WEBVTT

00:00:00.519 --> 00:00:03.271
何千万人もの人が失業したり 十分な仕事が得られない―

00:00:03.271 --> 00:00:05.599
ことが明らかになり テクノロジーが労働人口に

00:00:05.599 --> 00:00:09.726
どう影響しているかということにが大いに関心を集めています

00:00:09.726 --> 00:00:12.445
そしてその事に関する見解を目にする時

00:00:12.445 --> 00:00:15.397
話の主題は合っているにもかかわらず

00:00:15.397 --> 00:00:18.375
ポイントを完全に見逃してしているという気がするのです

00:00:18.375 --> 00:00:21.383
議論の焦点である問題は
デジタルテクノロジーが

00:00:21.383 --> 00:00:25.038
人間が生活費を稼ぐという能力に
影響を及ぼしているかどうかということです

00:00:25.038 --> 00:00:28.058
少し違った言い方をするならば

00:00:28.058 --> 00:00:30.336
アンドロイドたちは仕事を奪っているのでしょうか

00:00:30.336 --> 00:00:32.304
そうだという証拠がいくつかあります

NOTE Paragraph

00:00:32.304 --> 00:00:36.657
アメリカのGDPがゆっくりながら安定した成長に戻って
大不況が終り

00:00:36.657 --> 00:00:40.086
他の経済指標も回復し始めると

00:00:40.101 --> 00:00:43.035
急ぎ足で健全な状態に戻りました

00:00:43.035 --> 00:00:45.897
大企業の収益はかなり高く

00:00:45.897 --> 00:00:49.173
実際 銀行収益も含めれば

00:00:49.173 --> 00:00:51.285
これまでないくらいに高いのです

00:00:51.285 --> 00:00:54.557
ビジネス投資も勢いがあり 設備投資や

00:00:54.557 --> 00:00:57.664
ハードウェア ソフトウェアの分野では 最高記録です

00:00:57.664 --> 00:01:01.045
企業の出資も増えてきました

00:01:01.045 --> 00:01:03.306
欠けているものは何かというと 雇用です

00:01:03.306 --> 00:01:07.007
グラフの赤線は人口に対する雇用率です

00:01:07.007 --> 00:01:10.388
言い換えるなら アメリカで就業している

00:01:10.388 --> 00:01:12.279
生産年齢の人の割合です

00:01:12.279 --> 00:01:15.979
大不況で落ち込んでいるのがわかると思いますが

00:01:15.979 --> 00:01:18.843
それからまったく立ち直ってないのです

NOTE Paragraph

00:01:18.843 --> 00:01:21.350
しかし これはただの不況の話とは違います

00:01:21.350 --> 00:01:24.347
ここ10年 全体的に雇用は停滞してきました

00:01:24.347 --> 00:01:27.740
10年ごとに比較をしていくと

00:01:27.740 --> 00:01:30.675
記録のある中で2000年代だけが

00:01:30.675 --> 00:01:32.965
10年の始めより終わりの方が

00:01:32.965 --> 00:01:36.168
働いている人が少ないのです

00:01:36.168 --> 00:01:39.228
こんな状況には目も当てられません

00:01:39.228 --> 00:01:42.867
この国で働ける労働者数と

00:01:42.867 --> 00:01:46.471
仕事の数をグラフにしてみると

00:01:46.471 --> 00:01:50.049
そこには時間とともにどんどん広がっているギャップがあり

00:01:50.049 --> 00:01:52.449
大不況のときに ギャップが大幅に広がりました

00:01:52.449 --> 00:01:56.859
簡単な計算をしてみました
ここ20年のGDPの成長率と

00:01:56.859 --> 00:02:00.155
労働生産性の成長を使い

00:02:00.155 --> 00:02:02.897
かなり単純な方法で
経済成長を維持するためには

00:02:02.897 --> 00:02:05.523
どれだけの仕事が必要になるか
予想を試みました

00:02:05.523 --> 00:02:09.182
これが導き出された線です（赤破線）

00:02:09.182 --> 00:02:12.628
いかがですか？ そしてこちらは
今後の生産年齢の人口に関する

00:02:12.628 --> 00:02:16.481
政府の予測を示します

00:02:16.481 --> 00:02:21.252
これらの予測が正確なら
ギャップが埋まることはありません

NOTE Paragraph

00:02:21.252 --> 00:02:24.653
これらの予測が正確だとは思えない
これが問題です

00:02:24.653 --> 00:02:28.009
特に 私が導き出した仮定は 
かなり楽観的すぎると思います

00:02:28.009 --> 00:02:31.365
なぜなら 計算において
未来の労働生産性の成長率は

00:02:31.365 --> 00:02:33.813
過去のものと同じであろうと仮定したからです

00:02:33.813 --> 00:02:37.252
でも実際そうなるとは思っていません

00:02:37.252 --> 00:02:41.011
周囲を見ると テクノロジーが労働人口に及ぼす影響について

00:02:41.011 --> 00:02:44.296
まだ何も目にしていないと思うからです

00:02:44.296 --> 00:02:48.294
ここ2,3年ほどで 私たちは今まであり得なかったスキルや

00:02:48.294 --> 00:02:52.700
能力をもったデジタルツールを目にするようになりました

00:02:52.700 --> 00:02:56.488
そしてそれは 私たちのする仕事に 深くくいこんできました

00:02:56.488 --> 00:02:59.744
いくつか例を挙げたいと思います

NOTE Paragraph

00:02:59.744 --> 00:03:01.755
歴史上これまで

00:03:01.755 --> 00:03:04.679
他の言語に翻訳したいものがあった場合

00:03:04.679 --> 00:03:06.343
人間にやらせてきました

00:03:06.343 --> 00:03:09.759
現在では 多言語で瞬時の

00:03:09.759 --> 00:03:13.977
自動翻訳サービスを無料で使用できます

00:03:13.977 --> 00:03:17.366
スマートフォンをはじめ
多くの機器で利用できます

00:03:17.366 --> 00:03:19.750
使ったことがある方もいるでしょうが

00:03:19.750 --> 00:03:23.071
これらのサービスは完璧ではありませんが
まずまずではあります

NOTE Paragraph

00:03:23.071 --> 00:03:26.222
歴史上これまで レポートや記事などの
文章が必要な場合

00:03:26.222 --> 00:03:29.637
誰かにやらせてきました

00:03:29.637 --> 00:03:31.889
今は違います
これは しばらく前の

00:03:31.889 --> 00:03:35.119
アップルの収益に関する 
『フォーブス』オンライン版の記事です

00:03:35.119 --> 00:03:37.646
これはアルゴリズムによって書かれています

00:03:37.646 --> 00:03:40.901
そしてこれはまずまずなんかではありません
完璧です

NOTE Paragraph

00:03:40.901 --> 00:03:43.863
多くの人はこれを見てこう言うでしょう

00:03:43.863 --> 00:03:46.212
「でもね これはとっても特殊で限定されたタスクだ

00:03:46.212 --> 00:03:48.845
知識労働者のほとんどは実際はジェネラリストであり

00:03:48.845 --> 00:03:51.374
彼らがしていることは
多くの専門技術と知識を基にして

00:03:51.374 --> 00:03:54.030
予測のつかないような要求にも

00:03:54.030 --> 00:03:57.103
即座に反応することだ

00:03:57.103 --> 00:03:59.591
それを自動化するのは物凄く難しいことなんだよ」と

00:03:59.591 --> 00:04:01.568
最近で一番印象深い知識労働者のひとりは

00:04:01.568 --> 00:04:03.977
ケン・ジェニングスという男です

00:04:03.977 --> 00:04:09.035
彼は『ジェパディ!』というクイズショーで74連勝し

00:04:09.035 --> 00:04:11.663
300万ドルを手にしました

00:04:11.663 --> 00:04:15.513
右に座っているのがケンで
ジェパディ用にプログラムされた―

00:04:15.513 --> 00:04:20.317
IBM のスーパーコンピューター ワトソンに
3倍の得点で負けたところです

00:04:20.317 --> 00:04:22.181
このようにテクノロジーが

00:04:22.181 --> 00:04:25.054
一般的な知識労働者に
何ができるかということを垣間見る時

00:04:25.054 --> 00:04:27.653
このジェネラリストという概念に
とりたてて特別な何かが

00:04:27.653 --> 00:04:30.541
あるわけではない
と思いはじめたのです

00:04:30.541 --> 00:04:34.529
特に ワトソンと Siri をつなげて 言われたことを理解したり

00:04:34.529 --> 00:04:36.425
それに音声で答えるような

00:04:36.425 --> 00:04:38.506
テクノロジーがあれば なおさらです

00:04:38.506 --> 00:04:41.344
今のSiriは完璧にはほど遠く
可笑しい間違いもありますが

00:04:41.344 --> 00:04:44.363
Siri やワトソンのようなテクノロジーが

00:04:44.363 --> 00:04:47.039
ムーアの法則に従って進歩していくと

00:04:47.039 --> 00:04:50.820
そして実際そうなると思いますが

00:04:50.820 --> 00:04:53.404
6年で2倍や4倍どころではなく

00:04:53.404 --> 00:04:58.222
16倍も良くなっているはずだと
覚えておくべきでしょう

00:04:58.222 --> 00:05:01.905
だから多くの知識労働が
この技術に影響されると思い始めました

NOTE Paragraph

00:05:01.905 --> 00:05:05.459
さらにデジタルテクノロジーは
知識労働だけに影響するのではなく

00:05:05.459 --> 00:05:09.451
物理的な世界へも勢力を及ぼし始めています

00:05:09.451 --> 00:05:11.900
少し前にGoogleの無人自動車に乗る機会があり

00:05:11.900 --> 00:05:17.426
評判通り 本当にクールなものでした （笑）

00:05:17.426 --> 00:05:20.453
のろのろ運転の国道101号線でも非常にスムーズに

00:05:20.453 --> 00:05:23.358
対応したということは 私が保証します

00:05:23.358 --> 00:05:25.323
アメリカでは約350万人が

00:05:25.323 --> 00:05:27.532
トラックの運転で生計を立てており
中には

00:05:27.532 --> 00:05:29.961
このテクノロジーで
影響される人もいると思います

00:05:29.961 --> 00:05:33.213
ヒューマノイド ロボットは 現在まだ非常に未熟で

00:05:33.213 --> 00:05:36.471
そう多くの事はできません

00:05:36.471 --> 00:05:39.052
しかし 急速に改良が進んでいます

00:05:39.052 --> 00:05:42.203
国防総省の投資部門であるDARPAはこの動きを

00:05:42.203 --> 00:05:43.868
加速させようとしています

NOTE Paragraph

00:05:43.868 --> 00:05:48.551
要するに アンドロイドは
私たちの仕事に迫ってきています

00:05:48.551 --> 00:05:52.431
短期的には 起業家精神を奨励し インフラ投資することで

00:05:52.431 --> 00:05:55.375
雇用を牽引することができます

00:05:55.375 --> 00:05:58.423
なぜなら ロボットは今日まだ

00:05:58.423 --> 00:06:00.163
橋の補修が不得意だからです

00:06:00.163 --> 00:06:03.528
しかし 遠くない将来

00:06:03.528 --> 00:06:07.097
ここにいるほとんどの人々が
生きているうちに

00:06:07.097 --> 00:06:10.033
非常に生産的であるが
多くの労働力は必要とされない

00:06:10.033 --> 00:06:12.837
という経済に推移していくことになるでしょう

00:06:12.837 --> 00:06:14.392
その移行に対処することが

00:06:14.392 --> 00:06:17.131
私たちの社会が直面する
最大の課題となるでしょう

00:06:17.131 --> 00:06:19.893
ヴォルテールの言葉は この理由をうまく表しています

00:06:19.893 --> 00:06:25.170
「仕事は 3つの大いなる悪 すなわち
退屈 非行 貧困から私たちを救ったのだ」と

NOTE Paragraph

00:06:25.170 --> 00:06:27.741
しかしこのような課題があっても
私は個人的に

00:06:27.741 --> 00:06:30.790
いまだデジタルをものすごく前向きに捉えていて

00:06:30.790 --> 00:06:33.977
我々が現在開発中であるデジタルテクノロジーが

00:06:33.977 --> 00:06:37.533
いずれ私たちを 陰鬱な未来ではなく
ユートピア的な未来に

00:06:37.533 --> 00:06:40.566
導いてくれると
絶大な自信を持っているのです

00:06:40.566 --> 00:06:43.088
ここで 途方もなく広範な質問をしたいと思います

00:06:43.088 --> 00:06:45.438
人類の歴史において

00:06:45.438 --> 00:06:47.761
最も重要な進歩といえばなんでしょうか？

NOTE Paragraph

00:06:47.761 --> 00:06:50.494
この質問にどんな答えをもらったか

00:06:50.494 --> 00:06:52.671
いくつかお話します
こんな質問をしたら

00:06:52.671 --> 00:06:54.838
簡単に終わりのない議論が始まります

00:06:54.838 --> 00:06:57.159
西洋と東洋の両方における哲学のシステムが

00:06:57.159 --> 00:07:00.619
多くの人々の世界観を変えたことを

00:07:00.619 --> 00:07:03.752
挙げる人もいるでしょう

00:07:03.752 --> 00:07:06.588
こう言う人もいるでしょう
「いや実際

00:07:06.588 --> 00:07:09.011
大きな出来事 進歩といえば

00:07:09.011 --> 00:07:12.293
文明を変え 無数の人々の生き方に影響した

00:07:12.293 --> 00:07:14.932
主要な宗教が確立したことだ」

00:07:14.932 --> 00:07:17.936
また一方で こう言う人もいるでしょう

00:07:17.936 --> 00:07:21.463
「実際に文明を変えたり手を加えたり

00:07:21.463 --> 00:07:23.626
人々の生活も変えたものは帝国だ

00:07:23.626 --> 00:07:27.538
人類の偉大な発展とは

00:07:27.538 --> 00:07:30.373
征服と戦争の歴史だ」

00:07:30.373 --> 00:07:32.963
そうしたら そこへ大体必ず陽気な誰かが

00:07:32.963 --> 00:07:38.651
「ねえ 疫病のことを忘れてないか」
なんて割り込んできます （笑）

00:07:38.651 --> 00:07:41.554
この質問に対する楽観的な答えもあります

00:07:41.554 --> 00:07:43.451
大航海時代によって世界の幕が開いたと

00:07:43.451 --> 00:07:45.399
指摘する人もいます

00:07:45.399 --> 00:07:47.501
また
世界のよりよい操作を可能にする

00:07:47.501 --> 00:07:49.776
数学のような知的な業績を語る人もいます

00:07:49.776 --> 00:07:53.086
また芸術と科学が

00:07:53.086 --> 00:07:54.783
大いに花開いた時代を語る人もいます

00:07:54.783 --> 00:07:58.585
こうして議論は延々と続きます

00:07:58.585 --> 00:08:01.424
それは無限の議論であり 決定的な唯一の解はありません

00:08:01.424 --> 00:08:04.676
しかし 私のような頭でっかちはこう言います

00:08:04.676 --> 00:08:07.574
「データではどうなんだ？」

00:08:07.574 --> 00:08:10.385
そこで 興味あるもののグラフを作り始めます

00:08:10.385 --> 00:08:14.488
例えば世界の総人口や

00:08:14.488 --> 00:08:17.129
社会発展の指標や

00:08:17.129 --> 00:08:19.640
社会の高度化の状況などをグラフにします

00:08:19.640 --> 00:08:23.473
こうしたアプローチによって

00:08:23.473 --> 00:08:26.090
大きな出来事や人間の歴史上の主要な発展があれば

00:08:26.090 --> 00:08:28.951
グラフのカーブは大きく曲がるはずだからです

NOTE Paragraph

00:08:28.951 --> 00:08:30.863
さてこうしてデータをプロットすると

00:08:30.863 --> 00:08:33.661
たちどころに不思議な結論に至ります

00:08:33.661 --> 00:08:36.584
実際 どの答えも

00:08:36.584 --> 00:08:41.536
たいして重要ではないのです 
（笑）

00:08:41.536 --> 00:08:45.562
グラフに 何の影響も与えないのです
（笑）

00:08:45.562 --> 00:08:49.146
人間の歴史においてグラフを曲げたもの

00:08:49.146 --> 00:08:51.752
90度近く曲げてしまった ただ1つの事件 出来事は

00:08:51.752 --> 00:08:55.798
テクノロジーの発達です

NOTE Paragraph

00:08:55.798 --> 00:08:58.757
蒸気エンジンと関連したテクノロジーは

00:08:58.757 --> 00:09:01.688
産業革命によって世界を変えて

00:09:01.688 --> 00:09:04.112
人間の歴史に多大な影響を与えました

00:09:04.112 --> 00:09:06.195
歴史家イアン・モリスの言葉によれば

00:09:06.195 --> 00:09:10.272
それ以前のものすべてを 
お笑い草にしてしまいました

00:09:10.272 --> 00:09:13.185
私たちの筋肉の力を無限に増幅して

00:09:13.185 --> 00:09:16.322
筋力の限界を克服してしまったからです

00:09:16.322 --> 00:09:18.844
私たちは今

00:09:18.844 --> 00:09:21.763
個々の脳の限界を克服して

00:09:21.763 --> 00:09:24.836
知能を無限に増幅しようとしています

00:09:24.836 --> 00:09:28.536
これが 筋力の限界を克服することに匹敵する

00:09:28.536 --> 00:09:31.064
重大な事でないわけがありませんよね？

00:09:31.064 --> 00:09:34.442
繰り返しになるかもしれませんが

00:09:34.442 --> 00:09:37.271
昨今のデジタルテクノロジーの変化には

00:09:37.271 --> 00:09:40.097
まだまだ先があるということや

00:09:40.097 --> 00:09:42.771
経済と社会の状況を考えると

00:09:42.771 --> 00:09:45.424
私の唯一の結論は

00:09:45.424 --> 00:09:48.952
我々はまだ何も見ていないということ
お楽しみはこれからです

NOTE Paragraph

00:09:48.952 --> 00:09:50.708
いくつか例を挙げましょう

00:09:50.708 --> 00:09:54.936
経済はエネルギーによって回るのではありません

00:09:54.936 --> 00:09:58.716
資本や労働でもありません
アイデアによって回るのです

00:09:58.716 --> 00:10:01.236
イノベーションや
新しいアイデアを生み出す仕事が

00:10:01.236 --> 00:10:03.662
経済生活において我々に可能な

00:10:03.662 --> 00:10:05.477
最も強力で基本的な仕事です

00:10:05.477 --> 00:10:09.493
かつて我々はこのように革新を行ってきました

00:10:09.493 --> 00:10:13.271
どことなく似ている人を集めてきて

00:10:13.271 --> 00:10:16.682
（笑）

00:10:16.682 --> 00:10:19.211
エリート機関から引き抜いてきて

00:10:19.211 --> 00:10:22.157
別のエリート機関に送り込み
イノベーションを待つのです

00:10:22.157 --> 00:10:26.167
さて--（笑）

00:10:26.167 --> 00:10:28.748
キャリアの全てをMITと―

00:10:28.748 --> 00:10:35.114
ハーバードで過ごしてきた
白人にとってこれは何の問題もありません（笑）

00:10:35.114 --> 00:10:37.730
でも問題だと思う人もおり パーティーに勝手にやってきて

00:10:37.730 --> 00:10:40.266
技術革新のドレスコードを緩めてしまいました

00:10:40.266 --> 00:10:41.190
（笑）

00:10:41.190 --> 00:10:44.834
写真はトップコーダー・プログラミング・チャレンジの受賞者で

00:10:44.834 --> 00:10:47.736
この子達がどこで育って

00:10:47.736 --> 00:10:51.330
どこの学校に通ったとか 
見た目がどうかなど

00:10:51.330 --> 00:10:53.818
誰も気にも留めないでしょう
皆が気にすることは

00:10:53.818 --> 00:10:56.639
仕事の質や アイデアの質です

NOTE Paragraph

00:10:56.639 --> 00:10:58.805
技術に促進される世界で 幾度となく

00:10:58.805 --> 00:11:01.151
実際に目の当たりにすることです

00:11:01.151 --> 00:11:03.607
技術革新の仕事はよりオープンになってきます

00:11:03.607 --> 00:11:07.385
より包括的で 透明性が増し
メリット重視になります

00:11:07.385 --> 00:11:10.354
MIT やハーバードがどう思おうと続くのです

00:11:10.354 --> 00:11:14.034
こんな展開について
私はこの上なく嬉しく思っています

NOTE Paragraph

00:11:14.034 --> 00:11:16.484
時々こう言われます
「テクノロジーは大事でも

00:11:16.484 --> 00:11:19.871
まだ豊かな世界に向けたツールにすぎない

00:11:19.871 --> 00:11:22.585
これらのデジタルツールは

00:11:22.585 --> 00:11:25.940
低所得層が生活を向上するのに
何の役にも立っていない」

00:11:25.940 --> 00:11:28.604
はっきり言います 
そんなことはない

00:11:28.604 --> 00:11:32.042
テクノロジーは低所得層に多大に寄与しています

00:11:32.042 --> 00:11:34.682
経済学者のロバート・ジェンセンは

00:11:34.682 --> 00:11:37.850
すばらしい研究をしました
少し前のこと

00:11:37.850 --> 00:11:41.231
インドの漁村であるケララ州で 
人々が携帯電話を手に入れたとき

00:11:41.231 --> 00:11:44.244
何が起こったか詳細に観察したのです

00:11:44.244 --> 00:11:46.975
『Quarterly Journal of Economics』 のような
経済学専門誌への原稿では

00:11:46.975 --> 00:11:49.872
非常に冷静で慎重な言葉づかいが求められますが

00:11:49.872 --> 00:11:52.344
彼の論文を読むと感じることは ジェンセンが

00:11:52.344 --> 00:11:55.365
おい これは大事だぞと
私たちに叫びかけているということ

00:11:55.365 --> 00:11:59.418
出荷価格を安定させ
経済的生活の見通しが立ちました

00:11:59.418 --> 00:12:03.541
水揚げの廃棄は
減るどころか皆無になりました

00:12:03.541 --> 00:12:06.012
どの村でも買い手と売り手 双方の生活が

00:12:06.012 --> 00:12:08.510
眼に見えて改善したのです

00:12:08.510 --> 00:12:12.226
ジェンセンが非常に運よく

00:12:12.226 --> 00:12:14.580
テクノロジーによって物事が改善された漁村に

00:12:14.580 --> 00:12:17.092
たまたま居合わせたのだとは思いません

00:12:17.092 --> 00:12:19.695
そうではなく 
テクノロジーがある環境や―

00:12:19.695 --> 00:12:22.387
コミュニティーに初めて導入されるたびに

00:12:22.387 --> 00:12:25.651
幾度となく起こることを
非常に注意深く記録に残したのです

00:12:25.651 --> 00:12:29.615
人々の生活や福祉は劇的に改善します

NOTE Paragraph

00:12:29.615 --> 00:12:31.971
だからすべての証拠を見回して

00:12:31.971 --> 00:12:34.447
この先の伸びしろを考えると

00:12:34.447 --> 00:12:37.271
私は絶大なデジタル楽観主義者となります

00:12:37.271 --> 00:12:40.326
物理学者フリーマン・ダイソンの言葉が
誇張ではないと思い始めます

00:12:40.326 --> 00:12:44.904
これは実際に起こっている出来事の正確な評価だと

00:12:44.904 --> 00:12:47.350
「デジタル テクノロジーは 素晴らしいギフトです」

00:12:47.350 --> 00:12:50.511
デジタルテクノロジーが花開き

00:12:50.511 --> 00:12:54.036
拡大し 深まり

00:12:54.036 --> 00:12:55.694
世界中でより重要になっている今

00:12:55.694 --> 00:12:59.035
この時代に生きていることは
素晴らしい幸運なのです

NOTE Paragraph

00:12:59.035 --> 00:13:02.253
確かに 
アンドロイドは私たちの仕事を奪っています

00:13:02.253 --> 00:13:06.066
しかし その事実に注目しすぎると
ポイントを完全に見逃します

00:13:06.066 --> 00:13:09.319
ポイントは 私たちが違う何かをできるようになり

00:13:09.319 --> 00:13:11.977
これから取り組もうとしているのは
世界中の貧困と―

00:13:11.977 --> 00:13:15.040
重労働と不幸を減らそうということに違いないと
確信しています

00:13:15.040 --> 00:13:17.704
私たちは地球への負担をより軽くする

00:13:17.704 --> 00:13:20.736
術を学んでいくだろうと
確信しています

00:13:20.736 --> 00:13:24.217
新しいデジタルツールによって起こることが

00:13:24.217 --> 00:13:27.138
とても大規模で非常に有益で

00:13:27.138 --> 00:13:30.029
それ以前のすべてのものが
お笑い草になるほどのものだと

00:13:30.029 --> 00:13:31.762
確信しています

00:13:31.762 --> 00:13:34.500
最後に デジタルの進歩を

00:13:34.500 --> 00:13:36.278
最前列の席で見てきた

00:13:36.278 --> 00:13:38.843
ご存知ケン・ジェニングスに賛同し 
彼の言葉で締めたいと思います

00:13:38.843 --> 00:13:40.204
こんな言葉です

00:13:40.204 --> 00:13:44.175
「私は 個人的に コンピューターによる君主制を歓迎します」（笑）

00:13:44.175 --> 00:13:47.104
どうもありがとうございました
（拍手）