ロボットと自動化技術は、パンデミックの新たな常態の中でどのように新しい雇用を生み出すのでしょうか?

AI テクノロジーと自動化ソリューションは、仕事を奪う諸悪の根源なのでしょうか、それとも新しいプラットフォームを作成するための強力な武器なのでしょうか?答えはあなたの視点によって異なります。

実際、自動化が広まると、いくつかの仕事がなくなる一方で、新しい仕事が生まれることは間違いありません。昨年、PAコンサルティングは「人と機械：誇大宣伝から現実へ」と題したレポートでこのダイナミックなバランスを支持し、AIと自動化によって雇用数が純増すると予測しました。これは経済協力開発機構（OECD）の調査結果と一致しています。 36カ国が加盟する政府間経済機関OECDは調査報告書の中で、自動化技術は特定の産業に影響を及ぼすものの、「全体的な雇用は引き続き増加する可能性が高い」と述べた。

COVID-19の流行による社会的孤立の中で、自動化はますます注目を集めています。しかし、この影響が実際にさまざまな業界で自動化のペースを加速させるかどうかは分かりません。 LinkedInの最新データによると、危機の間、AI関連の職種の採用ペースは鈍化しているが、ロボットバリスタ、ロボットクリーナー、さらには商用ドローンを含むさまざまな自動化ソリューションは、人々が社会的隔離規制をより適切に遵守するのに役立つ可能性がある。

もちろん、自動化に関する議論では、まず前提を明確にする必要があります。自動化は仕事にどのような影響を与えるのでしょうか。

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人間と機械のループ

AI と自動化の普及はまだ初期段階にあるため、次にどの仕事が完全に消え、どの仕事が新たに生まれるかを予測するのは困難です。

Slamcore はロンドンを拠点とするスタートアップ企業で、ロボットがセンサーデータを活用して状況認識を獲得するのを支援する AI アルゴリズムを商品化しています。スラムコアの共同創設者兼CEOであるオーウェン・ニコルソン氏は、「未来を予測することがいかに難しいかを知るには、今日の仕事のいくつかを見るだけで十分だ」と語る。

同氏は「一部の一般的な見解に反して、私はロボットが将来、多数の新しい仕事を生み出すと信じている。50年前にはウェブサイトの設計者、動画配信者、データベース設計者は存在しなかったのと同様、今後50年間で、これまでに存在しなかった多数の新しい仕事が必然的に再び出現するだろう」と指摘した。

ニコルソン氏はロボットパイロットの例を挙げています。

「真に汎用的で完全に自律的なロボットが現実になるにはまだまだ遠いため、人間は長い間、半自動および半手動作業の中間開発段階にとどまるでしょう。この期間中、業界全体の効率は新たなレベルに上昇し、まったく新しい仕事の分野も開拓されるでしょう。」

人間とロボットがそれぞれの強みを活かして全面的に協力し、真の人間と機械の補完関係を実現するというコンセンサスが広まりつつあります。

サンディエゴに拠点を置くブレイン社は最近、「パンデミックの影響を受けた医療から実店舗小売業まで、さまざまな業界で急増する自律移動ロボット（AMR）の需要を満たす」ために3,600万ドルの資金を割り当てた。ブレイン社は、ハードウェアやセンサ​​ーと統合して倉庫、工場、小売店の輸送ロボットに「頭脳」を提供するオペレーティングシステム、BrainOSで最もよく知られている。 BrainOS は自動掃除ロボットもサポートし、作業者が清掃作業を迅速かつ効率的に完了できるようにします。これらの清掃ロボットには、LIDAR や 3D 飛行時間 (ToF) センサーなどのさまざまなセンサーが搭載されており、動的な環境での自律ナビゲーションが可能になります。

▲写真：BrainOS対応の掃除ロボット。

ブレイン社はまた、COVID-19の流行中、さまざまな業界でBrainOS搭載の掃除ロボットの需要が急増し始め、4月だけで使用量が24％増加したと述べた。 「使用率の増加（68％）は主に日中の時間帯に発生しており、企業が清掃頻度を増やし、仕事のピーク時間帯にロボットをより広範囲に使用していることを示しています」とブレイン・コーポレーションの幹部、ミシェル・スプロイト氏はインタビューで語った。

ロボットは大量のパフォーマンス データも生成し、そのデータは自動的にレポートにまとめられ、管理者が解釈、評価、分析して、最終的にはロボットの操作とパフォーマンスを改善するために使用されます。新しい仕事のかなりの部分は従来の職種の従業員が行うことができますが、ロボットの普及が進むにつれて、最終的にはこの業務を担当するフルタイムの従業員が生まれ、新しい仕事が生まれることになります。

「管理者は、現在清掃中のルートを表示し、実行時間や実行頻度などの定量的な指標を確認し、ロボットの診断やソフトウェアの更新に関する通知を受け取ることができます」と Spruijt 氏は説明します。「関連するレポートに注意を払い、データに隠された洞察をうまく解釈することによってのみ、自動化テクノロジーはビジネス運営を真に改善することができます。」

このようなロボットは通常、「繰り返し学習し、印象を深める」というプロセスを経て訓練される必要がある。従業員はロボットを清掃ルートに沿って誘導し、環境の変化に応じて調整します。スプロイト氏は、このプロセスは「人間の従業員の関与から切り離すことはできない」と強調した。

「人間がいなければロボットは機能できない」と彼は語った。

さらに、このようなロボットが広く普及することで、ロボットのメンテナンスなどの新しい仕事も生まれる可能性があります。

「ロボットを物理的に構築し、現場で適切に保守するには、さまざまな新しい職務機能または強化された職務機能が必要になります。これらすべてが新しい職務として現れるでしょう」と Spruijt 氏は言います。「さらに、生産ライン上のロボットの数が増えると、関連ツール、軽量製造、タッチスクリーン、LIDAR などのハードウェアの需要が増加します。最後に、現場での展開と保守の点では、ますます複雑化するロボット ソリューションをスムーズに稼働させるには、専任のスタッフ、さらにはサービス プロバイダーが必要になります。」

人間とロボットにはそれぞれ長所と短所があり、オートメーションメーカーはこの基本前提を十分に考慮する必要があります。 Veo Robotics は、マサチューセッツ州ウォルサムに拠点を置くスタートアップ企業で、コンピューター ビジョンと 3D センシング技術を使用して産業用ロボットの認識機能を向上させています。来年発売予定の同社の Veo FreeMove システムは、あらゆる種類の製造業者がロボットと人間の能力を最大限に組み合わせて、完全手動でも完全自動でもない包括的なビジネス システムを構築できるように設計されている。

Veo Robotics の CEO 兼創設者である Patrick Sobalvarro 氏は、次のように説明しています。「Veo が行ったのは、人間の柔軟性、創造性、器用さを利用して人間が最も得意とする作業を行い、ロボットの継続的な操作と強さで人間の作業者を支援するという中道を切り開くことです。このような作業セルは、作業のより困難な部分、特に器用さ、知覚、判断力を必要とする部分を人間がより正確に完了できるため、完全に自動化されたソリューションよりもはるかに安価です。」

ソバルバロ氏はさらにこう付け加えた。「これは、熟練した溶接工が溶接作業にもっと時間を費やすことができ、その間にロボットが治具の配置と取り扱いの作業を行うことを意味します。品質管理技術者も検査そのものに集中でき、部品の移動はロボットが行います。誰もが労働集約度が低くなり、作業経験が向上し、生産性が向上します。」

さまざまな業界が流行下で新たな常態を確立する中、人間と機械のコラボレーションは無限の可能性と価値を生み出す可能性があります。

「製造業者は、社会的距離規制に従うために、工場内の人の密度を下げる必要があります。Veo システムが提供する人間と機械のコラボレーション ソリューションは、この問題を効果的に解決できます。つまり、2 人で 1 グループで働く従来の方法ではなく、2 人で 1 グループで働く従来の方法が主流になるということです」とソバルバロ氏は述べました。

ミソ・ロボティクスは過去数年間、ハンバーガー製造ロボットを全米に配備してきた。同社は最近、ROAR（Robot on Track）と呼ばれる次世代ロボットを発売した。このロボットは複数の調理ステーション間を移動し、ハンバーガーを揚げたり、材料をひっくり返したりするなどの作業を実行できる。

社会的隔離が進むにつれ、飲食業界はCOVID-19の流行によって最も大きな打撃を受けた業界となった。 Miso の CEO である Buck Jordan 氏は、レストラン業界の再始動には自動化が大きな役割を果たすと考えています。

同氏は、「今日、これまで以上に、私たちは新たな課題と新たな常態に真剣に向き合う必要があり、テクノロジーはあらゆる困難を克服する中核となる。ケータリング業界はその典型的な例だ。業界全体が業務を維持し、成長を促進し、新たな雇用を創出するためには、高度な自動化が必要だ。自動化と商業的な食品調理プロセスを組み合わせることで、レストラン経営者は自信を持って営業を再開し、人との接触や汚染のポイントを減らすことで顧客を引きつけ、食品の健康と安全性を向上させることができる。これは最終的に生産速度の向上につながり、配達やテイクアウトのニーズをよりよく満たし、社会的隔離中のレストランの新しい運営モデルを模索することにつながる」と指摘した。

これらすべてが伝統的なキッチンモデルに必然的に大きな打撃を与えることになるが、食品安全要件を満たすことができなければ、結果はさらに悪くなるだろう。

ジョーダン氏はさらに、「レストランの再開と軌道修正にロボット工学を活用しなければ、問題は雇用ではなくレストランの存在です。レストランがなければ、仕事も雇用機会もありません」と語った。

最前線ミッション

ドローンは自動化技術の典型ですが、現在のところ、ほとんどのドローンは、オペレーターによる展開、管理、監督を必要とします。飛行経路をプログラムし、問題が発生したときにすぐに介入し、機器の定期的なメンテナンスを実行する必要があります。

COVID-19パンデミック以前から、商業用ドローンの導入は急速に増加傾向にあった。商業用ドローン市場は、2018年の12億ドルから2026年までに5倍以上に成長すると予想されている。この流行の発生により、医療サービスの提供などの分野でドローンサービスの需要が高まり、最前線での応用シナリオも急速に増加しました。ドローンデータソフトウェアプラットフォームDroneDeployの共同創業者兼CEOのマイク・ウィン氏はインタビューで、同社は2020年に10以上の業界でドローンの需要が拡大すると予想しており、COVID-19の流行により具体的な成長範囲がさらに促進されたと語った。

ウィン氏は「当社のドローン事業は、COVID-19にもかかわらず、依然として成長を続けています。顧客データによると、アクティブな企業ドローンユーザー数は前年比130％増加しています。2020年4月は2019年4月と比較して影響はほとんどありませんでしたが、5月には成長が完全に明らかになりました」と述べました。

サンフランシスコに拠点を置く同社は、商業用ドローンオペレーターが航空写真のマッピング、調査、検査を簡単に行えるプラットフォームを開発し、農業、鉱業、建設、保険などさまざまな業界でのドローンの利用を促進している。

▲ 図：DroneDeploy は、商用ドローンオペレーター向けにデータキャプチャおよびマッピングソフトウェアを提供しています。

自動化技術によって短期間で大量の新しい仕事が生まれることはないとしても、ドローンによって、従来の機能的役割の文化の進化、特に現場のエンジニアが段階的に機能変革を完了していく様子を垣間見ることができます。

「当社の企業顧客の中には、チームメンバーにドローンのスキルをトレーニングしているところもあります」とウィン氏は言う。「例えば、『ドローンオペレーター』という職種は急成長しています。」宅配便にドローンが使われるケースが増えるにつれ、多くの現場エンジニアがドローンオペレーターに転身し始めています。農業分野では、ドローンを遠隔操作して現場のデータを取得したり、薬剤を正確に散布したりします。 ”

サンフランシスコを拠点とするスタートアップ企業、フリーダム・ロボティクスの共同創業者ディミトリ・オニストク氏は、ロボットの群れを制御および監視するためのソフトウェアを開発している。オニストク氏は、求人数が増えており、企業は新たな専門家を採用するために人員を拡大する必要があるかもしれないと述べた。

「企業は従業員のスキルセットを広げる必要がある」とオニストク氏は言う。「例えば、ロボット工学のチームがエンジニアとオペレーターに分かれ始めているのが見られる」ドローン ソリューションの需要が高まり続ける中、企業が日常業務を遂行するためにドローンを操作するエンジニアだけに頼ることはもはや不可能になっています。したがって、熟練したエンジニアリング設計者とロボット開発者は、ロボットの視覚認識やアルゴリズムなどの問題に対処することに重点を置くべきであり、現場での操作、保守、修理は専門のオペレーターに任せるべきです。 ”

企業は、従業員のスキルが効果的に活用されていることを確認するために、自社のワークフローを再評価する必要もあるかもしれません。オニストク氏はさらに、「ロボットのメンテナンス作業にトップクラスのエンジニアを割り当てるのは、リソースの大きな無駄遣いになるだろう」と付け加えた。

他のロボット企業と同様に、フリーダム・ロボティクスもパンデミック中にビジネス需要が「急速」に増加した。同社は現在、開発計画を加速させ、強い市場の需要に応えるべく努力している。

「顧客はロボット工学の可能性に非常に興味を持っており、私たちは今、切迫感を感じています」と彼は語った。「顧客は私たちのプロトタイプが完成するまで何年も待つことはできません。彼らはすぐに展開し、試行錯誤を通じてテストと修正を行いたいのです。」

オニストク氏はまた、ロボットは遠隔地のオペレーターやロボット機器を監督するマネージャーなど、企業顧客が新たな雇用を創出する上で確かに役立つと指摘した。 「オペレーターを例に挙げてみましょう。顧客はヒューマンマシンループを確立しています。倉庫内の反射材が視覚的な判断を妨げたり、色鮮やかな茂みの近くを走行したりするなど、半自動配送車両が異常に遭遇すると、オペレーターは GPS、リモートコントロール、またはスクリプトを通じて車両の運転を引き継ぎます。製造業では、ロボットが特定のワークステーションへの部品の輸送を担当し、人間の従業員が直接引き継いで、より複雑な実際の組み立てを実行します。」

次にどんな仕事が生まれるかを確実に言うのはまだ難しいですが、いくつか推測してみるのは興味深いことです。オニストク氏は、除雪ロボットは雪に覆われた車を区別するのが難しいかもしれないと考えている。その場合、遠隔操作者が介入して現在の状況を積極的に解釈し、必要に応じて手動でナビゲーションを実行する必要があるだろう。今後数年間で新興テクノロジーが成熟するにつれて、AI と自動化が人間の労働者にどのような影響を与えるかがより明確になるでしょう。

「ロボットのサーバーとエッジオペレーションは非常に重要だと思います。これはロボットインフラと資産追跡の重要な前提条件でもあります。5Gテクノロジーは無限の可能性をもたらし、ロボット工学に大きな影響を与えます。この文脈では、新しいスキルと技能が必要になります。将来的には、医療診断、産業検査、さらにはロボットと連携した手術など、新しい世代のハイブリッドジョブが登場すると思います」とオニストク氏は語った。

仕事の移行

PwCは2018年の報告書で、人工知能の発展から最も恩恵を受ける可能性が高い業界は、医療、教育、科学などの「労働集約型」産業と「ハイテク」産業であると指摘した。報告書は、「教育には対人スキルが極めて求められます。人工知能システムやロボットはある程度の補助サービスを提供できますが、教育に対する需要の高まりに応えるには人間の参加者が関与する必要があります。そのため、将来的にAI技術に置き換えられる教育者はわずか5％程度と予想されますが、AIによって生み出される新しい教育職の数は、現在の業界全体の10％に達するでしょう」と指摘しています。

この報告書はまた、課題、特に多肢選択式の問題の採点など、より「退屈な」教育業務の一部を機械が引き受ける可能性を示唆している。報告書は、「純雇用減少」がみられる部門は主に「非常に反復的で日常的な業務の処理を担当する」部門であると付け加えた。

製造業ももう一つの典型的な例です。 PwCは、自動化により2037年までに製造業の雇用が約25%減少すると予測している。一方で、自動運転や自動倉庫システムの増加により、「運輸・倉庫」業務の削減割合は40％に達する。この期間中に創出される新規雇用の数は、置き換えられる雇用の半分にしかならない可能性があります。

国際ロボット連盟（IFR）が発表した最新の報告書は、2022年までに世界中の工場で「約400万台の産業用ロボットがフル稼働する」ようになると指摘した。報告書はまた、パンデミック後の労働市場では「ロボット関連のスキルに対する需要が高まる」と予測している。報告書は、政府は労働者が必要なスキルを身に付けられるように教育と訓練の組織化に重点を置く必要があると付け加えた。

AI と自動化によって雇用の絶対数の増加がもたらされたとしても、世界の労働市場が変化と発展を続ける中で、大きなショックや混乱の波が押し寄せることは避けられないと思われます。いくつかの役職は歴史によって消滅する一方、他の役割は新たな様相を呈したり、前例のない新しい役職に完全に変化したりするかもしれません。確かなのは、この一連の変化が今後数年間のスキルと教育の再訓練に完全に反映されるということだけです。