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ホームコラム・寄稿フェローの連載IoT, AI等デジタル化の経済学 IoT, AI等デジタル化の経済学 第103回「デジタル技術が作る未来社会（その2）」 印刷 岩本 晃一 上席研究員（特任）／日本生産性本部 筆者は、2019年11月、ドイツの各所を訪問し、「デジタル技術が作る未来社会」に関して専門家と意見交換した。その具体的なテーマは以下の4つである。 The Future of Work ; 雇用の未来 The Digital New Business Model－ The Future of Manufacturing ; 新しいデジタルビジネスモデル－製造業の未来 Man Machine Interaction (MMI) ; 人間と機械の相互作用 The Digital Transformation of SME ; 中小企業のデジタルトランスフォーメーション これらの分野は、社会科学と自然科学の双方の知識が必要なため、日本ではほとんど専門家がいない分野である。そのため、筆者は外国に赴いて議論の相手を求めないといけない。 日本ではようやく最近「雇用の未来」に関する関心が高まってきたが、ドイツでは同分野は数年前に収束しており、いまは次のテーマであるMMIが研究の主流である。だが日本では同分野は立ち上がっておらず、同分野の専門家がほとんどいない。 今回の連載では、各専門家との意見交換の主要点を順に紹介していきたい。まず最初は、「The Future of Work ; 雇用の未来」からである。 The Future of Work ; 雇用の未来（2）ドイツ労働社会省雇用問題研究所（IAB）エンゾ・ウエバー教授との意見交換 （岩本）「雇用の未来」に関するドイツの研究の最新状況をご紹介ください。 （ウエバー教授）インダストリー4.0やデジタル化が一般的に雇用にどのような影響を与えているのかということについては、もうたくさん研究されていたと思いますので、私たちはもう少し具体的に、各職業の雇用の条件がどう変わるのかということについて研究しました。一番大きな変更はどういうところにあるのか。つまり、主に作業、労働の時間と場所と、オペレーターは自分でどこまで決めてもよいかということです。 一番インパクトが強いのは、代表的な産業の仕事ではなく、製造でもなく、企業の経営とかサービス分野とかです。そこに一番影響が強いと思います。主に自主管理、セルフオーガナイゼーションといいますけど、いろいろな意味で、時間の柔軟性だけではなく他のエリアにも影響があると思います。 私たちは、研究の結果を説明するとき、なぜデジタル化やインダストリー4.0が、ある職業に影響を与えているのかというその理由を説明しようと思いまして、一番よく言われているのは、ずっと同じ仕事、同じ作業を行っている職場で、ルーチンワークが多いところで一番変更が大きくて、人間の代わりに機械がその仕事をやるだろう。そして人間は要らなくなると言われていますが、そうではなくて、そこで一番変更が大きくなると思います。機械やロボットを使うことで、一番変更が大きいと思います。そういうよく繰り返すルーチンワークがあっても、仕事自体がなくなるというわけではないと思います。 世の中では、いわゆるルーチンワーク、繰り返し作業が機械に変わっていくと言われていますが、部分的には多分、そういう仕事がなくなる場合もあるかもしれませんが、それより、その仕事が変わる、その仕事の内容が変わると思います。1つの例をいいますと、秘書ですが、秘書はいつも同じ仕事をよく繰り返しているけど、そうしたルーチンワークは多分、将来的にAIや機械がやるかもしれませんが、その代わりにその秘書は多分、企業の管理とか経営とか計画にかかわる仕事をすると思います。 他の同じようなテーマに関する研究も行いました。ルーチンワークに関する研究ですが、ロボットの使用によって雇用はどう変わるのかということについても研究を行いました。まずは、工業国と非工業国という2つのカテゴリーの国での影響を分析しました。その大きな違いを説明しますと、工業国ではあまり仕事がなくならないと思いますが、仕事の内容は変わると思います。ただ、非工業国では給料の少ない仕事が多く、特に製造分野で仕事がなくなる。雇用がなくなるというネガティブなインパクトがあると思います。 国際的な共同研究プロジェクトで、通信技術や情報技術、ICTのインパクトに関する研究がありました。その分野での未熟練の作業が多い国、多い分野、また、そういうルーチンワークが多い分野で、雇用がなくなるリスクが大きいと思います。 ドイツ政府でもそのテーマが話題になっていて、今、ドイツの特別委員会はAIに関する研究、そしてAIは雇用にどのようなインパクトを与えるかというテーマについて研究を行っています。私も昨日、ちょうどその委員会の方と会いました。 私たちのAIに関する研究の結果を説明しますと、最終的に雇用が少なくなるというわけではないと思います。やはり、ある仕事がなくなるということは確かですが、その代わり、他の仕事が出てくる、現れると思いますので、最終的に仕事に、雇用が完全になくなるというわけではないと思います。でも、いろいろな課題もあると思いますので、その課題に応えられるために、教育や学習に集中しなければならないと思います。 ドイツでは、自動車業界が強く、自動車メーカーが非常に多い国です。でも、今は、いろいろな問題に対して答えなければならない。国際的な経済状況もあまりよくないし、輸出も少し減ってきましたし、電動自動車がこれから多く使われると思いますので、その課題に対して、今、自動車業界が今使っているビジネスモデルは適切ではないと思いますので、その業界の大きな変更に応えなければならないと思います。 （岩本）今のご説明に関して、3点ほど質問させてもらいたいのですが、1点目は、将来推計、将来予測したと思うのですが、その将来予測した手法です。どういうやり方をしてそういった将来推定をしたのか。例えば、シミュレーションモデルで、コンピューターで計算をしたのか。例えば産業連関表を使ったのかとか、いろいろなやり方があると思うのですが、どういうやり方をしたのでしょうか。 （ウエバー教授）基本的には2つのアプローチ、2つの手法、方法を使っています。1つ目は、確かにおっしゃるとおり、シミュレーションを使って将来を予測する計算をします。もう1つは、過去のイベントとかデータから、その理由、いろいろな理由とかその各イベントがどういうふうに関連するのかということを分析します。過去のデータの分析です。 まずは1つ目、そのシミュレーションについてですが、まずは経験的なデータ、エンピリカルデータです。経験的なデータから大きな経済モデルをつくり、そのモデルに基づいて予測します。そのモデルをつくるのに必要なデータは、今の経済的な状況を示すモデルをつくらなければならないです。もう1つは、例えばインダストリー4.0はどのようなインパクト、影響を与えるのかということをシミュレーションしたいのであれば、まずはインダストリー4.0って何ですかということを定義して、シナリオをつくらなければならないです。そのシナリオをモデルに入れて、そのモデルを使って予測計算をすることができます。 モデルを用いていろいろなシミュレーションを行ったことがあります。例えば、インダストリー4.0の影響を分析するためにシミュレーションを行いました。他の分野でも同じモデル、同じやり方を使いました。例えばイモビリティーの影響とか、ドイツへ来る移民の影響とか、いろいろなシミュレーションを行いました。 先ほどのインダストリー4.0のシナリオを定義するのは、一番手間のかかる仕事です。つまり、インプットとアウトプット、入力・出力両方を定義しなければならないですから。まずはインプットとしては、どのような投資が必要となるか、どのような教育が必要となるか、どこまでデータ保護を考慮しなければならないか、そういう課題があります。アウトプットとして、どのような結果を期待しているのか。例えば生産性が上がるとか、材料供給の効率度が上がるとか、新しい製品を提供できるようになるとか、それらをまず定義しなければならなりません。 そのアプローチの一番大きなメリットは、いろいろな要素を同時に分析することができます。もっと複雑な状況を分析することができると思います。他のプロジェクトでは、よく、いつか人間の代わりに機械がその仕事をやってしまうので雇用がなくなるという1つのパターンしか分析しませんが、私たちのそういうモデルでは、いろいろなレベルで同時に分析できるので、現実的な結果だと思います。 （岩本）分かりました。2つ目の質問ですが、今の説明は、仕事がなくなるだけでなく新しい仕事が生まれるという説明だったのですが、ZEWのメラニー・アーンツさんも同じことを言っていましたが、具体的にどういう仕事が増えるか、中身を知りたいのです。 （ウエバー教授）主に2つの分野だと思います。まずは、資格の必要な仕事。例えばIT分野で雇用が上がる。つまり、他の仕事も出てくる、雇用も上がると思いますね。それはもちろん当たり前だと思いますよね。でも、ITエンジニアだけでなく、直接ITやデジタル化と関係ない仕事でも、新しい仕事が出てくると思います。例えば、ソーシャルワーカーという医療分野、クリエーティビティーの創造力の必要な仕事、つまり、機械はまだできない仕事であれば、雇用は増えると思います。なぜ増えるかといいますと、デジタル化とは直接関係ないかもしれませんが、他のいろいろな分野でデジタル化が進むと、創造性が上がります。そうすると、給料も上がりますし、いろいろな分野での需要も上がるので、最終的に他の分野でもそういうポジティブなインパクトがあると思います。 （岩本）3つ目の質問ですが、ドイツと同じように日本も自動車産業が経済を支えている国です。これから自動車は非常に大きな変革の時代を迎えます。トヨタの社長は、それを100年に一度の大改革と呼んでいます。電気自動車になったり、人工知能が搭載されたり、ITでつながったりですね。これまでの自動車の形態が大きく変わるのですが、今、ドイツの自動車産業を自分たちが支えていかないと、というふうにおっしゃったのですが、それはどういう面で自動車産業を支えていくのかということですか。 （ウエバー教授）自動車業界で雇用がなくなるということは確かだと思います。ドイツも日本もそうですけど、今まで、従来から、昔からある車、つまり普通の燃料で動くエンジン用の車をつくる経験があって、そういう車をつくるには、電動自動車をつくるより時間がかかりますし、オペレーターなど車をつくる人が必要です。そして、従来の車をつくる経験もありますし、知識とノウハウもありますが、これからそういう今まで使われていた車がなくなるので、これから新しいフィールド分野で、またゼロから知識やノウハウを積まなければならないので、それは日本もドイツもそうですけど、大きな挑戦になると思います。今まで収集した知識は多分、もう必要ではなくなるかもしれません。 現在ドイツで、バッテリーの製造をする工場が増えてきました。例えばシュツットガルトでは今まで普通の車だけを組み立てる工場がありましたが、その工場でこれから電動自動車用のバッテリーをつくるようになります。いま生産ラインを変更中です。他の技術についても同様です。例えば水素駆動車では、石油の入っていない他の燃料も使えるので、そういうことについても研究していますし、大分投資もしているので、いろいろ研究されています。そして、もちろん電動自動車でいいますと、インフラをつくらなければならないです。電動自動車を充電するためのインフラとかネットワークを広げなければならない課題もあります。 また、人工知能といいますと、AIを使うことで、例えば自動走行も実現できると思います。ドイツで大体の大きな自動車メーカーは今、協力して研究し、最終的に車だけを提供することではなく、車に関するいろいろなサービスも提供する、提供できるために協力しています。 最新のニュースですが、テスラはこれからベルリンの近くのアクテルスホーフと呼ばれているところで、大きな工場をつくる計画をたてているというニュースが入ってきて、結構今はドイツのメーカーの間では大きな話題になっています。一番強いコンペティター（競争相手）がドイツに来て工場をつくるのですから、当然、話題になります。 ドイツの自動車メーカーはすでに、電動自動車やハイブリッド自動車を開発して販売していますし、新しい技術や新しい車を開発するにも、数億ユーロから数十億ユーロも投資していますが、販売実績はまだまだです。 政府からの金銭的なサポートもあり、新しい電動自動車を買うと政府が部分的にサポートしてくれますが、まだまだですし、販売量もまだ少ないです。ですが、政府もいろいろな保護に関する欧州連合の目的も満たさなければならないので、これからドイツ政府も集中してサポートしてくれて、いろいろな推奨、推進をしてくれると思います。 （岩本）次の質問です。ZEW研究所のメラニー・アーンツさんから聞いた話なのですが、メラニー・アーンツさんが出した予測値は、ドイツではあまり使われないし、むしろ意図的に無視している人がいると言っていました。 ドイツでは、仕事の半分がなくなるという予測を出したオックスフォード大学のマイケル・オズボーンの数字がよく使われていると聞きました。 私自身は、メラニー・アーンツさんが出した数字、ウエバーさんが出した推計値が事実に近いと言っています。聞きたいことは、ドイツでは、これまでにどのような推定値が発表されていて、今、どの数字が非常に正しいと言われているのでしょうか。どの数字がどういうふうな評価をされているのでしょうか。 メラニー・アーンツさんが言うには、仕事の半分がなくなるというオズボーンの予測を使ったほうが、自分にとって都合のいい人が多い。それは深刻な影響が出ると言ったほうが、予算がたくさん取れたり、さまざまな制度が成立する、などのメリットを受ける人が多いので、オズボーンの数字を使う人が多く、そのためにメラニー・アーンツさんの数字を使う人は非常に少ないと聞きました。 （ウエバー教授）確かに、人によって評価が違うと思いますが、一般的にメディアでも使われる数字は一番深刻なシナリオが注目されると思いますが、ドイツの専門家と話すと、オズボーンの予測はそんなに現実的ではないと評価されています。私たちの研究の結果を見ると、インダストリー4.0の影響で150万人の雇用がなくなるが、その代わりに、150万人の新しい雇用も現れます。最終的には雇用の数がほとんど変わらない。それがドイツの専門家の中で一番正しいと評価されている予測値だと思います。 専門家や政治家とかの中で、やはりオズボーンが発表したデータはあまり正しくないと思っている人が多いです。大体の専門家ではない人、一般の人は、機械のせいで雇用がなくなるだろうが、私の雇用、自分の仕事は大丈夫と思っている、矛盾ですけどそういうふうに思っている人が多いと思います。 （岩本）ドイツ政府が、政府のプロジェクトとして「労働4.0（アルバイテン4.0）」プロジェクトを進めてきましたが、ドイツ政府としての最終見解、最終結果としての将来予測値は、ドイツ労働省の研究所であるIABが出したウエバーさんの推計値が、ドイツ政府の最終見解であるというふうに考えてよろしいのでしょうか。 （ウエバー教授）はい、そうです。私たちの研究結果をドイツの労働省に渡しました。ドイツ労働省はその私たちのデータを使っています。 ドイツで実は、経済省よりむしろ労働省が、デジタル化に関するプロジェクトやキャンペーンを行っています。過去に行われた一番大きなプロジェクトやキャンペーンは、ドイツ労働省が実施しました。それが正しいと思います。仕事がどういうふうに変わるか、どういう資格が必要なのか、そういうことは労働省がインターフェースになるので、労働省が最終的に責任を持たないといけない。 ドイツ労働省は、労働省の中にシンクタンクをつくりました。それは、従来からある労働省の構成から少し離れて、新しい視点から、デジタル化に関する課題について議論するためのシンクタンクになります。そのシンクタンクの一番トップの人は女の人ですが、来週、メラニー・アーンツさんも私が参加する会議に来てくれます。メラニー・アーンツさんとそのシンクタンクのトップの女性の人が、今ドイツにおいて、そのテーマに一番詳しい2人だと思います。 （岩本）最後の質問ですが、ドイツ労働省が進めてきた「アルバイテン4.0プロジェクト」は、今はどうなっているのでしょうか。現状ですね。 （ウエバー教授）前の政府、2年前に総選挙が行われる前までの政府は、いろいろな科学者や経済学者からいただいた提案に基づいて「ホワイトペーパー、ワーク4.0」を出版しました。2年前に総選挙があり、今の新しい政府の下で労働省のプロセスが少し更新されましたが、方向は大体同じです。新しい労働省で先ほどのシンクタンクもつくられましたし、いろいろなディスカッション・プラットフォームや、普通の市民が参加できるプラットフォームなど、いろいろ導入しました。これから数週間後、労働省は、これからのアジェンダを発行する予定です。そのアジェンダでいろいろな対策が説明されていますし、先日お話しましたデジタルソーシャルセキュリティー（DSS）もアジェンダの1つです。労働省はドイツ社会民主党（SPD）という政党の出身者が大臣になっているので、まだアジェンダの紹介だけですが、政府にはドイツキリスト教民主同盟（CDU）という政党もいるので、それは数週間後、発表される予定です。 （岩本）2年前に総選挙で、内閣が変わったのですが、「アルバイテン4.0プロジェクト」は、2年前に内閣が変わった段階で一応終了したということになっているんでしょうか。それとも、現在も続いているのでしょうか。 （ウエバー教授）基本的には、労働省の大臣が同じSPDであり、政党は変わらなかったので、「アルバイテン4.0プロジェクト」のタイトルは変わりましたが、プロジェクトの内容自体は変わらなかったので、基本的に新しい政府もそれを続けています。労働省はSPDなので、大臣は変わりましたが方針は同じです。 ただ、2年後、次の総選挙で多分、大きな変更が、変化があると思います。まずはメルケル首相が多分いなくなると思いますね。そして、SPDが非常に弱くなりました。そして、緑の党が非常に強くなりましたので、多分、2年後の総選挙で政府が変わると予想できると思います。そうすると、「アルバイテン4.0プロジェクト」についても、大きく変わると思います。 2020年1月22日掲載 印刷 この著者の記事 第166回「テレワークが減少している」 2024年4月 3日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第165回「生成AIが雇用に与える影響」 2024年3月 6日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第164回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（6）」 2024年2月21日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第163回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（5）」 2024年2月 1日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第162回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（4）」 2024年1月29日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 リサーチインテリジェンス IoT, AI等デジタル化の経済学 関志雄：中国経済新論 中島厚志の経済ルックフォワード 小林慶一郎のちょっと気になる経済論文 エビデンスに基づく医療（EBM）探訪 空間経済研究ノート 国際貿易と貿易政策研究メモ 社会保障・経済の再生に向けて 経済問題：WHY？ 海外レポートシリーズ：国際金融情報スーパーハイウェイの建設現場から 海外レポートシリーズ：欧州からのヒント ガバナンス・リーダーシップ考 農業・食料問題を考える 山口一男の日本社会論 Economics Review 外交再点検 対談・経済政策の選択肢 W杯開催の事後検証 社会システムデザイン研究会 検証：日本の通商政策 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