AI（人工知能）が人類の知能を超え、制御できなくなるときのことを、技術的特異点＝シンギュラリティと呼びます。コンピューターチップの性能は1.5年ごとに約2倍進化し、計算上、この技術的特異点は2045年に訪れるとする学説も存在します。
人類の英知を超えた究極のAI誕生により何が起こるかは定かではありませんが、今後10年〜20年間で人口の半分の仕事が人工知能に取って代わられると、野村総合研究所は分析します。
近い将来、ヒトの仕事はすべてAIに奪われてしまうのでしょうか。
目次
- 1 労働人口の49％、AIで代替可能
- 1-1 代替可能な100種の仕事
- 1-2 日本は人工知能でも行える仕事ばっかり？
- 1-3 労働力不足はイノベーションのチャンス
- 2 人工知能の導入状況
- 2-1 日米のAIに対する認識の違い
- 2-2 AIに否定的な意見も多い米国
- 3 失われる雇用よりも新たな創出を
1 労働人口の49％、AIで代替可能
野村総研と英オックスフォード大学のオズボーン准教授らで行った共同研究によれば、10〜20年後に、日本の労働人口の49％が就いている国内601の職業において、人工知能もしくはロボットで代替可能であることが明らかになっています。
1-1 代替可能な100種の仕事
本研究では職業を構成する各種定量データをもとに、米国および英国における先行研究と同様の分析アルゴリズムを用いて実施されました。その結果、従事する一人の業務全てを、66％以上の高い確率でコンピューターが代わりに行える＝技術的にAIやロボットなどで代替できる職種に就業している人数を推計。就業者数全体に占める割合を算出しました。
なかでも代替可能性が高い100種の職業は次のようになります。
| 1 | IC生産OP※ | 34 | 建設作業員 | 67 | 積卸作業員 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 一般事務員 | 35 | ゴム製品成形工 | 68 | データ入力係 |
| 3 | 鋳物工 | 36 | 梱包工 | 69 | 電気通信技術者 |
| 4 | 医療事務員 | 37 | サッシ工 | 70 | 電算写植OP |
| 5 | 受付係 | 38 | 産業廃棄物作業員 | 71 | ＩＴ保守員 |
| 6 | AV機器組立修理 | 39 | 紙器製造工 | 72 | 電子部品製造工 |
| 7 | 駅務員 | 40 | 自動車組立工 | 73 | 電車運転士 |
| 8 | NC研削盤工 | 41 | 自動車塗装工 | 74 | 道路パトロール隊員 |
| 9 | NC旋盤工 | 42 | 出荷·発送係員 | 75 | 日用品修理ショップ店員 |
| 10 | 会計監査係員 | 43 | じんかい収集作業員 | 76 | バイク便配達員 |
| 11 | 加工紙製造工 | 44 | 人事係事務員 | 77 | 発電員 |
| 12 | 貸付係事務員 | 45 | 新聞配達員 | 78 | 非破壊検査員 |
| 13 | 学校事務員 | 46 | 診療情報管理士 | 79 | ビル施設管理技術者 |
| 14 | カメラ組立工 | 47 | 水産製品製造工 | 80 | ビル清掃員 |
| 15 | 機械木工 | 48 | スーパー店員 | 81 | 物品購買事務員 |
| 16 | 寮·マンション管理 | 49 | 生産現場事務員 | 82 | プラスチック製品成形工 |
| 17 | CADシステムOP | 50 | 製パン工 | 83 | プロセス製版OP |
| 18 | 給食調理人 | 51 | 製粉工 | 84 | ボイラーOP |
| 19 | 教育·研修事務員 | 52 | 製本作業員 | 85 | 貿易事務員 |
| 20 | 行政事務員（国） | 53 | 清涼飲料セールス | 86 | 包装作業員 |
| 21 | 行政事務員（県など） | 54 | 石油精製OP | 87 | 保管·管理係員 |
| 22 | 銀行窓口係 | 55 | セメントOP | 88 | 保険事務員 |
| 23 | 金属加工·検査工 | 56 | 繊維製品検査工 | 89 | ホテル客室係 |
| 24 | 金属研磨工 | 57 | 倉庫作業員 | 90 | マシニングセンターOP |
| 25 | 金属材料製造検査工 | 58 | 惣菜製造工 | 91 | ミシン縫製工 |
| 26 | 金属熱処理工 | 59 | 測量士 | 92 | めっき工 |
| 27 | 金属プレス工 | 60 | 宝くじ販売人 | 93 | めん類製造工 |
| 28 | クリーニング店員 | 61 | タクシー運転者 | 94 | 郵便外務員 |
| 29 | 計器組立工 | 62 | 宅配便配達員 | 95 | 郵便事務員 |
| 30 | 警備員 | 63 | 鍛造工 | 96 | 有料道路料金収受員 |
| 31 | 経理事務員 | 64 | 駐車場管理人 | 97 | レジ係 |
| 32 | 検収·検品係員 | 65 | 通関士 | 98 | 列車清掃員 |
| 33 | 検針員 | 66 | 通信販売受付事務 | 99 | レンタカー営業所員 |
| 100 | 路線バス運転手 | ||||
（▲並び順は代替可能率と関係ない 参照：NRI未来創発 ニュースリリース）
※ OPはオペレーター（operator）の略
1-2 日本は人工知能でも行える仕事ばっかり？
また、日・米・英で比較したAIによる代替可能性割合では、日本49％であるのに対し、米47％、英35％となりました。
・日、米、英の代替可能性の高い労働人口の割合
（参照：NRI未来創発 ニュースリリース）
野村は、クリエイティブ性、コミュニケーション性が必要な仕事や、型にとらわれない仕事は将来においても人が担うとしています。芸術・考古学、哲学など抽象的な概念を整理・管理する仕事や、他者とのコミュニケーション、交渉が求められる仕事は現在のところ人工知能では代替困難とされます。
たとえば、アートディレクター、映画監督、俳優、医師、作曲家、シナリオライター、小・中・高教員、保育士、中小企業診断士、ミュージシャン、漫画家、料理研究家、経営コンサルタント、法務教官、心理学研究者、声楽家、レストラン支配人などが該当します。
一方、専門的知識や創造性の高いスキルが求められない仕事、たとえば単純なデスクワークや資料整理、文字入力、機械類操作はAIで遂行可能率が高いとの結果になりました。
つまり、日本は創造性・専門性に欠ける仕事に従事する人の割合が欧米と比べて高く、近い将来、人工知能に仕事を奪われる労働者の数がもっとも多いことが分かります。
1-3 労働力不足はイノベーションのチャンス
NRI未来創発センター2030年研究室の寺田知太研究員は、「労働者人口の49％はAIで代替可能」とする研究は、2030年に向けた日本の新たなあり方を示すためだとします。
NRIは、近い将来に深刻化する労働力不足問題に日本がどう立ち向かうべきかを研究。その一環として英オックスフォードと協力し本研究を行ったと説明しました。
「人の仕事が機械化されるという話では、工場などの単純労働をイメージされる場合が多いようです。しかし本研究では、これまでは想定されていなかった、事務職や企業の中で相対的に給与が高いとされてきたホワイトカラーの業務も対象となっています」
では、人の仕事が約半分も奪われれば、労働者は職を失うのでしょうか。これについて寺田氏は、機械化される仕事がある一方で、新しい仕事も生まれると語ります。
「新しいテクノロジーが入ると、今までになかったサービスや業務が創出されます。例えばスマートフォンの登場によって、アプリケーションをつくる仕事や、スマートフォンを介したさまざまなサービスが登場しました。スマートフォンのなかった時代には、想像できなかった仕事や業務がたくさん生まれています」（参照：NRIニュースレター）
寺田氏は、労働力が不足すれば人はテクノロジーに頼らざるを得なくなる、しかしそこに新しいイノベーションが生まれると語りました。
2 人工知能の導入状況
職場において現時点でどの程度AIが導入されているかについて、平成28年度の情報通信白書によれば、日本よりも米国の方がずいぶん進んでいることが明らかになりました。
2-1 日米のAIに対する認識の違い
日本の労働者で職場に人工知能が導入されている、もしくは導入したことがある、導入予定であると回答した人が10.6%であるのに対して、米国では30.1%と3倍近い結果となりました。
・職場でのAI導入状況
（参照：平成28年度情報通信白書）
日本のAI代替可能性率が欧米よりも高い理由の一つとして、欧米ではすでにコンピューター化や機械化されている業務や職種が、日本ではまだ人に任されていることが遠因であると寺田知太研究員も指摘します。
また、日本の「すでにAIが職場に導入されている」もしくは「今後導入される計画がある」と回答した人は、AIが果たす役割・機能について、次のように答えました。
| 日本人の回答内容 | 回答割合 |
|---|---|
| 既存の労働力を省力化する | 41.0% |
| 不足している労働力を補完する | 35.0% |
| 既存の業務効率・生産性を高める | 35.0% |
白書は、日本では人工知能を労働力の手助けに対応したものと理解される傾向が強いと分析しました。
一方、米国の労働者の場合は次のような結果となりました。
| アメリカ人の回答内容 | 回答割合 |
|---|---|
| 既存の業務効率・生産性を高める | 48.6% |
| 既存の労働力を省力化する | 39.0% |
| 既存の業務の提供する価値（品質や顧客満足度な ど）を高める | 30.0% |
白書は、米国は人工知能（AI）を業務改革の担い手に対応したものと理解される傾向にある分析しました。
2-2 AIに否定的な意見も多い米国
また、白書では人工知能の導入を好ましいと思うかどうかの調査も行われた結果、日本よりも米国の方がAIに対して否定的であることも分かりました。
日本の労働者では、「好ましい」、「どちらにもあてはまらない」と回答した人が多数派を占め、なかでも「どちらにもあてはまらない」が約半数にのぼったことについて、白書は、日本では人工知能の導入が現実味を帯びておらず、利活用のモチベーションが高いとは言えない状況であると分析。
一方、米国の就労者では、「好ましい」、「好ましいことではない」がそれぞれ40.8%、35.4%と高い割合を占めており、人工知能に対する社会の受容性について、奇しくも米国大統領選挙時のように、肯定派と否定派がきっぱり分かれる結果となりました。
・日米の職場への人工知能導入に対する意見
（参照：平成28年度情報通信白書）
※ Aの考え方…業務や雇用が取って代わられるなどの憂慮すべき点はあるが、業務の生産性向上や 高付加価値化、新しい業務の創造につながるなどの効果 が期待出来るため、人工知能（AI）の導入の流れは好ましいと思う
※ Bの考え方…業務の生産性向上や高付加価値化、新しい業務の創出につながる効果については喜ばしいが、業務や雇用が取って代わられるなどの効果を 考えると、人工知能（AI）の導入の流れは好ましいことではないと思う
3 失われる雇用よりも新たな創出を
人工知能の発達のように、技術革新により仕事を失った例は今に始まったことではありません。歴史を見ても近代化や社会構造の変化によってさまざまな職業が姿を消してきました。
たとえば自動車や交通の発達により、人力車やオート三輪車の運転手は昭和30年頃には東京からなくなったと言われます。
また鉄道システムの発達では、切符切りの鉄道改札員やモノレール運転士が、通信システムの発達では、有線電信オペレーターや電報局員が、印刷・DTP技術の発達では原稿に合わせて活字を拾い集める文選工がそれぞれのタイミングで職を失いました。
今でも電子書籍の発達により文字は紙からデータで読まれることが多くなり、出版業界は斜陽と指摘されます。
しかし、新たに自動運転車やスマートフォンアプリ開発などの雇用が生まれたように、失われる雇用よりも、新たな雇用をどう創出するかを考える段階にあるのではないでしょうか。
