自律型マシンの台頭が産業の働き方をどのように変えているのか

研究者たちは、情報技術分野の発展を6つの層に分けて追跡してきました。最初の層は半導体マイクロプロセッサの製造とともに誕生しました。半導体マイクロプロセッサはさまざまな方法で業界に貢献しましたが、一般の人々がアクセスすることはできませんでした。2番目のレイヤーは、Apple MacintoshやMicrosoft Windowsなどの革新により、マイクロプロセッサ テクノロジの進歩がすべての人に利用可能になったときに開発されました。3番目の層は、インターネットとGoogleおよびYahooの発展によって実現し、基本的にすべての人がインターネット接続とコンピューターにアクセスできるようになりました。次の層は、Facebookなどのソーシャル メディア プラットフォームの出現によって追加され、地理的な場所に関係なく人々が互いに交流できるようになりました。第5層は、インターネットがUberやAirbnbなどのサービスの商取引の媒体になったときに実現しました。第6層は、ドローンによる配達や自律走行車のように、機械が最終サービスを提供するときに実現されます。この記事では、この第6層である 自律マシン が業界の働き方をどのように変えているのかを見ていきます。

建設現場における自動化

建設部門は、反復的で、正確で、時間に敏感な作業を伴う部門の1つです。建設分野では近年、自律型ロボットが導入されています。Canvas、Built Roboticsなどの新興企業や、CaterpillarやKomatsuなどの既存の大手企業は、ブルドーザーや掘削機などの建設機械の自動化に投資しています。これらの革新により、作業は人手を介さずに営業時間外に実行され、翌日の通常の勤務時間中に人が作業を続行することで、建設時間が短縮されました。建設業界で自律型ロボットの導入が増えていることの証として、2017年の調査では、調査対象となった建設会社の12%がロボットの導入を始めたばかりだと答えています。さらに4% が、これらのテクノロジーをすべてのプロジェクトで使用していると回答しました。

その後、 ロボット工学 は、建設分野におけるいくつかの重要な要素をターゲットにして、いくつかの重要な変革を行ってきました。これらは、生産性、正確性、エラーの削減、コスト効率です。また、安全基準を念頭に置くと、業界の電動ロボットは通常、精度を損なうことなく、熟練労働者と比較してより速く作業します。ロボットの速度と精度が向上すると、純生産量が増加する可能性が高く、ひいてはこの分野の金銭的利益の増加につながります。熟練労働者の不足は長い間この業界に影響を及ぼしてきました。2020年第3四半期時点で、米国の請負業者の83%が熟練した労働力を見つけるのに苦労していると報告しています。非常に効率的なロボットを導入することで、この問題に対する究極の解決策も得られます。

この部門は、2017年に米国で発生した職場での死亡事故の5分の1以上を占めるなど、非常に危険なことで有名であり、早急な安全対策が求められています。ロボットを導入することで、極端で危険な作業の一部を行うことで発生する人間の死亡を大幅に減らすことができ、この問題に対する最善の解決策となるでしょう。

建設業界は、過去10年間とは状況が異なります。この分野は、人工知能、IoT対応のリモートセンシング機器、機械学習を含む今後のロボット技術にとって大きな市場であることが証明されています。

自動化による商品の輸送の高速化

物流・運輸部門では、依然として多くの手作業が伴います。データによると、自動運転車の80%以上が手動で管理・操作されています。これにより、ロボット工学を取り入れることで業務の進歩につながる膨大な機会が生まれます。多くの自動車メーカーが自動運転車への投資に傾倒し始めています。Google、Tesla、最近ではトヨタなどの企業は、単純な自動車線変更から完全な無人運転まで、自律機能を備えた車両を開発しました。こうした車両の変更と大規模な適応により、交通の完璧な調整などの利点がもたらされると予想されています。

小型の消費者向け車両とは別に、大型商用車両は完全な自動化に向かっており、トラックがこの変化の最前線に立っています。これらの変更によりトラック運転手が職を失うことになると言うのは、変更を不適切に解釈することになる。トラック運転手は、メンテナンス、ラストマイルの配達、その他の業務を監督する必要がある。さらに、トラック運転手の職務内容における技術の統合が進み、作業負荷が減れば、若い世代がトラック運転手を現実的なキャリアパスとして考えるようになる可能性が高いでしょう。

製造と自動化：生産を高速化するための近道

自動化の促進による最も直接的な影響は 製造業で感じられ、AIと機械学習の応用が新たな産業革命の誕生を促しました。新しいインダストリー4.0は、スマート マシンとセンサーによる技術革命であり、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、製造プロセスのあらゆる側面を継続的に監視および最適化します。これにより、最終的には製造の効率、生産速度、持続可能性が大幅に向上します。自動化は、製造プロセス自体に影響を与えるだけでなく、潜在的に危険な状況への自動対応によって安全基準の向上も可能にしました。まず、移動能力を備えた自律型ロボットは相互に連携できるため、衝突の可能性が減ります。別の例として、センサーは環境を継続的に監視し、たとえば一酸化炭素レベルが安全限度を超えた場合に適切なアクションを開始できます。

安全対策の改善

自律的なエンティティが製造分野に導入されたことで、多くの人が「安全」という言葉の意味を無意識のうちに再考するようになりました。「誰が警察を監視しているのか」という共通の懸念があるため、AIアルゴリズムの安全性を精査することはますます困難な作業になっています。これにより、新たな自律組織の安全性への影響を判断するためのさまざまな新しいパラメータを包含する新たな安全基準が策定されることは間違いないでしょう。

自立した未来に向けて若い世代を教育する

技術的な複雑さが増すにつれ、新しい機器の管理とトラブルシューティングに十分な能力を備えた熟練した労働力が必要になります。さらに、これらのテクノロジーの導入が成功し、成果にプラスの影響を与えることで、企業がこれらのテクノロジーをさらに開発できる人材に投資するインセンティブが高まります。これにより、技術教育の構造が変わります。コースの内容は、最新の技術の進歩と業界の雇用需要に合わせて調整されます。ご覧のとおり、基本的なSTEMスキル、コンピューター プログラミング、高次の思考スキル、問題解決、創造性にますます重点が置かれるようになります。これにより、次世代が自律型マシンの将来に向けて十分に訓練されることが保証されます。