君嶋ちか子

●私はＮＰＯかながわ総研（特定非営利活動法人　かながわ総合政策研究センター）という組織に属し仕事をしています。

総研セミナーとして「ＡＩ革命と日本経済・社会の課題」を開催しました。講師は桜美林大学の藤田実教授です。主な内容を紹介します。

　注；ＡＩは、英語の「Artificial Intelligence」の略。日本語訳すると「人工知能」です。

◆ＩＣＴ産業はＧＡＦＡＭなどが独占

・クラウドサービスもネットワーク機器も日本企業の影は薄い。

・ハードでもソフトでもＩＣＴ産業のコアには参入できない（日本企業は半導体材料・装置産業くらい）

　注：ＩＣＴ「Information and Communication Technology（情報通信技術）」の略。

◆ＡＩにおける新独占

＊新しい情報材の出現、技術革新による新規参入

＊生成ＡＩ技術の自社製品・サービスの開発・取り込み競争

大規模なコンピューターによるデータ収集と解析が必要。また大規模な資本と技術の融合も必要．→ ＧＡＦＡＭからＧＯＭＡ（Google Open AI, Microsoft Anthropic）へ

◆生成ＡＩをめぐる独占と競争

＊ＡＩサービス（文章生成、画像生成、画像認識、チャットポットなどの競争）

＊基盤技術（機械学習・生成ＡＩの寡占）

＊データセンターの競争

＊エッジＡＩ（スマホなど）の寡占

＊ＡＩ半導体の競争

◆生成ＡＩめぐる日本企業の対応

＊日本語ＬＬＭ（大規模言語モデル）開発

　・２０２３年５月サイバーエージェントが開発

　・２０２３年７月ＮＩＣＴ（国立研究開発法人情報逓信研究機構）による国産ＬＬＭの開発

　・２０２３年１１月ＮＴＴ：軽量かつ学習やチューニングに必要なコストの低減が可能

＊独自の手法でＬＬＭ開発

　・SAKANA ＡＩ（グーグルの元研究者と元メルカリの伊藤錬）

　・ＬＬＭ駆動型発見プロセス（ＡＩ自らにＡＩの学習方法を提案させる）

＊２０２３年１１月：ＮＴＴが生成ＡＩサービスを展開、法人向けに24年3月から提供

＊２０２３年１０月：ＮＥＣカスタマイズ可能な生成ＡＩを開発し日本市場のニーズに合わせ提供

＊２０２３年６月：ソフトバンクが生成AI開発、企業に提供

◆日本のデジタル植民地化

＊脆弱なＩＣＴ・対米従属的産業政策・ＤＸの推進　⇒　アメリカのデジタル植民地というべき状態　⇒　デジタル赤字の拡大

＊日米デジタル貿易協定（２０１９年）はデータ主権を放棄し対米従属へと

　・圧倒的な競争力を有するＧＡＦＡＭの日本国内での自由な活動を保障

　・収集されたデータはアメリカ国内に送信し、アメリカ企業のサービス強化に役立てることを保障

◆ＡＩと労働めぐる議論

＊＜どのような労働を代替するか＞

ＡＩ技術の進行度合いや技術の性格、企業の導入目的などによって異なる

＊＜ＡＩは何ができるか＞

人間が要求する内容を自律的に推論し、文章作成、データ分析・判断、画像生成、音声生成、プログラミングのコード作成、プレゼン作成などを人間より高速で行う。

＊＜作業の効率化や生産性向上に寄与＞

製造業の需要予測、作業自動化、選別、機械装置の保全、運輸業での自動運転や最適ルートの選定、在庫管理、コールセンターでの最適回答、最適金融投資戦略の策定、医療診断補助や最適医療の提供、新薬品の生成、データ分析、会計書類や法務書類の作成、プログラミングにおけるコーディング作業．

＊＜アメリカの調査では＞

　・ＬＬＭの導入により従業員の約８０％が、業務タスクの１０％に影響が出る可能性を指摘。

　・米国の雇用のうちＡＩにとって代わられるのは７％、補完される業務は６３％。

　・ＡＩにとって代わられるリスクが最も高いのは事務及び管理支援職（４６％）、法務職４４％など。

＊＜ＩＬＯの調査では＞

　・影響が最も大きいのは事務作業、２４％が影響を受ける。

　・仕事を完全に自動化するのではなく、仕事を補強する役割

　・潜在的な雇用効果：低所得国では全雇用の０．４％、高所得国では５．５％

　・自動化の影響が出る可能性は、女性が男性の倍以上

◆ＡＩ技術による労働の変化

＊＜量的変化＞

　大量失業時代の到来とさせないためには経済成長を前提とし、労働移動やワークシェアリングが考えられる

＊＜質的変化＞

　・労働の高度化、知的労働の代替（文章や画像の創造）、単純化（コールセンターなど）

　・複雑な労働の分解⇒単純化した労働　⇒　非正規雇用の増大

　・労働者は、ＡＩでは不十分な解析結果の解釈や応用、新しいアイデアや発想の展開に専念

　・賃金格差は大きくなることが想定される

　・二極化

　①ＡＩアルゴリズム（ＡＩの動作を規定する手順）の開発や実装、データ分析や検証などの高度な知識を必要とされる労働

　②機械学習のためのデータ収集や整形などの事前処理

＊＜労働過程の変化＞

　・人間はＡＩにはできない業務（肉体労働や接客業務）を担う

　・ＡＩシステムの開発やデータ分析など高度なＡＩエンジニアが必要とされるが、同時にデータ収集成型などの膨大な低賃金労働者も必要とされる（二極化）

●駆け足でＡＩの概要を辿りました。

今後、人間の能力や人間性にどのような影響を与えていくか、概して二極化が進む労働過程をどのようにフォローしていくか、より人間性を豊かにしていく方向での活用が問われると思います。(2024.12.1)