Will automation take away all our jobs? | David Autor

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TED


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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Joanna Pietrulewicz
0
0
7000
翻訳: Yasushi Aoki 校正: Masako Kigami
00:13
Here's a startling fact:
1
13240
1831
ひとつ驚くべき事実があります
00:15
in the 45 years since the introduction of the automated teller machine,
2
15095
3721
45年前に ATM —
あの現金の自販機が 導入されて以来
00:18
those vending machines that dispense cash,
3
18840
2856
00:21
the number of human bank tellers employed in the United States
4
21720
3176
アメリカで雇用されている 銀行窓口係の数は
00:24
has roughly doubled,
5
24920
1256
おおよそ2倍に
00:26
from about a quarter of a million to a half a million.
6
26200
3296
25万人から50万人に 増えていて
00:29
A quarter of a million in 1970 to about a half a million today,
7
29520
3036
1970年に25万人だったのが 今では50万人
00:32
with 100,000 added since the year 2000.
8
32580
4236
2000年以降だけでも 10万人増えているんです
00:36
These facts, revealed in a recent book
9
36840
2416
ボストン大学の経済学者 ジェームズ・ベッセンが
00:39
by Boston University economist James Bessen,
10
39280
3136
最近出した本で 明らかにされたこの事実は
00:42
raise an intriguing question:
11
42440
2176
興味深い疑問を提起します
00:44
what are all those tellers doing,
12
44640
1896
その人たちは いったい何をやっているのか?
00:46
and why hasn't automation eliminated their employment by now?
13
46560
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?
00:50
If you think about it,
14
50600
1336
考えてみれば
00:51
many of the great inventions of the last 200 years
15
51960
3136
過去200年における 偉大な発明の多くは
00:55
were designed to replace human labor.
16
55120
2800
人間の労働を 置き換えるためのものでした
00:58
Tractors were developed
17
58720
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.
18
60520
4336
機械の力で置き換えるものとして 作られました
01:04
Assembly lines were engineered
19
64880
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
20
67240
3336
機械の正確さで 置き換えるため考案されました
01:10
with machine perfection.
21
70600
1936
01:12
Computers were programmed to swap out
22
72560
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
23
75800
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
01:18
with digital perfection.
24
78480
1760
01:20
These inventions have worked.
25
80760
2176
これらの発明は大成功でした
01:22
We no longer dig ditches by hand,
26
82960
2056
私たちはもはや 手で溝を掘ることも
鍛鉄から道具を 打ち出すことも
01:25
pound tools out of wrought iron
27
85040
2056
01:27
or do bookkeeping using actual books.
28
87120
2280
紙の帳面で簿記をすることも なくなりました
01:30
And yet, the fraction of US adults employed in the labor market
29
90240
4736
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
2016年の今
01:35
is higher now in 2016
30
95000
2856
125年前の1890年よりも 高くなっており
01:37
than it was 125 years ago, in 1890,
31
97880
2736
01:40
and it's risen in just about every decade
32
100640
3016
その間10年ごとに
01:43
in the intervening 125 years.
33
103680
2320
ほぼ上がり続けているのです
01:46
This poses a paradox.
34
106560
1680
これはパラドックスを提起します
01:48
Our machines increasingly do our work for us.
35
108760
3056
機械がますます人間に代わって 仕事をしている中で
01:51
Why doesn't this make our labor redundant and our skills obsolete?
36
111840
4136
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?
01:56
Why are there still so many jobs?
37
116000
3696
どうしてまだ こんなに仕事があるのか?
01:59
(Laughter)
38
119720
1736
(笑)
02:01
I'm going to try to answer that question tonight,
39
121480
2336
今宵はどうにかこの疑問に 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
40
123840
3736
その過程で それが仕事の未来に 対して持つ意味合い
02:07
and the challenges that automation does and does not pose
41
127600
4176
また自動化が我々の社会に 提起する問題
しない問題について 話したいと思います
02:11
for our society.
42
131800
1440
02:14
Why are there so many jobs?
43
134520
1760
なぜこんなに沢山の 仕事があるのか?
02:17
There are actually two fundamental economic principles at stake.
44
137680
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
02:21
One has to do with human genius
45
141080
2696
1つは人間の才覚や
02:23
and creativity.
46
143800
1416
創造性に関するもので
02:25
The other has to do with human insatiability,
47
145240
2856
もう1つは人間の 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.
48
148120
1576
02:29
I'm going to call the first of these the O-ring principle,
49
149720
2736
1番目のものを 「Oリングの原理」と呼びましょう
これは人間がする仕事の種類を 決めるものです
02:32
and it determines the type of work that we do.
50
152480
2176
02:34
The second principle is the never-get-enough principle,
51
154680
2616
2番目の原理は 「足ることなしの原理」です
02:37
and it determines how many jobs there actually are.
52
157320
3480
これはどれだけ多くの仕事があるかを 決めるものです
02:41
Let's start with the O-ring.
53
161440
2336
Oリングの話から始めましょう
02:43
ATMs, automated teller machines,
54
163800
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
02:46
had two countervailing effects on bank teller employment.
55
166600
3336
02:49
As you would expect, they replaced a lot of teller tasks.
56
169960
2696
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
02:52
The number of tellers per branch fell by about a third.
57
172680
2680
支店あたりの窓口係の数は 3分の1減少しました
02:56
But banks quickly discovered that it also was cheaper to open new branches,
58
176240
3816
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
03:00
and the number of bank branches increased by about 40 percent
59
180080
3136
同じ時期に 銀行の支店数は
40%増加しました
03:03
in the same time period.
60
183240
1496
03:04
The net result was more branches and more tellers.
61
184760
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
03:09
But those tellers were doing somewhat different work.
62
189440
3416
しかし窓口係の仕事内容も 少し変わりました
03:12
As their routine, cash-handling tasks receded,
63
192880
3656
日常の業務として 現金受渡の作業は減って
03:16
they became less like checkout clerks
64
196560
2136
出納係よりは
03:18
and more like salespeople,
65
198720
1816
セールスマンのような 仕事になりました
03:20
forging relationships with customers,
66
200560
2056
顧客との関係を築き
03:22
solving problems
67
202640
1216
問題を解決し
03:23
and introducing them to new products like credit cards, loans and investments:
68
203880
4216
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
03:28
more tellers doing a more cognitively demanding job.
69
208120
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
03:32
There's a general principle here.
70
212840
1640
ここにはある一般原理が 働いています
03:35
Most of the work that we do
71
215120
1696
我々のする仕事の多くは
03:36
requires a multiplicity of skills,
72
216840
3480
多様なスキルを必要とします
03:41
and brains and brawn,
73
221160
3176
頭脳と筋力—
03:44
technical expertise and intuitive mastery,
74
224360
3616
専門技術と経験の勘
03:48
perspiration and inspiration in the words of Thomas Edison.
75
228000
2960
エジソンの言うところの 努力とひらめき
03:51
In general, automating some subset of those tasks
76
231480
3256
通常そういった仕事の一部分を 自動化することで
03:54
doesn't make the other ones unnecessary.
77
234760
2216
他の部分は不要になりません
03:57
In fact, it makes them more important.
78
237000
2960
むしろ その部分が 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.
79
241080
1976
04:03
Let me give you a stark example.
80
243080
2016
際だった例をお話ししましょう
04:05
In 1986, the space shuttle Challenger
81
245120
3816
1986年 スペースシャトル・ チャレンジャー号が
04:08
exploded and crashed back down to Earth
82
248960
2296
発射から2分もせずに爆発し
04:11
less than two minutes after takeoff.
83
251280
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,
84
253720
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
04:16
was an inexpensive rubber O-ring in the booster rocket
85
256840
3536
04:20
that had frozen on the launchpad the night before
86
260400
2856
前の夜に発射台で凍り付いて
04:23
and failed catastrophically moments after takeoff.
87
263280
3376
発射直後に破滅的な故障を 来したということです
04:26
In this multibillion dollar enterprise
88
266680
2815
この数十億ドル規模の事業において
04:29
that simple rubber O-ring
89
269519
1697
単なるゴム製Oリングが
04:31
made the difference between mission success
90
271240
2575
計画の成功と 7人の宇宙飛行士の悲惨な死とを
04:33
and the calamitous death of seven astronauts.
91
273839
2841
分けることになったのです
04:37
An ingenious metaphor for this tragic setting
92
277600
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
04:41
is the O-ring production function,
93
281360
2216
04:43
named by Harvard economist Michael Kremer
94
283600
2496
ハーバードの経済学者 マイケル・クリーマーが
チャレンジャー号事故の後に 名付けたものです
04:46
after the Challenger disaster.
95
286120
2016
04:48
The O-ring production function conceives of the work
96
288160
2576
Oリング生産関数は
仕事を 連動する 一連のステップ
04:50
as a series of interlocking steps,
97
290760
2336
鎖の輪として 捉えるものです
04:53
links in a chain.
98
293120
1256
04:54
Every one of those links must hold for the mission to succeed.
99
294400
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
04:58
If any of them fails,
100
298120
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,
101
300280
3296
05:03
comes crashing down.
102
303600
1320
墜落することになります
05:05
This precarious situation has a surprisingly positive implication,
103
305560
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
05:10
which is that improvements
104
310520
1896
鎖の輪1つの信頼性を 改善することは
05:12
in the reliability of any one link in the chain
105
312440
2976
他の鎖の輪を 改善することの価値を
05:15
increases the value of improving any of the other links.
106
315440
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,
107
319240
4976
もしほとんどの鎖の輪が 脆く壊れやすいとしたら
05:24
the fact that your link is not that reliable
108
324240
2456
自分の鎖の輪の 信頼性が高いかは
05:26
is not that important.
109
326720
1256
さして重要ではありません
05:28
Probably something else will break anyway.
110
328000
2000
どのみち どこかが 壊れるでしょうから
05:30
But as all the other links become robust and reliable,
111
330024
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
05:34
the importance of your link becomes more essential.
112
334040
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
05:37
In the limit, everything depends upon it.
113
337560
2320
究極的にはすべてが そこにかかることになります
05:40
The reason the O-ring was critical to space shuttle Challenger
114
340640
3536
Oリングがチャレンジャー号にとって 要となったのは
05:44
is because everything else worked perfectly.
115
344200
2720
他のすべてが完璧に 機能していたからです
05:47
If the Challenger were kind of the space era equivalent
116
347480
2576
もしチャレンジャー号が 宇宙時代における
05:50
of Microsoft Windows 2000 --
117
350080
2536
Windows 2000のような 代物だったとしたら —
05:52
(Laughter)
118
352640
2096
(笑)
05:54
the reliability of the O-ring wouldn't have mattered
119
354760
2456
Oリングの信頼性など 問題にならなかったでしょう
05:57
because the machine would have crashed.
120
357240
1858
どうせクラッシュするんだから
05:59
(Laughter)
121
359122
1480
(笑)
06:01
Here's the broader point.
122
361960
1576
より一般的な話として 言えるのは
06:03
In much of the work that we do, we are the O-rings.
123
363560
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
06:07
Yes, ATMs could do certain cash-handling tasks
124
367400
3536
ATMは確かに 現金受け払いの仕事を
06:10
faster and better than tellers,
125
370960
3016
窓口係より速く 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
06:14
but that didn't make tellers superfluous.
126
374000
2056
06:16
It increased the importance of their problem-solving skills
127
376080
3296
むしろ窓口係の 問題解決力や
06:19
and their relationships with customers.
128
379400
2616
顧客との関係が 重要性を増したのです
06:22
The same principle applies if we're building a building,
129
382040
3296
同じ原理が 建物の建設や
06:25
if we're diagnosing and caring for a patient,
130
385360
2536
患者の診察や手当
06:27
or if we are teaching a class
131
387920
3136
教室一杯の高校生への 授業などにも
06:31
to a roomful of high schoolers.
132
391080
2456
当てはまります
06:33
As our tools improve,
133
393560
2376
道具が進歩し
06:35
technology magnifies our leverage
134
395960
2096
テクノロジーが 梃子として働くことで
06:38
and increases the importance of our expertise
135
398080
3896
人間の専門技術や 判断力や創造性が
06:42
and our judgment and our creativity.
136
402000
2200
より重要になるのです
06:45
And that brings me to the second principle:
137
405000
2240
それが第2の原理に繋がります
06:48
never get enough.
138
408160
1200
「足ることなしの原理」です
06:50
You may be thinking, OK, O-ring, got it,
139
410280
2416
こうお思いかもしれません 「Oリングは分かった
06:52
that says the jobs that people do will be important.
140
412720
3096
人間の仕事が重要になる
06:55
They can't be done by machines, but they still need to be done.
141
415840
2976
機械にはできないが 必要な仕事があるんだと
06:58
But that doesn't tell me how many jobs there will need to be.
142
418840
2896
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」
07:01
If you think about it, isn't it kind of self-evident
143
421760
2456
何かについて 生産性が十二分に高くなったら
07:04
that once we get sufficiently productive at something,
144
424240
2536
その仕事から 人々が抜けていくのは
07:06
we've basically worked our way out of a job?
145
426800
2096
自明のことでは ないでしょうか?
07:08
In 1900, 40 percent of all US employment
146
428920
2776
1900年には
アメリカの雇用の40%は 農業でした
07:11
was on farms.
147
431720
1256
07:13
Today, it's less than two percent.
148
433000
2256
今日では 2%未満です
07:15
Why are there so few farmers today?
149
435280
2176
なぜ農業従事者が そんなに減ったんでしょう?
07:17
It's not because we're eating less.
150
437480
1856
みんなの食べる量が 減ったからではありません
07:19
(Laughter)
151
439360
2656
(笑)
1世紀に渡る 農業生産性の向上により
07:22
A century of productivity growth in farming
152
442040
2736
07:24
means that now, a couple of million farmers
153
444800
2176
今や2百万の農家が
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
can feed a nation of 320 million.
154
447000
2736
07:29
That's amazing progress,
155
449760
1656
驚くほどの進歩ですが
07:31
but it also means there are only so many O-ring jobs left in farming.
156
451440
4136
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
07:35
So clearly, technology can eliminate jobs.
157
455600
3016
だから確かにテクノロジーは 雇用を減らします
07:38
Farming is only one example.
158
458640
1736
農業はその一例に過ぎません
07:40
There are many others like it.
159
460400
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
160
463440
3976
しかし1個の製品・サービス・ 産業に当てはまることが
07:47
has never been true about the economy as a whole.
161
467440
2776
経済全体にも当てはまる わけではありません
07:50
Many of the industries in which we now work --
162
470240
2496
現在人々の働く産業の多く
07:52
health and medicine,
163
472760
2136
医療や健康
07:54
finance and insurance,
164
474920
2216
金融や保険
電子やITといったものは
07:57
electronics and computing --
165
477160
1640
07:59
were tiny or barely existent a century ago.
166
479720
2736
100年前には存在しなかったか ごく小さなものでした
08:02
Many of the products that we spend a lot of our money on --
167
482480
2816
私たちが多くのお金を 使っている製品
08:05
air conditioners, sport utility vehicles,
168
485320
2136
エアコン SUV
08:07
computers and mobile devices --
169
487480
1696
コンピューター 携帯機器といったものは
08:09
were unattainably expensive,
170
489200
1656
100年前には とんでもなく高価か
08:10
or just hadn't been invented a century ago.
171
490880
2440
あるいは発明されても いませんでした
08:13
As automation frees our time, increases the scope of what is possible,
172
493920
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
08:18
we invent new products, new ideas, new services
173
498920
3216
新しい製品・アイデア・ サービスが生み出され
08:22
that command our attention,
174
502160
1576
それが私たちの関心を引き
08:23
occupy our time
175
503760
1536
時間を占有し
08:25
and spur consumption.
176
505320
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 --
177
507760
3216
くだらないものが多いと 思うかもしれません
08:31
extreme yoga, adventure tourism,
178
511000
2776
究極的なヨガ 冒険ツアー
08:33
Pokémon GO --
179
513800
1256
ポケモンGO・・・
08:35
and I might agree with you.
180
515080
1320
それは認めます
08:36
But people desire these things, and they're willing to work hard for them.
181
516979
3477
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
08:40
The average worker in 2015
182
520480
2176
2015年の平均的な労働者が
08:42
wanting to attain the average living standard in 1915
183
522680
4256
1915年当時の平均的な 生活水準を得るためには
08:46
could do so by working just 17 weeks a year,
184
526960
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.
185
530320
1440
08:52
But most people don't choose to do that.
186
532240
2176
しかし多くの人は そうはしません
08:54
They are willing to work hard
187
534440
1695
技術の賜を 手にするために
08:56
to harvest the technological bounty that is available to them.
188
536159
3881
熱心に働くのです
09:00
Material abundance has never eliminated perceived scarcity.
189
540480
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
09:04
In the words of economist Thorstein Veblen,
190
544600
2576
経済学者ソースティン・ヴェブレンが 言うように
09:07
invention is the mother of necessity.
191
547200
2640
「発明は必要の母」なのです
09:11
Now ...
192
551520
1200
さて
09:13
So if you accept these two principles,
193
553400
1856
この2つの原理 「Oリングの原理」と
09:15
the O-ring principle and the never-get-enough principle,
194
555280
2896
「足ることなしの原理」を 認めてもらえるなら
09:18
then you agree with me.
195
558200
1336
仕事がなくならないのも
09:19
There will be jobs.
196
559560
1400
うなずけるでしょう
09:21
Does that mean there's nothing to worry about?
197
561560
2176
では心配することなど 何もないのでしょうか?
09:23
Automation, employment, robots and jobs --
198
563760
2776
自動化 雇用 ロボット 仕事・・・
09:26
it'll all take care of itself?
199
566560
1920
すべては自ずと うまくいくのでしょうか?
09:29
No.
200
569120
1216
いいえ
09:30
That is not my argument.
201
570360
2056
それはまた別の話です
09:32
Automation creates wealth
202
572440
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
09:35
by allowing us to do more work in less time.
203
575000
2576
富を生み出します
09:37
There is no economic law
204
577600
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
09:39
that says that we will use that wealth well,
205
579200
2776
09:42
and that is worth worrying about.
206
582000
1800
それは懸念すべき点です
09:44
Consider two countries,
207
584800
1816
2つの国
09:46
Norway and Saudi Arabia.
208
586640
2136
ノルウェーとサウジアラビアを 考えてみましょう
09:48
Both oil-rich nations,
209
588800
1576
どちらも石油のおかげで 豊かな国です
09:50
it's like they have money spurting out of a hole in the ground.
210
590400
3576
地面の穴から お金が 吹き出しているようなものです
09:54
(Laughter)
211
594000
1536
(笑)
09:55
But they haven't used that wealth equally well to foster human prosperity,
212
595560
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
10:00
human prospering.
213
600800
1200
10:02
Norway is a thriving democracy.
214
602440
2736
ノルウェーは民主主義が うまくいっている国です
10:05
By and large, its citizens work and play well together.
215
605200
3656
概ね国民は互いに うまくやっており
10:08
It's typically numbered between first and fourth
216
608880
3016
国民幸福度ランキングでは
大概1位から4位の間にいます
10:11
in rankings of national happiness.
217
611920
2736
10:14
Saudi Arabia is an absolute monarchy
218
614680
2656
サウジは絶対君主国で
10:17
in which many citizens lack a path for personal advancement.
219
617360
3616
多くの国民に栄達の道が 開かれてはいません
10:21
It's typically ranked 35th among nations in happiness,
220
621000
3496
国民幸福度ランキングは 35位あたりで
10:24
which is low for such a wealthy nation.
221
624520
2096
あのように豊かな国にしては 低い順位です
10:26
Just by way of comparison,
222
626640
1336
比較として
10:28
the US is typically ranked around 12th or 13th.
223
628000
2800
アメリカがいるのは 12位か13位あたりです
10:31
The difference between these two countries
224
631400
2096
ノルウェーとサウジの違いは
10:33
is not their wealth
225
633520
1256
豊かさでも
10:34
and it's not their technology.
226
634800
1736
テクノロジーでもなく
10:36
It's their institutions.
227
636560
1320
社会制度です
10:38
Norway has invested to build a society
228
638560
3176
ノルウェーは 機会が開かれていて
10:41
with opportunity and economic mobility.
229
641760
3336
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
10:45
Saudi Arabia has raised living standards
230
645120
2176
サウジでは 生活水準は上がりましたが
10:47
while frustrating many other human strivings.
231
647320
3256
多くの国民は 不満を持っています
10:50
Two countries, both wealthy,
232
650600
2776
2つの国は どちらも豊かですが
10:53
not equally well off.
233
653400
1720
同じようにうまくやっている わけではありません
10:55
And this brings me to the challenge that we face today,
234
655880
4336
これは我々が 今日直面する問題
自動化がもたらす問題を 思わせます
11:00
the challenge that automation poses for us.
235
660240
2136
11:02
The challenge is not that we're running out of work.
236
662400
2456
問題は仕事が なくなることではありません
11:04
The US has added 14 million jobs
237
664880
1936
アメリカではグレート・リセッションの 最悪の時期から
11:06
since the depths of the Great Recession.
238
666840
2136
雇用が1400万増えています
11:09
The challenge is that many of those jobs
239
669000
2536
問題は 多くの職は
11:11
are not good jobs,
240
671560
1296
良い仕事でなく
11:12
and many citizens cannot qualify for the good jobs
241
672880
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
11:16
that are being created.
242
676000
1200
11:17
Employment growth in the United States and in much of the developed world
243
677840
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
11:21
looks something like a barbell
244
681360
1456
両端の重みが増していく
11:22
with increasing poundage on either end of the bar.
245
682840
3376
バーベルのようです
11:26
On the one hand,
246
686240
1216
一方には
11:27
you have high-education, high-wage jobs
247
687480
2816
高学歴・高収入の仕事
11:30
like doctors and nurses, programmers and engineers,
248
690320
3576
医師 看護師 プログラマー 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
11:33
marketing and sales managers.
249
693920
1736
11:35
Employment is robust in these jobs, employment growth.
250
695680
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,
251
698720
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
11:42
low-education jobs like food service,
252
702760
3056
食品サービス
11:45
cleaning, security,
253
705840
2256
清掃 警備
11:48
home health aids.
254
708120
1240
介護などです
11:50
Simultaneously, employment is shrinking
255
710080
3096
他方で 中学歴・中収入な
11:53
in many middle-education, middle-wage, middle-class jobs,
256
713200
4056
中流の仕事が 縮小しています
11:57
like blue-collar production and operative positions
257
717280
3816
工員や職人といった 労働者や
12:01
and white-collar clerical and sales positions.
258
721120
2976
事務やセールスといった 事務職です
12:04
The reasons behind this contracting middle
259
724120
2256
この中間部の縮小は
12:06
are not mysterious.
260
726400
1216
不思議なことではありません
12:07
Many of those middle-skill jobs
261
727640
1976
そういった中間的スキルの 仕事の多くは
12:09
use well-understood rules and procedures
262
729640
2496
よく分かっている ルールや手順に従っており
12:12
that can increasingly be codified in software
263
732160
3096
それがソフトウェア化されて
12:15
and executed by computers.
264
735280
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
12:18
The challenge that this phenomenon creates,
265
738200
3376
この現象が作り出すのは
12:21
what economists call employment polarization,
266
741600
2536
経済学者が「雇用の二極化」 と呼ぶ問題で
12:24
is that it knocks out rungs in the economic ladder,
267
744160
2616
経済の梯子の段が 取りのけられ
12:26
shrinks the size of the middle class
268
746800
1816
中間層が縮小し
12:28
and threatens to make us a more stratified society.
269
748640
3136
社会の階層化が 進むということです
12:31
On the one hand, a set of highly paid, highly educated professionals
270
751800
4056
高収入・高学歴の 知的職業に就く人が
12:35
doing interesting work,
271
755880
1416
興味深い仕事をする一方で
12:37
on the other, a large number of citizens in low-paid jobs
272
757320
3416
多数の人は低収入の仕事をし
12:40
whose primary responsibility is to see to the comfort and health of the affluent.
273
760760
5656
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
12:46
That is not my vision of progress,
274
766440
2336
これは私の考える 進歩の姿ではありません
12:48
and I doubt that it is yours.
275
768800
1880
皆さんもそうでしょう
12:51
But here is some encouraging news.
276
771440
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,
277
773480
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
12:58
and we have come through them successfully.
278
778360
2696
それをうまく 切り抜けてきたのです
13:01
In the late 1800s and early 1900s,
279
781080
4936
1800年代末から 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
13:06
when automation was eliminating vast numbers of agricultural jobs --
280
786040
4536
13:10
remember that tractor? --
281
790600
2336
トラクターを思い出してください
13:12
the farm states faced a threat of mass unemployment,
282
792960
2696
農業州では大規模な失業の危機に 直面しました
13:15
a generation of youth no longer needed on the farm
283
795680
3816
1世代の若者達が 農場で必要とされなくなり
13:19
but not prepared for industry.
284
799520
1760
工業に従事できる 準備もできていません
13:22
Rising to this challenge,
285
802080
1576
この問題に対して
13:23
they took the radical step
286
803680
1496
彼らは大胆な施策を取り
13:25
of requiring that their entire youth population
287
805200
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
288
808040
2856
13:30
to the ripe old age of 16.
289
810920
2120
教育を受けるよう 求めたのです
13:33
This was called the high school movement,
290
813600
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.
291
815600
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,
292
818440
2256
学校への投資が 必要なだけでなく
13:40
but those kids couldn't work at their jobs.
293
820720
2696
その若者達が 働けなくなるからです
13:43
It also turned out to be one of the best investments
294
823440
3296
これはアメリカが20世紀にした
13:46
the US made in the 20th century.
295
826760
2216
最良の投資であったことが 分かりました
13:49
It gave us the most skilled, the most flexible
296
829000
2336
世界でも最もスキルの高い 柔軟で生産的な労働力を
13:51
and the most productive workforce in the world.
297
831360
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
298
834080
4536
これがいかにうまくいったか 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
13:58
and bringing them into the present.
299
838640
2216
14:00
Despite their strong backs and good characters,
300
840880
2936
いかに頑丈な体を持ち 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
301
843840
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
14:07
to do all but the most mundane jobs.
302
847640
2936
最も単純な仕事以外はできず
14:10
Many of them would be unemployable.
303
850600
2240
大部分が雇用不適格でしょう
14:13
What this example highlights is the primacy of our institutions,
304
853840
3736
この例が示しているのは 我々の制度
14:17
most especially our schools,
305
857600
1776
特に学校の優位性であり
14:19
in allowing us to reap the harvest
306
859400
2536
それが技術的繁栄の実りを
14:21
of our technological prosperity.
307
861960
2296
収穫できるように してくれたのです
14:24
It's foolish to say there's nothing to worry about.
308
864280
2416
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
14:26
Clearly we can get this wrong.
309
866720
2200
我々がやり方を間違うことは 十分あり得ます
14:29
If the US had not invested in its schools and in its skills
310
869640
3496
もしアメリカが 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
14:33
a century ago with the high school movement,
311
873160
2256
14:35
we would be a less prosperous,
312
875440
1656
これほど繁栄はしておらず
14:37
a less mobile and probably a lot less happy society.
313
877120
3616
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
14:40
But it's equally foolish to say that our fates are sealed.
314
880760
2736
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
14:43
That's not decided by the machines.
315
883520
1696
運命を決めるのは 機械ではなく
14:45
It's not even decided by the market.
316
885240
1736
マーケットでさえありません
運命を決めるのは 我々自身と 我々の制度なのです
14:47
It's decided by us and by our institutions.
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887000
2640
14:50
Now, I started this talk with a paradox.
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890360
2576
私はパラドックスから 話を始めました
14:52
Our machines increasingly do our work for us.
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892960
2656
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
14:55
Why doesn't that make our labor superfluous,
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895640
2256
どうして人間の労働やスキルが
14:57
our skills redundant?
321
897920
1216
余分なものにならないのか?
14:59
Isn't it obvious that the road to our economic and social hell
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899160
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?
15:02
is paved with our own great inventions?
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902600
2200
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
History has repeatedly offered an answer to that paradox.
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906040
4176
15:10
The first part of the answer is that technology magnifies our leverage,
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910240
3616
答えの1つは テクノロジーが梃子として働き
15:13
increases the importance, the added value
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2616
人間の専門知識 判断力 創造性の
15:16
of our expertise, our judgment and our creativity.
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916520
3536
付加価値や重要性を 高めるということ
15:20
That's the O-ring.
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920080
1200
Oリングです
15:21
The second part of the answer is our endless inventiveness
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921880
2736
もう1つの答えは 人間の尽きることのない創意と
15:24
and bottomless desires
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924640
1456
果てなき欲求のため
15:26
means that we never get enough, never get enough.
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926120
2336
決して満ち足りることが ないということ
15:28
There's always new work to do.
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928480
2160
常に新たな仕事があるのです
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Adjusting to the rapid pace of technological change
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931960
3336
技術が変化する速さへの対応は
15:35
creates real challenges,
334
935320
1456
難しい問題を生み出し
15:36
seen most clearly in our polarized labor market
335
936800
2976
そのことは 労働市場の二極化や
15:39
and the threat that it poses to economic mobility.
336
939800
2520
それが経済的移動性を脅かす様に 見て取れます
15:43
Rising to this challenge is not automatic.
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943320
2440
この困難を越えることは 自動的に出来ることでも
15:46
It's not costless.
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946400
1496
コストなしに できることでもなく
15:47
It's not easy.
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947920
1416
容易ではありませんが
15:49
But it is feasible.
340
949360
1200
可能なことです
15:51
And here is some encouraging news.
341
951120
1816
そして明るい話もあります
15:52
Because of our amazing productivity,
342
952960
2136
驚くべき生産性のお陰で
我々は豊かです
15:55
we're rich.
343
955120
1256
15:56
Of course we can afford to invest in ourselves and in our children
344
956400
3136
アメリカが100年前に 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.
345
959560
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
16:02
Arguably, we can't afford not to.
346
962920
2280
むしろ しないことは 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,
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966120
1776
16:07
Professor Autor has told us a heartwarming tale
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967920
2856
オートー先生は 明るい話を
16:10
about the distant past,
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970800
1776
遠い昔や 少し前や
16:12
the recent past,
350
972600
1376
現在については しているかもしれないけど
16:14
maybe the present, but probably not the future.
351
974000
3296
未来のことは 言っていない
16:17
Because everybody knows that this time is different.
352
977320
3936
今回が違うことは みんな知っているから
16:21
Right? Is this time different?
353
981280
2816
今回は違うんですよね?
16:24
Of course this time is different.
354
984120
1896
もちろん今回は違います
16:26
Every time is different.
355
986040
1696
毎回違っているのです
16:27
On numerous occasions in the last 200 years,
356
987760
3616
過去200年間に 数え切れないくらい
16:31
scholars and activists have raised the alarm
357
991400
2776
学者や活動家達が 警告してきました
16:34
that we are running out of work and making ourselves obsolete:
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994200
3536
仕事がなくなり 我々は用済みになると
16:37
for example, the Luddites in the early 1800s;
359
997760
4616
たとえばラッダイトが 1800年代初めに
16:42
US Secretary of Labor James Davis
360
1002400
2936
米国労働長官ジェームス・デイヴィスが
16:45
in the mid-1920s;
361
1005360
2416
1920年代半ばに
16:47
Nobel Prize-winning economist Wassily Leontief in 1982;
362
1007800
5176
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
16:53
and of course, many scholars,
363
1013000
3256
そしてもちろん 現在の多くの学者
16:56
pundits, technologists
364
1016280
2136
評論家 科学技術者
16:58
and media figures today.
365
1018440
1840
マスメディアの人々が 言っています
17:01
These predictions strike me as arrogant.
366
1021600
3320
そのような予言は 私には傲慢に思えます
17:05
These self-proclaimed oracles are in effect saying,
367
1025800
2696
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
17:08
"If I can't think of what people will do for work in the future,
368
1028520
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
17:11
then you, me and our kids
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1031960
2896
世の人々にも 子孫達にも
17:14
aren't going to think of it either."
370
1034880
1715
考え付かないだろう」
17:17
I don't have the guts
371
1037760
1935
人類の創意に対して そのような賭けをする肝っ玉は
17:19
to take that bet against human ingenuity.
372
1039720
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
373
1042920
2976
何百年先に人々が どんな仕事をしているか
17:25
a hundred years from now.
374
1045920
1896
私には分かりません
17:27
But the future doesn't hinge on my imagination.
375
1047839
2601
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
17:31
If I were a farmer in Iowa in the year 1900,
376
1051280
3776
私が1900年の 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
17:35
and an economist from the 21st century teleported down to my field
377
1055079
3537
17:38
and said, "Hey, guess what, farmer Autor,
378
1058640
2520
「ねえ お百姓のオートーさん
17:42
in the next hundred years,
379
1062000
1536
この先100年の
17:43
agricultural employment is going to fall from 40 percent of all jobs
380
1063560
3776
生産性向上によって
農業雇用は40%から
17:47
to two percent
381
1067360
1216
17:48
purely due to rising productivity.
382
1068600
2000
2%に減るんだよ
17:51
What do you think the other 38 percent of workers are going to do?"
383
1071400
3160
他の38%の人たちは 何を仕事にしていると思うね?」
17:55
I would not have said, "Oh, we got this.
384
1075400
2816
私はたぶん こうは言わないでしょう
17:58
We'll do app development, radiological medicine,
385
1078240
2856
「ああ そりゃアプリ開発とか 放射線医療とか
18:01
yoga instruction, Bitmoji."
386
1081120
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」
18:04
(Laughter)
387
1084120
1536
(笑)
18:05
I wouldn't have had a clue.
388
1085680
1286
私には見当が付かないでしょう
18:07
But I hope I would have had the wisdom to say,
389
1087840
2496
しかし こう言える知恵が あればと思います
18:10
"Wow, a 95 percent reduction in farm employment
390
1090360
4016
「すごいね 農業人口が95%減って
18:14
with no shortage of food.
391
1094400
2136
食糧不足にならないなんて
18:16
That's an amazing amount of progress.
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1096560
2416
すごい進歩だ
18:19
I hope that humanity finds something remarkable to do
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1099000
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」
18:22
with all of that prosperity."
394
1102400
1880
そして概ねそうなっていると 私は思います
18:25
And by and large, I would say that it has.
395
1105120
3080
18:29
Thank you very much.
396
1109960
1256
ありがとうございました
18:31
(Applause)
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5055
(拍手)
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