Abundance is our future | Peter Diamandis
ピーター・ディアマンディス: 尽きることのない人類の未来
497,202 views ・ 2012-03-01
下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Akinori Oyama
校正: Masaki Yanagishita
00:15
(Applause)
0
15260
3000
(拍手)
00:18
(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
18260
3000
(ビデオ) キャスター: ビン・ラディンの死を受けて
テロ脅威への緊張が急増・・・
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
21260
2000
ソマリアでの飢餓が・・・
警察が催涙ガスを・・・
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
23260
2000
悪質なカルテルが・・・
豪華客船の転覆・・・
00:25
Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
25260
3000
社会の腐敗が・・・
65人の死亡者が・・・
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
28260
2000
津波警報が・・・
サイバーテロが・・・
00:30
Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
30260
2000
麻薬戦争・・・
大量破壊・・・ 竜巻・・・
00:32
Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
32260
2000
景気後退・・・ 破綻・・・
破滅・・・ エジプト・・・ シリア・・・
00:34
Crisis. Death. Disaster.
8
34260
2000
危機・・・ 死・・・ 大災害・・・
00:36
Oh, my God.
9
36260
3000
なんてひどい・・・
00:39
Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
39260
2000
ディアマンディス: これは ここ6カ月の
00:41
I collected over the last six months --
11
41260
2000
ニュース映像の一部にすぎません
00:43
could have easily been the last six days
12
43260
2000
過去6日分でも
6年分を集めても
00:45
or the last six years.
13
45260
2000
同じようなものになったでしょう
00:47
The point is that the news media
14
47260
2000
言いたいのは ニュース報道が
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
49260
3000
悲劇的な出来事ばかりを
見せているということです
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
52260
3000
私たちが 悲劇的なものに
注目するからです
00:55
And there's a very good reason for that.
17
55260
2000
これにはもっともな理由があります
00:57
Every second of every day,
18
57260
2000
人間の脳がとても処理しきれないような
00:59
our senses bring in way too much data
19
59260
2000
膨大な情報が全感覚を通して
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
61260
3000
一瞬たりとも休むことなく
流れ込んできます
01:04
And because nothing is more important to us
21
64260
2000
生き残ることが最も大切な為
01:06
than survival,
22
66260
2000
この膨大な量の情報が
01:08
the first stop of all of that data
23
68260
2000
最初に向かうのは
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
70260
2000
扁桃体と呼ばれる
脳の側頭葉にある
01:12
called the amygdala.
25
72260
2000
原始的で小さい組織です
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
74260
3000
扁桃体は 早期に警戒すべき状況を
察知する仕組で
01:17
our danger detector.
27
77260
2000
危険を知らせる警報器です
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
79260
3000
扁桃体は あらゆる情報を整理して
周囲の環境の中に
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
82260
3000
害を及ぼしそうなものが無いか探ります
01:25
So given a dozen news stories,
30
85260
2000
私たちは一連のニュースを聞いたら
01:27
we will preferentially look
31
87260
2000
まずは悲劇的なニュースに
01:29
at the negative news.
32
89260
2000
目を向けるようにできています
01:31
And that old newspaper saying,
33
91260
2000
新聞業界の古い格言の
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
93260
2000
「血まみれなら大きく扱う」
に従うのは
01:35
is very true.
35
95260
2000
まったくの正解です
01:37
So given all of our digital devices
36
97260
3000
最近ではさらに 24時間365日
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
100260
2000
悲劇的なニュースばかりを
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
102260
3000
私たちの周りのデジタル機器が
流していることを考えれば
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
105260
2000
悲観的になってもしかたがありません
01:47
It's no wonder that people think
40
107260
2000
世界がどんどん悪い方向へ
01:49
that the world is getting worse.
41
109260
4000
進んでいくと人々が考えても
しかたがありません
01:53
But perhaps that's not the case.
42
113260
3000
しかし おそらく 現実は違います
01:56
Perhaps instead,
43
116260
2000
おそらく そうではなくて
01:58
it's the distortions brought to us
44
118260
2000
現実が歪められて
02:00
of what's really going on.
45
120260
3000
伝えられているのです
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
123260
2000
さまざまな原動力によって
02:05
over the last century
47
125260
2000
この1世紀の間でとげてきた
02:07
by a series of forces
48
127260
2000
膨大な進歩は さらに加速して
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
129260
3000
来たる30年間で
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
132260
3000
何も尽きることがない世界を
02:15
to create a world of abundance.
51
135260
3000
築ける可能性がある状態まで来ています
02:18
Now I'm not saying
52
138260
2000
もちろん 一連の問題が無いと
02:20
we don't have our set of problems --
53
140260
2000
言っているわけではなく
02:22
climate crisis, species extinction,
54
142260
2000
気候変動の危機 絶滅危惧種
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
144260
3000
水資源やエネルギー資源の枯渇などの
一連の問題があります
02:27
And as humans, we are far better
56
147260
2000
しかし人類は
02:29
at seeing the problems way in advance,
57
149260
3000
問題を十分に余裕をもって
察知することに長けてる上に
02:32
but ultimately we knock them down.
58
152260
4000
最終的には 問題を
片づけてしまうのです
02:36
So let's look
59
156260
2000
将来がどうなるか
理解するために
02:38
at what this last century has been
60
158260
2000
この1世紀がどんなものだったか
02:40
to see where we're going.
61
160260
2000
振り返って見てみましょう
02:42
Over the last hundred years,
62
162260
2000
この100年間で
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
164260
3000
平均寿命は 2倍以上になり
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
167260
3000
1人当たりの平均収入は
インフレを差し引いても
02:50
around the world has tripled.
65
170260
2000
3倍になっています
02:52
Childhood mortality
66
172260
2000
乳幼児の死亡率は
02:54
has come down a factor of 10.
67
174260
2000
10分の1に低下しました
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
176260
2000
これに加えて 食糧コスト
02:58
transportation, communication
69
178260
2000
電力 輸送 移動 伝達手段のコストは
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
180260
4000
それぞれ10分の1程度から
1,000分の1程度に低下しました
03:04
Steve Pinker has showed us
71
184260
2000
スティーブ・ピンカーの発表によれば
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
186260
3000
実は 人類は歴史上
もっとも平穏な時代を
03:09
in human history.
73
189260
2000
過ごしています
03:11
And Charles Kenny
74
191260
2000
また チャールス・ケニーによれば
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
193260
3000
この130年間で 25パーセントだった
03:16
in the last 130 years.
76
196260
3000
世界の識字率は80パーセントに増加しています
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
199260
4000
私たちは 本当に
たぐいまれな時代を過ごしています
03:23
And many people forget this.
78
203260
2000
多くの人がこれを忘れて
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
205260
3000
期待する目標を
より高く変え続けているのです
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
208260
3000
実際 私たちは貧困の意味を
再定義しています
03:31
Think of this, in America today,
81
211260
2000
考えてみてください
今アメリカでは
03:33
the majority of people under the poverty line
82
213260
3000
政府が決めた貧困水準以下で
暮らす人でさえ
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
216260
3000
大部分の人が 電気
水道 トイレ 冷蔵庫 テレビ
03:39
television, mobile phones,
84
219260
2000
携帯電話 エアコン そして
03:41
air conditioning and cars.
85
221260
3000
車までも持っています
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
224260
3000
前世紀では世界級の富豪『泥棒男爵』や
皇帝たちでさえも
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
227260
3000
こんな贅沢な状況は
夢にも思わなかったでしょう
03:53
Underpinning much of this
88
233260
3000
これを支えた大きなものは
03:56
is technology,
89
236260
2000
新技術でした
03:58
and of late,
90
238260
2000
とくに最近では
04:00
exponentially growing technologies.
91
240260
2000
指数関数的に
成長する技術です
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
242260
2000
親しい友人のレイ・カーツワイルが
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
244260
3000
情報技術で扱うことになれば
どんな装置でも ムーアの法則の
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
247260
3000
この曲線に従って
伸びていくと教えてくれました
04:10
and experiences price performance doubling
95
250260
2000
対価格性能が
04:12
every 12 to 24 months.
96
252260
3000
12カ月から24カ月毎に
倍になるという経験をします
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
255260
2000
みなさんのポケットにある携帯電話は
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
257260
2000
70年代のスーパーコンピュータよりも
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
259260
2000
まさに 百万倍も安く
千倍も速いのです
04:21
Now look at this curve.
100
261260
2000
この曲線を見てみてください
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
263260
2000
ここ100年間の
ムーアの法則の表です
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
265260
2000
2つのことに注目してください
04:27
Number one, how smooth it is --
103
267260
4000
1つ目は なだらかな
乱れのない曲線ということです
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
271260
3000
良い時も悪い時も
戦時も平時も
04:34
recession, depression and boom time.
105
274260
3000
景気後退や恐慌
ブームやバブル時もです
04:37
This is the result of faster computers
106
277260
2000
これは速いコンピュータを設計するのに
04:39
being used to build faster computers.
107
279260
3000
法則の想定よりも速いコンピュータを
使ったからです
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
282260
4000
地球規模の課題に直面した時でも
成長速度は落ちていません
04:46
And also, even though it's plotted
109
286260
2000
2つ目は 縦軸は対数で目盛をとって
04:48
on a log curve on the left,
110
288260
2000
線を引いたにも関わらず
04:50
it's curving upwards.
111
290260
2000
線が直線よりも上向きに上っています
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
292260
2000
技術が向上する速度までも
04:54
is itself getting faster.
113
294260
3000
さらに速くなっていくのです
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
297260
3000
ムーアの法則の通りにうまくいくなら
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
300260
3000
常に桁はずれの強力な技術が出現しつづけることを
05:03
available to all of us.
116
303260
2000
この曲線が示しています
05:05
Cloud computing,
117
305260
2000
クラウドコンピューティング
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
307260
2000
オートデスクが呼ぶには インフィニットコンピューティング
05:09
sensors and networks; robotics;
119
309260
3000
センサー、ネットワーク、ロボット
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
312260
3000
3D プリンタ技術 これは
生産作業を大衆化し
05:15
personalized production around the planet;
121
315260
2000
個別生産を広げる力があります
05:17
synthetic biology;
122
317260
2000
合成生物学
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
319260
3000
多様な燃料 ワクチン 食品
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
322260
3000
デジタル医療 ナノテク素材 そして人工知能
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
325260
3000
人工知能の例です クイズの
ジョパディでIBMのワトソンが
05:28
by IBM's Watson?
126
328260
2000
勝つのを見た人は
どれくらいいますか?
05:30
I mean, that was epic.
127
330260
3000
それは 素晴らしい瞬間でした
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
333260
2000
実は 一番響く新聞の見出しを
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
335260
2000
全力で探していました
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
337260
4000
この一文です「ワトソン が
人間の対戦相手を打ち負かした」
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
342260
2000
ジョパディは簡単なゲームではありません
05:44
It's about the nuance of human language.
132
344260
3000
人が使う言語のニュアンスがわかる必要があります
05:47
And imagine if you would
133
347260
2000
想像してください みなさんが
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
349260
2000
クラウド上にあり
05:51
available to every person with a cellphone.
135
351260
3000
こんな高性能の人工知能を
携帯電話で使えます
05:54
Four years ago here at TED,
136
354260
2000
4年前 まさにこの TED で 私と
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
356260
2000
レイ・カーツワイルは
シンギュラリティ大学
05:58
called Singularity University.
138
358260
2000
という新しい大学を
作りました
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
360260
3000
大学で教えるのは
最先端技術ですが 同時に
06:03
and particularly how they can be used
140
363260
2000
これらの技術が
人類全体の課題を
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
365260
3000
解決するのに
どう使えるかを教えます
06:08
And every year we ask them
142
368260
2000
また 毎年生徒に
06:10
to start a company or a product or a service
143
370260
3000
10年以内に 10億の人の生活に
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
373260
3000
影響を及ぼせるような
会社や製品やサービスを
06:16
within a decade.
145
376260
2000
創るよう課題を出しています
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
378260
3000
考えてみてください ただの学生の集団が
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
381260
3000
10億人の生活に影響を
与える可能性があるという現状は
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
384260
2000
30年前にはただの冗談だったでしょう
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
386260
3000
こんにちでは それを
成し遂げた会社を
06:29
that have done just that.
150
389260
2000
数十社は数えられるでしょう
06:31
When I think about creating abundance,
151
391260
6000
尽きることのない状態を創り出す
ということで私が考えているのは
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
397260
3000
地球上にすむ全員に
贅沢なものを与えることではなく
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
400260
3000
可能性のあることを
試みようとすることです
06:43
It is about taking that which was scarce
154
403260
3000
希少だったものを 尽きることのないものに
06:46
and making it abundant.
155
406260
2000
することです
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
408260
3000
ご存知のように 希少かどうかは
その背景によります
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
411260
5000
新技術は資源を自由に使えるようにする
原動力になります
06:56
Let me give you an example.
158
416260
3000
例をご紹介します
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
419260
2000
これは 1800年代半ばの
07:01
in the mid-1800s.
160
421260
2000
ナポレオン3世の話です
07:03
He's the dude on the left.
161
423260
3000
この写真の左のひとです
07:06
He invited over to dinner
162
426260
2000
シャムの王を
07:08
the king of Siam.
163
428260
2000
夕食に招待しました
07:10
All of Napoleon's troops
164
430260
2000
ナポレオンの兵は
07:12
were fed with silver utensils,
165
432260
3000
銀食器で食事を取りました
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
435260
2000
ナポレオン本人は金食器でした
07:17
But the King of Siam,
167
437260
2000
しかし シャム王は
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
439260
2000
アルミニウムの食器で食事しました
07:21
You see, aluminum
169
441260
2000
ご存知のように アルミニウムは
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
443260
3000
当時 地球上でもっとも価値ある金属でした
07:26
worth more than gold and platinum.
171
446260
3000
金よりもプラチナよりも価値があるとされていました
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
449260
3000
価値があったが故に ワシントン記念塔の冠石が
07:32
is made of aluminum.
173
452260
2000
アルミニウムで出来ているのです
07:34
You see, even though aluminum
174
454260
2000
わかりますか アルミニウムは
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
456260
3000
地球全体の8.3パーセントを
占めているにも関わらず
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
459260
2000
純粋な金属としては存在していません
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
461260
3000
アルミニウムはケイ素と酸素に
結合してしまっています
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
464260
3000
しかし ある時 電気分解の技術が
使えるようになって
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
467260
3000
アルミニウムをすごく安いものにしたので
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
470260
3000
文字通り 湯水のように使える程になりました
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
473260
4000
この類推を今後の人類の姿に例えて
予想してみましょう
07:57
We think about energy scarcity.
182
477260
2000
人類は エネルギーの枯渇を考えますが
07:59
Ladies and gentlemen,
183
479260
2000
よろしいですか
08:01
we are on a planet
184
481260
2000
私たちがいるこの地球は
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
483260
3000
1年で私たちが使用するエネルギーの
08:06
than we use in a year.
186
486260
3000
5千倍のエネルギーを
浴びています
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
489260
2000
88分ごとに
08:11
every 88 minutes.
188
491260
4000
16テラワットのエネルギーが
地球の表面に降り注いでいます
08:15
It's not about being scarce,
189
495260
2000
つまり 何が希少かということではなく
08:17
it's about accessibility.
190
497260
2000
利用可能かどうかということなのです
08:19
And there's good news here.
191
499260
2000
ここで いいお知らせがあります
08:21
For the first time, this year
192
501260
2000
これまでで初めて
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
503260
3000
今年インドでは 太陽光発電費用が
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
506260
4000
ディーゼル発電費用の半分になったのです
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
510260
3000
太陽光 8.8 ルピー対
ディーゼル17 ルピーです
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
513260
2000
去年 太陽光の費用が
半値になりました
08:35
Last month, MIT put out a study
197
515260
2000
先月 MIT が発表した研究では
08:37
showing that by the end of this decade,
198
517260
2000
2020年迄には アメリカでは
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
519260
2000
太陽光電力費用の国内平均が
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
521260
2000
1ワット当たり15セントになり
08:43
compared to 15 cents
201
523260
2000
太陽が良く当たる場所なら
08:45
as a national average.
202
525260
2000
6セントになると予測しています
08:47
And if we have abundant energy,
203
527260
3000
もし エネルギーが尽きないとすれば
08:50
we also have abundant water.
204
530260
3000
水資源も尽きないのです
08:53
Now we talk about water wars.
205
533260
5000
今度は 水資源獲得の争いや論争について話しましょう
08:58
Do you remember
206
538260
2000
1990年にボイジャーが
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
540260
2000
土星を通過した直後
カール・セーガンが
09:02
back towards the Earth,
208
542260
2000
探査機の向きを変えさせて
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
544260
2000
地球を撮らせたのを
覚えていますか?
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
546260
3000
その時有名な写真を撮りました
なんて呼んでいましたか?
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
549260
2000
「淡く青い点」
09:11
Because we live on a water planet.
212
551260
3000
水に満ちた惑星にいるからです
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
554260
3000
70パーセントが水に包まれた
惑星の上に生きています
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
557260
2000
もちろん 97.5パーセントは海水で
09:19
two percent is ice,
215
559260
2000
2パーセントは氷です
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
561260
3000
この惑星の残りの 0.5 パーセントの水を
争っています
09:24
but here too there is hope.
217
564260
2000
しかし ここにも希望があります
09:26
And there is technology coming online,
218
566260
3000
技術がオンラインで広まってきています
09:29
not 10, 20 years from now,
219
569260
2000
10年後20年後というのではなく
09:31
right now.
220
571260
2000
今存在しているのです
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
573260
3000
ナノテクもあります ナノテク素材です
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
576260
3000
また こんな話もあります
今朝 自作発明家のひとり
09:39
one of the great DIY innovators,
223
579260
2000
ディーン・ケーメンと話しました
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
581260
3000
彼も許可してくれたので
彼が発明したスリングショットという
09:44
his technology called Slingshot
225
584260
2000
技術を紹介したいと
思います
09:46
that many of you may have heard of,
226
586260
2000
皆さんもご存知かもしれませんが
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
588260
2000
独り暮らし用冷蔵庫くらいの
大きさです
09:50
It's able to generate
228
590260
2000
これは 塩水 汚染水
トイレの水などの
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
592260
2000
どんなものの水分でも
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
594260
3000
1リットルあたり2セント以下の費用で
09:57
at less than two cents a liter.
231
597260
3000
一日1000 リットルの速度で
飲み水に変えられます
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
602260
2000
つい最近 コカ・コーラの会長が
10:04
to do a major test
233
604260
2000
開発途上国で 何百ものこの機械を
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
606260
3000
使う大規模な実用化実験に合意しました
10:09
And if that pans out,
235
609260
2000
もし 実験がうまくいけば -- もちろん
10:11
which I have every confidence it will,
236
611260
2000
うまくいくと信じていますが --
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
613260
2000
コカ・コーラは
10:15
to 206 countries
238
615260
2000
この機械を世界206 ヶ国に
10:17
around the planet.
239
617260
2000
グローバル展開します
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
619260
3000
これは 現在存在している
10:22
that exists today.
241
622260
4000
技術の力を借りて実現できた技術革新といえるでしょう
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
626260
2000
人類は携帯電話でも同じ現象を見てきました
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
628260
2000
すごいのは 2013年末には
10:30
of cellphones in the developing world
244
630260
2000
開発途上国での携帯電話の普及率が
10:32
by the end of 2013.
245
632260
2000
70 パーセントにも到達します
10:34
Think about it,
246
634260
2000
考えてみてください
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
636260
3000
ケニヤのどまんなかの マサイ族の戦士は
10:39
has better mobile comm
248
639260
2000
レーガン大統領が 25年前に
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
641260
3000
持っていたよりも良い携帯装置を持つのです
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
644260
2000
スマートフォンでグーグルが使えれば
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
646260
2000
マサイ族は15年前のクリントン大統領よりも
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
648260
2000
多くの知識や情報を利用できます
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
650260
3000
誰もこれまで予見してこなかったような
10:53
that no one could have ever predicted.
254
653260
3000
情報や伝達手段にあふれた世界に
彼らは生きています
10:57
Better than that,
255
657260
2000
もっと素晴らしいのは
10:59
the things that you and I
256
659260
2000
みなさんや私が
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
661260
2000
数万やら数十万ドルを使ってきた
11:03
GPS, HD video and still images,
258
663260
3000
GPS HDビデオや高解像度写真
11:06
libraries of books and music,
259
666260
3000
書籍や音楽のコレクション 医療診断技術などのものが
11:09
medical diagnostic technology --
260
669260
2000
今度は
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
671260
3000
文字通り姿を消し お金を出さなくてもよいものになり
11:14
into your cellphone.
262
674260
3000
携帯電話に組み込まれるのです
11:19
Probably the best part of it
263
679260
2000
携帯電話の技術革新で今1番すごいのは
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
681260
3000
健康について起ころうとしているこの出来事です
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
684260
4000
先月 クアルコム財団と一緒に
1,000万ドルが賞金の
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
688260
4000
クアルコム トライコーダー X賞という
コンテストを始めました
11:32
We're challenging teams around the world
267
692260
2000
世界中のグループに挑戦しているのです
11:34
to basically combine these technologies
268
694260
2000
様々な先端技術を組み合わせて
11:36
into a mobile device
269
696260
2000
携帯装置に組み込む方法を競います
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
698260
2000
人工知能付なので 話しかけたり
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
700260
3000
咳を診てもらったり
指先からの採血で検査を行えます
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
703260
2000
競争に勝つには そのチームの装置が
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
705260
4000
専門医による医療チームよりも
正しく診断できなければなりません
11:49
So literally, imagine this device
274
709260
3000
新開発の装置がこんな場所にあったらと想像してください
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
712260
3000
開発途上国のまっただなかで 医者がいなくて 人口の
11:55
25 percent of the disease burden
276
715260
2000
25パーセントが病気に苦しみ
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
717260
3000
1.3パーセントが医療従事者というそんな場所にあったら
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
720260
2000
この装置がRNAやDNA ウィルスの
12:02
that it doesn't recognize,
279
722260
2000
塩基配列を調べても 認識できない時は
12:04
it calls the CDC
280
724260
2000
CDC(疾病対策センター)に通報し
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
726260
3000
大流行が起きないように根本から防止します
12:11
But here, here is the biggest force
282
731260
3000
しかし これこそが尽きることがない世の中を
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
734260
2000
作りだす最大の原動力です
12:16
I call it the rising billion.
284
736260
3000
これを昇り来る 10 億と呼んでいます
12:19
So the white lines here are population.
285
739260
3000
グラフの白棒は人口を表しています
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
742260
3000
地球の人口は70億人の線を超えたところです
12:25
And by the way,
287
745260
2000
ちょっとしたことですが
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
747260
2000
人口の爆発を防ぐ最大の手段は
12:29
is making the world educated
289
749260
2000
世界の人々をもれなく
12:31
and healthy.
290
751260
3000
教養のある健康な人々にすれば良いのです
12:34
In 2010,
291
754260
2000
2010年 ネット接続できて
12:36
we had just short of two billion people
292
756260
2000
オンラインになっている人は
12:38
online, connected.
293
758260
2000
たった20億人ほどです
12:40
By 2020,
294
760260
2000
2020年には
12:42
that's going from two billion to five billion
295
762260
2000
インターネット利用者は
12:44
Internet users.
296
764260
2000
20億人から50億人へと増加します
12:46
Three billion new minds
297
766260
2000
これまで世界から尋ねられてこなかった
12:48
who have never been heard from before
298
768260
2000
30億人の新しい頭脳が
12:50
are connecting to the global conversation.
299
770260
4000
世界で議論されていることや
話されてることに参加し始めます
12:54
What will these people want?
300
774260
2000
この人たちは何を欲しがるだろうか?
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
776260
2000
何を消費して 何を望むだろうか?
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
778260
2000
経済が停止してしまうのではなく
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
780260
3000
経済に かつてない最大の注入が起ころうとしています
13:03
These people represent
304
783260
2000
グローバル経済にとって
13:05
tens of trillions of dollars
305
785260
2000
数十兆ドルの注入を
13:07
injected into the global economy.
306
787260
3000
意味することになるのです
13:10
And they will get healthier
307
790260
2000
そして トライコーダーを使い
13:12
by using the Tricorder,
308
792260
2000
これらの人々はより健康になり
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
794260
2000
カーンアカデミーを使い
13:16
and by literally being able to use
310
796260
3000
よりよい教育を受け
3D プリンタ技術や
13:19
3D printing and infinite computing
311
799260
3000
制限なくコンピューターが
使用できるようになって
13:22
[become] more productive than ever before.
312
802260
3000
これまでにない より高い
生産性を持つようになるのです
13:25
So what could three billion rising,
313
805260
3000
とすれば 健康で教養もあり
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
808260
3000
生産的になって昇り来る30億人は
13:31
bring to us?
315
811260
2000
何をもたらしてくれるでしょうか?
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
813260
3000
これまで尋ねられなかった
人々の意見がもたらすものは?
13:36
What about giving the oppressed,
317
816260
2000
それが世界のどこだったにせよ
13:38
wherever they might be,
318
818260
2000
これまで抑圧されてきた人たちが
13:40
the voice to be heard and the voice to act
319
820260
2000
ここで初めて 発言する権利を持ち
13:42
for the first time ever?
320
822260
3000
行動する権利を持つとしたら?
13:45
What will these three billion people bring?
321
825260
3000
この30億の人々は
何をもたらすでしょうか?
13:48
What about contributions we can't even predict?
322
828260
3000
まったく予見できなかった貢献でしょうか?
13:51
The one thing I've learned at the X Prize
323
831260
2000
X 賞でひとつ分かったことは
13:53
is that small teams
324
833260
2000
明確な目標の持って 情熱に
13:55
driven by their passion with a clear focus
325
835260
3000
突き動かされている少人数のチームが
13:58
can do extraordinary things,
326
838260
2000
並はずれたことをできるということです
14:00
things that large corporations and governments
327
840260
2000
これまでは大企業や政府でしか
14:02
could only do in the past.
328
842260
3000
できなかったようなことを成し遂げます
14:05
Let me share and close with a story
329
845260
2000
最後に 私が本当に興奮した話を
14:07
that really got me excited.
330
847260
3000
お話して締めくくりたいと思います
14:10
There is a program that some of you might have heard of.
331
850260
2000
ご存知かもしれませんが
14:12
It's a game called Foldit.
332
852260
2000
オンラインゲームで
14:14
It came out of the University of Washington in Seattle.
333
854260
4000
フォールド・イットというシアトルのワシントン大学が
考えられたゲームがあります
14:18
And this is a game
334
858260
2000
このゲームは 個人個人が
14:20
where individuals can actually take a sequence of amino acids
335
860260
4000
アミノ酸の配列を選んで
タンパク質がどのように折りたたまれるのかを
14:24
and figure out how the protein is going to fold.
336
864260
4000
解くというパズルゲームです
タンパク質では折りたたまれ方によって
14:28
And how it folds dictates its structure and its functionality.
337
868260
2000
構造と機能を決定します
14:30
And it's very important for research in medicine.
338
870260
3000
これは医学の研究にとって
非常に重要なことです
14:33
And up until now, it's been a supercomputer problem.
339
873260
3000
これまでは この解析は
スーパーコンピューターで解く程難解でした
14:36
And this game has been played
340
876260
2000
このゲームは大学教授や
14:38
by university professors and so forth.
341
878260
2000
もろもろの人たちが遊んでいました
14:40
And it's literally, hundreds of thousands of people
342
880260
3000
ほんとうに 何十万人もの人々が
オンラインで
14:43
came online and started playing it.
343
883260
2000
遊ぶようになっていきました
14:45
And it showed that, in fact, today,
344
885260
2000
なにが起こったかというと 今のところ
14:47
the human pattern recognition machinery
345
887260
2000
最強のコンピュータよりも
14:49
is better at folding proteins than the best computers.
346
889260
3000
人間のパターン認識力の方が
上手く折りたためると分かりました
14:52
And when these individuals went and looked
347
892260
2000
このオンライン解析に参加して
14:54
at who was the best protein folder in the world,
348
894260
3000
タンパク質折りたたみで
誰が最強なのかを見ると
14:57
it wasn't an MIT professor,
349
897260
2000
MIT の教授でもなく
14:59
it wasn't a CalTech student,
350
899260
2000
カリフォルニア工科大生でもなく
15:01
it was a person from England, from Manchester,
351
901260
3000
英国のマンチェスターに住む女性とわかりました
15:04
a woman who, during the day,
352
904260
4000
昼間はリハビリ病院の
15:08
was an executive assistant at a rehab clinic
353
908260
3000
事務補佐として働いて
15:11
and, at night, was the world's best protein folder.
354
911260
4000
夜は タンパク質折りたたみで
世界最強なのでした
15:16
Ladies and gentlemen,
355
916260
2000
皆さん よろしいでしょうか
15:18
what gives me tremendous confidence
356
918260
2000
私に 未来への
15:20
in the future
357
920260
4000
とてつもない自信を与えてくれるのは
15:24
is the fact that we are now more empowered as individuals
358
924260
4000
地球規模の課題に対して
個人としてでも取り組める力を
15:28
to take on the grand challenges of this planet.
359
928260
3000
持つようになったという
事実があるからです
15:31
We have the tools with this exponential technology.
360
931260
3000
私たちには 飛躍的に進歩する新技術を
使った手段があります
15:34
We have the passion of the DIY innovator.
361
934260
3000
私たちには 発明家が持つ
自作してでも進める情熱があります
15:37
We have the capital of the techno-philanthropist.
362
937260
3000
私たちには 技術を活かした
博愛的事業を行う資源があります
15:40
And we have three billion new minds
363
940260
2000
さらに 私たちが解決しなければならない
15:42
coming online to work with us
364
942260
2000
地球規模の課題を
15:44
to solve the grand challenges,
365
944260
2000
一緒に解くことができる
15:46
to do that which we must do.
366
946260
4000
30億人の新しい頭脳が
オンラインで繋がるようになります
15:50
We are living into extraordinary decades ahead.
367
950260
2000
とてつもない数十年が待っています
15:52
Thank you.
368
952260
2000
ありがとうございました
15:54
(Applause)
369
954260
14000
(拍手)
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