これはプランジャル・シャルマ氏の著書「India Automated」からの抜粋です。世界経済フォーラム・ブックラブに参加して、議論にご加わりください。
インドは、毎月ほぼ100万人の求職者が経済に加わる国です。政府、学術界、産業界の多くが、雇用創出に関して不正確な情報しか持っていない国です。失業率が着実に上昇している国です。低レベルの政府職に数十万人が応募する国です。13億人の人口を擁し、世界で最も人口の多い国の座を中国から奪う寸前にある国です。
インドはまた、自動化が進展している国でもあります。
産業の自動化にロボットシステムを利用することは、インドにとって新しいことではありません。しかし近年際立っているのは、その利用が着実に拡大している点です。労働人口が大きく増加しているにもかかわらず、自動化は製造業の伝統的産業から政府システム、さらにはサービス業に至るまで、また採用プロセスから税務管理、個人財務、水管理、電力節約に至るまで、さまざまな分野や機能で拡大しています。私たちが目にし、体験し、利用するほぼあらゆるものに、今や少なくとも一つは自動化の要素が組み込まれています。
インドでは直感に反する変化が起きています。自動化は表面上、13億人の国において労働力や雇用に反するように見えるかもしれませんが、目に見える以上に速く、そして深く広がっています。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、前例のない規模で企業や政府の業務を変えつつあります。
AI、ドローン、ブロックチェーン、積層造形、拡張現実と仮想現実など、あらゆる技術の影響は、インドにおける自動化の台頭です。自動化は、インドにおける第四次産業革命技術の利用がもたらす最大の影響へと変わりつつあります。第四次産業革命のすべての技術は、自動化という共通の影響によって結び付いています。これらの技術のそれぞれの利用は、何らかの形で自動化によって可能になるか、または自動化を引き起こしています。
産業にとって、自動化の時代は、労働の節約よりも、データそのものについてのものになりつつあります。自動化によって一部の人件費を削減できる場合もありますが、ロボット工学への投資は高額になることが少なくありません。
つまり、重要なのはコストを削減することではなく、内部業務や顧客向けの機能について、より優れたリアルタイムの洞察を得ることへの転換です。私たちは、情報過多であるだけでなく、情報が即座に得られる時代に生きています。ニュースの読者や視聴者を圧倒する情報過多は、今や、不要なものや信じがたいものを選別する能力を損なう負の力として認識されています。
しかし産業界においては、追加的な情報が事業判断を改善し、効率性を高めています。モノのインターネット（IoT）やコネクテッドデバイスといった言葉は比較的よく使われていますが、それらの真の影響は、それらが生成する情報にあります。情報の質、速度、量は、中小企業から大企業まで、自社の組織をより深く理解することに役立っています。
産業環境において、機械が自らの活動に関するデータを生成できるなら、製造工程全体が管理者に即座の洞察を提供できます。意思決定の遅れの多くは、時代遅れの情報システムが原因で生じています。報告書が分析され、是正措置が講じられる頃には、企業は欠陥製品による損害を被っているか、予測的な対応を取る時期がすでに過ぎているでしょう。
データ生成によってもたらされる透明性は、意思決定の堅牢性を高めます。企業は製造工程の異なる各部分に、このアプローチを導入しています。物流のバリューチェーンに関するデータを得ている企業もあれば、エネルギー消費の追跡と管理に利用している企業もあり、組立ラインの効率を追跡している企業もあります。これらの各分野に関する即時の情報は、企業にとって大きな利益となり得ます。製造工程におけるすべての活動を結び付けられている企業はごくわずかです。したがって、データサイエンティストの需要が急速に高まっていることは驚くに当たりません。人材紹介会社Belongの人材供給指数によれば、その需要は2017年から2018年の間に400％以上増加しました。
コンサルティング会社Zinnovによる別の調査では、インドは自動化とデータ主導の世界に対応する好位置にあると評価されています。インドは、RPAの人材を有する上位10か国の中で第2位です。同国には、AI/ML、NLP、自然データ生成（NLG）、ディープラーニングを含むスキルを持つ専門家が約48,000～50,000人います。
自然データ生成プログラムは、データセットを英語の文章に変換できます。ソフトウェアは、数値に基づいて記事やレポートを自動的に作成できます。これは、企業の財務結果を読んだ後にアナリストや市場レポートが行うことに似ています。
米国は、52,000人を超える専門家を擁し、インドをわずかに上回っています。他の国々が専門家のスキルを迅速に向上させることができるため、インドは他国に対する優位を当然のものとみなすことはできません。
物理的なロボットによる自動化は目立ちますが、自動化の多くはソフトウェアによって行われているため目に見えません。AIに基づく自動化プロセスは、すでに消費者、企業、政府のプロセスに深く組み込まれています。したがって、インドにおける自動化の二つの主要な推進力は、物理的なロボットとAIベースのソリューションです。
インドにとって、他国には当てはまらない自動化の利点が一つあります。汚く、危険で、困難で、さらに単調な多くの仕事が無くなるということです。工業地帯の労働者は、今もなお劣悪な環境で働いています。国内の建設現場では、身体的に危険な労働が一般的に見られます。機械化は進みましたが、インドのエンジニアリング・調達・建設（EPC）企業は、労働者の安全面で芳しくない実績しか残していません。汚く危険な手作業によるし尿処理は、今もほとんどの都市で当たり前のように行われています。
困難な仕事には、政府の事務職員が目を通さなければならない書類作業も含まれます。税務当局はキャッシュレス経済を推進し、電子的な納税申告を利用しています。徴税官は今や、不正を調査して摘発するために自動化を利用しなければなりません。また自動化を使えば、申告をより速く処理し、納税者への還付をより短い時間差で行うこともできます。
世界銀行は、2014～17年に開設された新規銀行口座の50％以上がインドのものであったことを確認しています。政府によると、2014年から2019年の間に3億4,000万以上の新規口座が開設されました。銀行部門は、増加する顧客や利用者に対応するために、自動化されたプロセスを利用するほかありません。これは単調な仕事です。増え続ける銀行口座を人間だけで管理しようとすれば、時間がかかり非効率になるでしょう。汚く、危険で、困難で、単調な仕事は、人々が憧れるものではありません。インドがこれを奨励すべき理由はありません。自動化こそが未来です。
自動化は、データが乏しい国において重要な情報を生み出す一助となっています。インドの民間部門と政府の機構を、より透明で効率的なものにしています。
インドで自動化が深化するにつれ、雇用の量と質への影響も大きくなるでしょう。これについては研究を行い、メリットを高めつつ、デメリットを緩和するための取り組みを進める必要があります。インドにおける自動化の台頭を認識することは、それを受け入れ、準備し、計画するための最初の大きな一歩となるでしょう。
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