はじめに

馬車から自動車へと移り変わった第4回では、技術革新が“産業生態系そのもの”を変え、仕事の消失と誕生が同時に起こることを見てきました。今回扱うテーマは、その延長にある「同じカテゴリの中で価値が移動する転換」――ガソリン車からEV（電気自動車）へのシフトです。

これはただ新製品が登場したわけではなく、自動車という同一カテゴリーの中で、求められるスキル・産業構造・企業競争力の源泉が“根こそぎ入れ替わっていく現象”です。そしてこの構造は、生成AIが今まさにあらゆる職種の“価値の源泉”そのものを動かしている現象と完全に重なります。

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1．ガソリン車の価値はどこにあったのか？

20世紀後半、自動車産業の強者は明確でした。エンジンを中心としたハードウェアの開発力こそが競争力の核心であり、部品精度や燃焼効率を極めることが勝敗を分けていました。

ガソリン車の価値源泉は、次のような領域です：

・エンジン設計（燃焼・熱力学・動力制御）
・トランスミッション技術
・排気システム
・ガソリンスタンドをはじめとした燃料インフラ
・整備士によるオイル交換・エンジン調整などの専門技能

つまり 「動力 × 機械の複雑性」こそが価値の中心 でした。

2．EVの登場で“価値の中心”がひっくり返った

EVは見た目こそ自動車ですが、価値構造はガソリン車と根本的に異なります。EVの価値源泉は次のように完全にシフトしました。

【EVの価値領域】

・バッテリー（容量・劣化制御・安全性）
・ソフトウェア（操作UI、運転制御、OTAアップデート）
・センサー技術（自動運転・安全装置）
・データ解析（走行データ・地図データ・行動データ）

ここで重要なのは、

ガソリン車で圧倒的だった企業が、そのままEV時代の勝者になるとは限らない

という事実です。

実際に、EVの普及によって次の変化が起きました：

・部品点数が減り、“エンジンの複雑性”が価値にならなくなった
・強かった整備士のスキルセットが大幅に変更を迫られた
・競争軸は「ハードの精度」から「ソフトウェアの完成度」へ移った
・新規参入が容易になり、スタートアップ企業が台頭

この構造はそのままAI時代に当てはまります。

3．AI時代に重なるEVシフトの“構造変化”

EV革命と生成AI革命に共通するポイントは驚くほど多くあります。特に重要なのは次の3つです。

1．価値の中心がハードからソフトへ移る

EVの競争軸がエンジン → ソフトに移ったように、AI時代は “作業の精度” → “設計・判断・統合” が価値の源泉になります。

2．強者が強者のままとは限らない

ガソリン車のトップ企業がEVで苦戦するように、従来スキルの強さがそのままAI時代の強さになる保証はない。

3．新しいスキルを中心に市場が再編される

・AI活用設計者
・プロンプトアーキテクト
・AI品質監査
・AI導入コンサル

など、新職種が急速に拡大している状況は、EV時代に生まれた新たな自動車関連職と同じ構造です。

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4．ガソリン車→EVの転換に学ぶ、AI時代のスキル戦略

EVからわかることは“古いスキルの延長では勝てない”という現実です。では、AI時代のビジネスパーソンはどうスキル戦略を描くべきでしょうか？

1．価値の中心がどこに移動しているかを読む力

エンジン → バッテリー・ソフトへの移動を読めた人がEV時代の中心になったように、AI時代も “価値がどこに生まれるか” を読むことが最重要です。

2．旧スキルをアップデートする柔軟性

ガソリン車整備士がEV整備対応に学び直すように、既存スキルを捨てるのではなく “再構築” する姿勢が求められます。

3．ソフトウェア × データの理解が必要不可欠

AI時代はあらゆる仕事の中心にデータが位置します。EVがデジタル化で進化したように、データを扱える人は価値の中心へ移動します。

4．新しい前提で仕事全体を設計する力

EVは部品構造が大きく変わり、“自動車”という概念自体を再設計しました。AI時代も同じく、AI前提で仕事を設計し直せる人が次の時代の勝者になるのです。

とはいえ、ガソリン車とEVは「移行期が長い」のも事実です。すぐに完全置き換えが起こるわけではなく、価値の中心がゆっくりと、しかし確実に移動している段階だと言えるでしょう。この“移行期にどう動くか”が、キャリアの差を大きく広げていきます。

次回予告

次回の第6回では、PC革命を取り上げます。ホワイトカラーの仕事がPCによって再定義された歴史を紐解き、“AIがホワイトカラーの仕事に何をもたらすのか”を深く読み解いていきます。