アメリカ最後の切り札？ロボット工学とオートメーションで世界に遅れをとっている米国のAI解放は？

グローバルオートメーション：米国が遅れている理由

米国は多くの技術分野でパイオニアと見なされていますが、ロボット工学と自動化においては他国に後れを取っています。韓国はロボット密度で世界トップクラスですが、中国、日本、ドイツもこの分野で米国を追い抜いています。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの調査によると、米国の職種の60%において、約30%の作業が自動化可能であることが示されています。しかしながら、例えば米国の倉庫物流の80%は依然として人力で行われています。問題は、人工知能（AI）によって米国がロボット工学と自動化において追いつき、主導的な地位を取り戻すことができるかどうかです。

に適し：

• 倉庫自動化と倉庫改修による米国における倉庫最適化 – 80% はまだ自動化されていません。
• 「スターゲイト AI」 – 米国大統領が米国 AI 優位性のための 5,000 億ドルのプロジェクトを発表

ロボット工学と自動化の国際比較

米国：課題と機会

米国はかつてロボット工学において世界をリードしていましたが、現在ではロボット密度が労働者1万人あたり285台と、世界10位にとどまっています。ロボット密度は特に自動車産業で高く、次いでエレクトロニクス産業が続いています。2023年には39,000台以上の産業用ロボットが導入され、前年比10%増加しました。しかし、自動化は不均一に分布しており、ロボットの77%がミシガン州、アイオワ州、ウィスコンシン州を含むわずか5州に集中しています。この集中は、地域格差や他の地域の経済発展に疑問を投げかけています。.

米国における自動化率の低さは、様々な要因によって影響を受けています。システム統合コストの高さ、熟練労働者の不足、そして多くの企業の保守的なアプローチが、進歩を阻害しています。しかし同時に、AIは自律型ロボットや最適化された物流システムといった革新的な技術を通じて、米国の影響力回復に貢献する可能性があります。.

に適し：

• 世界のロボット密度: 産業用ロボットの比較 – 産業における自動化の将来を展望する

韓国：自動化の先駆者

韓国は倉庫自動化において世界をリードする国の一つです。すでに倉庫の40%以上が自動化されており、これは同国の先進技術と強力なイノベーション文化の証です。eコマースブームの高まりと効率性への注目が、AIを活用したシステムの導入を促進しています。業界アナリストは、物流自動化市場が2032年まで年間10%以上の成長を遂げると予測しています。CoupangやLG CNSといった大手企業は、サプライチェーンを最適化し、国際的な競争力を維持するために、AIベースのソリューションに多額の投資を行っています。.

中国：ロボット工学の積極的な先駆者

中国は近年、産業用ロボットの最大の市場となっています。従業員1万人あたり392台のロボット密度を誇る中国は、この分野のリーダー的存在です。2022年には、世界全体で設置されたロボットの52%が中国で稼働していました。この発展は、ロボット産業を重点分野と位置付け、巨額の補助金と投資を通じて促進するという、政府の戦略的戦略の成果です。.

中国はロボットの活用において世界をリードしていますが、技術的には依然として追い上げが必要です。特にロボットのソフトウェアと主要部品の開発においては、中国は依然として輸入に依存しています。しかしながら、技術的自立性を高めるという戦略目標は、この分野への中国の長期的なコミットメントを裏付けています。.

日本：自動化の先駆者

日本は数十年にわたり、ロボット技術の先進国としての地位を確立してきました。ロボット密度は労働者1万人あたり399台と、世界トップクラスです。ファナックや安川電機といった企業は、産業用ロボットの製造において世界をリードしています。.

さらに、日本はヒューマノイドロボット、動物型ロボット、その他特殊用途の開発において先駆者です。日本社会はロボット技術を非常に積極的に受け入れており、政府の「ロボット新戦略」などのプログラムにもそれが反映されています。この戦略は、農業や医療といった生産性の低い分野においても自動化を推進することを目指しています。.

ドイツ：効率性と革新

ドイツは、自動化において世界有数の工業国です。従業員1万人あたり415台のロボット密度で、ドイツは世界第4位です。この発展を牽引しているのは、ドイツの強力な自動車産業とエレクトロニクス産業です。ロボットは反復的な作業を代替できるため、自動化は熟練労働者不足の解決策としてますます注目を集めています。.

ドイツ企業はシステム統合と高品質なテクノロジーを重視しています。しかし、最新システムの高コストと複雑さが課​​題となっています。それでも、ドイツは既存のプロセスを最適化し、新たな機会を創出するためにAIに多額の投資を行っています。.

倉庫物流に代表されるAIの台頭

米国：中程度の進歩

米国の倉庫物流における自動化率は、他国と比較して依然として低く、自動化されている倉庫は約20%にとどまっています。しかし、人件費の高騰と熟練労働者の不足が、自動化への投資を後押ししています。調査によると、イントラロジスティクス自動化ソリューション市場は2032年まで年間8%以上の成長が見込まれています。AmazonやWalmartなどの企業は、既にAIベースのシステムを活用して倉庫プロセスの最適化に取り組んでいます。.

中国：電子商取引による進歩

中国におけるeコマースの急成長は、自動化物流ソリューションへの大きな需要を引き起こしました。自律移動ロボット（AMR）をはじめとするAIベースの技術は、倉庫における効率性とスピードの向上にますます活用されています。こうした発展は、政府の投資と補助金によって推進されています。.

日本：伝統と革新の融合

日本では製造業におけるロボット導入率が高いものの、倉庫物流の自動化は依然として比較的低い水準にあります。伝統的な価値観と人力への偏重が、これまで自動化の障壁となってきました。しかし、熟練労働者の不足が深刻化する中、ますます多くの日本企業が最新の自動化ソリューションを導入しています。.

ドイツ：物流の効率化

ドイツでは、倉庫物流の自動化率も約20%にとどまっています。システムの複雑さや熟練労働者の不足といった課題が、自動化の進展を阻んでいます。同時に、企業は物流の効率性と持続可能性を高めるために、革新的なAIソリューションへの依存度を高めています。.

ドイツは数十年にわたり、ロボットの密度が高く、高度に自動化された工業国と考えられてきました。自動化プロセスは、特に自動車産業と機械工学の分野で深く浸透しています。しかしながら、倉庫施設の約80%では、いまだに高度な自動化が進んでいないと推定されています（この割合は製造業では43%、倉庫業では20%未満と幅があります）。

倉庫物流におけるAIの役割

AI ベースのテクノロジーは、倉庫物流を根本的に変える可能性を秘めています。

• 自動運転車: AI の助けを借りて、自動運転車は最適なルートを計算し、効率を向上させます。.
• 品質保証: 画像認識システムは製品の損傷を分析し、自動化された品質管理を実現します。.
• 在庫管理: AI が在庫レベルをリアルタイムで監視し、再注文を最適化します。.
• 予測メンテナンス: AI ベースのメンテナンス システムは、機械の故障を予測し、計画外のダウンタイムを削減します。.

AI: 米国にとって解放的な突破口となるか?

AIは、米国にロボット工学と自動化における競争力を取り戻す機会を提供します。革新的な技術を開発・導入することで、企業は効率性、柔軟性、そして生産性を向上させることができます。同時に、長期的な競争力を維持するためには、研究と教育への投資が不可欠です。.

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• AIに5000億ドル：「スターゲイト」はアメリカ経済を救うのか、それともただ夢を売るだけなのか？

米国は国際比較で後れを取っているが、的を絞った対策を講じることで、自動化において主導的な役割を果たすことができる。必要な対策は以下のとおりである。

1. 研究開発への投資: AI とロボットの開発には、より多くの公的資金と民間資金が流入するべきです。.
2. 熟練労働者の育成: AI およびロボット工学の専門家の育成を優先する必要があります。.
3. 規制支援: 企業が新しいテクノロジーに投資することを奨励するには、イノベーションに配慮した規制環境が不可欠です。.

これらのステップを実施することで、米国は AI を活用した自動化戦略の恩恵を受け、経済パフォーマンスを向上させ、同時に世界的な課題に対する持続可能な解決策を見出すことができます。.

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ロボット工学と自動化における米国のリーダーシップを取り戻す鍵は AI か?

かつて技術革新において紛れもないリーダーであった米国は、ロボット工学と自動化の分野において競争圧力の高まりに直面しています。韓国、中国、日本、ドイツといった国々がロボットやインテリジェントシステムの活用を通じて生産プロセスを大幅に最適化している一方で、米国はこの分野で後れを取っているように見えます。今、喫緊の課題は、人工知能（AI）によって米国が追いつき、ロボット工学と自動化における主導的地位を取り戻すことができるのか、ということです。

マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの調査によると、米国経済における自動化の潜在性は顕著です。この調査によると、全雇用の60%における作業の30%は自動化システムで対応できるとされています。これは、米国の倉庫物流の約80%が依然として人手で行われているという現実とは大きく対照的です。この矛盾は、大きなチャンスであると同時に、グローバル市場で競争力を維持するための緊急の対策の必要性を浮き彫りにしています。.

ロボットと自動化の国際比較

米国：かつてのリーダーシップの喪失

米国はかつてロボット工学と自動化の発展において世界をリードしていました。しかし、今日では製造業におけるロボット密度は世界第10位にまで低下し、従業員1万人あたり約285台となっています。自動車産業は依然として産業用ロボットの最大の消費者であり、次いでエレクトロニクス産業が続いていますが、2023年には前年比10%増となる39,000台を超える産業用ロボットが導入されると予想されており、自動化への関心が高まっていることを示しています。.

米国におけるロボットの不均衡な分布は、注目すべき現象です。ある調査によると、販売された産業用ロボットの77%が、アイオワ州、ミシガン州、カンザス州、ウィスコンシン州、ミネソタ州のわずか5州に集中しています。これらの「ロボットセンター」は、主に自動車産業の隆盛を特徴としています。こうした地域へのロボットの集中は、経済発展や国内の他地域における熟練労働者の確保に疑問を投げかけています。課題は、自動化の恩恵を全国に均等に分配し、ひいては経済全体の強化を図ることです。.

韓国：自動化とロボット工学の世界的リーダー

韓国はロボット密度において世界トップクラスであり、製造業従事者1万人あたり1,000台という驚異的な台数です。これは世界平均の3倍以上であり、韓国が自動化技術への継続的な投資を行っていることを反映しています。半導体・エレクトロニクス産業はロボット導入を特に力強く推進しており、これに自動車産業が続き、最新ロボットソリューションの導入においても大きな割合を占めています。.

韓国のロボット産業における大きな特徴は、政府による強力な支援です。政府は、資金援助プログラムや税制優遇措置を通じてイノベーションを積極的に推進しています。さらに、サムスンやLGといった大手テクノロジー企業が集中していることから、韓国はロボット技術の開発と応用の両面で世界標準を確立しています。しかしながら、韓国はあらゆる経済セクターにおける競争力を確保するために、中小企業が自動化のメリットをより容易に享受できるようにするという課題に直面しています。.

中国：積極的な成長と戦略的投資

中国は近年、世界最大の産業用ロボット市場となっています。2022年には、世界全体の産業用ロボットの52%が中国に設置されました。ロボット密度は労働者1万人あたり392台です。中国政府はロボット産業を戦略的に重要な産業と位置付け、国家投資、優遇措置、税制優遇措置などを通じて、その発展を強力に推進しています。中国のロボット密度は、製造業の賃金水準から予想される値の12.5倍に相当します。これは、中国政府が産業の近代化と競争力強化を目指し、自動化を推進するという積極的な戦略を裏付けています。.

中国はロボット密度において世界をリードしていますが、依然としていくつかの分野では課題を抱えています。特に、ロボットのソフトウェア開発と主要部品の生産は依然として輸入に依存しています。これは、中国が多数のロボットを配備しているにもかかわらず、例えば日本やドイツのような技術的成熟度にはまだ達していないことを示しています。現在、この技術格差を埋め、海外サプライヤーへの依存度を低減することが焦点となっています。.

日本：ロボット工学の先駆者と革新者

日本は長年にわたり、ロボット技術と自動化の先進国であり、製造業における労働者一人当たりのロボット密度は世界最高を誇っています。2012年には、日本のロボット輸出額は約34億円に達し、世界市場シェアの約50%を占めました。ファナックや安川電機といった日本企業は、世界有数の産業用ロボットメーカーとして、現代のロボット技術の発展に大きく貢献してきました。日本政府は「ロボット新戦略」（2016～2020年）を通じて自動化を推進し、農業、インフラ、医療といった労働生産性の低い分野における自動化を加速させることを目指しています。.

日本は、工業製造業にとどまらず、幅広いロボットの応用分野を誇っています。産業用ロボットに加え、ヒューマノイドロボット、動物ロボット、警備ロボット、さらには宇宙飛行士用ロボットまでもが開発・導入されています。こうした多様性は、日本社会におけるロボットの受容度の高さ、そして新技術の研究・導入への意欲の高さを示しています。日本文化では、ロボットは日常生活におけるパートナーやヘルパーとして捉えられることが多く、それがロボットの社会への統合を促しています。.

ドイツ：エンジニアリングの専門知識と自動化能力

ドイツはロボット工学と自動化においても先進国の一つです。ドイツの製造業におけるロボット密度は従業員1万人あたり415台で、世界第3位です。ドイツ経済は、自動化に大きく依存する強力な自動車産業とエレクトロニクス産業の恩恵を受けています。ドイツ企業は、AIと自動化を熟練労働者不足の解決策と捉えています。ロボットを活用することで、企業は欠員を補充しながら生産性を向上させることができます。生産における精度、効率、品質へのこだわりが、ドイツをロボット工学と自動化の重要な中心地へと押し上げています。.

ドイツは、人間の従業員と密接に連携できる協働ロボット（コボット）の開発にも多額の投資を行っています。これらのコボットは、特に柔軟な生産環境に適しており、肉体的に過酷な作業や危険な作業において人を支援することができます。ドイツのエンジニアリングの専門知識と、研究と産業界の緊密な連携により、ドイツは今後もロボット工学において重要な役割を担っていくでしょう。.

倉庫物流におけるAIの役割

アメリカの現状

米国では、倉庫物流の自動化レベルは他国と比較してまだ中程度です。米国の倉庫の約20%しか自動化されていないと推定されています。しかし、人件費の高騰と熟練労働者の不足の深刻化により、米国企業は自動化への投資を積極的に進めています。北米のイントラロジスティクス自動化ソリューション市場は、2032年まで年間8%以上の成長が見込まれています。地政学的イベントやグローバルサプライチェーンの不確実性により、回復力と柔軟性に優れた物流ソリューションへのニーズが高まり、自動化がさらに推進されています。多くの米国企業は、倉庫プロセスの近代化と自動化を行わなければ、長期的な競争力を維持できないことを認識しています。.

中国：倉庫自動化の新たなプレーヤー

中国は近年、倉庫物流の自動化に多額の投資を行ってきました。eコマースの急成長と、効率性と配送時間への需要の高まりが、この発展を牽引しています。中国企業は、倉庫プロセスの最適化に、自律移動ロボット（AMR）などのAIベースのソリューションを活用するケースが増えています。eコマースの急速な拡大は、中国における巨大な倉庫の建設につながっていますが、これらの倉庫を効率的に運用するには、高度な自動化が不可欠です。こうした動きが、倉庫物流におけるイノベーションを力強く推進しています。.

日本：伝統と新しいアプローチ

日本では、製造業におけるロボットの導入率が高いにもかかわらず、倉庫物流の自動化レベルは比較的低いままです。文化的要因と人力への高い評価が、歴史的に自動化を遅らせてきました。しかし、熟練労働者の不足が深刻化する中、日本企業は自動化への投資を強めざるを得なくなっています。日本企業は伝統的な価値観と最新技術を融合させ、人力を完全に代替するのではなく、補完し、促進するソリューションを模索しています。.

ドイツ：複雑なプロセスに対する革新的なソリューション

ドイツは数十年にわたり、ロボットの密度が高く、高度に自動化された工業国であると考えられてきました。特に自動車や機械工学の分野では自動化プロセスが深く根付いています。しかしながら、倉庫物流の自動化レベルは比較的低く、倉庫の約20%のみが自動化されていると推定されています。一方、製造施設では最大43%という高いレベルに達することもあります。そのため、ドイツの倉庫拠点の約80%では、いまだに広範な自動化が行われていません。主な課題には、システム統合の複雑さと熟練労働者の不足などがあります。これらの障害にもかかわらず、ドイツ企業は倉庫物流の効率と柔軟性を高めるために、革新的なソリューションにますます依存するようになっています。ドイツのエンジニアリングの専門知識と高い品質基準は重要な役割を果たしており、複雑な倉庫プロセスでさえも効率的に自動化することを可能にし、倉庫物流をさらに最適化し、その将来的な存続を確実にするために、人工知能（AI）を既存システムに統合することがますます注目されています。.

倉庫物流における具体的なAIアプリケーション

AIは倉庫物流の効率を大幅に向上させる可能性を秘めています。マッキンゼーの調査によると、AI技術は企業のキャッシュフローを倍増させる可能性を秘めています。Bitkomの調査では、物流業界におけるAIの普及が着実に進んでいることが確認されています。AIの活用例としては、以下のようなものが挙げられます。

自動運転車（駆動ユニット）

AI制御車両は、倉庫内の最も効率的なルートを計算し、空荷走行を減らし、輸送時間を最適化します。変化する状況に適応し、スムーズな作業を実現します。.

品質保証

AIベースのシステムは、商品の損傷や欠陥を検査します。例えば、画像認識を用いて荷物の状態やサイズを記録し、欠陥のない商品だけが倉庫から出荷されるようにすることができます。.

音声制御によるオーダーピッキング（音声ピッキング）

音声アシスタントは商品のピッキングをサポートし、倉庫内の従業員を誘導します。これにより、ミスが減り、プロセスがスピードアップします。.

AI搭載ロボットアーム

AI を使用して繊細なアイテムをつかんで取り扱うことを学習するロボット グリッパーにより、これまでは人間が実行しなければならなかったタスクの自動化が可能になります。.

在庫管理

AIシステムは在庫レベルをリアルタイムで監視し、再発注を最適化することで、過剰在庫や不足在庫のリスクを軽減します。これにより、倉庫スペースの有効活用と資本コミットメントの改善につながります。.

ルート計画

AI ベースのシステムは配送車両の最適なルートを決定し、輸送コストを削減して配送時間を短縮します。.

予知保全

AI システムは機械の故障を予測し、メンテナンス間隔を最適化してダウンタイムを最小限に抑え、機器の寿命を延ばします。.

AIは米国にとって「ゲームチェンジャー」となるのか？

AI は、以下の方法で米国がロボット工学と自動化の分野で追いつくことを支援できます。

倉庫物流の効率化

AIベースのシステムは、これまで手作業で行われていたプロセスを自動化し、生産性とスループットを向上させます。これは、eコマースの需要の高まりに対応する上で特に重要です。.

新しいロボット技術の開発が加速している

AIは、より柔軟でインテリジェント、そしてより使いやすいロボットの世代の開発を可能にします。これらのロボットは、変化する状況に適応し、新たなタスクを遂行できるようになります。.

ロボットを既存のシステムに統合することで、

AIの活用により、既存の倉庫・生産システムへのロボットの統合が容易になり、コスト効率も向上します。これにより、企業が自動化ソリューションを導入する際のハードルが下がります。.

米国産業の競争力強化

ロボット工学や自動化分野におけるAI活用により、米国企業は生産性と柔軟性を高め、国際競争力を維持することができます。これは、米国経済の強化と雇用の確保に不可欠です。.

マッキンゼーの調査によると、AI技術を早期に導入した企業はキャッシュフローを倍増させることができると予測されています。これは、物流と製造業におけるAIの莫大な経済的可能性を裏付けています。.

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• 企業がAIを活用するのが難しい理由

倉庫物流における AI の使用にも課題が伴います。

データプライバシーに関する懸念

AIシステムは大量のデータへのアクセスを必要とするため、データプライバシーに関する懸念が生じる可能性があります。企業はデータの利用状況について透明性を確保し、従業員と顧客のプライバシーを保護することが重要です。.

高い導入コスト

AIベースのシステムの導入には多額の費用がかかる可能性があります。しかし、これらのコストは効率性の向上とコスト削減によってすぐに回収できるため、長期的な視点で検討する必要があります。.

システム統合の複雑さ

既存の倉庫システムや生産システムにAIシステムを統合するのは複雑になる可能性があります。導入においては、経験豊富な専門家に依頼することが重要です。.

有資格者の不足

AIシステムの開発と導入には、有能な専門家が必要です。そのため、企業は従業員のトレーニングと教育に投資することが重要です。.

同時に、倉庫物流に代表されるように、AI の活用は大きなチャンスをもたらします。

効率の向上

AI ベースのシステムはプロセスを自動化できるため、生産性とスループットが大幅に向上します。.

コスト削減

最適化されたルートと倉庫管理により、運用コストが削減され、リソースの利用率が向上します。.

顧客体験の向上

より迅速かつ正確な配達により、顧客満足度が向上し、顧客ロイヤルティが強化されます。.

競争優位性

AI を活用する企業は市場の変化に適切に対応でき、新しい要件にもより迅速に適応できます。.

持続可能性

AIはエネルギー消費を最適化し、CO2排出量を削減することができます。Samsaraの調査によると、ドイツの運輸・物流業界の経営幹部の87%が、効率性の向上と持続可能性の向上を目指してAI技術に投資しています。これは、AIが経済的利益をもたらすだけでなく、環境保護にも貢献できることを示しています。.

仕事の世界への影響

倉庫物流におけるAIの活用は、雇用に影響を与えるでしょう。オーダーピッキングなどの反復作業は、ますます自動化されるでしょう。これは、特に低スキル職種において雇用喪失につながる可能性があります。しかし同時に、AIシステムの開発、保守、監視といった新たな雇用も創出されるでしょう。企業と政策立案者は、従業員がこうした労働環境の変化に対応できるよう、戦略を策定し、更なる研修機会を提供することが重要です。.

AI支援物流分野における米国の主要企業

すでに一部の米国企業では、倉庫業務に AI を統合し始めています。

• Amazon: 物流センターの効率を高めるために AI ベースのロボットを導入。.
• Walmart: AI システムを使用して在庫レベルを最適化し、配送時間を短縮します。.
• Honeywell: 倉庫自動化のための AI ベースのソリューションを提供します。.
• Symbotic: 倉庫物流向けの AI 制御ロボット システムを開発。.

これらの例は、変革がすでに始まっており、早い段階で AI を導入する企業が競争上の優位性を獲得できることを示しています。.

他国からの教訓

米国と中国、日本、ドイツを比較すると、米国はロボット工学と自動化における地位を強化するために他国の経験から学ぶことができることがわかります。

中国

米国は、ロボット工学とAIの開発と実装を大規模に推進する中国の積極的な政府政策から学ぶことができる。研究開発への政府投資と、企業を対象とした支援プログラムは、自動化を加速させる可能性がある。.

日本

日本は協働ロボット（コボット）の開発と導入の重要性を実証しています。コボットは人間と機械の協働を改善し、倉庫物流における生産性と柔軟性を向上させることができます。.

ドイツ

ドイツは、自動化がスキル不足の解消にどのように役立つかを実証しています。反復的な作業を自動化することで、企業は欠員を補充すると同時に、従業員の労働条件を改善することができます。.

米国経済の未来の鍵となるAI

米国はロボット工学と自動化の分野で中国、日本、ドイツに後れを取っています。しかし、AIは米国が飛躍的な進歩を遂げ、追いつく可能性を秘めています。倉庫物流にAIを活用することで、米国企業は効率性と柔軟性を高め、国際競争力を維持できます。AIの活用には、データプライバシーへの懸念や導入コストの高さといった課題も伴います。同時に、AIは効率性の向上、コスト削減、顧客体験の向上といった機会も提供します。倉庫物流におけるAIの影響は複雑です。反復的な作業の自動化が進む一方で、AIシステムの開発・保守といった分野で新たな雇用も創出されています。.

AIの潜在能力を最大限に活用するために、米国は以下のステップを踏むべきである。

• 研究開発への投資: 米国は AI ベースのロボット技術の研究開発にさらに投資する必要があります。.
• AI人材の育成：米国はAI専門家の育成を促進し、この分野での雇用に対するインセンティブを創出すべきである。.
• 支援的な規制環境の構築: 米国は、倉庫物流における AI ベースのソリューションの開発と実装を支援する規制環境を構築する必要があります。.
• 産学連携の促進：大学と企業の連携を強めることで、技術移転を加速し、イノベーションを推進することができます。.
• 中小企業 (SME) のサポート: 中小企業は米国経済において重要な役割を果たしており、AI 技術にアクセスできることも重要です。.
• 労働力移行のための戦略の策定: 米国政府と業界にとって、従業員を労働環境の変化に備えさせ、さらなるトレーニングの機会を提供するための戦略を策定することが重要です。.

米国がこれらの措置を講じれば、ロボット工学と自動化における主導的役割を再び担い、これらの技術が経済と社会にもたらす恩恵を享受できる可能性を秘めています。人工知能は単なる技術革新ではなく、米国が競争力を高め、雇用を創出し、より持続可能な未来を築くためのツールです。今こそ行動を起こす時です。.

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