2020年教育改革への僕の本「フィクサーによる日本の教育改革本17 第21章」PART4

どうも、「ホントのメディア」~自由人のための起業・フリーランス・副業塾~運営者の武信です。(No422)

2020年教育改革への僕の本「フィクサーによる日本の教育改革本17 第21章」PART4というタイトルで話していきますね。

構想約5年以上!総文字数約31万2000文字以上の執筆物です。

フィクサーだと僕が思う理由は、2014年頃(正確には2013年頃から着手)から、この本を書き始めており、それと連動して日本の教育改革も進んだことが、まず挙げられます。

また、それ以上の確固たる証拠もありますが、それは伏せることにします。(本が1冊書けるほどの情報量になります)

教育の理想「第21章「人工知能時代においての教育や進路の考察」」

5 「テクノロジーがすべてを塗り替える産業地図」からの引用・まとめ。

ここからは「テクノロジーがすべてを塗り替える産業地図」という本から引用・まとめをします。

産業別就業者数を書きます。

日本の就業者全体では、過去10年間に公務員も含めて、223万人増加しており、2018年3月時点での就業者数は6400万人を超えます。

では、国内の主な「産業別の就業者数」を書いていきます。(2018年3月時点)

1位 製造業1081万人。 (10年前と比べて) 5%減少で済んでいるが、56万人減少。

2位 卸売業/小売業1053万人。(10年前と比べて) 3%減少で済んでいるが38万人の減少。

3位 医療/福祉799万人。(10年前と比べて) 204万人も増加。

4位 建設業501万人。(10年前と比べて) 44万人の減少。

5位 サービス業(他に分類されないもの)。455万人

6位 宿泊業/飲食サービス業417万人。(10年前と比べて)48万人増加。

7位 運輸業/郵便業337万人

8位 教育/学習支援業312万人

9位 公務(他に分類されるものを除く)。233万人

10位 学術研究/専門・技術サービス業235万人

11位 生活関連サービス業/娯楽業232万人

12位 情報通信業225万人

13位 農業/林業204万人

14位 金融業/保険業167万人

15位 不動産業/物品賃貸業133万人

16位 複業サービス事業58万人

製造業の就業者数の内訳データは、以下です。

1位 食料品製造業116万人

2位 輸送用機器器具製造業108万人。自動車が一番目立ちます。

3位 金属製品製造業78万人

4位 生産用機械器具製造業60万人

5位 電機機械器具製造業54万人

6位 電子部品・デバイス・電子回路製造業51万人

7位 化学工業48万人

以下、17個続く。

卸売業/小売帳の内訳は以下です。

1位 卸売業289万人。基本的にBtoBで、法人顧客向け業務なので、なじみが薄いでしょう。

2位 飲食料品小売業240万人。食品スーパーやコンビニなどです。

3位 その他の小売業 214万人

以下、3個続く。

医療/福祉の内訳は以下です。

1位 医療業350万人

2位 社会保険・社会福祉・介護事業343万人

3位 保険衛生11万人

さて、ロボット・AIなどの新たなテクノロジーによって代替される可能性がある産業は、以下のような特徴があるかと思います。

1 成長市場で人手が足りない産業。運輸業、福祉。

2 就業者数が多い産業。製造業、卸売業、小売業。

3 平均給与が高い産業。金融業、保険業。

4 平均給与が低く、人手を集めにくい産業。農業、林業。

対人でサービスを行う「サービス業」(定義は一人ひとりのニーズが異なる生身の人間を相手にする作業)や、「学術研究/専門・技術サービス業/教育/学習支援業」は最後まで、テクノロジーに代替されにくいと思われます。

とはいつつも、研究もAIの活躍する領域は拡大していくでしょうし、個人向けにサービスを提供してきた教育サービスも、有能な教員がコンテンツを全国に一斉配信する環境になりつつあります。

したがって、個人のコミュニケーション能力や特技を磨き続けないと、付加価値を維持できません。P184~186。

テクノロジーによって、仕事が奪われる産業を見抜くのに、それぞれの就業者数と平均給与をかけた「雇用市場規模」を手がかりにして見ていきましょう。 

第1位。製造業の53兆円

第2位。卸売業/小売業の38兆円

第3位。医療/福祉の31兆円

第4位。学術研究/専門・技術サービス業/教育/学習支援業の27兆円

第5位。建設業の24兆円

これらのランキングや数字は「テクノロジーが活用され、ロボットやAIなどで代替されれば失われる仕事の規模」であり、「企業が設備投資をし、人間に代替する手段を見つけたのなら削減できる費用」とも言えます。

つまり、人間を代替するテクノロジーを保有し、それを活用して事業機会を見出す企業や現在は多くの雇用を抱えていますが、人件費を削減したい経営者がいるとすれば、「雇用市場規模が大きい産業順に、労働者がテクノロジーによって、代替される可能性が高い」ということを意味します。

製造業はロボット活用やファクトリーオートメーション(FA。工場の自動化)が過去、進められてきてましたが、現在の市場規模を考えると、まだ自動化を進める余地が大きいといえます。

士業と呼ばれる専門家も、代替されるのでしょうか?

士業は税理士7.7万人行政書士4.7万人弁護士3.9万人公認会計士3.0万人司法書士2.2万人弁理士1.1万人です。

弁護士の平均所得は716万円(弁護士登録1年目から15年目までの15期分)であり、917万円(弁護士登録から6年目から15年目までの10期分)です。

仮に弁護士の平均所得を716万円だとすると、雇用市場規模は約2800億円、平均所得を917万円としても3600億円の規模であり、上記の数十兆円という規模と比べたら大きくありません。

 「資格や職を手にするのにあれほど時間をかけて苦労したのに」というイメージを想起させますが、製造業や卸売業/小売業と比較すると、関与する人数は多くないといえます。

本当に社会にインパクトがあるのは、卸売業や小売業・製造業での自動化です。

小売業や運輸業や物流業は自動運転によって、産業の構造が変わっていきます。

2016年に稼働している産業ロボットは182万台であり、2020年には300万台に拡大すると見られています。

産業ロボットの需要が最も大きいのは自動車産業、電気機器産業、金属産業という順です。

産業ロボットだけでなく物流や防衛、農業、医療向けのサービスロボットも成長するようで、2018年から2020年までに、毎年20から25%のスピードで台数が増え、3年間累計で40万台も増える見通しだそうです。P220、221、225、226、227。

さて、「小売業や運輸業や物流業は自動運転によって、産業の構造が変わっていきます」と書きましたが、具体的な姿は以下に書くとおりです。

AmazonPrimeと若者の外出率の低下により、Eコマースの需要が増え、リアル店舗が苦戦しています。

トヨタのハードウェアの開発から製造、プラットフォームの運用まで関わる構想を「モビリティサービス・プラットフォーム(MSPF)」と呼んでいます。

トヨタのプラットフォームにはライドシェア・カーシェア・レンタカー・タクシーなどの移動サービスとともに、リテール(小売)・宿泊・飲食・ロジスティクス(物流)なども、サービス事業者に公開される想定のようです。P119~125、P140。

1989年から2016年にかけて、タクシー・ハイヤーの輸送人員は右肩下がりで減って、1989年に33億人を輸送していたのに対し、2016年は約15億人です。(56%の減少です)

しかし、タクシーの車両数は1989年に約26万台だったものが、2016年に23万台に減少した程度です。

タクシー業界は、再編が進んでいないのです。

業界首位の第一交通産業グループの、2071年6月末時点のタクシー認可台数は8482台であり、全体のわずか4%という比率です。

業界第2位の日本交通グループは、2017年5月末時点でタクシーが5424台(うち連結会社3429台および業務提携会社1955台の合計)となっています。

全国のタクシー事業者は2014年3月末時点で、法人タクシーが6456社、個人タクシーが3万8112事業者合計4万4568事業者です。

運転手は法人タクシーは31万8942名であり、個人タクシーは1台につき1人とすれば、3万8112名で、両者の合計35万7054名となります。

営業収益は1兆6753億円でタクシー市場自体は決して小さくないですが、プレーヤーの数が多すぎるために、全体で効率よく運営されているかは疑問です。

輸送人員が大きく減少している一方で、タクシー全体の台数が減少していないということは、1台当たりの稼働率が大きく下がっていることを意味します。

2018年2月に中国の自動車配車サービスである滴滴出行(DiDi)と、ソフトバンクが日本のタクシー事業者向けサービスにおいて、協業すると発表しました。

また、2017年10月に第一交通産業がDiDiと連携するという報道や、2018年2月にウーバーテクノロジーズと連携を協議している、という報道がありました。 

配車アプリと大手タクシー会社を中心に、連携が進みそうです。

輸送人員が半減していて、クシーの台数が微減ということは極論ですが、タクシーの台数が半分になっても、利用者は困らないとも言えそうです。

ということは、タクシー運転手の雇用が奪われることになります。

タクシーのドライバー数を約35万人と試算しましたが、タクシーの配車運用がうまくいけば、結果的に数万人から十数万人という雇用が失われる可能性があります。P146~151。

自動運転車がタクシー業界を飲み込んだら、35万人程度の失業になるかもしれません。

ちなみに自動運転は人手不足の物流業界にとって、どういう意味を持つのでしょうか?

宅配便(トラック)の市場シェアはヤマト運輸が提供する「宅配便」47%であり、次いで佐川急便の「飛脚宅配便」31%、日本郵便の「ゆうパック」16%であり、上位3社で94%を占めます。

佐川急便の持ち株会社であるSGホールディングスの「デリバリー事業」の従業員数は、2017年12月20日時点で約3万6000人です。

また、それ以外に臨時雇用者数として1万6000人程度いて、単純合算だと約5万人規模です。

ヤマトホールディングスは6万人です。

自動運転が実現されてセールスドライバーの仕事もなくならかったと仮にしたら、セールスドライバの仕事は、運転ではなく配達に集中するようになるでしょう。P156、157。以上、ここまで。

6 「AI後進国」からの引用・まとめ。 

「AI後進国」という本から、引用・まとめをします。

まず、ディープラーニング・ビジネスの分野において、「さっさとやればいいもの」「プロトタイプ開発」「研究が必要なもの」「議論が必要なもの(戦略論)」を縦軸の取り、横軸には「認識系技術」「運動系技術」「言語処理系技術(意味理解が伴わないもの)」「言語処理系技術(意味理解が伴うもの)」を取り、図にしたのがP26、27に載っています。

ディープラーニングを実用化しようと考え中の人には役立つ図です。詳しくは本を。

また、日本企業が強かった製造(ロボット、自動車、建設機械)や農業、医療・介護、物流、人事など、よりリアルな産業領域で、AI活用によるデジタル革命によって、競争力を高まることができるのか?は大きなテーマでしょう。

藤巻氏はこれに対して、以下のように主張しています。

「すごく危ないと思う。なぜかと言うと、日本はソフトウェアが弱いから。データ分析やAIというのは、最終的にはソフトウェアとして動作するものだ。この点が心配。分散計算のテクノロジーのHadoopやSparkとかは全部北米」と明確に指摘しています。

システム分野の学術カンファレンスなどでは、日本人の発表は機械学習のそれよりも少ないといいます。

「データ分析はアルゴリズム1個があれば、価値が出るという領域ではなく、もう総合工学のようになってきている」といいます。

下のハードウェアから、その上に乗っかるプラットフォームがあって、その上にはマシンラーニングがソフトウェアとして実現されており、それを実行するインターフェースの技術があるという具合で、総合工学のようになっています。

こうして全体を見るとマシンラーニング以外の領域についても、日本は非常に遅れているというのです。

また、「クラウドやIoTなどのプラットフォームを押さえられてしまっているのも、世界と戦うという意味では結構厳しいです。

どんなにいいアルゴリズムを持っていても、アルゴリズムを作れる人は、どんどん増えているので、本当に価格競争になっていくといいます。

しかし、藤巻氏の目指す特徴量を自動設計する技術を確立することで、グローバルナンバーワンシェアを獲得しようとしています。

データ分析の領域は「マーケットが変わる瞬間が来ており、挽回できるチャンス」だといいます。P69~72。

アクセンチュアによると、AIは16業界で企業収益はに大きなインパクトを与えるといいます。

2035年時点におけるAIシナリオの将来配当金(企業などの営利団体が、株主や社員、組合員などに配当する金額の総額)の増加率は、教育で84%、宿泊・飲食で74%、建設で71%、卸売・小売で59%、ヘルスケア(医療)で55%、農林水産で53%、福祉サービス(介護など)で46%、運輸・倉庫で44%と軒並み高いです。 

製造でも、機械がAIによって知能化されます。

誤動作やダウンタイムが減り、常に高い利益率を確保できるようになり、2035年には39%の増収が可能と予測されています。以上、ここまで。

AIの活用で日本は後進国ですが、挽回できる分野があるのと、AIをフル活用すれば配当金の増加がかなり見込まれるということが分かりましたね。(あくまで予測ですが)

執筆中。

ではこの辺で。(6309文字)

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あくまで読者がさらに深く考えるきっかけとなればいいなぁという思いですので、その辺は了解ください。

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参考・引用文献。

 「テクノロジーがすべてを塗り替える産業地図」

「AI後進国」

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