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先駆者とみなされていますが、ロボット工学とオートメーションでは世界の他国と比べてリードを失っています。韓国は最も高いロボット密度で世界をリードしているが、中国、日本、ドイツもこの点で米国を追い越している。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 60% の仕事の約 30% のタスクが自動化できる可能性があります。しかし、たとえば米国の倉庫物流の 80% は依然として手作業で行われています。問題は、人工知能 (AI) は、米国がロボット工学とオートメーション分野で追いつき、リーダーの役割を取り戻すのに役立つでしょうか?

に適し：

• 倉庫の自動化と倉庫の改修による米国の倉庫の最適化 - 80% はまだ自動化されていません。
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ロボット工学とオートメーションの国比較

米国: 課題と可能性

米国はかつてロボット工学のリーダーでしたが、現在ではロボット密度は労働者 10,000 人あたり 285 台で、世界で 10 位にすぎません。ロボットの密度は特に自動車業界で高く、次にエレクトロニクス業界が続きます。 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、自動化は不均等に分布しており、ロボットの 77% はミシガン、アイオワ、ウィスコンシンを含むわずか 5 つの州で使用されています。この集中により、地域的な不平等や他の地域の経済発展について疑問が生じます。

米国における自動化率の低さは、さまざまな要因に影響されています。システム統合にかかる高額なコスト、熟練労働者の不足、そして多くの企業による保守的なアプローチが進歩を困難にしています。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などの革新的な技術を通じて米国の影響力を取り戻すのに役立つ可能性がある。

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: オートメーションの先駆者

韓国は倉庫物流オートメーションの世界的リーダーの一つです。倉庫の 40% 以上はすでに自動化されており、これはこの国の高度な技術進歩と強い革新文化のおかげです。電子商取引ブームの高まりと効率性向上への注目により、AI 支援システムの使用が促進されています。業界アナリストは、物流自動化市場が 2032 年まで毎年 10% 以上成長すると予想しています。Coupang や LG CNS などの大手企業は、サプライ チェーンを最適化し、国際競争力を高めるために 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る。ロボット密度は従業員 10,000 人あたり 392 台であり、この国は現在、はるかに先を行っています。 2022 年には、世界中で設置されているロボットのうち 52% が中国に設置されています。この発展は、ターゲットを絞った政府戦略の結果です。ロボット産業は主要分野として特定され、巨額の補助金と投資によって支援されています。

中国はロボット利用のリーダーではあるが、テクノロジーに関してはまだ追いつく必要がある。中国は、特にロボットソフトウェアや主要コンポーネントの開発を輸入に依存し続けている。しかし、技術的に独立性を高めるという戦略的目標は、この分野における中国の長期的な取り組みを強調している。

日本：オートメーションの先駆者

日本は数十年にわたってロボット工学の先進国の一つ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 10,000 人あたり 399 台で、この国はリーダーの 1 つです。ファナックや安川電機などの企業は、産業用ロボットの生産における世界のリーダーです。

さらに、日本は人型ロボット、動物ロボット、その他の特殊なアプリケーションの開発の先駆者でもあります。日本社会はロボット工学に対する高いレベルの受け入れを示しており、それは政府の新ロボット戦略などのプログラムに反映されています。この戦略は、農業や医療など生産性の低い分野でも自動化を推進することを目的としています。

ドイツ: 効率とイノベーション

ドイツはオートメーションにおいて世界有数の先進国の一つです。ドイツのロボット密度は従業員 10,000 人あたり 415 台で、第 4 位にランクされています。この国の強力な自動車産業とエレクトロニクス産業がこの発展を推進しています。反復的なタスクはロボットに引き継がれるため、自動化は熟練労働者不足の解決策としてますます注目されています。

ドイツ企業はシステム統合と高品質のテクノロジーを非常に重視しています。ただし、現代のシステムのコストの高さと複雑さに課題があります。それにもかかわらず、ドイツは既存のプロセスを最適化し、新たな機会を開くために AI に多額の投資を行っています。

倉庫物流を例にしたAIの台頭

米国: 緩やかな進歩

米国の倉庫物流における自動化率は、国際標準と比較して依然として低いです。自動化されている倉庫はわずか約 20% です。しかし、人件費の高騰とスキル不足の深刻化により、自動化への投資が加速しています。研究によると、物流内自動化ソリューションの市場は 2032 年まで毎年 8% 以上成長すると予測されています。Amazon や Walmart などの企業は、すでに AI ベースのシステムを使用して倉庫プロセスを最適化しています。

中国：電子商取引による進歩

電子商取引ブームにより、中国では自動化された物流ソリューションに対する大きな需要が生じています。自律移動ロボット (AMR) やその他の AI ベースのテクノロジーは、倉庫の効率と速度を向上させるためにますます使用されています。これらの発展は政府の投資と補助金によって支えられています。

日本：伝統と革新が出会う

日本の製造業におけるロボット密度は高いものの、倉庫物流における自動化はまだ相対的に低いです。伝統的な価値観と人間の労働に対する高い評価が、これまで障害となってきました。しかし、スキル不足が深刻化していることを考慮して、最新の自動化ソリューションに目を向ける日本企業が増えています。

ドイツ: 物流の効率化

ドイツでも倉庫物流の自動化率は20％程度です。システムの複雑さや熟練労働者の不足などの課題が進歩の妨げとなっています。同時に、企業は物流の効率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を強めています。

ドイツは何十年もの間、ロボットが高密度に配置され、高度に自動化された工業国とみなされてきました。自動化されたプロセスは、特に自動車および機械エンジニアリング業界に深く根付いています。それにもかかわらず、倉庫分野の推定によると、約 80% の拠点には大規模な自動化が行われていない状態が続いています (変動: 生産では 43%、倉庫では 20% 未満の場合が多い)。

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 を使用して、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保証します。
• 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。
• 予知保守: AI ベースの保守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。

KI: アメリカにとっての解放?

AI は米国にロボティクスとオートメーションの分野で競争力を取り戻す機会を提供します。革新的なテクノロジーを開発および実装することで、企業は効率、柔軟性、生産性を向上させることができます。同時に、長期的に競争力を維持するには、研究とトレーニングへの投資が必要になります。

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• AIの5,000億ドル：「Stargate」はアメリカの経済を救うのですか、それとも夢のみを販売しますか？

米国は国際的に立場を失ったが、的を絞った措置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。必要なものは次のとおりです。

1. 研究開発への投資: AI とロボット工学の開発に政府および民間のリソースをさらに投入する必要があります。
2. 熟練労働者の促進: AI と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. 規制によるサポート: 企業の新技術への投資を奨励するには、イノベーションに優しい規制環境が不可欠です。

これらの措置を実行することで、米国は AI を活用した自動化戦略の恩恵を受け、世界的な課題に対する持続可能な解決策を見つけながら経済パフォーマンスを向上させることができます。

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AIはロボット工学とオートメーションにおける米国のリーダーシップを取り戻す鍵となるでしょうか? – 画像: Xpert.Digital

AIはロボット工学とオートメーションにおける米国のリーダーシップを取り戻す鍵となるでしょうか?

米国は、かつては誰もが認める技術革新のリーダーでしたが、ロボット工学とオートメーションの分野で増大する競争圧力に直面しています。韓国、中国、日本、ドイツなどの国々がロボットやインテリジェントシステムの利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、米国はこの分野で遅れを取っているようだ。現在の問題は、人工知能 (AI) は米国がロボット工学とオートメーションの分野で追いつき、リーダーシップを取り戻すのに役立つでしょうか?

マッキンゼー グローバル インスティテュートによる調査では、米国経済における自動化の顕著な可能性が明らかになりました。これによると、全職業の 60% のタスクの 30% が自動化システムに引き継がれる可能性があります。これは、米国の倉庫物流の約 80% が依然として手作業で処理されているという現実とは対照的です。この矛盾は、大きなチャンスであると同時に、世界的な競争で生き残るために早急に行動する必要があることを浮き彫りにしています。

ロボットとオートメーションの国際比較

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オートメーションの開発のリーダーでした。しかし現在、製造におけるロボット密度は、従業員 10,000 人あたり約 285 台と、世界で 10 位にまで低下しています。自動車産業は依然として産業用ロボットの最大の購入者であり、エレクトロニクス産業がそれに次ぐが、2023年には前年比10%増の3万9,000台以上の産業用ロボットが導入されるということは、自動化への関心の高まりを示している。

注目すべき現象は、米国におけるロボットの偏在である。調査によると、販売された産業用ロボット全体の 77% は、アイオワ、ミシガン、カンザス、ウィスコンシン、ミネソタの 5 つの州だけで使用されています。これらの「ロボットセンター」の主な特徴は、自動車産業が強いことです。この地域集中により、経済発展と国内の他の地域での熟練労働者の確保について疑問が生じます。課題は、自動化のメリットを全国により均等に分配し、経済全体を強化することです。

韓国: オートメーションとロボット工学の世界リーダー

韓国は世界のロボット密度において誰もが認めるリーダーであり、製造業従事者 10,000 人当たり 1,000 台という驚異的な産業ロボットを備えています。これは世界平均の 3 倍以上であり、この国の自動化技術への一貫した投資を反映しています。半導体およびエレクトロニクス産業は特にロボットの利用を推進しており、次に自動車産業が続きます。これも最新のロボット ソリューションの使用の大きなシェアを占めています。

韓国のロボット産業の主な特徴は、政府からの強力な支援であり、特に資金提供プログラムや税制優遇措置によってイノベーションを推進しています。さらに、サムスンやLGなどの大手テクノロジー企業が集中しているため、韓国はロボット技術の開発と応用の両方で世界基準を確立しています。それにも関わらず、この国は、あらゆる経済部門にわた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利用しやすく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

近年、中国は産業用ロボットの世界最大の市場となっている。 2022 年には、世界中で設置されている産業用ロボットの 52% が中国に設置されています。ロボット密度は作業員 10,000 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ものとして分類し、政府投資、資金提供プログラム、減税を通じてその発展を大規模に支援している。中国のロボット密度は、製造業の賃金水準に基づいて予想されるよりも 12.5 倍高い。これは、自国の産業を近代化し、競争力を高めるために自動化を促進するという中国政府の積極的な戦略を示しています。

中国はロボット密度では世界をリードしているが、一部の分野では依然として欠陥が残っている。中国は依然として、特にロボットソフトウェアの開発や主要コンポーネントの生産を輸入に依存している。これは、中国が多数のロボットを使用しているにもかかわらず、日本やドイツなどと同じ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、この技術的なギャップを埋め、海外プロバイダーへの依存を減らすことに重点が置かれています。

日本：ロボット工学の先駆者であり革新者

日本は長年にわたりロボット工学とオートメーションの先進国です。この国は、製造業従業員 1 人あたりのロボット密度が世界で最も高い国です。 2012年に日本は約34億円相当のロボットを出荷し、世界市場シェアのほぼ50％を占めた。ファナックや安川電機などの日本企業は世界有数の産業用ロボットメーカーであり、現代のロボット技術の発展に多大な貢献をしてきました。日本政府は、農業、インフラ、医療など労働生産性の低い経済分野での自動化を加速するため、新ロボット戦略（2016～2020年）を通じて自動化を支援しています。

日本は、工業生産をはるかに超えた幅広いロボット応用を特徴としています。日本では産業用ロボットに加えて、人型ロボット、動物型ロボット、警備ロボット、さらには宇宙飛行士ロボットも開発され、使用されています。この多様性は、日本社会におけるロボットの高い受容性と、新技術の研究と実装に対する意欲を示しています。日本文化ではロボットを日常生活のパートナーやヘルパーとして見なすことが多く、そのため社会生活への統合が容易になります。

ドイツ: エンジニアリングスキルとオートメーションの専門知識

ドイツはロボット工学とオートメーションの先進国の一つでもあります。ドイツの製造業におけるロボット密度は従業員 10,000 人あたり 415 台であり、ドイツは世界で 3 番目にランクされています。ドイツ経済は、オートメーションに大きく依存する強力な自動車および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みなしている。ロボットを使用することで、企業は生産性を向上させながら欠員を補充することができます。生産における精度、効率、品質に重点が置かれているため、ドイツはロボット工学とオートメーションの重要な中心地となっています。

ドイツはまた、人間の従業員と緊密に連携できる協働ロボット（コボット）の開発にも大きく依存している。これらの協働ロボットは、柔軟な生産環境に特に適しており、肉体的に厳しい作業や危険な作業を行う人々をサポートできます。ドイツのエンジニアリングと研究と産業界の緊密な連携により、ドイツはロボット工学において今後も重要な役割を果たし続けるでしょう。

倉庫物流におけるAIの役割

アメリカの現状

米国では、倉庫物流における自動化のレベルは、国際標準に比べてまだ中程度です。米国の倉庫の約 20% のみが自動化されていると推定されています。しかし、人件費の高騰と熟練労働者の不足が深刻化しているため、米国企業は自動化へのさらなる投資を余儀なくされている。北米の物流内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。世界のサプライチェーンにおける地政学的な出来事や不確実性により、回復力と柔軟性のある物流ソリューションの必要性が高まり、自動化がさらに推進されています。多くの米国企業は、倉庫プロセスを最新化して自動化しなければ、長期的に競争力を維持できないことを認識しています。

中国: 倉庫自動化分野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いる。電子商取引ブームと、効率性と配送時間に対する需要の高まりがこの発展を推進しています。中国企業は、倉庫プロセスを最適化するために自律移動ロボット (AMR) やその他の AI ベースのソリューションへの依存を高めています。電子商取引の急速な拡大により、中国には高度な自動化によってのみ効率的に運用できる巨大な倉庫が出現しました。この力学が倉庫物流の革新を推進しています。

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高密度化にもかかわらず、倉庫物流の自動化レベルはまだ比較的低いです。文化的要因と人間の労働に対する高い価値観により、これまで自動化が妨げられてきました。しかし、熟練労働者の不足が深刻化しているため、日本企業は自動化へのさらなる投資を余儀なくされています。日本企業は伝統的な価値観と現代のテクノロジーを組み合わせようとしており、人間の作業を完全に置き換えるのではなく、それを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: 複雑なプロセス向けの革新的なソリューション

ドイツは何十年もの間、特に自動化プロセスが深く根付いている自動車および機械工学分野において、ロボットの密度が顕著であり、高度に自動化された工業国とみなされてきました。それにもかかわらず、倉庫物流における自動化のレベルは比較的低いことが判明しています。推定によると、倉庫の約 20% のみが自動化されている一方で、生産では最大 43% というより高い値が達成されています。ドイツの倉庫の約 80% では、依然として大規模な自動化が行われていません。主な課題としては、システム統合の複雑さと熟練労働者の不足が挙げられます。こうしたハードルにもかかわらず、ドイツ企業は倉庫物流の効率と柔軟性を高める革新的なソリューションへの依存を強めています。ドイツのエンジニアリングと高品質基準が活用され、複雑な倉庫プロセスであっても効率的に自動化することが可能になります。倉庫物流をさらに最適化し、将来性のあるものにするために、既存システムへの人工知能 (AI) の統合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活用

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 テクノロジーには企業のキャッシュ フローを 2 倍にする可能性があることが示されています。 Bitkom の調査によると、物流業界における AI の受け入れは継続的に増加しています。 AI の使用例には次のようなものがあります。

自動運転車（ドライブユニット）

AI 制御の車両は倉庫内の最も効率的なルートを計算し、空の移動を減らし、輸送時間を最適化します。変化する状況に適応し、すべてがスムーズに進むようにします。

品質保証

AI ベースのシステムがアイテムに損傷やエラーがないかチェックします。たとえば、画像認識を使用することで、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。

音声コントロールピッキング（音声によるピッキング）

音声アシスタントは商品のピッキングをサポートし、従業員を倉庫内で案内します。これによりエラーが減り、プロセスが高速化されます。

AI対応グリッパーアーム

AI を活用して繊細なアイテムの掴み方や扱い方を学習するロボットグリッパーにより、これまで人間が行う必要があった作業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、再注文を最適化して在庫過剰または在庫不足のリスクを軽減します。これにより、保管スペースがより効率的に使用され、資本保持率が向上します。

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、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、次のような方法で米国がロボット工学とオートメーションの分野で追いつくのに役立ちます。

倉庫物流の効率化

AI ベースのシステムは、これまで手動で実行さ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、電子商取引の増大する需要を満たすために特に重要です。

新しいロボット技術の開発が加速しています

AI により、より柔軟でインテリジェントで使いやすい世代のロボットの開発が可能になります。これらのロボットは、変化する状況にうまく適応し、新しいタスクを引き受けることができます。

既存のシステムへのロボットの統合が容易になります

AI により、ロボットを既存の倉庫および生産システムに簡単に統合し、コスト効率を高めることができます。これにより、企業が自動化ソリューションを導入するハードルが下がります。

米国産業の競争力を強化

ロボティクスやオートメーションに AI を活用することで、米国企業は生産性と柔軟性を高めて国際競争力を高めることができます。これは米国経済を強化し、雇用を確保するために不可欠です。

マッキンゼーの調査では、AI テクノロジーを早期に導入した企業はキャッシュ フローを 2 倍にできると予測しています。これは、物流と生産における AI の大きな経済的可能性を強調しています。

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• なぜ企業がAIを使用するのが非常に難しいのか

倉庫物流におけるAIの活用には課題​​もある

プライバシーに関する懸念

AI システムは大量のデータにアクセスする必要があるため、プライバシーの問題が生じる可能性があります。企業がデータの使用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。

導入コストが高い

AI ベースのシステムの導入にはコストがかかる場合があります。ただし、これらのコストは効率の向上とコスト削減によって迅速に償却できるため、長期的に見る必要があります。

システム統合の複雑さ

AI システムを既存の倉庫システムや生産システムに統合するのは複雑になる場合があります。企業は実装時に経験豊富な専門家に依存することが重要です。

資格のある専門家が不足している

AI システムの開発と実装には、資格のある専門家が必要です。したがって、企業が従業員の研修とさらなる教育に投資することが重要です。

同時に、倉庫物流を例に挙げると、AI の使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により運営コストが削減され、リソースの有効活用が可能になります。

顧客エクスペリエンスの向上

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

競争上の優位性

AI を使用する企業は、市場の変化に対する準備が整い、新しい要件により早く適応できます。

持続可能性

AI はエネルギー消費を最適化し、CO2 排出量を削減します。 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、効率を高め持続可能性を向上させるために AI テクノロジーに投資しています。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の活用は雇用にも影響を与えるだろう。ピッキングなどの反復的なタスクは自動化が進んでいます。これは、特にスキルの低い仕事において、雇用の喪失につながる可能性があります。同時に、AIシステムの開発、保守、監視などの新たな雇用も生まれています。企業と政治家が従業員を仕事の世界の変化に備え、さらなる研修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。

AIを活用した物流における米国の大手企業

一部の米国企業はすでに倉庫プロセスに AI を統合し始めています。

• Amazon: AI ベースのロボットを使用して物流センターの効率を向上させます。
• Walmart: AI システムを使用して在庫を最適化し、配送時間を短縮します。
• ハネウェル: 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: 倉庫物流用の AI 制御ロボット システムを開発します。

これらの例は、変化がすでに始まっており、AI を早期に導入した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

米国を中国、日本、ドイツと比較すると、米国がロボット工学とオートメーション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促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や企業向けの的を絞った支援プログラムにより、自動化が加速します。

日本

日本は、協働ロボット (コボット) の開発と使用がいかに重要であるかを示しています。コボットは人間と機械の間のコラボレーションを改善し、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決にどのように役立つかを実証しています。反復的なタスクを自動化することで、企業は従業員の労働条件を改善しながら欠員を補充できます。

AIは米国経済の将来の鍵となる

米国はロボット工学とオートメーションの分野で中国、日本、ドイツに地位を奪われた。しかし、AI は米国が「解放ストライキ」を達成し、追いつくのに役立つ可能性をもたらします。倉庫物流に AI を活用することで、米国企業は効率と柔軟性を高め、国際競争で生き残ることができます。 AI の使用には、プライバシーの問題や導入コストの高さなどの課題も伴います。同時に、AI は効率の向上、コストの削減、顧客エクスペリエンスの向上などの機会も提供します。倉庫物流の仕事に対する AI の影響は両義的です。反復的なタスクはますます自動化されていますが、同時に AI システムの開発と保守において新しい仕事が生み出されています。

AI の可能性を最大限に発揮するには、米国は次の措置を講じる必要があります。

• 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もっと投資すべきである。
• AI 人材の育成: 米国は AI 専門家の訓練を促進し、この分野での雇用を奨励する必要があります。
• 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導入をサポートする規制環境を構築する必要があります。
• 産業界と研究間の連携の促進: 大学と企業間の緊密な連携により、技術移転が加速され、イノベーションが促進されます。
• 中小企業 (SMB) のサポート: 中小企業 (SMB) は米国経済において重要な役割を果たしており、中小企業が AI テクノロジーにアクセスできることも重要です。
• 労働力の移行戦略の策定: 米国政府と業界が、従業員を労働力の変化に備えて訓練の機会を提供する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、ロボット工学とオートメーションの分野でリーダーの座に戻り、経済と社会にとってこれらの技術の恩恵を享受できる可能性がある。人工知能は単なる技術の進歩ではなく、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形作るために使用できるツールです。行動するのは今です。

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