シリーズ

情報テクノロジーの進展がもたら す 近 未 来 社 会 の 姿 を 考 え る

人 工 知 能 がもたらす経 済・社 会 的 影 響
馬 奈 木 俊 介 九州大学 主幹教授・都市研究センター長◆が 不 足 し て い る。 そ の 一 方、 米 国 や ヨ ー

おくれている日本のAI化

ロッパ、特にドイツでは博士号を持つリーダーが多く、新技術や組織改編への対応が私たち人類は新たな道具や技術を開発し、自分たちの生活圏を拡大させ、豊かな生活早い。ここに日本のAI化がおくれた理由がある。

を実現してきた。そして新たな技術革新と共に、食糧生産、衛生環境、交通など、私◆たちの社会・経済活動も大きく変容してい

AIは雇用を奪うのかる。 し か し、 日 本 は 人 工 知 能（AI） 開 発において米国のみならず、インド・中国とAIが雇用を奪うという可能性について昨いった新興国にもおくれを取っている。科

年非常に多くの議論があった。予測の数値学技術に対するこれまでの不十分な対応のは日本の場合、5％から70%と多様な数値が積み重ねが根本的な原因である。

飛び交った。雇用代替は失業の危機につな

日本は、水素・燃料電池など先の技術にがるので興味をひかれやすいが、新技術には優れている反面、現在経営課題にすべき人の雇用が取られるというのは昔からある内容と技術が絡んだ場合への対応は苦手な話である。実際の事例を追うと、減少は少場合が多い。まさに、AIが技術への投資がない。なぜ雇用代替予測から減少すると思新しい分野ではうまく行ってない事例であわれて実際に減らないかというと、取ってる。なぜ経営判断と技術開発の間の領域に代われれる可能性は見るが新しく生まれる問題があるかというと、専門領域を超えた仕事を見ていないからである。これまでは、議論が出来ていなかったからである。

雇用は製造業などで減少する分、他の産業日本企業の社長は文系出身が多く、理系でも学部卒が多い。そのため技術への理解が増えて補われるので、雇用全体が減っていくという傾向にはなっていない。

シリーズ

人 工知能がもたらす経済・社会的影 響

特 に、 雇 用 減 少 に な っ た 場 合 を 見 て も、深層学習、機械学習、自然言語である。統計

雇用減少は新規募集をしないことで対応し、学の活用である機械学習では、既存の数値今まで就いていた職を奪われるようなことデータを読み込み、より高い精度で予測が可はあまり無かった。職場の中での配置転換能になる。この分野は新しいものは技術的にで対応できる場合がほとんどである。今後、はあまりなく、如何に多くの事例を作ってい可能性としては特定の分野で新規採用されくかが大事である。経済予測に有用である。

ないことが大きな問題になるとは言える。

次に深層学習とは、土地利用、病気、機AI等の新技術を使える人材とそれ以外の械故障、地図や衛星画像など画像を読み込人材の収入格差も大きな注目を浴びている。

み予測に用いたりと判断をするものである。

つまり、新技術に対応できる人材の収入は増

故障の予測や病気の判定に使えるという点加するが、それ以外の層の収入が減少するので有用である。判定はするが何故そうなるである。この可能性は高く、産業全体の雇用かという理由は限られたケースしか分から状況において低収入レベル＆高収入レベルないが精度は高い。最後に日本語などの言の両方での層は増えるであろう。その反面、葉を取り込む自然言語である。言葉は日本それ以外の中間層の収入も減少しそうであであれば日本語、英語圏ならば英語と、国る。収入増加している分野での今後の人材育の特徴を踏まえたやり方になるので、その成を考えた場合、新技術に対応できるプロを国のエキスパートが必要になる。まだ解決目指す教育は非常に大事だと言える。つますべき課題も多く、今後も研究開発で重要りAI教育である。今の問題は、世界で理系特である。そしてそのそれぞれで、これまでに工学部の人気が増えて入学者は増えていは大量のデータ（ビッグデータ）が必要でるのに日本は微増に留まり高校卒業時点にあったものが少ないデータ（スモールデーおいて情報が伝わっていない可能性が高い。

タ）でも精度を上げることが出来始めたということが最近の新しい進歩である。

◆
どのAIの分野が注目されるのか◆
なぜ日本企業は失敗したのかAIつまりArtificial intelligenceとは、大きく３つに分野を分けることが出来る。それは日本企業は、今回のAIブームでは、毎日

の 新 聞 記 事 でAIが 出 な い 日 は な い ぐ ら いた。その結果、より高い価格を維持しながである。その一方で国際的な競争からは取らホテルの稼働率を増やすことに成功してり残されていた。失敗した理由は、研究者いる。と経営層が人型ロボットのような理想の高AI投 資 理 由 に つ い て、 次 に 優 先 度 が 高すぎる技術開発レベルを目指してしまった

かったのは、「ルーティーン自動化」と「労ことである。そして、その他の大半の人が働費用低下」、続いて「マーケティング向上」「どうせそこまで到達しないだろう」と判断と「新規顧客獲得」である。
「より良い予測、し、研究開発投資が増えず、活用も増えな意思決定」と「データのより良い理解」はかった。

人々の生活の質を上げる。
「ルーティーン自一方、米国などでは企業によるAI絡みの動化」と「労働費用低下」も、労働時間を投 資 が 活 発 に 行 わ れ て い る。 こ のAI投 資

減らすことでいずれ将来、週休3日制度が導理由の調査結果から分かったことが以下の入されるのであれば、人々の生活にとってとおりである。優先度が高いのは「より良良いことである。きちんと働く環境にあっい予測、意思決定」と「データのより良いて十分満足できている状況であれば、AIは理解」である。つまり、よい経営のために生活をより良く出来る。

データを活用しようという理由である。よAIに取り組まない理由として一番多く挙り良い予測、より良い過去の理解を出来るが る の が、 今 更 や っ て もGoogle、Apple、手段が出来た、それならば活用した方が今Facebook、Amazon（GAFA） に は か な わ

後の収益予想ができる。そして、意思決定ないという理由である。常にやらない理由

は そ れ を 生かせば良いと考えたので あ る。

は極論が多い。独自のデータを採るのが大日本のように大きな改革を期待する一発逆変だ、独自で大量でないといけない、とい転ではなかった。革命でなく漸進的な進歩

う勘違いがある。

をそもそも日本企業は得意とするのでこの機会はいまからでも活用すべきである。

更にもう１つの日本企業がやらない理由
は、企業内のData analysists（データ分析者）

サービス向上や製品設計も同じで、米国が思ったほど使えなかったというケースはのマリオットなどは宿泊に際する顧客満足多 い。 そ れ は 期 待 が 高 す ぎ た た め で あ る。

度 と 顧 客 が実際に何月何日にいくら で 泊

ビッグデータだったら良いことができるが、まってくれたかというデータを分析し続けビッグでなければ駄目であると安直に考えシリーズ

人 工知能がもたらす経済・社会的影 響て、やらないというのがよくある勘違いでる仕事でである。ルーティーン化できるもある。その大元は長期で分析者を経営の意のは、いずれはすべてAIに任せる方向にな思決定で活用しようという意思の無さであるであろう。今後の教育・職業支援で大事る。継続的にうまく行ける会社は今後もうなのは各タスクやルーティーン化では分かまく行くだろうが長期的な視野に立ってよらない点と点を埋める能力（行間を理解すり良いデータ整備を社内で整えていくことる能力）である。

が欠かせない。
◆◆

AIから生産性を補う

雇用代替 vs 仕事代替
過去10年、どの主要国も労働生産性がそ
これまでの多くの研究成果から分かってれほど伸びていないため、将来の経済成長いるのは、AI等の新技術が代替するものは、率は落ちると言える。AIが必要になった理業種そのものとしての雇用ではなく個々の由は、成長を助けるために技術力で代替す

タ ス ク（ 個 々 の 仕 事 内 容 の 一 部 ） で あ る。

る必要があるからである。日本の場合は更日本でも雇用統計をとる際は、タスクまでに人口減少が加わっているため、過去30年調べるのが望ましい。せっかくの機会ととで650万人の生産年齢人口が既に減少していらえて、より必要なデータは何かを整理し、る。この生産年齢人口と人口減少に代わっ統計制度のあり方を見直す必要がある。実て、日本ではAI化が必須と理解する必要が際には政府統計ではアメリカでは整備されある。外国人雇用受け入れと同様に重要性ているが、まだ日本では調べられていない。

がある課題である。

AIに限らず技術進歩はこれまでも今後も常ここで生産性の意味を考える。
［生産量/に起こる。タスクベースで今後は何が減り人口］=［生産量/労働時間］×［労働時間/

どのタスクが残るか、教育は何により集中雇用者］×［雇用者/人口］という関係式をしたらいいのかを考える必要がある。

もとに、生産性は何を上げるかを元に分離

ローテク、ハイテクという区分では、雇する。1つ目の時間あたり生産性を元に、AI用とタスクともに影響を受けていない。影

を考えた場合に同じ時間でどれくらい生産響を受けているのは、ルーティーン化され性を増やせるかが測れる。2つ目の雇用者で割った労働時間であり、現在の雇用時間を企業は、情報のシェアを避ける傾向が強い。

減らすという長期のトレンドのため、将来つまり情報セキュリティを懸念する。デーにわたり増やすのは難しいであろう。

タが少し漏れたというミスを含めて、それ［雇用者/人口］は雇用の参加であり、人口をリスクとして許容できるものとならないに占める雇用者の割合は、生産年齢人口が限りは、AIで経営の意思決定の精度を上げ減っている日本の状況を考えると増える要ていこうとはならない。

素もない。つまり、最初の項目であるAI等の生産性増加が必要である。

◆日本の技術開発◆
ロボット化とAI化

日本の自動車産業・化学部門または材料部門には特化した熟練の技術に頼っていた。

ロボット活用において、日本と韓国ではしかし、データ活用によりシステム化でき1万 人 あ た り の ロ ボ ッ ト 数 が300を 超 え てないと思われ、（ロボット化は出来たけれどいる。両国は、米国よりも活用が非常に大も）AIで大枠や長期の流れ、将来を予測しきい。製造業に特化していた国は、既にロようとはならなかった。

ボットに特化した方法を進めているからでまた電気自動車系では、アプリをアップある。今後は銀行の窓口業務など、サービデートすれば、瞬時に最新のハイテクに更ス部門の比較的ルーティーン化が簡単だと新できる。この技術キャッチアップの簡易思われている分野でも進められるであろう。

さにより、技術すりあわせの難しさゆえにロボット化に比べ、AI化では日本は遅れ日本が強みを持ってきた自動車産業が競争ている。日本のAIの特許数や論文数は、技力を失うと考えられてきた。そのため、日術が活用されていないため米国、中国に比本 の 自 動 車 会 社 は ハ イ ブ リ ッ ト 自 動 車 で、べて少ない。海外情報系企業において、顧その次がプラグイン・ハイブリット自動車、客の情報を社内分析で活用することで割引

最後はまだ先ではあるが燃料電池自動車へがある場合には、許容する企業が海外にはの移行が良いと考えていた。しかし想定以多い。つまりデータ漏洩のリスクよりも割上に電気自動車の技術開発のスピードが早引出来ることの価値が大きい。一方、日本

く、日本が遅れを取ってしまった。そのたシリーズ

人 工知能がもたらす経済・社会的影 響

め現状やや遅れながらも対応している。

め自分で標準化して特許を取ることが良い

対する中国は、AIの中のネットワーク分析とされている。日本もガイドライン主義でに力を入れている。なぜ中国が強いかとい行くなら、欧州的な方法が良いのであるが、うと、AIは全ての情報をまとめて自分が理メーカーやコンサルタントがソフトサイド解する中央集権だからである。その反対がの標準化対応が出来るとも現在では言えな分散型のビットコインなどのクリプトカレいので、ビジネス文化の方にシフトするこンシー（暗号資産）である。将来は、量子コとも検討の余地がある。

ンピューティングが更に貢献すると考えら

今、国内で「人工知能（AI）に関する7つれる。日本の量子コンピューティングが他の原則」が話題に上がり、AIを開発した企国より優れているとも言えないので将来の業に説明責任を持たせ、説明ができないの難しさは残る。米国は、昔ながらのエキスであるならばAIを使った製品開発はできなパートシステムをより良くすることに特化い可能性も検討されている。しかし説明はして、ネットワーク分析を行っている。こできないけれども予測が当たるというのがの5年のトレンドは、量子コンピューティン

AIの多くの場合の特徴なので、説明をしなグを含めた個別的技術応用の方にシフトしいといけないというのは規制を行う際に注ている。

意深く設計しないと技術開発が阻害される。

特許数・論文数では日本は完全に負けて実際は事後が起こった後に、事後的に調査いる。米国と中国はビジネスが市場をとっして自分たちで説明するということになるたもの勝ちの文化であるため、まずトライと考えられるが、規制のルール化は技術のアルが出来る。自動運転自動車も、まず走傾向を加味して現実的にビジネス文化を阻行 し、 事 故 が 起 こ る た び に 調 査 報 告 書 を害しない方向性が望まれる。

まとめ次に生かし、それを許す文化である。
日 本、 韓 国 な ど ガ イ ド ラ イ ン 文 化 の 国 は、◆

まずルールを決めてから競争に入る。しか日本でAI化を進めるし、ルールを決めるのに延々と時間がかかり。ヨーロッパもガイドライン文化ではあ日本はGDP世界3位で、市場は未だに大きるものの、ガイドラインを世界に普及させい国である。日本語に特化したAI活用の自ようというISO的なやり方が色濃い。そのた然言語は、今後も技術開発が進められる可能性が高い。AI研究では、多数の個別の数でいる。AIの数理の統計手法の方法論の規理学者に個々では小さな研究費を渡し、頻制は出来ないので結果を見ながらの規制に度は少なくとも個別レベルでは大成功すれなるであろう。実際には、一般的な安全規ば良いというのが現在の日本が勝ちうる戦制など、これまで既にある規制にAIを考慮略である。産業界レベルではデータ規模のした修正を入れていくことになると考える。

経済性が大きいと考えられるので、優れた法的なサポートが必要になるのは、データデ ー タ を 持 っ て い る 分 野 はAIを 更 に 活 用流出などである。

して収益につながるであろう。その一方で、あくまで、今後の政策課題としては、生データが少なくとも専門知識を介した個人産性向上にきちんとAIを活用する、企業単事業者も十分活用できるスモールデータの位だけではなく工場単位まで落とした議論利用も活発になるであろう。

をできるかどうかが大切である。AIにも失現在、データを独占的に所有・活用していることで弊害が生まれている。対応する敗は多いが、最後はそれを使う人の判断が大事である。

規制政策の議論が欧州をはじめ議論が進ん

プロフィール…………………………………………………
まなぎ・しゅんすけ

九州大学大学院工学研究院修士卒、米国ロードアイランド大学博士（経済学）。サウスカロライナ州立大学講師、東北大学准教授等を経て九州大学大学院工学研究院都市システム工学講座教授。
国連「新国富報告書」代表、IPCC代表執筆者IPBES統括代表執筆者。著書に『人工知能の経済学』（ミネルヴァ書房）,『新国富論』（岩波書店）,『豊かさの価値評価』（中央経済社）など。専門は都市工学、経済学。