本稿では、いわゆる「第4次産業革命」がもたらし得る経済的影響を取り上げる。新技術と人工知能（AI）の活用により、産業やセクター全体が変容する恐れがある。一部の経済学者は、過去の技術変化と同様、労働力が再配置されるため、大規模な失業にはつながらないと主張してきた。しかし、多くの技術者は、AIが雇用に及ぼす影響について、より悲観的である。本稿では、同時かつ急速に混乱が生じる可能性と、AIが再現し得る人間の機能の幅広さが相まって、労働市場に重大な影響を及ぼす可能性があると論じる。こうした技術が広く導入された場合、何百万人もの人々が失業の危機にさらされる可能性を、経済学者は真剣に検討すべきだと結論づける。
ロボットの台頭
近年、ロボット工学と自動化技術が急速に進歩する一方、英国では技能水準の低い職種が大きく増加してきた（例えば、低賃金委員会 2016年春季報告書の図1.7および表1.9を参照）。経済学界や学術界では、技術の進歩が長期的にこうした雇用の多くを奪う恐れがあるかどうかについて、議論が高まっている。国際的に自動化が広がり始めている例には、倉庫業、貨物輸送、ホテル、レストラン、農業がある。これらはすべて、技能水準の低い労働力に大きく依存していると、当機関の同僚からしばしば報告されている産業だ。英国では、自動運転車が現在ミルトン・キーンズの道路で試験運行されており、運転者がハンドルから手を離して走行する自動運転車は、2018年に高速道路で導入される見込みだ。
ロボット工学：労働を補完するか、雇用を奪うか？
最近のBank Undergroundのブログ（およびその続編の投稿こちら）で示された見方の一つは、これまで技術の進歩は常に労働を補完してきており、今後もそうなる可能性が高いというものだ。製造業の生産性が向上し、工場の雇用が減る一方で、1人当たりGDPの増加により、純計では雇用が増えてきた。多くの場合、労働集約的なサービス産業での増加である。したがって、ロボット工学が大勢の労働者を代替し始めたとしても、創造性、感情知能、社会的スキルといった人間の特性に依存する仕事（例えば、教育、指導、看護、社会福祉）は増える可能性がある。
しかし、多くの技術者は、次の産業革命が過去を再現するとは考えていない。ロボットが大量導入されれば、多くの産業がほぼ同時に混乱し、経済にも社会全体にも変化に適応する時間が与えられない恐れがあるという。ロボット工学が進歩すれば、手作業に伴う人間の基本機能のほとんど、あるいはすべて（組み立て、持ち上げ、歩行、人とのやり取りなど）が、突然、より効率的かつ低コストで機械によって実行される可能性がある。機械は限界費用を最小限に抑えながら継続的に稼働できるという利点もある。デロイトの最近の報告書は、英国の雇用の約3分の1が今後20年間に自動化で代替される「高リスク」にあると結論づけた。これには、小売業で200万人超、運輸・倉庫業で150万人、医療・社会福祉で125万人の雇用喪失が含まれる。デロイトが最近発表した報告書は、英国の雇用の約3分の1が今後20年間に自動化で代替される「高リスク」にあると結論づけた。これには、小売業で200万人超、運輸・倉庫業で150万人、医療・社会福祉で125万人の雇用喪失が含まれる。
今回は違うのか？
では、第4次産業革命における自動化は過去と根本的にどう異なり、少なくとも短期から中期にかけて、技術の進歩が労働を補完するものにならない可能性があるのだろうか。主な違いは、技術の進歩と導入の速さかもしれない。技術者のヘルマン・ハウザーは、西暦最初の19世紀の間に、大規模な用途を持つ新しい汎用技術（GPT）が9つ登場したと論じている。印刷機、工場制、蒸気機関、鉄道、内燃機関、電気などが含まれる。汎用技術は定義上、既存のビジネスモデルを混乱させ、直接影響を受ける産業で大規模な雇用喪失を招くことが多い。例えば、鉄道の登場によって馬車が置き換えられ、御者、厩舎の若者、蹄鉄工、馬車製造業者の雇用が失われた。こうした汎用技術の多くは、工場、機械、インフラへの多額の投資が必要だったこともあり、普及までに数十年を要した。そのため経済が適応する時間が十分にあり、大量失業の時期を回避できた。
しかし、19世紀以降、技術の進歩のペースは急速に加速した。ヘルマンは20世紀だけで、自動車、飛行機、コンピューター、インターネット、バイオテクノロジー、ナノテクノロジーなど、8つの汎用技術が登場したと指摘する。近年のイノベーションの多くは、はるかに迅速かつ低コストで規模を拡大できる。また、巨大テクノロジー企業の出現とも結びついている。アップル、グーグル、マイクロソフト、アマゾン、フェイスブックの時価総額を合わせると、現在約2兆5,000億ドルに上る。新たな技術の波が起きるのが速く、導入コストが低いほど、展開は迅速になり、普及の範囲も広がる。その結果、雇用喪失の速度と規模は大きくなり、汎用技術によって混乱していない分野で雇用を創出し、経済が適応する時間は短くなる。
また、コンピューティング能力が今も指数関数的に増加しているように、光の速さで進化する技術もある。コンピューターは過去40年ほどで、単なる計算機から、スマートフォンをはじめ、インターネットやビッグデータと組み合わせた自動運転車、ロボット、「モノのインターネット」に至る用途を持つようになった。
今後を考えると、こうした新たな汎用技術は経済にどのような影響を及ぼすのだろうか。小売・流通部門では現在、500万人を超える人々が働いている。それほど遠くない将来には、消費財の大半がオンラインで注文され、自動運転車かドローンで配送される可能性がある。商品を保管する倉庫は、ほぼ完全に自動化されるかもしれない。実店舗は大部分が姿を消す可能性もある。
ロボット工学が経済に混乱をもたらし始めるのはいつか？
経済のこうした構造変化が起きる時期と規模を予測するのは極めて難しい。しかし、先進国でロボット技術の導入が加速する一因として、社会の所得格差を縮小しようとする各国の政策が挙げられる。例えば、最低賃金の引き上げは、労働を省力化する機械設備への研究開発や設備投資を促す。
ロボット技術への世界的な投資を促すもう一つの要因は人口動態だ。日本では、移民の水準が低く、1970年代以降出生率が低下していることを背景に、2010年から人口が減少している。今後50年間で人口（および労働力人口）が最大5分の1減少すると予測されており、自動化技術への投資を促す誘因は大きい。したがって、日本が世界有数のロボット産業を擁し、25万人を超える人々を雇用しているのも不思議ではないかもしれない。人型ロボット、アンドロイド、警備ロボット、家庭用ロボットなど、産業用ロボットに加えて、すでにさまざまなロボットが商業利用されている。市民はロボットとの交流にますます慣れ親しみ、抵抗感も薄れている。高齢者もその例外ではない。
機械学習／人工知能
ロボットが通常、明確に定義された限られた数の作業しか行えず、理想的には管理された環境での使用に限られると、しばしば論じられる。そのため、ロボットは倉庫や工場で広く活用できても、秘書、車両運転手、看護師、介護助手などのように、人間と知的かつ共感的にやり取りすることはできない。つまり、技能水準の低い雇用の大半が見られるサービス産業では活用できないという。したがって、人間は認知能力やコミュニケーション能力を要する多くの仕事で、機械に対する絶対的優位を常に保つ可能性がある。
実際には、人間の知能を模倣できる機械の開発で、技術者たちは大きく前進している。最近、あるコンピューターが世界最高峰の「囲碁」棋士の一人を破った。平均的な対局にほぼ無限の展開があることを考えると、そのコンピューターは、あり得るすべての手順を力任せに分析するのではなく、直感や戦略といった認知能力を模倣しなければならない。これは、20年近く前にコンピューターが世界のチェス王者を破るためにプログラムされた方法とは異なる。研究者たちは、AIの経済分野への幅広い応用が遠からず実現すると確信している。その一例が、セキュリティなどに応用される顔認識だ。グーグルのAIシステム「FaceNet」は、2億6,000万枚の画像データセットで訓練され、顔ごとにわずか128バイトを用いて86％の認識精度を達成した。
結論
世界の技術コミュニティでは、先進国が次の産業革命への備えを十分に整えていないとの懸念が高まっている。次の産業革命は、主に技能水準の低い何百万人もの雇用の喪失、変化への適応が遅い多くの老舗企業の失敗、社会の所得格差の大幅な拡大、そして少数の多国籍テクノロジー企業の急成長に伴う産業の集中を招く可能性がある。
過去の産業革命を検証した経済学者は、こうしたリスクはいずれも現実化しなかったと指摘する。しかし、この見方は、現在進行中の技術進歩が、産業や職業への応用範囲の広さや普及の速さという点で、過去と大きく異なることを過小評価している可能性がある。したがって、こうした新技術に伴うリスクを軽視するのは誤りだろう。
