論壇 2014-02
先進諸国の大失業問題 その２
E.ブリニョルフソン＆A.マカフィー共著
『機械との競争』について
記：2014/02/02
[1] 『機械との競争(Race Against the Machine) 』について
参考書籍
著者について
[2] 『機械との競争』の要約
●第二次機械時代----エコノミスト誌の書籍紹介コーナーから
●Google自動車開発者Sebastian Thrunのプレゼンテーション
●グーグル「夢の無人自動車」が公道デビュー！
●IBM Sends Watson Supercomputer to Business School
(IBMスーパーコンピュータがハーバード大学ビジネス・
スクールにやってきた)
[3] 川端裕一郎氏のコメント
●クルーグマン： ラッダイトを憐れむ歌 2013/06/15
(原文：[Sympathy for the Luddites]
The New York Times June 13, 2013)
●TPPと規制緩和を問い直す ジョセフ・E・スティグリッツ
(出所：集英社Kotoba 2013年6月号)
●米国で消失する三十職種
（原文：30 Jobs That Are Vanishing In America
Business Insider site
●「2030年までに、世界で20億人分の職が失われるだろう」
(原文：2 Billion Jobs to Disappear by 2030,
By Futurist Thomas Frey, February 3rd, 2012）
[4] The Great Decoupling of the U.S. Economy
(米国経済の巨大非連動)
出所：『機械との競争』の共著者Andrew McAfee氏のブログ
「Race Against the Machine: Jobs. Economy. Wages」
[5]「機械との競争」に人は完敗している 2013/04/18
エリック・ブリニョルフソンMIT教授に聞く
【前編】(2013/04/18)【後編】(2013/04/19)
日経ビジネスon line
『機械との競争』邦訳 第1章全文
[注記]
このサイトにアップしてある英文はインターネット検索したものです。
HPにアップする際に悪戦苦闘して翻訳しました。誤訳や意訳しすぎがあるかもしれませんがご容赦ください。
気が付いた点があれば、メールを頂ければ幸いです。
[1] 『機械との競争(Race Against the Machine) 』について
参考書籍：
『機械との競争』は米国MITのE.ブリニョルフソン教授とA.マカフィーが2011年10月にamazonからキンドル電子版として公表し、2012年1月23日にハードカバーが出版された。
原題は[Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity, and Irreversibly]
その邦訳版『機械との競争』は日経BP社から邦訳版が2013年2月7日に出版された。
この邦訳版、普通の単行本より少し小ぶりで、表紙と裏表紙が厚く、しかも黒、中味が開きにくい。
著者について
エリック・ブリニョルフソンMIT教授とMITデジタル・ビジネス・センターのアンドリュー・マカフィー主任リサーチ・サイエンティストとの共著。
エリック・ブリニョルフソンMIT教授は、米ハーバード大学卒。米マサチューセッツ工科大学（MIT）にて博士号（経営経済学）を取得。現在はMITスローン・マネジメント・スクール教授。
デジタル・ビジネス・センターのディレクターやスローン・マネジメント・レビュー誌の編集長なども務める。著書に『インタンジブル・アセット』（ダイヤモンド社）などがある。
[2] 『機械との競争』の要約
松田卓也氏のサイトで、『機械との競争』を紹介している。
それを参考にして、内容を要約するとともに、参考資料も引用、筆者の見解なども付け加えた。
機械との競争: 技術革新による失業の第3波を人類は乗り越えられるか
http://jein.jp/jifs/scientific-topics/516-topic37.html
第1章
米国ではリーマンショック以降、失業が深刻化し、回復のめどが立っていない。
その理由として3つの説がある。1)景気循環説、2)景気停滞説、3)仕事の終焉説。
1） 景気循環説
失業率が高いことは取り立てて珍しいことではなく、景気が回復しさえすれば解決する問題だ。経済学者がよく解説する説である。ノーベル賞学者のポール・クルーグマンがこの立場である。
2） 景気停滞説
現在の景気停滞は、そんな単純な景気循環ではなく、構造的なものである。その理由は、技術革新の停滞によるものだ。そのために生産性が向上せず、失業率が高止まりしている。この説の変形として、グローバリゼーション説がある。グローバリゼーションの結果、先進国の仕事が中国やインドなどの発展途上国に流れたので、米国での失業率があがった。
日本でも、工場の海外移転で日本の工場がどんどん閉鎖されているのはグローバリゼーションだからだというのと同じである。----筆者
3) 仕事の終焉説
2)とは逆に技術革新がどんどん開発され実践されて、人間がする仕事がなくなってきたのだ。ジェレミー・リフキンが、その著「大失業時代」で主張したものである(論壇 2104-01先進諸国の失業問題 その1参照)。
これはすでに、ケインズ、ドラッカー、レオンチェフたちによっても唱えられてきたものである。
現在はコンピュータの発達により、工場労働者ばかりでなく、平均的なホワイトカラーの仕事もどんどんなくなってきている。銀行のATMや空港の自動改札などを見れば明らかである。
それは産業革命における「動力」の発明で、馬が必要なくなったのと同じことだ。しかし、「とくにコンピュータの重要性については、米国の経済学界では主流にはなっていない」と著者は指摘する。
最近の統計によれば、米国の景気は回復している。
実際、豪邸、ヨット、クルーズなどの贅沢産業は大盛況であるとか、住宅投資が上昇傾向にあるなどと報道されている。しかし、住宅投資といっても投機的な投資であり、本当の住宅需要が高まったわけではない。一部の富んだ者が金に飽かせてそれらに金を使ったからといって、それで、一般国民の生活が豊かになったわけではない。
それにもかかわらず、失業率が高止まりしている。 だから今回の失業率の高止まりに関して、従来成立した景気循環説が成り立たない。
景気停滞説に対しては、「景気停滞論者は技術革新が遅くなったのが原因だとしている。しかし我々は逆に技術革新が速すぎて、多くの人々が取り残されているのだ。要するに、多くの労働者は、機械との競争に敗れたのである」と著者は主張する。実際、最近のコンピュータのハードウェア、ソフトウェア、ネットワークの進歩は驚くべきものであるが、個人、組織、政策、人々の考え方がそれについて行けていないのだという。
その点では著者は仕事の終焉論者に同意するが、著者は彼らほどには悲観的ではなく、もっと楽観的である。失業問題の議論にコンピュータの進歩を考慮に入れるべきだという。問題の根源は人類が大恐慌や大停滞状態にあるのではなく、大変革の時代の始まりにいるのだ。
第2章ではコンピュータ、特に人工知能の進歩の具体的な例が語られる。その一例として、Googleによる自動車の自動運転システムを紹介している。
| 第二次機械時代 エコノミスト誌の書籍紹介コーナーから http://www.economist.com/ Technology and work Learn ‘n’ go How quickly can people learn new skills? Jan 25th 2014 The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. By Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee. W.W. Norton; 320 pages; $26.95. Buy from Amazon.com IN 2012 Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee took a ride in one of Google’s driverless cars. The car’s performance, they report, was flawless, boring and, above all, “weird”. Only a few years earlier, “We were sure that computers would not be able to drive cars.” Only humans, they thought, could make sense of the countless, shifting patterns of driving a car—with oncoming traffic, changing lights and wayward jaywalkers. 2012年にエリック・ブリニョルフソン教授とアンドリュー・マカフィーは、一台のGoogleの無人自動車に乗車した。クルマのパフォーマンスは、完璧であり、退屈であり、何よりも、「変な」感じだった、と彼ら報告した。その数年前には、「我々は、コンピュータが車を運転することなどできないだろう」という確信を持っていた。対向車線の車に対する運転操作の数多くのギヤ変換、照明切り替え、気まぐれな横断者に対処できるセンスは人間にしかないと考えていた。 In this section March of history Mood music The horror, the horror Learn ‘n’ go Change of pace The power of quiet |
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| Machines have mastered driving. And not just driving. In ways that are
only now becoming apparent, the authors argue, machines can forecast home
prices, design beer bottles, teach at universities, grade exams and do
countless other things better and more cheaply than humans. Mr Brynjolfsson and Mr McAfee, an economist and scientist respectively at the Massachusetts Institute of Technology’s Centre for Digital Business, first described this in 2011 in their self-published e-book “Race Against the Machine”. “The Second Machine Age”, which grew out of that earlier work, is an ambitious, engaging and at times terrifying vision of where modern technology is taking the human race. 機械はすでに運転に熟達している。そして、運転だけではない。現在明らかになってきているだけでも、著者は、機械が住宅価格を予測し、ビールびんをデザインし、大学で教え、試験の評価を付けることができるし、人間よりも安く無数の他のものを、質もよくしかも安く行うことができるようになったと著者は主張する。 ブリニョルフソンとマカフィーは、経済学者であり科学者であり、MITのデジタル・ビジネス・テクノロジーセンターに所属。機械について、最初に書いたのは、2011年に自費出版の電子書籍「機械との競争」である。 その書籍から、さらに分析思索を進めて生まれた「第二次機械時代[The Second Machine Age]」は、意欲的で、推奨できる著作であり、ときとして、現代のテクノロジーが人間と競争している恐ろしい情景でもある。 Innovation has always driven advances in mankind’s standard of living, from agriculture to electricity. Information technology, the authors argue, is quantitatively and qualitatively different. It is, thanks to Moore’s law, exponential: its effects, barely perceptible for the first few decades, are turning explosive. It is also digital. Formerly complex tasks can be mastered then reproduced and distributed at almost no cost. Finally, it is recombinant, merging separate, existing innovations and innovators through networks and crowdsourcing. イノベーションは、農業から電気へと、常に人びとの生活の進歩・発展を牽引してきた。情報技術は量的にも質的に異なっている、と著者は主張する。それは、指数関数的なムーアの法則のお陰である。その効果は、初期の数十年間は、かろうじて知覚する程度であったが、爆発的に変化する。デジタルも同じである。これまでは、複雑な仕事を習得して、それを複製し、ほとんど無償で普及していた。最終的には、デジタルは、ネットワークやクラウド・ソーシングを通じて、既存の技術革新とイノベーター達を組み替えたり、融合したり、分離したりする。 This will have one principal good consequence, and one bad. The good is bounty. Households will spend less on groceries, utilities and clothing; the deaf will be able to hear, the blind to see. The bad is spread. The gap is growing between the lucky few whose abilities and skills are enhanced by technology, and the far more numerous middle-skilled people competing for the remaining jobs that machines cannot do, such as folding towels and waiting at tables. Economists believe innovation is always good for society because workers displaced in one industry will find jobs supplying new goods and services. |
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このことは、よい結果をもたらすと共に悪い結果ももたらす。よい結果とは恩恵である。家庭では食料品、ユーティリティ、衣服などにあまりお金を使わなくなる。聴覚障害者は耳が聞こえるようになり、視覚障害者は目が見えるようになる。 悪い結果は拡散している。テクノロジーによって高められた能力もあり技能もある幸運なごく少数の人びとと、タオルを持ってテーブルで待機しながら機械にできない残りの仕事の取り合いをしているはるに多くの中間的な熟練能力しか持たない人びととの間の格差がますます大きくなっている。 イノベーションは、つねに社会に貢献していると、エコノミスト達は信じている。それは、ある産業でお払い箱になった労働者は、イノベーションによって新しいモノとサービスを供給する仕事に付くことが出来るからというのである。 The authors acknowledge this but ask, “What if this process takes a decade? What if, by then, the technology has changed again?” Some people, they gloomily predict, will have nothing that employers will want even at a salary of a few dollars per hour, citing the example of horses, put forward by Wassily Leontief, an economist; they were never able “to adjust to the invention of the tractor.” 著者は、このことを認識しているが、次のように問いかける。すなわち、「このプロセスがどうして十年間もかかるのか？」「そのとき、どうしてテクノロジーがまた変わるか」と。 企業経営者達が時間当たり数ドルの給料で釣り合いを取ろうとするようなことは全くない、と先行きの暗い予測をする人びともいる。それは、経済学者ワシリー•レオンチェフが、トラクターの発明によって馬の役割がなくなったということを引き合いに出したのと同じことだ。 This has a familiar ring. A few years ago there were credible estimates that a quarter of American jobs could be sent offshore. Those apocalyptic totals seem unlikely ever to be reached. Mr Brynjolfsson and Mr McAfee may be similarly right about the potential for machines to displace middle-class workers, but wrong about the magnitude. これはおなじみのリング(循環)である。数年前、米国雇用の四分の一が海外移転することが可能であるという信頼できる推定値があった。この終末論的な数値は、これまで到達できそうにないようだ。ブリニョルフソンとマカフィーが、機械が中流階級の労働者に取って代わるというのは、まさにその通りだが、その規模については間違っている。 In case they turn out to be right, they offer prescriptions. People should develop skills that complement, rather than compete with computers, such as idea generation and complex communication. Policymakers should improve basic education, pour money into infrastructure and basic research, admit more skilled immigrants, and shift the burden of taxes from wages to consumption. 機械が正しい方向に転じれば、処方箋がある。人びとは、コンピュータと競争するよりもむしろアイデアを考え出し、複雑なコミュニケーションなどを補完するようなスキルを開発しなければならない。政策立案者は、基礎教育を改善し、インフラや基礎研究にお金を投入し、より高度の熟練移民を受け入れるべきである。そして、賃金から消費へと税金の負担をシフトする必要がある。 |
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This is sensible, but unsatisfying: it may expand the circle of winners and reshuffle its membership, though it seems unlikely that it will fundamentally alter the growing gap between them and the losers. The authors may not have the solution to growing inequality, but their book marks one of the most effective explanations yet for the origins of the gap. これは賢明な考えではあるが、しかし満足できるものではない。勝者の輪を広げることができるかもしれない。そして、そのメンバーシップを作り直すことができるかもしれない。しかし、拡大する格差を根本的に改善する可能性は少ないようだ。著者は拡大する不平等に対する解決策を持っていないようだ。しかし、この本は、格差が生じることについての、いまのところ最も効果的は説明をしているようだ。 |
| グーグル自動車開発者Sebastian Thrunのプレゼンテーション 「Sebastian Thrun: Google’s driverless car」 2011年03月 『TED』 Video 4:14 http://www.ted.com/ 男の子がみんなそうであるように、私も車が好きでした。18歳のときに、一番の親友を自動車事故でなくしました。あっけなく。それ以来、私の使命になったのは、年に百万という人を、事故から救えないかということです。まだ未完成なので、中間報告になりますが、自動運転車(driverless car)について、少しお話しします。 この概念に初めて触れたのは、DARPAグランド・チャレンジ*でした。砂漠を踏破した自動運転車に、アメリカ政府が賞金を出すことにしたのです。100以上のチームが参加したにもかかわらず、ゴールにたどり着けたチームはありませんでした。スタンフォード大では、新たに自動運転車を作ることにしました。ハードとソフトの両方を開発しました。人間から学習させ、砂漠に放ちました。そして信じがたいことを実現しました。DARPAグランド・チャレンジで、戻ってきた初めての車となったのです。スタンフォード大は200万ドルの賞金を手にしました。でもまだ誰の命も救ってはいません。 それ以来、私たちは、自分でどこへでも行ける自動運転車に取り組んでいます。カリフォルニアのあらゆる通りを22万キロ走りました。センサーを搭載していて、魔法のように周囲の状況を把握し、運転にかかわるあらゆる判断を行います。完全な運転機構を備えています。ご覧のように、サンフランシスコの街中を走っています。州道1号線を、サンフランシスコからロサンゼルスへと走りました。 |
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ジョギングする人にも出会い、混雑した高速道路や料金所を通り、人手を介さずに車が自分で運転しています。22万キロも走ったというのに、誰も気づかないのです。山道を越え、夜となく昼となく、曲がりくねったサンフランシスコのロンバード通りも、意に介さず(笑)、時にはちょっとしたスタントまでやってのけます。 「うわーっ マジすか？ 車がやってるんだよ」 友達のハロルドの命を取り戻すことはできませんが、亡くなったみんなのためにできることがあります。車の事故が若者の死因の第1位なのはご存じですか？ そのほとんどは、車の問題ではなく、人間のミスによるということを？ これは機械の力によって防げることなのです。 人間の精度で、車道を走るのをやめれば、高速道路を走る車の量を今の2倍から3倍に増やすことができます。車の位置を調整してもう少し車間を狭くし、レーンの幅も狭めるなら、高速道路の渋滞はなくせます。みなさんは、毎日の通勤のため、平均して52分もの時間を道路の上で無駄にしています。これは取り戻せる時間です。アメリカだけで40億時間の無駄です。91億リットルのガソリンが無駄になっています。 ここにビジョンがあり新しいテクノロジーがあります。後の世代の人々が振り返って、車を人間が運転していたなんて、まったく馬鹿げていると思うようになることを期待しています。 どうもありがとうございました。 * DARPAグランド・チャレンジ（英語：DARPA Grand Challenge）とは国防高等研究計画局（DARPA）によるロボット・カーのロボット・カー・レースである。米国では防衛上の先進的な課題の解決方法として従来の枠組みにとらわれない手法を求め、このような競技を行い、問題点を洗い出し、解決の糸口を探っている。 |
| グーグル「夢の無人自動車」が公道デビュー！ Google's Driverless Car Gets Licence in Nevada 「畑違い」のグーグルがそもそも自動走行車の開発に関わる理由とは Newsweek Japan 2012/05/10 http://www.newsweekjapan.jp/ ドライバーがいなくても車が勝手に動き出し、目的地まで安全かつ快適に運んでくれる─グーグルが追い求めてきた夢の「自動走行車(Driverless Car)」が、いよいよ公道を走れる日が来た。 グーグルが開発に成功したのは、トヨタのハイブリッドカー、プリウスにビデオカメラやレーダー検知器を搭載した自動走行システム。周囲の交通状況を把握し、地図データと照らし合わせながら車を走らせることができる。 ネバダ州は今年３月、世界で初めて、自動走行車を公道で走らせることを認める法律を施行した。 ５月７日には、グーグル車に初のナンバープレートを交付した(通常の車と区別するため、赤いナンバープレートが交付された)。 |
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| グーグルはスタンフォード大学と共同で、５年前から自動走行車の開発を進めてきた。中心となったのは、スタンフォード大学教授でグーグル副社長を兼任するセバスチャン・スラン。すでに試験車両を用いて、カリフォルニア州内で22万キロを超える試験走行を行っている。 グーグルがなぜ自動車に手を出すのか。スランに言わせれば、開発の目的は「交通事故を防止して人々の自由時間を増やすため」。世界中の道路を網羅したグーグルマップの技術を活用したこの新システムが普及すれば、高齢者から障害者まで誰でも安全に車を乗りこなすことができるという。 それだけではない。トラックが無人で移動できれば、配送コストも削減できるかもしれない。交通渋滞が起きないよう車間距離や進路を調整したり、車のエネルギー消費を抑えて環境を守る効果も期待できそうだ。 自動走行車のもつさまざまな可能性に自動車各社も注目している。ＧＭは先月、高級車「キャデラック」に搭載する自動走行機能「クルーズ・コントロール・プラス」を開発中だと発表。 各社とも、グーグルに続くネバダ州での運転許可を模索している。 もっとも当面は、無人自動車は路上の「迷惑者」かもしれない。ネバダ州自動車運輸局のブルース・ブレスロー局長は「自動走行車は安全運転過ぎて、苛立った車のドライバーがクラクションを鳴らしまくるだろう」と言う。 自社の持つデータを強みに先行し、いずれ世界の自動車をコントロールしようという目論見ならいかにもグーグルらしい。 |
IBMのスーパーコンピュータ、ワトソンがジェパディ(Jeopardy)*というクイズで人間のチャンピオンに勝った話も紹介されている。
*ジェパディ(Jeopardy)
グーグルはスタンフォード大学と共同で、５年前から自動走行車の開発を進めてきた。中心となったのは、スタンフォード大学教授でグーグル副社長を兼任するセバスチャン・スラン。すでに試験車両を用いて、カリフォルニア州内で22万キロを超える試験走行を行っている。
グーグルがなぜ自動車に手を出すのか。スランに言わせれば、開発の目的は「交通事故を防止して人々の自由時間を増やすため」。世界中の道路を網羅したグーグルマップの技術を活用したこの新システムが普及すれば、高齢者から障害者まで誰でも安全に車を乗りこなすことができるという。
それだけではない。トラックが無人で移動できれば、配送コストも削減できるかもしれない。交通渋滞が起きないよう車間距離や進路を調整したり、車のエネルギー消費を抑えて環境を守る効果も期待できそうだ。
自動走行車のもつさまざまな可能性に自動車各社も注目している。ＧＭは先月、高級車「キャデラック」に搭載する自動走行機能「クルーズ・コントロール・プラス」を開発中だと発表。
各社とも、グーグルに続くネバダ州での運転許可を模索している。
もっとも当面は、無人自動車は路上の「迷惑者」かもしれない。ネバダ州自動車運輸局のブルース・ブレスロー局長は「自動走行車は安全運転過ぎて、苛立った車のドライバーがクラクションを鳴らしまくるだろう」と言う。
自社の持つデータを強みに先行し、いずれ世界の自動車をコントロールしようという目論見ならいかにもグーグルらしい。もともとは1964年から1979年までにNBCで放送され、番販での放送は1984年9月10日からマーヴ・グリフィン・エンタープライゼスの制作で放送開始された。2006年9月放送分からHD制作になった。同じソニー・ピクチャーズ・テレビジョンが制作する『ホイール・オブ・フォーチュン』、CBSの『ザ・プライス・イズ・ライト』と並ぶ人気クイズ番組に成長した。またこの番組は、ニューヨーク・タイムズが全面協力している。
日本ではこれをベースとした｢クイズグランプリ｣が放送されていた。
ルール
毎回3人の解答者(うち1名は前回放送時のチャンピオン)により対戦が行われ、クイズに正解することで獲得できる賞金の総額を競いあう。
問題は司会者アレックス・トレベックが発表した6つのジャンルから$200から$1000までの5枚(2000年までは$100から$500まで）、計30問の中から出題される。第1問は1番目の解答者が選び、第2問からは原則として正解した解答者が問題を選ぶ。獲得賞金額が高い問題ほど、難しい問題となっている。
出題は全て早押し形式で行われる。正解すればその問題に設定された金額が加算され、不正解および時間切れ(5秒以内に答えなかった)は、その問題の設定金額が引かれる。
また、30枚中1枚だけ「デイリーダブル」と呼ばれるボードが隠されている。これを引いた場合、その問題は引いた人にのみ回答権が与えられる。デイリーダブルでは、回答者は問題が出題される前に賭け金を設定する(なお、持ち金に関係なく$500まで賭けることができる)。その後問題に答えて正解なら賭け金分が加算され、不正解なら賭け金分減算される。
前半戦30問「ジェパディ・ラウンド」が終わると、後半戦30問「ダブル・ジェパディ・ラウンド」に移る。ダブル・ジェパディ・ラウンドでは金額が$400から$2,000と倍になり、更にデイリーダブルも2枚隠されている。
ダブル・ジェパディ・ラウンドが終わると最終問題のファイナル・ジェパディに移るがラウンド終了までに賞金を$1も獲得できなかった解答者はその時点で失格となり、ファイナル・ジェパディに進むことができない。ただしセレブリティ・シリーズの場合は特例として、賞金が$1も無くても$1,000が支給されてファイナル・ジェパディに進むことができる。
出所：ウィキペディア
| IBM Sends Watson Supercomputer to Business School (IBMスーパーコンピュータがハーバード大学ビジネススクールにやってきた) By Eric Smalley 2011.01.11 Web-site:[wired com/wiredenterprise] BOSTON — IBM’s Jeopardy-playing artificial brainiac came to Beantown. It saw the pinnacles of East Coast higher education. And it conquered. |
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| 図-01 ハーバード学生チームとMIT学生チームの間にIBMコンピュータ・ワトソン 出所：web-site: [Wired Com] On Monday, at the Harvard Business School in Boston, Big Blue’s Watson supercomputer took on a team from the prestigious B School and a second from the MIT Sloan School of Management. Harvard’s Jeopardy team held its own and briefly had the lead. The MIT team, not so much. And in the end, Watson took home the trophy, just as it did when playing two human Jeopardy champs on national television earlier this year. ボストン発 異常な人工頭脳でジェパディ・ゲームに参加するIBMのスーパーコンピュータがビーンタウンに到着。米国東海岸の高等教育の最高の場所である。そして、勝負に勝った。 月曜日に、ボストンのハーバードビジネススクールで、ビッグブルーのワトソン・スーパーコンピュータは名門のハーバードビジネススクールのチームともうひとつMITスローン経営大学院チームと対戦した。ハーバード・ジェパディ・チームは、屈しないで、ちょっとの間リードしていた。MITのチーム、それほどではなかった。そして最後に、ワトソンは、トロフィーを獲得した。 それは、今年始めに全米ネットのTVで二つの人間チームとの対戦でトロフィーを獲得したのと全く同じだった。 Following that famous TV victory, IBM is taking Watson on the road to multiple universities to expose students to its data analytic prowess. It’s just as important to get business school students thinking about the future of technology as it is to get scientists thinking about it, said David Ferrucci, IBM Fellow and Principal Investigator for Watson Technologies. Many of the grad students in the audience will start up businesses or hold management positions in the coming years when IBM is likely to roll out Watson-related data analytics products — products that go beyond simple information retrieval, seeking to analyze many possible answers and return the most relevant information. あの有名になったテレビでの勝利後、IBMは、データ解析の優れた能力を学生に公開するために多数の大学へワトソンを持ち込んだ。ビジネススクールの学生達がテクノロジーの将来を考えるためにワトソンを使うことが重要だ、それは科学者がテクノロジーの将来を考えるのにワトソンを使うのと同じだ、とIBMフェローでワトソン・テクノロジー研究主任デイビッド・フェルッチは言う。 聴衆のなかの大学院生の多くは、数年以内に、ビジネスを立ち上げたり、会社の管理職となっているだろう。そのときには、IBMは、ワトソン関連のデータ分析製品----簡単な情報検索の範囲を超えた製品を提供できるようになっているだろう。それは、多数の選択肢を分析し、最も関連性の高い情報を返答することができるような製品である。 Harvard Men and Women Versus Machine (Jeopardyゲームでハーバード大学男女チームとスーパーコンピュータの対決) In Boston, the Harvard team boasted two Jeopardy veterans. Team member Genevieve Sheehan was on Jeopardy in 2009, and Jayanth Iyengar was a finalist in the Jeopardy College Championship in 2005. The experience showed. The MIT team frequently forgot to phrase answers in the form of a question. ボストンでは、ハーバード大学のチームは二人のジェパディ・ゲームのベテランがいることを自慢にしていた。チームメンバーのGenevieve Sheehanは2009年にジェパディ・ゲームに参加した。そしてJayanth Iyengaは、2005年のジェパディ・ゲーム大学選手権決勝戦出場者だった。その経験が生きた。MITチームは、質問に回答を一致させることに考えが及ばないことがしばしばだった。 At the end of the first round, Watson had $8,600, Harvard had $5,200, and MIT had minus $200. MIT was fast out of the gate in the second round and got to $3,400, but Watson and Harvard quickly widened the gap. The most dramatic moment of the match came when Harvard hit a Daily Double while trailing Watson $11,200 to $19,400. Harvard bet everything and won, pulling into the lead with $22,400. The crowd of mostly Harvard students erupted. Watson regained the lead in the second round, but not by much. The round ended at Watson $28,600, Harvard $26,800, and MIT $4,600. The final question answer: “Finding the spot for this memorial caused its creator to say, ‘America will march along that skyline’*.” The MIT team’s response was incorrect but appropriately geeky: “What is the Wright Brothers Memorial?” They finished with $100. Both Watson and the Harvard team answered correctly: 第一ラウンドの終了時点で、ワトソンは8,600ドル、ハーバード大学は5,200ドル、MITはマイナス200ドルを獲得した。MITは第二ラウンドに入るやいなや、3,400ドルを得たが、ワトソンとハーバード大学はすぐに差を広げた。ゲームの最も劇的な瞬間が来た。その時、ハーバードは、ワトソンに負けていたが、二重勝を獲得して、11,200ドルから19,400ドルを獲得した。ハーバードは次々と勝って22,400ドルで首位に立った。ほとんどのハーバード大学の学生達が沸き立った。 ワトソンは第二ラウンドで首位を取り戻したが、たいしたことはなかった。ワトソン28,600ドル、ハーバード26,800ドル、そしてMITは4,600ドルでゲームが終わった。 最後の質問の答えは、「アメリカがあのスカイラインに沿って行進する」と作成者が言った記念碑の場所を見つけ出すこと」MITチームの応答が間違っていたが、全く奇妙なものだった。「ライト兄弟記念碑って、何だっけ？」彼らはで100ドルで終わった。ワトソンとハーバードチームは、両方とも正しく答えた。 *「ラシュモア山に四人の大統領の彫刻を指揮したガットスン・ボーグラムがラシュモア山を見上げて言った言葉が‘America will march along that skyline’である。 “What is Mt. Rushmore?” (ラッシュモア山*とは何だ) *南ダゴタ州ペニングトン郡の岩山。政府から委託されたガットスン・ボーグラムは400人の作業員とともに、標高1745メートルのラシュモア山の白い花崗岩の露頭に、1927年から1941年10月31日まで14年間をかけて、60フィート(18m)にも及ぶ巨大な胸像を彫った。彫られているのは、アメリカ合衆国建国から150年間の歴史に名を残す四人の大統領（ジョージ・ワシントン、トーマス・ジェファーソン、セオドア・ルーズベルトとエイブラハム・リンカーン）である。 図-02 ラッシュモア山 出所：Check out the Camping Near in Mount Rushmore National Park [Physic Tourism] Web-site Harvard bet conservatively but it wouldn’t have mattered. Watson bet enough to win even if Harvard had gone all in. Harvard finished with $42,399 and Watson had $53,601. Watson was clearly superior on geography and trivia — questions with clear if obscure answers — but much less effective on questions that involved wordplay. Watson was also more effective than the humans at timing the buzzer. But it should be noted that Watson wasn’t all there. The roomful of 10 refrigerator-size racks of computer processors and memory chips that runs Watson stayed at home. IBM had Watson calculate answers to all of the questions beforehand and brought the answers and the game-playing portion of the system on the road. Watson made real-time decisions about which questions to answer, which categories to choose and how much money to bet, said Ferrucci. The effect was the same as if the game took place at the IBM Research Center in Yorktown Heights, New York and Watson processed answers in real time, he said. ハーバード大学は用心深く賭けたが、それは重要ではなかった。たとえハーバードが全部取っても、ワトソンが勝つには十分な賭だった。ハーバードは42,399ドルで終了、ワトソンは、53,601ドルで終了した。 ワトソンは、地理やトリビア(雑学的智識)の面で明らかに優れていた。----それが明確な質問とあいまいな答えであれば----しかし、言葉遊びを含んだ質問についてはそれほどでもなかった。ワトソンはまた、ブザー早押しのタイミングでは、人間よりも早かった。 しかし、その場に出場したワトソンが全体ではなかったことに留意すべきだ。ワトソンを動かすためのコンピュータ・プロセッサとメモリー・チップが入る冷蔵庫サイズの棚10個が部屋いっぱいに入るほど、(IBMの)事務所に置いてあった。IBMは、ワトソンに事前にすべての質問に対する答えを計算させて、回答を出させていた、そして、システムのゲームプレイ部分を持ち込んだのである。 ワトソンは、どの質問に答えるか、どのカテゴリを選択するか、そして金をいくら賭けるかについて、即時に意思決定をしたと、フェルッチは言った。その成果は、ゲームがニューヨークのヨークタウンハイツにあるIBM研究所で行われたのとまるで同じだった。ワトソンは、即時に回答を処理したと彼は言った。 More Than a Game (ゲーム以上のもの) Games are great for generating publicity, but IBM is out to make money, which means putting Watson to work. Big Blue is working with health insurance company Wellpoint, Inc. to develop a healthcare application of the Watson technology. IBM is also looking at the financial services industry. ゲームの宣伝効果は大きい。IBMはお金を稼ごうと躍起となっているが、それは、ワトソンを働かせることを意味している。ビッグ・ブルーは、ウエルポイント健康保険会社で、現在、作業しているが、ワトソン・テクノロジーでヘルスケア・アプリケーションを開発しようとしている。IBMはさらにまた、金融サービス業界への売り込みを考えている。 IBM could eventually bring the technology to a range of products, said Ferrucci. “I could see different kinds of deployments, different sizes.” There might also be a web-scale Watson deployment someday, he added. Just don’t expect it to resemble Apple’s Siri. “What you see in Jeopardy is question in, answer out,” he said. “But what Watson is doing behind the scenes is looking at many possible answers, gathering evidence, scoring the evidence. [Think] questions that really matter and you’ve got a human who’s got to weigh different possibilities and see the evidence for those possibilities and make decisions — that’s where Watson brings unique value.” IBMは、そのうちに、テクノロジーを広範囲に製品化することが可能であるとフェルッチは言った。「私には様々な種類の製品が開発され、それを様々なサイズで可能であることができることが見えます」 またいつの日か、ウェブスケールでのワトソン開発がなされるかもしれない、と彼は付け加えた。ちょうどそれがAppleのSiri＊と似ていると期待してはいけない。「貴方がジェオパディで観るのは質問が出され、その答えが出てくるというものである」と彼は言う。「しかし、ワトソンが舞台裏でやっていることは、多くの可能性のある答えを探し、その証拠を集め、証拠に得点を付けることである。本当に重要である問題を考えなさい。そして、あなたは様々な可能性を比較検討し、それらの可能性の証拠を見出し、意思決定を行ってきた人間です。----そこが、ワトソンがユニークな価値を提供する場(機能)である」 *Siri(シリ)は、iOS向け秘書機能アプリケーションソフトウェア。自然言語処理を用いて、質問に答える、推薦、Webサービスの利用などを行う。「Siri」とは、Speech Interpretation and Recognition Interface（発話解析・認識インターフェース）の略 The worry is that systems like Watson will end up replacing jobs currently held by good old fashioned humans. Prior to the Jeopardy match, there was a mini-conference where various economists and business professors discussed the hollowing out of the middle class, the role of technology in income inequality, and the coming transformation of the global economy. One of the panelists was Erik Brynjolfsson, who co-authored the recently published Race Against the Machine, which examines why — with technology boosting productivity — the bulk of US workers have not seen real gains in decades. “We have accelerating innovation, yet stagnating income,” said Brynjolfsson. ワトソンのようなシステムは、現在、良き古い流儀の人間が保持している仕事に完全に取って代わってしまうという心配がある。ジェパティ・ゲームに先立って、ミニ会議が開催された。そこでは、経済学者やビジネス関係の教授たちが、中産階級の空洞化、所得格差におけるテクノロジーの役割、そして世界経済の今後の変化などについて議論した。 パネリストの一人はエリック・ブリニョルフソン、最近『機械との競争』を出版した共著者である。 彼はテクノロジーによって生産性が高まっているが、米国の労働者の大部分は、この数十年間、実質利益を得ていないのは何故かを調査した。「我々は、イノベーションを加速化させたが、いまだ収入が停滞している」と、ブリニョルフソンが発言した。 Humans Will Adjust. Eventually (人間は機械とそのうちに合わせられるようになる) The economists found that corporate after-tax profits rose from 1990 to 2010, and so did the portion of gross domestic product that went to corporate profits. Over the same period, labor’s share of GDP went gone down. The problem is, technology is beginning to take jobs away from workers in the middle of the labor market whose jobs involve clearly defined procedures. The result: a growing divide between educated, highly skilled workers and middle-tier workers, said Brynjolfsson. 経済学者達は、企業の税引き後利益が1990年から2010年の間に上昇し、その企業収益は国内総生産(GDP)となったことがわかった。同時期にGDPの労働分配率が減少した。問題は、テクノロジーが、仕事を明確に定義された手順にしたがって行う仕事をする労働市場の中心的労働者から取り上げ始めたことである。その結果、教育を受け高度のスキルを持つ労働者層と中間層の労働者との間の格差が拡がっていると、ブリニョルフソンが発言した。 There have been four waves of technological innovation that disrupted the labor market over the last two and a half centuries starting with the Industrial Revolution, and we’re beginning the fifth, said IBM Chief Economist Martin Fleming. “We’re now beginning to enter into, in my view, a period where the economy is beginning to open up opportunities for the deployment of very significant innovation … We’re going to see many new industries get created, radical new technologies being deployed, but being deployed in the context of new business models,” he said. “This will have significant implications from an income and income distribution point of view.” 産業革命が始まり、過去2世紀半にわたって労働市場を混乱させてきた技術革新の四つの波があったが、我々は五番目の波を開始している、とIBMチーフエコノミストのマーティン・フレミングが発言した。「我々は今、私の見解では、経済が非常に重要な技術革新の展開のための機会を広げ始めている時期である----我々は、多くの新しい産業が創出され、すごい新しいテクノロジーが展開している、しかも新しいビジネスモデルのコンテクストの中で展開しているのを見ているのだ。」「これは所得の持つ意味と所得分配の点で重要なことである」 The MIT economists generally agree that we’re at the beginning of a technology-driven shift in the economy and ultimately the labor market will adjust. But no one had any good news for workers in the middle of economy during the transition. “The future is already here in many ways, in terms of what technology can do,” Brynjolfsson said. “But right now the benefits are not very evenly distributed.” The Jeopardy team representing the MIT Sloan School of Management may realize this better than most. MITの経済学者達は、我々は技術主導型経済への移行開始地点に立っていること、最終的には労働市場は調整される、ということについて、おおむね同意する。しかし、技術変革の過渡期において、経済の中心に位置している労働者達に対するよいニュースを持っている人は誰もいなかった。「技術で何ができるかという点では、その未来はすでに様々な形でここに在る」とブリニョルフソンが発言した。「しかし、現時点では、利益は極めて不均等に配分されている」 MITスローン経営大学院代表のジェパディ・チームは、利益の均等配分法をどこよりも早く考え出すことができるかもしれない。 |
一般的にいって汎用目的技術(General Purpose Technology=GPT)の経済への影響は大きい。GPTの例としては、まず蒸気機関があり、ついで電気、つぎに内燃機関があり、そして現在はコンピュータである。GPTは産業構造も変えてしまうような技術である。
コンピュータは現代のGPTであり、それとネットワークを併せた情報通信技術(ICT)は、単にハイテク産業を促進するだけでなく、あらゆる産業に浸透して、大きな影響力を及ぼし、人々から職を奪っていく。もっとも当面は医者とか弁護士のよう、まだ人間が強い分野もあるが、しかしワトソンは近い将来に医者の役割を果たすようになるだろうし、弁護士は既に電子開示(e-discovery)*の技術の発展で、だんだんと職を奪われつつある。
*「知識爆発と技術的特異点・・・私はサイボーグになりたい」
『基礎科学研究所』
http://jein.jp/jifs/discussion/scientific-topics/1040-topic36.html
第3章では著者は「創造的破壊:加速する技術と消滅する仕事」と題して、技術進歩に伴う失業について論じる。此の概念はすでにケインズにより1930年に提案されたものではあるが、近年はコンピュータの発達がそれを加速している。
経済学的にいえば、コンピュータの発達は生産性を加速するので、富も増大するはずである。
実際、ICTの発達に伴って米国ではGDPは増えているので、一人当たり所得は増大している。ところが所得の中央値は増大していないどころか、むしろ減少している。その理由は、所得格差の増大にある。つまり一部の金持ちがますます金持ちになり、中流の人は金持ちになるどころか、よくて現状維持、実際はむしろ貧しくなっている。(例えばニューヨークタイムズのこの記事*を参照)
*「The Rich Get Even Richer」 2012年03月25日 『The Opinion Pages』
http://www.nytimes.com/2012/03/26/opinion/-
the-rich-get-even-richer.html?_r=0
この現象の説明として、例えば、50人の建設労働者が集うバーがあったと想像する。そこにビル・ゲイツが入って来たとすると、そのバーにいる人々の平均所得は10億ドルに急増するのだが、中央値は変化しない。つまり平均所得が増えたからといって、人々が金持ちになった訳ではないのである。
実際、米国の統計では、1983-2009年の間に富は倍増したのだが、その増加分は上位20%の家庭に吸収されてしまっている。残りの80%の人々はむしろ貧しくなっている。さらに富の増大の80%は上位5%の家庭、40%の部分は上位1%の家庭に配分されているのである。
ICTの進歩は失業を増やしているのだが、それはすでに雇用されている労働者をレイオフするというよりは、むしろ新規雇用の停止という形で現れている。技術が進歩したからといって、全員が幸福になることはない。
現代の競争社会においては勝ち組と負け組が現れる。それでは誰が勝ち組になり、誰が負け組になるか。それは3つの分類で説明できる。
第一は、熟練労働者対非熟練労働者である。
現代の熟練労働者とは高度なプログラミング、マネジメント、マーケティングなどができる人々のことである。それは、結局は教育の問題である。米国の調査では、学歴による所得の差は大きい。高卒や高校中退は最低で、大学院卒が最も高い。
第二はスーパー・スターとそれ以外の差である。
たとえば音楽家、運動選手などを考えても、いわゆるスーパー・スターの所得は非常に大きく、それ以外は少ない。その理由はICTの発達による。音楽家を考えてみればわかるのだが、昔は演奏会で直接聞くしかなかったので、音楽家の所得の差も少なかった。しかしCDやiPod、iTuneの時代になると、人々の関心は一部のスーパー・スターに集まり、人気ある音楽家の所得が圧倒的になるのだ。米国では会社のCEOの所得も、一般労働者と比べると桁違いになっている。
第三は資本家と労働者の差である。
これは古典的な差であるのだが、現代は資本家の力が非常に強くなっている。実際、資本家は儲かっているのだが、その儲けを労働者に配分するのではなく、自分と株主で分け合い、また雇用を増やすのではなく、ロボットやコンピュータ、ソフトなどの生産材に投入している。
例えば中国でiPhone、iPadを生産している台湾の会社Foxconnは、今後3年間で100万台のロボットを導入すると発表している。そのことは中国の労働者の失業として現れるであろう。
しかし、そのような格差拡大は実は会社や資本家にとっても良いことではない。なぜなら彼らは製品を作って、それを消費者に売りつけて、利益を得るのだ。ところが消費者の多くは労働者であるから、彼らが失業したり、貧しくなったりすると、商品を買わなくなり、資本家も儲からなくなるのである。これは資本主義の矛盾である。
現在、人々のもつ技術と所得の関係にU型カーブというものが観察されている。非常に高い技術をもつ個人に対する需要は増大しているが、平均的な技術しか持たない中間層の所得は減少している。ところが興味あることは、低位の技術しか持たない人々は、それほど被害を被っていない。具体的にいえば、美容師、庭師、介護士などである。その理由はこれらの仕事が、当面のところ、機械化しにくいからである。
第4章で著者は今後の対策について述べる。
端的に言えば、機械との競争(Race against the machine)ではなく、機械との協調(Race with the machine)である。実際、コンピュータの能力が強い分野でコンピュータと競争して勝てる訳がない。たとえばチェスを考える。これは既にIBMのスーパーコンピュータがチェスの世界チャンピオンに勝っているのである。現在ではチェスがもっとも強いのはだれか。もちろん人間ではない。かといって、コンピュータでもない。コンピュータと人間のチームだという。強いのは「弱い人間とコンピュータと良い手法」の組み合わせであり、それは「強い人間とコンピュータとまずい手法」より強い。
(第一の)失業の解決策として、著者は起業家になることを勧める。実際、Google, Facebook, Apple, Amazonなどはその成功例である。これらは実際、さらに多くの仕事を産み出した。
第二の方法は人的資源への投資である。それは教育である。米国の教育方法を改善しなければならない。ICT技術を使って教育を改善しなければならない。その例として、スタンフォード大学は人工知能に関するコースを、ネットを通じて提供している。それは58,000名の学生を集めた。2011年のコースは終了したが、ビデオで見ることが出来る*。これには字幕も付いている。
*『INTRODUCTIONS TO Artificial Intelligence』
https://www.ai-class.com/
また小中高のコース(米国ではK-12と呼ぶ)として、カーン・アカデミー(Khan academy)があり、3,300ものコースがビデオで用意されている。数学だけでも、膨大な数の講義がある。(英語の字幕はある)。使い方としては、子供たちは家でこのビデオを見て、学校でその宿題を解く。分からないところを先生が巡回して教える。カーン・アカデミーのホームページ*を見ると、単に小中高にとどまらず、大学、大学院クラスのコースもある。
*10『KHAN ACADEMY』
https://www.khanacademy.org/
| 「Salman Khan: Let’s use video to reinvent education」 『TED』 Filmed Mar 2011 • Posted Mar 2011 • TED2011 20.27mins http://www.ted.com/talks/lang/en/- salman_khan_let_s_use_video_to_reinvent_education.html このサイトのビデオはカーン自身のTEDトークである(日本語字幕あり)。司会はマイクロソフトの創始者であるビル・ゲイツである。カーンはバングラデシュの出身で、以前はヘッジファンドのマネジャーをしていたという。従兄弟に数学を教えるのにYouTubeを使ったら、それが非常に評判が良かったので、現在の事業を始めたと言う。 最後にビル・ゲイツとの間での質疑応答まで20分半ほど続く。 YouTubeでカーンが話していることの翻訳(サイトでは各国語に翻訳されている) ********** カーンアカデミーといえば、充実したビデオで知られているので、最初に少しその一部を紹介ビデオで見ていただきましょう。 ……だから斜辺の長さは5になります。この動物の化石が見つかるのは、南アメリカのこの地域帯のようになっていますね。それにアフリカのこの地域だけです。この曲面上で積分できますが、記号としては、ふつう大文字のΣを使います。国民公会は公安委員会を作りました。公安というと聞こえはよいですね。ほら、これがアルデヒドで、これがアルコールです。エフェクターと記憶細胞に分化し始めます。銀河だ。ほら、ここにも銀河、あ、こっちにも銀河がある。金額としては、彼らの3千万ドルに加え、アメリカの製造業者からの2千万ドルがあります。もしこれに心を奪われないのだとしたら、きっと君には感情がないのでしょう。 サイトにあるビデオは、今や2,200本にのぼり、算数の基本から、ベクトル解析まで網羅し、他にもご覧いただいたようなものがあります。月に100万の生徒が利用し、1日に10万から20万回ビデオが見られています。今回は私たちが取り組んでいる次の段階についてお話しします。 しかしその前に、これを始めた経緯についてお話ししましょう。ご存じの方もいるかもしれませんが、5年前、私はヘッジファンドのアナリストでした。ボストンに住んでいて、ニューオリンズのいとこに、遠隔で家庭教師をしていました。それから何かの足しになればと思って、YouTubeにビデオをアップし始めました。いとこが復習に使えるおまけのようなものとしてです。 YouTubeビデオをアップしてすぐ面白いことがいろいろありました。いとこが感想を聞かせてくれたんですが、YouTubeビデオの方が、私から直接習うよりいいそうです。(笑)何か褒め殺しみたいですが、これはすごく根本的なことです。彼らには生身の私より、再生された私の方がありがたかったのです。一見直感に反するようですが、彼らの立場になって考えると理解できます。私に時間を割かせる負い目なしに授業を一時停止したり、繰り返し再生したりできます。何週間前とか何年前とかに学んでいたはずのことを復習しなければならない時も、恐縮しながら頼む必要はありません。単にビデオを見ればよく、退屈な部分は飛ばすこともできます。好きなときに自分のペースで見られます。 もう1つ、ビデオにはありがたい利点があります。新しい学習課題をはじめて頭に入れようとしているとき、一番嫌なのは他の人に「理解できたか？」と聞かれることでしょう。直接教えていたときには私もよく聞いていました。今や彼らは自分の部屋でくつろいで勉強することができるのです。 それからこんなこともありました。YouTubeにアップしたとき、別に—非公開にすべき理由もなかったので、誰でも見られるようにしていたんですが、そうしたらビデオを見た世界中の人からコメントや手紙や様々な反応を 受け取るようになりました。いくつかご紹介しましょう。これは最初の微積のビデオに対して、ある人がYouTubeに書き込んだコメントです。「微分をしていて笑顔になったのはこれが初めてです」(笑) 考えてみてください。この人は微分をしていて笑みを浮かべたのです。このコメントへのレスポンスとして、同じスレッドに他の人が書いています。「僕も同じです。ナチュラルハイになって1日良い気分でした。授業で見ていた『マトリックス』(行列)の教科書を全部思い出して、なんか“カンフー修得”って感じです」 そういう反応がたくさんあります。確かに人々の役に立っていたのです。見る人の数はどんどん増えていき、手紙を受け取るようにもなり、あのビデオは「何かの足し」という以上のものなのだと気づきました。これはそういった手紙の1つです。「12歳になる私の息子は自閉症で数学ではすごく苦労していました。あらゆるものを見て、買って、試す中で、あなたのビデオに出会い、そこで初めて小数を理解できたのです。その次の手強い分数も理解できました。信じられない気持ちです。息子はもう夢中になっています」考えてみてください。私はヘッジファンドのアナリストだったんです。それが社会的に価値あることをやるなんて変な話です。 私はとても嬉しくなって続けました。そうして気づいたのは、私のビデオは、いとこや手紙を送ってくれた人たちに、今役立つというだけでなく、教えている内容は古くはならないので、子や孫の世代にも役立つかもしれないということです。もしアイザック・ニュートンが微積のYouTubeビデオを残していたら、私がやる必要はなかったんです。(笑) まあ彼がうまかったらの話ですが。(笑) この時点でもまだ私は「きっといい補習教材になってるんだ。やる気のある生徒や親に教わる人には役立つのだろう」と思っていました。これが学校の教室に入り込むとは予想していませんでした。でも学校の先生から手紙が来て、その先生の曰く「私たちはあなたのビデオを使って、教室をひっくり返しました･･･」これは将来アメリカ中の教室で起きることかもしれません。「･･･宿題としてビデオを見てくるように指示しています。そして以前は宿題にしていたことを、生徒たちは今や教室でやっているのです」 少し立ち止まって･･･ (拍手) ･･･立ち止まってよく考えたいのです。これにはとても興味深い点があるからです。先生たちがそうすれば明らかな利点が生じます。つまり、生徒たちは、私のいとこ同様に、ビデオを楽しむことができるのです。一時停止し、繰り返し再生し、自分のペースで進められます。しかし、もっと面白いのは教室でのテクノロジー利用の話としては直感に反するでしょうが、一律的な講義を教室からなくし、生徒に家で自分のペースで講義を受けさせ、その後教室で先生のいるところで、宿題をさせて先生や他の生徒と交流できようにすることで、先生たちは教室をテクノロジーによって、より人間的なものに変えたのです。教室というのはこれまで非人間的な場でした。30人の子どもたちは、口を閉じ互いにおしゃべりすることができず、先生はいかに優れていようと十把一絡げの授業を30人の無表情で少し反抗的な生徒相手に進めることになります。それが今や人間的な体験へと変わり互いにコミュニケートできるのです。 それでカーンアカデミーを･･･ 私は仕事もやめて、ちゃんとした組織を作り非営利組織にしました。問題はこれをどう次の段階へと進めるかです。どうすればあの先生たちのやっていることが当然の帰結になるのでしょう？ご覧いただいているのは、私がいとこのために作るようになった演習問題です。最初のはもっと素朴なものでしたが、これはずっと改良されています。課題を理解して10問連続で正解するまで、いくらでも問題を生成するようになっています。カーンアカデミーのビデオもあるし、解き方が分からなければ、ヒントを見られるようになっています。とてもシンプルなもので10問連続で解けたら先に進みます。これは今教室で行われていることとは根本的に異なります。 従来の教室では、宿題があり、宿題、授業、宿題、授業、それに小テストがあります。理解できたのが70%だろうと80%だろうと 90%だろうと95%だろうと授業は先へと進められます。95%が理解したとしても5%の人はどうなるのでしょう？ 0乗が何になるのか知らなくとも、それを基礎にした次の概念を学ぶのです。自転車の乗り方を、そんな風に覚えるとしたらどうでしょう？ はじめに乗り方の説明をして、それから2週間ほど自転車で実習させ、その2週間が終わったら言うのです。「チェックするぞ、左折に難があるな、きちっと止まれないようだ、君は自転車乗りとしては80点だ」そして大きな「可」のスタンプを額に押すと「じゃあ次は一輪車だ」と言うのです。馬鹿げた話に聞こえるでしょうが、今教室で行われているのはまさにそういうことなのです。先へ進んでいくと、できる生徒でも代数で急に分からなくなったり、微積で急に分からなくなったりします。生徒や先生がちゃんとしていてもです。その理由は基礎の部分にスイスチーズみたいな穴があるためです。私たちのやり方では、数学も自転車と同じように学びます。自転車に乗っては転び、乗りこなせるようになるまで必要なだけ続けます。従来的なモデルでは、実験して失敗したら罰を与えられますが、それは上達への道ではありません。私たちは実験すること、失敗することを勧めています。そしてマスターできると信じています。 これはまた別な教材です。これは三角関数。これは関数の平行移動と対称移動、それがグループになっていて、そういうグループが90ほどあります。無料でご覧いただけます。何かを売ろうというのではありません。すべてがこの知識マップに当てはまるようになっています。一番上にあるのは、文字通り1桁の足し算です。1足す1は2みたいなことを学びます。そして10問連続で解けるようになったら、だんだんと難しい題材に進んでいきます。この知識マップを下へと進んでいくと、上級の算数が出てきます。さらに進むと、小学校や中学校の代数があり、さらに進むと代数I、代数II、さらに解析入門が出てきます。ここからすべてのことを教えようと考えています。まあ、このような枠組みで教えられることは、ということですが。私たちが取り組んでいるのは、この知識マップによって、論理学やプログラミングや文法や遺伝学を基礎から学んでいくことができ、これとこれが分かれば次にこれを学べるとわかるようにすることです。これは個人で学ぶ人に最適です。皆さんもお子さんとやってみてください。皆さん自身もぜひやってみてください。きっと夕食のテーブルでの会話が変わるでしょう。 先ほどの先生がメールしてくれた教室をひっくり返すことを当然のことに変えるのが私たちの目指していることです。これはロスアルトス学区で試験的に行っているデータです。5年生のクラス2つと7年生のクラス2つで数学のカリキュラムを刷新しました。子どもたちは教科書を使いません。十把。一絡げの授業もありません。数学の授業の半分でカーンアカデミーのソフトウェアを使っています。これが完結した数学教育だと思っているわけではありません。これが実際にしているのは時間を作り出すということです。つまずき、体当たりすることで、連立方程式をしっかり身に付けられ、一方でシミュレーションやゲームをやり力学やロボット製作を学び、影の長さで丘の高さを測るための時間を作り出せるのです。 基本としては、先生が毎日やってきて、子どもたちは自分のペースでやります。これはロスアルトス学区のダッシュボードで、彼らが実際に見ているものです。縦に生徒が並んでいて、横に学習課題が、並んでいます。緑色は生徒が既に理解していること、青は学習中で問題がないこと、赤は行き詰まっていることを示しています。先生がするのは「ひとつ赤い子を見てやろう」ということです。もっといいのは「この課題をもう理解している緑の子にクラスメートを教えてもらおう」ということです。 私はデータを駆使する世界にいたので、先生たちには子どもたちに、ばつの悪い質問をさせたくありません。「分からないのは何？」とか、「どこまで分かった？」とか、先生たちには可能な限り情報の武器を渡します。金融やマーケティングのような分野同様、教育にもデータが必要です。先生は生徒の抱えている問題を把握して、生徒との対話を効果的に行えます。これによって、それぞれの生徒が何をやっているかわかり、毎日の勉強時間、見ているビデオ、いつ止めたか、やめたのは何か、どの練習問題をしているか、どこに集中しているかがわかります。外側の輪はやっている練習問題の範囲を示し、内側の輪は見ているビデオの範囲を示しています。データはとても細かいので、生徒ができる問題、できない問題が正確にわかります。赤は間違いで青は正解です。一番左は最初にやった問題で、そこでビデオを見ています。そして最後には10問連続で解けました。生徒がその10問を解いているのを実際に見ているかのようです。どんどん早くなっています。高さはかかった時間を表しています。 マイペースの学習というのはみんなに有用なものです。教育用語では個別化学習と呼んでいますが、実際教室でやるとすごいものがあります。私たちがこれをやるたびにどの教室でも見られるのは、5日もすると競って上がっていく子どもたちともっと遅い子どもたちとに分かれます。今までは、ある時点で評価をして、「この子はできる子 この子はできない子だ」と言っていました。「別々に扱うべきかもしれない、クラスを分けたほうがいいかも」 でも自分のペースでやらせると、これは何度も目にしていることなのですが、最初のいくつかの課題を学ぶときに時間のかかっていた子どもたちがそれを理解したあと急に上昇を始めるのです。6週間前にはできない子と思っていた子が、今やできる子になっているのです。そういうことは何度もあります。私たちが恩恵を受けている肩書きのどれほどが、実際は偶然にもたらされたものかと思います。 ロスアルトスのような場所で、同様に重要な点として、私たちが目指しているのは、世界的なスケールで教育の場を人間的にすることです。これは興味深い視点をもたらします。教室をより人間的なものにする努力はもっぱら「生徒あたりの先生の数」に向けられています。私たちから見ると、重要な指標は「生徒あたりの貴重で人間的な先生の時間」であるべきなのです。従来のやり方では、先生の時間のほとんどは講義したり成績をつけたりすることに費やされます。生徒の横について一緒に取り組む時間は せいぜい5%といったものでしょう。今や100%の時間をそこに充てられます。テクノロジーを使うことで、教室をひっくり返すだけでなく、教室を人間的にすることができるのです。それも5倍、10倍という割合でです。 これはロスアルトスで有効でしたが、大学に入り直すために当然の知識を勉強し直そうとして戸惑っている大人にも役立ちます。日中は家族のため働かなければならず、そのため学校に行くことができないカルカッタの路上の子どもにも役に立つでしょう。今や彼らは毎日2時間使ってみんなに追いつき自分の無学に恥ずかしい思いをせずにすむのです。教室の中でクラスメートが教え合うところを想像してみてください。これは同じ1つのシステムですからこの教え合いを1つの教室の中に限るべき理由はありません。カルカッタの生徒が突如皆さんのお子さんを教えはじめ、皆さんのお子さんもカルカッタの子どもに教えるところを想像してみてください。今現れようとしているのは全世界が1つの教室になるということです それが私たちの作ろうとしているものです。 どうもありがとうございました ビル・ゲイツとカーンの質疑応答 ビル・ゲイツ：君がこのシステムでやっているモチベーションやフィードバックに関すること、ポイントやバッジといったものを見せてもらったけど、どんなことを考えているのか教えてもらえる？ カーン：ええ、すごいチームが取り組んでいます。もう私1人でやっているわけではありません。ビデオは今もすべて私が作っていますが、ソフトウェアを作っている最高のチームがいます。いろんなゲームの要素を組み込んでいて、地域ごとのスコアボードがあり、バッジがもらえたり、ポイントがついたりします。実際すごくおもしろいです。バッジの名前や何をやったら何ポイントもらえるということで何万という5年生6年生たちがこっちに向かったりあっちに向かったりしています。あのバッジがもらえるぞということで。 ビル・ゲイツ：ロスアルトスでやっている共同作業はどうやって始まったの？ カーン：ロスアルトスはすごいです。教室で使われることになるなんて元々考えてなかったんですが、あるとき委員の人たちが来て聞きました。「教室を白紙委任すると言ったらどうしますか」「私ならただ生徒たちに自分のペースでやらせダッシュボードを用意します」と答えました。すると「それは過激ですね。考えさせてください」と言いました。私やチームのみんなは「やりましょうとはまず言わないだろうね」と思っていたのに、次の日に「2週間後から始めていただけますか」と言われたんです。 ビル・ゲイツ：今やっているのは5年生の数学だったよね？ カーン：5年生のクラス2つと7年生のクラス2つです。地区というレベルでやっています。先生たちが喜んでいるのは、子どもたちを追跡できる点です。学校の中だけではありません。クリスマスだろうと勉強している子どもたちがいます。あらゆることを追跡できます。地区全体で子どもたちを追跡できるのです。年度の区切りで先生が変わっても、途切れることなく地区というレベルでデータを見られます。 ビル・ゲイツ：今見てきた画面は、子どもたちがどういう具合か、先生が追いかけられるようにするためのものだね。だからこれを見た先生たちからフィードバックを得られるわけだね？ カーン：ええ、この多くは先生たちの要望で作ったものです。子どもたちが自分のデータを見られるように作ったものもありますけど、先生たちとしっかり連携してやっています。「これはいいんだけど、ここのところを･･･」と要望が来ます。たとえば先生たちが「どうもみんなあちこち飛び回っていて集中していないようだ」と言うので、あのフォーカスダイアグラムを作りました。だから先生主導でやっています。ほんとにすごいです。 ビル・ゲイツ：大々的に使われる準備ができていると思う？来年度にはたくさんのクラスがこれを試すべきだと思う？ カーン：ええ 準備できています。すでに百万というユーザがいます。少しばかり増えてもどうってことありません。アメリカ中の教室が明日使うようになっていけない理由はありません。 ビル・ゲイツ：教え合うというビジョンだけど、そのアイデアは僕の勘違いでなければユーザインタフェースのどこかでボランティアする人を見つけ、その評判を見て、予定を入れたり連絡を取ったりできるということかな？ カーン：その通りです。そしてそれを、この場の皆さんにおすすめしたいのです。先生用のダッシュボードは、今すぐログインして見に行くことができ、自分の子どもや甥やいとこやクラブの子どもたちのコーチになれます。相談相手や先生にすぐになれるのです。すべて揃っています。 ビル・ゲイツ：すごいね。教育の未来を垣間見せてもらった気がするよ。 『KHAN ACADEMY』の教育システムは、ICTを駆使した従来方式とは全く違うコンセプトの革新的な教育方法である。 カーンの説明でもわかるように、児童・生徒各個人の能力やその開発進度に応じたベースで楽しく勉強できるようなムードを盛り上げている。もちろん、教師の教育に対する考え方、そして役割にも大きな改革を要求するものである。教室で先生が一方的に授業をするというのではなく、生徒一人ひとりの個性を把握して、見守りながら、つまづいたら、タイミングよくアドバイスをするというスキルを習得する必要がある。従来からの「教える」という高い立場から児童・生徒を見下すのではなく、教育コーチ的な能力が求められる。わが国の文部科学省役人達や現場の先生方も、そして教育問題にうるさい国会議員やモンスターペアレントたちにも、教育問題で悩む父母にも、そして多くの父母達に、カーンのプレゼンテーション・ビデオを観てもらいたい。 |
機械の導入で生産性が上がるのだから、究極的には人々は働かなくても食って行けることになる。共産主義的、社会主義的ユートピアを信じる人は、機械に全部仕事をさせて、人々はただ遊んでいれば良いと主張する。そもそも世界が今更、共産主義に戻るとは思えない。また、仕事をしないで金だけもらうのでは、人々はやっていけない。人々には自尊心がある。自分で仕事をして稼いで食べることが重要なのだ。
著者はそこで19の提案をしている。それは教育の改良、高度の技術を持った移民の奨励、起業の奨励、交通・通信への投資、研究への投資の増大、雇用に関する規制の緩和、不要な政府補助の撤廃(とくに金融業への)、特許制度の改革、著作権の制限、などである。
[3] 川端裕一郎氏のコメント
川端裕一郎氏(京都大学大学院工学研究科博士後期課程に在籍)が下記のサイトで、『機械との競争』について長文のコメントをしているのでそれを要約した。
「技術的失業」について----テクノロジー崇拝が資本主義を不安定化する？http://asread.info/archives/189
本書の著者たちはアメリカ経済に関する基本的な統計データを比較して、企業の利益やGDPが伸びているにもかかわらず雇用が落ち込んだままであることや、労働生産性とGDPの伸びが90年代までは雇用や家計所得と連動していたのに、2000年代に入ると乖離し始めて、雇用と所得は伸び悩んでいることなどを示し、これらの背景には、グローバル化による賃金抑制圧力と並んで「テクノロジーによる仕事の代替」が強く影響していて、その効果が未だ十分に分析されていないのだと指摘している。
『機械との競争』の著者のひとり、アンドリュー・マカフィ作成
ただ、この書籍自体はそこそこ話題になったものの、テクノロジーが雇用を奪うという「技術的失業（Technological Unemployment）」の議論は、ビジネスマンにも経済学者にもあまり人気があるとは言えないものである。19世紀始めの「ラッダイト運動」を始めとして、「機械に仕事を奪われる」という懸念が高まったことは歴史上何度かあったが、少なくとも長期的には、「新たな仕事」が生み出されることによって人々の所得は全体として増加し、大多数の人がテクノロジーの恩恵を享受してきた。
また近年、日本を含む先進国で賃金や雇用が減少したり伸び悩んだりしているのは、主として「グローバル化」による低コスト競争や、デフレ不況による総需要の不足が原因なのであって、テクノロジーの影響は相対的には小さい。
しかし、テクノロジーの急速な進歩が短期的には失業を生む効果があること、高スキル労働者と低スキル労働者への二極化を促して所得格差を拡大すること、企業活動のグローバル化とも無関係ではないこと、そして労働者から資本家へのパワーシフトを加速することなど、考えなければならないことがいくつかあって、「技術的失業」にまつわる議論も無視することはできない。
急激に進歩するテクノロジー
「ムーアの法則」に従って現在もコンピュータの性能が向上し続けており、インターネットをベースとした様々なサービスが情報の蓄積と共有を劇的に効率化していて、さらには「ビッグデータ」の解析によってかつては手も付けられなかったような複雑な現象が機械的に解明されるようになってきている。そして、従来は「人間にしかできない」と言われていたようなプロセスまで、どんどん自動化が可能になりつつある。
消えてゆく仕事
これらの技術やサービスが、人間の仕事と同じクオリティに達したとはまだ言えないとか、所詮自動化可能なのは事前にプログラムされたタスクだけであるということは、重要な指摘であるが、ここではあまり問題ではない。「機械やコンピュータでも、そこそここなせる仕事」が増加する結果として、相対的に労働需要が減少していく場面があるということが問題なのである。
『機械との競争』出版後、メディアではいくつか「技術的失業」の問題が特集されており、テクノロジーの進歩が労働力を不要にしつつある業種や職種が具体的に挙げられている。
Business InsiderのHPには「米国で2020年までに消える30の職種*」と題した記事を掲載されている。
農家、郵便の仕分け、縫製、データ入力などの分野で、仕事の大部分が失われていくだろうと指摘している。
| 「米国で2020年までに消える30の職種*」 [30 Jobs That Are Vanishing In America] http://www.businessinsider.com/- the-30-jobs-that-are-disappearing-fastest-in-america-2012-2 We've received a lot of job news lately. Friday's job report massively beat expectations, and on that note, we gave you the 30 fastest-growing jobs in America. The Bureau of Labor Statistics published it's employment projections for 2010 to 2020, which also includes a list of the 30 fastest declining occupations through 2020. Most of the jobs require a high school diploma or less, and only three out of the 30 require prior work experience. Most of these positions have become obsolete due to fast-changing technology or high competition. We ranked the jobs based on the projected number of positions that will be cut from 2010 to 2020. We also included the percentage decline during the same period as well as the typical education needed to get the job. 最近、雇用についての数多くのニュースが発表された。金曜日に発表された雇用報告書は大方の予想を裏切るものであり、米国において最も急成長している雇用職種30が挙がられている。 米国政府労働省労働統計局は、2000年から2020年の雇用予測を公表したが、その中には2020年までに急速に減少する30職種が含まれている。 職種のほとんどは、高校卒業もしくはそれ以下の資格が必要とするものであり、職務経歴を必要とするのは30職種のうちたった3職種だけである。これらの情勢の大半は激変するテクノロジーと競争激化による弊害によるものである。 我々は、2010年から2020年までに消滅する雇用職場予想数に基づいて職種をランク付けした。そして、この10年間の職場減少度合いと共に、仕事につくために必要な一般的な教育期間につついても含めた。 米国政府労働省統計局が「雇用予測 2012-2022」を2013年12月19日に公表している。 EMPLOYMENT PROJECTIONS —2012-2022, Dec. 19,2013 Bureau of Labor Statistics, U.S. Dept. of Labor http://www.bls.gov/news.release/pdf/ecopro.pdf Thomas Frey(未来学者)が、今後姿を消しそうな職業をリストアップして、「2030年までに、世界で20億人分の職が失われるだろう」と論じた記事も話題になっていた。 「2030年までに、世界で20億人分の職が失われるだろう」 [2 Billion Jobs to Disappear by 2030, business trends, future scenario, new strategy, powerful idea, prediction, scary future, social trends, technology trends] By Futurist Thomas Frey, February 3rd, 2012 Yesterday I was honored to be one of the featured speakers at the TEDxReset Conference in Istanbul, Turkey where I predicted that over 2 billion jobs will disappear by 2030. Since my 18-minute talk was about the rapidly shifting nature of colleges and higher education, I didn’t have time to explain how and why so many jobs would be going away. Because of all of the questions I received afterwards, I will do that here. 昨日、私はイスタンブールで開催されたTEDxReset会議の主要講演者のひとりとして招待されたことを光栄に思います。そこで私は2030年までに二十億以上の雇用が消滅するであろうと申し上げました。私が18分で述べたことは、大学や高等教育の本質が急速に変化していることについての話でしたので、どのようにして、そして何故かくも多くの雇用が失われていくのかについて説明する時間がありませんでした。あの後で私は多くの質問を受けましたので、それに対してお答えしたいと思います。 If you haven’t been to a TEDx event, it is hard to confer the life-changing nature of something like this. Ali Ustundag and his team pulled off a wonderful event. The day was filled with an energizing mix of musicians, inspiration, and big thinkers. During the breaks, audience members were eager to hear more and peppered the speakers with countless questions. They were also extremely eager to hear more about the future. もし貴方がTEDxのイベントに参加されていなかったのであれば、このような人生に変化をもたらすものの本質について申し上げることはとても困難です。アリ・ウスタンダグと彼のチームは素晴らしいイベントを開いてくれました。あの日は、ミュージシャン達、創造的刺激を与える人びと、そして大きな考え方をする人びとの活発な混じり合いで溢れていました。休憩中、聴衆はもっと聞きたがっていましたし、数え切れないほどの質問を講演者達に浴びせました。彼らはまた、将来について、もっともっと聞きたがっていました。 When I brought up the idea of 2 billion jobs disappearing (roughly 50% of all the jobs on the planet) it wasn’t intended as a doom and gloom outlook. Rather, it was intended as a wakeup call, letting the world know how quickly things are about to change, and letting academia know that much of the battle ahead will be taking place at their doorstep. Here is a brief overview of five industries – where the jobs will be going away and the jobs that will likely replace at least some of them – over the coming decades. 20億の雇用(地球上のすべての雇用の約50％)が消滅しつつあるとの考えに私が至ったとき、それが暗い将来展望となるものだとは思いませんでした。むしろ、目覚まし電話であると考えました。その目覚まし電話は、物事がいままさに変化していることを世界に迅速に知らせるものであり、目前の多くの闘いが学界の戸口の前の階段に来ていることを学界に知らせるものでした。 以下に5業種の簡単な概観を示しますが、それは今後数十年の間に、雇用が消失するときは、少なくともその雇用のいくつかは新しい雇用に取り代わられることになりそうだということです。 No one will miss the clutter and chaos of power lines. 電力業界の乱雑さと混沌を見逃す人はいないでしょう。 1.) Power Industry(電力業界) Until now, the utility companies existed as a safe career path where little more than storm-related outages and an occasional rate increase would cause industry officials to raise their eyebrows. Yet the public has become increasingly vocal about their concerns over long-term health and environmental issues relating to the current structure and disseminating methods of the power industry, causing a number of ingenious minds to look for a better way of doing things. これまで、電力会社は、安全なキャリアパスとして存在していました。電力会社は、そんなに多く発生しない暴風雨が原因の停電と時折の料金の値上げが、業意関係者を驚かしていました。 けれども、電力業界の現在の体質と普及している方式に関連して長期的な健康と環境問題についての懸念について、国民が遠慮なく意見を述べることが多くなりました。それはよりよい方法を見つけ出すために、数多の創意工夫に富むマインドがそうさせているのです。 Recently I was introduced to two solutions that seem predestined to start the proverbial row of dominoes to start falling. There are likely many more waiting in the wings, but these two capitalize on existing variances found in nature and are unusually elegant in the way they solve the problem of generating clean power at a low cost. Both companies have asked me to keep quiet about their technology until they are a bit farther along, but I will at least explain the overarching ramifications. I should emphasize that both technologies are intended to work inside the current utility company structure, so the changes will happen within the industry itself. 最近、私は二つの解決策を紹介されました。それは倒れ始めようとするドミノのお馴染みの列をあらかじめ方向付けられた方に倒れ始めるような解決策です。準備して待機しているものが多くあり、しかも、これら二つの解決策は、自然界に見られる現在ある変化を活用するものであり、低コストでクリーンな電力を発電させるという問題を解決する方法としてとてもすばらしいものです。 両社とも彼らのテクノロジーがもう少し進むまでは黙っていてほしいというのですが、その包括的な効果についてだけお話しします。 両社のテクノロジーは、現在の電力会社の組織の枠組みのなかで実施できるものだということを私は強調しなければなりませんが、そうした変革は、業界自体の中で起こることになるでしょう。 To begin with, these technologies will shift utilities around the world from national grids to micro grids that can be scaled from a single home to entire cities. The dirty power era will finally be over and the power lines that dangle menacingly over our neighborhoods, will begin to come down. All of them. While the industry will go through a long-term shrinking trend, the immediate shift will cause many new jobs to be created. まず第一に、これらのテクノロジーは、国全体の配電網方式からマイクロ・グリッド方式に世界中の電力関係施設を変換するものであり、一軒の家から都市全域に規模を拡大していくことができるものです。汚れた電力の時代がついに終わり、私たちの地域全体にわたって威嚇するようにぶら下がっている電力線は、地上に降りてくることになります。電力線すべてが。 電力業界は長期的には縮小傾向に向かいますが、すぐにこの変革に伴い多くの新しい雇用が創出されてくることになるでしょう。 Jobs Going Away(消滅する職場) Power generation plants will begin to close down. 発電所施設は閉鎖が始まる Coal plants will begin to close down. 石炭発電施設も閉鎖が始まる Many railroad and transportation workers will no longer be needed. 鉄道関係と輸送関係の労働者が必要なくなる Even wind farms, natural gas, and bio-fuel generators will begin to close down. 風力発電、天然ガス発電、バイオ燃料発電も閉鎖が始まる Ethanol plants will be phased out or repurposed. エタノール発電は停止または再稼働する Utility company engineers, gone. 電力会社の技術者が必要なくなる Line repairmen, gone. 電力配線保守関係職が必要なくなる New Jobs Created(新規に必要となる職場) Manufacturing power generation units the size of ac units will go into full production. 発電ユニットのACユニットのサイズの製造はフル生産に入る。 Installation crews will begin to work around the clock. 据付クルーは24時間働かなければならなくなる The entire national grid will need to be taken down (a 20 year project). Much of it will be recycled and the recycling process alone will employ many thousands of people. 国全体の配電網は、解体される必要がある(20年間のプロジェクトで)。それらの多くはリサイクルされることになるが、リサイクルプロセスだけで、数千人の雇用が生まれる。 Micro-grid operations will open in every community requiring a new breed of engineers, managers, and regulators. マイクロ・グリッドが各コミュニティに設置される。その運営には、新しいタイプのエンジニア、マネージャー、そして規則が必要である。 Many more. その他多数の職種の創出。 2) Automobile Transportation – Going Driverless (自動車輸送----無人運転方式に) Over the next 10 years we will see the first wave of autonomous vehicles hit the roads, with some of the first inroads made by vehicles that deliver packages, groceries, and fast-mail envelopes. The first wave of driverless vehicles will be luxury vehicles that allow you to kick back, listen to music, have a cup of coffee, stop wherever you need to along the way, stay productive in transit with connections to the Internet, make phone calls, and even watch a movie or two, for substantially less than the cost of today’s limos. 今後10年間で、私たちは、道路を疾走する自律走行車の最初の波を見ることになるでしょう。それは、荷物、食料品、速達郵便を配達する車両が最初に道路に進出してくるでしょう。 無人自動車の最初の波は、あなたがのんびりしたり、音楽を聴いたり、コーヒーを飲んだり、途中で必要な場所に止まったり、インターネットに接続して移動中に(メール)をチェックしたり、電話をかけたり、映画を一本か二本観たりすることができる高級車となります。そして今日のリムジンを借りるコストよりかなり安くなります。 Driverless technology will initially require a driver, but it will quickly creep into everyday use much as airbags did. First as an expensive option for luxury cars, but eventually it will become a safety feature stipulated by the government. The greatest benefits of this kind of automation won’t be realized until the driver’s hands are off the wheel. With over 2 million people involved in car accidents every year in the U.S., it won’t take long for legislators to be convinced that driverless cars are a substantially safer and more effective option. The privilege of driving is about to be redefined. 運転手無用のテクノロジーは、最初には運転手が必要ですが、エアバッグと同じで、すぐに日常生活の中に入り込んできます。最初は高級車向けの高価なオプションでしょうが、最終的には、政府が定めた安全機能となります。 運転手が車から引き離されるまでは、この種のオートメーション化の最大の利点は実現しないでしょう。米国では毎年交通事故関係業務に携わっている人は200万人を超えているので、運転手のない車が、実質的に、より安全で効果的な選択肢であるということで、これを法制化しようとする国会議員がなかなか出てこないのです。 運転する特権は、再定義されようとしています。 Jobs Going Away(消滅する職種) Taxi and limo drivers, gone. タクシー運転手とリムジン運転手が必要なくなる。 Bus drivers, gone. バス運転手が必要なくなる。 Truck drivers, gone. トラック運転手が必要なくなる Gas stations, parking lots, traffic cops, traffic courts, gone. 給油所、駐車場、交通警官、交通裁判所がなくなる。 Fewer doctors and nurses will be needed to treat injuries. 交通事故対応のために医者と看護婦が少数だが必要となる。 Pizza (and other food) delivery drivers, gone. ピッッア配達運転手が必要なくなる。 Mail delivery drivers, gone. 郵便配達運転手が必要なくなる FedEx and UPS delivery jobs, gone. 急送便(FedEx&UPS)配達業務がなくなる As people shift from owning their own vehicles to a transportation-on-demand system, the total number of vehicles manufactured will also begin to decline. 人々は、輸送•オン•デマンド•システムの車を使用するので、製造される車両総数も減少し始める。 New Jobs Created(新規に必要となる職種) Delivery dispatchers 発送担当業務 Traffic monitoring systems, although automated, will require a management team. 自動化交通監視システムには管理業務チームが必要となる。 Automated traffic designers, architects, and engineers 自動化交通の設計者、建築家、技術者 Driverless “ride experience” people. 運転士なしの乗車システム Driverless operating system engineers. 運転士なしの操作システム技術者 Emergency crews for when things go wrong. 事故が発生した場合の緊急クルー 3) Education(教育) The Open Courseware Movement took hold in 2001 when MIT started recording all their courses and making them available for free online. They currently have over 2080 courses available that have been downloaded 131 million times. In 2004 the Khan Academy was started with a clear and concise way of teaching science and math. Today they offer over 2,400 courses that have been downloaded 116 million times. Now, the 8,000 pound gorilla in the Open Courseware space is Apple’s iTunes U. This platform offers over 500,000 courses from 1,000 universities that have been downloaded over 700 million times. Recently they also started moving into the K-12 space. All of these courses are free for anyone to take. So how do colleges, that charge steep tuitions, compete with “free”? オープン・コースウェア運動が2011年に始まりましたが、MITはそのコースすべてのアップを開始し、無料で利用できるようにしています。現在、2080以上ものコースがあり、1億3100万回もダウンロードされています。 2004年に、カーン・アカデミーは科学と数学の教育について、わかりやすく、しかも簡潔なコースを開設しました。今日では2400以上ものコースが提供されていますし、1億1600万回もダウンロードされています。 今、オープンコースウェア空間にいる8000ポンドのゴリラは、AppleのiTunes Uです。 このプラットフォームでは、1000の大学から50万以上ものコースが提供されていて、7億回以上もダウンロードされています。最近かれらはまた、K-12空間に移動し始めました。 これらのコースはすべて、誰に対しても無料で提供されています。それでは、不当に高い授業料をとる大学は、どうやって「無料」と競争するのでしょうか？ As the Open Courseware Movement has shown us, courses are becoming a commodity. Teachers only need to teach once, record it, and then move on to another topic or something else. In the middle of all this we are transitioning from a teaching model to a learning model. Why do we need to wait for a teacher to take the stage in the front of the room when we can learn whatever is of interest to us at any moment? Teaching requires experts. Learning only requires coaches. With all of the assets in place, we are moving quickly into the new frontier of a teacherless education system. オープンコースウェア運動が私たちを示しているのは、様々なコースが日用品化してきているということです。教師は一度だけ教え、それを録画して、別のトピックまたは何か他のものに話題を移すのです。 このすべての真ん中にいて、私たちは、教育モデルから学習モデルに移行しているのです。私たちはいつでも私たちに関心のあることは何でも学ぶことができるのに、なぜ私たちは部屋の前面の教壇に立つ教師を待つ必要があるのでしょうか？ 教えるためには、その道の専門家が必要です。学習するためにはコーチが必要です。 場所の資産のすべてと一緒に、私たちは教師のいない教育システムの新たなフロンティアへと急速に移動しているのです。 Jobs Going Away(消滅する職種) Teachers. 教師 Trainers. トレーナー Professors. 教授 New Jobs Created(新規に必要となる職種) Coaches. コーチ Course designers. 選択コース企画者 Learning camps. 学習キャンプ 4) 3D Printers(3Dプリンター) Unlike a machine shop that starts with a large piece of metal and carves away everything but the final piece, 3D printing is an object creation technology where the shape of the objects are formed through a process of building up layers of material until all of the details are in place. The first commercial 3D printer was invented by Charles Hull in 1984, based on a technique called stereolithography. Three-dimensional printing makes it as cheap to create single items as it is to produce thousands of items and thus undermines economies of scale. It may have as profound an impact on the world as the coming of the factory did during the Henry Ford era. 金属の大きな部材を持ち込んで、それをあちこち刻んで最終部材とする機械工場とは異なり、3Dプリンティングは、目的物の詳細な形状に至るまで、材料を積層造形していくプロセスを経ることによって形成される目的物を製作するテクノロジーです。最初の商用3Dプリンタ－は、1984年にチャールズ・ハルによって発明されましたが、光造形法と呼ばれるテクニックに基づいたものです。３Dプリンティングは、数千のアイテムを製作するのと同様に一つのアイテムを安く製作するものであり、規模の経済を徐々に衰退させるものです。３Dプリンティングが、世界に与える衝撃は大きいでしょうが、それはヘンリー・フォード時代の工場の到来と同じです。 Jobs Going Away(消滅する職種) If we can print our own clothes and they fit perfectly, clothing manufacturers and clothing retailers will quickly go away. 私たちは私たち自身の服をプリントすることができ、それらが身体にぴったり合わせることができ、衣料品メーカーやその小売業者が必要なくなる。 Similarly, if we can print our own shoes, shoe manufacturers and shoe retailers will cease to be relevant. 同様に、私たち自身の靴をプリント印刷することができれば、靴のメーカーや靴の小売業者は、必要なくなる。 If we can print construction material, the lumber, rock, drywall, shingle, concrete, and various other construction industries will go away. 建設資材、木材、ロック、乾式壁、屋根板、コンクリート、様々な他の建設産業は、それらがプリントできれば必要なくなる。 New Jobs Created(新規に必要となる職種) 3D printer design, engineering, and manufacturing. 3Dプリンタの設計、エンジニアリング、製造 3D printer repairmen will be in big demand. 3Dプリンタの修理・保守関係業務は大幅に増える。 Product designers, stylists, and engineers for 3D printers. 3Dプリンタの製品設計者、スタイリスト、エンジニア 3D printer ‘Ink’ sellers. 3Dプリンタ用「インク」販売業者 5) Bots(ロボット) We are moving quickly past the robotic vacuum cleaner stage to far more complex machines. The Big Dog robot, shown above, is among the most impressive and potentially useful for troops in the immediate future–it’s being developed to act as an autonomous drone assistant that’ll carry gear for soldiers across rough battlefield terrain. Nearly every physical task can conceivably be done by a robot at some point in the future. 私たちは、ロボット掃除機の段階を過ぎて、より複雑な機械の段階に急速に移動しています。 上に示したビッグドッグロボットは、近い将来、軍隊のための最も印象的で役に立つ可能性のあるものです。それは荒涼とした戦場の地形一帯に展開する兵士達に兵器を運ぶ自律無人機アシスタントとして機能するように開発されています。 ほぼすべての物理的なタスクは、将来のある時点で、たぶんロボットが行うことがでるようになるでしょう。 Jobs Going Away(消滅する職種) Fishing bots will replace fishermen. 漁業ロボットが漁業者に取って代わる Mining bots will replace miners. 鉱山ロボットが鉱夫に取って代わる Ag bots will replace farmers. 農業ロボットが農民に取って代わる Inspection bots will replace human inspectors. 検査ロボットが人間の検査員に取って代わる Warrior drones will replace soldiers. 無人の兵士が人間の兵士に取って代わる Robots can pick up building material coming out of the 3D printer and begin building a house with it. ロボットは3Dプリンタで生産される建築材料を組み立てて、それで家屋を建築することができる。 New Jobs Created(新規に必要となる職種) Robot designers, engineers, repairmen. ロボット設計者、技術者、修理者 Robot dispatchers. ロボット発送者 Robot therapists. ロボット治療者 Robot trainers. ロボット訓練者 Robot fashion designers. ロボット・ファッションデザイナー Final Thoughts(結論) In these five industries alone there will be hundreds of millions of jobs disappearing. But many other sectors will also be affected. Certainly there’s a downside to all this. The more technology we rely on, the more breaking points we’ll have in our lives. Driverless drones can deliver people. These people can deliver bombs or illicit drugs as easily as pizza. 上述の5業種だけで、数億人の雇用が必要なくなることになります。 多くのほかの業種でも同様の影響が出るでることになります。 すべての分野で雇用が下落傾向となることは確かです。 私たちが依存するテクノロジーが多くなればなるほど、私たちが日常生活する上での限界点がそれだけ多くなっていくでしょう。 無人物体が人間を輸送するようになります。そして、この無人物体が、ピッツァを配達するのと同じように、爆弾や違法薬物を配達するようになるでしょう。 Robots that can build building can also destroy buildings. All of this technology could make us fat, dumb, and lazy, and the problems we thought we were solving become far more complicated. We are not well-equipped culturally and emotionally to have this much technology entering into our lives. There will be backlashes, “destroy the robots” or “damn the driverless car” campaigns with proposed legislation attempting to limit its influence. ビルディングを建築できるロボットはまたビルディングを解体することもできます。 まったく、この技術は、私たちを、肥満にさせ、間抜け者にし、怠け者にし、我々が解決しようと考えた様々な問題がより一層複雑化することになります。 私たちは、これだけ多くのテクノロジーが日常生活に入り込んできたことに、文化的にも感情としてもまだ十分に受け入れることができないでいます。 「ロボットをぶち壊せ」とか「無人自動車をぶち壊せ」というようなキャンペーンで、ロボットの影響を法律で制限しようとする反撥が多く出てきています。 At the same time, most of the jobs getting displaced are the low-level, low-skilled labor positions. Our challenge will be to upgrade our workforce to match the labor demand of the coming era. Although it won’t be an easy road ahead it will be one filled with amazing technology and huge potentials as the industries shift. それと同時に、消滅した職種のほとんどは、低レベル、低熟練労働のものです。私たちの挑戦すべき目標は、今後の労働需要に合わせて、私たちの働く力を向上させる必要があります。私たちの行くべき道はそんなに楽な道ではないでしょうけれども、それは、産業界を変換させるようなものすごいテクノロジーであり、巨大な可能性に満ちたものになるでしょう。 |
2013年3月、『週刊東洋経済』が「2030年 あなたの仕事がなくなる」という特集を組んだ。
ここ数年の間にITの浸透などによって、その数が急減した職種が紹介されている。たとえば、PCソフトの充実で、会計・経理関係の専門職の需要が減っているといった話には現実味がある。米国においては、法律文書の作成がPCによって効率化されたことにより、弁護士の需要も減る一方だ。
「2030年 あなたの仕事がなくなる----将来、あなたを襲う危機」
東洋経済On-line 2013/02/25
http://toyokeizai.net/articles/-/13015
2013年8月には『日経ビジネス』も「ロボットvs職人社長」という特集を組んでいて、ラーメン職人や宮大工などの仕事が機械化出来るかどうかを検討しつつ、吉野家の牛丼盛りつけ機やイチゴ農園のイチゴ摘みロボットなど最新の技術を紹介して、「ロボット化」「コンピュータ化」「既存技術の発達」という３つの側面から、今後「無人化」されそうな業務を例示している。
ロボットvs職人社長 30年後消える仕事・残る仕事
日経ビジネス2013年8月12・19日号 （有料会員サイト）
http://business.nikkeibp.co.jp/article/NBD/20130806/252029/?ST=pc
上記に紹介したサイトに共通しているのは、「時代は急速に変化しているのであり、我々も遅れを取らぬよう危機感を持って自己研鑽に励まなければならない」という、ビジネスマン向けの啓発のようなメッセージに貫かれている。
人気がない議論
上に挙げたようないくつかの特集が組まれはしたものの、「テクノロジーの進歩が雇用を脅かす」という議論は、ビジネスマンにも経済学者にもあまり人気がないように思える。『機械との競争』の著者たちも、雇用や所得の動向分析において「テクノロジーの及ぼす影響」がほとんど考慮されていないということを、何度も指摘している。
なぜ人気がないのかについては、いくつかの理由を挙げることができる。
まずそもそも、ビジネスの世界では新技術を生み出すイノベーターこそが神様のように扱われるのであって、「テクノロジーの急激な進歩」に懐疑を差し向けるような議論は、多くのビジネスマンが就職と同時に刷り込まれる倫理観のようなものに反しており、受け入れ難いのであろう。
また、「機械に仕事が奪われる」という懸念は歴史上何度も登場した*。
長い目で見れば、新しい雇用が生み出されて所得が全体として向上しており、悲惨な状態が何十年と長続きしたわけではない。19世紀初頭には、自動織機に職を奪われると恐れた職人が工場の機械を打ち壊す「ラッダイト運動」が起きたし、自動車や家電の大量生産が浸透した1930年代には、ケインズが「労働力を節約する手段を発見するペースが、その労働力の新たな利用方法を見つけるよりも速いことにより生まれる失業」、つまり「技術的失業」が、これから猛威を振るうだろうと書いている*。
*J. M. Keynes：Economic Possibilities for our Grandchildren, 1930.
しかしケインズ自身は、長期的にはそれらの問題が解消されるだろうとも言っており、確かに数十年のスパンでみれば、その通りになったとは言える。
経済学では「労働塊の誤謬」という言葉もある*。
*P. Krugman：Lumps of Labor, New York Times, October 07, 2003.
変化しない労働の総量(労働塊)を人間と機械が取り合うという前提であれば、機械に仕事が奪われるとも言えるが、実際には新しい仕事もどんどん生みだされるので、その前提は間違っているとされている。
そもそも経済学における標準的な理解では、機械に投資して資本装備率*が高まれば労働の限界生産性が向上し、つまり１人の労働者が生み出すことのできる価値が増えて所得も増えることになっているわけだが、これも過去の長期的な傾向に関する限り、正しいだろう。技術の変化によって構造的失業が増えること自体は確かであるが**、それは短期的な影響に留まるとされており、長期的には「ミスマッチ」が解消されて、全体が豊かになって行くと信じられている。
*労働者１人あたりの機械設備の量。最近は、労働者１人あたりのIT資本の量を表す「情報装備率」という言葉もある。
** H.Feldmann：Technological unemployment in industrial countries, Journal of Evolutionary Economics, Online First Articles, 2013.
戦後60年代には、ジェレミー・リフキン著『大失業時代』(『先進諸国の大失業問題その１を参照』)では、オッペンハイマー委員会の報告(「新しいコンピュータ革命がやがて経済における生産的役割をますます奪いとり、多数の勤労者を失業状態におくだろう」)を受けて、政府の委員会も「技術革新が消滅させるのは、労働ではなく、職である」と指摘していたが、最終的には、その反対の結論を出すに至った。すなわち、失業問題は一時的な過渡期的なものだとしたのである。その背景にはベトナム戦争への介入の泥沼化があった。
その後70年代の後半にはパーソナルコンピュータが登場し、企業の業務もデジタル化が進み始めて、80年代の前半には経済学者のレオンチェフをはじめとして「技術的失業」の波がやってくるという議論が相次いだ。
90年代には「ニューエコノミー」論の文脈でITが所得格差を広げる恐れが指摘され、「ネオ・ラッダイト（ラディズム）」といった言葉も生まれた。
「格差を拡大する」という観点が重要
『機械との競争』の著者たちは、米国において企業の利益が増加する一方で、雇用や所得が増えていないことを指摘している。日本の場合を見てみると、企業の利益がリーマンショックなどを挟んで上下しながらも成長を続けている一方で、賃金(名目)は過去15年間ほど一貫して減少し続けている*。企業が繁栄する一方で、家計はあまり豊かになっていないというのが実情である。
*賃金や家計の所得に関する統計は何種類もあるのですが、だいたいどれを見てもトレンドは同じで、1997年・98年の橋本行革の時期から減少を続けている。
家計の所得が増えないことの主な理由は、「グローバル化」であろう。工場は海外へ移転されてしまい、事務作業についても中国のアウトソーシング会社へ発注するなどしてコスト削減を図るのが容易になった。またこの間、派遣法の改正などもあって、非正規雇用の割合が著しく増加（今年に入っても増加を続けている）しており、これも全体としての賃金抑制の要因の一つだろう。
これらに比べて「テクノロジーの進歩」は主題化されることが少ないが、無関係であるとも思えない。ITの発達がなければ、社内事務を簡単に中国のアウトソース会社に発注できるようにはならなかったし、正社員が行っていた事務を派遣労働者やアルバイトに任せられるようになったのも、IT化や機械化が進んで事務そのものが単純化したからだ。
単純で付加価値の低い労働が増えるということは、賃金格差が大きくなるということでもある。この「格差の拡大」という観点のほうが、「機械に仕事が奪われる」という観点よりも重要だと思われる。機械やコンピュータが従来の仕事を自動化すると、単調な事務作業から解放されて「新しいこと」を考えられるようになるクリエイティブな層と、それ以外の(たとえばPCや機械を操作するだけといった)単純労働に従事する層へと、労働者が二極化していくという議論が存在する。
たとえばロバート・ライシュは2000年に出版した『勝者の代償（原題：THE FUTURE OF SUCCESS）』という本の中で、次のように現状を描写している。情報技術の発達やグローバル化の進展によって、「より高品質の商品を、より安く、より速く」提供することを求める圧力がかつてないほどに高まっており、我々は消費者としては様々な恩恵を得ているものの、その反面で生産者としては“狂乱状態”の競争に晒され、不安定な状況に置かれている。競争が激化すればするほど、「より良い」商品を考案するためにクリエイティブな能力を持った人材への需要が高まって、彼らの賃金は上昇する。しかしその一方で、「より安く」生産するために、単純な労働は機械やコンピュータ、そして新興国の低賃金労働者によって代替される圧力が働くので、所得格差が拡大して労働者の二極化が起きているというわけである。
なお、テクノロジーの浸透が労働の二極化を推し進めているという傾向については、実証的な研究もいくつか見出すことができる。
*C.Goldin, and L. F.Katz,Long-Run Changes in the Wage Structure：Narrowing, Widening, Polarizing, Brookings Papers on Economic Activity, 38 (2007‒2), pp.135‒165.
池永肇恵：労働市場の二極化――ITの導入と業務内容の変化について, 日本労働研究雑誌, 584, pp.73-90.
資本主義の不安定化
「資本家」と「労働者」の格差の問題については、とりわけ重要な問題である。たとえば労働分配率(企業が生産した付加価値のうち労働者の取り分)についていうと、OECD報告書によれば先進国全体の長期的な傾向として過去30年にわたり一貫して低下し続けており、その主要な原因の一つとして、ITに代表される最新のテクノロジーが労働を代替していく傾向が挙げられている*。
*1 OECD：Employment Outlook 2012.
*2 B.Bartlett,：Labor’s Declining Share Is an International Problem, New York Times, June 25, 2013.
出所：米国政府労働省
90年代からグローバル金融資本主義が猛威を振るい、世界経済が不安定化したのは、基本的には金融・資本市場の改革が進められたせいであろう。しかし、テクノロジーが資本家と労働者の間の力関係をシフトさせ、両者の間で利害の不一致を作り出してきたとすれば、それも資本主義の不安定化の一因であるとは言えるのかも知れない。
川端氏が列挙するテクノロジーの急激な変化が雇用や労働に及ぶす問題点
川端裕一郎氏はテクノロジーの急激な変化が雇用や労働に及ぼす影響についてどのように考えれば良いのか、問題点8項目を列挙している。
| (1) | 少なくとも短期的には、失業を発生させ得る。 |
| (2) | 長期的にはテクノロジーがもたらす恩恵が大きいにしても、大きな技術革新のたびに失業その他の混乱が発生するのであれば、そのこと自体が我々の社会の一つの慢性的な課題であるとも言える。 |
| (3) | 今、我々の経済システムに過度なグローバル化や労働市場の流動化(非正規雇用の増加)が生じているのだとして、ITの発達がその促進要因の一つになっている可能性は高い。 |
| (4) | 最新のテクノロジーを使いこなして新たな価値を生み出すクリエイティブな層と、テクノロジーに使われる側となる単純労働者への二極化が置き、所得格差を拡大する。 |
| (5) | テクノロジーへの依存度が上がるということは、労働者から資本家への権力のシフトを意味し、経済の金融化を助長する一因ともなって、資本主義を不安定化させる可能性がある。 |
| (6) | ITが実現するコミュニケーションの高速化が、金融取引を流動化し、市場を不安定化させる面もある。 |
| (7) | 職業は個人の人生やコミュニティの形成と密接に関わっており、あまりにも速いイノベーションは、人々のアイデンティティを不安定化させ得る。 |
| (8) | 現在、我々の経済はデフレ不況下にあるので、テクノロジーの進歩が需要の増加を伴わずに供給能力を増加させた場合、経済状況を悪化させ得る。 |
そして、川端氏の提案
川端裕一郎氏は、我々は、どのような行動を取るべきかについて述べている。
個人的には、ラッダイト運動のように「新しい技術を断固として拒否する」という態度もある意味好きではあるが、一般的には受け入れられ難いだろう。技術の進歩こそが生活を向上させるという固い信念が我々の社会には存在するからである。
また、たとえば軍事力のようなものは、技術力と密接に関わっており、食料やエネルギーのような分野においても技術の水準が国家の生存に関わる場合はあるはずであるから、技術の進歩自体に抵抗するというのは合理的ではない。
しかし、だからと言ってイノベーションを全面的に加速すれば良いのかというと、そうでもない。テクノロジーの進歩は長期的には新しい仕事を作り出すかも知れないが、今まさに失業している人にそんなことを説いても何の慰めにもならない。また、所得格差の拡大は社会の不安定化につながり、デフレ効果を持つようなイノベーションは、「今」起きないほうが良い。
過剰な「市場主義」や過剰な「営利精神」が資本主義を不安定化させるのと同じように、過剰な「テクノロジー崇拝」も資本主義を不安定化させる可能性がある。
さらに、
「技術的失業」対策に関する三つの見解
「技術的失業」がテーマとして論じられるときに、どのような政策的措置を採るべきかについての見解は、おおよそ以下のような三パターンに集約される。
第一の見解は、イノベーションは基本的に起こるままに任せることとし、それが失業を生むのであれば、「教育」によって労働者を新たな仕事に適応させる努力をすべきだ。『機械との競争』の著者もこの立場を採っているし、おそらく他の経済学者もビジネスマンも、大半の人はこの見解を支持する。
私も教育は大事だと思うが、気になるのは、新たに生み出される仕事が、能力の高い人から低い人にまで幅広く行き渡るようなものであり得るのかということである。フィルムカメラ工場の労働者がデジカメ工場に転身するというのであれば、教育による適応はある程度容易かも知れない。しかし、単純労働者をクリエイターに成長させるような教育が多くの場合に成功するのかは疑問である。もしテクノロジーの進歩が、「中程度のスキルを持つ労働者」との組み合わせで価値を発揮するようなものではなく、「高度に知的なクリエイター」と「低賃金の単純労働者」との組み合わせによって価値を生むようなものであった場合には、教育が無力となる可能性もある。
第二の見解は、「教育」によって多くの労働者を新たな環境に適応させるのも実際には難しいので、セーフティネットを整備すべきだ。経済学者のP・クルーグマンは、「技術的失業」の問題が教育によって解決することはないと断じている。クルーグマンは、今起きているのは高スキル労働者と低スキル労働者の対立ではなく、「労働者」から「資本家」へ富が移転していくという構造的な問題なので、教育が格差縮小の術になるかどうかは疑問であり、できることといえば、最低所得保証や医療などのセーフティ・ネットを整備することぐらいだろうと主張している*。
| *クルーグマン： ラッダイトを憐れむ歌 2013-06-15 http://okemos.hatenablog.com/entry/20130615/1371267379 「ラッダイトを憐れむ歌」*1 2013年6月13日 1786年、イングランド北部の羊毛産業の中心、リードの織物労働者が「羊毛をあらすき」する機械の利用の増加に対する抗議を発した。この機械は、かつてはスキルを持った労働者によって行われていた作業を取り上げていきつつあったのだ。「このように仕事から放り出された者たちがどうやってその家族を養えるんだ？」と請願者たちは問うていた。「そしてその子供たちを何の徒弟にすればいいのだ？」 これらはバカな質問ではなかった。機械化は最終的には、つまり2世代後には、英国の生活水準の広範な向上につながった。しかし、普通の労働者が産業革命の初期の段階で一体どんな利益をえることができるのか、全く明らかではなかった。多くの労働者は明らかに被害を受けていた。そしてもっとも被害を受けていた労働者はしばしば、努力を払って価値あるスキルを獲得した者だったりした。単に、彼らのスキルの価値が急速に無くなっていくのを目にする為だけに。 さて、我々は新たなそういう時代に生きているのだろうか？ そしてもしそうなら、それにどう対処するのだろうか？ 最近まで、労働者へテクノロジーが及ぼす影響についての通念は、ある程度安心感を与えてくれるものだった。明らかに多くの労働者は上昇する生産性の利益を完全には、あるいは多くの場合全く受け取ってはいなかった。実際、利益の大半は全労働者のうちの少数*2にわたっていっていた。しかしこれは、現代のテクノロジーが高い教育を受けた労働者への需要を高め、教育のない労働者への需要を減らしているからだと通念の物語はつづく。なので、その解決は更なる教育だと。 さて、この物語にはいつでも問題があった。特に、これは大学の学位がある者とない者の間の拡大するギャップを説明することはできたが、小さなグループ、つまり有名なる「1％」のグループが、高い教育を受けた労働者全般よりもはるかに大きな利益を得てきたことを説明することができなかった。それでも、10年前にはこの物語にも正しい何かがあっただろう。 しかし今日では、労働者へのテクノロジーの影響について、もっとずっと暗い図式が浮上してきている。その中では、高い教育を受けた労働者も教育のない労働者同様に仕事を取り上げられ、価値をうしなってしまう。さらなる教育は、問題を解決するのと同じくらい問題を生み出してしまうかもしれないのだ。 2000年ごろにアメリカの拡大する不平等の性質が変わったと、私は以前に書いた(翻訳）事がある。その頃までは、問題は労働者対労働者だった*3。労働と資本の間での所得の分配、なんなら賃金と利潤の間のと言ってもいいが*4、それは何十年も安定していたのだ。しかしそれ以降、労働のシェアが急激に低下してきた。しかも、これはアメリカだけの現象ではないのだ。国際労働機関からの新しい報告はその他多くの国において同じことが起こっている事を指摘している。これは世界的なテクノロジーの潮流が労働者にとって不利なものであるなら起こるだろうものである*5。 そして、こういった事のいくつかは急激なものとなるかもしれない。マッキンゼーグローバルインスティテュートは最近、彼らが「破壊的」と、つまり既存の市場と社会のありようをひっくり返しそうだとみなす12の大きな新しいテクノロジーについてのレポートを公表した。レポートのリストをざっと見てみるだけでも、その破壊の犠牲者の一部は今現在、高いスキルがあるとみなされていて、そしてそのスキルを獲得するために多大な時間と費用を投資した労働者たちになるだろうと思わさせられる。たとえばレポートは、多くの「知識労働の自動化」が起こるだろうとしている。かつては大学卒業生が必要であったことをソフトウェアが行っていくだろうと。また、ロボット技術の進歩は製造業での雇用をさらに減らしていきうるし、しかもこれは医療分野の専門職の一部もまたなくしていくかもしれない。 では、労働者は新しいスキルを獲得する準備をするべきだろうか？ 18世紀リードの羊毛労働者はいにしえの1786年にこの問題に直面した：新しい職業を学ぶ「困難な努めを我々がおこなっている間、誰が我々の家族を養ってくれるのだ？」そしてまた、彼らは問うた。もしこの新しい仕事がまた、更なる技術の進歩によって価値を失ったらどうなるのかと。 羊毛労働者の現代版は、さらに問うてもいいだろう。非常に多くの学生たち同様*6、獲得するべきと言われたスキルを獲得するために大きな借金をしたのに、結局経済がそのスキルを求めなくなったら一体どうなるのかと。 そうなると教育は、拡大する不平等への答えではなくなってしまう。かつてそうだったとしても（私は疑っているけれど）。 では、何が答えなんだろうか？ 私が描いた図式がもし正しいなら、中産階級社会、つまり普通の市民がルールに従いつつ真面目に働くならば、まともな生活を維持できる十分な可能性があるような社会になんとか似たものを保持しうる唯一の方法は、強い社会的なセーフティ・ネットを持つことしかない。医療とそして最低所得を保障するものをだ。そして労働ではなく資本へと向かう所得のシェアが上昇し続ける中、セーフティ・ネットは利益とそして/あるいは投資からの所得への税によって賄われなければならないだろう。 もうすでに保守派が「再分配」の害について叫んでいるのが聞こえてくる。しかし、では実際、どんな対案が彼らにあるのだろうか？ *1:当然ながら、ストーンズの「悪魔を憐れむ歌」のパロ。ラッダイトについても一応解説しておきますと、織物機械の破壊運動を行った19世紀初期イギリスの労働者たちのことです。より詳しくは[http://goo.gl/OMm8C:title=wikipedia]を。 *2:ここでの労働者はブルーカラーもホワイトカラーも全部含まれています。 *3:たとえば、金融トレーダーと清掃作業員のような、労働者内での所得格差の問題だったということ。 *4:マル経ぽく言うなら、ということ。 *5:アメリカだけの現象ならアメリカだけの事情、つまりアメリカの政治システムの問題ではないかとなるが、世界的な現象なら世界共通の何か、つまり技術のようなものが理由ではないかとなる。 *6:アメリカでは教育ローンの債務額がクレジットカードの債務総額を上回っているそうです。 原文: Sympathy for the Luddites By Paul Krugman The New York Times June 13, 2013 |
*ジョセフ・E・スティグリッツ：「TPPと規制緩和を問い直す」
*4 そういえば10月にスティグリッツが東京で講演していたのをたまたま聴講しましたが、その際も彼は、「アメリカで最もクリエイティブな、優秀な若者たちが、大挙して金融業界に押し寄せたのはまったく不幸なことで、もっと有益なイノベーションが必要とされている分野がたくさんあるのに。教育や医療など、所得格差の是正に役立つような分野への投資を増やさなければならない」と嘆いていました。
| *『TPPと規制緩和を問い直す』 ジョセフ・E・スティグリッツ 出所：集英社Kotoba 2013年6月号 http://shinsho.shueisha.co.jp/kotoba/1306tachimi/04.html#1 TPPは特定集団のために「管理」された貿易協定だ 賛否両論を呼び、物議をかもしているふたつの分野について、お話をしたいと思います。ひとつは自由化や規制緩和に関することです。もうひとつは貿易にまつわる政策についてです。 貿易政策について非常に重要なポイントは、TPP(環太平洋経済連携協定)をはじめとする自由貿易協定が「自由」な貿易協定ではない、ということです。 どうして「自由」貿易協定ではないのか。私はときどき冗談めかしてこんなふうに答えています。 「もしある国が本当の自由貿易協定を批准するとしたら、その批准書の長さは三ページくらいのものだろう。すなわち、両国は関税を廃止する、非関税障壁を廃止する、補助金を廃止する、以上」 実際の貿易協定の批准書がどんなものかご覧になったことはありますか？ 何百ページ、何百ページと続くのです。そんな協定は「自由」貿易協定ではありません。「管理」貿易協定です。 こうした貿易協定は、ある特定の利益団体が恩恵を受けるために発効されるものです。特定の団体の利益になるように「管理」されているのが普通です。 アメリカであればUSTR(米国通商代表部)が、産業界のなかでも特別なグループの利益を代弁している。とりわけ政治的に重要なグループの利益を、です。 TPPはアメリカの陰謀だと揶揄する人もいますが、そうです、確かにそういう側面はありますよ。こんなことは新しいニュースでもなんでもないでしょう。 しかも、こういう二国間の貿易協定が発展途上国に多大な犠牲を払わせているのです。二〇〇一年一一月のドーハ開発ラウンドで発展途上国と合意事項がありましたが、アメリカはその合意を反故にしたのです。今から考えると、我々は発展途上国にとってフェアな多国間貿易体制をつくるべきだったと思います。実際に自分が関わったケースでも、二国間の貿易協定で途上国に大変な犠牲を強いることがよくありました。 九九パーセントの国民の生活を犠牲にするTPP かつてラテン・アメリカのある国の大統領が貿易協定に署名するべきかどうかを私に聞いてきたことがありました。私は彼の顔をじっと見て、「あなたが協定に署名することはできません」と申し上げ、彼は「なぜだ」と聞き返しました。じつは彼は医師でしたので、私はこう語りかけました。 「あなたは医者になるときにヒポクラティスの誓いをたてましたよね。人を傷つけるな、というあの誓いです。この協定に署名すると、(国民を傷つける結果となり)その誓いを破ることになりますよ」 たとえば、ジェネリック医薬品の価格は高騰し、医療へのアクセスが難しくなり、多くの人が死ぬことになるでしょう。環境や資本の流れなどあらゆるところで、悪い影響が国民に降りかかってくるでしょう。貿易協定は人々の生活を苦しめる結果を生むのです。 もうひとつ例をあげてみましょう。GMO(遺伝子組み換え生物)についてです。消費者は食料品にGMOが含まれていることを知る権利があるのか、ないのかという議論が今、アメリカであります。ほかの諸国の多くは、規制はしないけれども、国民が知る権利はあるだろう、という見解です。 ところが、USTRは、国民に知る権利はないと主張しているのです。それは、USTRが特定の団体の利益を反映しているからです。このケースの場合、USTRが代表しているのは（遺伝子組み換え作物に力を入れている）モンサント社の利益です。 私が言いたいのは、貿易協定のそれぞれの条項の背後には、その条項をプッシュしている企業があるということです。USTRが代表しているのは、そういう企業の利益であるということを忘れてはいけません。 USTRはアメリカ国民の利益を代弁しているわけではありません。ましてや日本人の利益のことはまったく念頭にありません。 貿易協定と国内の法規制との対立 貿易協定で決められた方針と国内の法規制との対立の可能性についても、お話ししましょう。 たとえば、シンガポールのチューイングガムにまつわる規制です。そんな規制が、反貿易的な政策でしょうか？ いえ、嚙んだ後捨てられたチューインガムが街中のあちこちにこびりついているのに困って、シンガポール政府はチューイングガムを規制しただけなのです。 ところが、アメリカ政府やUSTRの言い分は、それは協定に違反する政策だ、チューインガムをシンガポールに輸出しにくくなる、というものでした。 事は日本に対しても同じです。日本には日本独自の規制がある。たとえば大型車には余計に税金がかかるという制度です。排気ガスという点でも、燃費という意味でも、大型車には問題があるから、税負担も重くしている。私としては、これはとても合理的な税制だと思います。 しかし、(大型車を輸出したい)アメリカは、こうした税制を反米的な政策だと見るわけです。実際は、ドイツ製の大型車は日本でも売れていて、日本人はキャデラックに興味がない、というたったそれだけのことです。逆にいえば、日本の社会のニーズを反映した製品をアメリカがつくっていない。アメリカの大型車の販売が伸びない理由は、「反米的な税制」のせいではありません。 ですから、日本にとって重要なのは、反・自由貿易的だとか、反米的だと批判されても、その批判に屈しないことです。軽自動車への減税を日本人はあきらめてはいけないのです。公害は勘弁でしょう。環境を守りたいでしょう。子どもは守りたいでしょう。 そうしたことは、商業的な利益のために、投げ出してはいけない、基本的な価値なのです。そして、目指すべきは規制緩和などではないのです。議論すべきは、適切な規制とは何か、ということです。 規制なしで、機能する社会はありません。たとえば、ニューヨークに信号機がなかったら、交通事故を引き起こし、交通麻痺に陥るだけでしょう。現在のような規制がなければ、環境は汚染され、私たちの寿命は昔と同じように短いままだったでしょう。規制がなければ、安心して食事をすることもできません。 「規制を取りはらえ」という考え方は、じつにばかばかしい。問うべきなのは、どんな規制が良い規制なのか、ということのほうなのです。 先進工業国のなかでアメリカがもっとも格差がひどいのは、規制緩和のせいなのです。規制緩和という政策のせいで、不安定性、非効率性、不平等性がアメリカにもたらされました。そんな政策を真似したいという国があるとは思えません。 ウォールストリートの言いなりになるな！ もし日本が危機的な状況に陥りたくないのなら、重要なことは、アメリカ流のやり方を押し付けるウォールストリートやアメリカ財務省の言いなりになるべきではない、ということです。すでに日本は二○年ものあいだ低成長のままです。アメリカの言いなりになって、さらに次なる経済危機を迎えたいのでしょうか。そうでなければ、自由化や規制緩和という政策課題を考えるときにはとても慎重になるべきなのです。 必要な変化を進めようとするときに、それを妨げる既得権益グループというものが存在するのも確かです。私のような外国人が、何が日本にとって必要な規制緩和で、何がそうでないかを判断することはできません。 しかし、自由化や規制緩和を進めるときには、心に留めておくべきことがあります。自由化それ自体が、ある特定の利益団体の狙っていることであり、彼らの利益になるということです。 TPPに関してもそれはまったく同じ構図なのです。アメリカの一部の利益団体の意向を反映するTPPの交渉は、日本にとって、とても厳しいものになることを覚悟しなくてはなりません。日本は本当に必死になって交渉する必要があるのです。 規制緩和が世界金融危機を引き起こした 規制について、ここではっきりさせておきましょう。規制緩和が世界金融危機を引き起こしたのです。規制緩和がバブルを生成させたのです。もちろん、そんなバブルのような好景気は持続可能なものではありません。アメリカが率先して金融部門で規制緩和をして、その結果、世界全体が打撃を受け、この大不況に突入したのです。 振り返れば、第二次世界大戦後から一九七三年まで続いたブレトン・ウッズ体制の下では固定相場制だったので、現在のグローバル経済よりも安定していたことは確かです。最近のアメリカの経済学者のなかではブレトン・ウッズ体制を再評価する声も出ています。 しかしながら、ブレトン・ウッズ体制では、各国の生産性にばらつきが出てきたときに、対応できなくなってしまったのです。 ブレトン・ウッズ体制が崩壊し、変動相場制に移行したわけですが、(もともと不安定性のつきまとう)変動相場制のもとで、規制緩和が進められたことにより、ありとあらゆる種類の投機の可能性をつくり出しました。それが不安定性をさらに増大させたのです。資本の流れが貿易の流れの多くを占めるようになってしまい、安定性を維持することが非常に難しくなったのです。 ブレトン・ウッズ体制に戻ることができない以上、金融部門、とくに短期の資本の流れに、適正な規制をかけて、我々は世界経済の安定性を取り戻すしかないでしょう。 今、日本のみならず、世界中で量的緩和が行われていますが、小国が量的緩和をしてもグローバルな影響はありません。しかし、アメリカのような大国が量的緩和をするとグローバルに影響を及ぼします。しかもアメリカでの実体経済にはおりてこないで、アメリカ以外の海外資産に使われます。為替市場に向かう場合も、(資源・エネルギー・食糧などの)コモディティ市場に向かう場合もありますが、その過剰流動性が世界経済の不安定さを助長しています。 イノベーションの方向転換が必要だ 安倍総理が掲げる三本の矢のなかでもっとも難しい三本目の矢の成長戦略についてお話をしておきたいと思います。持続可能な成長を促すためにいかにお金を使うか、これは非常に難しい問題です。 新興国市場の存在感が日に日に増している現代で、そうした国の消費者がアメリカやヨーロッパと同じように消費したらどうなるか。私たちの地球はもたないでしょう。 持続可能な成長を成功させるためには、「イノベーションとは何か」という考え方そのものを定義しなおさなくてはならないのです。 これまでのイノベーションといえば、人が働くコストを省くことに焦点を合わせてきました。その結果、他方では高い失業率に悩まされています。これはパズルみたいなものです。 これほど失業率が高いときに、さらに失業者を増加させることにつながる、労働力を省くイノベーションを追求していていいのか。 我々には新しい成長モデルが必要です。今までと同じようなやり方で、これからも成長することはできない。そこが明確化されているかどうかが非常に重要なのです。 |
イノベーションの促進と大きな政府
上記三つの見解のいずれも無視することはできないが、ここで確認すべきなのは、どれをやるにしても「政府」が積極的な役割を果たさなければならない。
新たなテクノロジーを実際に開発するのは民間の企業や研究者だとしても、雇用を生みやすくするように大まかな方向付けを与えたり、技術の変化に適応するための人材育成を強化したり、一時的な失業から労働者を保護したりといった活動は、政府が担うべきものである。
いわば、弊害を抑制しつつイノベーションを促進するためには、大きな政府が必要とされるということであって、現在も推し進められているようなほぼ「規制緩和」のみを軸としたイノベーション政策とは、方向性の異なる議論を行わなくてはならない。
(米国経済の巨大な非連動) On 2012/12/27 16:41:09
出所：『機械との競争』の共著者のAndrew McAfee氏のブログ
『Race Against the Machine: Jobs. Economy. Wages』
If you were in charge of the economy, you’d probably care that it could produce a lot, that it had high productivity, that it provided lots of jobs, and that these jobs offered decent pay on average. You might well care about other things, too, but if these four indicators were all headed in the right direction over time (in other words, UP) you’d be pretty happy.
So how have we actually been doing in the U.S.? Well, as the graphs below show we’ve been experiencing a long, slow decoupling between the first two of these — output and productivity — and the last two — jobs and wages. For more than three decades after the end of World War II all four of these measures went up together:
あなたが経済の担当であるならば、あなたは、多分たくさん生産できるもの、そして、高い生産性を持つもの、多数の雇用をもたらすもの、そしてそれらの雇用が平均的なまともな賃金を支払えるものであることに、留意するだろう。あなたは、また他のことも気にかけるかもしれないが、これらの4つの指標が長い年月にわたり正しい方向に向かっていた場合には（つまり、上昇傾向）、あなたはかなり満足していると思う。
では、実際に米国ではどうなっていただろうか？ これらの４つの指標のうち最初の二つの間の関係、すなわち生産高と生産性の関係と、後の二つ、すなわち雇用と賃金の関係は、長期的に、ゆっくりと非連動的傾向にあることが下図に示されている。
第二次世界大戦後三十年間、四つの指標の数字はほぼ連動的傾向を示していた。
出所：「機械との競争」共著者マカフィー氏作成
The French call the thirty years after the war les trente glorieuses, reflecting the shared economic prosperity of the period. Well, we had a bit more than trente spectaculaires of our own.
In the early 1980s the picture started to change for the average American worker. There were still a lot of jobs available, but they started to pay less well.
Median household income became decoupled from the other three stats and grew more slowly than they did. By the time of the 2001 recession, median income was lagging behind pretty badly. If we’re going to stick with Gallic labeling, the years between 1982 and 2001 were the vingt troublantes:
フランス国民は、戦後の三十年間を、経済的繁栄を享受した「栄光の三十年」と呼ぶ。ところで我々米国国民はそれよりもう少し長い間「壮観の三十年」を享受した。
1980年代はじめに、平均的なアメリカ人労働者の状況に変化が生じ始めた。そのときはまだ多くの雇用があったのだが、賃金の下向が始まった。
平均家計所得は、他の三つの統計指標から切り離されるようになり、それらよりもさらにゆっくりと上昇した。 2001年不況の時までに、平均的な収入はかなり上昇傾向が遅れるようになった。我々はフランス人的なレッテルを付けるつもりつもりなら、1982年から2001年の間は厄介な20年であった。
出所：「機械との競争」共著者マカフィー氏作成
By the end of 2011, things had become much worse in two ways. First, median household income was actually lower than it was a decade earlier. In fact, it was lower than at any point since 1996. And second, the American job creation engine was sputtering badly. Between 1981 and 2001 the economy generated plenty of low-paying jobs. After 2001, though, it wasn’t even generating enough of these, and employment growth started to lag badly behind GDP and productivity growth (on all three graphs here, GDP growth is charted on a separate axis because it grows more quickly than the other three). The last ten or so years have been les dix déprimantes.
2011年末までに、二つの指標の傾向がより悪化した。
第一に、平均家計所得はそれ以前の10年間よりも実質的に低くかった。
実際、それは1996年以来、どの時点でも他の指標より低かった。
第二に、米国の雇用創出のエンジンが激しく咳き込んでいた。1981年から2001年の間に、景気(下降)が多くの低賃金の仕事を創出した。2001年以降は、雇用を十分に創出しなかったけれども、雇用の伸びは、GDPと生産性の伸びに遅れて始まった(三つの図の中で、GDPの伸びだけが離れて上昇しており、他の三つの指標よりも急速に上昇している)。最後の10年は「下降の10年」となっている。
「機械との競争」の共著者マカフィー氏作成
What’s going on? Why have the things that workers care about – jobs and wages – become decoupled from the other things that economy-watchers care about? So far, explanations for this unhappy phenomenon include tax and policy changes, and the effects of globalization and offshoring. These are clearly powerful forces, but there’s one other one: technological progress.
I’ve been talking a lot about this latter force here and elsewhere, and it’s the subject of Race Against the Machine, a short e-book Erik Brynjolfsson and I wrote that came out a bit more than a year ago (we’re working on a full-length sequel now).
何が起こっているのだろうか？ なぜ労働者に関心のある----雇用と賃金----が、景気ウオッチャーが注目している他の指標と連動しなくなったのだろうか？ このよくない減少の説明としては、税金と政策変更、そして、グローバリゼーションと海外移転の影響などがなされている。
それらは、明らかに強力な影響をもたらしているが、それぞれ別個の問題である。技術の進歩である。
私はここでもほかのどこでも、この後者のパワー(技術の進歩)について話しており、それは、『機械との競争』という、エリック・ブリニョルフソンと私が書いた小さな電子書物の題名であり、一年以上も前に書いたものである。(われわれはその後現在まで継続してこの問題の研究を続けている)
Our argument, in brief, is that digital technologies have been able to do routine work for a while now. This allows them to substitute for less-skilled and -educated workers, and puts a lot of downward pressure on the median wage.
As computers and robots get more and more powerful while simultaneously getting cheaper and more widespread this phenomenon spreads, to the point where economically rational employers prefer buying more technology over hiring more workers.
In other words, they prefer capital over labor. This preference affects both wages and job volumes. And the situation will only accelerate as robots and computers learn to do more and more, and to take over jobs that we currently think of not as ‘routine,’ but as requiring a lot of skill and/or education.
As a result, I don’t see the four lines in the graphs above re-converging any time soon.
我々の主張を要約すると、デジタル・テクノロジーはもうすぐルーチン作業を行うことができるようになるだろうということである。このことは、デジタル・テクノロジーが熟練度の低いそして教育程度の低い労働者に代わって仕事をすることになるということであり、平均賃金の低下圧力が強まることになる。
コンピュータとロボットの性能がもっともっとよくなり、それと同時に、もっと安くなり普及すれば、
この現象は、経済的な合理性を求める雇用主が、労働者をもっと雇うというよりも、もっとテクノロジーを取り入れる方を選ぶという分岐点になる。
言い換えれば、テクノロジーは、労働者よりも資本家向きである。テクノロジーの優位性は、賃金と雇用の両方の総量に影響を及ぼす。ロボットとコンピュータがもっともっと学習して、我々が日常業務としては現在考えていないような仕事、熟練や教育が必要であると考えているような仕事をするようになるということが加速化しているのが現状である。
結論として、私は上図の四つのラインが今すぐにも再収束するとは思わない。
Over the past couple days this argument has gotten some attention and support from Paul Krugman, a Nobel-prize winning economist, New York Times columnist, and incredibly popular and prolific blogger. On Saturday he put up a post titled “Rise of the Robots” in which he wrote:
If this is the wave of the future, it makes nonsense of just about all the conventional wisdom on reducing inequality…
I think our eyes have been averted from the capital/labor dimension of inequality, for several reasons. It didn’t seem crucial back in the 1990s, and not enough people (me included!) have looked up to notice that things have changed. It has echoes of old-fashioned Marxism — which shouldn’t be a reason to ignore facts, but too often is. And it has really uncomfortable implications.
But I think we’d better start paying attention to those implications.
二日前、この主張は、ノーベル賞受賞経済学者でニューヨークタイムズ(NYTimes)のコラムニストであるポール・クルーグマン、そして信じられないほどに、人気があり多く書いているブロガー達の関心を呼び支持を得た。
クルーグマンは、 “Rise of the Robots(ロボットの台頭)”をNYTimes(2012/12/08)にアップしたが、そのなかで彼は「これが未来の波であるとするならば、不平等をなくすという社会通念が全くナンセンスだということになる…」と述べている。
我々の目は、いくつかの理由で、不平等について、資本/労働の次元から目をそらしてきたのだと私は思う。1990年代に戻れば、それらは重要なことではないと見なされてきた。そして、人びとは(私も含めて)状況が変化したのだということに気が付かなかったのだ。それは、昔ながらのマルクス主義の繰り返しであり、それが事実を無視する理由とすべきではないが、あまりにもそのことが頻繁に繰り返されている。そして、それは本当に不快な影響をもたらしているのだ。しかし、我々はそれらの影響について関心を払うことを始めたほうがいいと私は考える。
Erik and I sent him an e-copy of RAtM after reading the post. Krugman is evidently a fast reader, because his Monday Times column, entitled “Robots and Robber Barons” had this to say:
There’s no question that in some high-profile industries, technology is displacing workers of all, or almost all, kinds. For example, one of the reasons some high-technology manufacturing has lately been moving back to the United States is that these days the most valuable piece of a computer, the motherboard, is basically made by robots, so cheap Asian labor is no longer a reason to produce them abroad.
エリックと私は、クルーグマンのコラムを読んで、彼に「機械との競争」の電子コピー版を送った。クルーグマンは本当に読むのが早い。というのは、彼の月曜日のNYTimes(2012/12/09)のコラム「“Robots and Robber Barons(ロボットと泥棒男爵)”に次のように書いている。
「ある注目度の高い産業界の中では、すべての労働者を、あるいは大部分の労働者を、そのすべての職種について、テクノロジーが取って代わっていることは疑いない。一例として、あるハイテク製造会社が最近米国に戻ってきた理由の一つは、今日コンピュータ、マザーボードの最も重要な部品は基本的にロボットによって製造される、それで安いアジアの労働者によって海外で製造する理由がもはやなくなった、というものである。
In a recent book, “Race Against the Machine,” M.I.T.’s Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee argue that similar stories are playing out in many fields, including services like translation and legal research. What’s striking about their examples is that many of the jobs being displaced are high-skill and high-wage; the downside of technology isn’t limited to menial workers.
Still, can innovation and progress really hurt large numbers of workers, maybe even workers in general? I often encounter assertions that this can’t happen. But the truth is that it can…
最近出版した「機械との競争」で、マサチューセッツ工科大学(MIT)のエリック・ブリニョルフソンとアンドリュー・マカフィーは、同じような話が多くの分野で現実に行われていることを述べた。それには、翻訳や法務研究などのサービス業務なども含まれている。
それらの実例が強く印象的なのは、取って代われた仕事の多くが、高度の熟練を必要とし、高い賃金が支払われているものであることである。テクノロジーの普及は単調な労働者の仕事に限られない。
技術革新とその進歩は大多数の労働者に取って代わられるのであろうか？ 一般にどんな職種の労働者についても、だろうか？ そんなことはない、と私はしばしば強調している。そうなる可能性があるというもの真実だが。
We agree completely. As we wrote,computers are now doing many things that used to be the domain of people only. The pace and scale of this encroachment into human skills is relatively recent and has profound economic implications. Perhaps the most important of these is that while digital progress grows the overall economic pie, it can do so while leaving some people, or even a lot of them, worse off.
Krugman writes that “I think it’s fair to say that the shift of income from labor to capital has not yet made it into our national discourse… but it’s time to get started, before the robots and the robber barons turn our society into something unrecognizable.”
我々は全く同じ意見だ。われわれが書いたように、コンピュータは、今、人々の領域であるとされてきた多くの仕事をやっている。人間の技能に浸食してくるペースとその規模は比較的最近のことである。そして経済的な影響が深刻になってきた。おそらく、これらの中で最も重要なことは、デジタルの進歩発展は経済全体のパイを大きくするが、ある程度の人びと、あるいは大多数の人びとが仕事を失い、経済的に苦しくなるということだ。
クルーグマンは、労働から資本への所得の移動は、まだ我々の国家的な深刻な話題とはなっていないといえることは明かであると思う、しかし、ロボットや泥棒男爵達が我々の社会を何かそれとわからないように入り込んでくる前に、この問題の議論を始めるときだ、と書いている。
The national discourse needs to acknowledge the Great Decoupling, and also acknowledge that it’s not going to be reversed by a couple quick policy fixes or even, I believe, by deeper changes to our educational and entrepreneurial systems. I believe it’s a simple fact of the technological era we’ve been creating.
巨大な非連動性(Great Decoupling)は国家的な問題であると認識する必要がある。そして、この二つ(資本と労働)の問題を迅速な政策による解決あるいは平均化によっては修正できない、われわれの教育システムや起業システムを大幅に変革することによって修正することもできない、と私は信ずるのだが、そういう認識を持つ必要がある。それは、我々が創り出しているテクノロジー時代の単純明快な事実である。
I want us to continue this work of creation — as I’ve said before, unplugging the computers would be about as bad an idea as ripping up all the roads and closing all the schools — but as we do so we need to rise to the grand challenge of dealing effectively with the Great Decoupling.
How would you go about addressing this challenge? Leave a comment, please, and let us know.
私は前にも言ったように、すべての道路をめちゃくちゃにぶっ壊したり、すべての学校を閉鎖するほど悪いものだと考えて、コンピュータのプラグを引き抜いたりはしないで、我々がしているように、巨大な非連動性の問題について、コンピュータを有効に活用して、壮大な挑戦を行う必要がある、そういうことを作り出すこの仕事を続けてゆきたい。
このブログ記事は、2012年12月12日にアップしたものである。
[5] 『「機械との競争」に人は完敗している』
エリック・ブリニョルフソンMIT教授に聞く
日経ビジネスon line 2013/04/18-19
【前編】(2013/04/18)【後編】(2013/04/19)
日経記者がエリック・ブリニョルフソン教授にインタビューしたもの。彼の説明は極めて簡単明瞭である。以下にそれを要約する。
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2年前(2011年)、米国では「イノベーションが停滞してきたのではないか」と懸念する声が出ていた。タイラー・コーエン（米ジョージ・メイソン大学）教授は、『The Great Stagnation』(邦題は『大停滞』、NTT出版)でそう論じていた。それを興味深く読んだが、完全間違いであると思って、共著者のアンドリュー・マカフィーと私は、反論を書くべきだと考えた。 MITの学生達と「デジタル・フロンティア・チーム」をつくり、毎週ミーティングを持ち、素早くアマゾン(ドットコム)のキンドルで10月に「機械との競争」を電子出版できた。 すると米国ではすぐに話題になった。NYTimesでは一面扱い、ウォールストリート・ジャーナルやフィナンシャル・タイムズなどメディアに取り上げられた。アカデミックな調査を利用し、経済学の理論と証拠に基づく一方で、幅広い人に理解できるように書いたからだと思う。 当初のコンセプトは「機械との競争」という最終的なものとは少し違っていた。 「技術の進化が停滞している」ではなく逆に急速に前進していることを示すつもりだった。しかし、取り組むうちに、「なぜ米国ではそんなにたくさんの人が職を失っているのか。そして、なぜ所得の中間値が1997年よりも低くなったのか」という重要な問いに取り組むことになった。イノベーションが進み生産性が向上したのに、なぜ賃金は低く、雇用は少なくなったのか。 それは、「デジタル技術の加速」のためである。それは生産性の向上をもたらしたが、ついていけない人々を振り落としてしまった。ある人たちは多くのものを得て、別の人たちは少ないものしか得られずに終わる。それが過去15年に起きたことである。国全体の富は増えたが、多くの人にとって分け前は減った。残り(その分はすべて)は上位1％が取っていったのである。 技術の変化が雇用や失業にどう影響するかという議論は経済学ではあったが、その多くは学者向けのものだった。 経済学者は技術の変化がいかに速いかを正しく認識していなかった。それを理解するには、経済学と技術という2つの専門性が必要である。それらを一体として考えて初めて、現在の経済の中で何が起きているかが理解できる。この二つがなかなか両立していなかった。 歴史を振り返るとラッダイト運動(1810年代、英国の紡績・織布業地帯で発生した機械破壊運動。機械の登場による失業を恐れた手工業者・労働者らが起こした)のような出来事があったが、我々はラッダイト運動家ではない。彼らは技術の進化を遅らせることを望んでいた。一方、我々は技術の進化は素晴らしいもので、富をもたらすものだと確信している。彼らとは意見が違う。我々は「グレートデカップリング」を目にしてきた。 もちろんラッダイト運動家が完全に間違っていたわけではない。テクノロジーが雇用を破壊するという点では正しかった。1800年代、運動家は職を失うのではないかと心配し、そして実際に職を失った。 しかし、「技術は常に雇用を破壊する」、そして「常に雇用を創出する」、そして「問題はバランスである」 200年前は、古い仕事が姿を消すのと同じような速さで新しい仕事が生まれた。それは1990年代の終わりくらいまで続いてきた。 ところが、その後、技術による雇用破壊は雇用創出よりも速く進んでしまった。それが、この10年の現象である。かつては生産性の伸びと同じように雇用も伸びてきたのだが、97年頃に雇用が置いていかれるようになった。我々は「グレートデカップリング(非連動性)」を目にしてきたのである。 「なぜ今まで議論されなかったか」との質問には、もう1つの答えを挙げる。私も含めて、たいていの経済学者は「生産性が上がるとすべて(の問題)を解決する」と考えてきた。だからやるべきことは生産性の向上だと思っていた。それは1997年までは正しかった。今や生産性の向上そのものが全員の利益を保証するものではなくなっており、新たな考え方が必要になっている。 デジタル技術には3つの側面がある。 1つは、指数関数的に発展するということ。人類の歴史に登場したどんな技術よりも速く進化する。蒸気機関よりも電気よりも速い。「ムーアの法則」では、コンピュータの性能は18カ月で2倍になる。それは指数関数的なスピードである。 過去10～15年の間に、デジタル技術の能力拡大を我々は目にしてきた。そして人々はそれに追いついていけなくなっている。 2つ目の側面は、デジタル技術は以前の技術よりも、より多くの人に影響を与えるということ。 過去、農業ではいくつもの進化があり、より効率的な耕作を可能にしたが、それは限られた集団に影響しただけだった。今日、コンピュータの発展は、ほとんどの働き手に影響を与える。米国では全労働者の業務のうち約65％が(コンピュータを使った)情報処理に関わるものである。事務職、マネージャー、あるいは学校の先生、ジャーナリストやライターなど、幅広い仕事がそれに含まれる。過去よりも多くの人が影響を受ける。 3つ目は、新たなテクノロジーが「デジタルであること」。ひとたび何かが発明されると、ほとんどコストなしでコピーができる。そして、そのコピーを即座に世界のどこへでも送り、何百万人という人が同じものを手にすることができる。高いお金をかけて工場を建設しなければならない製造業などとは全然違う。過去200年とは全く異なる影響を雇用にもたらす。 一例として、マスコミ産業は大きく変わった。30年前に比べジャーナリズムの世界で働く人は減っている。デジタル革命のおかげで産業の収入も減った。しかし、影響を与えているのはもっと広い産業に対してである。音楽産業はもちろん、製造業も金融も、小売りも。すべての産業が影響を受けている。 雇用は中国に移ったのではない。ロボットに移ったのである。 製造業は米国では縮小してきた。それはまた別の重要な論点を生む。製造業における米国の雇用縮小の背景として、生産拠点の海外移転や中国の台頭が挙げられてきた。しかし、それは実態と違う。 調査の結果、分かったのは、中国では製造業で働く人が97年に比べ2000万人以上少なくなっている。雇用が米国から中国に移ったのではない。米国と中国からロボットに雇用が移ったというのが正しい。「デジタル革命」や「機械との競争」は、生産の海外移転よりも、もっと重要な論点のはずである。 「機械との競争」は人間の危機と考える人がいるかもしれないが、それは我々の対応次第だろう。危機にもなれば機会にもなるはずである。 テクノロジーと経済は非常に速く変化している。もし我々が何もしなければ、危機に陥り、多くの人が仕事を失うことになる。しかし、うまく対応できたら、つまり技術の利点を取り入れることができたら、すべての人にとってチャンスを生み出せる。 もちろんそれは簡単ではない。工学や科学、技術の世界にいる人たちは、非常に優秀なロボットを作ることに成功した。一方、経済学者や社会科学の専門家、あるいは企業のマネジメント層は、テクノロジーとの協業に対応できていない。 そうしたミスマッチに直面しているのに、なお以前の制度のままでいる。テクノロジーが変化したのに合わせて制度も変えねばならない。それは大きな挑戦である。 企業を含め、既存の組織形態ではもはや(デジタル・テクノロジーの進歩に)対応できなくなりつつある。伝統的な組織は20世紀に対してデザインされたものに過ぎない。つまり、オールド・テクノロジーに合わせて作られたものである。デジタル・テクノロジーに合わせられてはいない。それもあって、多くの人は自らが貢献する方法を見つけられないでいる。だから雇用が減ったのである。 リーマンショックを契機とした大不況が起きた時、企業の幹部は「我々は10％とか20％、30％の人を削減できる」と私に言った。経済が回復し、需要が戻ってどうなったか。人を再雇用する必要はなかったのだ。人を戻さなくても生産性が上がったからだ。そういう人はもう必要とされていない。テクノロジーとコンピュータが彼らのやっていた仕事をできるようになってしまったのだ。 新たな時代にうまく対応している企業はわずかだがある。たとえば、アマゾンはその1社。うまくやっているシェア経済の会社*もある。しかしまだ初期の段階。そうした会社はたくさんの従業員を雇っているわけではない。だから、我々はデジタル技術と雇用とを融合できる新たな道を考える必要がある。 *既存のレンタル産業だけではなく、個人がインターネットを通じて、自分が所有するモノを直接貸し借りするサービスも含む 伝統的な企業は自己変革しなければならない。自分で自分を変えねばならない。個人も同様である。働き手も自分を変える必要がある。さらには社会そのものも変わらねばならない。 技術の進化によってロー・スキル(Low Skill)の仕事は失われていく。そういう仕事をしてきた人はもう職に就けない。創造性や高いスキルが求められる新たな仕事ができるよう再教育する必要がある。「機械との競争」状態なのに、教育が追いついていない。 教育を改善するには、より多くのお金を投じるだけではダメ。教師の数、質ともに足りていない。我々は教育を再発明し、新たなモデルを作り出す必要がある。例えば、MOOC*。オンラインで1人の教授が1万人とか10万人といった多くの人に授業ができる。さらにデジタル技術を使って、学生が何を学んでいて、どういう教え方が効果的なのかというデータを集めてフィードバックもできる。継続的に教え方の良し悪しを分析し、カスタマイズする。これは教育の再発明と言える。 *Massive Open Online Coursesの略で、インターネットを通じた無料のオンライン講座 『機械との競争』では、解決策の19項目を提案した。スキルを引き上げる教育ともう1つ大切なのが起業家精神である。新しい働き方を生み出す人は、新たな種類の組織を創造し、人々が買う新製品や新サービスを見つけることができる。 規制緩和が次のスティーブ・ジョブズを生む。規制緩和も重要だと言っている。それは起業家を支援することにつながるからである。 1900年、約40％のアメリカ人は農業に従事していた。それが今日では2％以下。では残り全員が失業者になったか？ ほとんどの人が自動車産業のような新産業に移った。後にはコンピュータ産業もあった。誰が新たな産業を生み出したか。それは、大学の教授でも政府でもない。起業家である。ヘンリー・フォード、スティーブ・ジョブズ、ビル・ゲイツ…。そういう人が新産業を生み出した。我々はもう一度同じことをしなければならない。 コンピュータが雇用を減らしているからこそ、次のヘンリー・フォード、スティーブ・ジョブズ、ビル・ゲイツが必要なのである。起業家が新産業を興すよう後押しする。おそらく多くは失敗するかもしれない。でも中には成功するものも出てくる。 新技術やイノベーションは必然的に勝者と敗者を作る。敗者をどのように支援していくべきか。 それは、敗者を勝者に変えることである。だから教育や起業家精神に焦点を当てた。 支援の方法として「敗者にはお金を与える必要がある」という人がいるが、満足できる解決法ではない。フランスの哲学者ボルテールは言った「労働は3つの大きな悪から我々を逃れさせる。つまり、退屈、悪徳、欲求から」。 もしお金を与えれば、欲求は解決する。しかし、退屈と悪徳の解決には役立たない。仕事が与えられることで、お金だけではなく生活にも意味を持てるようになる。そう考えて、19の方法に焦点を当てた。 そのためには、政府、企業、個人、すなわち全員が主体となるべきである。個人はそれぞれが自助努力をする。企業や起業家は新しい仕事を生み出す。たくさんの人が、職がないということは、これは起業家にとって大きなチャンスである。賢い起業家なら、職のない人を雇ってお金が稼げるから。政府は教育やセーフティ・ネット、起業しやすい体制整備などで後押しする。 米国の失業の背景は、1つは景気循環であり、もう1つは根深い構造問題が横たわっている。金融危機からは回復しつつあるが、それは一断面でしかない。97年にさかのぼれば分かるように、生産性の伸びに雇用の伸びが追いつかないデカップリングに入っている。 デカップリングが解消し、雇用が追いつくまでには、これから数十年の戦いになる。技術の進化は加速している。この大デカップリング(Great Decoupling)を避けるために、我々の対処も加速しなければならない。もしうまくいかなければ、この状況が続くことになる。 米国の企業経営者は、みな非常に心配している。特にシリコンバレーの経営者はそうだと思う。リンクトイン創業者のリード・ホフマンやオライリーメディアを創設したティム・オライリーらは、もっと状況が悪くなると考えていて、一緒にこの問題をなんとかしようとしている。 MITでは、デジタル経済に対応するためのプログラムを始めている。組織や我々のスキルを再発明するという課題に取り組むものである。 |
[注記]
日経ビジネスonlineには、「機械との競争」の第1章の全文がアップされている。
雇用と所得は「誰が」奪ったのか
『機械との競争』第1章を公開 テクノロジーが雇用と経済に与える影響(上) 2013/02/07
http://business.nikkeibp.co.jp/article/opinion/-
20130205/243298/?leaf_ra
雇用を奪ったのは業務の海外委託でも規制でもない
『機械との競争』第1章を公開 テクノロジーが雇用と経済に与える影響(下) 2013/02/07
http://business.nikkeibp.co.jp/article/opinion/-
20130205/243327/?n_cid=nbpnbo_leaf_bn
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その3へ続く
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