-」このサイトではJavascript機能をOnにしてご利用ください。Autor、1967年生まれ)は、ハーバード大学で修士・博士を得て、現在マサチューセッツ工科大学(MIT)で教授をしている。(2009)などで賞を得ている著名な研究者である。Automation"である。オーターが本論文で解明しようとした課題は論文の冒頭に書いている。過去2世紀に渡って新しい技術の出現は多くの職業を奪ってしまうと警告され続けてきた。19世紀には、英国において織機を打ち壊すラッダイト運動も起こった。雑誌TIMEは1961年2月24日号で「オートメーションが職を奪う」とのタイトルで特集記事を組んだ。現実にはそうはなっていない。2世紀経った今でも多くの職業が存在している。彼は、独自の計算方法で、米国における1つ1つの職(ジョブ)に対して、「スキル度」(例えば、当該職業で働く大卒比率、その他要因などを加味して計算)を算出し、横軸にスキル度0%の職(ジョブ)から順に100%に向けて、左から右に向かって並べた。それぞれの職(ジョブ)ごとに、縦軸に雇用比率の変化をプロットした。1979年から1989年の10年間の変化率、1989年から1999年の10年間の変化率、・・・・と2012年まで4本のラインを記入した。恒常的にマイナスになっている部分は、1979年から2012年まで恒常的に雇用者が減少していることを示している。この図は、「スキル度」の計算については、オーター独自のものであるが(この点について反論は出ていない)、図自体は、米国における1979年から2012年までの歴然たる事実である。この図から次のことが言える。第一に、中スキルの職業の労働者が、情報化投資によって機械に代替され、過去、継続的にずっと減少を続けている。オーターは、過去、職を失ってきた労働者は、機械に代替されてきた「ルーティン業務」であるとしている。「ルーティン業務」は、どんなに難しい仕事であったとしても、また人間が仕事をするために長年の訓練が必要であってとしても、ロジックに基づいているので、簡単にプログラム化できるからである。オーターは、中スキルであったとしても、プログラム化できない対人関係業務の労働者は増えて来たとしている。第二に、低スキルの職業の労働者が過去、継続的にずっと上昇を続け、かつ、上昇スピードが加速している。第三に、高スキルの職業の労働者が過去、継続的にずっと上昇を続けているが、上昇スピードが減速している。技術が進むほど高スキル者に対する企業の需要はますます強くなるが、それに応えられる人材の市場への供給がますます難しくなるため、労働者の伸びは鈍化し、高スキル者の賃金は上昇してきた。第四に、雇用が失われる境界が、より高スキルの職の方に移動している。第五に、職を失った中スキルの労働者が移動する先は、高スキルか、または低スキルのどちらかだが、上記したように、技術が進むほど企業が求める高スキルのレベルは高くなり、中スキル者だった人がいくら自己投資しても高スキルに移行していく人はとても少ない。ある程度の大学を出て年収300万円くらいで経理業務をしていた人が、いくら自己投資をしても、情報機器を使いこなしてさまざまなビッグデータを分析し、数千万円を稼ぐ企業コンサルタントやアナリストになることは難しい。そのため、大部分の中スキルだった人は、低スキルに落ちていったことが伺える。低スキルの仕事がほとんど増えないなかで、中スキル者が低スキルに落ちていき低スキルの総労働者数が増えているため、賃金は低いままに据え置かれ、かつ雇用がますます不安定化している。これが米国で言われている「高学歴ワーキングプア」であり、ある程度の大学を出ても、企業経理の仕事も無く、低スキル者がするような低賃金の不安定な仕事しかない、という状態である第六に、情報通信技術の進歩が、いまの米国の経済格差を発生させている大きな要因であることだ。OECDの各国別の分析結果OECDでは、米国、EU、日本の3カ国について、2002年から2014年まで、スキル別の職業ごとの労働者比率の変化について計算した(図表2)。米国は、上述のオーターの分析のとおりである。3カ国を比較すると、米国が最も変化が大きく、日本が最も変化が小さい。米国は、2002年以降、中スキルのルーティン業務の労働者を解雇してきただけでなく、中スキルの非ルーティン業務の労働者も解雇してきた国である。高スキル者を自社内で養成や新規雇用するなど、高スキル者の獲得に努めてきた。Survey米国と比較した日本の特徴は、本来は米国のように機械化を進めて解雇できた筈のルーティン業務の雇用者でも、ほとんど解雇していない。米国との大きな違いは、高スキル者の獲得又は養成にほとんど無関心であったことである。これでは、インターネット元年以降の米国とのグローバル競争に負けてきたこともうなずける。日本企業は、雇用の現状維持の傾向が強く、技術進歩に伴って本来であれば機械で代替できる部分で人間が働いて、高スキル人材を養成していない。招いているものと思われる。順送り人事、過去と同じ業務の繰り返し、働き方の現状維持、の結果と言える。技術進歩にもかかわらず、雇用の現状維持を続けることは、企業のイノベーションの足を引っ張り、生産性の低下、競争力低下につながり、米国企業などとのグローバル競争に負ける要因の1つになっている。一人一人の雇用者に注目して、その人の雇用を守るために本来であれば機械で代替できる領域で人間が働いていることが本当に雇用を守ることなのかどうか、わからない。日本の過去の実績を見れば、個々の雇用者を守るために、技術進歩にも関わらず、旧態依然とした雇用形態を存続させた結果、生産性が落ち、企業競争力が落ち、米国との競争に負け、大量リストラにつながってきたことがわかる。大規模リストラの方が、社員と家族にとってはもっと悲惨であろう。日本では、ルーティン業務が、今でも米独に比べて多く存在していることがわかっている。(図表3)のうち、「RTI」とされた左欄の数字が大きいほど、依然として国内にルーティン業務が残っていることを示している。日本は+0.26、ドイツは▲0.12、米国は▲0.39である。米国の国内には、ほとんどルーティン業務が残っていないが、日本にはまだまだ多くのルーティン業務が残っていることがわかる。(経済財政白書)」において、定型業種集約度を表す指数「RTI」を導入して分析を行っている。RTI=定型業務の頻度―非定型業務の頻度とし、OECD各国を比較すると、日本は上位8位となり、OECD平均よりも高く、ドイツや米国と比べてかなりRTIが高く、依然として国内に「定型業務」が残っていることが示されている。仕事でITを使う頻度もまた、OECD平均よりもかなり下にあり、ドイツや米国よりも低いことが示されている。この図からは、仕事でITを使う頻度と国内に定型業務が残っている度合いとは負の相関があることがわかる。仕事にITを使わないから、定型業務が依然として残っているといえる。従事者」が主であることがわかる。上記に、日本では本来機械に代替できるルーティン業務を、非正規という安い労働力に担わせていることが、情報化投資を遅らせ、企業の生産性を落としているのではないかと述べたが、この分析もまた同様の可能性を示唆している。白書は、優秀な正規雇用者であっても、残業が多く労働時間が長いため、単位時間当たりの労働コストが安くなり、そのため優秀な正規社員にも平気でルーティン業務をさせているのではないかと指摘している。情報化投資が進んでいないことが広く知られているが、情報化投資をしてルーティン業務を機械化するよりも、非正規労働者にルーティン業務を担ってもらった方がコストが安かったため、日本企業はそうしていた可能性がある。)において、非正規の労働力の供給源は、個人事業主の倒産が背景にあることを示した。日本では、これまで、個人事業主の倒産が増加してきたため、本来、そこで就職するはずだった労働者が行き場を失い、安い労働力の非正規となって雇用されてきたのである。企業側にとっても、彼らを雇用するインセンティブが存在しなければ、これほどの大量の非正規労働者を雇いはしなかったはずである。非正規の雇用が情報化投資に代わるものであり、非正規に担ってもらっていた仕事の領域が、米国では人間を解雇して機械化を進めてきた領域であるとすれば、もしこれから情報化投資のコストが下がり、ある時点で、非正規労働者を雇用するよりも情報化投資の方がコストの安い時代になったとき、日本国内で米国のように、一斉に非正規労働者の解雇が始まる可能性がある。今、情報化投資は早いスピードでコストが低下している。日本は他国と比べて機械への代替可能性が低いのか日本ではIoTに対する期待がとても低い。日本には「非正規雇用」という労働コストが安い労働力が大量に存在していた。厚生労働省によれば、昭和59年度の非正規雇用は、総雇用者数の15.3%、604万人だったが、その後急速に増え、平成29年度には、総雇用者数の37.3%、2036万人となっている。)は1081円である。日本の会社の中に「非正規」が大量に増えた時期は、米国では、情報化投資が行われて、ルーティン業務で働く人間を機械で代替していった時期と重なる。日本の会社のなかに、賃金が「正規雇用」に比べて約半分の雇用者が4割近くもいれば、しかも、日本の経営者は、情報化投資にとても悲観的であることを背景にすれば、「非正規にルーティン業務をやってもらいなさい」となることは容易に想像がつく。6010005005426)当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。"ページの先頭へ戻る。