ロジスティクス×社会システム研究会「ロジスティクス×社会システム研究会 #5」

AIなどの新しいテクノロジーと雇用・生産性・ウェルビーイング

New technologies such as AI and employment,productivity,and well-being
日時

2022年1月21日（金）
13時〜14時30分（収録日時、オンデマンド配信）

場所

東京ガーデンパレス（文京区湯島）者

山本 勲氏 慶應義塾大学 商学部 教授

会矢野 裕児氏 流通経済大学 流通情報学部 教授

講司

演

講演

う一つの決定要因は高学歴化要因で、スキルのある労働者とスキルのない労働者の人数の慶応大学の山本と申します。専門は労働経比率でマイナスがついている。これらの二つ済学です。今日お話しする内容は、経済学の要因のうち、どちらが大きいかによって、の観点から人工知能の影響をまとめた内容

技術革新の影響が変わってくる。

です。AI の普及は途中で、データを使ってこのように賃金格差は二つの要因の相対的影響を検証するのとは難しい状況にあるたな差で決まるため、このモデルを「Tinbergen

め、過去の類似事例から学び取ることになりの競争」と呼んでおり、実態によく当てはまます。労働経済学は、技術革新と雇用の関係る。アメリカの賃金格差の推移をみると、80について、古くは産業革命の時代、近年では年代、賃金格差が上昇している期間に IT 化

1980 年代以降の IT 化が広まる中で議論されが進み IT を使える人とそうでない人の差がてきたため、そこを紹介したい。

拡大した。アメリカではこの間、大学進学率が高まり大卒の労働者が増えたと言われてお（スキルプレミアムモデルについて）り、むしろ二つ目の要因の影響が大きく出て経済学の古いモデルで、スキルプレミアムモデルがある。これは、労働者のスキル、技くタスクに能に注目して、技術革新が進むと賃金格差がしてきた。

開くのではないかということを定式化したモの業務を行デルになっている。このモデル式の左辺（賃ーティンか金格差）はハイスキルワーカーとロースキル析・相互かワーカーの賃金の差を表している。その決定タスクに分要因の一つは技術革新要因であり、高いスキアが減ってルを持っている人のみ良い影響を受ける。もいるノンル
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このことから、単に技術が発展すると賃だ、ノンルー金格差という悪い影響が生じるだけでは増えている

アが減っているルーティンタスク、増えているノンルーティンタスクに分かれる。たこのことから、単に技術が発展すると賃だ、ノンルーティンタスクは 2 種類があり、ロジスティクス×社会システム研究会
金格差という悪い影響が生じるだけでは増えているうちのスキルが高いタスクをなく、それに対する手立てがあるというこいた。とである。
このことから、単に技術が発展すると賃金（タスクモデルの登場）格差という悪い影響が生じるだけではなく、これまで、このスキルプレミアムモデルそれに対する手立てがあるということであみると、分析・相互というタスクが多かっ相互というタスクが多かった。一方でスキルた。一方でスキルのあまりいらないようなのあまりいらないようなタスクも、タスクにタスクも、タスクによって増えたところ、よって増えたところ、減ったところが明確に減ったところが明確に分かれるというこ分かれるということが分かってきた。これはる。を使って大学での研究が進んできたが、近とが分かってきた。これは情報技術革新、情報技術革新、ITはツールであり、仕事の年、このスキルプレミアモデルで説明でき

IT はツールであり、仕事の中のどの工程で中のどの工程で活用できるか、タスク以外でないような現象も生じてきている。それは、 人との代替ができるのか、できないのかとい活用できるか、タスク以外で人との代替が（タスクモデルの登場）
労働市場の二極化と言われるもので、中間
これまで、このスキルプレミアムモデルをできるのか、できないのかということが決うことが決まってくるということで、スキル層が非常に少なくなり、代わりに低所得層使って大学での研究が進んできたが、近年、まってくるということで、スキルよりもタよりもタスクに注目した方がよりよく説明でと高所得層に分かれていったことである。 きるということを表したものになる。
スクに注目した方がよりよく説明できる
このスキルプレミアモデルで説明できないよ
アメリカのデータで、職種別のスキルと雇うな現象も生じてきている。それは、労働市ということを表したものになる。

用のシェアの関係について、80 年から 25場の二極化と言われるもので、中間層が非常に少なくなり、代わりに低所得層と高所得層年間の間に、その職業に就いている人の比に分かれていったことである。アメリカの率の推移をみると、スキルの高い人の方がデータで、職種別のスキルと雇用のシェアの技術革新に対応して雇用されているとい関係について、80年から 25 年間の間に、そうことが分かる。ここまではスキルプレミの職業に就いている人の比率の推移をみる
アムモデルで表わせるが、非常にスキルのと、スキルの高い人の方が技術革新に対応し低い職業の人がむしろ増えており、これをて雇用されているということが分かる。ここ
スキルプレミアモデルでは説明にしにく

このタスクモデルで注目されるのが、ノまではスキルプレミアムモデルで表わせるい。そこで、労働経済学ではスキルではな

このタスクモデルで注目されるのが、ノンンルーティンの仕事である。見方によってが、非常にスキルの低い職業の人がむしろ増ルーティンの仕事である。見方によっては、えており、これをスキルプレミアモデルでは説明にしにくい。そこで、労働経済学ではス

3IT 化が進んでルーティンワークをしていた人達は、コンピューターやロボットに置き換キルではなくタスクに注目したタスクモデルえることにより仕事がなくなった、スキルをが発展してきた。タスクとは、どのようなタ見つけてノンルーティンのタスクを担うようイプの業務を行っているのかということで、になった、あるいはその当時のロボットではルーティンかノンルーティンか、あるいは分できなかったと捉えることができる。こうい析・相互か手仕事かという変数で、4 つのタう状況は、アメリカだけではなく日本や他のスクに分類できる。大きく、雇用のシェアが国でも見られている。

減っているルーティンタスク、増えているノンルーティンタスクに分かれる。ただ、ノン（モデルから学べること）

ルーティンタスクは 2 種類があり、増えてい以上の IT 化のエピソードから学べること

るうちのスキルが高いタスクをみると、分析・は、スキルプミアモデルは、新たな技術が生132

ロジスティクス×社会システム研究会
まれても、それを使える人が増えれば大きな数字が 49％、あるいは 55％と、非常に高い問題になりにくいということである。タスク割合になった。さらに、スキルが低いだけでモデルは、AI の影響というと人が突然、ロはなく、スキルが高い人の仕事もなくなる可ボットになるような印象を抱きがちになる能性があるとの試算をしているため、センが、そうではなく実施している作業レベル、セーショナルに報じられた。経済学の観点でタスクレベルで機械の代替が可能となり得る

この予測がどの程度正しいのかを冷静に分析ということである。その中でも、どういうタしてみると、方向性は合っていると考えられスクが残るかを考えなくてはないが、AI のるが、雇用の半数近くの仕事が AI などの技技術水準の向上により人の仕事が奪われる可術に置き換え可能、あるいはなくなってし能性があるということは気をつけなければいまうというのは行き過ぎているのではない

けない。

か。その理由の一つとしては、あくまでも予

そこで今後のことを更に考えていきたい。

測モデルを使っているということである。こ

技術革新によって失業が増えることをケイン

こでの予測は、職種ごとの基礎データの部分

ズは技術失業と名付けている。これが本当かで、機械学習の研究者の主観的な予測になというと、雇用の受け皿になっていたノンるため、必ずしも正確とは言えない。こうルーティン、手仕事タスクがポイントになる。

したことを踏まえて、OECD の研究者などが受け皿になっていた理由は、これまではロ

Frey&Osborne の予測をやり直した結果、9％ボットや IT ではできないタスクが多かったや 14％という結果が出てきており、50％近が、自動運転や色々なサービスを提供ロボッ

い仕事が起き換る可能性は、少し過大な予測トが出現し、多くの手仕事タスクが新しい技だったということが言えるかと思う。

術でできるようになってくると、失業が増えまた、彼らの予測はあくまで、技術的な置るこが懸念される。さらに、スキルが高くなき換え可能性を示しており、価格面はほとんければできないと思われていた仕事も今後など考えられていない。さらに、ビジネスに使くなっていく可能性があると言われている。

うため、職場で働く人たちの理解や業務フローにどう合わせていくかなどの様々な要素（職種別の予測と問題点）が全く考慮されていない。もう 1 つの問題点

その懸念が最も注目されたのは、2013 年

は、彼等の研究成果の報じ方がいけないと思

9 月 に オ ッ ク ス フ ォ ー ド 大 学 の 研 究 者 達、う。彼等はなくなる仕事を示している一方

Frey&Osborne が ”The future of employment”

で、新しい技術が普及すると生まれてくる仕というタイトルの論文を発表した時で、アメ事が全く考慮されていない。ここは非常に大リカの 702 の職種の雇用の 47％が AI などの事で、過去の技術革新やその時代の労働市場技術に置き換わるリスクがあると指摘した。

をみると、例えば産業革命での蒸気動力が発日本でも同じような研究をしてみると、その明されてもすぐに生産性の向上につながらな133ロジスティクス×社会システム研究会
かった。これは、蒸気動力の工場での使い方指標化したのが図の横軸で、既に導入していが定着せず、様々な補完的なイノベーションる人、他の技術を利用している人は、時間当が伴っていなかったためである。それから、たり賃金が増えるとし、技術を全く使ってい日本では深刻な人手不足のため、多様な人材ない人は、時間当たり賃金が減ってしまうとが労働市場に参加して生産性を上げていくこ

マイナスの予想をしている。とができる状況にある。つまりダイバーシ対する活力やティーや女性活躍推進にも繋がるようなポジ指標などに与ティブな側面があるが、それはほとんど議論決してストレされていない。さらに AI などをうまく使うしい技術が導と健康状態が良くなるといったポジティブなルヘルスタは側面もあるが触れておらず、問題があるのでおり、新しいはないか。

して使えてい以上、AI によって仕事がなくなるというのは、方向性としてはある程度はあると思う。

（関連研究ので、新しいデータで情報技術の影響を分析し技術を使っている人に注目すると、賃金技術を使っている人に注目すると、賃金やや休暇、仕事のやりがいが増える、という休暇、仕事のやりがいが増える、というようようなプラスの影響が出てきている。
なプラスの影響が出てきている。
その背後で起きていることを見るため、その背後で起きていることを見るため、タタスクを聞いている。技術の導入度合いにスクを聞いている。技術の導入度合いに関わ関わらず、反復的な仕事が機械導入によりらず、反復的な仕事が機械導入により少なく少なくなると答えている一方で、複雑な問なると答えている一方で、複雑な問題への対題への対処が増えると答えている。
処が増えると答えている。
言いたいことは、決してネガディブな影
言いたいことは、決してネガディブな影響
響だけではなく、プラスの影響もかなりあだけではなく、プラスの影響もかなりありそた研究である。2018 年に 1 万人を対象にイりそうだということ。それから、ネガティうだということ。それから、ネガティブな影

ンではなく、ンターネット調査を行った結果、人工知能はブな影響が出ている背後には、タスクが変響が出ている背後には、タスクが変わっていいると捉える

数％程度しか普及していない。ただ、その研わっているというところが大きなインプるというところが大きなインプリケーション

はプラスにな究では、AI との関わりのタイプ別に、技術リケーションだと思う。
だと思う。

ーティンタスただし、その度合は、必ずしも大きいものではなく、むしろ、その度合いを小さくする、あるいはプラスの影響を大きくするような補完的イノベーションを進めることが重要と言えるかと思う。次にこの点に関連した２つの研究を紹介したい。
（関連研究の紹介 1）
最初は、科学技術振興機構のプロジェクトの利用度合いを確認しており、その技術が導さらに、この結果を統計解析すると、ス
さらに、この結果を統計解析すると、スキ入された時に、どのような項目が増えたのか、キルをリテラシー、ITのようなもの、あるルをリテラシー、ITのようなもの、あるい減ったのか、あるいはこれから導入される人

いは読み書き算盤のようなものと考えれは読み書き算盤のようなものと考えれば、認は、増えると予想するのか、減ると予想する

ば、認知スキルも大事だが、性格も大事だ
知スキルも大事だが、性格も大事だと言える。のかいうことを答えてもらっている。それをそれから、別のデータを使ってAI が決してと言える。それから、別のデータを使って134

AI が決して労働者に悪いことではないということを、メンタヘルスやストレス、ワ次に、日本の影響について化現象があまるため、仕事の集約度を相研究では、アの集約度が大ルーティンタ示している。に IT 化を急が曖昧になっロジスティクス×社会システム研究会
労働者に悪いことではないということを、メの多くがルーティンタスクを担っているためンタヘルスやストレス、ワークエンゲージメ二極化が曖昧になっているように見て取れ

対する活力や熱意などの観点から、生産性ント、働きがい、仕事に対する活力や熱意なる。

指標などに与えた影響をみた。その結果、どの観点から、生産性指標などに与えた影響

そうなっている理由について、正規雇用と決してストレスが増えるわけではなく、新をみた。その結果、決してストレスが増える

非正規雇用に分けて考えると、正規雇用者は、しい技術が導入されると全体的なメンタわけではなく、新しい技術が導入されると全

日本的雇用慣行の中でメンバーシップ型の働体的なメンタルヘルスタは改善するとことルヘルスタは改善するとことが示されてき方をしている。一方、アメリカは一つのが示されており、新しいテクノロジーは仕事おり、新しいテクノロジーは仕事の資源とジョブに一人で取り組むジョブ型と言われての資源として使えている可能性があると言えして使えている可能性があると言える。

いる。日本では、メンバーシップ型の雇用のる。
（関連研究の紹介 2）

なかでその企業でしか使えないような特殊ス

次に、日本の労働習得性を踏まえた AI のキルを習得して長く働くモデルで、人的投資2）える、という （関連研究の紹介
影響について見ていきたい。日本では二極モデルが確立していると言われている。しかている。

次に、日本の労働習得性を踏まえた AI の化現象があまり明瞭ではない理由を考えし、IT 化が進み投資した人が担っていたルーとを見るため、影響について見ていきたい。日本では二極化るため、仕事の内容からルーティンタスクティンタスクをコンピュータに代替させて解導入度合いに現象があまり明瞭ではない理由を考えるたの集約度を相対的に測って国際比較した雇すると、過去の投資費用が埋没化してしま

め、仕事の内容からルーティンタスクの集約研究では、アメリカではルーティンタスク度を相対的に測って国際比較した研究では、の集約度が大きくマイナスになっており、アメリカではルーティンタスクの集約度が大ルーティンタスクが少ないということをきくマイナスになっており、ルーティンタス示している。アメリカは 80 年代、90 年代クが少ないということを示している。アメリに IT 化を急速に進め、労働者はルーティ
カは 80 年代、90 年代に IT 化を急速に進め、ンではなく、考えるような仕事に従事して労働者はルーティンではなく、考えるようないると捉えることができる。一方で、日本仕事に従事していると捉えることができる。
はプラスになっており、労働者の多くがル一方で、日本はプラスになっており、労働者ーティンタスクを担っているため二極化い、かえって費用を要してしまう。この費用

すると、賃金械導入によりで、複雑な問いる。

ガディブな影響もかなりあら、ネガティ、タスクが変大きなインプ

析すると、スが曖昧になっているように見て取れる。

なもの、あるを賄ったとしてもコンピュータ価格が安くなければ代替は生じないという構図になっているため、IT が普及しても代替が生じなかった。ジェネラリストとして働いている人も、一部のタスクがコンピュータで代替できても簡単にその人の雇用を奪えないため、日本では正規雇用がルーティンタスクになっていると思う。
今後は AI の普及や技術革新につれて過去の投資費用を捨ててもコンピュータに置き換えた方が得だということが常態になると代替ものと考えれが進みやすくなる。それから、技術革新が進性格も大事だ

むと、過去の投資で得た労働者のスキルが使ータを使ってえなくなり雇用がなくなるということも十分とではないと考えられる。

ストレス、ワ

さらに、日本の労働市場では、労働者がそがい、仕事にの企業でしか通用しない特殊スキルを持っ135

6なのは指標 B で、非正規雇用がプラスとな

由の 1 つが、りルーティンタスクが多い。一方で正規雇する理解度、ロジスティクス×社会システム研究会

用はマイナスとなりノンルーティンタスは学習によりているため、他の企業に移りにくいものの、クが多い。かつ、役職が上になるほど、そなってきているというように明確に分かれては使い勝手やAI が進み特殊スキルがパターン化されると、の傾向が強くなってきているというよういる。

をマネージャ

AI が持つデータや解析結果が企業の強みにに明確に分かれている。

するが、そうなり、人が特殊スキルを持つ必要がなくなっ日本では Aてくる可能性もある。そうすると、雇用の流AI を導入す動化が進み、日本的雇用慣行自体がなくなるのではないかということも十分考えられ、AI への代替も積極活用で生進みやすくなる。

が残されてお一方で AI による代替が進まないようにす

接的に AI にるには、タスクを変えるということがとても可能性がある大事だと思う。つまり、いろいろなタスクをつまり日本の非正規雇用者は、ルーティ

だが、海外の担っている正規雇用の人は、AI でできるタ

つまり日本の非正規雇用者は、ルーティンンタスクを担う人が多い状態にある。しかで、技術楽観スクは AI に任せて、浮いた時間で自身が担タスクを担う人が多い状態にある。しかし、し、さらに AI が普及し、非正規雇用よりもされる。そこ

うタスクを高度化していく。それができればさらにAI が普及し、非正規雇用よりもコンコンピュータでの効率が良くなってくる

シーの向上、代替されずに企業に残り、AI との協働といピュータでの効率が良くなってくると、一気と、一気に代替が進む可能性がある。それ

高度のタスクう関係が生まれる。に代替が進む可能性がある。それを防ぐためを防ぐためには、タスクの高度化が必要で、いうことが大一方で、雇用者の 4 割程度まで非正規雇用には、タスクの高度化が必要で、AIができAI ができないタスクは非正規雇用の人に

もう 1 つ大が増えたのは、労働派遣法の施行や女性の社形態別に見てみると、非正規雇用と正規雇用ないタスクは非正規雇用の人にも担えるようも担えるようにならないといけない。にならないといけない。
最後に、アメリカの経済学者のゴードン
最後に、アメリカの経済学者のゴードンはは技術に対する悲観的な見方を示して、技技術に対する悲観的な見方を示して、技術悲術悲観派と技術楽観派に分かれるという観派と技術楽観派に分かれるということを提ことを提示した。技術楽観派は、AI の活用示した。技術楽観派は、AI の活用により生により生産性が高まり GDP も拡大してい産性が高まり GDP も拡大していくものの失くものの失業も覚悟しないといけない。一業も覚悟しないといけない。一方で、技術方で、技術悲観派は、AI でそれほど生産性悲観派は、AI でそれほど生産性が向上せず、が向上せず、雇用も維持されるということ雇用も維持されるということだが、日本は技だが、日本は技術悲観派だと思う。その理術悲観派だと思う。その理由の 1 つが、ビジで全く違う。複数の指標のなかで明確なのはネスの現場での AI に対する理解度、リテラ

指標 B で、非正規雇用がプラスとなりルーシーに低さである。AI は学習により精度を 8

ティンタスクが多い。一方で正規雇用はマイ上げるため、導入直後は使い勝手や効果の面ナスとなりノンルーティンタスクが多い。かで問題が生じ、それをマネージャーなどが変つ、役職が上になるほど、その傾向が強くえていくと成功するが、そういう例が非常に会進出の進展を背景に、正規雇用が担っていた仕事を非正規雇用に託すようになり、その過程で、正規雇用が持っていた複雑なタスクの整理を繰り返した結果だと指摘されている。このことから、日本では非正規雇用が使えたため、正規雇用から ICT に変わるべきものが、一旦、非正規雇用に変わったと捉えることができる。
実際に、ルーティンタスクの大きさを雇用136

ョンである。

容を明確にし仕事の明確化

ことは、補完こうした補完技術を生産活していくことを失うというないかと思うロジスティクス×社会システム研究会少ない。

思う。ただ怖がっているだけだと代替され兼

日本では AI が使えても、雇用を奪って AIねない。だからこそ、スキルを身につけるこを導入するというのは受け入れにくいのではとが大事になる。どういうスキルかというないか。しかし、世界を見ると AI の積極活と、政府の言う情報工学博士や AI 人材といっ用で生産性を向上させていく余地が残されてた専門家よりも、実際のビジネスにおいてコおり、グローバル化によって間接的に AI にンピュータや AI の使い方を感度よく察知でよる技術失業が生じてしまう可能性がある。

きるスキルである。AI をどこで使うかを理

つまり、日本は技術悲観派だが、海外の影響解できる人が少ないことが問題であり、ビジを受けて競争に負ける形で、技術楽観派に近ネスの素養があり、かつシステムの仕組みがい形になることも懸念される。そこを防ぐた

分かっていると、ものすごく強みになると思めには、技術リテラシーの向上、AI の使いう。さらに、統計やデータサイエンスのスキ方の理解、あるいは高度のタスクを担う人をルを身につけておくと、将来的には AI に強増やしていくということが大事だと言える。

い人材になれると思いますので、文系の学生

もう 1 つ大事なのは、補完的イノベーショはチャンスだと思う。

ンである。今の働き方改革では、業務内容を矢野）その点は、非常によく分かります。技

明確にし、労働時間の適正化、役割と仕事の術が進んでも現場ですり合わせができず、ビ明確化などを進めており、こうしたことは、ジネスに展開できないことが非常に多いです

補完的ノベーションになると思う。こうしたね。その意味では、技術とビジネスとのすり補完的イノベーションを使って、技術を生産合わせは、社会が変わる時にとても重要で、活動やビジネスにうまく活用していくこと人材がとても重要だと思います。もう 1 つ、で、海外の企業に負けて雇用を失うというよ

タスクの高度化というお話や、働いている人うなことが防げるのではないかと思う。のウェルビーイングが非常にプラスになるという視点がありました。その点でもう少し補ディスカッション

足がありますでしょうか。
山本）AI が普及すると悪いことが強調され矢野）ありがとうございました。学生と AIるが、AI を一緒に使っていけるようになるの話をすると、AI が進むと雇用がなくなる、ことが大事だと思う。そもそも AI は、シス失業が増えるなどと考えている学生が少なくテムにしか過ぎないツールで、それを使いこないのですが、お話を伺うと、失業が増える

なせれば、ウエルビーイングもよくなるといものの影響は少なく、逆に増えるところもあうことだと思う。使いこなす上で大事なのはるというお話でした。さらにタスク単位で考タスクで、AI が担うタスクを認識した上で、えるというのは、よく理解できました。

自分はさらに上のタスクを担う。自分の仕事山本）学生さんの世代は確実に影響があるとをタスクで考え、今、自分がどのタスクがで137ロジスティクス×社会システム研究会
きるようになっているのかと考えることも大話からお伺いすると分かりやすいと思いまし事で、それができると、タスクを高度化しやた。日本は技術悲観派で、AI リテラシーのすくなると思う。

低さなどが問題で、これを改善できないか。

矢野）運転手や荷役の仕事は、ノンルーティ

そこは、若い人のスキル向上に期待したいとンで手作業のため代替が難しい一方で、必要ころですが、これをどう解決していくかは難な仕事なため道路運送業の就業者数は増え続しいですね。

けました。しかし、ドライバーなどの人手不山本）先ほど話の中の非認知スキル、性格特足が大問題になっています。道路貨物運送業

性は若ければ若いほど学習できると言われての求職者数は大幅に減少しており、なり手がいる。難しいのは、今、働いている方です。

おらず、非常に高齢化しています。

働いている方の再教育、リスキーニングが注

そういう中で、生産性を上げるためのハー目されていますが、具体的にどうサポートしド・ソフト面の標準化が議論されています。ていくのか、かつそれもあるコンピュータが重要なのは業務内容の標準化ですが、標準化使えるようになりましょうというのは楽だ

が遅れているためルーティン化できず生産性が、そういうものでもない。デジタル化されが上がらない。そういう意味では、これまでた何かをうまく使えるようになるとか、新たのお話は、物流業でも非常にあたっているとに出てきたものを即度に理解してビジネスに考えてよいでしょうか。

使えるようにするとか、漠然としたスキル習山本）新しい機械の導入や、今回のコロナ禍

得を公的職業訓練で担えるかというと難しいのように、今までのやり方を大きく変えなけ気もしている。正規雇用であれば、まだリスればならない時には、タスクの見直しや見えキーニングしやすいとは思いますが、非正規る化をせざるを得ない。
見える化ができると、雇用の方への再教育の方法は非常に難しい。

様々な形でルーティンにできたりする。人手やはり民間企業が入っていかないとうまくい不足に対しても、タスクを見える化すると不かない。昔の職業学校のように政府がこの技要な仕事が出て、業務の円滑化や人手不足へ術をこう学ばせましょうというスタイルではの対処ができたりする。そういう見える化、無理だと思う。職業訓練のやり方も変えなけ

タスクの見直しはすごく大事である。

ればいけない。

矢野）物流の現場は、関係者が多く、非常に矢野）そういう意味では単に資格制度的なも複雑である。物流の仕事は、そこで価値を生の作ればよいという話ではない。日本の場合んでいるという見方もありましたが、逆に言には、大学での社会人教育がなかなか進まなうと、今までは見える化ができていなかったいが、大学の社会人教育はそういう方向性がが見える化して生産性を上げるべきだし、本求められるのではないか。

当に必要なカスタマイズは付加価値を上げる

山本）その場合にも大学の教員で、それが全べきではないか。こういう議論は、タスクのてできるかというという問題もあるため、そ138

ロジスティクス×社会システム研究会の場合は、民間からですね。産学連携で対応するということですね。
矢野）今日は非常に興味会い内容で、私自身、頭が整理できました。今日は本当にありがとうございました。

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