Article by: Asst.Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor
目新しさとテクノロジーは常に社会の中で大きな関心を呼び起こしています。多くの場合国民は結果を完全に理解できていないだけでは無くそのような感情的反応の合理性を見出す事もできませんでした。何十年もの間無数の研究により人間の労働力に取って代わるインテリジェンスマシンに起因する業界全体の潜在的な仕事の損失の可能性があると結論付けています。更にはそのような研究はデジタル化が仕事の性質を根本的に変えるという事を警告しています。
PwCによれば2030年代初頭までにオートマトンのリスクが高い既存の仕事の推定割合は郡によって大きく異なるとの事です。これらの推定値は平均的な教育レベルが比較的高い一部の東アジアおよび北欧経済では僅か20〜25％から自動化がより容易である傾向にある工業生産が依然として総雇用の比較的高いシェアを占めている東ヨーロッパ経済では40％以上になると考えられています。英国や米国のようなサービス主導の経済であるが比較的熟練度の低い労働者が「切るに切れない尻尾」に状態の国では長期的には中間的なレベルでの自動化が見られる可能性があります。
PwCは、OECDがまとめたデータのセットを分析しました。このデータセットは、学術研究者のグループを含む20か国の200,000人を超える労働者の仕事に関連する労働作業を詳しく調べています。 従って調査した国々、異なる産業部門、産業内の職業、労働者の性別、年齢、およびに教育レベルについて2030年代までに自動化のリスクが高い可能性がある既存の仕事の割合の推定をしました。それらを持ってPwCはこのプロセスが2030年代までの三つの重複する波でどのように展開するかを特定しました。
アルゴリズムウェーブは、金融、情報、通信などの分野における単純な計算タスクの自動化と構造化データの分析に焦点を当てました。これは既に現在進行中です。フォームへの入力、コミュニケーションなどの反復可能なタスクの自動化に焦点を当てた増強波であり動的な技術サポートおよびに空中ドローンや倉庫内のロボットなどの半制御環境における非構造化データの統計分析による情報交換が可能です。これも現在進行中で2020年代後半に成熟に達する可能性があります。自律波は肉体労働と手先の器用さが要求される作業の自動化とおよびに製造や輸送などの対応アクションが必要な動的な現実の状況での問題解決（例：無人車両）に焦点を当てています。これらの技術は既に開発中ですが、2030年代に経済全体のスケールで完全に成熟する可能性があります。
労働市場の構造、教育とスキルのレベル、そして郡全体での政府の政策の違いの結果として、これら二つのコンポーネントの相対的な影響は国によって異なるため推定される自動化レベルに違いが生じ、四つのグループに分類できます。
産業型経済、例えば、ドイツ、スロバキア、イタリアでは、長期的には比較的高い自動化率が見られるでしょう。これらの国は通常比較的自動化可能なジョブによって特徴付けられ（OECD平均に対して）ており潜在的な自動化率の高い産業セクターに集中しています。
サービス支配型経済、例えば米国、英国、フランス、オランダでは平均して比較的自動化が可能な仕事が特徴ですが平均して産業部門よりも自動化が難しい傾向にあるサービス部門も集中しています。
アジア諸国、例えば日本、韓国、シンガポール、ロシア等は全体的に比較的自動化が難しい仕事をしていますが比較的高い潜在的自動化率の産業部門での雇用の集中度も比較的高いです。
北欧諸国、例えばフィンランド、スウェーデン、およびノルウェー（この地域外のニュージーランドとギリシャに加えて）には平均して比較的自動化が困難で潜在的な自動化率が比較的低い産業セクターの仕事があります。
Potential job automation rate by country across waves
Potential job at high risk of automation
Potential impacts by type of worker
Potential job at high risk of automation
ความแตกต่างของโครงสร้างตลาดแรงงาน, ระดับทักษะ, และการศึกษา, และนโยบายจากภาครัฐของแต่ละประเทศ องค์ประกอบที่มีความแตกต่างกันของแต่ละประเทศดังที่กล่าวมานี้ นำมาซึ่งความเหลื่อมล้ำของตัวเลขประมาณการณ์ของคลื่นออโตเมชันที่ต่างกัน จนสามารถแบ่งออกมาเป็น 4 กลุ่มดังต่อไปนี้
กลุ่มเศรษฐกิจบริการ ได้แก่ สหรัฐอเมริกา สหราชอาณาจักร ฝรั่งเศส และเนเธอร์แลนด์ มีตัวเลขจำนวนงานที่เข้าข่ายการแทนที่ด้วยระบบออโตเมชันในระดับปานกลาง และยังกระจุกตัวอยู่ในภาคการบริการซึ่งลักษณะงานยังไม่เข้าข่ายที่จะเปลี่ยนแปลงไปสู่ออโตเมชัน ดังนั้นอัตราการเปลี่ยนตรงนี้ยังน้อยกว่าค่าเฉลี่ยในภาคอุตสาหกรรมอื่น
กลุ่มเศษฐกิจเอเชีย ได้แก่ ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และรัสเซีย มีงานที่เข้าข่ายการแทนที่ด้วยระบบออโตเมชันที่ยังน้อยอยู่ ทั้งที่มีการกระจุกตัวของการจ้างงานภาคอุตสาหกรรมต่างๆ อยู่สูง เช่นนี้แล้วจึงมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงสู่ระบบออโตเมชันที่สูงมาก
กลุ่มเศรษฐกิจนอร์ดิก ได้แก่ ฟินแลนด์ สวีเดน และนอร์เวย์ มีงานที่เข้าข่ายการแทนที่ด้วยระบบออโตเมชันค่อนข้างต่ำในภาพรวม และมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงสู่ระบบออโตเมชันค่อนข้างต่ำ
Potential impact across countries by employment shares and automatability of jobs
Relative impact from employment shares across industry e.g. manufacturing
Relative impact from the automatability of jobs e.g. educational job requirements
Potential impact of job automation over-time across the four country groups
Task automation across the three waves
The rank order of potential impact over-time across the four country groups
Task composition for manufacturing, financial and insurance, and education sectors
Potential impact of job automation over-time across workers by age group
