再教育の機会を作ったところで、学ぶ意欲のない人は学ばない

その通りですね。再教育の機会を提供するだけでは不十分で、人々に学ぶ意欲を持ってもらうことが重要です。

学ぶ意欲を高めるためには、以下のような取り組みが考えられます：

教育内容の改善：実践的なスキルを身につけられる、魅力的なカリキュラムを設計する。

キャリアパスの明確化：教育を受けることで、具体的にどのようなキャリアが開けるのかを示す。

経済的支援：教育期間中の生活を支援する奨学金や手当を提供する。

成功事例の共有：再教育を受けて成功した人々の事例を広く共有し、モチベーションを高める。

心理的サポート：カウンセリングなどを通じて、学びへの不安や抵抗感を和らげる。

ただし、こうした取り組みを行ったとしても、すべての人が学ぶ意欲を持つとは限りません。個人の価値観や環境によっては、学ぶことへの関心が低い場合もあるでしょう。

そのような人々に対しては、学び以外の活動の場を提供することも重要です。例えば、ボランティアやコミュニティ活動への参加を促すことで、社会とのつながりを維持し、生きがいを見出せるかもしれません。

AIがもたらす社会変革に対応するには、教育だけでなく、多様な角度からのアプローチが必要だと考えます。個人の特性に合わせて、柔軟な支援策を講じていくことが求められるでしょう。

AIが大卒レベルの知能を持つ時代が来たと仮定して、その時代における"キャリアが開ける" "実践的なスキル"とは何か？

AIが大卒レベルの知能を持つ時代においては、以下のようなスキルやキャリアが重要になると考えられます：

1. 創造性とイノベーション：AIには無い、人間ならではの創造性を発揮できる仕事が価値を持つでしょう。芸術、デザイン、研究開発などの分野で、斬新なアイデアを生み出せる人材が求められます。

2. 感情知性と対人スキル：AIには難しい、共感や説得力、リーダーシップといった対人スキルを必要とする仕事は残ります。カウンセリング、教育、営業などの分野で活躍できるでしょう。

3. 高度な専門性：AIでは代替できない、深い専門知識を持つ人材の価値は高まります。医療、法律、工学などの分野で、AIと協働しながら高度な判断を下せる専門家が必要とされるでしょう。

4. データサイエンスとAI活用：AIを効果的に活用するために、データサイエンスやAIシステムの設計・運用ができる人材が重宝されます。機械学習のスペシャリストやAIエンジニアなどの職種が有望です。

5. 倫理とガバナンス：AIの社会実装に伴い、倫理的な判断やルール作りが重要になります。AIの倫理的問題に取り組むエシックス専門家や、AIガバナンスの枠組みを作る政策立案者などの役割が生まれるでしょう。

6. 新領域の開拓：AIがまだ導入されていない新しい分野を切り開く先駆者が求められます。宇宙開発、海洋探査、バイオテクノロジーなど、未知の領域に挑戦する人材が活躍できる可能性があります。

これらのスキルやキャリアに共通するのは、AIでは代替が難しい、人間ならではの能力を発揮することです。創造性、共感、専門性、倫理観といった人間の強みを生かせる分野が、AIの時代においても重要な役割を担うと考えられます。

同時に、生涯学習の姿勢も欠かせません。AIの進化に合わせて、常に新しいスキルを学び続ける adaptabilityが求められるでしょう。固定的なスキルセットに頼るのではなく、柔軟に適応していく姿勢が、AIの時代を生き抜くカギになると思います。