小売業から運輸業まで: AI が経済の隅々までどのように変化しているか

人工知能は問題を解決し、他の人を育てるという全般的な意味を持っています

検索製品の強化を目指す注目度の高い競争は、Google と Microsoft、そしてその他の経済にとっても人工知能の重要性を浮き彫りにしています。 世界最大手のハイテク企業2社が今月、AIを活用した検索の計画を発表し、人工知能分野での覇権をめぐる争いが激化している。 しかし、Googleの新しいチャットボット「Bard」のデビューはエラーが発生して台無しになり、親会社のAlphabetの株価は1630億ドル（1370億ポンド）下落した。 株価の急落は、投資家がAIがグーグルの将来にとっていかに重要であると考えているかを示した。

しかし、AI の台頭は経済の隅々にまで影響を及ぼしています。 小売業から運輸業に至るまで、AI がどのように業界全体に変化の波をもたらすのかをご紹介します。

気象パターンの監視、害虫や病気の管理、追加の灌漑の必要性の検討、さらにはどの作物をどこで栽培するかなど、多くの農家は農業が人工知能の肥沃な土壌であると信じています。

多くの食品生産者は、生産性と収益性を向上させるために AI を使用してデータを収集および分析しています。

大規模なデータセットを組み合わせて分析する AI の能力は、すでに農家に作物の健康状態を改善し、収量を増やす方法に関するリアルタイムの情報を提供しています。 ドローンと地中センサーは、数百エーカーの土地にわたって作物の生育状況や土壌の状態を観察する役割を果たすことができます。これには、より多くの水、肥料、除草剤が必要かどうか、病気の影響を受けていないか、動物によって破壊されていないかどうかを確認することが含まれます。

ヘレフォードシャーとウスターシャーの境界にある家族の農場でリンゴとホップを栽培しているアリ・キャッパーさんは、2017年から採用しているデジタル土壌マッピングと並行して使用する自動果樹園噴霧器などの新技術に投資している。

キャッパー氏は、「多くのアグリテクノロジー革新は、農業環境への優しさだけでなく、より効率的で収益性を高めるのに役立つだろう」と語った。

特にBrexit以降に深刻化している労働力不足に直面して、農家はロボット工学の進歩、つまり「アグリボット」が農作物を予定通りに収穫できるようになるのではないかと長年期待してきた。 全国農民組合によると、労働者不足により2022年だけで6,000万ポンドの食料が無駄になったという。

柔らかい果物を摘み取る繊細な作業用に設計された4本腕のロボットが開発されているが、人間の手の器用さを備え、ラズベリーなどの果物を傷つけることなく高速で摘み取ることができるロボットが普及するには10年かかるかもしれない。 それにもかかわらず、種子の掘削から作物の散布や水やりに至るまで、農業における最も骨の折れる仕事の一部は自動化によってすでに変化しています。ジョアンナ・パートリッジ

メディア企業は、定期購読と広告を増やし、どの記事を宣伝するかの決定を支援するために機械学習を採用しています。

報道機関は、データを収集して顧客を追跡し、特定の製品に誘導するデータ サイエンティストを 6 桁の給与で雇用していると同時に、記事を見つけて書くという単調な作業を軽減するツールを従業員に提供しています。

AP通信のニュース・パートナーシップ担当ディレクター、リサ・ギブズ氏は、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの研究で、彼女の組織はAIの助けを借りて「より早くニュースを見つけ、より早くニュースを伝える」ことができると述べた。

メディア組織はデータ アナリストを活用して、より高い購読料と広告収入を生み出すターゲットを絞ったコンテンツを作成しています。

ロイターのメディア戦略部門のグローバルニュース編集者、ジェーン・バレット氏はLSEに対し、「AIは適切なコンテンツを適切な人に正確に届けるのに役立つだろう」と語った。フィリップ・インマン

発電所の故障の予測と特定から、天気予報を利用した洋上風力発電所プロジェクトの計画まで、エネルギー業界のあらゆる分野で AI の応用が可能になります。

エネルギー危機で約30社が倒産したこの業界では利益率が厳しいため、小売エネルギー供給業者は通話時間を短縮するためにAIの利用を増やすことが予想されている。 チャットボットは、顧客が人間のアドバイザーと話す前に基本的な質問をするために使用されます。

最終的にサプライヤーは、AIが将来の「スマートグリッド」で中心的な役割を果たし、スマートメーターや電気自動車からソーラーパネルやヒートポンプに至るまで、効率を向上させることができる新世代のデバイスにより、需要と供給をより緊密に連携させることを想定している。 エンジニア、検針員、供給アナリストの雇用が最も脅かされています。

AI は炭素排出量の追跡にも役立ちます。 ボストン コンサルティング グループは、AI を多国籍企業の持続可能性計画に適用すると、2030 年までに収益の増加とコスト削減を通じて 1 兆 3000 億ドルから 2 兆 6000 億ドルの価値があると推定しています。昨年末、政府は AI の利用を研究する 150 万ポンドのプログラムを開始しました。英国の炭素排出量を削減します。アレックス・ローソン

製造業のベテランは、自動化が業界にどのように浸透するかをよく知っています。 2019年、英国国家統計局は、金属加工機械作業員のほぼ3分の2が危険にさらされていると発表した。

自動化推進の一環は効率化のためです。 機械学習アルゴリズムは、故障する前に部品を交換し、潜在的に必要な技術者を減らす「予知保全」のために、大規模工場内で生産される急増するデータの山にすでに導入されています。

しかし、生成人工知能の急速な台頭は、影響を受けるのは工場のラインで働く人々だけではないことを示唆しています。 ジェネレーティブ AI は、製品をより迅速に設計し、「デジタル ツイン」として仮想的にテストし、より迅速に製造するためにすでに使用されています。 3D プリンティングなどのイノベーションと組み合わせることで、開発コストが大幅に削減され、航空宇宙、自動車、家庭用電化製品のエンジニアが少なくて済む可能性があります。

論理的な目的の 1 つは、スタートレックのレプリケーターのようなものです。これは、人間の関与なしに、テキスト プロンプトからユーザーが望むものをすべて設計して作成するボットです。ジャスパー・ジョリー

国を運営するということは、政府が膨大な量の個人データやビジネスデータを収集することを意味しており、そのすべてを人工知能や機械学習システムに組み込むことで、政策立案やサービス提供の効率を向上させることができます。 ゴミ箱の回収、コールセンター、支出に優先順位を付けるためのデータ分析に至るまで、あらゆるものが改善の対象となる可能性があります。 しかし、特にアルゴリズムの責任の所在については課題や論争がないわけではありません。

元公務員長官マーク・セドウィル氏は、AIと自動化のさらなる利用がおそらく人員削減につながるだろうと述べた。

一部の市議会は、児童虐待を予測し、起こる前に介入するために個人データを使用してコンピューター モデルを構築している一方、ブラックプール市議会は、AI を利用した衛星画像を利用してポットホールの修復に取り組んでいます。

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政府には、AI システムが人間の偏見を組み込む可能性があり、固定観念や差別が永続する危険があるとの懸念があります。 一方、コンピューターモデルに依存することで、イングランド北部への投資やグリーンプロジェクトなど、公共の優先事項が見落とされるのではないかという不安が過去に高まった。

AIの活用をさらに進めれば効率が向上する可能性があるが、当局はその効果を慎重に検証する必要があるだろう。 戦後の米国大統領ハリー・トルーマンが言ったように、「効​​率的な政府があれば、それは独裁国家となる。」リチャード・パーティントン

60年前に「ロボットが乗っ取る」という見出しで報じられた最初の自動運転列車が地下鉄で試験されて以来、運輸労働者は頑なに仕事を守り続けてきた。 しかし、PwCが事業部門向けに発表した2021年の報告書によると、彼らは長期的には依然として最も脆弱な立場にあると考えられており、それに比例して今後20年間で最大の雇用喪失が生じるのは運輸部門になるだろうと予測している。

それにもかかわらず、スコットランドとミルトン・キーンズで最初の自動運転バスが試行されているにもかかわらず、運転手は使い捨てとは程遠く、HGV、バス、電車のいずれを運転する場合でも高い給与を要求しています。 ロボタクシーが差し迫ったという最近の夢は、まだ広く現実にはなっていないが、ウーバーによると、ロンドンのドライバーの時給は34ポンドだという。 パイロットのいない飛行機は技術的には可能だが、ボーイング社のソフトウェア主導の737 Max事故の後では、それを望む人はほとんどいないかもしれない。

ロンドン交通局は AI を使用して交通の流れを支援し、混乱を予測します。一方、鉄道事業者はシミュレーターまたはデジタル ツインを使用して列車の経路、プラットフォーム、時刻表を確認しています。 鉄道安全基準委員会は学者と協力して、高解像度ビデオからの機械学習を使用して線路上の落ち葉に対処しています。 オーストラリアにおける同様の AI およびビデオ プロジェクトでは、無人列車に青信号の認識、あるいは遠隔線路上の移動が人間の侵入によるものなのか、近くのカンガルーによるものなのかを認識させることができるかもしれません。

しかし、現在の英国の鉄道紛争が強調しているように、AI の次の反復は非常に政治的なものになる可能性があります。 Network Rail は 1,000 人以上の雇用を削減することを期待しており、自動化によってデータを使用して障害を予測することにより、より効率的で安全な検査体制を構築できる可能性があると主張しています。ホワイト・トップハム

政府の予測によれば、金融サービス部門は他の部門に比べてAIによる雇用喪失のリスクが高いが、専門家らはこれは部分的には巻き返しの問題だと述べている。

独立系フィンテックコンサルタントのサラ・コシアンスキー氏は、「他の業界もすでにこうした削減を行っている」と語る。

たとえば、銀行や資産管理会社は、顧客の身元調査の自動化が進み、潜在的な詐欺やマネーロンダリングのリスクを検出して警告するために AI にさらに依存するようになるため、新規顧客の受け入れに必要なスタッフは少なくなります。

また、人間による初期審査の実施に頼るのではなく、規制当局からの新しいガイドラインを機械学習プログラムに入力して、企業システムの潜在的な違反や不足に警告を発することもできるようになる。

しかし、これらのシステムでは、テクノロジーを構築してプログラムするだけでなく、追加のチェックを行ったり、より複雑な問題を解決したりするために、依然として人間の監視が必要です。

カリシュマ・ブラームバット氏は、「重大なリスクは、企業が推論プロセスを理解せずに、より賢明な融資や保険の意思決定を行うAIを信頼する誘惑に負け、目的への適合性を適切にストレステストせずにAIシステムに過度に依存してしまうことだ」と述べた。 Allen & Overy 社のデータおよびテクノロジー弁護士。

AI プログラムの構築と監視を行う技術スタッフの需要が急増していることに加えて、企業は、詐欺やエラーが疑われる場合にフォレンジック作業を行ったり、顧客にオーダーメイドのサポートを提供したりできる、よりスキルの高いスタッフを求めて競争することになるでしょう。 「よりカスタマイズされた人材が必要ですが、必要な人材は少なくなります」とコシアンスキー氏は言う。カリエナ・マコルトフ

自動レジ、倉庫ロボット、AIベースの計画ツールが英国最大の雇用主に影響を与えるため、2017年の水準と比較して2030年までに小売業の仕事のほぼ3分の1がテクノロジーに取って代わられる可能性がある。

買い物客にとって最も明らかな変化は、過去 5 年間でスーパーマーケットでのセルフ チェックアウトとセルフ スキャン システムの使用が増加したことです。 パンデミックによって労働力がより高価になり、見つけるのが難しくなり、買い物客がスタッフとのやり取りに警戒するようになり、変化がさらに加速した。

顧問会社マッキンゼーのアナリストらは、こうしたテクノロジーの展開により、レジ係の数が2017年から2030年の間にほぼ半減する可能性があると予測している。 業界団体IGDのブライアン・ロバーツ氏は、英国のほとんどのスーパーマーケットでは現在、売上の大部分がセルフスキャンか自動レジで上げられていると述べた。

人件費の上昇により、食品以外の小売業者もこのテクノロジーを試すようになりました。 日本資本の衣料品チェーンのユニクロは、数年前に無線識別タグにリンクされたシステムを導入した。

次のステップは、Amazon Freshが主導するチェックアウト不要の店舗で、カメラと棚センサーにより、買い物客の購入品は携帯電話のアプリに自動的に登録され、買い物客はそのまま店を出て後で支払うことができるようになる。

テクノロジーはレジにとどまりません。 小売業者は棚の隙間を見つけるためにロボットまたは AI を活用したシステムを実験しており、マークス アンド スペンサーは固定カメラを使用するシステムを試用しています。 通路を上り下りするダーレク型の機械を実験した人もいる。

棚に電子ラベルを設置することで、本社から価格を自動的に変更できるほか、購入意思決定をガイドするAI主導のテクノロジーや、倉庫で商品のピッキングや梱包を行うロボットの導入も、何千もの雇用に影響を与えるだろう。サラ・バトラー