Society 5.0へのアプローチ 2016年07月28日 株式会社野村総合研究所 コンサルティング事業本部 ICT・メディア産業コンサルティング部 主席コンサルタント 桑津浩太郎 〒100-0005 東京都千代田区丸の内1-6-5 丸の内北口ビル 社会の生産性をあげるための仕組みとして、先行して産業が高度化(Industry4.0)。 IT、なかでもAI、IoT、ロボットが新たな産業、社会基盤として、Society5.0の要素技術に向 かうが・・・・ Industry 4.0 ETHI 産業を包含する社会への広がり 宗教・勤労、文化的背景 産業4と社会5の境界点 ▪産業間コンフリクト ▪規制・法制 AI、ロボット、IoT版の不気味の谷 社会の水準、生産性 労働を変える 産業革命、社会、情報化につづく、 Industry4.0→Society5.0 (→Human/Brain/Space6.0?) 技術 IoT、AI、ロボティクス 規制 導入・推進、労働の保護 Copyright（C） 2016 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 1 女性がスウェーデン並みに働き、高齢者が5年長く働いても、 労働力人口は270万人減少する シナリオ別にみた日本の労働力人口※の将来推計 （万人） 7,000 6,555 6,495 6,285 6,000 女性・高齢者が 労働参加しても 270万人減 5,000 4,000 【仮定】 • 30∼34歳女性の86％ （現69％）が労働参加 3,000 2,000 • 60∼64歳男性の91％ （現75％）が労働参加 1,000 0 2012年（実績） （推計） 2020年（予測） 経済ゼロ成長、労働参加一定 （推計） 2030年（予測） 経済2％成長、労働参加増 ※満15歳以上の人口のうち、就業者、休業者、完全失業者の合計 出所） 労働政策研究・研修機構「労働力需給の推計 ― 労働力需給モデル （2013年度版）による将来推計」よりNRI作成 Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 2 日本、欧州に続き、中国も生産年齢人口はピークに達し、 中期的には、中国は労働輸入国となる。21世紀は人的資源の確保競 争。 「日本で働いても、他の国でのキャリアにつながらない」 頼んでも日本に来てくれない時代がやってくる。 日欧中の生産年齢人口（15歳∼64歳人口）の推移 （億人） 1,200,000 12 1,000,000 10 日本 中国は2015年 がピーク 欧州 中国は2025年から 総人口減、労働輸入国へ 中国 800,000 8 欧州は2010年 がピーク 600,000 6 400,000 4 200,000 2 日本は1995年 がピーク 01985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 （年） 出所） United Nations World Population Prospects, the 2015 Revision （数値は中位シナリオを使用）よりNRI作成 Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 3 すでにIoTは、「モノのインターネット」から、「人、社会、コトまで含めて、インダストリー超え」 ・ヘルスケアは?ヒトもThings。IoEなのか?社会まるごとか? ・もう言葉を変えるのは面倒くさい。「もうITで良いんじゃないかな?」 従来のM2M、当初のIoT これからのIoT モ ノ モ ノ モ ノ モ ノ モ ノ モ ノ モ ノ モ ノ 体重計はIoTなのか?少なくともM2Mじゃないのでは? →ある意味、ヒトをモノと見なしてデータをとるものは、 IoTと呼んで良いのでは? モ ノ ヒト 映像処理はIoTなのか? →もう、映像はCCDセンサーということで、IoTに入れ てしまえ! デジタルなんだから、映像も信号だ! 社会 インフ ラ ヘルスケアのように 人も対象に 人の動き、流れ 人に関連したコト (渋滞等)も対象に 出所：NRI Copyright（C） 2016 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 4 IoT市場の振り返り ・夢が膨れる一方で、現実の採算に一部難。バブルではなく腰を落ち着けたい。 ・民間企業だけでは、時間のかかりそうな分野、アプローチに注目。 ・営利だけではない、公的な支援、規制への要請が強まりつつある。 世の中はM2M(IoT)ブーム 21世紀中盤には、センサー1兆? 「ITバブルを彷彿」 単価安い?本当に儲かるのか? 個別事業、サービスはニッチだらけ、単価安い 「すそ野は広いが、薄利多売のビジネス」 「供給側、ITは儲からないのでは?」 ヘルスケア、エネルギー、社会インフラが褒 めそやされる。 でも、勢いがない、あまり楽しくもない。 ブームになりにくい。導入期間も長い 公的な支援(新エコポイント、続住宅エコ ポイント、廃ガス規制のエレキ・メカトロ版 )もしくは、規制が必須。 Copyright（C） 2016 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 製造業大手は、ライフサイクル、保守契約セッ ト、不正利用防止、メンテ囲い込み、顧客の使 い方を覗く(開発に反映)ために、IoTを手放す 気はない。 「これまで、商いが形になったIoTは、監視機器 の単価が300万円超のもののみ。単価が高い と保守、監視にお金をかけることができる、反 面、機器台数は自動車、携帯電話等に比較す ると極めて少ない」 言葉の壁が低いので、意外にグローバル 向き。 5 ポストIoT、Internet of Remote/Connected/Controlの萌芽 ・感じるだけではなく、動く。 IoT IoT2.0?、IoR/C/C クラウド クラウド 検知から、 遠隔コント ロールへ ネットワーク 収集データ ・車両 ・運行状況 ・道路情報 ・運転手等 制御データ ・施錠 ・パネル表示 収集データ ・車両 ・運行状況 ・道路情報 ・運転手等 制御データ ・自動運転支援 ・遠隔運転支援 出所：NRI Copyright（C） 2016 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 6 労働力不足が自動化を、自動化がIoT、AI、ロボットを必要 とする。 倉庫業務の自動化 長距離トラック運転手不足から進む自動運転 ア マ ゾ ン 等 で 、 倉 庫 業 務 の 自 動 化 ロボットは導入され始めている。 トラックメーカー各社は、2020年の市 場投入を目指す。 規格化されたパッケージの取り扱い については、すでに技術的に可能。 高速道路のインターチェンジ付近に 積み替えスペースを用意し、そこから夜 間自動運転の専用レーンを走行。「か つ て の 『 通 運 』 を 、 高 速 道 路 と 自動 運転トラック群で実現」 技術革新と労賃上昇による採算改善 がカギ。 画像） Amazon tour: What happens after you place that order ― YouTube Copyright（C） 2016 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 画像） 日本自動車研究所 7 就業者数が多い事務職・ホワイトカラー業務も、 コンピュータにより代替が可能となる 職種ごとのコンピュータ化可能確率と雇用者数の分布 100 配達員 ビル・建物清掃員 会計事務従事者 コンピュータ化可能確率︵％︶ 食料品製造従事者 電気機械器具組立従事者 80 総合事務員 自動車運転従事者 庶務・人事事務員 60 その他の一般事務従事者 販売店員 調理人 飲食物給仕・身の回り世話従事者 40 20 その他の運搬・清掃・包装等従事者 その他の営業職業従事者 介護職員（医療・福祉施設等） 看護師（准看護師を含む） 0 0 50 500 100 1,000 150 1,500 200 2,000 250 2,500 300 3,000 350 3,500 雇用者数（万人） Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 出所） NRIと英オックスフォード大学マイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究（2015年） 8 複雑で高度な業務であっても、コンピュータ化が可能になる 職種ごとのコンピュータ化可能確率と平均賃金の分布 ビル・建物清掃員 100 包装従事者 受付・案内事務員 総合事務員 廃棄物処理従事者 看守，その他の司法警察職員 その他の清掃従事者 発電員，変電員 郵便事務員 クリーニング職，洗張職 鉄道運転従事者 その他の法務従事者 公認会計士 弁理士，司法書士 80 コンピュータ化可能確率︵％︶ 船舶機関長・機関士（漁労船を除く） 船長・航海士・運航士（漁労船を除く），水先人 60 40 当初の予想? 相関係数 -0.16 20 裁判官，検察官，弁護士 大学教員 0 0 200 400 600 800 1,000 航空機操縦士 医師 1,200 1,400 1,600 1,800 対象職種内の平均賃金（万円／年） Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. ※平均賃金は厚生労働省「賃金構造基本統計調査」をもとにNRI推計 出所） NRIと英オックスフォード大学マイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究（2015年） 9 IoTの社会分野では、10年超モデル。時間を要する・・・ 「時間の壁」 ・エネルギー等の社会基盤更新には先進国で20年超の期間を要する。 ・電子書籍のような電子化のみ、ITに閉じたモデルの場合、先進国で10年以内。 2010 2015 従来市場 存在感確立 S電気モビリティ (先進国) (シェア∼17％) (シェア3％) 機器販売が先行 するので、市場の 成立は早い 電子出版(先進 国) S電気モビリティ (先進国) 電子出版(先進 国) 萌芽・社会実験 2025 電子出版(先進 国) 逆転(40％超) 市場成立 2020 S電気モビリティ (先進国) Sユーティリティ (先進国、日本除 く) 2030 S電気モビリティ (先進国) 2035 Sユーティリティ (先進国、日本除 く) Sユーティリティ (先進国、日本除 く) Sユーティリティ (先進国、日本除 く) インフラ整備が必 要なので、市場立 ち上がりに時間を 要する Sユーティリティは、日本を除く先進国 S電気モビリティは、日本を含む先進国 Sメディアからは、先進国、電子出版を抽出 現状 Copyright（C） 2016 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 10 産業間、国家間の壁 企業の取組だけでなく、産業間、社会での間のコンフリクトも生じる。 北米はFun to drive(厳密にはデトロイト)。 ドライブは楽しい。 モビリティは、神が人に与えた権利 ハイウェイを、かっこいい自家用車が走ることを自動化 。 日本では、ドライバー不足対策。 特に、長距離ドライブの運転手不足 (その日のうちに家に帰りたい) 夜間の高速道路の1車線を、自動運転の専用車線に インターチェンジ付近に、通運駅のような持ち込み、積 み替えスペースを用意。 そこから、自動運転で高速道路を夜間走行。 「かつての通運を、高速道路と自動運転トラック群で実 現」 外航海運でも同じモデル(船長は近海で下船して帰宅) を模索。 出所：Google社 図を入れる 西海岸に新興勢力が登場。 「運転は時間の無駄。その間にメールを読みたい」 出所：自動車研究所 Copyright（C） 2016 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 11 文化コンフリクトと日本 IoTはAI、ロボットの神経網。 「(日本人は)禁忌意識、想像力が足りない」 「日本はユダになるのか」 欧州知的階層 昭和57年、中堅企業に導入された産業用ロボット 「よっちゃん」「とみちゃん」「たけちゃん」 「心配の仕方が怖い」 「冷たい感じがする」 伝統的な日本 AIは、自己を最適化して必ず人間を超える。 人間は生物学な制約から、これ以上進化できない。 ロボットが普及したら ? おれは貴族になって、もう働かない・・ 欧州中間層 Copyright（C） 2016 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. ホンダの北米工場 手前のロボットがゴジラ、奥がT-Rex 北米 12
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