大卒は世界3位と多いのに、なぜ稼ぐ力は39位なのか
日本は若い世代の約66%が高等教育を終えている
日本は若い世代の約66%が高等教育（大学など）を終えています。
（補足データは最後に）
OECDでも上位3か国です。
そもそも日本には大学が約800あります。
シンガポールは国立系で6校。
ニュージーランドは8校。
人口比で見ても日本は4〜7倍です。
これだけ大学があり大卒も多い。
なのに1人当たりGDPは39位です。
大卒はこれだけ多いのになぜ1人当たりの稼ぐ力は低いのか。
労働者として生きるという前提
労働者として生きるというライフスタイルを国も奨励してきました。
日本人の精神にも根付いています。
だからAIが出てきてもAIを使って労働する発想につながっているのではないか。
僕はこの前提そのものがこれからの時代には間違っているという仮説を立てています。
まだ完全にAI時代になりきっていないので結果は分かりません。
「AIに奪われないスキル」は沈む船の乗り換えにすぎない
ただAI時代にシフトする直前の今、世間で言われているのは「AIに仕事を奪われないために」「どのスキルを身につければ」です。
この発想は労働力の対価としてのお金がベースです。
前提が労働者として生き残ることのままなんです。
AIに仕事を奪われる。
だからAIに代わられないスキルを身につける。
これは沈みゆく船の乗り換えにすぎないと思っています。
世の中の流れとして労働力をお金に変える力は弱くなってきています。
お隣の国々ではすでに若者にも起きています。
アメリカですらその流れです。
日本の大学がお金を生む仕組みを教えていない限り、大卒が増えても1人当たりのGDPは低いままだと思います。
だとしたら労働者として生き残るという戦略自体を変えないといけない。
お金を生む仕組みを持つ側に回る
視点を変えてお金を生む仕組みを持つ側に回る。
仕組みは買ってもいいし作ってもいい。
1人でできる小さなもので十分です。
M&Aも中小企業を買う話だけではありません。
ラッコM&Aで売られている仕組みを買ってAIで動かして育てる手もあります。
切り抜き動画も作業は労働集約型ですが仕組みの要素を持っています。
海外の動画の和訳切り抜きは正直本当はやりたいくらいです。
AIコンサルや受託が労働集約から抜け出せない理由
AIを使った仕事というと受託やAIコンサルを思い浮かべる人も多いと思います。
でもそこはやらないことに決めました。
結局は労働集約型だった
知り合いの会社を少し手伝ってみて結局は労働集約型だと気づいたからです。
会社ごとに毎回仕組みを作って面倒を見ないといけません。
将来的に島でゆっくり暮らすような生き方には向いていません。
やり方はAIに聞けば分かる
そもそも業務をAIに任せる仕組みを作るときもそのやり方自体をClaudeに聞いてやっています。
いずれみんながそれに気づいて自分でやり始めます。
中小企業向けには大きな会社がいる
それに中小企業向けの領域には大塚商会や内田洋行のような強い営業部隊を持った会社もいます。
昔どちらの系統の仕事にも関わっていたので分かりますが最終的にはそういう大きなところが担っていくと思います。
営業部隊も必要になりますし何も自分がわざわざやらなくてもいい。
いずれお客さんそのものがいなくなる
AIに聞くことすらできない会社はお客さんとして残るかもしれません。
でもそういう会社の仕事自体がAIに取って代わられていきます。
いずれお客さんそのものがいなくなるのです。
だから手元に直接お金を生む小さな仕組みを持つのが一番いいと考えています。
外貨を稼ぐECと、仕組みの三段構造
そのひとつとして今やっているのがecさむらいです。
日本に住みながらAIを使って海外から外貨を獲得する仕組みを作っています。
実はこれ以外にもいろいろと仕組みを作っています。
AIで英語の壁がほぼなくなった
そもそも外貨を稼ぐECをやろうと思ったのはAIで英語の壁がほぼなくなったからです。
需要の調査からマーケティングまでAIと一緒に進められます。
北米の英語とイギリスの英語の違いもAIならすぐに越えられます。
AI×プリント・オン・デマンド×自社EC
今いちばん条件が良いAIとプリント・オン・デマンドと自社ECを組み合わせています。
AIでデザインを作り注文が入ってから製造と発送が行われる仕組みです。
在庫を持たず初期費用もかかりません。
EtsyやAmazonに出品して終わりにしない
大事なのはEtsyやAmazonのような場所に出品して終わりにしないことです。
出品するだけだと手元に資産が残りません。
自分のドメインで自社の店を作ります。
そうすれば顧客リストも実績もすべて自分の資産として残ります。
そこに日本人が心の中に持っている「ホッとするもの」を世界観として載せて北米に届けています。
ゴールはブランド資産
ただ服や雑貨を売るのがゴールではありません。
この仕組みは三段構造になっています。
最初は在庫を持たない形で世界観を市場に当てて何が売れるかを確かめます。
同時に商品点数や顧客リストを増やして店の器を育てます。
次に売れた世界観を物理商品へ広げて粗利を取りに行きます。
その先にあるゴールはブランド資産です。
世界観と顧客とドメインが揃った状態です。
ここまで育てば自分で続けることも店ごと売却して手放すこともできます。
新しく掴んだ需要に向けてアプリを開発することもできます。
今のAIエージェントでもまだ任せきれない「店の作り方と回し方」という仕組みそのものを手元に持つ感覚です。
スキルを探すより、小さな仕組みを持つ
21年間自分の手を動かして商売をしてきたからこそ今この考え方で動いています。
そしてecさむらいとしてこの仕組みの作り方を教える活動もしています。
AIに置き換えられない労働を無理に探したりスキルを身につけたりするよりも。
AIを使って小さな仕組みを作ったり買ったりする方がいいのではないか。
この発想の転換がこれからの分かれ目だと思っています。
AIで外貨を得る方法は他にもたくさんあります。
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おわり
OECDの指標でいうと、日本は「高等教育（Tertiary education＝大学や短大、専門学校などを含むポストセカンダリー教育）」を受けた人の割合が非常に高く、若い世代（25〜34歳など）で見ると約6割に達し、OECD加盟国の中でもトップクラス（上位3〜4か国に入る水準）に位置しています。
「大卒も？」という点について補足すると、OECDの国際統計における「高等教育修了率」には、いわゆる4年制大学だけでなく、短大や専門学校などの高等教育機関を卒業した人たちも含まれています。
ただ、日本はその中でも特に4年制大学を含めた高い教育機関に進む割合が、主要国の中で頭一つ抜けて高いグループに入ります。
つまり、「これだけ高い教育を受けた人材（大卒や高学歴層）が社会に溢れているにもかかわらず、1人当たりの稼ぐ力（GDP）は39位に低迷している」という構造のギャップをデータは指しています。
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