動モーターへ
・工場の配置が自由になり、効率的なレイアウトが可能に

電化された工場は、生産性の飛躍を実現しました。それまでの工場は蒸気機関を中心に機械を配置する必要があり、構造的な制約が多くありました。しかし電動モーターの登場により、機械を最適な場所に配置できるようになったのです。

その結果、工場全体が「どう配置すれば最も効率が良いか」を前提に再設計され、仕事の流れ（ワークフロー）を考えるという文化が生まれました。

2、流れ作業による“仕事の分解”という概念の誕生

電化に続き、20世紀初頭にヘンリー・フォードが導入した流れ作業（アセンブリライン）は、仕事の常識を根底から変えました。

この仕組みは、それまで熟練工が「1人で全工程を担当」していた自動車製造を、次のように分解しました。

・仕事を細かい工程に分ける
・各工程を最適な順に並べる
・誰でもできる作業と、技能が必要な作業を明確にする
・全体の流れを設計し、生産性を極限まで引き上げる

これにより、大量生産が可能になり、製品価格が劇的に下がり、誰でも自動車を手にできる時代が到来します。

一方で、熟練工の「万能な一芸」は価値を失い、仕事は“作業単位”で評価される時代へと移りました。しかし、すべての熟練工が廃れたわけではありません。細かな作業に特化しすぎて全体工程を理解していなかった職人や、属人的なやり方に依存していた職人は役割を失っていきました。一方で、工程全体を理解し、調整・改善ができる熟練工、機械の仕組みを理解して保守や改善に回れた技術者、品質基準を見極められる検査の専門職などは、むしろ価値を高めていきました。

※なお、卓越した技能を持ち、他者が代替できない高付加価値の職人はこの変化の例外であり、従来どおり強い価値を維持し続けました。

これはまさに、現在のAIが多くの仕事を「作業レベルまで分解し、最適化していく」状況とそっくりです。

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3、電化・大量生産から学ぶAI時代の教訓

電化と流れ作業の革命を、AI時代の視点で読み解くと、次の3つの教訓が浮かび上がります。

1、仕事は“分解”できるほど効率化される
AIは文章作成・要約・分析などを細かなタスクに分解し、処理できます。分解の視点を持つことで、自分の業務も見直せます。

2、価値は“統合”できる人に移っていく
流れ作業を設計したフォードのように、AI時代も「プロセス全体を理解し、設計できる人」に価値が集中します。

3、“作業のスキル”より“設計の思考”が強くなる
AIは作業の多くを担いますが、何をどう組み合わせて成果を出すかは人間の役割です。仕事の意味を再定義できる人が強くなります。

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4、この先に歩むためのリスキリング

電化と大量生産の時代が示すリスキリングの本質は、AI時代にもそのまま当てはまります。

・仕事をタスク単位に分解する力
・分解したタスクを統合し、価値の高い成果物にする力
・プロセス全体を俯瞰し、改善点を発見する力
・AIと人の役割分担を設計するスキル

これらは、単に「AIツールを使える」以上に、仕事の本質を理解する力です。電化も大量生産も、そしてAIも、仕事を再定義させる大きな波です。その波を“乗りこなす側”に回るためには、思考と業務の再設計が欠かせません。

次回予告

次回の第4回では、馬車から自動車へ――産業構造が転換する中で、何が消え、何が生まれたのかを深掘りします。技術革新が生み出す“職業の喪失と誕生”のリアルから、AI時代のキャリア戦略を考えていきます。