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Article by: Asst.Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 目新しさとテクノロジーは常に社会の中で大きな関心を呼び起こしています。多くの場合国民は結果を完全に理解できていないだけでは無くそのような感情的反応の合理性を見出す事もできませんでした。何十年もの間無数の研究により人間の労働力に取って代わるインテリジェンスマシンに起因する業界全体の潜在的な仕事の損失の可能性があると結論付けています。更にはそのような研究はデジタル化が仕事の性質を根本的に変えるという事を警告しています。 PwCによれば2030年代初頭までにオートマトンのリスクが高い既存の仕事の推定割合は郡によって大きく異なるとの事です。これらの推定値は平均的な教育レベルが比較的高い一部の東アジアおよび北欧経済では僅か20〜25％から自動化がより容易である傾向にある工業生産が依然として総雇用の比較的高いシェアを占めている東ヨーロッパ経済では40％以上になると考えられています。英国や米国のようなサービス主導の経済であるが比較的熟練度の低い労働者が「切るに切れない尻尾」に状態の国では長期的には中間的なレベルでの自動化が見られる可能性があります。 PwCは、OECDがまとめたデータのセットを分析しました。このデータセットは、学術研究者のグループを含む20か国の200,000人を超える労働者の仕事に関連する労働作業を詳しく調べています。  従って調査した国々、異なる産業部門、産業内の職業、労働者の性別、年齢、およびに教育レベルについて2030年代までに自動化のリスクが高い可能性がある既存の仕事の割合の推定をしました。それらを持ってPwCはこのプロセスが2030年代までの三つの重複する波でどのように展開するかを特定しました。 アルゴリズムウェーブは、金融、情報、通信などの分野における単純な計算タスクの自動化と構造化データの分析に焦点を当てました。これは既に現在進行中です。フォームへの入力、コミュニケーションなどの反復可能なタスクの自動化に焦点を当てた増強波であり動的な技術サポートおよびに空中ドローンや倉庫内のロボットなどの半制御環境における非構造化データの統計分析による情報交換が可能です。これも現在進行中で2020年代後半に成熟に達する可能性があります。自律波は肉体労働と手先の器用さが要求される作業の自動化とおよびに製造や輸送などの対応アクションが必要な動的な現実の状況での問題解決（例：無人車両）に焦点を当てています。これらの技術は既に開発中ですが、2030年代に経済全体のスケールで完全に成熟する可能性があります。  労働市場の構造、教育とスキルのレベル、そして郡全体での政府の政策の違いの結果として、これら二つのコンポーネントの相対的な影響は国によって異なるため推定される自動化レベルに違いが生じ、四つのグループに分類できます。 産業型経済、例えば、ドイツ、スロバキア、イタリアでは、長期的には比較的高い自動化率が見られるでしょう。これらの国は通常比較的自動化可能なジョブによって特徴付けられ（OECD平均に対して）ており潜在的な自動化率の高い産業セクターに集中しています。 サービス支配型経済、例えば米国、英国、フランス、オランダでは平均して比較的自動化が可能な仕事が特徴ですが平均して産業部門よりも自動化が難しい傾向にあるサービス部門も集中しています。 アジア諸国、例えば日本、韓国、シンガポール、ロシア等は全体的に比較的自動化が難しい仕事をしていますが比較的高い潜在的自動化率の産業部門での雇用の集中度も比較的高いです。 北欧諸国、例えばフィンランド、スウェーデン、およびノルウェー（この地域外のニュージーランドとギリシャに加えて）には平均して比較的自動化が困難で潜在的な自動化率が比較的低い産業セクターの仕事があります。

Article by: Asst.Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 産業革命が出現したのは、ほぼ3世紀前のことである。さまざまな経済的、政治的、技術的な力が統合され、我も我もと多くの人々が都市に引き寄せられて来た。21世紀に入り、世界中の都市はかつて誰も予測する事の出来なかった速度で成長している。 多くのチャンスがここそこに有る今、人々は自分達の生活のクオリティーをより良くするために都市部に引っ越すよう動機付けられている。都市化が進んで行くにつれ、都市はインフラの増設、医療サービスの改善充実、エネルギー資源の管理など、将来的に大きな課題に直面している。一つの大きなチャレンジ事項としては都市経済を牽引するモビリティーであろう。 デロイトによれば、多くの都市は、過負荷と非効率的な道路と交通システムに関連した困難に直面しているとの事である。最もゴミゴミしている都市においては、運転手は年間100〜200時間以上、2〜5週間の労働時間相当の時間を交通渋滞の中で過ごしている。インフラの劣化によるUSGDPへの累積的な悪影響は、2040年には年間5,000億ドルを超える可能性がある。 人々が街中を移動する方法を設計する色々な取り組みが現在成されており、既に関連の産業やスマートモビリティへの投資が殺到しており、外国の一部の市当局は、スマートモビリティテクノロジーの使用を推進している。ロンドンは、人々が交通網を移動するその動き方に関する膨大な量のデータを利用して、都市全体の交通管理を改善している。中央システムが、9,200台のバス、6,000台の交通信号機、そして1,400台のカメラからデータを引き出し、信号を調整して車両の流れを改善している。ニューヨーク市は、マンハッタンとブルックリンへの配備を通じて、旅行者と歩行者の安全性を向上させるために自動車と自動車間そして自動車とインフラのコネクトテクノロジーを試験的に導入している。東京、フェニックス、シンガポールなどの都市は全て既に自動運転タクシーのテストに成功している。 新しいテクノロジーを利用してこれら最も厄介な問題を解消するためには、各都市都市は既存のインフラを超え、標準化と相互運用性を推進でき主要当事者による価値創造を可能にした技術の進歩を促進する包括的な統合システムが必要なのだ。要するに都市にはモビリティオペレーティングシステム（mOS）が必要なのだ。これらは物理的なインフラ（道路、鉄道）、交通手段（自動車、公共交通機関、ライドシェアリング、自転車シェアリングなど）、そして交通サービスプロバイダー（組織、公共交通システム）やシステム全体で市場の決済メカニズムを通じてより優れた思考と最適化を実現して一纏めにする統合プラットフォームなのである。 都市のモビリティプラットフォームはインセンティブを調整する事で、単刀直入に言えばモードや場所全体の価格を調整する事により、そして更には行動誘発のからくり社会的に証明されている等の行動を起こさせる仕掛けをする事により、需要と供給の均衡を取りトラフィックスループットを促進することができる。ただし、完全に役に立つモビリティオペレーティングシステムを確立することは、何年間にもわたって努力を重ねた行かねばならないであろう重要な取り組みなのだ。そうであっても、段階的ステップの初歩から始まりシステムが成熟するにつれてその後の機能追加可能な基盤が出来上がって行くというメリットがある。この点において、都市は、おそらく特定の地域において既存のインフラの理解度を深め、利用度を高め、そして管理することから始める事ができるであろう。これは最終的には市内全体の複数の交通手段を管理し、混雑とアクセシビリティを改善し、システム全体の最適化を達成できる真の包括的システムを構築する方向へと進んで行くのである。 結局のところ、統合型モビリティプラットフォームの最大の障壁は、技術的というよりは、政治的、社会的、経済的なものであろう。自治体は、デジタルモビリティプラットフォームを正常に実装するために、従来型の交通政策や資金調達の枠組みを超えて行動する事が必要なのだ。そして都市は、近年の目覚ましい技術革新を利用して、輸送ネットワークの多くのノードとモダリティに渡って可視化性、相互運用性、そして最適化を可能にする共通のプラットフォームを造って行く必要がある。