AIとのダンスは次世代の労働者にとって必修科目

AI人材の不足は何も新しいことではありません。

高い給与と高い教育がそれに付随することが多いです。 JD を採用する企業を見ると、修士号から始まることが多く、博士号はそれほど多くなく、学士号は名前すら価値がないかもしれません。

もちろん、これらはレコメンデーションアルゴリズム開発や機械学習エンジニアなど、いわゆる「ハイエンド」のポジションにのみ備わっている構成です。多くの人工知能関連のトレーニング機関では、これに関連したスローガンを掲げることが多く、その学生のほとんどがJAVA、C++などの実務経験を持っています。

しかし、このような高等教育の人材は AI 人材ブームに十分対応できるのでしょうか?

周知のとおり、製造業、農業、サービス業などさまざまな分野でAIの産業化が徐々に定着し始めています。数千もの業界の一般労働者がAIを扱うための基本的なスキルを習得できるかどうかは、おそらくハイレベルな人材不足に次ぐもう一つの難題です。

AIと踊る：次世代労働者のための必修コース

人工知能や機械自動化といった技術トレンドは、私たちを新たな産業時代へと導いています。

これまで、製造業へのAIの導入を議論する際、最も重要な課題は、設備やネットワークなどのインフラをいかに変革するかでした。しかし、AIプロジェクトが次々と導入されるにつれ、この分野の人材のスキルギャップが明らかになり始めています。

一方で、製造業は1990年代や2000年代に生まれた若者に見放されつつあります。以前は、製造業の仕事のほとんどは比較的単調で退屈なもので、毎日同じ動作を機械的に何度も繰り返していました。労働者とロボットの間に違いはないように見え、多くの若者は工場で働くよりもテイクアウトの配達を好みました。同時に、反復的な組立ライン作業を必要とする仕事は AI に取って代わられるだろうと広く信じられています。

しかし問題は、ロボットが反復的な労働と体力を必要とする定型的な業務の一部を代替する一方で、多くの非定型的な認知作業の需要も増加させている点だ。例えば、ロボットが仕事を引き受けたとしても、ロボットが故障したら誰かが修理しなければなりません。高度な製造工場では、人材と AI マシンの連携能力がさらに重要になるのもこのためです。

もう一つの問題は、限られた製造業の労働者のほとんどがスキル不足で、代替の可能性が高いことです。このため、半導体企業などの多くの企業は、市場の労働力には通常見られない必要なスキルを請負業者が持っている可能性があるという理由だけで、新規採用を拒否し、より低コストの請負業者の雇用を好むようになりました。

もちろん、この問題は「中国の特徴」ではありません。実際、米国でも同じジレンマに直面しています。米国の多くの先進製造企業は、工場の自動化レベルが継続的に向上しているため、労働力では CNC 工作機械の操作などのスキルを必要とする仕事をこなせなくなっていると考えています。

AI であっても協力する人が必要です。では、インテリジェントなインダストリー 4.0 の時代に労働力には何が必要でしょうか?

AI職業教育は長く困難な道のり

現在、多くの国が人工知能と職業教育を組み合わせ始めています。これらの先駆的な経験から、AI 職業教育における 2 つの主要な課題が大まかにわかります。

1. 高等教育システムと人材市場の需要の矛盾

自動化やアルゴリズムなどの高度な分野で学位を取得した学生は、中級および上級レベルの技術職に昇進する可能性が高くなりますが、既存の高等教育制度では、エンジニアリング労働者のニーズを満たすことができません。

たとえば、カリフォルニア州立大学の教育当局は、システムエンジニアリングの専門家の募集枠 10,000 に対して、毎年約 100,000 件の応募があることを発見しました。

このとき、コミュニティカレッジ制度における職業教育の探求は非常に重要な補助力となります。たとえば、カリフォルニア コミュニティ カレッジ システムは、カリフォルニア州立大学およびカリフォルニア大学システムの「フィーダー」であり、学生は学士号を取得していなくても、昇進に必要な関連資格や技術職を取得できます。

電気、自動車、エネルギー、特に太陽光発電の設置などの分野では、雇用主は従業員が人工知能や機械学習などの新しい技術に遅れずについていくことを緊急に必要としており、カリフォルニアのコミュニティカレッジもSTEMなどのコースを提供し始めています。

2. 職業教育における技能測定基準

製造業やサービス業における AI エンジニアリング スキルの向上における共通の課題は、コースの内容が実際のアプリケーション標準を満たしていることをどのように保証するかということです。

実際のところ、米国には成熟した解決策がない。現在の慣行では、機械との連携を必要とする職業スキルの訓練は、8年生に戻されています。つまり、K12段階でカリキュラムを適切に調整し、関連する職務経験を持つ非常勤教師をさらに導入する必要があります。技術労働者の企業には、指導などの実地訓練を強化するよう要求し、社会教育システムを結集して一緒に模索する必要があります。

確かなのは、一方では、このような探求において、多数の労働者が継続的な学習を通じて自分自身を再形成し、急速に反復するインテリジェント社会に遅れを取らないようにすることが期待されているということです。同時に、先進的な製造業では、こうした高度な技能を持つ労働者を雇用し、これまでにない知的資産を生み出すことも期待されています。最後に、国の生産、製造、経済競争力が総合的に向上し、拡大することになります。

それでは、インダストリー4.0で製造業の変革とアップグレードを実現することに取り組んでいる中国にとって、これらの輸入された経験は学ぶ価値があるのでしょうか?

AI を活用した中国の職人技を鍛えるためには、どのような足かせを破る必要があるのでしょうか?

この問題について議論する前に、私たちは次の現実に直面しなければなりません。

まず、中国の製造業は過去10年間、労働集約型（繊維など）と資本集約型（鉄鋼など）の企業が主流であり、ハイテク製造業では中国と先進国の間に大きな差があり、そのため、質の高い技術者の総数と質が相対的に低い。国際ロボット連盟（IFR）の統計によると、中国の産業用ロボット密度（1万人あたりの産業用ロボットの数）は2017年に1万人あたりわずか97台で、日本やドイツなどの伝統的な製造大国と比べて大幅に低い。

同時に、近年の環境保護や産業構造調整などの政策の実施により、製造業における「籠を空にして鳥を交代する」プロセスにも一定の「移行期」が訪れている。具体的には、大量の労働集約型のローエンド製造業が東南アジアなどの亜大陸に流出し始め、一方で革新的企業のハイエンド人材の吸収能力が一時的に不足している。

また、長い間、中国の製造業における職業教育のほとんどは企業によって完了され、つまり伝統的な徒弟制度でした。しかし、AI時代には、「師弟」モデルでは明らかに師匠を見つけることさえできず、新しいスキル開発システムはまだ確立されていません。

人工知能の波と熟練した人材の不足に直面して、規制を市場の力だけに頼ると、必然的に長い調整期間が必要になり、製造業におけるAIの実装の重要な機会を逃してしまう可能性があります。

したがって、中国のAI職業教育においては、対応する政府や社会の力に頼る必要があるだろう。

1. AI関連のスキル形成システムを本格的に展開する必要がある。

現在、我が国の職業教育は主に公的資金によって支えられています。規模と資金の制限により、ほとんどの職業学校は製造業に必要な適応スキルの育成を優先しています。 AI関連の研修は、講師の確保やコースの開発に多額の投資が必要になることが多く、現状では、やみくもにAIスキル研修を開始すると、研修の質と効果を保証することが難しくなります。

2. 企業主導の実務研修のインセンティブ効果が不十分である。

では、ニーズのある製造業の企業が独自に高技能労働者を育成できるようにしたらどうでしょうか。

一方で、経営上の配慮から、企業は研修への投資に何らかの制約を課すことが多く、製造業の人材不足による流動性と相まって、企業が優秀な技術者に投資するリスクは大幅に増大しています。

そのため、従業員のスキルトレーニングに積極的に参加する企業に対して、トレーニング資金の払い戻しや税制優遇などの政策支援を提供し、AI職業教育を科学技術プロジェクトの設立や成果の評価における重要な考慮事項として活用できるかどうかは、製造業の企業がAIと積極的に融合する意欲を真に刺激することができるかどうかです。

3. 鍵となるのは、テクノロジー企業の社会的力を紹介することです。

質の高い、AI を活用した熟練した人材を育成するテクノロジー企業の力は、決して過小評価されるべきではありません。現在、百度、華為、アリババなどAI分野の大手企業の多くがAI人材育成の仕組みを構築し、それに応じた公益研修システムを立ち上げている。

しかし、現在のAIプロジェクトのほとんどは、ハイエンドの職務資格や世界クラスの大学との研究開発協力に重点を置いており、質の高い労働者に対する職業教育はほとんどありません。

しかし、市場の需要と技術のアクセス可能性の観点から、テクノロジー大手の産業AIプロジェクトは、パートナーの技術者の質にも一定の要件を課しています。今後、専門学校と協力し、対応する基礎コースと職業訓練を提供し、共通の公共インターンシップとトレーニング拠点を設立することで、テクノロジー企業もパートナーから高い評価を得るでしょう。

インダストリー4.0や製造自動化などの話題になると、人々はいつもまずドイツの「職人技」を思い浮かべます。これはドイツ製品を世界に押し上げるブランド力であり、中国製造業が変革とアップグレードに切実に求めている魂の力でもあります。しかし、「職人の精神」は生まれつきのものではなく、ドイツの製造業や職業教育の発展とともに自然に形成された、人々と企業の間の暗黙の了解とルールです。

人海戦術から質の高い技術者まで、中国の産業用AIが独自の「職人技」を築き始める時が来ている。