8,500 万の仕事が失われる。労働者はどうやって仕事を維持できるのか?

8,500 万の仕事が失われる。労働者はどうやって仕事を維持できるのか?

2020年初頭、突如発生した疫病により、多くの工場が「人手が足りない」状況に直面した。しかし、ロボットの活用が進んだことで大きな影響を受けなかった工場もあり、早期に業務・生産を再開し、安定した生産体制を維持した。

[[349463]]

人工知能技術の進歩に牽引され、人口ボーナスの減少と人件費の上昇の影響を受けて、スマート工場と産業用ロボットは世界中で生産現場でますます広く使用されるようになり、「機械が人に代わる」ことは製造業の変革と高度化における避けられない流れとなっている。

ビル・ゲイツはかつて、ロボットがパーソナルコンピュータの台頭の道をたどり、世界を変える次のテクノロジーになると予測した。実際、近年の世界中のロボットの急速な発展は、この予測を裏付けているようです。 10月20日、世界経済フォーラムの報告書によると、2025年までに8,500万以上の肉体労働が機械に置き換えられるだろうと予想されている。

世界経済フォーラムの調査は、全世界で合計約800万人の従業員を擁する世界最大手の企業300社を対象としている。調査対象となった雇用主の50%以上が、自社内の一部の職種の自動化を加速したいと回答した。雇用主の43%は、テクノロジーのせいで雇用を削減する可能性があると答えた。データに基づく人工知能技術は、企業が人々のさまざまな生産活動をさまざまな自動化デバイスに置き換えるのに役立ち、それによって社会の発展の全体的な効率を向上させることができます。

近年、政策や市場の推進により、多くの国内企業が生産ラインの急速な置き換えを実現するために、さまざまな生産リンクでロボットの応用を積極的に展開しており、機器製造業界も例外ではありません。例えば、Wesing Group、Sichuan Instrument Co., Ltd.、Tiankang Group、Fujian Hongrun Precision Instrumentsなど、多数の企業が人を機械に置き換えることで人員削減と効率向上を実現しています。

労働集約型の製造業からインテリジェント製造業まで、製造業における人間から機械への置き換えは不可逆的な傾向となっている。この変革は、一方では労働者の流出や採用難の影響を回避するためであり、他方では生産効率と品質を向上させてコストを節約するためでもある。

インテリジェント製造技術の発展と「機械の置き換え」の加速化に伴い、多くの第一線労働者は「機械の置き換え」が自分たちの仕事に影響を与えるのではないかと心配し始めています。実際、「人間を機械に置き換える」という背景では、人材の重要性がより顕著になるでしょう。今後、単一スキル、単一技術の単純職は「淘汰」される一方、マルチスキル、マルチテクノロジーの複合職が急速に出現するだろう。こうした新しい仕事が生み出されるスピードは、単純な従来の仕事が消滅するスピードを上回る可能性さえあります。

したがって、「人を機械に置き換える」という過程における「人が減る」と「人が増える」という現象は、反復的な仕事を行う一般労働者の数を減らし、ロボットの専門的なプログラミングやメンテナンスに適した新しい技術労働者の数を増やすことを意味します。現在、多くの製造業が人手不足を訴えていますが、実際に不足しているのは技術者です。ロボット技術者、ロボットエンジニアなどの熟練労働者を見つけることはさらに困難です。

そのため、「機械が人間に取って代わる」という状況に直面した際、第一線で働く人たちは過度に心配する必要はないが、適切な準備が必要であり、特に反復的な作業に従事し、教育的背景が弱い人たちは、リスクに対する意識を高め、雨の日に備えておく必要がある。社内研修や研修機関の専門資格研修を通じて、ロボットの操作、ロボットのメンテナンス、ロボットのプログラミングなどの技術を学び、新しいスキルを身につけ、従来のブルーカラー労働者からロボットを指揮する「グレーカラー」労働者へと生まれ変わり、社会から淘汰されることを回避できます。

<<:  ニューラルネットワークの内部はどのようになっているのでしょうか?

>>:  AIと機械学習がIoTデータから重要な洞察を引き出す方法

ブログ    
ブログ    

推薦する

一般的なソートアルゴリズムの概要

概要コンピュータサイエンスと数学において、ソートアルゴリズムとは、一連のデータを特定の順序で並べるア...

AIが高速道路に参入: テクノロジーを活用してファーストフード業界を完全に変える

迅速なサービスと便利な体験で知られるファーストフード業界は、顧客体験を向上させ、業務効率を改善するた...

エネルギー効率を向上させるために、脳は予測知覚能力を発達させた。

[[436377]]この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Lei...

Google が TensorFlow Lite を Play サービスに導入

近年、大手テクノロジー企業は人工知能と機械学習の研究に力を入れています。その中でも、Googleはこ...

マイクロソフトは、対話してマルチモーダルコンテンツを生成できる AI モデル CoDi をリリースしました。

マイクロソフトは 7 月 11 日にプレスリリースを発行し、Combinable Diffusion...

陳丹奇チームの新しい研究: Llama-2 コンテキストが 128k に拡張され、メモリが 1/6 でスループットが 10 倍に

Chen Danqi のチームは、新しい LLMコンテキスト ウィンドウ拡張メソッドをリリースしまし...

ヘルスケア市場における人工知能の急速な発展を理解する

COVID19パンデミックにより、医療機関は効果的な結果を達成するために人工知能(AI)ベースのソリ...

2018 年最も注目された AI および機械学習のスタートアップ 10 社

PwCとCB Insightsによるマネーツリーのレポートによると、人工知能のスタートアップへの投資...

北京、AIビッグモデルとロボットの統合開発を支援するロボット産業向けの新政策を発表

北京市人民政府弁公庁はこのほど、「北京市ロボット産業革新発展行動計画(2023~2025年)」を発表...

...

ファーウェイがGood Vision Cloud Serviceを正式に開始、包括的なマシンビジョンの時代を先導

人工知能技術の台頭とエッジデバイスのコンピューティング能力の向上により、マシンビジョンの応用シナリオ...

Javaは4つのWeChat赤い封筒をつかむアルゴリズムを実装し、感謝せずにそれを受け取ります

概要2014年にWeChatが紅包機能を開始した後、多くの企業が独自の紅包機能の開発を開始しました。...

...

...