📰Today’s article

Title

AI and the Future of Work: Roles at Risk and Skills to Learn
AIと働き方の未来：危険にさらされる職種と学ぶべきスキル

Article

EnglishJapanese
Artificial Intelligence may transform workplaces, especially in repetitive or automated work. Research suggested nearly a million jobs in London could be changed, affecting more than 200,000 telemarketers, 150,000 bookkeepers, and more than 95,000 data entry specialists. LiveCareer UK indicated other jobs at risk. McKinsey said ads for such roles are down 38% from three years ago.人工知能は、特に反復的または自動化された業務において、職場を変革する可能性がある。調査は、ロンドンで約100万の職が変化し得ると示し、20万人超のテレマーケター、15万人の簿記係、9万5千人超のデータ入力担当者に影響するとした。LiveCareer UKは、他の職種もリスクにあると示した。マッキンゼーは、そのような職種の求人広告が3年前から38％減少したと述べた。
Women were identified as at higher risk because they hold more roles that AI could affect. Careers expert Jasmine Escalera said firms should avoid “inadvertently using AI” to widen gender gaps and urged people to engage with how roles are changing. “Have an open conversation with your manager on what you can do to complement the change,” she advised.女性は、AIの影響を受け得る職務をより多く担っているため、より高いリスクにあると特定された。キャリアの専門家ジャスミン・エスカレラは、企業は性別格差を拡大する形で「意図せずAIを利用する」ことを避けるべきだと述べ、人々に役割の変化に向き合うよう促した。彼女は「変化を補完するために自分ができることについて、上司と率直に話し合って」と助言した。
Medication at Queen Elizabeth Hospital’s pharmacy is dispensed by a robot and administered by clinicians, while AI uses data to map demand, such as enough nebulisers in winter. Rachel Knight said they were dispensing about 400,000 items a year. “Understanding the intricate detail of what we’re dispensing, to who and where it needs to be is really challenging”.クイーン・エリザベス病院の薬局では、薬はロボットが払い出し、臨床医が投与している。一方AIは、冬に十分なネブライザーを確保するなど、需要を把握するためにデータを用いる。レイチェル・ナイトは、年間約40万点を払い出していると述べた。「私たちが何を、誰に、どこへ届ける必要があるのかという詳細を理解するのは本当に難しい」。
The government made AI a key part of their 10-year NHS strategy, involving showing staff what it can do and how. Ms Knight, a pharmacist at Lewisham and Greenwich NHS Trust, is on a digital apprenticeship to teach staff AI skills. “I knew that it was going to be really pivotal over the next 5, 10, 15 years,” she said.政府は、AIを今後10年間のNHS戦略の重要な柱とし、職員にAIが何をどのようにできるかを示すことを含めた。ルイシャム＆グリニッジNHSトラストの薬剤師であるナイト氏は、職員にAIスキルを教えるためのデジタル研修制度に参加している。彼女は「今後5年、10年、15年で本当に極めて重要になると分かっていた」と語った。
Beyond healthcare, adverts in high-exposure jobs fell 38% versus three years earlier. Researchers advised businesses to identify “which tasks are best automated and which need human creativity, judgement and relationships.” Ford’s Jim Farley predicted AI would “replace literally half of all white-collar workers in the U.S.” At a Snap workshop, Arron said designers must learn AI “as a tool.”医療以外でも、（AIへの）露出の高い職種の求人広告は3年前に比べて38％減少した。研究者らは企業に対し、「自動化に最も適したタスクと、人間の創造性・判断・関係性を必要とするタスク」を見極めるよう助言した。フォードのジム・ファーレイは、AIが「米国のホワイトカラー労働者の半数を文字通り置き換えるだろう」と予測した。Snapのワークショップで、アーロンはデザイナーはAIを「道具として」学ぶべきだと述べた。

📘Vocabulary

  1. transform – verb
  • Meaning: to change something in a big and clear way.
  • Example: AI can transform routine office tasks into faster digital workflows.
  • 意味: 物事を大きくはっきりと変える。
  • 例文: AIは日常的な事務作業をより速いデジタル手順へと変えられる。
  1. dispense – verb
  • Meaning: to give out or prepare and provide items, especially medicine.
  • Example: The pharmacy robot dispenses medication while clinicians handle administration.
  • 意味: 特に薬などを払い出す、用意して提供する。
  • 例文: 薬局のロボットが薬を払い出し、投与は臨床医が担当する。
  1. intricate – adjective
  • Meaning: having many small and connected parts that are hard to understand.
  • Example: Tracking intricate details of each prescription can be challenging.
  • 意味: 多くの細かな要素が結びついていて理解が難しい。
  • 例文: 各処方の込み入った詳細を追跡するのは難しいことがある。
  1. pivotal – adjective
  • Meaning: extremely important because other things depend on it.
  • Example: Learning AI skills is pivotal for many healthcare roles.
  • 意味: 他のことがそれに依存するほど極めて重要な。
  • 例文: 多くの医療職にとってAIスキルの習得は極めて重要だ。
  1. automate – verb
  • Meaning: to use machines or software to do tasks without human effort.
  • Example: Managers should automate data entry but keep creative tasks for people.
  • 意味: 機械やソフトで人手なしに作業を行うようにする。
  • 例文: 管理者はデータ入力は自動化し、創造的な作業は人に残すべきだ。

📝Let’s summarize

Summary要約
The article outlines how AI is reshaping work, with research indicating large shifts in London roles and falling ads for repetitive jobs. It highlights gender exposure, healthcare adoption within the NHS, and calls for upskilling and task-level decisions.本稿は、AIが働き方を再編している状況を述べ、ロンドンの職務に大きな変化が見込まれることや、反復的な職の求人が減っていることを示す。性別による曝露、NHSにおける医療現場での導入、そして技能向上とタスク単位の判断の必要性を強調する。
[Word Count: 38 words]　

❓Comprehension Questions

Q1: According to McKinsey, what happened to ads for roles vulnerable to AI?

A. They increased sharply compared with the previous three years.
B. They stayed about the same as three years ago.
C. They were down 38% from three years ago.
D. They rose slightly after a brief decline in postings.

問1: マッキンゼーによると、AIの影響を受けやすい職種の求人広告に何が起きたか。
Correct answer: C
正解選択肢: 3年前から38％減少した。
該当文: McKinsey said ads for such roles are down 38% from three years ago.

Q2: What purpose does AI serve at the hospital pharmacy, according to the article?

A. It schedules staff holidays based on past leave requests.
B. It uses data to map demand for items like nebulisers.
C. It negotiates drug prices with external suppliers.
D. It designs new clinical trials for winter illnesses.

問2: 記事によれば、病院の薬局でAIはどのような目的で使われているか。
Correct answer: B
正解選択肢: ネブライザーのような物品の需要を把握するためにデータを用いる。
該当文: …while AI uses data to map demand, such as enough nebulisers in winter.

Q3: What did researchers advise businesses to do about automation and human work?

A. They advised companies to automate all tasks across every department.
B. They advised companies to identify which tasks suit automation or human creativity.
C. They advised companies to reduce hiring until automation becomes cheaper.
D. They advised companies to outsource roles that involve relationships and judgement.

問3: 研究者は、自動化と人の仕事に関して企業に何を助言したか。
Correct answer: B
正解選択肢: 自動化に適すタスクと人の創造性が必要なタスクを見極めるよう助言した。
該当文: Researchers advised businesses to identify “which tasks are best automated and which need human creativity, judgement and relationships.”

💬Today’s your thoughts

Question

Should companies prioritize teaching AI skills to employees as AI reshapes roles?
AIが役割を変えていく中で、企業は従業員へのAIスキル教育を優先すべきでしょうか。

Model Answer – 1（肯定的立場）

EnglishJapanese
I support prioritizing AI training for employees as roles change across industries.産業全体で役割が変わる中、従業員へのAI研修を優先すべきだと私は考える。
Firstly, companies should upskill workers because AI tools are spreading quickly and affecting daily tasks. For example, hospital systems already use AI to map medicine demand, which shows practical value. If staff learn these tools, operations may become faster and safer.まず、AIツールが急速に広がり日常業務に影響しているため、企業は従業員のスキル向上を図るべきだ。例えば、病院システムはすでに薬の需要把握にAIを用いており、その実用性が示されている。従業員がこれらのツールを学べば、業務はより迅速かつ安全になる可能性がある。
In addition, training helps workers focus on human strengths, such as creativity and relationships. For instance, when routine steps are automated, designers can spend time on ideas. This shows that targeted education could raise productivity and job satisfaction together.さらに、研修は創造性や関係構築といった人の強みへの集中を助ける。例えば、定型作業が自動化されれば、デザイナーは発想に時間を割ける。このことは、的を絞った教育が生産性と仕事満足を同時に高め得ることを示している。
In conclusion, companies should invest in AI training, since it supports efficient operations and keeps people on uniquely human tasks. This approach could guide teams through change and prepare them for future shifts.結論として、企業はAI研修に投資すべきだ。これは業務の効率化を支え、人にしかできない仕事に人材を集中させる。こうした方針は、変化を乗り切る指針となり、将来の変化への備えにもなるだろう。
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Model Answer – 2（否定的立場）

EnglishJapanese
I do not think AI training should be the first priority for every company.すべての企業でAI研修を最優先にすべきだとは思わない。
To begin with, resources are limited, so basic operations and staffing must come first. For example, pharmacies still need accurate dispensing and patient support, which require time and attention. If training dominates budgets, essential services could receive less support.まず、資源は限られているため、基本業務や人員配置を優先すべきだ。例えば、薬局では依然として正確な払い出しや患者対応が必要であり、時間と注意を要する。研修が予算を占有すれば、不可欠なサービスへの支援が手薄になり得る。
Moreover, training too early may miss real needs until tools stabilize. For instance, teams could practice features that later change. This shows that careful timing and small pilots could prevent waste and keep attention on core duties.さらに、あまりに早い研修はツールが安定するまで真のニーズを捉え損ねる可能性がある。例えば、後に変更される機能を練習してしまうことがある。これは、慎重な時期設定と小規模試行が無駄を防ぎ、核心業務への集中を保てることを示している。
In conclusion, companies should consider AI education, but they should sequence it after essential tasks are secured and needs are clearer, ensuring steady service while preparing for change.結論として、企業はAI教育を検討すべきだが、不可欠な業務が確保されニーズが明確になってから段階的に行い、変化に備えつつ安定したサービスを維持すべきである。
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News Source: BBC News
https://www.bbc.com/news/articles/c07vmllz38jo