COVID-19パンデミックの中、米国の産業界ではロボットがアメリカ人の雇用を急速に置き換えている

海外メディアの報道によると、アマゾンはこのほど、米カリフォルニア州の倉庫の管理者が新型コロナウイルスに感染して死亡したことを確認した。ウイルス感染で死亡した従業員はこれが初めて。これまでにアマゾンの倉庫や配送センターで70件以上の感染が確認されている。

伝染病が広がるにつれ、ますます多くのアメリカ人が自宅に留まり、他の人や他の人に触れた物との接触を避けるよう求められている。新型コロナウイルス感染症のパンデミックが米国全土に急速に広がるにつれ、社会的接触とサプライチェーンが大規模に混乱している。しかし、言い表せない理由で、海の向こう側での「仕事と生産の再開」というスローガンは止むことはありません。職場では、この2つの問題を同時に解決する方法があります。新しいクラウン疫病に免疫のある「新しい同僚」のグループが、米国の人間の労働力に取って代わる準備ができています。これらの「新しい同僚」は、より多くのロボットとIoT関連デバイスです。

早期警告

ドイツ銀行は2017年初頭から、従業員の半数以上が入れ替わる可能性があると警告していた。コンサルティング大手のマッキンゼーは5月、ロボットが業務を担うようになると、従来金融機関にとって最も貴重な資産とみなされてきた銀行員やトレーダーといったフロントオフィスのスタッフの数が3分の1近く減少すると予想していると発表した。

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COVID-19パンデミックの中、米国の産業界ではロボットがアメリカ人の雇用を急速に置き換えている

昨年、シティグループは「数万人」のコールセンター従業員が職を失う可能性があると発表した。同年5月、コンサルティング大手マッキンゼーは、ロボットの数が増えるにつれて、米国のフロントオフィス従業員の数は3分の1近く減少すると予想していると発表した。まとめると、新型コロナウイルスの突然の発生により、ロボットがアメリカ人の雇用をより速いペースで置き換える可能性がある。

流行下での加速

まず明らかにしておきたいのは、米国の雇用の約 54% が米国国土安全保障省によって必須産業と定義されている産業に属しており、そのうち 67% が自動化の影響を受けやすく、そのうち「接触が多い」産業が雇用の 46% を占めているということです。

さて、これまでの感染症対策における隔離要請を振り返ってみましょう。その中でも「会わない」「接触しない」が最前線にあります。このような要請の下では、「接触が多い」産業への影響は明らかです。アマゾンの倉庫や配送センターでの現在の症例、流行の圧力、そして「仕事と生産の再開」というスローガンを合わせると、経済が将来の病気のパンデミックに対してより耐性を持つのに役立つこの適用の加速は、抗えないものとなることが予測できます。

何が起こっているのか見てみましょう

先日「爆発的に」成長したラッキンコーヒーを例に挙げよう。2020年1月、ラッキンコーヒーは記者会見で無人小売戦略を発表した。記者会見の3日後、ラッキンコーヒーの株価は次々と急騰し、時価総額は100億ドルを超えた。中国人から西洋のコーヒー業界の代表とみなされているスターバックスも、セルフサービスのコーヒーマシンとスマートコーヒーステーションを大量に導入している。

米国のフォード・モーター社を見てみましょう。同社は、トラックからユーザーの玄関先まで商品を運ぶことができるロボットを搭載した無人配送トラックの試作機を発表しました。同時に、世界有数の産業用ロボットサプライヤーであるABB社は、40万台以上の産業用ロボットを導入しました。

これは、西側諸国自体がこの変化を支持していることを示しています。ある意味では、西側諸国における現在の「無人化」と「自動化」の環境は前例のないものです。

それは「空想」でしょうか、それとも「見込み」でしょうか?

環境は良いのですが、実現可能性にもよります。いくら技術が良くても、大規模に推進することが難しければ紙切れになってしまいます。

まずは、最も一般的な伝統的小売業の「アップグレード版」であるスマート小売業から始めましょう。2018年6月以降、二次市場証券投資研究全体で無人小売業に関する分析レポートは発表されていません。しかし、過去18か月間には、多数の記事やレポートがありました。

市場の観点から見ると、無人小売店はかつて、顧客情報とのやり取りがまったくないこと、特定のグループの人々にとって支払いが困難すぎること、貨物の破損率が高いこと、多額の投資が必要であることなどの要因に悩まされていました。セキュリティ業界などの異業種からの支援も得て、これまでの困難の多くは解決しました。

たとえば、セキュリティ業界は、市場の発展に必要な、よりオープンで統合されたソリューションを提供する能力があり、端末 POS、CRM、ERP、その他の商用自動化システムのビジネス システムとの緊密な統合を実現します。同時に、クラウド コンピューティングは、小売業者が店舗間のデータ サイロを解体し、統合されたデータ プラットフォームを形成し、安価なコンピューティング能力を提供してビッグ データ アプリケーション用の環境を構築するのに役立ちます。

第二に、新興技術の強化により、セキュリティ業界の参加はスマートリテールにとって最も重要なデータを取得できます。たとえば、顔認識技術、インテリジェント技術、RFID技術、ビッグデータ分析技術、5G技術などの技術を総合的に応用することで、この新興分野に変革の活力をもたらすことができます。

まとめると、疫病の到来はスマート小売業に転換点をもたらし、技術蓄積の観点から見ても、市場選択の観点から見ても、それは幸運と失敗の両面をもたらす可能性がある。

話題の「ホットトピック」とも言える無人配送についてお話ししましょう。現在、最も一般的な無人配送車両は低速、つまり時速5～10キロメートルで走行しており、これは現在のセンサーとアルゴリズムの制限下では最も適切な速度です。実際、低速での自動運転の現在のシナリオは妥当ですが、自動運転車両が時速 30 マイルまたは 40 マイルの複雑な高速シナリオに置かれた場合、複雑な動作条件下では多くの技術的な困難が生じることになります。

シナリオの観点から見ると、シナリオがシンプルであればあるほど、自動運転技術の実装が容易になります。例えば、天津港のコンテナターミナルではすでに無人運転技術が適用されています。敷地内には歩行者の邪魔がなく、経路は固定されており、A地点とB地点の間を往復しており、アルゴリズムが判断しなければならない状況は比較的少ないです。しかし、実際の道路状況は、車両、歩行者、動物、気象要因、路側環境、障害物など、非常に複雑です。将来的には、自動運転のあらゆる側面をさらに最適化する必要があり、大量の複雑な環境トレーニング最適化アルゴリズムが必要になります。将来的に無人運転車が本格的に実用化されるとしても、まずは港湾や空港といった比較的単純な環境での導入となり、無人配送には導入されないだろう。この技術がまず低速で単純なシナリオに実装され、その後徐々に高速で複雑なシナリオに浸透し、最終的に人々の生活に真に浸透するまでには、一定のプロセスが必要です。

つまり、今回の流行は無人配送技術の進歩を直接促進することはできなかったが、間接的に無人配送への想像力を刺激した。無人配送の未来はそう遠くないと言っても過言ではない。

最後に、冒頭で触れたアマゾンの倉庫や配送センターについてお話ししましょう。実は、アマゾン自身も含め、欧米の多くの有名EC企業は、完全自動化された3次元スマート倉庫を保有しています。しかし、過剰投資の問題はさておき、2019年2月初旬、イギリスのハンプシャーにある大手生鮮食品EC企業オカドのスマート倉庫で火災が発生しました。この火災で、ロボットも大きな問題を露呈しました。機械は効率的で安全な作業員ですが、災害が発生すると、その環境は人間の介入に適さないのです。

それを脇に置いて、RFID 技術を使用するスマート倉庫についてだけ話してみるなら、それがデジタルビジネス時代の倉庫近代化において重要な役割を果たしていることに驚かれるでしょう。 RFID は、在庫の可視性を向上させ、パレット、ボックス、または SKU が倉庫内のどこにあるかをいつでも正確に把握できるようにします。その結果、小売業者、製造業者、流通業者、物流業者は、2020 年までにサイクル カウントと在庫検証における RFID の使用を 2 倍以上に増やす予定です。

RFID 対応の倉庫管理システムは、受領とピッキングの効率を向上させ、メーカーから受領した商品の確認と店舗へのより正確な出荷を可能にし、在庫の正確さから商品の補充の速さまですべてを向上させ、人為的ミスの可能性を減らします。パンデミックの間、適切な商品が適切な顧客に適切なタイミングで届くように倉庫物流を最適化することがこれまで以上に重要になっています。

これは、ある観点から見ると、完全に自動化されたスマート倉庫の普及には時間がかかるかもしれないが、従来の倉庫に IoT 技術を導入するプロセスは実際に進行中であることを示しています。

結論

現在のCOVID-19パンデミックは、米国や世界の他の国々に需要と供給のショックをもたらすだけでなく、10年以上にわたって醸成されてきた技術的ショックを加速させ、変化させるでしょう。将来のウイルスのパンデミックに対する脆弱性を軽減しない企業は不利な立場に陥る可能性があります。同様に、新しい仕事の要件を満たすためにスキルを向上できない人は不利な立場に陥ることになります。

しかし、技術的なサポートがあっても、このような「人間を機械に置き換える」作業は大きな可能性を秘めているものの、人間と機械の関係をどう扱うか、進歩のスピードをどうコントロールするかは、依然として私たちの前に立ちはだかる難しい問題であることに留意する必要があります。