人工知能AI等と「雇用の未来」「働き方・人材育成」
於国際高等研究所2018月4月23日
経済産業研究所RIETI
日本生産性本部JPC
岩本晃一
1第１章 はじめに
１－１ 第4次産業革命とは何か
１－２ 本稿の内容
第２章
２－１
２－２
２－３

これまでに解明・合意された内容
フレイ＆オズボーンの推計に対する評価
世界で行われてきた研究で解明・合意された内容
ドイツ「Arbeiten4.0 （英Work4.0）」プロジェクトの成果

第３章
３－１
３－２
３－３
３－４

その他主要研究成果の紹介
AI時代のジェンダー問題
賃金、学歴、教育、格差、雇用等に関する分析
プラットフォーム・エコノミー
日本で発表された成果

第４章 日本の現場の動向・実態
４－１ 大企業製造業の個別事例
４－２ 日本企業全体の動向分析 １万社のアンケートから第５章 人材育成の動向
ドイツ、米国、日本
第６章 おわりに
７－１ AI時代に備えた対応策
７－２ 結び

2

第1章

はじめに

3

1－1 第4次産業革命とは何か

4

第
一
次
か
ら
第1産業革命第18世紀末、人間の労働力に代わり、工場
四内に蒸気機関による動力源が導入された。
次
ま
で
の
産
業
革
命
第3次産業革命1970年代、産業用ロボットや工作機械が人間に代わって導入された。

第2次産業革命20世紀初頭、電力が導入され、ベルトコンベ
アの流れ作業で大量生産が始まった。

第4次産業革命21世紀になると世界中の機械がネット
ワークで接続される。

5

なぜ、世界中が騒いでいるのか？

インターネット元年1995年

現在

約20年間

低価格化

小型化

コンピュータの処理速度が速
く、記憶容量が大きく、小型化・低価格化通信が、早く、大量、安く、正確化→ これまで出来なかったことが出来るようになる
インターネット元年（1995年）
以降、約20年間、パソコン、スマートフォン、タブレットなどが出現→ 新しいビジネスが生まれ、新しい企業が生まれ、仕事の仕方やライフスタイルが劇的に変化するという歴史を体験だが、それは、ほんの入口でしかない「テクノロジーの進歩」の底流は極めてシンプル
早く、大量に、安く、小さく
1936年、アラン・チューリングが、デジタル・コンピュータを発明して以降、その本質は何ら変わっていない
最初は真空管だったコンピュータに半導体が使用

大型コン
ピュータがス
マホへ

やがて、スパコン京が手のひらサイズに7

1G

第1世代移動通信規格

アナログ方式

2G

第2世代移動通信規格

デジタル方式

3G

第3世代移動通信規格

約14Mbpsの通信速度

3.9G

第3.9世代移動通信規格～100Mbpsの高速通信

4G

第4世代移動通信規格

100Mbps以上の超高速通信

５G

通信も、
早く、大量に、安く、小さく
電線 → 光ファイバー出現する機械の変化

1995年
インターネット元年

2015年

2035年

9

第４次産業革命 ； 旧態依然として同じ事が行われてビジネスに、「今の情報・通信技術」を導入して、これまで見られなかった新しいビジネスモデルに飛躍している最中。
更に、今後の情報・通信技術の発展の波に載せてしまおう。

情報・通信技術の発展

ビジネス； 従来どおりの変化のない同じパターン

実は、今の情報・通信技術を使っただけでも、かなりのことが出来ることに世界中の人が気付き始めた

10

第4次産業革命 ； 向こう10～20年、あらゆる産業分野に大きな変革が起きると予想
今後、あらゆる産業分野が、「デジタル化」「コンピュータ化」「ネットワーク化」「オートメーション化」され、知能（AI）を持つことで、これまで出来なかったことが出来るようになり、存在しなかった機器・サービスが出現し、 更に多くの新しいビジネス・企業・雇用が創出されると予想→ 巨大市場の予感＜現時点での代表的ビジネスモデルの事例＞
1 製造業
2 農業
3 土木建設4 金融
5 健康医療
6 営業
7 労働
8 自動車
9 物流
10 通信
11 電力
12 都市

遠隔状態監視M2M、工場内の見える化、システム・オブ・システムズ 、
カスタマイズ生産、サイバー・フィジカル・システムCPS、能力の販売、
オープン・プラットフォーム
スマート・アグリi-Construction
フィンテック Fintech、株の取り引き
インターネット・オブ・ヒューマン・ヘルスケア IOHH、AI創薬
AIデジタル・マーケティング
i-labour マーケット
カーシェアリング、コネクテッド・カー
ピッキング
IoT専用通信網
スマート・グリッド
スマート・シテイ
・・・・・・・

11

公共サービス分野と製造業分野が最も市場が大きいと見られている

出典）産業構造審議会新産業構造部会資料

12ＩＢＭ研究所調査 ； 今後、企業競争力に最も大きく影響を与える要因の第一位が「技術」となったのは、２０１２年が初、その後、継続的に第一位を維持。

調査概要；
70ヶ国以上21産業分野5,247人のCxOｓから回答
個別面談も実施
そのうちCEO回答分から抜粋
出典）Redefining Boundaries,
IBM Institute for Business Value,
November 2015

産業界が期待する技術は何か
日経産業新聞発表（2016年8月10日）

第1位 IoT
第2位 人工知能AI
この2つの「技術」が今後の企業競争の勝敗を決すると多くの経営者が考えている
13

ＩＢＭ調査 ；今後のビジネスモデル（世界の経営トップの3/4の考え）→ オープン・プラットフォーム型

調査概要；
70ヶ国以上21産業分野5,247人のCxOｓから回答
個別面談も実施出典）Redefining Boundaries, IBM Institute for Business Value, November 201515

ＩＢＭ調査 ；今後の最大の脅威→ 異業種からの競争者の新規参入

いまの日本人経営者には、どこまでの認識があるのだろうか？？

出典）Redefining Boundaries, IBM Institute for Business Value, November 201516

1995年（インターネット元年）以降のこれまでの日本企業の戦いぶりは？
売れ筋商品であるスマホ、タブレット、パソコン等の製品やCPU、OS、画面など最も付加価値の高い中核品は外国製が圧倒的に多い。

OS ;Windows,

CPU ; Intel,

iOS

AMD,

IBM,

ARM Ltd

画面 ； LG Electronics, PHILIPS, Acer
検索 ； Bing, Google
事務ソフト ； Microsoft(PowerPoint， Word， Excel）
17

インターネット元年（1995年）以降、グローバル競争で圧勝したのは米国企業

米国のIT・インターネット分野の企業の設立時期と従業員数等
単位：従業員数；人 収益・利益；$1百万USドル（注）従業員数はフルタイムとパートタイム従業員数の合計値(但し、パートタイムはフルタイムの2分の1で計算).
出典：Fortune 500(2017) http://fortune.com/fortune500/

では、日本企業はグローバル競争の結果、どうなったか→ 第4次産業革命では、日本は、電機産業の轍を踏むな
東洋経済 2017年06月06日（2015年12月期～16年11月期決算）と5年前（2010年12月期～11年11月期）の比較

5年前より正社員を減らした会社ランキング

ランキング上位6社は電機業界が占める19
出典：http://toyokeizai.net/articles/-/174251?page=2

日本経済は裾野の広い「自動車」「電機」の2業種で主に支えられていたが、過去20年のグローバル競争の結果、「電機」は縮小し、「自動車」だけで立つ経済構造となった。

工業統計に見る10年毎の日本の製造業の構造変化
縦軸：出荷額(百万円)、横軸：事業所数(万人)、バブルの面積：出荷額に占める割合■：輸送機械 ■：電気機械 ■：機械工業 ■：その他
1995年
製造品 出荷額合計: 306兆円〃 事業所数合計: 39万所

2005年
製造品 出荷額合計: 296兆円〃 事業所数合計: 28万所

2014年
製造品 出荷額合計: 305兆円〃 事業所数合計: 20万所

出典）経済産業省 工業統計

関東地域では、電機の縮小、自動車への依存が更に進んでいる

出典）関東経済産業局作成

第4次産業革命とは、○ 巨大市場の先行利得を目指して世界中の企業が熾烈なグローバル競争を展開
他業種からの参入、オープンプラットフォームなど新しいビジネスモデルの出現など過去に例のない大きな変化
過去20年と比較して、今後の20年はその数倍の大規模な変革
しかも、その変革が、全ての産業分野に及ぶ○ 日本は、過去20年のグローバル競争に負け、電機産業は大きく衰退
今の日本経済は自動車産業のみで立っているだが、日本企業の多くは、世界の激しく早い動きに無関心○ もし日本の自動車産業が大きな変革のなかでグローバル競争に負ければ、日本経済は壊滅的ダメージ
その自動車産業も、今後10～20年、電機自動車化、人口知能の搭載、3次元プリンターなど、大きな構造変化に直面
部品企業のどのくらいが変化に対応し、生き残っていけるか○ 今後、電機以外の産業でも日本が負け続ければ、電機同様、リストラや地方工場の閉鎖が相次ぐ
第4次産業革命は、全ての国にとって大きく飛躍できる絶好の機会
その反面、競争に負ければ一気に沈没する可能性もあるだから、人は、改革（Reform）でなく、革命（Revolution）と呼ぶ。

出所：産業構造審議会 新産業構造ビジョン

1－2 本稿の内容

24

2013 年9 月、オックスフォード大学のフレイ＆オズボーンは、米国において10～20
年内に労働人口の47%が機械に代替されるリスクが70％以上、という推計結果を発表。
それを契機として、世界中で「雇用の未来」に関する研究ブームが発生。
日本はそうした研究ブームとはほとんど無縁、メディアが47％という数字を取り上げ、人々の不安を煽ってきた。
47％という数字は本当か？という疑問が、本調査研究に取り組み始めた動機。
事実に基づいた科学的で冷静な議論が必要。
本稿で紹介する内容は、以下の4点。

25

第1点目： これまで世界中から数多くの論文等が発表、いくつかの点が解明、コンセ
ンサスが得られた。
現在、研究ブームはピークを越え、世界はそこから得られた対策に乗り出しつつある。
（2017年以降、有名な研究成果はほとんど出ていない。）
論文等の特徴；1 科学者の良心に従い、責任を持ってぎりぎり予測可能な約20年先程度までを議論の対象。
その遙か先のどのような技術が出現するかわからない時代の空想物語SFを前提とした議論は見当たらない。 （注＊）2 論文等では、AIやロボットといった言葉は見当たらず、「自動化（オートメーション）」という言葉でほぼ統一。西洋文明のなかで暮らしている人から見れば、過去、現在、未来を通じて一貫して流れている「技術進歩」とは、「自動化」であり、IoT、AI、ロボットなどは、そのなかの一部の概念でしかない。
3 「AIは人間の雇用を奪うか」といった2極対立的な議論が展開されているのは日本だけの特徴。論文等では、「自動化」が進めば、「雇用の未来」はどうなるか、という「雇用の質」「雇用の構造問題」として課題設定（リサーチクエスチョン）。
26

第2点目 ： 「雇用の未来」を、国として最も深刻に捉え、政府主導で取り組んできたのがドイツ。そのドイツの動向を調査。
ドイツ人も私と同じ疑問を持ったが、調査研究の規模において日本の比ではない。
ドイツ政府（労働社会省）は、「労働4.0（Arbeiten4.0、英Work4.0）プロジェクト」を実施。
「独り勝ち」と言われるほど強力な経済力を生み出している製造業分野で、もし第2の「ラッダイト運動」が起きれば、経済は壊滅的になるという恐怖がドイツ人の脳裏を横切ったのではないか。
今から約200 年ほど前に英国で起きたラッダイト運動は、いまでも欧州の人々の脳裏に生々しく残り、語り継がれている。
そのドイツも、2016年11月、「白書：労働4.0」（White Paper, Work 4.0）を発表し、調査分析は一段落ついた。
いまは具体的な対策に乗り出している段階。
（注）2017年9月25日のドイツ総選挙で社会民主党は連立政権を離脱した。労働社会大臣もカタリーナ・バーレイ（Mr Dr Katarina Barley）女史に変わり、「労働4.0」プロジェクトは政治的にも
修了した。
27

第3点目 ： 日本企業の動向
1 筆者が、日本の大企業製造業の現場を訪ね歩き、日本型雇用の下で新技術がどのような形で導入されつつあるか、現地調査したケーススタデイの内容。
2 日本企業全体の動向を知るため、2017年8月、1万社を対象にアンケート調査を実施。

第4点目 ： 以上の調査分析の結果、導出される政策（注＊） 2045年には人間の脳と同じ人工知能（汎用ＡＩ）が出現し人間の能力を超え（シンギュラリティー）、感情を持ち、人工知能どおしが連携して人間を支配しようとし、戦争を仕掛けてくる可能性がある（2045年問題）。

28

第2章 これまでに解明・合意された内容

29

2－1 フレイ＆オズボーンの推計に対する評価

30

Frey & Osborne (2013)

職業の大部分が機械に代替される• アメリカの職業データベース(O*NET)にもとづき，アメリカに存在する702の職業について，機械への置き換わりやすさ（自動化可能性）を算出– 機械はルーティン作業を担うとする従来のモデルに，今後機械によって自動化される可能性がある非ルーティン作業を含めた– 機械が人間の仕事を代替する上でボトルネックとなる変数として，「社会的知能」「創造性」「知覚と操作」をモデルに組み込んだ機械が人間の仕事を代替する上でのボトルネックとなる変数の略図
出典 Frey & Osborne (2013)©2017 Aya Hatano

31

Frey & Osborne (2013)

米国の雇用者の47％が今後10～20年の間に代替リスク70％以上
置き換えリスク低置き換えリスク中置き換えリスク高

出典 Frey & Osborne (2013)

米国における雇用者のうち47%は，10~20年の間に機械に代替される可能性が70％以上(事務・管理の補助業務，販売関係，サービス業など)©2017 Aya Hatano

32

Frey & Osborne (2013)

各職業の機械化リスク①技術発展により，まず機械化リスクの高い職業が代替
事務・管理補助スタッフ，製造・運搬・物流関係の労働者
ビックデータのアルゴリズムは事務作業のための情報保存・アクセスの管理に適用されている。製造業では製造ロボットが労働者に取って代わるサービス業
コミュニケーション等を要するため，リスクは低く見られがちだが，既に掃除ロボット等
は年間20%ずつ成長②機械化リスクが中程度の職業は，技術的なボトルネックが解消された後に代替 先進的なタスクの再構成，機械学習による知覚に関する課題の解決，ロボットの器用さの進歩によって，人間が機械に対して持っているアドバンテージは消滅する③多方面の技能を要する職業は代替リスクが低い
管理職，商取引，金融系職業など。創造性，社会的知能を要する職種。俳優，科学者なども低い。
33

Frey & Osborne (2013)「雇用の未来」については冷静な検討が必要
考慮すべき3つのポイント• テクノロジーが実際にどこまで実用化されるか？
– 機械の能力（柔軟性・判断力など）は一般的に大げさに述べられがち– 新しいテクノロジーについて十分に理解できている企業はわずか18%• 労働者の適応可能性– 新しいテクノロジーを使いこなせる人材は不足しており，労働者が新たなテクノ
ロジーを学ぶことで，新しい仕事に適応することができる• 新たな雇用の創出– ルーチンや自動化が簡単なタスクを伴う職業は減少する傾向にあるが，機械を監視するタスクなど，新たなタスクはより重要になる。
– 教育レベル間での格差が大きくなり，低スキルの労働者に対する訓練のコストや時間がテクノロジーの進歩を上回ってしまう可能性がある34

「雇用の未来」に関する主要論文等の数は恐らく100本を超えていて、細かいものまで含めれば数百本の可能性。
そのなかで、フレイ&オズボーンは、世界的な研究ブームの先陣としての役割は評価できるものの、その推計値は最も極端な値。
2016年10月、来日時にインタビュー；「技術的な可能性を示しただけ、雇用が増える部分は一切考慮せず」と回答

マイケル・オズボーン准教授，
オックスフォード大学「技術的な可能性を示しただけ」＝例えば、自動運転技術が実験室レベルでも開発されると、その瞬間に世界中の全ての運転手が100％機械に代替される可能性がある。
＝例えば、将棋ＡＩが開発されれば、その瞬間に世界中の将棋士がＡＩに置き換わってしまう可能性がある。
＊マイケル・オズボーン氏がいう前提によれば、現在既に将棋AIが実験室レベルで出現しているので、現時点で世界中の将棋士全員が既にAIに代替されていることになる。同氏の推計では、それが前提であるが、現実的には、種々の理由により、そうはなっていない。
35

ドイツ連邦政府は、フレイ＆オズボーンの計算を再度米国及びドイツに適用したところ、
米国では9％、ドイツでは12％になったと発表（ZEW研究所への委託調査）
前提；「技術的な可能性を示しただけ、雇用が増える部分は一切考慮せず」

ドイツ連邦政府 労働・社会省

36

職（Job）、仕事（Work） and 作業（ｔask）

ZEWの研究の内容 ；1つの職業は多くの作業から構成されている。どの作業が、どの技術で、いつ頃、機械に代替可能か、検討した。
例 「売り子」 ；「売り子」という職（Joｂ）「売り子」の仕事（Work）

以下の一連の作業全て

客に笑顔で笑う。
いらっしゃいませという。
商品を説明する。
価格を伝える。
お金をもらう。
商品を渡す。
お釣りを渡す。
お礼を言う。
↓
1つずつの作業（task）に分解仕事（Work）

37

（コラム）職（job）、仕事（work）、作業（task）という概念を導入することで、以下の2つの現象は異なるものであることがわかる。
○ タイプライターの代わりにワープロが登場したことで、タイピストという職業（job）
自体がなくなった。
○ 学校の授業に、人間の代わりに全面的にロボットが導入されたとしても、教師という職業（job）自体はなくならない。
すなわち、前者は、職業（job）が失われた現象であり、後者は人間の仕事（work）が失われたが教師という職業（job）自体は失われていない。

38

Arnz, Gregory, & Zierahn (2016)
Fray & Osborne (2013)では 職業ベースで自動化リスクを分析。しかし，多くの職業は，複数のタスクに細分化される。各職業を構成するタスクの自動化可能性を分析し，各職業の自動化可能性を再分析。タスクベースで分析すると自動化可能性は低減
アメリカにおける各職業の自動化可能性(PIAACデータを元に算出)
職業をタスクに細分化して自動化可能性を算出すると，自動化リスクが中程度の職業が大部分を占める結果に Arnz, Gregory, & Zierahn (2016)

70％以上
フレイ＆オズボーン

9％

出典 Arnz, Gregory, & Zierahn (2016)©2017 Aya Hatano

47％

39

OECDレポート(2016)

労働者の約半数が置き換えリスク中程度の職業に従事
米国；9％

平均；9％

出典 the Survey of Adult Skills (PIAAC) (2012) と Arntz, M. T. Gregory and U. Zierahn (2016)をもとにOECDが作成•

平均すると，自動化によって失われるリスクが高い仕事の割合は9%（オーストリアで12%，ドイツ・スペインでは6%，フィンランド・エストニアではそれ以下）→図中の灰色バー参照•

自動化のリスクが中程度の仕事でも，タスクの50～70%は機械に代替される。仕事の遂行方法が大きく変化する
ため，労働者はその変化に適応する必要がある。→図中の紺色バー•

低水準の教育を受けた労働者の40%は，自動化によって消失する仕事に従事している。ほぼ全ての国で，教育水準の低い労働者は機械に代替されるリスクが最も高い©2017 Aya Hatano40

2－2 世界で行われてきた研究で解明・合意された内容

41

（コラム）
ラッダイト運動 ；1811～1817年頃、イギリス
中・北部の織物工業地帯に発生。産業革命の機械化により、失業の恐れを感じた労働者が起こした機械破壊運動
1812年、機械破壊を死罪にする法律施行

アメリカ・ピッツバーグで始まったUberの自動運転車の営業実験
2017年1月31日、米Uber とドイツ
Daimlerは、提携を発表。数年後にはUberの配車ネットワークで稼働する
Daimlerの自動運転車が導入される予定とのこと。

過去の実績； スキル度が中レベルの職が失われ、スキル度が低・高レベルの職が増加
先進国での経済格差拡大の要因の1つと言われている

米国；スキル別職業の割合の10年毎の変化 Autor(2015)
低レベル

上レベル

増加

増加
中レベル
減少

職が失われる境界→より高スキル者へ移動

Autor(2015)
出典 1980, 1990, and 2000 Census Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS)よりAutor(2015)が作成©2017 Aya Hatano

43

Autor(2015)

過去20年間の技術発展と雇用の関係を計測
欧州； 1993年～2010年の雇用状況の変化

中間スキル層（販売，事務と管理サポート，生産・修理，オペレー
ター・肉体労働者など）の仕事が減少し，問題解決や創造性を要する仕事（要高等教育），介護や食事の提供などのマニュアル仕事（高等教育不要）が増大している
44

雇用が増えてきた業務スキル度

雇用が減少してきた業務雇用の減少が、より高スキルへと移動上レベル
人と人とのコミュニケー
ションを必要とする職種

中レベル
ルーチン業務の職種
例：銀行のATM

低レベル

一部の作業は、機械で代替されつつあるが、人間全体を機械で100％代替するまでには至っていないため、雇用数自体は増加 例：ビルやトイレの清掃員国別傾向

米国 ； 中スキルの減少及び高・低スキルの増加が大きい
技術進歩にそのまま雇用を合わせて推移したものと思われる
米国における経済格差拡大の要因の１つとされている

変化中

OECD
分析

変化小

変化大

＊日本・EUでは、中スキルの非ルーティン業務の雇用は増えているが、米国ではこの領域でさえ雇用が減少している。何という労働者に冷たい国であろうか。

日本 ； 各レベルにおいて変化の割合が小さい。現状維持の傾向が強く、機械で代替できる部分で人間が働いていたり、高スキル人材を養成していない。技術進歩に対して雇用状態が合っていないため、生産性低下、企業競争力低下を招いているのではないか。
技術進歩を阻害しない「働き方改革」が求められる。
なぜ、日本はこうなっているのか？
2017年4月24日、関西生産性本部主催「労使政策研究会」（関西の大手企業の人事部長及び労働組合）講演会において参加者に質問
参加者の回答は下記の内容でほぼ一致“ 社員の雇用を会社の中で守ろうとするため”“ 組合は、解雇には強く反対するため”雇用を守るため、機械化による効率化よりも人間による非効率な仕事を温存している可能性 → 順送り人事、過去と同じ業務の繰り返し、働き方の現状維持
日本の風土のなかで、米国のような雇用変化が人間の幸せにつながるかどうかわからないが、技術進歩にもかかわらず、雇用の現状維持を続けることは、企業のイノ
ベーションの足を引っ張り、生産性の低下、競争力低下につながり、米国企業などとのグローバル競争に負ける要因の１つにはなっている。その結果、リストラにつながり、雇用機会が減少する。 ← IGメタルは、こうなってはならないと主張47

（コラム）
人間のルーティン業務を機械に置き換えたからといって、その企業の雇用者数全体が減ったかどうか、わからない。
機械化により、企業競争力が高まり、売り上げが増え、企業が成長し、総雇用者数は増えたかもしれない。
雇用者を守るために、技術進歩にも関わらず、旧態依然とした雇用形態を存続させた結果、生産性が落ち、企業競争力が落ち、リストラせざるを得ない状況に至ることもある。
大規模リストラの方が、社員と家族にとってはもっと悲惨。

48

日本では、ルーティン業務が、米独に比べて多く存在。
IT導入の代わりに、非正規にルーティン業務を担ってもらっていた可能性。
← IT投資より彼らの人件費のほうが安いから？
又は、仕事のパフォーマンスが低い人間の雇用を守るため、彼らにルーティン業
務をやってもらっていた可能性。
人口知能AIの普及により、彼らが一気に機械に代替され、大量失業が発生する可能性。

「雇用の未来（Future of Job）」に関する世界の論文等の結果 ；将来の推計値；① スキル度が中レベル ； ルーティン的な職は減少が継続（過去の傾向の延長）② スキル度が低レベル ； 技術進歩により、一部の作業が機械に代替
機械に代替する割合が増加 → 100％代替の日→ ある時点で職が増加から減少に転じる③ スキル度が高レベル ； 増加が継続（過去の傾向の延長）④ 成長する新しいビジネスモデルの下での雇用 ； 増加
（同上）を支える周辺産業での雇用 ； 増加

減少と増加の見込みの程度と時間軸の考え方により、世界中で多くの推計値が林立

雇用増

③

④

時間

↓
林立のピークは2015-16年
雇用減

①
②

51

2－3 ドイツ「Arbeiten4.0(英Work4.0)」プロジェ
クトの成果

52

ドイツにおける議論の動向 ；2013年4月 ； Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE4.0,
Final report of the Industrie4.0 Working Group「全自動無人化工場」をインダストリー4.0の構想として発表
2013年9月 ； The Future of Employment，Dr Carl Benedict Frey& Dr Michael A. Osborne,
Oxford University
米国において10～20年以内に47％の職が消滅のリスクに晒されると発表
ドイツ金属労働組合（IGメタル）が声を上げた 労組を支持基盤とする社会民主党が主張
ドイツ連邦政府は、雇用問題を研究するArbeiten4.0（英；work4.0）プロジェクトを開始
2015年4月 ； ドイツ連邦政府は、ZEW（Zentrum fir Europaishe WirtschaftsforschungGmbH）研究所に委託、フレイ&オズボーンと同じ条件下で再計算、47％でなく9％が正し
いと発表未来のスマート工場は、無人工場を意味するのではなく、企業活動の中核を人間が担う

2015年9月 ； Man and Machine in Industry 4.0，The Boston Consulting Group in
Munchen
雇用増についても推計に追加。2025年までにドイツ国内で35万人の雇用増が予想、2030年までには580万から770万の従業員不足数が予想
2015年10月 Dr Cristiane Benner 女性初のIGメタル次席着任
ドイツが国際競争力を維持するにはインダストリー4.0は不可欠 だが組合員の雇用を守るため、新しい技術の下でも働けるよう、職業訓練所を充実せよと訴え
2015年11月 ニュルンベルクのIAB（Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung；
仕事・雇用研究所）が研究成果を発表。
1） 人間が、ロボットや人工知能を不安に思うと、新たに奮起して勉強し、人間の労働の質が上がっていくことを指摘。
2） 数年前には考えられなかった職業が、今では普通になっているものがある。同様に、今、存在しない職業でも、今後、必要になってくる職業
がある。

55

2015年9月 ； Man and Machine in Industry 4.0，The Boston Consulting Group in
Munchen 2025年までにドイツ国内で35万人の雇用増が予想、

特に増減が大きい職種
増加分野； 開発、デザイン、
データサイエンテイストなど
減少分野； 生産現場

56

ボストン・コンサルティング・レポート(2015)

インダストリー4.0は売り上げ増を通じて雇用を創出• インダストリー4.0によって，ドイツの産業労働がどのように変化するかを推計– 仕事内容（職種）産業構造（製造）雇用の変化（2014年→2025年）••©2017 Aya Hatano

成長率1%，普及率50%の段階で，35万人の雇用が創出
される
組み立て・生産分野で61万人の仕事が減るが，約96万人の雇用が創出される

57

ニュルンベルクのドイツ連邦政府・労働社会省所管のIABは、 2016年12 月、世界中の推計結果をレビュー後、決定版ともいえる極めて詳細な推計を発表。2025年、ドイツにおいて失われる雇用1460万人、創出される雇用1400万人とほぼ同数であることを示した。
同推計は、デジタル化が直接導入されない分野である「media,arts and social science 」「health occupation 」「social occupation 」「reading occupation」においても、デジタル経済化の影響を受けて、雇用が顕著に増えることを示した。

（図表 ）Enzo Weber et.(2016),IABによる将来の雇用推計値

出典）Enzo Weber et.(2016), Economy 4.0 and its labour market and economic impacts, IAB-Forschungsbericht
58
13/2016, 27 December 2016

新しい技術の登場は、例えば、旧来の技術（油まみれで旋盤を使う仕事）の下では働けなかったが、新しい技術（パソコンに向かってアプリを開発）の下でなら働ける若者もいる。
新しい技術は、労働市場への新規参入者を創出する効果もある。
旧来の技術の下で働く作業員
適
応
可
能
な
作
業
員

不
適
者
新しい技術が導入されると労働市場に新規参入できる労働者もいる
例：パソコンやスマホに慣れた若者

新しい技術の下で働く作業員

職

職業訓練後、新しい技術に適用できた者

業
訓
練

旧来の技術の下では不適者であったが、訓練後、適用可能となった者
職業訓練後であっても新しい技術に適用できない者

ドイツでは現時点で処遇が未定

フラウンホーファーIAO（Arbeitswirtschaft und Organisation）研究所の見解 ；世の中に出ている推計値は全て間違っている（＊）
だからといって、我々が正しいと考える推計値は出さない
推計値がどうあれ、技術の進歩に対応できない人は失業の可能性大→ 職業再訓練を充実化させ、失業を低く抑えることに最も注力
現在、職業訓練所のカリキュラムにIoT/AIを組み込む作業が進行中（＊）将来の IoT/AI ビジネスモデルがほとんど見通せないもし技術が完成したとしても、その技術を現実的に実用化できるまでの時間、費用対効
果が見合うようになるまでの時間、古い機械設備と入れ替える時間など不確定要素が多すぎる。そして、今まで使い続けてきた機械設備でできるのなら、どうして入れ換えないといけないのか、という意見も出る。
（＊）「雇用の未来」は、ドイツでは「まるで水晶玉をのぞき込むようだ」と言われているとのこと。 魔女が持っている水晶玉を覗き込むと、そこには未来の景色が見えるが、それは本当の未来なの？単なる幻影ではないの？という状況を例えている。
（＊）グーグル・ドイツ社長に「20年後の貴社の雇用形態はどうなっているか」とインタビューしたところ、「20年前、この世に存在していなかったグーグルが、どうして20年後を予想できるのか。」と返されたとのこと。この分野の研究の難しさを現しているエピソードとして紹介。
60

フラウンホーファーIAO研究所から説明； Arbeiten4.0プロジェクト研究の最大の成果
調査対象となった大部分のドイツ企業で、これまで、①→②→③という動き

Polarisierung ; Polarization

Assistenz ;Assistance

Upgrading

1①①③
Substitution

各社の数字を調査するだけでは一貫性・整合性が見当たらな
かったが、左記の観点で「傾向」を調査すると驚くべき整合性が発見され、研究所は歓喜したとのこと。

②① 企業が社員を研修し、社員も質の向上に努力することで、機械を人間の補助として活用② 企業が社員を研修し、社員も質の向上に努力するものの、技術進歩が早く、かつ企業はコスト削減のため、一部の社員を機械に置き換える動きが出てくる③ 企業も社員も努力を諦め、人間を機械に置き換える段階

IGメタルは、ドイツ連邦政府労働・社会省の大臣を輩出するなど、大きな政治力を有している。（２０１８年９月の総選挙で社会民主党は連立政権を離脱したので、 Andrea
Nahles大臣は交代した）
同省は、インダストリー4.0に係る雇用問題を検討するプロジェクト「Arbeiten4.0 （英；Work4.0）」を実施し、白書「White Paper」（2016年11月）として公表。
→これをもってドイツでは一区切り
今、ドイツでは、冷静で深い議論が可能な状況になっている、と聞く。

Andrea Nahles 労働・社会省大臣（社会民主党、IGメタル出身）

白書 Work4.0

2016 Nov.

第3章 その他主要研究成果の紹介

633－1 ＡＩ時代のジェンダー問題

64

you can see the dire prediction that comes from that unequal representation:
more women’s jobs will disappear than men’s.

Source ; From Santiago: Gender Equality and the Fourth Industrial Revolution
in Santiago, Chile. This event is held by UNWomen, UNDP, the government of Chile, and the ILO. I
have been asked to speak about the coming “Fourth Industrial Revolution” and its anticipatedimpact on women.

This graph is the key to why women are so few in tech. It is not really becauseof the intake into the pipeline (which has now risen to 40%), but is more about
what happens in the first decade of their careers in that industry.

Source ; From Santiago: Gender Equality and the Fourth Industrial Revolution
in Santiago, Chile. This event is held by UNWomen, UNDP, the government of Chile, and the ILO. I
have been asked to speak about the coming “Fourth Industrial Revolution” and its anticipatedimpact on women.

3－2 賃金、学歴、教育、格差、雇用等に関する分析

67

情報技術は雇用を二極化させる
高スキル（抽象的仕事）
機械化により情報の取得・まとめに要する時間が減少し，解釈・応用に費やす仕事が増える（生産性が向上）→需要が上昇→労働力の供給は遅い（高等教育が必要なため）

Autor(2015)

低スキル（マニュアル仕事）
情報・データに頼る部分が少ないため，情報技術による仕事の補完や置き換えなどは起こりにくい→生産性を上げても単価が低くなる→他分野から労働者が流入しやすい→賃金上昇は抑制されやすい→生産性向上により社会全体の収入が増大するため，マニュアル仕事そのものの需要は増大する機械への代替リスクが小さい仕事
68Autor(2015)

低スキル労働者の賃金は上昇しない• 高スキル労働者– スキル獲得のために大学・大学院での高等教育が必要なため，需要が増えても供給はすぐには増えない– IT関連の高スキル人材の需要がさらに高まり，賃金も上昇しやすい• 低スキル労働者– 教育が必須のスキルは必要ないため，他分野から労働者が流入しやすい– 生産性が高まっても賃金の上昇は抑制される

雇用は高スキル・低スキル労働の需要上昇という形で二極化するが，賃金水準は高スキル労働でのみ上昇し，低スキル労働では上昇しない©2017 Aya Hatano69米国経済白書(2016)

情報格差の縮小が必要
家庭でインターネットを利用する割合

出典 Census Bureau, American Community Survey(2014); CEA calculations.

ブロードバンドの導入は所得と関連••低所得層ではよりインターネット利用が少なく，高所得層では多い
オンラインの恩恵を受けることができない労働者
は，就職活動，サービス，教育面で様々な不利益を被る※日本のインターネット普及率は83.0%だが，世代間・年収間の格差は存在する（総務省HP）

アメリカにおける各家庭の所得の中央値©2017 Aya Hatano70Frey & Osborne (2013)

代替リスクは賃金・教育水準に反比例する
機械化により，中程度の収入の職業の需要が減り，低スキル・低賃金の仕事に取って代わられる → 近年の労働市場の二極化傾向
平均年収が低いほど置き換えリ
スクは高い

出典 Frey & Osborne (2013)

機械化可能性と平均年収（左）・教育レベル（右）の関係

低スキルの労働者のうち，創造性・社会的スキルを得た者は機械化の影響の少ない仕事を勝ち取ることができる
71©2017 Aya Hatano

低賃金労働ほど自動化により代替されやすい• 自動化されやすい職業は，時給20ドル以下の低賃金労働• 自動化の可能性が低い職業は自動化により業務が補完されたり，改善
されたりする可能性がある

米国経済白書(2016)72

Arnz, Gregory, & Zierahn (2016)

代替リスクが高い ( の%確率で代替される 労)働者の割合

教育レベルが低いと代替リスクが大きい
国によって違いはあるものの，自動化されるリス
クは低スキル・低収入の労働者においてより高い

70

教育レベル
出典 Arnz, Gregory, & Zierahn (2016)がthe Survey of Adult Skills (PIAAC) (2012)をもとに作成©2017 Aya Hatano73

Arnz, Gregory, & Zierahn (2016)

低スキル・低コミュニケーションの仕事は自動化リスクが高い
各国の雇用の自動化リスクをタスクごとに予測少←複雑なスキル・コミュニケーションを要する程度→
大74

WEFレポート(2016)

従業員に求められるスキルが変化••

多くの産業で，社会的スキル（感情のコントロール，コミュニケーション能力）が求められる
ICTのリテラシーや能動的学習などのスキル，認知能力，情報処理能力は中核的スキルとしての需要が高まる

出典 WEFレポート(2016)©2017 Aya Hatano75

WEFレポート(2016)

人材が不足し採用はより困難に•••需要が高まるコンピュータ・数理関係，建築・工学関係，その他の戦略的・専門的職
業は，良い人材を得るための競争が激しくなり，状況は2020年までにより悪化する
膨大なデータを分析・解釈できる人材，自社の専門技術を解説できるような専門的な営業担当者が求められるテクノロジーが変化するスピードが速く，人材の育成が困難
採用が容易

採用が困難

出典 WEFレポート(2016)©2017 Aya Hatano

76

○ ドイツは、再分配前はジニ係数が高いが、再分配後は低くなっている。
国家が再分配に強力に介入することで、経済成長の恩恵を国民に広く波及させ、格差の少ない社会を実現。
○ 日本のジニ係数は、所得再分配の前も後も、OECD平均より高い。

OECD各国のジ
ニ係数（所得再分配前と後）
出典）平成24年度厚
生労働白書

79

ガーディアン(2016)

AIは不平等を加速させる
人工知能の発達により，機械は“考える”力を急速に高めている
従来は人間の仕事とされていた仕事が機械に置き換わる可能性
バンクオブアメリカ・メリルリンチのレポート• ロボットと人工知能の市場は2020年までに152.7億ドルに達し，これらの技術の適用によって幾つかの産業では生産性が30%向上する• 現在，労働者1万人につき66台のロボットが世界で稼働しており，元も自動化が進んでいる日本の自動車部門では1520台が稼働している工場の流れ作業のような低水準の作業だけでなく，知識集約型のタスク（消費者の信用格付けなど）もコンピュータに置き換わることで，世界中の賃金コストを9兆ドルまで削減できる（2013年 マッキンゼーグローバル研究所 報告書）
80自動化は所得格差を拡大する

米国経済白書(2016)• 低賃金の職種では雇用が失われる一方，高賃金の職種では雇用が増える傾向あり• 低賃金の労働者がコンピュータ使用に必要なスキルを身につけることができなければ，所得格差による経済格差が大幅に拡大するおそれあり

コンピュータの自動化による職種別の雇用成長率への影響

81Bessen(2016)• コンピュータを利用する職種はそうでない職種と比べて雇用成長率が高い（年間1.7%）• コンピュータ使用による雇用の代替効果は雇用の促進効
果を相殺する（1.7%→0.45%）
職業と作業のモデルを立て，機械化・自動化と失業・賃金格差の関連を調査

独立変数
各職種，各産業の労働者がコン
ピュータを利用する頻度※コンピュータの利用頻度が高い
職種は業務の自動化度合いが高い
と仮定

どのように
影響す
る？

従属変数
職業別・産業別の相対的な
雇用成長率

82

世界の８億人から仕事奪う公算－ロボット・自動化で2030年までに
McKinsey & Co.(2017)

ロボット導入や自動化の進展で、2030年までに現在の世界労働力人口の２割余りに当たる最大８億人が職を失う可能性がある。米マッキンゼーの調査部門が46カ国と800を超える職種を対象に実施した新たな調査で判明した。
マッキンゼー・グローバル・インスティチュートが2017年11月29日発表した調査報告によれば、ロボット化・機械化は先進国、新興国の双方に影響が及ぶ。自動化が職種全般に急速に広がれば、機械のオペレーターやファストフード店の従業員、事務専門職などが最も大きな影響を受けるという。
中国が最大規模ロボット化の進展がそれほど急速でなければ、仕事を奪われるのは４億人程度だが、これらの人々はあと13年のうちに新たな
仕事を見つけな
ければならないだろうとしている。

3－3 プラットフォーム・エコノミー

84

プラットフォーム・エコノミー Platform Economy← プラットフォーム・ビジネスによる経済減少を分析する新しい経済学の分野（米国を中心）当初は、複数の企業が併存していても、プラットフォームビジネスには、規模の経済、
ネットワーク外部性が効くため、やがて多くの補完企業が参加するグループと、先細りグループに分かれ、ついには極少数のプラットフォーム企業に集約。
あるプラットフォームが、一定数以上の顧客を獲得すると、製品の量産効果に加え、補完財供給も増えるため、サービスの価値が益々増加。
プラットフォーム構築には膨大な投資が必要な上、既存プラットフォームの顧客には他社への乗り換えコストが大きい。 そのため、一度形成された寡占又は独占は、勝者の独り勝ち、莫大な利益を獲得。
勝者を狙うプラットフォーム企業は、補完財を供給してくれる補完企業を増やすため、「オープン」戦略を採用。下層で働く人々は、低賃金で不安定な雇用に陥る。

85

プラットフォーム・エコノミー

代表例；Uber

欧米では主に 移民

Platformer

低賃金で不安定な雇用↓
AIの進展により、人間が機械に置き換わるマネー及びビッグデータが吸い上げられる様子

抜きん出た「アリゴリズム」及び「ビッグデータ」を握った者が、大きな利益を獲得
産業の基盤が必要なく、新たにモノを作る必要も無く、今そこにあるモノのなかに「アルゴリズム」を86導入するだけで、ビッグビジネスが可能 → 途上国におけるIoTビジネスに最適な形態

OECDレポート(2016)

プラットフォーム・エコノミー化により就業形態と賃金水準が二極化する• インターネットの普及により，労働者，製品，タスクのマッチングが効率的になされることで，労働者の雇用形態が流動化する
サービス提供側

労働者
複雑なタスクを細分化

より単純で，安価な労働を請け負う
社会的な保護や訓練を受ける機会が少なく，キャリアアップに弱い••

雇用形態の流動化により，正規雇用・非正規雇用の二極化が生じる
雇用形態の二極化は，高所得・低所得という給与体系の二極化を招く

現行の労働者を保護する制度は，単一の雇用形態が前提とされている
ため，新たな雇用形態に制度を対応させ，労働者を保護する必要がある©2017 Aya Hatano

87

筆者の独自見解；
プラットフォームビジネスの下層で働く人々の雇用が不安定化し、低賃金化するというのは、米国人が米国で行っているビジネスを米国人が見て、そのように分析している。
だが、プラットフォームビジネスは、システム全体で利益を稼ぎ出しているので、要はシステムの中での利益再配分の問題。
もし仮に、日本人が日本でプラットフォームビジネスを行うとき、ほんの少しだけ下層の労働者への利益再配分を多めにすれば、先述したような問題はなくなる。
よくよく見れば、プラットフォームビジネスは、系列ビジネスである。系列は日本固有のシステムであり、既に運用実績もある。親会社は、下層の中小企業に最低限の利益再配分をしてきたのであろう。
ドイツ人の専門家は、三菱電機の e-Factory を日本の特徴的なプラットフォームビ
ジネスと呼んでいるが、その下層で働く人々の雇用が不安定化し、低賃金化しているなどと聞いたことがない。
プラットフォームビジネスの雇用問題は、頂点に立つ人の考え方次第、というのが筆者の考えである。

88

3－4 日本で発表された成果

89

人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊 (文春新書) 2016/7/21

井上 智洋 (著)2030年頃には人間の知性に匹敵する汎用AIが現
われ、AIがCMH以外の職業に従事する人の雇用を奪っていく。2045年頃は、全人口の１割ほどしか労働していない社会。
全人口の1割しか働かない社会で、全員が幸福に暮らしていくためには、「ベーシックインカム」（Basic Income,BI）で導入すべき。
90

日本の労働人口の49％が人工知能やロボット等で代替可能に～601種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算～
2015年12月02日 株式会社野村総合研究所
株式会社野村総合研究所（本社：東京都千代田区、代表取締役会長兼社長：嶋本 正、
以下「NRI」）は、英オックスフォード大学のマイケル A. オズボーン准教授およびカー
ル・ベネディクト・フレイ博士*1との共同研究により、国内601種類の職業*2について、それぞれ人工知能やロボット等で代替される確率を試算しました。この結果、10～20年後に、日本の労働人口の約49％が就いている職業において、それらに代替することが可能との推計結果が得られています。
この共同研究は、NRI未来創発センターが「“2030年”から日本を考える、“今”から2030年の日本に備える。」をテーマに行っている研究活動のひとつです。人口減少に伴い、労働力の減少が予測される日本において、人工知能やロボット等を活用して労働力を補完した場合の社会的影響に関する研究をしています。

日本の労働人口の約49％が、技術的には人工知能等で代替可能に
試算*3は、労働政策研究・研修機構が2012年に公表した「職務構造に関する研究」で分類している、日本国内の601の職業に関する定量分析データを用いて、オズボーン准教授が米国および英国を対象に実施した分析と同様の手法で行い、その結果をNRIがまとめました。それによると、日本の労働人口の約49％が、技術的には人工知能やロボット等により代替できるようになる可能性が高いと推計されました（図1）。（代替可能性の高い職種、代替可能性の低い職種の一部を【ご参考】で紹介しています。）
91

図1：人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口の割合（日本、英国、米国の比較）

注）米国データはオズボーン准教授とフレイ博士の共著”The Future of
Employment”(2013)から、また英国データはオズボーン准教授、フレイ博士、およびデロ
イトトーマツコンサルティング社による報告結果(2014)から採っている。
92

創造性、協調性が必要な業務や、非定型な業務は、将来においても人が担う
この研究結果において、芸術、歴史学・考古学、哲学・神学など抽象的な概念を整理・創出するための知識が要求される職業、他者との協調や、他者の理解、説得、ネゴシ
エーション、サービス志向性が求められる職業は、人工知能等での代替は難しい傾向があります。一方、必ずしも特別の知識・スキルが求められない職業に加え、データの分析や秩序的・体系的操作が求められる職業については、人工知能等で代替できる可能性が高い傾向が確認できました。
※1マイケル A. オズボーン准教授とカール・ベネディクト・フレイ博士：
両氏は、英オックスフォード大学マーティンスクールにて、テクノロジーと雇用を研究するオックスフォード・マーティン・プログラムのダイレクターを共同で務めています。共著論文に”The Future of Employment: How susceptible are jobs tocomputerisation”(2013) があります。オズボーン氏は工学部に所属し、専門分野は機械学習、またフレイ氏はオックスフォード・マーティン・スクールのシティ・フェローであり専門分野は経済学です。
オックスフォード・マーティン・プログラムについては、以下のURLを参照してください。
※2国内601種類の職業：
労働政策研究・研修機構が「職務構造に関する研究」で報告している601の職業を対象にしています。同機構は、アンケート調
査により、職業を構成する各種次元（職業興味、価値観、仕事環境、スキル、知識など）の定量データを分析しています。職業ごとに30 名以上のアンケート回答を収集でき、分析を行った職業が601種類となっています。研究報告の詳細は、以下のURLを参照してください。
http://www.jil.go.jp/institute/reports/2012/0146.htmlリンクを別ウィンドウで開きます※3試算や分析の方法について：
本研究における分析は、労働政策研究・研修機構「職務構造に関する研究」から得られた職業を構成する各種次元の定量デー
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しました。その結果、従事する一人の業
務全てを、高い確率（66％以上）でコンピューターが代わりに遂行できる（技術的に人工知能やロボット等で代替できる）職種に就業している人数を推計し、それが就業者数全体に占める割合を算出しています。あくまで、コンピューターによる技術的な代替可能性であり、実際に代替されるかどうかは、労働需給を含めた社会環境要因の影響も大きいと想定されますが、本試算においてそれらの社会環境要因は考慮していません。また、従事する一人の業務の一部分のみをコンピューターが代わりに遂行する確率や可能性については検討していません。
93

94

95

96

森川正之（2017），経済産業研究所「人工知能・ロボットと雇用－対個人サーベイによる分析－」

・「経済の構造変化・経済政策と生活・消費に関するインターネット調査」（2016年）。
・経済産業研究所が楽天リサーチ（株）に委託して実施。
・実施期間：平成28年11月16日～11月22日
・サンプル数：１万人。登録モニターから、全国の都道府県別・性別・年齢階層別に「国勢調査」の分布に合わせて抽出。
第一の（図表）は、回答者に対して、あなたの仕事はAI・ロボットにより失われる恐れがあるかどうかを聞いたものである（学歴別）。
第二の（図表）は、それをD.I.値として表示したものである。学歴が高くなればなるほど、自分の仕事はAI・ロボットにより失われないと回答する人が増えている。
第三の（図表）は、AIロボットで代替したい家庭内の仕事を聞いたものであり、毎日のことで面倒と感じている「家事」が圧倒的に1位であり、大変な重労働である「介護・看護」
が2位である。
第四の（図表）は、ロボットではなく人間にやってもわらないと困るサービスを聞いたものである。「保育」が1位、「医療」が2位、「教育」が3位となっている。
97

98

99

100

松下東子（2017）野村総合研究所によるアンケート調査

・野村総合研究所が2017年1月17日に発表したアンケート調査
・調査は2016年12月17～18日、全国の15～69歳の男女3098人を対象にインター
ネットで実施ロボットに関して「現在のあなたの仕事の業務について、将来どの程度、人間に代わってできるようになると思いますか」と聞いたところ、「完全に代わることができると思う」と答えた人は2.6％（対前年比0.7％減）、「かなりの部分を代わることができると思う」と答えた人は23.6％（同6.5％減）。両方を合計した、自分の仕事がロボットに代替されると思う人の割合は26.2％（同7.2％減）となった。
一方、「全くできないと思う」と答えた人は13.7％（同0.8％増）。
職種別にみると、ロボットによって自分の仕事がかなりの部分以上代替されると考える人は、管理職（29.9％）、セールススタッフ（29.2％）、工場労働者や運転手など
労務職（27.6％）などに多い。
逆に少なかったのは開業医や弁護士、芸術家などの自由業（13.6％）、会社・団体などの役員（17.1％）、パートで仕事を持つ主婦・主夫（21％）であった。
101

第4章 日本の現場の動向・実態

102

4－1 大企業製造業の個別事例

103日本における調査 ；雇用慣行、雇用制度、雇用政策等は各国により大きく異なっている。日本は、新技術の導入に対応する雇用環境が、ドイツとも米国とも異なっているのではないか、との思いで、現場を訪問し、インタビューを重ねてきた。根拠のあること、事実関係をまず固めていくのが大事との認識から。
日本では新しい技術が現場に本格的に導入され、かつ実績が出ている大企業製造業はまだ十社前後しかないので、1 社ずつ訪問し、日本の動向を調査。

現地調査先 ;
オムロン

三菱電機

富士通

コマツ

新日鉄住金

デンソー

タイプ1） 新技術の導入により作業員の仕事の内容は多少は変わったものの、少しの訓練を受ければ対応可能な範囲でしかないもの ＝オムロン、三菱電機
タイプ2） 競争力強化を目的に新技術を導入したものの、それに伴って作業員の負担が軽減され、労務環境が改善されたもの ＝富士通
タイプ3） 人口減少・高齢化に伴う熟練作業員の不足を補うもの ＝コマツ
タイプ4）「データサイエンテイスト」といった専門家の養成を始めているもの ＝オム
ロン
104

＜調査結果の総括＞ ：人口減少・少子高齢化により現場の熟練作業員が不足し、その労働部分を機械が代替。
多品種少量生産が増え、人間への負荷が増しているため、人間を「エンパワー」するために、新技術が現場に導入され、現場も歓迎。
1990 年代、日本は工場の機械化、自動化、省力化投資が盛んだったが、今は、機械（人間）に得意な作業は機械（人間）に任せようとの空気があり、それは「人と機械の調和」と呼ばれている。
ある会社の幹部は「当社の新システムのコンセプトは、『人が中心』である」と強調。
企業の競争力の根源である熟練作業員を大切にしたいという思いが込められている。
ある会社の幹部は「熟練労働者が減ったため、広い工場内で、もし何かがあっても誰も気付かない。彼らの安全を守るためなら、採算性度外視、背に腹は代えられない」
以上が「日本型」と言えよう。
105

■ オムロン

草津工場プリント基板実装ライン

毎年の改善努力により、平均5～6％の生産性向上を行っていたライン
現場は、やるべきことは全てやっていた、と認識
だが、そこで「見える化」をしてみたところ、担当者も驚くほど、空いている箇所が明確化
生産技術はオムロンが、「見せ方」は富士通が担当。

オムロンが開発
したコントローラ106

生産性が30％一気に改善
主な原因； 機械が部品を取り損ね、何度もリトライしていた。現場の人間が減り、現場は気づかなかった。なぜなら、結果として部品が取れていたから。

107

「タイムラインデータビジュアライゼーション」で生産状況が示された画面。
オムロン草津工場

108

データ活用が運用されている生産ライン。

オムロン草津工場
109

吉川浄グローバルものづくり革新本部長へのインタビューから生産現場がわかるITエンジニアの育成 ；サーバーにデータを吸い上げるところまでは当社の生産技術が出来る。
収集したデータをどのように表示するとわかりやすく「見える化」できるかという領域について外部パートナーの協力を得て進めた。当社では、
これからそのようなことができるIT エンジニアが必要になる。
当社の生産技術は200人いるが、ITを用いて情報解析ができる人間は4〜5人くらいしかいない。現場もわかり、ITを使えるという人間を増やしていかないといけない。外部から180〜300万円／月のSEを入れると割に合わない。
これからは生産技術がITを使えないといけないことは痛いほど感じている。エンジニアの絶対数が足りなくなる。IT 技術者をどこから確保してく
るか、IT の知識をどう学ばせるか、を考えないといけない。IT技術者も現場と対話ができなければ役に立たない。
110

■ 三菱電機

CC-Link ファミリー出典）三菱電機111

e-F@ctory導入実績; 全世界約130社、5,200件
同社が主催する「e-F@ctory Alliance」 約300社参加
2015年12月、「中国版e-F@ctory Alliance」発足、約60社参加

三菱電機「e-F@ctory」のコンセプト・アーキテクチャ

出典）三菱電機より資料提供

112

113

新ロボット組立セル
面積
9ｍ×5ｍ
工程数
23
サイクルタイム 15秒
人間
1.3人
ロボット
6台
稼働率
1.6
生産性（台/人時） 1.3
面積生産性
2.8

従来の生産ライン
35ｍ×8ｍ50
人間が作業可能なように、
5秒
スピードを1/3に3人
13台
ロボットを減らして人間を投入
1
1だが、チョコ停が減ったため、
1
稼働率、生産性は向上

従来の生産ラインとロボット組立セルの比較

可児工場全景出典）三菱電機より資料提供

可児工場で生産されている電磁開閉器
114

■ 富士通島根工場

パソコンの生産拠点

出典）FUJITSU, 2016-5月号， Vol.67, No.3

115

116

出典）富士通117

118出典）富士通119富士通へのインタビューから
富士通のIoTは、ヒューマン・セントリック・イノベーションの理念の下、人をエンパワーする役割という考え方である。IoTが雇用を無くすることはなく、むしろ現在、問題となっているのは人材不足であり、人材不足に対応するため、IoTで効率を上げていこうとしている。AI
が加わろうと、機械を使う人は無くならない。余裕が出た時間を、本来自分がやるべき仕事に振り当てるだけである。
1 工場のリペアラインでの残業時間削減・運搬コスト削減
ノートパソコンは他品種化してきたため、うまく動作しないパソコンが増えてきた。作業の複雑化が時間増をもたらした。そのため、予定の出荷便に間に合わなかった品に関しては、当日出荷するために、わざわざ別枠の便チャーターを（その１、２個のために）手配しなければならなかった。作業員は、そのために残業していた。
そこにIoTを導入することで、リペアラインのどこに何台、いつ出荷するものがあるか、わかるようになった。残業を減らすことが可能になり、余分なチャーター便を無くすることができた。
かつては、1日1品種が流れていたが、いまは10品種が流れている。現場がどんどんと混乱してきた。ある日突然全てが変わってしまうことがある。それまでの積み重ねが無駄になってしまうことがある。
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現在はインライン・カスタマイズと呼ばれる。かつてと比べて、いまは作るもののバリ
エーションが増えている。他品種化しているが、量は変わらない。そのため、手間が増えていく。1個当たりのコストは増える。そのため、コスト削減は継続的に進めないといけない。人の数は変わらない。
2 高齢化に伴う人由来のミスの削減
これまで人の感覚に依存していた製品の異常の検知工程がある。パソコンのスピー
カーの異常は、人が音を聞いて判断しないといけない。液晶画面、スピーカー等の不具合点検において、作業員の高齢化による難聴・難視に伴う人由来のミスの削減に対応するため、IoTが導入された。
その目的は2つある。第一は、人がやるとそもそも抜けがあった。過去に顧客とトラブルになったことがある。第二に、人が年齢を重ねていくと、目で見る検査は視力の衰えとともにミスが増える。
マニュアルで決められた検査の30％を自動化した。いままで出来ていた人が高齢化することで出来なくなることに対応するものである。

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■ コマツ

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熟練作業員が不足している現場で、ドローンやICT建機を用いることで、未経験な作業員
でも完全な作業を実施可能。
「現況データ」はドローンを用いて3次元スキャナで測量し、「完成図データ」は設計図面からCADを使って作る。両データを重ね合わせると、施工範囲や必要な切盛土量が浮かび上がってくる。そのデータをICT建機に投入すると、ブレードなどの装置の高さ・角度・位置が設計面に沿って自動制御される。ショベルカーならブレードの刃先の位置情報が計測されており、どこを何センチ掘るかまで自動制御される。 コマツは2015年から生産開始、これまで数百台を生産。
ブレードを自動制御しながら、傾斜の盛土・整地を行う

ショベルカーでは何センチ掘るかまで自動制
御される

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事例 ケーススタディ ； デンソーの「ダントツ工場」プロジェクト「IoTで世界130工場をつなぎ、2020年までに生産性を2015年比で30％高める」という目標を掲げる「ダントツ工場」プロジェクト
同プロジェクトの責任者である山崎康彦常務役員（ダントツ工場推進部・生産技術研究部・材料技術部 工機部・試作部・部品エンジニアリング部・部品製造部 担当）にインタビュー

「ダントツ工場」構想の原点
インダストリー4.0というコンセプトが出てきたのは2011年だったと思うが、ドイツの展示会でその話を聞いた。情報化ツールが有効であることはわかっていたが、私はその話を聞いて、ここまで本気でやるのか、とかなりショックを受けた。
世界中で、あそこが最も優れていると言われている工場など，この領域で有名な多くの工場を視察した。だが最も衝撃を受けたのは、インドの自動車工場だった。

日本の自動車メーカと同じように、１台づつ車種の違う車がランダムで流れる中で，工数の平準化を図り，そのラインにはジャストインタイムで部品が供給され整然と流れる。その巨大工場のなかのどこに今、何が流れているか、すぐにわかるようになっていて、とても驚いた。そのような高度な生産システム/生産管理システムを駆使し，在庫を極限まで減らしてジャストインタイムの思想で生産していながら、ライン内の作業をよく見ると，作業者のス
ピードややっている仕事の内容レベルはまだ低く、無駄が多く見られた。そういうレベルの現場でも，高度な情報化システムによりある程度の生産が出来るというギャップというかツールが持つ破壊力に愕然としたのを覚えている．日本の進んだメーカーが、これまで人間によって積み上げてきて決して真似のできない高度な生産と形としてはほとんど同じもの
が、彼らが情報ツールを使ってできてしまうことに衝撃を受けた。
日本の強みを活かせる、日本に合ったやり方を最大限活かす方法とは何か。そこが最大の争点となる．この分野については欧米が先行しているが、それを日本に導入するだけでは全くダメだ、と思った。我々に合ったやり方とはどういうものか、というのが最大の議論であって，そのコンセプト作りに約１年を要し、そこから作っていった。
元々情報が高価であった時代は，意味/意志のないデータはゴミでしかなく，金をかけて取る事そのものがムダであった．それがセンサやデータサーバ，通信技術やそれを処理する
ソフトウエアの進化が進み，ごみと思われていたデータがごみでなくなってきている．我々が生産において目指しているものは，リーン生産のコンセプトをベースとし、人が生き生きとして，絶え間なくカイゼンの進む工場であり，そういうものを先代から受け継ぎ大切にしてきた。

目標は「生産性を一気に30％向上」
当社の生産性目標は長年にわたり105を達成したいと活動を進めてきているが，年率5％という数字は中々達成する事が出来ない高い数値である．実は、過去5～6年、生産性は横ばいになっていて苦戦をしている。その背景には、複雑で高度な製品が増えてきているといった製品構成の問題や内製と外製の切り分けの変化，あるいは自動化の頭打ちなど色々な要因があるが、結果的にこの頭打ちの問題は会社としての大きな課題となっている。
それを、あと3年かけて30％戻して、元の回復軌道に乗せたい，というのが目標に込められた思いである。もとの進化トレンドに戻し、そこから更に上げていくことを実現したい。そうした思いのもと，過去の負債や借金を全て一気に返すだけでなく、さらにもっと儲けよう、との考えで、大胆に計算すると、当面の目標は3割くらいだった、ということである。
。いま外観検査は、人工知能AIを使うと色々なことができるので可能性が広がっている。ロボットについても人と協調できるロボットが出てきている。そのようなロボットを使えば、従来、人が入り込んでいたところでも、生産性があがる。そうした技術の進化と情報化を使った全体の製造マネンジメントを向上させることで、近年みられる生産性向
上の頭打ち感を突破し，暫く、上昇トレンドを維持することができる。

当社のみならず、日本全体の製造業の生産性が、飽和しているという印象がある。かつての成長時代は、成長がそのまま生産性向上になるが、国内市場が飽和してきて、生産品が多様化し、ますます作りにくくなってきている。また、工場には非正規従業員が増えてきている。非正規従業員の場合，一般的にはコストが安いので、生産性が落ちても痛みを伴わない。派遣や非正規を増やすことで維持している状況があるのではないか。そういった社会環
境の変化もあって、日本全体では生産性は上がっていないと思う。

出典）はいたっく 2018年4月

出典）はいたっく 2018年4月

4－2 日本企業全体の動向分析

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日本企業全体の動向：
当研究所では、2017年8月、1万社を対象にアンケート調査を実施。回収1360社。
IoT導入に伴う雇用変化の質問について回答のあった213社のうち、雇用増43社、雇用減34社。日本の産業界では、少なくとも現時点では、新しい技術の導入により、雇用が減少した企業数より、増加した企業数のほうが多い。
最も増えた職種は、「専門的・技術的職業」であり、その増加に伴って、彼らを管理する「管理職」と、同時に発生する事務を担う「事務職」も同時に増えている。この点は、世界の論文等では指摘されていなかった現象であるが、考えてみれば「専門的・技術的職業」は単独では存在しえず、当たり前である。
最も減った職業は、「事務職」である。
日本全体の傾向からいえば、専門職・技術職を大切にし、ルーティン業務の事務職を削減する方向でIoTが導入されつつある。
＊ 2013年にフレイ＆オズボーンが「雇用の未来」に関する推計値を発表して以来、世界中で数百本を超えるであろう論文等が発表された。だが、そのなかで、企業に対してアンケート調査を実施し、実態を調査したものは、筆者が知る限り存在しない。その意味では、今回のアンケート調査は、世界初と言えよう。また、日本で起きている社会現象の事実を世界に向けて発信する重要な情報とも言える。
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「増えた」と回答した企業数より、「減った」」と回答した企業数の方が9社多い。
世界中の論文等では、新しい技術の進展により、ルーティン業務などの事務労働が機械に代替されるなど効率化・合理化されるため、まず一旦、雇用が減り、その後、新しい技術の時代に相応しいスキルを持った若者が出現し、雇用者が増えてくると予想している。
ところが、少なくとも本アンケートから理解される範囲では、日本では、そうした論文
等の予想に逆行し、まず、雇用が増えるところからスタートしている。

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ただ、この図は2つの点で注意が必要である。
第1に、この傾向は、あくまで今回のアンケートで判明したことであり、雇用に関する質問に回答があった213社に傾向を表現しているに過ぎない。別の企業群を調査すれば、別の傾向が現されるかもしれない。
第2に、この傾向は最近の動向を現しているにすぎないことであり、今後、時間が経つにしたがって、今後、どのように変化するかわからない。例えば、このまま雇用が増加し続けるかもしれないし、若しくは、新技術を導入する当初は人間が必要なので、雇用が増えたのかもしれないが、今後、新技術が実際に会社のなかで稼働するに従って、機械が人間に順次置き換わり、雇用が減少傾向に転じるかもしれない。
そのため、日本の実態を把握するためには、今調査を行うに当たって構想したとおり、2年おきくらいで、定点観測することで、動的な把握を行うことが重要である。

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専門職・技術職の増加に伴い、彼らを管理する管理職及び彼らの業務を支援する事
務職も増加している。
管理職

専門職・技術職

事務職

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削減は、事務職に集中している。
事務職

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出典）はいたっく 2018年4月

出典）はいたっく 2018年4月

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アンケートでは、企業に対して、「雇用の過剰感がある」「適当」「雇用の不足感がある」のいずれかを選んでもらっている。「雇用の過剰感がある」「適当」「雇用の不足感がある」
企業のそれぞれについて、IoTに関する行動の違いを分析。回答から読み取れる顕著な差は、「雇用の過剰感がある企業」は特に、「IoT導入によって業務が拡大したが、雇用者数は増やしていない」との回答が最も多かった。

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Q11とQ12を合わせて見れば、「雇用の過剰感がある企業」は、IoT導入について、新しい価値提供やイノベーションよりもむしろ効率化やコスト削減に重点を置いていること、「雇用の不足感がある企業」は、ＩｏＴ導入について効率化やコスト削減よりもむしろ新しい価
値提供やイノベーションに重点を置いていることが読み取れる。

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第5章 人材育成の動向

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米独の動向 → Human Resource Development に注力しつつある
第4次産業革命の下での米独の「働き方改革」○ これまでは、新しいビジネスモデルを模索する競争 → それが段々と見えてきた
雇用「Arbeiten4.0」プロジェクトが一段落着いた
市場への早期参入者利得を得るための競争が一層激化○ 新しいビジネスモデルの発展を牽引するリーダーの養成に注力
例

データサイエンティストなど○ （独）前頁③「旧来の技術の下で働く労働者」＝機械に代替される可能性が高い→ 前頁④「新しい技術・ビジネスモデルの下で働く労働者」へ転換
現場で働く労働者の雇用を守るための職業訓練の充実強化 （米×）153

大学におけるデータサイエンティスト養成課程の比較
第4次産業革命を牽引するリーダーの育成
ドイツ；ミュンヘン工科大学、ミュンヘン大学、ミュンヘン専門大学の3 大学において、2016 年からデータサイエンテイストを養成する修士課程が設置。修士課程を終えた若者は、2018
年から社会に出て働き始める。これら3 大学の教授会で、第4 次産業革命を牽引する
リーダー人材の育成が必要であるとの議論が始まったのは、ドイツがインダストリー4.0
構想を発表した2013 年4 月の直後から。
米国；
すでにデータサイエンテイストを養成する修士課程が70以上存在。大学によってそれぞれ特色あり（例；インターンシップに力を入れる大学、社会人向けにオンラインで受講できる授業を充実させている大学）
多様なキャリアプランに合わせて学習課程を選択できる環境が整備（例えばカーネギー
メロン大学では、グーグル、アマゾンなどの大企業がインターンシップの場を提供、学生は16から20ヶ月間という長期にわたって実地での訓練を受けられる。例えばノースウエ
スタン大学では製造業向けのデータサイエンスコースが用意など）
これらのカリキュラムがすでに運用され、AIなどの先進技術の開発を世界に先駆けて行っている大企業が実践的トレーニングの場になっている。
新しく養成コースを作る，といった段階をとうに過ぎ、現在は，どの大学が優れたカリキュ
ラムを提供しているかを，フォーブスなどがランキングを紹介。

第7章 おわりに157

7－1 AI時代に備えた対応策

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導出される社会政策；
1) 第4次産業革命という新しい時代を牽引し、世界とのグローバル競争に勝つためのリーダーの育成。
ドイツでは、ミュンヘン工科大学やミュンヘン大学でデータサイエンテイスト
修士課程を出た若者が、企業のなかで幹部となり、やがて役員となって、企業を牽引することになるだろう。
2)

人間でなければできない仕事を担う人材の育成。

具体的には、過去の前例を「学習」し判断するといった過去の前例の延長線上にある判断やルーティン業務はAIに代替。
①過去に前例のない事柄や新しい創造的な仕事②デジタル機器を使いこなして、データ分析をしたり、科学的な経営のサポートをする人材
③コミュニケーション能力・対人能力を持った人材④AIを継続的にバージョンアップし続けるため、AIを超える能力を持った専門家
が、今後、必要とされている。

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3) 日本はこれまで現場の熟練作業員を大切にしてきた歴史があり、今、現場に導入しつつある新しいシステムも、彼らを最大限活かす内容となっている。
新しいシステムは、基本的には「見える化」までであり、データを見て、対策を考えるところは依然として熟練作業員が担っている形となっている。
だが、現場では，過去の前例を「学習」し，計測されたデータを見て，判断するといった過去の前例の延長線上にある作業は，遅かれ早かれやがてAIに代替されていく．現在、熟練作業員が担っている業務の多くが機械に代替される日はすぐそこまで来ている．
ドイツでは，ものづくりの現場を支えてきた熟練作業員をどうするのか，深刻な課題として捉えられている．ドイツでは，新しい技術が導入された際，これまでの古い技術の下で働いていた労働者の雇用を守るため，新しい技術の下で働けるよう，再教育・再訓練する必要性の認識が高まっている．
日本でも、まだ熟練作業員が働く意欲まんまんのところに、彼らに代替可能な人工知能が発達してきたら、一体、どうするのか、考えておかないといけない。

1604） アンケート結果からも、銀行金融では事務部門の解雇が進んでいることが明らかとなった。銀行金融では、雇用が増えることはなく、常に雇用は削減の方向である。折しも、最近、メガバンクが大量の人員削減を発表した。
世界の論文等が予想している「ルーティン業務の事務職」の削減は、雇用者のなかでボリュームが大きいだけに、これから彼ら彼女らの再雇用が大きな課題となってくる。
5) IMFが指摘しているように、IT 投資は、経済格差を生み出す最も大きな要因
だが、イノベーションは企業競争力の源泉なので、格差を防ぐためにイノベー
ションを止めることは本末転倒。
IT 投資を通じてイノベーションを図りながら、そこから生じる格差を縮小させるために、税による富の再配分をどうするか。

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以下、世界の論文等からの提言

White paper(2016)

仕事内容の変化が労働者に及ぼす影響は？
• 仕事内容の変化が労働者の職業人としての成長を阻害する可能性– 機械化によるタスクの過度な簡素化/複雑化の危険あり• 技術発展に伴い労働者の働く時間・場所が多様化・流動化する可能性– 仕事とプライベートの境界が曖昧になる– 雇用側・労働者側の見据える流動化の利点にはずれがあるため，利害のすりあわせが必要• 雇用側の利点は労働時間の流動化によるコスト削減・業務効率化・スタッフ
利用可能性の向上• 労働者側の利点は労働時間に対する決定権の保持・ワークライフバランスの保持©2017 Aya Hatano

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WEFレポート(2016)

人材管理・雇用への対策①

人事機能の刷新––②

データ分析の活用–③

より良い予測データと計量計画を中心とした新たな労働計画・人材管理を構築する

人材の多様性に対処する–④

人材の傾向と求められるスキルのギャップを見分けるための分析ツールを採用する分析から，組織が変化する雇用状況を利用する機会を最大化するためのビ
ジネス・イノベーション・人材管理戦略を調整できるような示唆を与える

多様な労働力が人材不足を助けることになる。技術とデータが多様な人材
評価の助けになる

フレキシブルな勤務形態やオンラインの人材プラットフォームを活用する–

フリーランサーや独立した専門家と遠隔で繋がり共同する©2017 Aya Hatano

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労働者への教育• 現雇用に対する再教育 (ボストン・コンサルティング・レポート, 2015)– 現場教育（ARの使用，熟練労働者の作業の観察）と机上教育を含む
再教育が必要– オンライン上でのコンピテンス基盤型教育が中心になる– 被雇用者は多様なタスクをこなすようになるため，幅広いスキルを習得する必要がある• 職業訓練の整備 (White paper, 2016)– 今後あらゆる職業で必要性が高まるデジタルリテラシーをはじめとする，基礎的スキルの養成– ライフコースを通じて能力・技術を磨くための体系的な援助– すべての労働者が援助にアクセスする機会の確保©2017 Aya Hatano

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White paper(2016)

プライバシー問題・
労働者の健康問題への対策• プライバシー問題– 労働者・消費者のプライバシーや自由を侵害する– データから誤った予測がなされたり，消費者の好みや行動が操作されやすくなる– データ利用の経済効果を損なわずに，データの利用範囲や所持を政府が制限する• 利用目的によって制限の強さを変える• 一括で政府がデータを管理し，必要なデータだけ申請して利用する• 健康問題– 自動化による労働内容の変化が，労働者を精神的ストレスにさらされやすくする– 働く時間・場所の流動化によって，かえってオーバーワークにつながる– 雇用者側が，労働者と労働時間や場所について議論できる環境を整える– 労働環境の変化がもたらす健康への影響について研究を重ね，労働者の健康リテラシーを高める©2017 Aya Hatano

165自動化に向けた対策• 雇用・採用対策– 働き方の多様化への対応，評価・管理手法の見直し，現従業員への再教育– 置き換えリスクにさらされた労働者をいかに再教育するか，労働者の雇用される権利をいかに保証するか– 流動化する雇用形態に合わせた労働者を保護する制度の整備• 自動化・デジタル化の導入に向けたロードマップの明確化– 他部門との連携，ITに強い内部チームの育成• 自動化・デジタル化により新たに生じる問題への対処– プライバシー保護への対処– 労働環境の変化がもたらす健康問題への対処©2017 Aya Hatano166

出所：産業構造審議会 新産業構造部会（第13回） 2017.2

7－2

結び

168

結び；
「雇用の未来」の問題は、人口減少・少子高齢化問題とよく似ている。
日本の急速な人口減少・少子高齢化は、30～40 年前からかなりの高い精度で予測。
資金的に余裕のあるうちから手を打つべきだと良識派は主張。だがそうした
声はかき消され、目の前に危機が訪れるまで、日本人は手を打たずに、ここまで来た。
「雇用の未来」は、数多くの調査分析により、将来の姿はある程度予想され、必要な対策もほぼ明らかになった。
今度こそ現実の危機に直面する前に、今から真剣に取り組まないと、日本という船はますます沈没するだろう。
ご静聴有り難うございました。

169

連絡先； 岩本晃一
経済産業研究所〒100－8901 東京都千代田区霞が関1－3－1
Email iwamoto-koichi@rieti.go.jp
URL http://www.rieti.go.jp/jp/index.html
日本生産性本部〒100-6105 東京都千代田区永田町2-11-1 山王
パークタワー5階
TEL：03-5511-2030
略歴 ；香川県生まれ。1981年京都大学卒、1983年京都大学大学院（電子工学）修了後、通商産業省入省。在上海日本国総領事館領事、産業技術総合研究所つくばセンター次長、内閣官房参事官、経済産業研究所上席研究員等を経て、2018年4月から現職。
2014年から一橋大学国際企業戦略研究科（ICS）のMBAプログラムにてゲスト・レクチャラー。
主な著書： 主著『洋上風力発電』日刊工業新聞社2013、主著『インダストリー4.0』日刊工業新聞社2015、共著『ビジネスパーソンのための人工知能』東洋経済新報社2016、共著『中小企業がIoTをやってみた』日刊工業新聞社2017＊ 本稿の誤りは全て筆者に帰します。

引用可、ただし引用される場合は出典を明記ください。

参照文献
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Autor, D. H. (2015). Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future ofWorkplace Automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30.
Bessen, J. (2016). How Computer Automation Affects Occupations : Technology , jobs ,and skills, (15).
Enzo Weber et.(2016), Economy 4.0 and its labour market and economic impacts, IABForschungsbericht 13/2016, 27 December 2016
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2013). The future of emplyment: how susceptible are jobs tocomputerization?, 1–72.
Lorenz, M., Rüßmann, M., Strack, R., Lueth, K. L., & Bolle, M. (2015). Man and Machine in
Industry 4.0. Boston Consulting Group, 18.
OECD. (2016). Automation and Independent Work in a Digital Economy. POLICY BRIEF ON
THE FUTURE OF WORK - (Vol. 2).
Stewart, H. (2015). Robot revolution: rise of “thinking” machines could exacerbate
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The annual report of the council of economic advisers (2016) Economic report of thepresident. (米国経済白書)
Wee, D., Kelly, R., Cattel, J., & Breuing, M. (2016). Industry 4.0 after the initial hype–Where
manufacturers are finding value and how they can best capture it.
White Paper Work 4.0. (2016). Federal Ministry of Labour and Social Affairs. November,
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INDUSTRIE4.0, Final report of the Industrie4.0 Working Group, April 2013
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