English-Video.net comment policy

The comment field is common to all languages

Let's write in your language and use "Google Translate" together

Please refer to informative community guidelines on TED.com

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?

Filmed
Views 1,324,373

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。

- Economist
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization. Full bio

Here'sここにいる a startling驚くべき fact事実:
ひとつ驚くべき事実があります
00:13
in the 45 years since以来 the introduction前書き
of the automated自動化 teller出納係 machine機械,
45年前に ATM —
00:15
those vending自動販売機 machines機械 that dispense分注 cash現金,
あの現金の自販機が
導入されて以来
00:18
the number of human人間 bankバンク tellersテラー
employed雇用された in the Unitedユナイテッド States
アメリカで雇用されている
銀行窓口係の数は
00:21
has roughly大まかに doubled倍増,
おおよそ2倍に
00:24
from about a quarter四半期 of a million百万
to a halfハーフ a million百万.
25万人から50万人に
増えていて
00:26
A quarter四半期 of a million百万 in 1970
to about a halfハーフ a million百万 today今日,
1970年に25万人だったのが
今では50万人
00:29
with 100,000 added追加された since以来 the year 2000.
2000年以降だけでも
10万人増えているんです
00:32
These facts事実, revealed明らかに in a recent最近 book
ボストン大学の経済学者
ジェームズ・ベッセンが
00:36
by Bostonボストン University大学
economistエコノミスト Jamesジェームス Bessenベッセン,
最近出した本で
明らかにされたこの事実は
00:39
raise上げる an intriguing興味をそそる question質問:
興味深い疑問を提起します
00:42
what are all those tellersテラー doing,
その人たちは
いったい何をやっているのか?
00:44
and why hasn't持っていない automationオートメーション
eliminated除去された their彼らの employment雇用 by now?
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?
00:46
If you think about it,
考えてみれば
00:50
manyたくさんの of the great inventions発明
of the last 200 years
過去200年における
偉大な発明の多くは
00:51
were designed設計 to replace置き換える human人間 labor労働.
人間の労働を
置き換えるためのものでした
00:55
Tractorsトラクター were developed発展した
トラクターは人間の肉体労働を
00:58
to substitute代替 mechanical機械的 powerパワー
for human人間 physical物理的 toil労苦.
機械の力で置き換えるものとして
作られました
01:00
Assemblyアセンブリ lines were engineered設計された
組み立てラインは
01:04
to replace置き換える inconsistent一貫性のない human人間 handiwork手作り
ムラのある人間の手作業を
01:07
with machine機械 perfection完璧.
機械の正確さで
置き換えるため考案されました
01:10
Computersコンピュータ were programmedプログラムされた to swapスワップ out
コンピューターは
01:12
error-proneエラーを起こしやすい, inconsistent一貫性のない
human人間 calculation計算
間違いの多い手計算を
01:15
with digitalデジタル perfection完璧.
デジタルの完璧さで置き換えるべく
生み出されました
01:18
These inventions発明 have worked働いた.
これらの発明は大成功でした
01:20
We no longerより長いです dig掘る ditches by handハンド,
私たちはもはや
手で溝を掘ることも
01:22
poundポンド toolsツール out of wrought鍛えた iron
鍛鉄から道具を
打ち出すことも
01:25
or do bookkeeping簿記 usingを使用して actual実際の books.
紙の帳面で簿記をすることも
なくなりました
01:27
And yetまだ, the fraction分数 of US adults大人
employed雇用された in the labor労働 market市場
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
01:30
is higher高い now in 2016
2016年の今
01:35
than it was 125 years ago, in 1890,
125年前の1890年よりも
高くなっており
01:37
and it's risen上昇した in just about everyすべて decade10年
その間10年ごとに
01:40
in the intervening介入する 125 years.
ほぼ上がり続けているのです
01:43
This posesポーズ a paradox逆説.
これはパラドックスを提起します
01:46
Our machines機械 increasinglyますます
do our work for us.
機械がますます人間に代わって
仕事をしている中で
01:48
Why doesn't this make our labor労働 redundant冗長
and our skillsスキル obsolete時代遅れの?
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?
01:51
Why are there still so manyたくさんの jobsジョブ?
どうしてまだ
こんなに仕事があるのか?
01:56
(Laughter笑い)
(笑)
01:59
I'm going to try to answer回答
that question質問 tonight今晩,
今宵はどうにかこの疑問に
答えようと思います
02:01
and along一緒に the way, I'm going to tell you
what this means手段 for the future未来 of work
その過程で それが仕事の未来に
対して持つ意味合い
02:03
and the challenges挑戦 that automationオートメーション
does and does not poseポーズ
また自動化が我々の社会に
提起する問題
02:07
for our society社会.
しない問題について
話したいと思います
02:11
Why are there so manyたくさんの jobsジョブ?
なぜこんなに沢山の
仕事があるのか?
02:14
There are actually実際に two fundamental基本的な
economic経済的 principles原則 at stakeステーク.
これには2つの基本的な
経済学原理が関わっています
02:17
One has to do with human人間 genius天才
1つは人間の才覚や
02:21
and creativity創造性.
創造性に関するもので
02:23
The other has to do
with human人間 insatiability不信感,
もう1つは人間の
飽くことを知らない
02:25
or greed貪欲, if you like.
どん欲さに関わるものです
02:28
I'm going to call the first of these
the O-ringOリング principle原理,
1番目のものを
「Oリングの原理」と呼びましょう
02:29
and it determines決定する
the typeタイプ of work that we do.
これは人間がする仕事の種類を
決めるものです
02:32
The second二番 principle原理
is the never-get-enough決して十分に得られない principle原理,
2番目の原理は
「足ることなしの原理」です
02:34
and it determines決定する how manyたくさんの jobsジョブ
there actually実際に are.
これはどれだけ多くの仕事があるかを
決めるものです
02:37
Let's start開始 with the O-ringOリング.
Oリングの話から始めましょう
02:41
ATMsATM, automated自動化 teller出納係 machines機械,
ATM (現金自動預け払い機)には
02:43
had two countervailing相殺 effects効果
on bankバンク teller出納係 employment雇用.
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
02:46
As you would expect期待する,
they replaced置き換えられた a lot of teller出納係 tasksタスク.
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
02:49
The number of tellersテラー per〜ごと branchブランチ
fell落ちた by about a third三番.
支店あたりの窓口係の数は
3分の1減少しました
02:52
But banks銀行 quickly早く discovered発見された that it
alsoまた、 was cheaper安い to open開いた new新しい branches,
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
02:56
and the number of bankバンク branches
increased増加した by about 40 percentパーセント
同じ時期に
銀行の支店数は
03:00
in the same同じ time period期間.
40%増加しました
03:03
The netネット result結果 was more branches
and more tellersテラー.
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
03:04
But those tellersテラー were doing
somewhat幾分 different異なる work.
しかし窓口係の仕事内容も
少し変わりました
03:09
As their彼らの routineルーチン,
cash-handling現金処理 tasksタスク receded後退した,
日常の業務として
現金受渡の作業は減って
03:12
they becameなりました lessもっと少なく like checkoutチェックアウト clerks事務員
出納係よりは
03:16
and more like salespeople営業員,
セールスマンのような
仕事になりました
03:18
forging鍛造 relationships関係 with customers顧客,
顧客との関係を築き
03:20
solving解決する problems問題
問題を解決し
03:22
and introducing導入 them to new新しい products製品
like creditクレジット cardsカード, loansローン and investments投資:
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
03:23
more tellersテラー doing
a more cognitively認知的に demanding要求の厳しい jobジョブ.
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
03:28
There's a general一般 principle原理 here.
ここにはある一般原理が
働いています
03:32
Most最も of the work that we do
我々のする仕事の多くは
03:35
requires要求する a multiplicity多重度 of skillsスキル,
多様なスキルを必要とします
03:36
and brains頭脳 and brawn力強い,
頭脳と筋力—
03:41
technicalテクニカル expertise専門知識 and intuitive直感的な mastery習熟,
専門技術と経験の勘
03:44
perspiration and inspirationインスピレーション
in the words言葉 of Thomasトーマス Edisonエジソン.
エジソンの言うところの
努力とひらめき
03:48
In general一般, automating自動化する
some subsetサブセット of those tasksタスク
通常そういった仕事の一部分を
自動化することで
03:51
doesn't make the other onesもの unnecessary不要.
他の部分は不要になりません
03:54
In fact事実, it makes作る them more important重要.
むしろ その部分が
より重要になります
03:57
It increases増加する their彼らの economic経済的 value.
経済的価値が高くなるのです
04:01
Let me give you a stark元気 example.
際だった例をお話ししましょう
04:03
In 1986, the spaceスペース shuttleシャトル Challengerチャレンジャー
1986年 スペースシャトル・
チャレンジャー号が
04:05
exploded爆発した and crashedクラッシュした back down to Earth地球
発射から2分もせずに爆発し
04:08
lessもっと少なく than two minutes after takeoff離陸.
破片となって地上に落下しました
04:11
The cause原因 of that crashクラッシュ, it turned回した out,
調査の結果分かったのは
04:13
was an inexpensive安価な rubberゴム O-ringOリング
in the boosterブースター rocketロケット
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
04:16
that had frozenフローズン on the launchpad発射台
the night before
前の夜に発射台で凍り付いて
04:20
and failed失敗した catastrophically大惨事
moments瞬間 after takeoff離陸.
発射直後に破滅的な故障を
来したということです
04:23
In this multibillion数十億 dollarドル enterprise企業
この数十億ドル規模の事業において
04:26
that simple単純 rubberゴム O-ringOリング
単なるゴム製Oリングが
04:29
made the difference
betweenの間に missionミッション success成功
計画の成功と
7人の宇宙飛行士の悲惨な死とを
04:31
and the calamitous悲惨な death
of sevenセブン astronauts宇宙飛行士.
分けることになったのです
04:33
An ingenious独創的な metaphor隠喩
for this tragic悲劇的な setting設定
「Oリング生産関数」は
04:37
is the O-ringOリング production製造 function関数,
この悲劇的な状況の
巧妙なメタファーとして
04:41
named名前 by Harvardハーバード economistエコノミスト Michaelマイケル Kremerクレマー
ハーバードの経済学者
マイケル・クリーマーが
04:43
after the Challengerチャレンジャー disaster災害.
チャレンジャー号事故の後に
名付けたものです
04:46
The O-ringOリング production製造 function関数
conceives思考する of the work
Oリング生産関数は
04:48
as a seriesシリーズ of interlockingインターロック stepsステップ,
仕事を 連動する
一連のステップ
04:50
linksリンク in a chain.
鎖の輪として
捉えるものです
04:53
Everyすべて one of those linksリンク must必須 holdホールド
for the missionミッション to succeed成功する.
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
04:54
If any of them fails失敗する,
どれか1つでも壊れると
04:58
the missionミッション, or the product製品
or the serviceサービス,
計画・製品・サービスの全体が
05:00
comes来る crashingクラッシュ down.
墜落することになります
05:03
This precarious不安定な situation状況
has a surprisingly驚くほど positiveポジティブ implication含意,
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
05:05
whichどの is that improvements改善
鎖の輪1つの信頼性を
改善することは
05:10
in the reliability信頼性
of any one linkリンク in the chain
他の鎖の輪を
改善することの価値を
05:12
increases増加する the value
of improving改善する any of the other linksリンク.
高めるということです
05:15
Concretely具体的には, if most最も of the linksリンク
are brittle脆い and prone易しい to breakage破損,
もしほとんどの鎖の輪が
脆く壊れやすいとしたら
05:19
the fact事実 that your linkリンク
is not that reliable信頼性のある
自分の鎖の輪の
信頼性が高いかは
05:24
is not that important重要.
さして重要ではありません
05:26
Probably多分 something elseelse will breakブレーク anywayとにかく.
どのみち どこかが
壊れるでしょうから
05:28
But as all the other linksリンク
become〜になる robustロバストな and reliable信頼性のある,
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
05:30
the importance重要度 of your linkリンク
becomes〜になる more essential本質的な.
自分の鎖の輪の重要性は
より本質的なものになります
05:34
In the limit限界, everything depends依存する upon〜に it.
究極的にはすべてが
そこにかかることになります
05:37
The reason理由 the O-ringOリング was criticalクリティカルな
to spaceスペース shuttleシャトル Challengerチャレンジャー
Oリングがチャレンジャー号にとって
要となったのは
05:40
is because everything elseelse
worked働いた perfectly完全に.
他のすべてが完璧に
機能していたからです
05:44
If the Challengerチャレンジャー were
kind種類 of the spaceスペース era時代 equivalent同等
もしチャレンジャー号が
宇宙時代における
05:47
of Microsoftマイクロソフト WindowsWindows 2000 --
Windows 2000のような
代物だったとしたら —
05:50
(Laughter笑い)
(笑)
05:52
the reliability信頼性 of the O-ringOリング
wouldn'tしないだろう have mattered重要な
Oリングの信頼性など
問題にならなかったでしょう
05:54
because the machine機械 would have crashedクラッシュした.
どうせクラッシュするんだから
05:57
(Laughter笑い)
(笑)
05:59
Here'sここにいる the broaderより広い pointポイント.
より一般的な話として
言えるのは
06:01
In much of the work that we do,
we are the O-ringsOリング.
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
06:03
Yes, ATMsATM could do
certainある cash-handling現金処理 tasksタスク
ATMは確かに
現金受け払いの仕事を
06:07
fasterもっと早く and better than tellersテラー,
窓口係より速く
うまくこなしましたが
06:10
but that didn't make tellersテラー superfluous余分な.
それで窓口係が不要になる
ことはありませんでした
06:14
It increased増加した the importance重要度
of their彼らの problem-solving問題解決 skillsスキル
むしろ窓口係の
問題解決力や
06:16
and their彼らの relationships関係 with customers顧客.
顧客との関係が
重要性を増したのです
06:19
The same同じ principle原理 applies適用する
if we're building建物 a building建物,
同じ原理が
建物の建設や
06:22
if we're diagnosing診断する
and caring思いやりのある for a patient患者,
患者の診察や手当
06:25
or if we are teaching教える a classクラス
教室一杯の高校生への
授業などにも
06:27
to a roomful一杯の of high高い schoolers生徒.
当てはまります
06:31
As our toolsツール improve改善する,
道具が進歩し
06:33
technology技術 magnifies拡大する our leverage活用
テクノロジーが
梃子として働くことで
06:35
and increases増加する the importance重要度
of our expertise専門知識
人間の専門技術や
判断力や創造性が
06:38
and our judgment判定 and our creativity創造性.
より重要になるのです
06:42
And that bringsもたらす me
to the second二番 principle原理:
それが第2の原理に繋がります
06:45
never get enough十分な.
「足ることなしの原理」です
06:48
You mayかもしれない be thinking考え, OK, O-ringOリング, got it,
こうお思いかもしれません
「Oリングは分かった
06:50
that says言う the jobsジョブ that people do
will be important重要.
人間の仕事が重要になる
06:52
They can't be done完了 by machines機械,
but they still need to be done完了.
機械にはできないが
必要な仕事があるんだと
06:55
But that doesn't tell me
how manyたくさんの jobsジョブ there will need to be.
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」
06:58
If you think about it,
isn't it kind種類 of self-evident自明
何かについて
生産性が十二分に高くなったら
07:01
that once一度 we get sufficiently十分に
productive生産的な at something,
その仕事から
人々が抜けていくのは
07:04
we've私たちは basically基本的に
worked働いた our way out of a jobジョブ?
自明のことでは
ないでしょうか?
07:06
In 1900, 40 percentパーセント of all US employment雇用
1900年には
07:08
was on farms農場.
アメリカの雇用の40%は
農業でした
07:11
Today今日, it's lessもっと少なく than two percentパーセント.
今日では 2%未満です
07:13
Why are there so few少数 farmers農民 today今日?
なぜ農業従事者が
そんなに減ったんでしょう?
07:15
It's not because we're eating食べる lessもっと少なく.
みんなの食べる量が
減ったからではありません
07:17
(Laughter笑い)
(笑)
07:19
A century世紀 of productivity生産性
growth成長 in farming農業
1世紀に渡る
農業生産性の向上により
07:22
means手段 that now,
a coupleカップル of million百万 farmers農民
今や2百万の農家が
07:24
can feedフィード a nation国家 of 320 million百万.
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
07:27
That's amazing素晴らしい progress進捗,
驚くほどの進歩ですが
07:29
but it alsoまた、 means手段 there are
only so manyたくさんの O-ringOリング jobsジョブ left in farming農業.
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
07:31
So clearlyはっきりと, technology技術 can eliminate排除する jobsジョブ.
だから確かにテクノロジーは
雇用を減らします
07:35
Farming農業 is only one example.
農業はその一例に過ぎません
07:38
There are manyたくさんの othersその他 like it.
そういう例は他にも沢山あります
07:40
But what's true真実 about a singleシングル product製品
or serviceサービス or industry業界
しかし1個の製品・サービス・
産業に当てはまることが
07:43
has never been true真実
about the economy経済 as a whole全体.
経済全体にも当てはまる
わけではありません
07:47
Manyたくさんの of the industries産業
in whichどの we now work --
現在人々の働く産業の多く
07:50
health健康 and medicine医学,
医療や健康
07:52
financeファイナンス and insurance保険,
金融や保険
07:54
electronicsエレクトロニクス and computing計算 --
電子やITといったものは
07:57
were tiny小さな or barelyかろうじて existent存在する
a century世紀 ago.
100年前には存在しなかったか
ごく小さなものでした
07:59
Manyたくさんの of the products製品
that we spend費やす a lot of our moneyお金 on --
私たちが多くのお金を
使っている製品
08:02
air空気 conditionersコンディショナー, sportスポーツ utilityユーティリティー vehicles乗り物,
エアコン SUV
08:05
computersコンピュータ and mobileモバイル devicesデバイス --
コンピューター
携帯機器といったものは
08:07
were unattainably実現不可能な expensive高価な,
100年前には
とんでもなく高価か
08:09
or just hadn'tなかった been invented発明された
a century世紀 ago.
あるいは発明されても
いませんでした
08:10
As automationオートメーション frees解放する our time,
increases増加する the scope範囲 of what is possible可能,
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
08:13
we invent発明する new新しい products製品,
new新しい ideasアイデア, new新しい servicesサービス
新しい製品・アイデア・
サービスが生み出され
08:18
that commandコマンド our attention注意,
それが私たちの関心を引き
08:22
occupy占める our time
時間を占有し
08:23
and spur拍車 consumption消費.
消費を促すようになりました
08:25
You mayかもしれない think some
of these things are frivolous軽薄 --
くだらないものが多いと
思うかもしれません
08:27
extreme極端な yogaヨガ, adventure冒険 tourism観光,
究極的なヨガ 冒険ツアー
08:31
Pokポックémon GO --
ポケモンGO・・・
08:33
and I mightかもしれない agree同意する with you.
それは認めます
08:35
But people desire慾望 these things,
and they're willing喜んで to work hardハード for them.
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
08:36
The average平均 workerワーカー in 2015
2015年の平均的な労働者が
08:40
wanting欲しい to attain達成する
the average平均 living生活 standard標準 in 1915
1915年当時の平均的な
生活水準を得るためには
08:42
could do so by workingワーキング
just 17 weeks a year,
1年の3分の1
08:46
one third三番 of the time.
17週 働くだけでよいのです
08:50
But most最も people don't choose選択する to do that.
しかし多くの人は
そうはしません
08:52
They are willing喜んで to work hardハード
技術の賜を
手にするために
08:54
to harvest収穫 the technological技術的 bounty賞金
that is available利用可能な to them.
熱心に働くのです
08:56
Material材料 abundance豊富 has never
eliminated除去された perceived知覚される scarcity希少.
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
09:00
In the words言葉 of economistエコノミスト
ThorsteinThorstein Veblenベーブレン,
経済学者ソースティン・ヴェブレンが
言うように
09:04
invention発明 is the mother of necessity必要性.
「発明は必要の母」なのです
09:07
Now ...
さて
09:11
So if you accept受け入れる these two principles原則,
この2つの原理
「Oリングの原理」と
09:13
the O-ringOリング principle原理
and the never-get-enough決して十分に得られない principle原理,
「足ることなしの原理」を
認めてもらえるなら
09:15
then you agree同意する with me.
仕事がなくならないのも
09:18
There will be jobsジョブ.
うなずけるでしょう
09:19
Does that mean there's
nothing to worry心配 about?
では心配することなど
何もないのでしょうか?
09:21
Automationオートメーション, employment雇用, robotsロボット and jobsジョブ --
自動化 雇用 ロボット 仕事・・・
09:23
it'llそれはよ all take careお手入れ of itself自体?
すべては自ずと
うまくいくのでしょうか?
09:26
No.
いいえ
09:29
That is not my argument引数.
それはまた別の話です
09:30
Automationオートメーション creates作成する wealth
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
09:32
by allowing許す us to do
more work in lessもっと少なく time.
富を生み出します
09:35
There is no economic経済的 law法律
しかし その富を
09:37
that says言う that we
will use that wealth well,
人間がうまく使うと保証する
経済法則はありません
09:39
and that is worth価値 worrying心配する about.
それは懸念すべき点です
09:42
Consider検討する two countries,
2つの国
09:44
Norwayノルウェー and Saudiサウジ Arabiaアラビア.
ノルウェーとサウジアラビアを
考えてみましょう
09:46
Bothどちらも oil-richオイルが豊富 nations,
どちらも石油のおかげで
豊かな国です
09:48
it's like they have moneyお金
spurting拍手する out of a hole in the ground接地.
地面の穴から お金が
吹き出しているようなものです
09:50
(Laughter笑い)
(笑)
09:54
But they haven't持っていない used that wealth
equally均等に well to foster育てる human人間 prosperity繁栄,
しかし両者が国民の繁栄のために
09:55
human人間 prospering繁栄する.
その富を同じように使っている
わけではありません
10:00
Norwayノルウェー is a thriving繁栄する democracy民主主義.
ノルウェーは民主主義が
うまくいっている国です
10:02
By and large, its citizens市民
work and play遊びます well together一緒に.
概ね国民は互いに
うまくやっており
10:05
It's typically典型的には numbered番号付き
betweenの間に first and fourth第4
国民幸福度ランキングでは
10:08
in rankings順位 of national全国 happiness幸福.
大概1位から4位の間にいます
10:11
Saudiサウジ Arabiaアラビア is an absolute絶対の monarchy君主制
サウジは絶対君主国で
10:14
in whichどの manyたくさんの citizens市民
lack欠如 a pathパス for personal個人的 advancementアドバンス.
多くの国民に栄達の道が
開かれてはいません
10:17
It's typically典型的には rankedランク 35thth
among nations in happiness幸福,
国民幸福度ランキングは
35位あたりで
10:21
whichどの is low低い for suchそのような a wealthy裕福な nation国家.
あのように豊かな国にしては
低い順位です
10:24
Just by way of comparison比較,
比較として
10:26
the US is typically典型的には rankedランク
around 12thth or 13thth.
アメリカがいるのは
12位か13位あたりです
10:28
The difference betweenの間に these two countries
ノルウェーとサウジの違いは
10:31
is not their彼らの wealth
豊かさでも
10:33
and it's not their彼らの technology技術.
テクノロジーでもなく
10:34
It's their彼らの institutions機関.
社会制度です
10:36
Norwayノルウェー has invested投資した to buildビルドする a society社会
ノルウェーは 機会が開かれていて
10:38
with opportunity機会 and economic経済的 mobility移動性.
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
10:41
Saudiサウジ Arabiaアラビア has raised育った living生活 standards基準
サウジでは
生活水準は上がりましたが
10:45
while frustratingイライラする
manyたくさんの other human人間 strivings努力.
多くの国民は
不満を持っています
10:47
Two countries, bothどちらも wealthy裕福な,
2つの国は
どちらも豊かですが
10:50
not equally均等に well off.
同じようにうまくやっている
わけではありません
10:53
And this bringsもたらす me
to the challengeチャレンジ that we face today今日,
これは我々が
今日直面する問題
10:55
the challengeチャレンジ that
automationオートメーション posesポーズ for us.
自動化がもたらす問題を
思わせます
11:00
The challengeチャレンジ is not
that we're runningランニング out of work.
問題は仕事が
なくなることではありません
11:02
The US has added追加された 14 million百万 jobsジョブ
アメリカではグレート・リセッションの
最悪の時期から
11:04
since以来 the depths深さ of the Great Recession不況.
雇用が1400万増えています
11:06
The challengeチャレンジ is that manyたくさんの of those jobsジョブ
問題は 多くの職は
11:09
are not good jobsジョブ,
良い仕事でなく
11:11
and manyたくさんの citizens市民
cannotできない qualify修飾する for the good jobsジョブ
多くの人には
11:12
that are beingであること created作成した.
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
11:16
Employment雇用 growth成長 in the Unitedユナイテッド States
and in much of the developed発展した world世界
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
11:17
looks外見 something like a barbellバーベル
両端の重みが増していく
11:21
with increasing増加する poundageポンド
on eitherどちらか end終わり of the barバー.
バーベルのようです
11:22
On the one handハンド,
一方には
11:26
you have high-education高等教育, high-wage高賃金 jobsジョブ
高学歴・高収入の仕事
11:27
like doctors医師 and nurses看護師,
programmersプログラマー and engineersエンジニア,
医師 看護師 プログラマー
エンジニア
11:30
marketingマーケティング and sales販売 managersマネージャー.
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
11:33
Employment雇用 is robustロバストな in these jobsジョブ,
employment雇用 growth成長.
雇用は堅調で成長しています
11:35
Similarly同様に, employment雇用 growth成長
is robustロバストな in manyたくさんの low-skill低スキル,
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
11:38
low-education低学歴 jobsジョブ like foodフード serviceサービス,
食品サービス
11:42
cleaningクリーニング, securityセキュリティ,
清掃 警備
11:45
home health健康 aidsエイズ.
介護などです
11:48
Simultaneously同時に, employment雇用 is shrinking収縮
他方で 中学歴・中収入な
11:50
in manyたくさんの middle-education中等教育,
middle-wage中賃金, middle-class中流階級 jobsジョブ,
中流の仕事が
縮小しています
11:53
like blue-collarブルーカラー production製造
and operative手術 positionsポジション
工員や職人といった
労働者や
11:57
and white-collarホワイトカラー
clerical事務的 and sales販売 positionsポジション.
事務やセールスといった
事務職です
12:01
The reasons理由 behind後ろに this contracting収縮する middle中間
この中間部の縮小は
12:04
are not mysterious不思議な.
不思議なことではありません
12:06
Manyたくさんの of those middle-skill中高生 jobsジョブ
そういった中間的スキルの
仕事の多くは
12:07
use well-understood十分に理解 rulesルール and procedures手順
よく分かっている
ルールや手順に従っており
12:09
that can increasinglyますます
be codified成文化 in softwareソフトウェア
それがソフトウェア化されて
12:12
and executed実行された by computersコンピュータ.
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
12:15
The challengeチャレンジ that
this phenomenon現象 creates作成する,
この現象が作り出すのは
12:18
what economistsエコノミスト call
employment雇用 polarization分極,
経済学者が「雇用の二極化」
と呼ぶ問題で
12:21
is that it knocksノックする out rungsラング
in the economic経済的 ladderラダー,
経済の梯子の段が
取りのけられ
12:24
shrinks収縮する the sizeサイズ of the middle中間 classクラス
中間層が縮小し
12:26
and threatens脅迫する to make us
a more stratified成層 society社会.
社会の階層化が
進むということです
12:28
On the one handハンド, a setセット of highly高く paid支払った,
highly高く educated教育を受けた professionals専門家
高収入・高学歴の
知的職業に就く人が
12:31
doing interesting面白い work,
興味深い仕事をする一方で
12:35
on the other, a large number
of citizens市民 in low-paid低賃金 jobsジョブ
多数の人は低収入の仕事をし
12:37
whoseその primary一次 responsibility責任 is to see
to the comfort快適 and health健康 of the affluent豊かな.
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
12:40
That is not my visionビジョン of progress進捗,
これは私の考える
進歩の姿ではありません
12:46
and I doubt疑問に思う that it is yoursあなたの.
皆さんもそうでしょう
12:48
But here is some encouraging励ます newsニュース.
しかし心強い話もあります
12:51
We have faced直面する equally均等に momentous重大
economic経済的 transformations変換 in the past過去,
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
12:53
and we have come
throughを通して them successfully正常に.
それをうまく
切り抜けてきたのです
12:58
In the late遅く 1800s and early早い 1900s,
1800年代末から
1900年代初めにかけて
13:01
when automationオートメーション was eliminating排除する
vast広大 numbers数字 of agricultural農業 jobsジョブ --
自動化によって農業の仕事が
大幅に減りました
13:06
remember思い出す that tractorトラクター? --
トラクターを思い出してください
13:10
the farmファーム states faced直面する a threat脅威
of mass質量 unemployment失業,
農業州では大規模な失業の危機に
直面しました
13:12
a generation世代 of youth若者
no longerより長いです needed必要な on the farmファーム
1世代の若者達が
農場で必要とされなくなり
13:15
but not prepared準備された for industry業界.
工業に従事できる
準備もできていません
13:19
Rising上昇 to this challengeチャレンジ,
この問題に対して
13:22
they took取った the radicalラジカル stepステップ
彼らは大胆な施策を取り
13:23
of requiring必要 that
their彼らの entire全体 youth若者 population人口
若い世代全体に
13:25
remain残る in school学校
and continue持続する their彼らの education教育
16歳まで学校に残り
13:28
to the ripe熟した old古い age年齢 of 16.
教育を受けるよう
求めたのです
13:30
This was calledと呼ばれる the high高い school学校 movement移動,
これはハイスクール運動と呼ばれ
13:33
and it was a radically根本的に
expensive高価な thing to do.
極めて高く付くことでした
13:35
Not only did they have
to invest投資する in the schools学校,
学校への投資が
必要なだけでなく
13:38
but those kids子供たち couldn'tできなかった work
at their彼らの jobsジョブ.
その若者達が
働けなくなるからです
13:40
It alsoまた、 turned回した out to be
one of the bestベスト investments投資
これはアメリカが20世紀にした
13:43
the US made in the 20thth century世紀.
最良の投資であったことが
分かりました
13:46
It gave与えた us the most最も skilled熟練,
the most最も flexibleフレキシブル
世界でも最もスキルの高い
柔軟で生産的な労働力を
13:49
and the most最も productive生産的な
workforce労働力 in the world世界.
手にすることになったからです
13:51
To see how well this worked働いた,
imagine想像する taking取る the labor労働 force of 1899
これがいかにうまくいったか
理解するには
13:54
and bringing持参 them into the presentプレゼント.
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
13:58
Despiteにもかかわらず their彼らの strong強い backsバック
and good characters文字,
いかに頑丈な体を持ち
良い性格をしていたとしても
14:00
manyたくさんの of them would lack欠如
the basic基本的な literacyリテラシー and numeracy数理 skillsスキル
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
14:03
to do all but the most最も mundane世俗 jobsジョブ.
最も単純な仕事以外はできず
14:07
Manyたくさんの of them would be unemployable失業者.
大部分が雇用不適格でしょう
14:10
What this example highlightsハイライト
is the primacy優位 of our institutions機関,
この例が示しているのは
我々の制度
14:13
most最も especially特に our schools学校,
特に学校の優位性であり
14:17
in allowing許す us to reap刈る the harvest収穫
それが技術的繁栄の実りを
14:19
of our technological技術的 prosperity繁栄.
収穫できるように
してくれたのです
14:21
It's foolish愚かな to say
there's nothing to worry心配 about.
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
14:24
Clearly明らかに we can get this wrong違う.
我々がやり方を間違うことは
十分あり得ます
14:26
If the US had not invested投資した
in its schools学校 and in its skillsスキル
もしアメリカが
1世紀前のハイスクール運動で
14:29
a century世紀 ago with
the high高い school学校 movement移動,
学校やスキルに
投資していなければ
14:33
we would be a lessもっと少なく prosperous繁栄する,
これほど繁栄はしておらず
14:35
a lessもっと少なく mobileモバイル and probably多分
a lot lessもっと少なく happyハッピー society社会.
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
14:37
But it's equally均等に foolish愚かな
to say that our fates運命 are sealedシールされた.
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
14:40
That's not decided決定しました by the machines機械.
運命を決めるのは
機械ではなく
14:43
It's not even decided決定しました by the market市場.
マーケットでさえありません
14:45
It's decided決定しました by us
and by our institutions機関.
運命を決めるのは 我々自身と
我々の制度なのです
14:47
Now, I started開始した this talk with a paradox逆説.
私はパラドックスから
話を始めました
14:50
Our machines機械 increasinglyますます
do our work for us.
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
14:52
Why doesn't that make
our labor労働 superfluous余分な,
どうして人間の労働やスキルが
14:55
our skillsスキル redundant冗長?
余分なものにならないのか?
14:57
Isn't it obvious明らか that the road道路
to our economic経済的 and socialソーシャル hell地獄
経済的・社会的な地獄への道は
14:59
is paved舗装された with our own自分の great inventions発明?
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?
15:02
History歴史 has repeatedly繰り返し offered提供された
an answer回答 to that paradox逆説.
歴史はこのパラドックスに
繰り返し答えてきました
15:06
The first part of the answer回答
is that technology技術 magnifies拡大する our leverage活用,
答えの1つは
テクノロジーが梃子として働き
15:10
increases増加する the importance重要度, the added追加された value
人間の専門知識 判断力 創造性の
15:13
of our expertise専門知識,
our judgment判定 and our creativity創造性.
付加価値や重要性を
高めるということ
15:16
That's the O-ringOリング.
Oリングです
15:20
The second二番 part of the answer回答
is our endless無限 inventiveness発明性
もう1つの答えは
人間の尽きることのない創意と
15:21
and bottomless底なし desires願望
果てなき欲求のため
15:24
means手段 that we never get enough十分な,
never get enough十分な.
決して満ち足りることが
ないということ
15:26
There's always new新しい work to do.
常に新たな仕事があるのです
15:28
Adjusting調整 to the rapid迅速な paceペース
of technological技術的 change変化する
技術が変化する速さへの対応は
15:31
creates作成する realリアル challenges挑戦,
難しい問題を生み出し
15:35
seen見た most最も clearlyはっきりと
in our polarized偏極した labor労働 market市場
そのことは
労働市場の二極化や
15:36
and the threat脅威 that it posesポーズ
to economic経済的 mobility移動性.
それが経済的移動性を脅かす様に
見て取れます
15:39
Rising上昇 to this challengeチャレンジ is not automatic自動.
この困難を越えることは
自動的に出来ることでも
15:43
It's not costlessコストの低い.
コストなしに
できることでもなく
15:46
It's not easy簡単.
容易ではありませんが
15:47
But it is feasible実行可能な.
可能なことです
15:49
And here is some encouraging励ます newsニュース.
そして明るい話もあります
15:51
Because of our amazing素晴らしい productivity生産性,
驚くべき生産性のお陰で
15:52
we're richリッチ.
我々は豊かです
15:55
Of courseコース we can afford余裕
to invest投資する in ourselves自分自身 and in our children子供
アメリカが100年前に
ハイスクール運動でしたように
15:56
as Americaアメリカ did a hundred years ago
with the high高い school学校 movement移動.
我々自身や子供達に投資することは
もちろん可能です
15:59
Arguably間違いなく, we can't afford余裕 not to.
むしろ しないことは
許されないでしょう
16:02
Now, you mayかもしれない be thinking考え,
こう思っているかもしれません
16:06
Professor教授 AutorAutor has told us
a heartwarming心温まる tale物語
オートー先生は
明るい話を
16:07
about the distant遠い past過去,
遠い昔や 少し前や
16:10
the recent最近 past過去,
現在については
しているかもしれないけど
16:12
maybe the presentプレゼント,
but probably多分 not the future未来.
未来のことは
言っていない
16:14
Because everybodyみんな knows知っている
that this time is different異なる.
今回が違うことは
みんな知っているから
16:17
Right? Is this time different異なる?
今回は違うんですよね?
16:21
Of courseコース this time is different異なる.
もちろん今回は違います
16:24
Everyすべて time is different異なる.
毎回違っているのです
16:26
On numerous多数 occasions機会
in the last 200 years,
過去200年間に
数え切れないくらい
16:27
scholars学者 and activists活動家
have raised育った the alarm警報
学者や活動家達が
警告してきました
16:31
that we are runningランニング out of work
and making作る ourselves自分自身 obsolete時代遅れの:
仕事がなくなり
我々は用済みになると
16:34
for example, the LudditesLuddites
in the early早い 1800s;
たとえばラッダイトが
1800年代初めに
16:37
US Secretary秘書 of Labor労働 Jamesジェームス Davisデイビス
米国労働長官ジェームス・デイヴィスが
16:42
in the mid-中期的には、1920s;
1920年代半ばに
16:45
Nobelノーベル Prize-winning賞を受賞 economistエコノミスト
Wassilyワシリー LeontiefLeontief in 1982;
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
16:47
and of courseコース, manyたくさんの scholars学者,
そしてもちろん
現在の多くの学者
16:53
pundits専門家, technologists技術者
評論家 科学技術者
16:56
and mediaメディア figures数字 today今日.
マスメディアの人々が
言っています
16:58
These predictions予測 strikeストライク me as arrogant傲慢な.
そのような予言は
私には傲慢に思えます
17:01
These self-proclaimed自己宣言した oraclesオーラ
are in effect効果 saying言って,
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
17:05
"If I can't think of what people
will do for work in the future未来,
「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
17:08
then you, me and our kids子供たち
世の人々にも 子孫達にも
17:11
aren'tない going to think of it eitherどちらか."
考え付かないだろう」
17:14
I don't have the gutsガッツ
人類の創意に対して
そのような賭けをする肝っ玉は
17:17
to take that betベット againstに対して human人間 ingenuity独創性.
私にはありません
17:19
Look, I can't tell you
what people are going to do for work
何百年先に人々が
どんな仕事をしているか
17:22
a hundred years from now.
私には分かりません
17:25
But the future未来 doesn't hingeヒンジ
on my imagination想像力.
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
17:27
If I were a farmer農家 in Iowaアイオワ州
in the year 1900,
私が1900年の
アイオワ州の農民で
17:31
and an economistエコノミスト from the 21stセント century世紀
teleportedテレポートされた down to my fieldフィールド
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
17:35
and said, "Hey, guess推測 what, farmer農家 AutorAutor,
「ねえ お百姓のオートーさん
17:38
in the next hundred years,
この先100年の
17:42
agricultural農業 employment雇用 is going to fall
from 40 percentパーセント of all jobsジョブ
生産性向上によって
17:43
to two percentパーセント
農業雇用は40%から
17:47
purely純粋に due支払う to rising上昇する productivity生産性.
2%に減るんだよ
17:48
What do you think the other
38 percentパーセント of workers労働者 are going to do?"
他の38%の人たちは
何を仕事にしていると思うね?」
17:51
I would not have said, "Oh, we got this.
私はたぶん
こうは言わないでしょう
17:55
We'll私たちは do appアプリ development開発,
radiological放射線学的 medicine医学,
「ああ そりゃアプリ開発とか
放射線医療とか
17:58
yogaヨガ instruction命令, Bitmojiビットモジ."
ヨガのインストラクターとか
絵文字デザインとかかな」
18:01
(Laughter笑い)
(笑)
18:04
I wouldn'tしないだろう have had a clue手がかり.
私には見当が付かないでしょう
18:05
But I hope希望 I would have had
the wisdom知恵 to say,
しかし こう言える知恵が
あればと思います
18:07
"Wowワオ, a 95 percentパーセント reduction削減
in farmファーム employment雇用
「すごいね 農業人口が95%減って
18:10
with no shortage不足 of foodフード.
食糧不足にならないなんて
18:14
That's an amazing素晴らしい amount of progress進捗.
すごい進歩だ
18:16
I hope希望 that humanity人類
finds見つけた something remarkable顕著 to do
その繁栄によって
18:19
with all of that prosperity繁栄."
人類が何かすごいことを
やってくれることを望むよ」
18:22
And by and large, I would say that it has.
そして概ねそうなっていると
私は思います
18:25
Thank you very much.
ありがとうございました
18:29
(Applause拍手)
(拍手)
18:31
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Masako Kigami

▲Back to top

About the speaker:

David Autor - Economist
David 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.

More profile about the speaker
David Autor | Speaker | TED.com