【図解】コレ一枚でわかる産業発展と人工知能

■家内制手工業

18世紀半ばに始まる産業革命以前は、人手による「家内制手工業」の時代であり、もの作りは職人が担い、ひとりが最初から最後まで一貫してこなすやり方が一般的だった。親方が束ねる工房での分業も行われたが、その地域の需要を充足することが目的であり、また通信網や流通システムが発達していない時代なので、需要の変動は一定の範囲で、効率の向上は必ずしも重要なものではなかった。

■大量生産（産業革命）

1779年にイギリスの発明家サミュエル・クロンプトンが新しい紡績機を発明する。「ミュール紡績機」といわれるこの機械は、天然繊維を撚って連続的に糸にする装置だ。1830年にリチャード・ロバーツがこれに蒸気機関を組合せて自動化することに成功した。

この発明により、当初は手動でひとりの労働者が同時にできる作業が264～288錘の巻き取りに留まっていたものを、成年ひとりと2～3人の少年の補助で、同時に1600錘を巻き取ることができるまでに生産性を飛躍的に向上させた。これは手動ミュール紡績機が運転調整に熟練を要したのに対し、自動ミュール紡績機は糸継ぎと装置トラブルの監視だけをすればよくなったためだ。

自動ミュール紡績機は広く普及し、紡績の仕事には特定の仕事をこなす単純労働者が増えてゆくことになり、労働のあり方を大きく変えてしまった。

紡績産業以外にも、蒸気機関と自動化への取り組みはすすみ、労働の分業と専門化はさらに広がってゆく。また通信網や流通システムの発達は、信用経済を拡大させ、地域を越えた需要を満たすための大量生産を促す。その結果、効率化を追求することが重視されるようになっていった。

■科学的管理法

20世紀初頭、米国の技術者であり経済学者であるフレデリック・ウインスロー・テイラーが「科学的管理手法」を提言、もの作りの現場で適用されるようになる。「科学的管理手法」とは、仕事を作業要素、すなわち「プロセス」に分解し、作業動作の無駄や改善点を見つけ出そうという取り組みだ。そして、効率の良いプロセスを標準化し、それをマニュアルにして作業現場に徹底させるという取り組みで、これにより、経験の浅い作業員でも一定の効率と品質を維持できるというものだった。

これを徹底させる手段としてコンピュータが使われるようになる。つまり、標準化されたプロセスをコンピューター・プログラムに置き換えることで、誰もが間違えることなく、効率よく仕事を進められるようにしたわけだ。経理や人事、受注、調達、生産、販売など、様々な業務プロセスがプログラムに置き換えられてきた。一旦、プログラムに置き換えられると、融通を利かせることはできない。これを逆に利用して、標準化された業務プロセスを業務の現場に徹底させ、コストの削減や品質の安定、作業時間の短縮を実現しようというわけだ。

これにより効率向上は加速された。ドラッカーによれば、テイラー以降、肉体労働の生産性は平均して年率3.5%の割合で伸び、20世紀の終わりには50倍に向上したとしている（「明日を支配するもの」ドラッカーより）。

■人間能力の拡張

肉体的労働における効率向上は、ほぼ限界に達した。そんな中で、効率向上に取り残されてきたのが「知的労働者（ナレッジワーカー）」だ。

マニュアル通りにはいかない営業職や弁護士、医師や看護師などは、常に変化する状況を読み解きながら、その時々の最適解を求められる仕事だ。そのためには、経験を重ね、広く知識を蓄積し、継続的に学習しなければならない。その努力によって、個々の事象に対する個別最適解を見つけ出すことができる。これを作業プロセスに分解し改善するにも容易なことではない。

ここに登場するのが人工知能（AI）だ。20世紀後半から急速に進んだコンピュータ利用とインターネットの普及の結果、世の中のあらゆる出来事がデータ化されるようになった。そのデータを機械学習で分析し、様々な出来事の相互関係や構造、規則性を見つけ出す。つまり、これまで人間に頼っていた知的作業を支援してくれる。これによって、知的労働者の生産性を高め、最適化を一層推し進めようというわけだ。

IoTやクラウドの普及により、世の中の様々な出来事が、これまでにも増して緻密に、そしてリアルタイムにデータ化されつつある。AIは、この膨大なデータを支えに適用範囲を拡げてゆこうとしている。

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