TEDxCambridge
David Autor: Will automation take away all our jobs?
デイヴィッド・オートー: 自動化で人間の仕事はなくなるのか？
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これはあまり耳にすることのないパラドックスですが、１世紀に渡り人間に代わって仕事をする機械が作られてきたにもかかわらず、アメリカで仕事に就く成人人口の割合は過去125年の間増え続けているのです。どうして人間の労働が余計になったり、人間のスキルが廃れたりしないのでしょう？ 仕事の未来に関するこの講演で、経済学者のデイヴィッド・オートーが、なぜ未だこんなにも多くの仕事があるのかを問い、驚きと希望に満ちた答えを出します。
David Autor - Economist
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization. Full bio
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization. Full bio
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ひとつ驚くべき事実があります
00:13
Here's a startling fact:
0
1240
1831
00:15
in the 45 years since the introduction
of the automated teller machine,
of the automated teller machine,
1
3095
3721
45年前に ATM —
あの現金の自販機が
導入されて以来
導入されて以来
00:18
those vending machines that dispense cash,
2
6840
2856
00:21
the number of human bank tellers
employed in the United States
employed in the United States
3
9720
3176
アメリカで雇用されている
銀行窓口係の数は
銀行窓口係の数は
00:24
has roughly doubled,
4
12920
1256
おおよそ２倍に
00:26
from about a quarter of a million
to a half a million.
to a half a million.
5
14200
3296
25万人から50万人に
増えていて
増えていて
00:29
A quarter of a million in 1970
to about a half a million today,
to about a half a million today,
6
17520
3036
1970年に25万人だったのが
今では50万人
今では50万人
00:32
with 100,000 added since the year 2000.
7
20580
4236
2000年以降だけでも
10万人増えているんです
10万人増えているんです
00:36
These facts, revealed in a recent book
8
24840
2416
ボストン大学の経済学者
ジェームズ・ベッセンが
ジェームズ・ベッセンが
00:39
by Boston University
economist James Bessen,
economist James Bessen,
9
27280
3136
最近出した本で
明らかにされたこの事実は
明らかにされたこの事実は
00:42
raise an intriguing question:
10
30440
2176
興味深い疑問を提起します
その人たちは
いったい何をやっているのか？
いったい何をやっているのか？
00:44
what are all those tellers doing,
11
32640
1896
00:46
and why hasn't automation
eliminated their employment by now?
eliminated their employment by now?
12
34560
4016
なぜ自動化によって
そういった仕事がなくならないのか？
そういった仕事がなくならないのか？
00:50
If you think about it,
13
38600
1336
考えてみれば
過去200年における
偉大な発明の多くは
偉大な発明の多くは
00:51
many of the great inventions
of the last 200 years
of the last 200 years
14
39960
3136
00:55
were designed to replace human labor.
15
43120
2800
人間の労働を
置き換えるためのものでした
置き換えるためのものでした
00:58
Tractors were developed
16
46720
1776
トラクターは人間の肉体労働を
01:00
to substitute mechanical power
for human physical toil.
for human physical toil.
17
48520
4336
機械の力で置き換えるものとして
作られました
作られました
01:04
Assembly lines were engineered
18
52880
2336
組み立てラインは
ムラのある人間の手作業を
01:07
to replace inconsistent human handiwork
19
55240
3336
機械の正確さで
置き換えるため考案されました
置き換えるため考案されました
01:10
with machine perfection.
20
58600
1936
01:12
Computers were programmed to swap out
21
60560
3216
コンピューターは
間違いの多い手計算を
01:15
error-prone, inconsistent
human calculation
human calculation
22
63800
2656
デジタルの完璧さで置き換えるべく
生み出されました
生み出されました
01:18
with digital perfection.
23
66480
1760
01:20
These inventions have worked.
24
68760
2176
これらの発明は大成功でした
私たちはもはや
手で溝を掘ることも
手で溝を掘ることも
01:22
We no longer dig ditches by hand,
25
70960
2056
鍛鉄から道具を
打ち出すことも
打ち出すことも
01:25
pound tools out of wrought iron
26
73040
2056
01:27
or do bookkeeping using actual books.
27
75120
2280
紙の帳面で簿記をすることも
なくなりました
なくなりました
それでも労働市場で雇用されている
アメリカ成人の割合は
アメリカ成人の割合は
01:30
And yet, the fraction of US adults
employed in the labor market
employed in the labor market
28
78240
4736
2016年の今
01:35
is higher now in 2016
29
83000
2856
125年前の1890年よりも
高くなっており
高くなっており
01:37
than it was 125 years ago, in 1890,
30
85880
2736
01:40
and it's risen in just about every decade
31
88640
3016
その間10年ごとに
ほぼ上がり続けているのです
01:43
in the intervening 125 years.
32
91680
2320
これはパラドックスを提起します
01:46
This poses a paradox.
33
94560
1680
機械がますます人間に代わって
仕事をしている中で
仕事をしている中で
01:48
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
34
96760
3056
なぜ人間の労働が余計になったり
人間のスキルが廃れたりしないのか？
人間のスキルが廃れたりしないのか？
01:51
Why doesn't this make our labor redundant
and our skills obsolete?
and our skills obsolete?
35
99840
4136
01:56
Why are there still so many jobs?
36
104000
3696
どうしてまだ
こんなに仕事があるのか？
こんなに仕事があるのか？
01:59
(Laughter)
37
107720
1736
(笑)
02:01
I'm going to try to answer
that question tonight,
that question tonight,
38
109480
2336
今宵はどうにかこの疑問に
答えようと思います
答えようと思います
02:03
and along the way, I'm going to tell you
what this means for the future of work
what this means for the future of work
39
111840
3736
その過程で それが仕事の未来に
対して持つ意味合い
対して持つ意味合い
02:07
and the challenges that automation
does and does not pose
does and does not pose
40
115600
4176
また自動化が我々の社会に
提起する問題
提起する問題
しない問題について
話したいと思います
話したいと思います
02:11
for our society.
41
119800
1440
なぜこんなに沢山の
仕事があるのか？
仕事があるのか？
02:14
Why are there so many jobs?
42
122520
1760
02:17
There are actually two fundamental
economic principles at stake.
economic principles at stake.
43
125680
3376
これには２つの基本的な
経済学原理が関わっています
経済学原理が関わっています
02:21
One has to do with human genius
44
129080
2696
１つは人間の才覚や
創造性に関するもので
02:23
and creativity.
45
131800
1416
02:25
The other has to do
with human insatiability,
with human insatiability,
46
133240
2856
もう１つは人間の
飽くことを知らない
飽くことを知らない
どん欲さに関わるものです
02:28
or greed, if you like.
47
136120
1576
１番目のものを
「Oリングの原理」と呼びましょう
「Oリングの原理」と呼びましょう
02:29
I'm going to call the first of these
the O-ring principle,
the O-ring principle,
48
137720
2736
これは人間がする仕事の種類を
決めるものです
決めるものです
02:32
and it determines
the type of work that we do.
the type of work that we do.
49
140480
2176
２番目の原理は
「足ることなしの原理」です
「足ることなしの原理」です
02:34
The second principle
is the never-get-enough principle,
is the never-get-enough principle,
50
142680
2616
これはどれだけ多くの仕事があるかを
決めるものです
決めるものです
02:37
and it determines how many jobs
there actually are.
there actually are.
51
145320
3480
Oリングの話から始めましょう
02:41
Let's start with the O-ring.
52
149440
2336
02:43
ATMs, automated teller machines,
53
151800
2776
ATM (現金自動預け払い機)には
銀行窓口係の雇用に対し
相殺する２つの効果がありました
相殺する２つの効果がありました
02:46
had two countervailing effects
on bank teller employment.
on bank teller employment.
54
154600
3336
ご想像の通り それは多くの窓口係の作業を
代替することになり
代替することになり
02:49
As you would expect,
they replaced a lot of teller tasks.
they replaced a lot of teller tasks.
55
157960
2696
02:52
The number of tellers per branch
fell by about a third.
fell by about a third.
56
160680
2680
支店あたりの窓口係の数は
３分の１減少しました
３分の１減少しました
しかしまた 銀行は新たに支店を開くコストが
安くなったことに気付き
安くなったことに気付き
02:56
But banks quickly discovered that it
also was cheaper to open new branches,
also was cheaper to open new branches,
57
164240
3816
03:00
and the number of bank branches
increased by about 40 percent
increased by about 40 percent
58
168080
3136
同じ時期に
銀行の支店数は
銀行の支店数は
40%増加しました
03:03
in the same time period.
59
171240
1496
03:04
The net result was more branches
and more tellers.
and more tellers.
60
172760
4080
総数としては支店数とともに
窓口係の数も増えたのです
窓口係の数も増えたのです
03:09
But those tellers were doing
somewhat different work.
somewhat different work.
61
177440
3416
しかし窓口係の仕事内容も
少し変わりました
少し変わりました
03:12
As their routine,
cash-handling tasks receded,
cash-handling tasks receded,
62
180880
3656
日常の業務として
現金受渡の作業は減って
現金受渡の作業は減って
03:16
they became less like checkout clerks
63
184560
2136
出納係よりは
セールスマンのような
仕事になりました
仕事になりました
03:18
and more like salespeople,
64
186720
1816
03:20
forging relationships with customers,
65
188560
2056
顧客との関係を築き
問題を解決し
03:22
solving problems
66
190640
1216
クレジットカードや ローンや 投資といった
新しい商品を紹介するようになったのです
新しい商品を紹介するようになったのです
03:23
and introducing them to new products
like credit cards, loans and investments:
like credit cards, loans and investments:
67
191880
4216
03:28
more tellers doing
a more cognitively demanding job.
a more cognitively demanding job.
68
196120
3840
窓口係の仕事は
より頭脳が要求されるものになりました
より頭脳が要求されるものになりました
03:32
There's a general principle here.
69
200840
1640
ここにはある一般原理が
働いています
働いています
我々のする仕事の多くは
03:35
Most of the work that we do
70
203120
1696
03:36
requires a multiplicity of skills,
71
204840
3480
多様なスキルを必要とします
03:41
and brains and brawn,
72
209160
3176
頭脳と筋力—
専門技術と経験の勘
03:44
technical expertise and intuitive mastery,
73
212360
3616
03:48
perspiration and inspiration
in the words of Thomas Edison.
in the words of Thomas Edison.
74
216000
2960
エジソンの言うところの
努力とひらめき
努力とひらめき
03:51
In general, automating
some subset of those tasks
some subset of those tasks
75
219480
3256
通常そういった仕事の一部分を
自動化することで
自動化することで
03:54
doesn't make the other ones unnecessary.
76
222760
2216
他の部分は不要になりません
03:57
In fact, it makes them more important.
77
225000
2960
むしろ その部分が
より重要になります
より重要になります
経済的価値が高くなるのです
04:01
It increases their economic value.
78
229080
1976
04:03
Let me give you a stark example.
79
231080
2016
際だった例をお話ししましょう
04:05
In 1986, the space shuttle Challenger
80
233120
3816
1986年 スペースシャトル・
チャレンジャー号が
チャレンジャー号が
04:08
exploded and crashed back down to Earth
81
236960
2296
発射から２分もせずに爆発し
04:11
less than two minutes after takeoff.
82
239280
1920
破片となって地上に落下しました
04:13
The cause of that crash, it turned out,
83
241720
3096
調査の結果分かったのは
爆発の原因は補助ロケットの
安価なゴム製Ｏリングにあり
安価なゴム製Ｏリングにあり
04:16
was an inexpensive rubber O-ring
in the booster rocket
in the booster rocket
84
244840
3536
04:20
that had frozen on the launchpad
the night before
the night before
85
248400
2856
前の夜に発射台で凍り付いて
04:23
and failed catastrophically
moments after takeoff.
moments after takeoff.
86
251280
3376
発射直後に破滅的な故障を
来したということです
来したということです
04:26
In this multibillion dollar enterprise
87
254680
2815
この数十億ドル規模の事業において
単なるゴム製Ｏリングが
04:29
that simple rubber O-ring
88
257519
1697
04:31
made the difference
between mission success
between mission success
89
259240
2575
計画の成功と
７人の宇宙飛行士の悲惨な死とを
７人の宇宙飛行士の悲惨な死とを
04:33
and the calamitous death
of seven astronauts.
of seven astronauts.
90
261839
2841
分けることになったのです
04:37
An ingenious metaphor
for this tragic setting
for this tragic setting
91
265600
3736
「Ｏリング生産関数」は
この悲劇的な状況の
巧妙なメタファーとして
巧妙なメタファーとして
04:41
is the O-ring production function,
92
269360
2216
ハーバードの経済学者
マイケル・クリーマーが
マイケル・クリーマーが
04:43
named by Harvard economist Michael Kremer
93
271600
2496
チャレンジャー号事故の後に
名付けたものです
名付けたものです
04:46
after the Challenger disaster.
94
274120
2016
04:48
The O-ring production function
conceives of the work
conceives of the work
95
276160
2576
Ｏリング生産関数は
仕事を 連動する
一連のステップ
一連のステップ
04:50
as a series of interlocking steps,
96
278760
2336
鎖の輪として
捉えるものです
捉えるものです
04:53
links in a chain.
97
281120
1256
04:54
Every one of those links must hold
for the mission to succeed.
for the mission to succeed.
98
282400
3696
計画の成功のためには
すべての鎖の輪が機能する必要があります
すべての鎖の輪が機能する必要があります
04:58
If any of them fails,
99
286120
2136
どれか１つでも壊れると
計画・製品・サービスの全体が
05:00
the mission, or the product
or the service,
or the service,
100
288280
3296
墜落することになります
05:03
comes crashing down.
101
291600
1320
05:05
This precarious situation
has a surprisingly positive implication,
has a surprisingly positive implication,
102
293560
4936
この危うい状況には
驚くほどポジティブな意味合いがあります
驚くほどポジティブな意味合いがあります
鎖の輪１つの信頼性を
改善することは
改善することは
05:10
which is that improvements
103
298520
1896
05:12
in the reliability
of any one link in the chain
of any one link in the chain
104
300440
2976
他の鎖の輪を
改善することの価値を
改善することの価値を
05:15
increases the value
of improving any of the other links.
of improving any of the other links.
105
303440
3776
高めるということです
05:19
Concretely, if most of the links
are brittle and prone to breakage,
are brittle and prone to breakage,
106
307240
4976
もしほとんどの鎖の輪が
脆く壊れやすいとしたら
脆く壊れやすいとしたら
自分の鎖の輪の
信頼性が高いかは
信頼性が高いかは
05:24
the fact that your link
is not that reliable
is not that reliable
107
312240
2456
さして重要ではありません
05:26
is not that important.
108
314720
1256
05:28
Probably something else will break anyway.
109
316000
2000
どのみち どこかが
壊れるでしょうから
壊れるでしょうから
05:30
But as all the other links
become robust and reliable,
become robust and reliable,
110
318024
3992
しかし他の鎖の輪がみんな
堅牢で高い信頼性があるとしたら
堅牢で高い信頼性があるとしたら
05:34
the importance of your link
becomes more essential.
becomes more essential.
111
322040
3496
自分の鎖の輪の重要性は
より本質的なものになります
より本質的なものになります
05:37
In the limit, everything depends upon it.
112
325560
2320
究極的にはすべてが
そこにかかることになります
そこにかかることになります
Ｏリングがチャレンジャー号にとって
要となったのは
要となったのは
05:40
The reason the O-ring was critical
to space shuttle Challenger
to space shuttle Challenger
113
328640
3536
05:44
is because everything else
worked perfectly.
worked perfectly.
114
332200
2720
他のすべてが完璧に
機能していたからです
機能していたからです
もしチャレンジャー号が
宇宙時代における
宇宙時代における
05:47
If the Challenger were
kind of the space era equivalent
kind of the space era equivalent
115
335480
2576
05:50
of Microsoft Windows 2000 --
116
338080
2536
Windows 2000のような
代物だったとしたら —
代物だったとしたら —
05:52
(Laughter)
117
340640
2096
(笑)
Ｏリングの信頼性など
問題にならなかったでしょう
問題にならなかったでしょう
05:54
the reliability of the O-ring
wouldn't have mattered
wouldn't have mattered
118
342760
2456
05:57
because the machine would have crashed.
119
345240
1858
どうせクラッシュするんだから
05:59
(Laughter)
120
347122
1480
(笑)
より一般的な話として
言えるのは
言えるのは
06:01
Here's the broader point.
121
349960
1576
06:03
In much of the work that we do,
we are the O-rings.
we are the O-rings.
122
351560
3816
我々のする仕事の大部分では
人間がＯリングだということです
人間がＯリングだということです
06:07
Yes, ATMs could do
certain cash-handling tasks
certain cash-handling tasks
123
355400
3536
ATMは確かに
現金受け払いの仕事を
現金受け払いの仕事を
06:10
faster and better than tellers,
124
358960
3016
窓口係より速く
うまくこなしましたが
うまくこなしましたが
それで窓口係が不要になる
ことはありませんでした
ことはありませんでした
06:14
but that didn't make tellers superfluous.
125
362000
2056
06:16
It increased the importance
of their problem-solving skills
of their problem-solving skills
126
364080
3296
むしろ窓口係の
問題解決力や
問題解決力や
06:19
and their relationships with customers.
127
367400
2616
顧客との関係が
重要性を増したのです
重要性を増したのです
06:22
The same principle applies
if we're building a building,
if we're building a building,
128
370040
3296
同じ原理が
建物の建設や
建物の建設や
06:25
if we're diagnosing
and caring for a patient,
and caring for a patient,
129
373360
2536
患者の診察や手当
06:27
or if we are teaching a class
130
375920
3136
教室一杯の高校生への
授業などにも
授業などにも
06:31
to a roomful of high schoolers.
131
379080
2456
当てはまります
06:33
As our tools improve,
132
381560
2376
道具が進歩し
テクノロジーが
梃子として働くことで
梃子として働くことで
06:35
technology magnifies our leverage
133
383960
2096
06:38
and increases the importance
of our expertise
of our expertise
134
386080
3896
人間の専門技術や
判断力や創造性が
判断力や創造性が
06:42
and our judgment and our creativity.
135
390000
2200
より重要になるのです
06:45
And that brings me
to the second principle:
to the second principle:
136
393000
2240
それが第２の原理に繋がります
「足ることなしの原理」です
06:48
never get enough.
137
396160
1200
こうお思いかもしれません
「Ｏリングは分かった
「Ｏリングは分かった
06:50
You may be thinking, OK, O-ring, got it,
138
398280
2416
06:52
that says the jobs that people do
will be important.
will be important.
139
400720
3096
人間の仕事が重要になる
機械にはできないが
必要な仕事があるんだと
必要な仕事があるんだと
06:55
They can't be done by machines,
but they still need to be done.
but they still need to be done.
140
403840
2976
しかしそれは必要になる仕事の量については
何も言っていない」
何も言っていない」
06:58
But that doesn't tell me
how many jobs there will need to be.
how many jobs there will need to be.
141
406840
2896
何かについて
生産性が十二分に高くなったら
生産性が十二分に高くなったら
07:01
If you think about it,
isn't it kind of self-evident
isn't it kind of self-evident
142
409760
2456
その仕事から
人々が抜けていくのは
人々が抜けていくのは
07:04
that once we get sufficiently
productive at something,
productive at something,
143
412240
2536
自明のことでは
ないでしょうか？
ないでしょうか？
07:06
we've basically
worked our way out of a job?
worked our way out of a job?
144
414800
2096
1900年には
07:08
In 1900, 40 percent of all US employment
145
416920
2776
アメリカの雇用の40%は
農業でした
農業でした
07:11
was on farms.
146
419720
1256
07:13
Today, it's less than two percent.
147
421000
2256
今日では 2%未満です
なぜ農業従事者が
そんなに減ったんでしょう？
そんなに減ったんでしょう？
07:15
Why are there so few farmers today?
148
423280
2176
みんなの食べる量が
減ったからではありません
減ったからではありません
07:17
It's not because we're eating less.
149
425480
1856
07:19
(Laughter)
150
427360
2656
(笑)
１世紀に渡る
農業生産性の向上により
農業生産性の向上により
07:22
A century of productivity
growth in farming
growth in farming
151
430040
2736
今や２百万の農家が
07:24
means that now,
a couple of million farmers
a couple of million farmers
152
432800
2176
３億２千万の国民を
食べさせられるようになったのです
食べさせられるようになったのです
07:27
can feed a nation of 320 million.
153
435000
2736
07:29
That's amazing progress,
154
437760
1656
驚くほどの進歩ですが
これは農家に多くのＯリング的な仕事が
残されたことも意味します
残されたことも意味します
07:31
but it also means there are
only so many O-ring jobs left in farming.
only so many O-ring jobs left in farming.
155
439440
4136
07:35
So clearly, technology can eliminate jobs.
156
443600
3016
だから確かにテクノロジーは
雇用を減らします
雇用を減らします
07:38
Farming is only one example.
157
446640
1736
農業はその一例に過ぎません
07:40
There are many others like it.
158
448400
1640
そういう例は他にも沢山あります
07:43
But what's true about a single product
or service or industry
or service or industry
159
451440
3976
しかし１個の製品・サービス・
産業に当てはまることが
産業に当てはまることが
07:47
has never been true
about the economy as a whole.
about the economy as a whole.
160
455440
2776
経済全体にも当てはまる
わけではありません
わけではありません
07:50
Many of the industries
in which we now work --
in which we now work --
161
458240
2496
現在人々の働く産業の多く
医療や健康
07:52
health and medicine,
162
460760
2136
金融や保険
07:54
finance and insurance,
163
462920
2216
電子やITといったものは
07:57
electronics and computing --
164
465160
1640
100年前には存在しなかったか
ごく小さなものでした
ごく小さなものでした
07:59
were tiny or barely existent
a century ago.
a century ago.
165
467720
2736
08:02
Many of the products
that we spend a lot of our money on --
that we spend a lot of our money on --
166
470480
2816
私たちが多くのお金を
使っている製品
使っている製品
エアコン SUV
08:05
air conditioners, sport utility vehicles,
167
473320
2136
コンピューター
携帯機器といったものは
携帯機器といったものは
08:07
computers and mobile devices --
168
475480
1696
08:09
were unattainably expensive,
169
477200
1656
100年前には
とんでもなく高価か
とんでもなく高価か
08:10
or just hadn't been invented
a century ago.
a century ago.
170
478880
2440
あるいは発明されても
いませんでした
いませんでした
08:13
As automation frees our time,
increases the scope of what is possible,
increases the scope of what is possible,
171
481920
4976
自動化により使える時間が増え
可能なことの範囲が広がり
可能なことの範囲が広がり
08:18
we invent new products,
new ideas, new services
new ideas, new services
172
486920
3216
新しい製品・アイデア・
サービスが生み出され
サービスが生み出され
08:22
that command our attention,
173
490160
1576
それが私たちの関心を引き
08:23
occupy our time
174
491760
1536
時間を占有し
08:25
and spur consumption.
175
493320
1640
消費を促すようになりました
08:27
You may think some
of these things are frivolous --
of these things are frivolous --
176
495760
3216
くだらないものが多いと
思うかもしれません
思うかもしれません
08:31
extreme yoga, adventure tourism,
177
499000
2776
究極的なヨガ 冒険ツアー
08:33
Pokémon GO --
178
501800
1256
ポケモンGO･･･
08:35
and I might agree with you.
179
503080
1320
それは認めます
でも人々はそういったものを欲しがり
そのために熱心に働きます
そのために熱心に働きます
08:36
But people desire these things,
and they're willing to work hard for them.
and they're willing to work hard for them.
180
504979
3477
08:40
The average worker in 2015
181
508480
2176
2015年の平均的な労働者が
08:42
wanting to attain
the average living standard in 1915
the average living standard in 1915
182
510680
4256
1915年当時の平均的な
生活水準を得るためには
生活水準を得るためには
08:46
could do so by working
just 17 weeks a year,
just 17 weeks a year,
183
514960
3336
１年の３分の１
17週 働くだけでよいのです
08:50
one third of the time.
184
518320
1440
しかし多くの人は
そうはしません
そうはしません
08:52
But most people don't choose to do that.
185
520240
2176
08:54
They are willing to work hard
186
522440
1695
技術の賜を
手にするために
手にするために
08:56
to harvest the technological bounty
that is available to them.
that is available to them.
187
524159
3881
熱心に働くのです
09:00
Material abundance has never
eliminated perceived scarcity.
eliminated perceived scarcity.
188
528480
4096
物質的豊かさで
心理的な不足感が消えることはありません
心理的な不足感が消えることはありません
09:04
In the words of economist
Thorstein Veblen,
Thorstein Veblen,
189
532600
2576
経済学者ソースティン・ヴェブレンが
言うように
言うように
09:07
invention is the mother of necessity.
190
535200
2640
「発明は必要の母」なのです
09:11
Now ...
191
539520
1200
さて
この２つの原理
「Ｏリングの原理」と
「Ｏリングの原理」と
09:13
So if you accept these two principles,
192
541400
1856
「足ることなしの原理」を
認めてもらえるなら
認めてもらえるなら
09:15
the O-ring principle
and the never-get-enough principle,
and the never-get-enough principle,
193
543280
2896
09:18
then you agree with me.
194
546200
1336
仕事がなくならないのも
09:19
There will be jobs.
195
547560
1400
うなずけるでしょう
では心配することなど
何もないのでしょうか？
何もないのでしょうか？
09:21
Does that mean there's
nothing to worry about?
nothing to worry about?
196
549560
2176
09:23
Automation, employment, robots and jobs --
197
551760
2776
自動化 雇用 ロボット 仕事･･･
09:26
it'll all take care of itself?
198
554560
1920
すべては自ずと
うまくいくのでしょうか？
うまくいくのでしょうか？
09:29
No.
199
557120
1216
いいえ
09:30
That is not my argument.
200
558360
2056
それはまた別の話です
09:32
Automation creates wealth
201
560440
2536
自動化は より少ない時間で
多くの仕事ができるようにすることで
多くの仕事ができるようにすることで
09:35
by allowing us to do
more work in less time.
more work in less time.
202
563000
2576
富を生み出します
09:37
There is no economic law
203
565600
1576
しかし その富を
人間がうまく使うと保証する
経済法則はありません
経済法則はありません
09:39
that says that we
will use that wealth well,
will use that wealth well,
204
567200
2776
09:42
and that is worth worrying about.
205
570000
1800
それは懸念すべき点です
09:44
Consider two countries,
206
572800
1816
２つの国
ノルウェーとサウジアラビアを
考えてみましょう
考えてみましょう
09:46
Norway and Saudi Arabia.
207
574640
2136
09:48
Both oil-rich nations,
208
576800
1576
どちらも石油のおかげで
豊かな国です
豊かな国です
09:50
it's like they have money
spurting out of a hole in the ground.
spurting out of a hole in the ground.
209
578400
3576
地面の穴から お金が
吹き出しているようなものです
吹き出しているようなものです
09:54
(Laughter)
210
582000
1536
(笑)
09:55
But they haven't used that wealth
equally well to foster human prosperity,
equally well to foster human prosperity,
211
583560
5216
しかし両者が国民の繁栄のために
その富を同じように使っている
わけではありません
わけではありません
10:00
human prospering.
212
588800
1200
10:02
Norway is a thriving democracy.
213
590440
2736
ノルウェーは民主主義が
うまくいっている国です
うまくいっている国です
10:05
By and large, its citizens
work and play well together.
work and play well together.
214
593200
3656
概ね国民は互いに
うまくやっており
うまくやっており
国民幸福度ランキングでは
10:08
It's typically numbered
between first and fourth
between first and fourth
215
596880
3016
大概１位から４位の間にいます
10:11
in rankings of national happiness.
216
599920
2736
10:14
Saudi Arabia is an absolute monarchy
217
602680
2656
サウジは絶対君主国で
多くの国民に栄達の道が
開かれてはいません
開かれてはいません
10:17
in which many citizens
lack a path for personal advancement.
lack a path for personal advancement.
218
605360
3616
10:21
It's typically ranked 35th
among nations in happiness,
among nations in happiness,
219
609000
3496
国民幸福度ランキングは
35位あたりで
35位あたりで
あのように豊かな国にしては
低い順位です
低い順位です
10:24
which is low for such a wealthy nation.
220
612520
2096
10:26
Just by way of comparison,
221
614640
1336
比較として
10:28
the US is typically ranked
around 12th or 13th.
around 12th or 13th.
222
616000
2800
アメリカがいるのは
12位か13位あたりです
12位か13位あたりです
ノルウェーとサウジの違いは
10:31
The difference between these two countries
223
619400
2096
豊かさでも
10:33
is not their wealth
224
621520
1256
10:34
and it's not their technology.
225
622800
1736
テクノロジーでもなく
社会制度です
10:36
It's their institutions.
226
624560
1320
10:38
Norway has invested to build a society
227
626560
3176
ノルウェーは 機会が開かれていて
経済的移動性のある社会を
作るために投資してきました
作るために投資してきました
10:41
with opportunity and economic mobility.
228
629760
3336
サウジでは
生活水準は上がりましたが
生活水準は上がりましたが
10:45
Saudi Arabia has raised living standards
229
633120
2176
10:47
while frustrating
many other human strivings.
many other human strivings.
230
635320
3256
多くの国民は
不満を持っています
不満を持っています
10:50
Two countries, both wealthy,
231
638600
2776
２つの国は
どちらも豊かですが
どちらも豊かですが
同じようにうまくやっている
わけではありません
わけではありません
10:53
not equally well off.
232
641400
1720
10:55
And this brings me
to the challenge that we face today,
to the challenge that we face today,
233
643880
4336
これは我々が
今日直面する問題
今日直面する問題
自動化がもたらす問題を
思わせます
思わせます
11:00
the challenge that
automation poses for us.
automation poses for us.
234
648240
2136
問題は仕事が
なくなることではありません
なくなることではありません
11:02
The challenge is not
that we're running out of work.
that we're running out of work.
235
650400
2456
アメリカではグレート・リセッションの
最悪の時期から
最悪の時期から
11:04
The US has added 14 million jobs
236
652880
1936
11:06
since the depths of the Great Recession.
237
654840
2136
雇用が1400万増えています
11:09
The challenge is that many of those jobs
238
657000
2536
問題は 多くの職は
11:11
are not good jobs,
239
659560
1296
良い仕事でなく
11:12
and many citizens
cannot qualify for the good jobs
cannot qualify for the good jobs
240
660880
3096
多くの人には
新たに生まれる良い仕事に就ける
スキルがないということです
スキルがないということです
11:16
that are being created.
241
664000
1200
11:17
Employment growth in the United States
and in much of the developed world
and in much of the developed world
242
665840
3496
アメリカや その他の多くの
先進国における雇用の成長は
先進国における雇用の成長は
両端の重みが増していく
11:21
looks something like a barbell
243
669360
1456
11:22
with increasing poundage
on either end of the bar.
on either end of the bar.
244
670840
3376
バーベルのようです
一方には
11:26
On the one hand,
245
674240
1216
高学歴・高収入の仕事
11:27
you have high-education, high-wage jobs
246
675480
2816
11:30
like doctors and nurses,
programmers and engineers,
programmers and engineers,
247
678320
3576
医師 看護師 プログラマー
エンジニア
エンジニア
マーケティングやセールスの
幹部社員といった仕事があります
幹部社員といった仕事があります
11:33
marketing and sales managers.
248
681920
1736
11:35
Employment is robust in these jobs,
employment growth.
employment growth.
249
683680
3016
雇用は堅調で成長しています
11:38
Similarly, employment growth
is robust in many low-skill,
is robust in many low-skill,
250
686720
4016
同様に 低スキル・低学歴の仕事もまた
雇用が増えています
雇用が増えています
11:42
low-education jobs like food service,
251
690760
3056
食品サービス
11:45
cleaning, security,
252
693840
2256
清掃 警備
11:48
home health aids.
253
696120
1240
介護などです
11:50
Simultaneously, employment is shrinking
254
698080
3096
他方で 中学歴・中収入な
11:53
in many middle-education,
middle-wage, middle-class jobs,
middle-wage, middle-class jobs,
255
701200
4056
中流の仕事が
縮小しています
縮小しています
11:57
like blue-collar production
and operative positions
and operative positions
256
705280
3816
工員や職人といった
労働者や
労働者や
12:01
and white-collar
clerical and sales positions.
clerical and sales positions.
257
709120
2976
事務やセールスといった
事務職です
事務職です
12:04
The reasons behind this contracting middle
258
712120
2256
この中間部の縮小は
不思議なことではありません
12:06
are not mysterious.
259
714400
1216
12:07
Many of those middle-skill jobs
260
715640
1976
そういった中間的スキルの
仕事の多くは
仕事の多くは
12:09
use well-understood rules and procedures
261
717640
2496
よく分かっている
ルールや手順に従っており
ルールや手順に従っており
12:12
that can increasingly
be codified in software
be codified in software
262
720160
3096
それがソフトウェア化されて
12:15
and executed by computers.
263
723280
2360
コンピューターで実行されるように
なっているからです
なっているからです
12:18
The challenge that
this phenomenon creates,
this phenomenon creates,
264
726200
3376
この現象が作り出すのは
経済学者が「雇用の二極化」
と呼ぶ問題で
と呼ぶ問題で
12:21
what economists call
employment polarization,
employment polarization,
265
729600
2536
12:24
is that it knocks out rungs
in the economic ladder,
in the economic ladder,
266
732160
2616
経済の梯子の段が
取りのけられ
取りのけられ
12:26
shrinks the size of the middle class
267
734800
1816
中間層が縮小し
12:28
and threatens to make us
a more stratified society.
a more stratified society.
268
736640
3136
社会の階層化が
進むということです
進むということです
12:31
On the one hand, a set of highly paid,
highly educated professionals
highly educated professionals
269
739800
4056
高収入・高学歴の
知的職業に就く人が
知的職業に就く人が
興味深い仕事をする一方で
12:35
doing interesting work,
270
743880
1416
12:37
on the other, a large number
of citizens in low-paid jobs
of citizens in low-paid jobs
271
745320
3416
多数の人は低収入の仕事をし
その主な責務は 裕福な層が快適で
健康的であるように世話をすることなのです
健康的であるように世話をすることなのです
12:40
whose primary responsibility is to see
to the comfort and health of the affluent.
to the comfort and health of the affluent.
272
748760
5656
これは私の考える
進歩の姿ではありません
進歩の姿ではありません
12:46
That is not my vision of progress,
273
754440
2336
12:48
and I doubt that it is yours.
274
756800
1880
皆さんもそうでしょう
12:51
But here is some encouraging news.
275
759440
2016
しかし心強い話もあります
12:53
We have faced equally momentous
economic transformations in the past,
economic transformations in the past,
276
761480
4856
私たちは過去に同じように大きな
経済的転換に直面しており
経済的転換に直面しており
それをうまく
切り抜けてきたのです
切り抜けてきたのです
12:58
and we have come
through them successfully.
through them successfully.
277
766360
2696
13:01
In the late 1800s and early 1900s,
278
769080
4936
1800年代末から
1900年代初めにかけて
1900年代初めにかけて
自動化によって農業の仕事が
大幅に減りました
大幅に減りました
13:06
when automation was eliminating
vast numbers of agricultural jobs --
vast numbers of agricultural jobs --
279
774040
4536
13:10
remember that tractor? --
280
778600
2336
トラクターを思い出してください
農業州では大規模な失業の危機に
直面しました
直面しました
13:12
the farm states faced a threat
of mass unemployment,
of mass unemployment,
281
780960
2696
13:15
a generation of youth
no longer needed on the farm
no longer needed on the farm
282
783680
3816
１世代の若者達が
農場で必要とされなくなり
農場で必要とされなくなり
工業に従事できる
準備もできていません
準備もできていません
13:19
but not prepared for industry.
283
787520
1760
13:22
Rising to this challenge,
284
790080
1576
この問題に対して
13:23
they took the radical step
285
791680
1496
彼らは大胆な施策を取り
13:25
of requiring that
their entire youth population
their entire youth population
286
793200
2816
若い世代全体に
16歳まで学校に残り
13:28
remain in school
and continue their education
and continue their education
287
796040
2856
教育を受けるよう
求めたのです
求めたのです
13:30
to the ripe old age of 16.
288
798920
2120
13:33
This was called the high school movement,
289
801600
1976
これはハイスクール運動と呼ばれ
13:35
and it was a radically
expensive thing to do.
expensive thing to do.
290
803600
2816
極めて高く付くことでした
13:38
Not only did they have
to invest in the schools,
to invest in the schools,
291
806440
2256
学校への投資が
必要なだけでなく
必要なだけでなく
13:40
but those kids couldn't work
at their jobs.
at their jobs.
292
808720
2696
その若者達が
働けなくなるからです
働けなくなるからです
13:43
It also turned out to be
one of the best investments
one of the best investments
293
811440
3296
これはアメリカが20世紀にした
最良の投資であったことが
分かりました
分かりました
13:46
the US made in the 20th century.
294
814760
2216
13:49
It gave us the most skilled,
the most flexible
the most flexible
295
817000
2336
世界でも最もスキルの高い
柔軟で生産的な労働力を
柔軟で生産的な労働力を
13:51
and the most productive
workforce in the world.
workforce in the world.
296
819360
2696
手にすることになったからです
13:54
To see how well this worked,
imagine taking the labor force of 1899
imagine taking the labor force of 1899
297
822080
4536
これがいかにうまくいったか
理解するには
理解するには
1899年の労働者を現代に
連れてきたところを想像するといいです
連れてきたところを想像するといいです
13:58
and bringing them into the present.
298
826640
2216
14:00
Despite their strong backs
and good characters,
and good characters,
299
828880
2936
いかに頑丈な体を持ち
良い性格をしていたとしても
良い性格をしていたとしても
14:03
many of them would lack
the basic literacy and numeracy skills
the basic literacy and numeracy skills
300
831840
3776
その多くは基本的な読み書きや
数理的なスキルを欠いていて
数理的なスキルを欠いていて
14:07
to do all but the most mundane jobs.
301
835640
2936
最も単純な仕事以外はできず
大部分が雇用不適格でしょう
14:10
Many of them would be unemployable.
302
838600
2240
14:13
What this example highlights
is the primacy of our institutions,
is the primacy of our institutions,
303
841840
3736
この例が示しているのは
我々の制度
我々の制度
特に学校の優位性であり
14:17
most especially our schools,
304
845600
1776
14:19
in allowing us to reap the harvest
305
847400
2536
それが技術的繁栄の実りを
14:21
of our technological prosperity.
306
849960
2296
収穫できるように
してくれたのです
してくれたのです
何も心配することはない
などと言うのは馬鹿げています
などと言うのは馬鹿げています
14:24
It's foolish to say
there's nothing to worry about.
there's nothing to worry about.
307
852280
2416
14:26
Clearly we can get this wrong.
308
854720
2200
我々がやり方を間違うことは
十分あり得ます
十分あり得ます
14:29
If the US had not invested
in its schools and in its skills
in its schools and in its skills
309
857640
3496
もしアメリカが
１世紀前のハイスクール運動で
１世紀前のハイスクール運動で
学校やスキルに
投資していなければ
投資していなければ
14:33
a century ago with
the high school movement,
the high school movement,
310
861160
2256
14:35
we would be a less prosperous,
311
863440
1656
これほど繁栄はしておらず
経済移動性も低く
ずっと不幸な社会になっていたでしょう
ずっと不幸な社会になっていたでしょう
14:37
a less mobile and probably
a lot less happy society.
a lot less happy society.
312
865120
3616
しかし我々の運命は閉ざされている
と言うのも愚かなことです
と言うのも愚かなことです
14:40
But it's equally foolish
to say that our fates are sealed.
to say that our fates are sealed.
313
868760
2736
運命を決めるのは
機械ではなく
機械ではなく
14:43
That's not decided by the machines.
314
871520
1696
マーケットでさえありません
14:45
It's not even decided by the market.
315
873240
1736
運命を決めるのは 我々自身と
我々の制度なのです
我々の制度なのです
14:47
It's decided by us
and by our institutions.
and by our institutions.
316
875000
2640
14:50
Now, I started this talk with a paradox.
317
878360
2576
私はパラドックスから
話を始めました
話を始めました
機械がますます人間の仕事を
するようになっているのに
するようになっているのに
14:52
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
318
880960
2656
どうして人間の労働やスキルが
14:55
Why doesn't that make
our labor superfluous,
our labor superfluous,
319
883640
2256
余分なものにならないのか？
14:57
our skills redundant?
320
885920
1216
14:59
Isn't it obvious that the road
to our economic and social hell
to our economic and social hell
321
887160
3416
経済的・社会的な地獄への道は
我々自身の偉大な発明によって敷かれているのは
自明なことではないのか？
自明なことではないのか？
15:02
is paved with our own great inventions?
322
890600
2200
歴史はこのパラドックスに
繰り返し答えてきました
繰り返し答えてきました
15:06
History has repeatedly offered
an answer to that paradox.
an answer to that paradox.
323
894040
4176
15:10
The first part of the answer
is that technology magnifies our leverage,
is that technology magnifies our leverage,
324
898240
3616
答えの１つは
テクノロジーが梃子として働き
テクノロジーが梃子として働き
人間の専門知識 判断力 創造性の
15:13
increases the importance, the added value
325
901880
2616
15:16
of our expertise,
our judgment and our creativity.
our judgment and our creativity.
326
904520
3536
付加価値や重要性を
高めるということ
高めるということ
15:20
That's the O-ring.
327
908080
1200
Ｏリングです
15:21
The second part of the answer
is our endless inventiveness
is our endless inventiveness
328
909880
2736
もう１つの答えは
人間の尽きることのない創意と
人間の尽きることのない創意と
15:24
and bottomless desires
329
912640
1456
果てなき欲求のため
15:26
means that we never get enough,
never get enough.
never get enough.
330
914120
2336
決して満ち足りることが
ないということ
ないということ
15:28
There's always new work to do.
331
916480
2160
常に新たな仕事があるのです
15:31
Adjusting to the rapid pace
of technological change
of technological change
332
919960
3336
技術が変化する速さへの対応は
難しい問題を生み出し
15:35
creates real challenges,
333
923320
1456
15:36
seen most clearly
in our polarized labor market
in our polarized labor market
334
924800
2976
そのことは
労働市場の二極化や
労働市場の二極化や
それが経済的移動性を脅かす様に
見て取れます
見て取れます
15:39
and the threat that it poses
to economic mobility.
to economic mobility.
335
927800
2520
この困難を越えることは
自動的に出来ることでも
自動的に出来ることでも
15:43
Rising to this challenge is not automatic.
336
931320
2440
コストなしに
できることでもなく
できることでもなく
15:46
It's not costless.
337
934400
1496
容易ではありませんが
15:47
It's not easy.
338
935920
1416
15:49
But it is feasible.
339
937360
1200
可能なことです
15:51
And here is some encouraging news.
340
939120
1816
そして明るい話もあります
15:52
Because of our amazing productivity,
341
940960
2136
驚くべき生産性のお陰で
我々は豊かです
15:55
we're rich.
342
943120
1256
15:56
Of course we can afford
to invest in ourselves and in our children
to invest in ourselves and in our children
343
944400
3136
アメリカが100年前に
ハイスクール運動でしたように
ハイスクール運動でしたように
15:59
as America did a hundred years ago
with the high school movement.
with the high school movement.
344
947560
3336
我々自身や子供達に投資することは
もちろん可能です
もちろん可能です
16:02
Arguably, we can't afford not to.
345
950920
2280
むしろ しないことは
許されないでしょう
許されないでしょう
こう思っているかもしれません
16:06
Now, you may be thinking,
346
954120
1776
16:07
Professor Autor has told us
a heartwarming tale
a heartwarming tale
347
955920
2856
オートー先生は
明るい話を
明るい話を
遠い昔や 少し前や
16:10
about the distant past,
348
958800
1776
現在については
しているかもしれないけど
しているかもしれないけど
16:12
the recent past,
349
960600
1376
16:14
maybe the present,
but probably not the future.
but probably not the future.
350
962000
3296
未来のことは
言っていない
言っていない
16:17
Because everybody knows
that this time is different.
that this time is different.
351
965320
3936
今回が違うことは
みんな知っているから
みんな知っているから
16:21
Right? Is this time different?
352
969280
2816
今回は違うんですよね？
16:24
Of course this time is different.
353
972120
1896
もちろん今回は違います
16:26
Every time is different.
354
974040
1696
毎回違っているのです
16:27
On numerous occasions
in the last 200 years,
in the last 200 years,
355
975760
3616
過去200年間に
数え切れないくらい
数え切れないくらい
16:31
scholars and activists
have raised the alarm
have raised the alarm
356
979400
2776
学者や活動家達が
警告してきました
警告してきました
16:34
that we are running out of work
and making ourselves obsolete:
and making ourselves obsolete:
357
982200
3536
仕事がなくなり
我々は用済みになると
我々は用済みになると
16:37
for example, the Luddites
in the early 1800s;
in the early 1800s;
358
985760
4616
たとえばラッダイトが
1800年代初めに
1800年代初めに
16:42
US Secretary of Labor James Davis
359
990400
2936
米国労働長官ジェームス・デイヴィスが
16:45
in the mid-1920s;
360
993360
2416
1920年代半ばに
ノーベル賞経済学者ワシリー・レオンチェフが
1982年に言っています
1982年に言っています
16:47
Nobel Prize-winning economist
Wassily Leontief in 1982;
Wassily Leontief in 1982;
361
995800
5176
16:53
and of course, many scholars,
362
1001000
3256
そしてもちろん
現在の多くの学者
現在の多くの学者
16:56
pundits, technologists
363
1004280
2136
評論家 科学技術者
マスメディアの人々が
言っています
言っています
16:58
and media figures today.
364
1006440
1840
17:01
These predictions strike me as arrogant.
365
1009600
3320
そのような予言は
私には傲慢に思えます
私には傲慢に思えます
そういった自称予言者達は
実質的にこう言っているのです
実質的にこう言っているのです
17:05
These self-proclaimed oracles
are in effect saying,
are in effect saying,
366
1013800
2696
17:08
"If I can't think of what people
will do for work in the future,
will do for work in the future,
367
1016520
3416
「人々が将来どんな仕事をするのか
私に考え付かないなら
私に考え付かないなら
17:11
then you, me and our kids
368
1019960
2896
世の人々にも 子孫達にも
17:14
aren't going to think of it either."
369
1022880
1715
考え付かないだろう」
17:17
I don't have the guts
370
1025760
1935
人類の創意に対して
そのような賭けをする肝っ玉は
そのような賭けをする肝っ玉は
17:19
to take that bet against human ingenuity.
371
1027720
3176
私にはありません
17:22
Look, I can't tell you
what people are going to do for work
what people are going to do for work
372
1030920
2976
何百年先に人々が
どんな仕事をしているか
どんな仕事をしているか
17:25
a hundred years from now.
373
1033920
1896
私には分かりません
しかし未来は私の想像力に
かかっているわけではありません
かかっているわけではありません
17:27
But the future doesn't hinge
on my imagination.
on my imagination.
374
1035839
2601
17:31
If I were a farmer in Iowa
in the year 1900,
in the year 1900,
375
1039280
3776
私が1900年の
アイオワ州の農民で
アイオワ州の農民で
21世紀から経済学者が
私の畑にテレポートしてきて言ったとします
私の畑にテレポートしてきて言ったとします
17:35
and an economist from the 21st century
teleported down to my field
teleported down to my field
376
1043079
3537
17:38
and said, "Hey, guess what, farmer Autor,
377
1046640
2520
「ねえ お百姓のオートーさん
17:42
in the next hundred years,
378
1050000
1536
この先100年の
17:43
agricultural employment is going to fall
from 40 percent of all jobs
from 40 percent of all jobs
379
1051560
3776
生産性向上によって
農業雇用は40%から
17:47
to two percent
380
1055360
1216
2%に減るんだよ
17:48
purely due to rising productivity.
381
1056600
2000
他の38%の人たちは
何を仕事にしていると思うね？」
何を仕事にしていると思うね？」
17:51
What do you think the other
38 percent of workers are going to do?"
38 percent of workers are going to do?"
382
1059400
3160
私はたぶん
こうは言わないでしょう
こうは言わないでしょう
17:55
I would not have said, "Oh, we got this.
383
1063400
2816
「ああ そりゃアプリ開発とか
放射線医療とか
放射線医療とか
17:58
We'll do app development,
radiological medicine,
radiological medicine,
384
1066240
2856
18:01
yoga instruction, Bitmoji."
385
1069120
2976
ヨガのインストラクターとか
絵文字デザインとかかな」
絵文字デザインとかかな」
18:04
(Laughter)
386
1072120
1536
(笑)
私には見当が付かないでしょう
18:05
I wouldn't have had a clue.
387
1073680
1286
しかし こう言える知恵が
あればと思います
あればと思います
18:07
But I hope I would have had
the wisdom to say,
the wisdom to say,
388
1075840
2496
18:10
"Wow, a 95 percent reduction
in farm employment
in farm employment
389
1078360
4016
「すごいね 農業人口が95%減って
18:14
with no shortage of food.
390
1082400
2136
食糧不足にならないなんて
18:16
That's an amazing amount of progress.
391
1084560
2416
すごい進歩だ
18:19
I hope that humanity
finds something remarkable to do
finds something remarkable to do
392
1087000
3376
その繁栄によって
人類が何かすごいことを
やってくれることを望むよ」
やってくれることを望むよ」
18:22
with all of that prosperity."
393
1090400
1880
そして概ねそうなっていると
私は思います
私は思います
18:25
And by and large, I would say that it has.
394
1093120
3080
ありがとうございました
18:29
Thank you very much.
395
1097960
1256
18:31
(Applause)
396
1099240
5055
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
David Autor - EconomistDavid Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization.
Why you should listen
David Autor, one of the leading labor economists in the world and a member of the American Academy of Arts and Sciences, is Ford Professor of Economics and associate department head of the Massachusetts Institute of Technology Department of Economics. He is also Faculty Research Associate of the National Bureau of Economic Research, Research Affiliate of the Abdul Jameel Latin Poverty Action Lab, Co-director of the MIT School Effectiveness and Inequality Initiative, Director of the NBER Disability Research Center and former editor in chief of the Journal of Economic Perspectives. He is an elected officer of the American Economic Association and the Society of Labor Economists and a fellow of the Econometric Society.
Autor's work focuses on earnings inequality, employment and feedback between labor market opportunities, household structure and the social/intellectual development of children. He has published extensively in many major academic journals in economics. His best known research formally models and empirically analyzes how computerization substitutes for and complements human labor; asks how the rapid rise of import competition from China has reshaped U.S. manufacturing, upending the conventional economic wisdom that free trade is a free lunch; explores how the economic pressures of globalization are reshaping U.S. electoral politics; and conducts large-scale randomized experiments that test whether generous financial aid grants improve the odds of college completion and long-run economic security of students from low income families.
Autor has received a number of prestigious prizes, the Alfred P. Sloan Foundation Fellowship, the National Science Foundation Career award, and the Sherwin Rosen Prize for outstanding contributions in the field of Labor Economics, and the John T. Dunlop Outstanding Scholar Award in 2006 given by the Labor and Employment Relations Association, to name just a few. His teaching has earned several awards, including MIT’s James A. and Ruth Levitan Award for excellence in teaching, the Undergraduate Economic Association Teaching Award, and the Technology and Public Policy Program’s Best Professor Award.
David Autor | Speaker | TED.com