なくなる仕事

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『なくなる仕事』

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ロボットが雇用を奪い、格差を広げる時代が到来

JBPRESS 2014.02.28
http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/40058
（一部抜粋）
今後20年間で雇用の47％がロボットに？
実は2013年9月、英オックスフォード大学の2人の研究者が
「雇用の将来：仕事がいかにコンピューターの影響を受けるか」
という題の共同研究報告（72ページ）を発表した。
その中で、雇用の47％が今後20年で
コンピューターに置き換えられる可能性があると記されている。
対象国は米国だが、米国で起こる事象は後年、
日本を含めた他国でも見られることが多い。
国によって違いはあっても、いずれは日本でも多くの仕事が
ロボットやコンピューターに取って代わられると思われる。
報告書で示された研究では、数値を使った様々な分析が行われている。
職業を702に分類し、コンピューター化される可能性の高い職種や
将来の賃金が挙げられると同時に、新しい方法論によって
「これから有望な職業」と「消えゆく運命にある職業」が列記されている。
すでに人間の手を離れ始めている職種はあるが、
今後は加速度がついていくということだ。
（以下略）

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オックスフォード大学が認定
あと10年で「消える職業」「なくなる仕事」702業種を徹底調査してわかった

livedoorNEWS　2014年11月8日 6時0分　「週刊現代」2014年11月1日号より
http://news.livedoor.com/article/detail/9447763/

たとえばバーテンダーの仕事。
これがコンピューターに代わられる確率は77%-。
そんな大胆予測を披露した論文が全世界で話題だ。
論文の執筆者が本誌に語った、凄まじすぎる「雇用の未来」。

■仕事はほぼ半減する

「コンピューターの技術革新がすさまじい勢いで進む中で、
これまで人間にしかできないと思われていた仕事が
ロボットなどの機械に代わられようとしています。
たとえば、『Google Car』に代表されるような無人で走る自動運転車は、
これから世界中に行き渡ります。
そうなれば、タクシーやトラックの運転手は仕事を失うのです。

これはほんの一例で、
機械によって代わられる人間の仕事は非常に多岐にわたります。
私は、米国労働省のデータに基づいて、702の職種が今後どれだけ
コンピューター技術によって自動化されるかを分析しました。
その結果、今後10~20年程度で、米国の総雇用者の約47%の仕事が
自動化されるリスクが高いという結論に至ったのです」

人間が行う仕事の約半分が機械に奪われる-そんな衝撃的な予測をするのは、
英オックスフォード大学でAI(人工知能)などの研究を行う
マイケル・A・オズボーン准教授である。

そのオズボーン氏が、
同大学のカール・ベネディクト・フライ研究員とともに著した
『雇用の未来-コンピューター化によって仕事は失われるのか』
という論文が、いま世界中で話題となっている。

同論文の凄味は、702の職種すべてについて、
コンピューターに取って代わられる確率を仔細に試算したことにある。
言うなれば、これから「消える職業」「なくなる仕事」を示したに等しく、
これが産業界に衝撃を与えているわけだ。

右に載せたのは、そうした「消える、なくなる」可能性の高い主な仕事である。
いずれもコンピューターに代わられる確率は90%以上という
驚くべき数字が弾きだされている。

オズボーン氏が言う。

「各仕事に必要なスキルはどのようなもので、
そのスキルを機械がどれだけ自動化できるのかを、
テクノロジーの発展のトレンドを考慮して詳細に調べ上げました。
具体的には、コンピューター化の障壁となりうる
9つの仕事特性を抽出して-たとえば、手先の器用さ、芸術的な能力、
交渉力、説得力など-、702の職種を評価したのです。

これまでロボットはルーチン的な作業しかできないとされてきましたが、
ここ10年間におけるロボットの能力向上は目覚ましいものがあります。
ロボットが完全に人間の知性を手に入れるには
あと少なくとも50年はかかると言われていますが、
その過程で、多くの仕事が機械の脅威にさらされることがわかってきました」

日本におけるロボット市場は直近では9000億円ほどだが、
これが'20年には約3兆円、'35年には10兆円程にまで達するといわれる。

この10月に行われた日本最大のIT・エレクトロニクス見本市『CEATEC』では、
人間相手にラリーをする卓球ロボットなどが披露され、
来場者の度肝を抜いたばかり。
最近では携帯大手ソフトバンクが、人間相手に会話をする
世界初の感情認識パーソナルロボット『Pepper』を発表するなど、
各企業のロボット開発競争は熾烈化している。

子供の頃に憧れたSFの世界が現実化する日が近づくようで
ワクワクする面もあるが、オズボーン氏が指摘するように、
それは同時にロボットが人間の仕事を奪う皮肉な結果をもたらすのである。

■弁護士から警察まで

そんな時代がいよいよ本格化しようとしている中で、
気になるのはどのような仕事が「消える、なくなる」
可能性があるのか、だろう。

オズボーン氏は言う。

「最近の技術革新の中でも注目すべきはビッグデータです。
これまで不可能だった莫大な量のデータを
コンピューターが処理できるようになった結果、
非ルーチン作業だと思われていた仕事を
ルーチン化することが可能になりつつあります」

その具体例として前出の論文に書かれているのが、「医療診断」である。
米国のニューヨークメモリアルスローンケタリングがんセンターが、
米IT大手のIBMと協業している事例が取り上げられている。

同がんセンターでは、米国のクイズ番組で人間相手に勝利を挙げた
ワトソンというIBMの人工知能型コンピューターを活用して、
60万件の医療報告書、150万件の患者記録や臨床試験、
200万ページ分の医学雑誌などを分析。
コンピューターが患者個々人の症状や遺伝子、薬歴などを
ほかの患者と比較することで、
それぞれに合った最良の治療計画を作ることに成功しているというのだ。

法律の分野でも、裁判前のリサーチのために数千件の弁論趣意書や判例を
精査するコンピューターがすでに活用されており、
米ソフトウェア大手シマンテックのサービスを利用すると、
2日間で57万件以上の文書を分析して分類することができる。
その結果、弁護士アシスタントであるパラリーガルや、契約書専門、
特許専門の弁護士の仕事は、
すでに高度なコンピューターによって行われるようになっているという。

オズボーン氏が続ける。

「センサー技術の進化も重要です。センサー技術が発展すると、
これまで人間にしかできないとされていた認知能力を備えた機械が
さまざまな分野で活躍できるようになるからです。
たとえば、カタールの首都ドーハやブラジルのサンパウロ、
中国の北京などでは、水道のパイプやポンプにセンサーを設置。
センサーが水道管の漏れをチェックした結果、
水漏れを40~50%削減することに成功しています。
こうした機器の不具合を観察する作業員は必要でなくなるでしょう」

センサー技術がさらに普及すれば、
患者の状況を観察する医療スタッフの仕事がいらなくなる可能性も出てくる。

また、街頭や歩道などにセンサーが張り巡らされ、
音や映像を記録することによって、
「警官の人数も減らせるかもしれない」とオズボーン氏は指摘する。

「人間は休憩や睡眠をとる必要があるので、
観察が中断することがありますが、センサーは常に見張りができる。
また、人間は集中力の低下や人それぞれに思考のバイアスがありますが、
ビッグデータを分析するコンピューターにはそのようなデメリットがない。
結果として、機械のほうが人間より
すぐれた仕事をする可能性すらあるわけです」

■知識労働者が次々失業

こうしたビッグデータによる情報分析、
センサーによる認識能力を組み合わせることで、人間並み、
もしくはそれ以上の「判断力」を備えたコンピューターも出現し始めている。

たとえば米アップルのスマホは、
人間が「東京の週末の天気は?」と話しかけると、
それを認識し、実際の天気予報を画面上に映し出す。

米国では、コールセンター業務を人間に代わって行える
音声応答システムも開発されており、これにより従来に比べ
60~80%のコストが削減できるようになりつつあるともいう。

金融業界では、人間のトレーダーよりも大量かつ迅速に、
コンピューターがプレスリリースや決算資料を分析し、
それに基づいた投資判断を下すのが日常の風景となっている。

ウェブ上に顧客が情報を入力するだけで、
コンピューターのファイナンシャル・アドバイザーが
顧客それぞれにあった資産運用アドバイスを行うサービスもスタートし、
人気を博しているというのだ。

「教育の現場では、無料でオンライン講義を受けられる『MOOCs』が
急成長しています。
そして、学生がディスカッションでどんなやり取りをするか、
課題を勤勉にこなしているか、講義をきちんと視聴しているか、
そして最終的にどれくらいの成績をおさめているか、
などについての莫大なデータが集まり始めています。
こうした情報を利用すれば、人間に代わってコンピューターの講師が、
個々の学生に応じた講習や評価ができるようになるし、
卒業後の就職適性も導き出すことができるようになります。
その技術を人材採用に適用すれば、各企業の人事部の作業は
いまよりずっと効率化できたりもするのです」(オズボーン氏)

マッキンゼー・グローバル・インスティチュートによれば、
こうした高度な技術が、世界で約1億4000万人のフルタイムの
知識労働者にとって代わると予測されているという。

オズボーン氏は語る。

「経済の歴史を見ると、技術的進歩といえば、
たいていは身体を使う手作業を機械化することを表していました。
しかし、21世紀の技術的進歩は、これまで人間の領域とされてきた
認知能力を必要とする幅広い仕事を機械化することを意味するのです。

さらに、手作業についても従来は単純化できる作業だけが
機械化されていましたが、
今後はより複雑な作業まで機械化できるようになります」

その具体例として論文に上げられているのは、たとえば、「病院ロボット」。
病院内で、食事や処方箋を患者ごとに自動的に輸送するロボットや、
手術を行うロボットがすでに出現しているという。

食品業界でも、スペインのある食品加工メーカーでは、
ベルトコンベアーで運ばれてくるレタスをロボットが測定し、
品質基準に満たないレタスを選り分けているという。

われわれが気付かないうちに、
ロボットが人間の代わりに働く光景はすでに世界中に広がっているのだ。

「たとえば、米ゼネラル・エレクトリックは、
風力タービンを登ってメンテナンスをするロボットを開発している。
物流の分野でも、日本のメーカーが遠隔操作できるほどの
高度なコンピューターと通信機器を搭載している自動車を開発しています」
(オズボーン氏)

■絶対に消えない仕事とは?

『バクスター』という汎用ロボットは、
人間がロボットの腕などを動かして仕事を憶えさせることで、
パターンを暗記してその作業を自動的に行えるという。
しかも、『バクスター』の値段は約2万ドル(約210万円)ほどで、
産業用ロボットが平均して10万~15万ドルする中にあっては安価だ。

ロボットがこうして広く普及するにつれて、
大量生産によってその値段はどんどん下がっていく。
「10年以内に産業用ロボットは平均して5万~7万5000ドルほどの値段で
買えるようになる」とオズボーン氏が指摘するように、
価格下落がさらにロボットの普及をうながし、
人間の仕事をさらに奪っていく。

「『バクスター』のような低価格で多目的なロボットは、製造業だけでなく、
サービス業でも活用されるようになるでしょう。
サービス業は人と人とがコミュニケーションをしなければいけない業種なので
機械化は難しいとされてきましたが、
その壁すら乗り越えようとしているわけです。
かつてレストランのウェイターやウェイトレスの仕事は
機械に奪われないと言われていましたが、
いまはタブレット端末で注文できるレストランが増えています。
受付業務や秘書業務も同じような流れにある。
今後はさらに、調理、医療、清掃、高齢者介護などのサービス産業で、
ロボットが複雑な作業を担うことになるでしょう」(オズボーン氏)

ロボットが職場に溢れ、仕事を奪われた人間が失業者になっていく様は
想像するだけで恐ろしいが、オズボーン氏は
「人類にとってこれは歓迎すべきことだ」と主張する。

「かつて洗濯は手作業で行っていましたが、
洗濯機の登場でその仕事は奪われました。
しかし、それによって余った時間を使って新しい技術や知恵が創造された。
こうして人類は発展してきたわけです。現在起きているのも同じことです。

ロボットやコンピューターは芸術などの
クリエイティブな作業には向いていません。
となれば、人間は機械にできる仕事は機械に任せて、
より高次元でクリエイティブなことに集中できるようになるわけです。
人間がそうして新しいスキルや知性を磨くようになれば、
これまで以上に輝かしい『クリエイティブ・エコノミー』の時代を
切り開いていけるのです」

もちろん、そうした高次元でクリエイティブな
スキルを身につけられなければ、
失業者に転落するリスクが大きいということでもある。
来たるべきロボット社会で生き残るのは、なかなか容易ではなさそうだ。

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『移民と外国人労働者』　http://bit.ly/1M1RKp2
http://seitousikan.blog130.fc2.com/blog-entry-722.html
外国人が住む町　http://bit.ly/1VxMMpq
http://seitousikan.blog130.fc2.com/blog-entry-275.html
「危険な外国人参政権」と「恐怖の人権機関」　http://bit.ly/21TYWg3
http://seitousikan.blog130.fc2.com/blog-entry-277.html

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『なくなる仕事』 http://bit.ly/1NlLbDK
http://seitousikan.blog130.fc2.com/blog-entry-729.html

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