ロボット時代：世界経済の変容とその将来の発展の評価

世界中の428万の産業ロボット：技術革命の分析

世界経済は歴史的な転換点にあります。ロボット工学は、未来的なビジョンから、経済秩序の基本を再定義する変革力に発展しました。この包括的な評価は、すでにロボット技術を引き起こしている深い変化を明らかにし、人工知能（AI）と地政学的な新しい施設の影響下での将来の発展を予測しています。ロボットは、技術的なアップグレードであることが証明されているだけでなく、経済的および社会的変容の基本的な推進力としてです。

この開発の範囲を理解するために、1970年頃の世界経済の出発点を振り返る価値があります。これは、エネルギー危機、インフレ、および生産性の低下を通じて経済的ストレスが特徴でした。この挑戦的な文脈では、ロボット工学は、ホックローン諸国にとって実存的な競争上の課題に対する戦略的な答えとしての地位を確立しました。反論的な見方は、計り知れない意味を示しています。ロボット工学のない世界は、おそらく西からの製造業のほぼ完全な移住、世界のGDP成長率の低下と消費財の価格の上昇によって特徴付けられるでしょう。

ロボット革命の定量的な次元は印象的です。 2023年に428万人以上の産業ロボットが存在し、製造業の従業員10,000人あたり平均ロボット密度が162ユニットであるため、自動化は工業生産の不可欠な部分になりました。中国が率いるアジアは、この開発の議論の余地のない中心地としての地位を確立しています。ロボット工学は、生産性の大幅な配当を提供し、コストを削減し、品質を向上させました。しかし、これらの利益は不均一に分配されました。学術研究によると、米国のウォルネスの増加の50％から70％の自動化は、労働者を日常的な活動で追放することで責任を負い、比較的かつ部分的に賃金を完全に減らしていることが示されています。

ロボット工学の未来は、AIとの共生と地政学的競争という2つの主力によって決定されます。 AIは、事前にプログラムされたマシンのロボットを学習、適応システムに変え、これにより、ロジスティクス、ヘルスケア、農業、共同ロボット（コボット）の爆発的な成長市場を開きます。同時に、ロボット工学は国家産業戦略の中心的な要素になっています。中国の国家管理テクノナショナリズム（「中国2025年に製造された」）と、米国（国立ロボット工学イニシアチブ）とEU（Horizo​​nt Europa）の研究と革新主導型のアプローチとの間には戦略的な相違があります。

長期的な開発シナリオは、自動化が主に生産性の大幅な向上がない場合、勝者全員の経済を備えた「インテリジェンス爆発」から、すべての経済を伴うすべての経済を含む適応シナリオまで、停滞と不平等のシナリオにまで及びます。どの経路がとられるかは、技術的な必然性ではなく、今日の政治的および起業家的な決定の結果です。

この分析から、明確な戦略的義務があります。政府は、人的資本に大規模に投資し、社会保障システムを近代化し、人間の大義の直接的な革新をしなければなりません。企業は、再訓練をコア戦略として理解し、作業プロセスを再設計する必要があります。結局のところ、アルゴリズムバイアス、データ保護、責任などのトピックの堅牢な倫理的枠組み条件の確立は、道徳的な必要性であるだけでなく、持続可能で世界的に競争力のあるロボット業界を構築するための戦略的要因です。ロボットが単なるツールと見なされた時代は終わりました。インテリジェントマシンが不可欠なビジネスパートナーになる新しいフェーズに入ります。

に適し：

• 自動化の先駆者としてのヨーロッパ：2024年、自動車メーカーは合計23,000の新しい産業ロボットを統合しました

再設計された経済状況：ロボット工学の以前の効果

この部分は、ロボット工学の前に経済的景観を最初に定義し、自動化なしで矛盾する世界を調べ、最終的にロボット工学の生産性と社会に対する実際の効果に関するハードデータに基づいて分析を固定することにより、基本的な推論を説明します。

ロボットの前の世界：ベースライン分析（約1970-1980）

ロボット工学の変革力を完全に把握するためには、最初に経済的景観を分析する必要があり、それはその広範な導入に先立ちました。 1970年代は、第二次世界大戦後に「製造の黄金時代」がかなりの逆風と出会った重要な転換点を示しました。この時代は、安定性によってはなく、その後の自動化の波の条件を生み出したかなりの経済的ストレスによって特徴付けられました。

経済的枠組みは、激しい衝撃によって揺さぶられました。 1973年の石油危機により、バレルあたり3〜12ドルの石油価格が4倍になり、鉄鋼や自動車産業などのエネルギー集約型産業の生産コストが劇的に増加しました。同時に、高インフレにより、中央銀行が金利を引き上げることにつながりました - 1980年代初頭の米国では最大20％まで - 消費需要を弱め、より高価にしました。

この間、生産は先進国での雇用の礎となりました。米国では、1979年6月の加工事業への雇用は、1960万人の歴史的高値に達しました。これらの仕事はしばしば高度に支払われ、組合は組織化され、中流階級の基礎を形成しました。ただし、このモデルは圧力にさらされていました。組合の影響は消え始め、自動化の最初の波 - ロボット工学の前でさえ、例えばB.コンピューター - コントロールされたマシンによって - 導入されました。

同時に、米国経済は生産性の成長の大幅な減速を経験しました。これは、戦後のブームからの大幅な逸脱です。世界的な競争は、新しく工業化された国の台頭、特に「アジアのトラ」（韓国、台湾、香港、シンガポール）の台頭により激化し、彼らはより低い人件費を提供し、製造業者を米国とヨーロッパのメーカーに大きな圧力にさらしました。これは、より安価な地域への生産の大きな移転の始まりでした。

まだ主流に到着していませんが、現代の自動化の種はownかれていました。 1960年代には、特定の繰り返されるタスクのための最初の産業用ロボットが使用されました。 1970年代には、コンピューター型のデザイン（CAD）とコンピューター型製造（CAM）を生産し、設計と生産プロセスのデジタル化を開始しました。

1970年代の経済危機は、自動化の導入のための痛みを伴う触媒ではありますが、強力な触媒として機能しました。ロボット工学前の経済はすでに大きな圧力にさらされており、ロボットは安定したシステムに入るのではなく、競争力の危機の潜在的な解決策としてでした。高層諸国の製造業者は、自分自身がプライヤーの動きにさらされているのを見ました。国内コスト（エネルギー、仕事、資本）の上昇と、低コストで海外からの競争の増加です。彼らの最も重要な競争力のあるレバーは、海外生産の移転（グローバリゼーション）または国内生産コストの劇的な削減でした。アーリーオートメーションとその後のロボット革命は、後者に効率的な機器を提供しました。それは問題を求める技術ではなく、多くの生産会社に対する実存的な脅威の解決策でした。したがって、物語は単に「ロボットが雇用を破壊した」のではなく、「既存の製造モデルが経済的に持続不可能になり、高コスト環境の企業で生き残る方法を提供した時代にロボットが導入されました」。

反事前の経済：自動化のない世界貿易

よく発見された思考実験は、ロボット変換の程度を示しています。ロボット革命が一度も起こらなかった場合、今日の世界経済はどのように見えますか？ 1970年代のベースラインに基づいたこのシナリオは、根本的に異なるグローバルな秩序のイメージを描きます。

ロボット工学を通じて生産性が向上することがなければ、北米とヨーロッパの低賃金国への生産の移転は、はるかに包括的かつ絶対的だったでしょう。 Hochlohn諸国の自動車や電子機器の集会など、産業の全部全体がほぼ完全に姿を消したことはもっともらしいです。賃金コストの違いが克服できないため、現在議論されている改造の傾向は考えられません。競争力は、人件費を通してほぼ独占的に定義されていたでしょう。

生産性とGDP成長に対するロボット工学の重要な貢献は、17か国の年間GDP成長が0.36％増加したことを推定しています。これは、過去40年未満の成長経路を備えた世界経済を意味し、それが総繁栄と生活水準の低下につながることを意味します。

グローバルバリューチェーン（GVC）はおそらくより簡単で断片化され、人件費の仲裁によってほぼ排他的に決定されるでしょう。自動化されたポート、ロジスティクスセンター、工場に基づいた複雑な、ジャストインタイム、および高度に統合されたサプライチェーンはあまり実現できません。 「世界で作られた」という現象はそれほど顕著ではありません。自動車から電子機器まで、多くの工業製品のコストは、より高価な作業や効率の低い生産方法に依存しているため、大幅に高くなります。ロボット精度の主な利点である製品の品質と一貫性は、より低く、可変です。質量調整の時代は厳しく制限されます。

労働力と賃金に関しては、高層諸国での製造業においてより低い資格のある仕事があるかもしれませんが、これらの仕事の賃金は世界的な競争を通じて極端に下向きの圧力にさらされます。賃金不平等の問題は、それ自体が異なることを明らかにする可能性があります - おそらく、資格のある労働者と日常的に労働者の間のギャップよりも少なく、少数クラスの資本所有者と巨大で低報酬の労働者との間の複数の深byがいます。

ロボットのない世界では、グローバリゼーションはおそらく以前は地政学的な緊張と保護主義につながっていたでしょう。先進国での生産の一部を維持するロボットの能力は、決定的な経済的および政治的安全保障版として有益に機能しました。西側からの雇用の大規模で加速された移住の反事実的な仮定は、実際に経験されたときに米国のベルトなどの地域でさらに深刻な経済的欠陥と社会不安をもたらしたでしょう。これらの仕事を「救う」ための高い関税と保護主義の措置を発行するという政治的圧力は計り知れないでしょう、そしておそらくより早く、より集中的に行われたでしょう。 FordやGMなどの企業を競争力を維持し、依然としてこの開発の最悪の効果を国内で緩和することを可能にしたロボット工学。これにより、企業が母国を完全に放棄することなく人件費を削減できる「生産性の妥協」が可能になりました。したがって、ロボット工学は経済を変えただけではありません。それはグローバリゼーションの政治経済を微妙に再形成し、それに対する反応を遅らせ、変化させました。

ロボットフットプリント：グローバルな定量分析

ロボット工学はもはやニッチなテクノロジーではなく、グローバルな産業基盤の基本的な部分です。主に国際ロボティクス連盟（IFR）の報告に依存している現在の分布のデータベースの分析は、この開発の範囲を示しています。

産業用ロボットの世界的な運用在庫は、2023年に印象的な428万台に達しました。これは、前年と比較して10％の増加に相当します。年間の新しいインストールは、50万連続で3回目を超え、2023年に541,302ユニットに達しました。

自動化の強度のための重要な基準は、ロボット密度です。これは、加工業界の従業員10,000人あたりのロボットの数です。世界平均は2023年に162の記録に達し、わずか7年で2倍以上になりました（74から）。最上部には、従業員10,000人あたり1,012個のロボットがあり、シンガポール（770）が続く韓国共和国があります。 470ユニットで3位に移動し、470ユニットでドイツ（429）と日本（419）を追い抜いた中国の台頭。米国は295ユニットの10位にあります。

地理的分布は、アジアの明確な支配を示しており、2023年にはすべての新しい設備の70％が失われました。

中国は世界最大の市場です。州は、176万ロボット（世界の総株式の41％）の運用在庫を持ち、2023年のすべての新規設置の51％を担当しています。日本は、2番目に大きい運用在庫（435.299）と世界のインストールで9％のシェアを持つロボットヘビー級のままです。

米国は、381,964の運用ロボットと年間3番目に高い数の施設を持つ重要なプレーヤーです。ドイツはヨーロッパで支配的な部隊であり、2023年に28,355の新しいインスタレーションで記録的な価値を記録しました。

自動車およびエレクトロニクス業界は、伝統的に適応の主な要因でした。 2023年、自動車産業は、すべての設置の25％（135,461ユニット）で最高のポジションを獲得しました。エレクトロニクス業界は、設置の23％（125,804ユニット）で2位に戻りました。これは、前年と比較して20％の大幅な減少に対応し、消費財セクターの経済サイクルのセクターを強調しています。

グローバル産業用ロボットランドスケープ、2023

グローバル産業用ロボットランドスケープ、2023イメージ：Xpert.Digital

注：ka =特定の値の見積ソースに情報がありません。

これらの数字は、ロボット工学が世界経済における確立された成長の力であることを明確に示しています。その地理的およびセクターラル分布は、グローバル産業における現在および将来の力のバランスに関する決定的な洞察を提供します。

2023年のグローバルな産業ロボット景観は、1,755.132の運用ロボットを備えた世界最大の人口を抱えており、276,288の新しいインストールを記録した中国の明確な支配を示しています。これらの印象的な数にもかかわらず、中国のロボット密度は従業員10,000人あたり470のロボットです。日本は435,299の手術ロボットと年間46,106のインストールで続きます。これは世界のシェアの9パーセントですが、従業員10,000人あたり419ロボットが中国と同様に高密度を達成しました。米国は381,964のオペレーショナルロボットと37,587の新しいインストール（7パーセントのグローバル）で3位になりましたが、従業員10,000人あたり295のロボットが密度が低くなっています。韓国共和国は注目に値します。これは、31,444の新しいロボット（6パーセントのグローバル）の運用在庫に関する情報が不足しており、従業員10,000人あたり1,012のロボットがリストされているすべての国の中で最も高いロボット密度に達しました。ドイツは、28,355のインストール（5パーセントのグローバル）と10,000人の従業員あたり429のロボット密度でトップ5を完了しています。グローバルな運用在庫は、年間541,302の施設で合計4,281,585の産業ロボットと、従業員10,000人あたり162人の平均グローバルロボット密度で構成されています。

生産性の配当とその不平等な分布

ロボット工学の導入は明確な経済的配当を提供しましたが、その分布には重要な社会的課題があります。マクロ経済的利益と社会経済的緊張のこの二重性は、自動化の影響を理解するための中心です。

否定できない生産性の向上は一方であります。研究では、明確な相関関係が示されています。ロボット密度の1％の増加は、0.8％の生産性の増加と相関しています。別の分析では、1993年から2007年の間のロボット工学が、労働生産性の年間成長に0.36パーセントポイントを貢献したと推定しています。これらの効率の向上は、より低い人件費、24時間年中無休の運用、および最小化された材料廃棄物を通じて大幅なコスト削減で明らかにされています。 AIベースのロボットは、生産コストを25％削減し、品質を30％改善する必要があります。インテリジェントで前向きなメンテナンスは、ダウンタイムを最大50％短縮できます。企業レベルでのこれらの効果は、マクロ経済の成長につながります。この研究では、年間GDPの成長の増加はロボットの使用の増加に0.36％増加していると考えられており、McKinsey Global Instituteは、自動化が今後50年間でGDP成長に必要な生産性の成長全体の最大半分を占めると予測しています。

一方、これらの利益の不平等な分布がありますが、これは主に雇用の偏光とやりがいのあるものに明らかです。学術研究、特にAcemogluとRestrepoの研究は、このための堅牢な説明フレームワークを提供します。自動化技術は、資本によって実行されたタスクの領域を拡大し、特定の労働グループ、特に日常的なマニュアルおよび認知活動を実行している作業領域から、以前は比較優位を持っていた作業分野から拡大します。

この変位効果は二次的な場所ではありません。過去40年間の米国賃金構造の変化の50％から70％が相対賃金の減少に起因しているという研究文書、まさにこれらの労働グループは迅速な自動化を備えています。新しいテクノロジー（たとえば、高度に資格のあるアナリスト、ロボット技術者）を補完する労働者は賃金の上昇を記録しますが、そのタスクを機械に置き換えることができる従業員は悪化します。調査では、自動化により、1987年から2016年の間に高校の学位を取得していない男性の実質賃金が減少したと推定されています。これは、教育水準の低い労働者とより低い労働者の間の収入ギャップの拡大の主な要因でした。

また、自動化は新しいジョブ（ロボットプログラマー、データアナリスト、メンテナンス技術者など）を生み出しますが、ネット効果は複雑です。 2023年の世界経済フォーラム（WEF）の報告は、8500万人の雇用が2025年に置き換えることができると推定しているが、9700万人の新しい役割が生じる可能性があり、これは正味のプラスの効果を示しているが、大規模な変更と再訓練のニーズに関連している。しかし、報告書はまた、仕事の創造が減速している間、仕事の消滅が加速していると述べています。

これは深いシフトを示しています。情報通信技術への大規模な投資が生産性統計ですぐには見えなかった1990年代の「生産性のパラドックス」は解散したようです。ただし、「分布のパラドックス」が代わりになります。自動化からの利益は、企業レベルとマクロレベルではっきりと見えますが、広く分配されていないため、かなりの社会的および政治的緊張につながります。データは、ロボット工学による生産性とGDPの成長を明確に示しています。同時に、厳密な学術研究は、同じ技術力が同時期に賃金不平等の最大の個人的なドライバーであることを示しています。パラドックスとは、労働力の大部分が比較的、時には絶対に減少すると同時に、エコノミー全体のケーキを拡大する技術です。これは、適応段階の後に広範な繁栄につながる傾向があった電化などの初期の技術波と比較して根本的な変化です。 Acemogluは、最新の自動化を「平凡なテクノロジー」と説明しています。なぜなら、その生産性の向上は大きな負の分布効果と比較して控えめであるからです。この知識は、政治的意思決定にとって非常に重要です - 作成者：生産性のための自動化の純粋な促進は、その分布の結果を積極的に制御することなく、社会的不安定性のレシピです。焦点は、私たちが自動化するかどうかの問題にあるに違いありません。

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次の波：AI、地政学と自動化の未来

この部分は、歴史的評価から将来の見通し分析に焦点を移し、ロボット工学の次の章を定義する3つの強力な力、AIとの合併、エスカレートする地政学的競争、および人間の仕事の長期的な再定義を調べます。

に適し：

• 現代物流の重要なドライバーとしての自動化とロボット工学：Hwarobotics、Iggy Rob、Robotize、Roeq

インテリジェンス触媒：AIがロボット工学をどのように再定義したか

ロボット工学の次の進化は、人工知能（AI）の深い統合によって促進されます。この共生は、構造化された環境で繰り返しタスクを実行する前プログラムされたマシンのロボットを、複雑で構造化されていない現実世界で行動できる学習が可能な適応性のある適応性に変換されます。 AIは、ロボットの「身体」に「脳」を配信し、将来の成長のための主要な技術ドライバーです。

この変換を可能にする決定的なAIテクノロジーは次のとおりです。

• コンピュータービジョン：ロボットが周囲を視覚的に記録および解釈できるようにします。これは、ナビゲーション、オブジェクト認識、および相互作用に不可欠です。
• 機械学習（ML）および強化学習：ロボット、データやエクスペリエンスからの学習を可能にし、明示的なプログラミングを必要とせずにオブジェクトを把握したり、複雑な方法でナビゲートするなどのタスクでパフォーマンスを向上させたりします。
• 自然言語の処理（NLP）：音声コマンドを介して、より直感的な人間とロボットの相互作用を可能にします。
• 予測分析：ロボットがメンテナンスニーズなどの問題を予測できるため、ダウンタイムを防ぎ、効率が向上します。

このAIが制御する進化は、従来の工場ホールをはるかに超えているセクターの変革的成長を開きます。

• ロジスティクスと倉庫：eコマースブームと効率的圧力は、物流ロボット（自律モバイルロボット、ドライバーレストランスポートシステム）の巨大な市場に燃料を供給します。市場は、2024年の145億ドルから2030年の約350億ドルに成長すると予想されています（CAGR約16％）。 Amazonのような企業は、すでに750,000のロボットを使用してフルフィルメントセンターを自動化しています。
• ヘルスケア：急速に成長するエリア。 2023年の2032年には、医療ロボット市場は2032年に166億米ドルから638億ドルに増加すると予想されています。アプリケーションには、高精度ロボットベースの手術（DA VINCIシステムなど）、患者ケア、消毒、薬物療法が含まれます。
• 農業（Agri-Tech）：労働力の不足と栄養セキュリティの必要性に起因して、農業ロボットの市場は大規模な拡大に直面しています。予測では、2024/2025年には約1,800万億ドルから20億から2034年を超える増加を想定しています（CAGR約20〜25％）。ロボットは、正確な植物、雑草、スプレー、収穫に使用されます。
• 共同ロボット（コボット）：これは決定的な新興市場です。コボットは、人々と一緒に安全に作業するように設計されており、人々がよりコスト効果的でプログラムが容易であるため、中小企業（SME）に最適になります。市場は、2024年の21億ドルから2030年の116億ドルを超える（CAGR> 31％）に成長すると予想されています。アセンブリ、溶接、材料の取り扱いに迅速な分布があります。

重要な意欲的なロボットセグメントの成長予測

重要な意欲的なロボットセグメントの成長予測 - 画像：xpert.digital

注：CAGRと市場の予測は、ソースと予測期間によって異なります。

これらの数字は、ロボット工学の未来は、より多くの工場ロボットだけでなく、完全に新しく成長している経済セクターの多様化においても、すべてがAIによって推進されていることを示しています。これは、自動化の「次の波」を定量化します。

ロボット業界は、さまざまなセグメントで並外れた成長の観点を示しています。物流と倉庫の分野では、2024年の2030年までに145億ドルの市場が350億米ドルに成長し、これは年間成長率15.9％に相当します。この開発の推進力は、進行中のeコマースの成長、効率の向上の必要性、および労働力の不足の増加です。

ヘルスケアと医学にも印象的な数字があります。2023年の166億米ドルから、市場は2032年までに638億ドルに増加すると予想されています。精密手術、人口統計学的変化、および人員不足がこの拡大の主な要因として機能します。

農業部門は特に動的であり、14.7〜182億ドルのロボットソリューションには2024/25ドルが含まれ、2034年までに924億ドルに成長します。19.7〜25.2％の年間成長率で、この開発は栄養セキュリティ、労働不足、および精度の農業の増加によって促進されます。

2024年には2030年までに21億米ドルから116億ドルに増加するコボットの共同ロボットは、最強の成長推力を示しています。並外れた年間成長率は31.6％であるため、このセグメントは中小企業の柔軟性、セキュリティ基準の向上、および進歩的な人間のロボットコラボレーションの恩恵を受けています。

新しい産業レース：地政学的戦略と技術的支配

RoboticsとAIは、純粋に経済的なツールから、地政学的戦略の中心的な柱に発展してきました。グローバルな力がこれらの技術を促進する方法は、彼らの経済的および政治的哲学の大きな違いを明らかにします。

中国の「Made in China 2025」（MIC 2025）は、ロボット工学やAIを含む世界のハイテク生産において中国を支配的な力にすることを目的とした、州が管理する産業政策です。明示的な目標は、外国の技術への依存を減らし、2025年までにコアコンポーネントと材料で70％の自己サフィリティを達成することです。これは、西部の技術管理にとって直接的な課題です。この戦略では、数千億ドルで評価される大規模な州の補助金、州所有の企業の動員、利子を持つ企業、および外国の知的財産と才能の1つの積極的な調達を使用しています。結果は目に見えます：中国のロボット密度は急速に増加し、その国内のロボットメーカーは現在、28％の長期平均と比較して、自宅市場の47％を征服しています。

米国国立ロボット工学イニシアチブ（NRI）は、人々と協力的に働くロボットの開発と使用を加速するための、より分散的で研究指向のアプローチを追求しています（共同ロボット）。目標は、基礎研究を促進し、米国のイノベーションリーダーシップを維持することです。 NRIは、学術および非営利の研究のための資金を提供する複数機関の連邦プログラム（NSF、NASA、NIH、USDAなど）です。資金調達は、代理店ごとに年間年間数十ドルであり、人間とロボットの相互作用、スケーラビリティ、社会的影響などの分野に焦点を当てています。これは、産業構造における中国のトップダウンアプローチとは対照的です。

欧州連合（Horizo​​nt Europa）の戦略は、EUの科学的および技術的基盤を強化し、イノベーション能力を高め、競争力を維持することを目的としています。 EUは、ロボット工学が産業化や高齢化人口などの社会的課題に対処するために不可欠であると考えています。 EUは、大規模なF＆EフレームワークプログラムHorizo​​nt Europa（2027年まで955億ユーロの予算）を使用して、研究プロジェクトに資金を提供しています。努力を調整するための官民パートナーシップ（SPARC）を維持し、2025年の包括的なEU全体のロボット工学戦略を計画しています。強力なエコシステムと規制の枠組み（AI法など）の構築に焦点を当てています。

これらのさまざまなアプローチは、サプライチェーンの新しい構成についての議論にも現れています（Reshoring/Nearhoring）。地政学的な緊張とサプライチェーンの中断により、西洋企業は生産住宅の移転を検討するようになりました。自動化は、米国とヨーロッパのより高い人件費を補うことができるため、この変化の重要な要因と考えられています。調査には強い意図が示されています。ヨーロッパの74％と米国企業の70％が再射撃を計画しているため、大多数がこれを可能にするためにロボット工学に投資することを計画しています。しかし、現実はより複雑です。世界銀行による調査では、2008年から2019年までの自動化と再用役との間に否定的な関係があることがわかりました。これは、オフショア生産がさらに効率的で魅力的になり、再用のインセンティブを減らすことができることを示しています。

ロボット工学への大国のアプローチには、基本的な哲学的および戦略的相違があります。中国は、産業の支配と自給自足を目的とした「テクノナショナリズム」の国家資本主義モデルを追求しています。米国とEUは、基礎研究、官民パートナーシップ、規制のリーダーシップに焦点を当てた、より「リベラルな技術的」モデルを追求しています。これは単なるテクノロジー競争ではなく、経済システムの会議でもあります。 China Mic 2025は、輸入代替の目標と、世界市場を習得するための全国チャンピオンの創設を明示的に設定しています。一方、米国NRIとヨーロッパの地平線ヨーロッパは、「基礎研究」の資金調達と「倫理的側面の保護」に焦点を当てています。これは、その根本的なビジネス哲学を反映しています。中国の国家指向開発は、西部の市場指向のイノベーションエコシステムと比較しています。これにより、さまざまな戦場で開催される長期競争の戦いの舞台が準備されます。

同時に、再放用の物語はあまりにも簡素化されています。オートメーションは、サプライチェーン用の二重端の剣です。国内の生産を収益性の高いものにすることで修正を可能にすることができますが、遠くの工場をさらに効率的で安価にすることで、輸送を固めることもできます。最終結果は、テクノロジーコスト、人件費、輸送コスト、地政学的なリスク法案の複雑な相互作用に依存します。したがって、現在の再加行トレンドは、自動化の純粋な経済的請求書によって推進されるよりも、非経済的要因（地政学的リスク、状態のインセンティブ）の方が多い可能性があります。自動化は必要ですが、再用に十分な条件ではありません。

人間経済の長期シナリオ

現在の傾向の統合により、世界経済の潜在的な長期的な将来の将来の予後が可能になります。これは、短期的な予測を超えて、深遠な構造変化を考慮しています。 3つの主要なシナリオは結晶化し、それぞれがテクノロジーと社会の発展に関するさまざまな仮定に基づいています。

• シナリオ1：Intelligence爆発と勝者のテイクオールファームシリコン
  バレーで人気のあるシナリオは、AI開発自体にAIを適用することで、再帰的な自己改善と技術スキルの指数関数的な増加につながると想定しています。ロボット工学（「自己ドリビング研究所」）と組み合わせて、これは医学から材料科学まで、あらゆる分野で前例のない進歩につながる可能性があります。経済的結果は、最初にこのブレークスルーを達成する会社または国家が、計り知れない経済的および政治的力を蓄積する「勝者のすべて」のダイナミクスです。これは、グローバルレベルでの不平等を悪化させる可能性がありますが、希少性に応じて豊富な経済を生み出す可能性もあります。
• シナリオ2：変換と適応管理
  これは、OECDとWEFの予測に一致するより緩やかなシナリオです。 AIは、すべてのセクターを深く再設計するが、大規模な失業につながらない、蒸気電力や電力など、すべての目的技術（汎用技術、GPT）であると仮定しています。シリアルダイナミクスは、労働市場の継続的な変化です。タスクは自動化され、ジョブが変革され、新しいジョブが作成されます。 WEFは、今日の仕事の14％が2030年までに新しい仕事になると予測していますが、従業員のコアコンピテンシーの39％が古くなると予測しています。このシナリオの中心的な課題は、仕事の不足ではなく、大規模な資格のギャップと、追いつくための「生涯学習」の必要性です。
• シナリオ3：このシナリオの停滞と不平等の経済は、
  AcemogluとRestrepoの仕事に基づいています。将来の自動化が「平凡」のままである場合、つまり、大規模な生産性の向上を生み出すことなく作業が移動することが示唆されます。この将来、自動化は主に仕事から資本所有者に収入を移すのに役立ちます。これは、中流階級を旅し、消費の需要を弱めます。これは、需要が弱いという自己強化サイクルにつながる可能性があり、需要が低いことで、画期的な革新に必要な投資が阻止され、経済的停滞につながります。

シナリオに関係なく、AIとロボット工学は州の予算に大きな影響を及ぼします。幅広い用途は、GDPと税収を増加させる可能性があります。ただし、雇用の移動により、社会保障システム（失業、再訓練プログラム）の費用が増加する可能性があります。政府自体によるAIの使用は、効率を向上させる可能性がありますが（税徴収など）、かなりの予備投資も必要です。

最終的な長期的な経済的結果は、技術的に事前に決定されていません。それは現在、教育、funding、課税、社会的支援の分野で行われている政治的決定によって形作られています。 3つのシナリオはすべてもっともらしいものであり、既存のデータの異なる解釈に基づいています。シナリオ1は、特定の技術的ブレークスルーに依存します。シナリオ3は、特定のタイプの自動化の継続に依存します（機能しますが、生産性は高くありません）。シナリオ2は中間地です。政治家は、私たちがどの経路をとるかに影響を与えることができます。たとえば、仕事に対して資本を支持する税政策は、「平凡な」自動化を促進し、シナリオ3に向かって私たちを促すことができます。逆に、基本的な研究と教育への大規模な公的投資は、より補完的な技術と高度に資格のある労働力を促進し、シナリオ2に向かって私たちを導くことができます。これは、今後10年間に政府と企業の政治的および投資決定によって積極的に設計されます。未来についての議論は、実際には現在の優先事項に関する議論です。

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• 本物。 個別に。 グローバル: あなたの会社の Xpert.Digital 戦略

ロボット時代のナビゲーション：戦略的な推奨事項と倫理的枠組みの条件

この最後の部分は、分析を実装可能な戦略に変換し、ロボット時代が社会全体に利益をもたらすために必要な重要な倫理的ガードレールを照らします。

に適し：

• ロボット戦略：ドイツはいくつかの分野で韓国のロボット戦略から学び、恩恵を受けることができる

自動化された未来のための政治的時刻表

このセクションでは、報告書全体で特定された課題を、最も重要な利益団体に対する政治的勧告の一貫した文章にまとめています。

政府向け

• 人的資本への投資：最も重要な課題は、教育とトレーニングの幅と質を向上させることです。これには、ミントスキルの強化が含まれますが、機械が簡単に再現できない能力に集中することも含まれます。創造性、批判的思考、協力、回復力です。 「生涯学習」は、補助金のアカウントまたは再訓練のための税制上の優遇措置によってサポートされるべきです。
• 社会保障システムの近代化：失業保険の古いモデルは、絶え間ない仕事の変化の時代には不適切です。賃金保険などの新しいアイデア（賃金不十分な雇用を受け入れる抑圧された労働者の賃金を引き上げるため）、より寛大な賃金税額控除とギグ総合の従業員の移転可能なサービスを調査してテストする必要があります。
• イノベーションの制御：税政策とF＆Eの資金調達は、単に置き換えるだけでなく、人間の仕事を補完するテクノロジーの開発を促進するために使用する必要があります。自動化のために従業員を永久に緩和する税務企業には考慮されるべきであり、それらを再訓練する人は助成金を受けています。

企業向け

• コア戦略としての再訓練：会社のリーダーは、主にあなたがあなたの労働力を再訓練することを期待しています。これはその後の思考であってはなりませんが、企業戦略の中心的な要素にならなければなりません。職場でのトレーニングへの投資と教育機関とのパートナーシップが不可欠です。
• 仕事と職場のプロセスの再設計：人々と機械の統合は、安全で生産的で充実した職場環境を作成するために積極的に設計する必要があります。焦点は、人間やロボットだけよりも生産的な人事コラボレーションにあるべきです。

教育機関向け

• カリキュラムの改革：学生が仕事の将来に向けて準備するために、カリキュラムを更新する必要があります。これは、問題解決、システム思考、デジタル能力をより暗くし、より重視することを意味します。
• ロボット工学の教育への統合：ロボット工学の重要性と教育プログラムにおけるその存在との間には大きなギャップがあります。より多くの機関は、クラスでロボットを使用して、持続可能な労働力を構築する必要があります。

倫理的命令：インテリジェントマシンの世界の政府

このセクションでは、決定的な非経済的課題を扱います。これは、マスターされていない場合、公的な信頼を損ない、進歩を妨げます。

• プレハブと公平性：AIシステムはデータから学習し、このデータが歴史的な偏見を反映している場合、制御したロボット差別は維持し、増加し、さらには増加します。これには、多様で代表的なトレーニングデータレコードの開発と、定期的なアルゴリズム監査の実装が必要です。
• データ保護と監視：カメラ、マイク、センサーを装備したロボットは、強力なデータ収集デバイスです。アパート、病院、公共スペースでの使用は、かなりのデータ保護の懸念を引き起こします。データ収集、使用、ストレージを規制して、透明性とユーザー制御を確保するためには、明確な規制が必要です。
• 責任と責任：ロボットの自律性の増加により、損害が発生した場合には責任の決定が複雑になります。自己運転車が事故に遭っているか、ロボットが間違いを犯した場合、誰が責任を負いますか？所有者、メーカー、プログラマー？これらの質問を明確にするためには、明確な法的枠組み条件が不可欠です。これは、国際的な合意が必要な致命的な自律兵器で特に緊急です。
• 人間のロボットの相互作用と社会的効果：日常生活、特に社会的または付随するロボットへのロボットの統合の増加は、心理的および社会的な問題を引き起こします。感情的な依存関係、ロボットの人間関係が補完よりも置き換わる可能性、そしてこれがどのように共感とコミュニティに対する感情を変える可能性があるかについての懸念があります。倫理的デザインは、人間の井戸と社会的つながりを前景に置かなければなりません。

ロボット工学とAIの倫理的課題は、経済的および地政学的な問題から分離されていませんが、それらと深く絡み合っています。倫理的ガバナンスを確立しなかったことは、経済的かつ競争力のある重要な不利になる可能性があります。 EUのアプローチはこれにとって重要です。彼女は、彼女の技術資金（Horizo​​nt Europe）を強力な規制および倫理的枠組み（AI法）に明示的に結論付けています。これは戦略的な動きと見なすことができます。信頼できる倫理的なKI/ロボット工学のための「ゴールドスタンダード」を確立することにより、データ保護（GDPR）でどのように行ったかと同様に、これを競争上の優位性として使用できます。倫理的に過失であると認識されている企業や国は、消費者の反応、EUなどの規制地域での市場アクセスの限られた、最高の部隊の採用の困難につながる「信頼の赤字」に直面する可能性があります。したがって、積極的な倫理的ガバナンスは、単なる「正しい行動」の問題ではなく、持続可能で世界的に競争力のあるロボット産業を構築するための長期戦略の決定的な部分です。潜在的な負担を戦略的優位性に変えます。

自動化されたツールからビジネスパートナーまで

分析は、ロボット工学がすでに世界経済とその変革力を変化させ、人工知能との収束によって駆動され、地政学的な命令によって形作られていることがさらに増加し​​ていることを示しています。ロボットが効率を高めるためのシンプルで反復的なツールと見なされた時代は間違いなく終わりました。私たちは、パートナー、競合他社、変化の触媒など、インテリジェントで自律的な機械が経済の不可欠な関係者になる新しい段階に入ります。

1970年代の工場における最初のプログラム可能な武器から今日のAI制御されたシステムへの旅は、経済的圧力と計り知れない生産性の向上に対する反応でした。この開発がなければ、今日の西部の産業地図はカルガーであり、グローバルなサプライチェーンは洗練されておらず、多くの消費財はより高価になります。しかし、この配当には価格がありました。賃金不平等の大幅な増加と、スキルが機械に置き換えられた労働者の痛みを伴う変位です。

未来はさらに深い統合を約束します。次のロボット工学の波は、工場だけでなく、病院、農場、倉庫、私たちの世帯にも浸透します。この指数関数的な成長の可能性は、ロボティクスを国家戦略の中心に置き、21世紀の世界秩序の輪郭に発言する技術的支配のための世界的な人種を引き起こしました。

ただし、長期開発は事前に決定されていません。シナリオは、技術の豊かさの未来から停滞と社会的分裂の未来にまで及びます。決定的な要因になる決定的な要因は、テクノロジーそのものではなく、それを制御する能力です。私たちの将来の繁栄は、この新しい複雑なインテリジェントマシンと賢明に、公正かつ倫理的にパートナーシップを作ることができるかどうかにかかっています。これには、教育と生涯学習への勇敢な投資、社会保障システムの近代化、堅牢な倫理的および法的枠組み条件の作成が必要です。これは、ロボット時代の利点が広く共有され、未来を創造し、すべての人類の技術に役立つことを保証する唯一の方法です。

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