仕事の未来: 2030 年までに消滅する仕事はどれでしょうか?

仕事の未来: 2030 年までに消滅する仕事はどれでしょうか?

[[397136]]

  • 自動化と人工知能が急速に進歩する時代において、2030年までに仕事は消滅するでしょう。
  • かつてはテクノロジーによる混乱の影響を受けないと考えられていた職業でさえ、不確実な将来に直面しています。
  • 利便性を常に追求しているため、労働力の大部分が不要になる可能性があります。

昨今、新たな技術の進歩が常に起こっており、この変化する環境で繁栄する業界がある一方で、自動化の恩恵を受ける(あるいは、自動化の犠牲になる)業界もあります。ロボットは生産性を高め、私たちの生活を向上させる一方で、現在人間が行っている作業の少なくとも一部をロボットに置き換えることは避けられず、この展開は広く社会の関心を集めています。今日、かつては技術的混乱の影響を受けないと考えられていた仕事であっても、その将来は不確実です。

マッキンゼーのレポートによると、自動化の導入率に応じて、2030 年までに世界の労働時間のほぼ 0% から 30% が自動化される可能性があります。結果は国によって大きく異なり、労働者が現在行っている活動の組み合わせと現行の賃金率を反映しています。自動化が雇用に与える潜在的な影響は、職業や部門によって異なります。ただし、一部のタスクが自動化されたとしても、これらの職業の雇用は減少せず、むしろ労働者が新しいタスクを実行する可能性があることに注意することが重要です。

複雑なソフトウェア、ロボット工学、自動化、人工知能(AI)、そして変化するトレンドは、タクシー運転手やレストランのウェイターからコンピュータプログラマーや図書館員まで、あらゆる人々の生活を脅かしています。多くの経済学者は、アウトソーシングではなく自動化によって、米国の製造業で 150 万以上の雇用が失われると予測しています。これらの技術革新により、長年使われてきた多くの技能や職業が時代遅れになる可能性があり、職業上の死は階級によって差別されることになるだろう。

つまり、自動化は、人材管理、専門知識の適用、社会的交流など、現時点では機械が人間のパフォーマンスに匹敵できない仕事への影響は小さくなるでしょう。しかし、その他の職業は、エレベーター操作員が米国国勢調査で270の職業のうちの1つとして挙げられていた1950年当時とほとんど変わらないままだろう。現在、その職種は存在しなくなっていますが、これはその後の 50 年間で自動化によって職業全体が破壊されたことを示す最も明確な例です。次の半世紀は、それほど寛容ではないかもしれない。

2030年までに縮小するリスクが高い職業は次のとおりです。

小売店のレジ係

近年、小売業界では店舗のレジ係の数が劇的に減少し、代わりにセルフサービスチェックアウトが導入されるようになりました。しかし、そうではありません。インターネットベースの商取引の範囲は拡大し続けており、Amazon Fresh の食料品配達が最新の脅威となり、壊滅的な打撃を与えることが予想されています。

コーナーストーン・キャピタル・グループのレポートによると、今後数年間で自動化により米国だけで600万から750万の小売業の雇用が失われると予想されています。利便性を追求し続けると、米国や中国だけでなく、世界中で労働力の大部分が不要になる可能性がある。

製造業の仕事

オックスフォード・エコノミクスによれば、2030年までに世界中で最大2,000万件の製造業の仕事がロボットに置き換えられる可能性がある。同社によれば、新しい産業用ロボット1台につき製造業の雇用が1.6人減少し、最も技能不足に悩む地域ではより大きな打撃を受けるという。オックスフォード・エコノミクスによると、平均すると、これらの低スキル地域にロボットが1台追加導入されるごとに、同国の高スキル地域に比べてほぼ2倍の雇用喪失につながり、経済格差と政治的二極化が悪化する可能性があるという。

オックスフォード・エコノミクスはまた、仕事が反復的であればあるほど解雇されるリスクが高くなることも発見した。報告書によると、共感力、創造性、社会的知性をより多く必要とする仕事は「今後数十年にわたって」人間によって続けられる可能性が高いという。 2000年以降、これまでに約170万件の製造業の仕事がロボットに置き換えられており、そのうち40万件はヨーロッパ、26万件は米国、55万件は中国で占められている。同社は、2030年までに中国が1,400万台もの産業用ロボットを導入し、製造業の自動化が最も進むと予測している。

受付

大規模ホテルから小規模ホテルまで、自動チェックインシステムが導入されることにより、長期的には受付係の必要性は減少するでしょう。ファーストフード店でも、通信画面やタブを通じて注文することができます。人工知能の導入により、ロボットが注文やその他の関連機能を処理する可能性が高くなります。

校正

編集は、語調や理解度などの点でより複雑な作業ですが、校正ははるかに簡単です。文法上の誤り、文の構造、その他の間違いは、さまざまなアプリケーションを通じて簡単に自動的に検出できます。たとえば、Grammarly は、この目的で専門家が使用する最も有名なアプリケーションの 1 つです。

<<:  2021 年に AI と ML に参入する前に知っておくべき 10 のこと

>>:  ストレージパフォーマンスのボトルネックを解消し、AIアプリケーションの迅速な開発を実現

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

あなたの周りの偽のAI

他のインターネットの概念と同様に、AI は人気が出ると数え切れないほどの支持者を獲得しました。彼らは...

AIアルゴリズムは携帯電話の画像プロセッサを置き換え、携帯電話で一眼レフのような写真を撮ることができる

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

待ちに待った! ByteDance初の大規模モデル製品「Doubao」が公開テスト可能、招待コードは不要!

ノア著他の大手企業と比較すると、ByteDanceの大型モデル分野における進歩は常に比較的神秘的であ...

DeepMindが乳がん診断AIをリリース:市場に投入するにはまだ多くの課題がある

GoogleのDeepMindチームは最近、「乳がんスクリーニングAIシステムの国際評価」と題した論...

データ分析 機械学習 タイタニック号事件 - 裁判

私は51CTOアカデミー講師の唐玉迪です。51CTOアカデミーの「4.20 ITリチャージフェスティ...

...

ロボティックプロセスオートメーションが人々の働き方をどのように変えているのか

[[422319]] RPA は人々の働き方をどのように変えるのでしょうか?今日、さまざまな業界の組...

Google Chinaのエンジニアは破壊的なアルゴリズムモデルを提案し、Waymoはそれをテストして予測精度を向上させた。

「周囲の車両や歩行者は、次の数秒で何をするだろうか?」これは、安全な自動運転を実現するために答えな...

...

人工知能は人間の精神的健康を評価できる

学際的な共同プロジェクトによる研究によると、人工知能は専門家の評価を必要とせずに、アンケートや脳スキ...

Flask を使用して機械学習モデルを簡単にデプロイするにはどうすればよいですか?

[51CTO.com クイック翻訳] データ サイエンティスト/機械学習エンジニアが Scikit...

...

大規模言語モデルの視覚的才能: GPTは文脈学習を通じて視覚的タスクも解決できる

現在、大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理 (NLP) の分野で変化の波を引き起こしていま...

シンプルで使いやすいPythonの顔認識アルゴリズムをいくつかまとめます

こんにちは、みんな。今日は、シンプルで使いやすい顔認識アルゴリズムをいくつかまとめます。顔認識はコン...

...