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David Autor: Why are there still so many 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:

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 a startling fact:
ひとつ驚くべき事実があります
00:13
in the 45 years since the introduction
of the automated teller machine,
45年前に ATM —
00:15
those vending machines that dispense cash,
あの現金の自販機が
導入されて以来
00:18
the number of human bank tellers
employed in the United 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 doubled,
おおよそ2倍に
00:24
from about a quarter of a million
to a half a million.
25万人から50万人に
増えていて
00:26
A quarter of a million in 1970
to about a half a million today,
1970年に25万人だったのが
今では50万人
00:29
with 100,000 added since 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, revealed in a recent 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 University
economist James Bessen,
最近出した本で
明らかにされたこの事実は
00:39
raise an intriguing question:
興味深い疑問を提起します
00:42
what are all those tellers 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 automation
eliminated their employment 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 of the great inventions
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 to replace human labor.
人間の労働を
置き換えるためのものでした
00:55
Tractors were developed
トラクターは人間の肉体労働を
00:58
to substitute mechanical power
for human physical toil.
機械の力で置き換えるものとして
作られました
01:00
Assembly lines were engineered
組み立てラインは
01:04
to replace inconsistent human handiwork
ムラのある人間の手作業を
01:07
with machine perfection.
機械の正確さで
置き換えるため考案されました
01:10
Computers were programmed to swap out
コンピューターは
01:12
error-prone, inconsistent
human calculation
間違いの多い手計算を
01:15
with digital perfection.
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 have worked.
これらの発明は大成功でした
01:20
We no longer dig ditches by hand,
私たちはもはや
手で溝を掘ることも
01:22
pound tools out of wrought iron
鍛鉄から道具を
打ち出すことも
01:25
or do bookkeeping using actual 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, the fraction of US adults
employed in the labor market
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 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 in just about every decade
その間10年ごとに
01:40
in the intervening 125 years.
ほぼ上がり続けているのです
01:43
This poses a paradox.
これはパラドックスを提起します
01:46
Our machines increasingly
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 redundant
and our skills obsolete?
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 jobs?
どうしてまだ
こんなに仕事があるのか?
01:56
(Laughter)
(笑)
01:59
I'm going to try to answer
that question tonight,
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 the way, I'm going to tell you
what this means for the future 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 that automation
does and does not pose
また自動化が我々の社会に
提起する問題
02:07
for our society.
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 jobs?
なぜこんなに沢山の
仕事があるのか?
02:14
There are actually two fundamental
economic principles at stake.
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 genius
1つは人間の才覚や
02:21
and creativity.
創造性に関するもので
02:23
The other has to do
with human insatiability,
もう1つは人間の
飽くことを知らない
02:25
or greed, 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-ring principle,
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
the type 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 principle
is the never-get-enough principle,
2番目の原理は
「足ることなしの原理」です
02:34
and it determines how many jobs
there actually 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 with the O-ring.
Oリングの話から始めましょう
02:41
ATMs, automated teller machines,
ATM (現金自動預け払い機)には
02:43
had two countervailing effects
on bank teller employment.
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,
they replaced a lot of teller tasks.
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 per branch
fell by about a third.
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 quickly discovered that it
also was cheaper to open new 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 branches
increased by about 40 percent
同じ時期に
銀行の支店数は
03:00
in the same time period.
40%増加しました
03:03
The net result was more branches
and more tellers.
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 were doing
somewhat different 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 routine,
cash-handling tasks receded,
日常の業務として
現金受渡の作業は減って
03:12
they became less like checkout clerks
出納係よりは
03:16
and more like salespeople,
セールスマンのような
仕事になりました
03:18
forging relationships with customers,
顧客との関係を築き
03:20
solving problems
問題を解決し
03:22
and introducing them to new products
like credit cards, loans and investments:
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 doing
a more cognitively demanding job.
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 principle here.
ここにはある一般原理が
働いています
03:32
Most of the work that we do
我々のする仕事の多くは
03:35
requires a multiplicity of skills,
多様なスキルを必要とします
03:36
and brains and brawn,
頭脳と筋力—
03:41
technical expertise and intuitive mastery,
専門技術と経験の勘
03:44
perspiration and inspiration
in the words of Thomas Edison.
エジソンの言うところの
努力とひらめき
03:48
In general, automating
some subset of those tasks
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 unnecessary.
他の部分は不要になりません
03:54
In fact, it makes them more important.
むしろ その部分が
より重要になります
03:57
It increases their economic value.
経済的価値が高くなるのです
04:01
Let me give you a stark example.
際だった例をお話ししましょう
04:03
In 1986, the space shuttle Challenger
1986年 スペースシャトル・
チャレンジャー号が
04:05
exploded and crashed back down to Earth
発射から2分もせずに爆発し
04:08
less than two minutes after takeoff.
破片となって地上に落下しました
04:11
The cause of that crash, it turned out,
調査の結果分かったのは
04:13
was an inexpensive rubber O-ring
in the booster rocket
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 on the launchpad
the night before
前の夜に発射台で凍り付いて
04:20
and failed catastrophically
moments after takeoff.
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 dollar enterprise
この数十億ドル規模の事業において
04:26
that simple rubber O-ring
単なるゴム製Oリングが
04:29
made the difference
between mission success
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 death
of seven astronauts.
分けることになったのです
04:33
An ingenious metaphor
for this tragic setting
「Oリング生産関数」は
04:37
is the O-ring production function,
この悲劇的な状況の
巧妙なメタファーとして
04:41
named by Harvard economist Michael Kremer
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 disaster.
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-ring production function
conceives of the work
Oリング生産関数は
04:48
as a series of interlocking steps,
仕事を 連動する
一連のステップ
04:50
links in a chain.
鎖の輪として
捉えるものです
04:53
Every one of those links must hold
for the mission to succeed.
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,
どれか1つでも壊れると
04:58
the mission, or the product
or the service,
計画・製品・サービスの全体が
05:00
comes crashing down.
墜落することになります
05:03
This precarious situation
has a surprisingly positive implication,
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 is that improvements
鎖の輪1つの信頼性を
改善することは
05:10
in the reliability
of any one link in the chain
他の鎖の輪を
改善することの価値を
05:12
increases the value
of improving any of the other links.
高めるということです
05:15
Concretely, if most of the links
are brittle and prone to breakage,
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 that your link
is not that reliable
自分の鎖の輪の
信頼性が高いかは
05:24
is not that important.
さして重要ではありません
05:26
Probably something else will break anyway.
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
become robust and reliable,
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 of your link
becomes more essential.
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, everything depends upon 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 the O-ring was critical
to space shuttle Challenger
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 else
worked perfectly.
他のすべてが完璧に
機能していたからです
05:44
If the Challenger were
kind of the space era equivalent
もしチャレンジャー号が
宇宙時代における
05:47
of Microsoft Windows 2000 --
Windows 2000のような
代物だったとしたら —
05:50
(Laughter)
(笑)
05:52
the reliability of the O-ring
wouldn't have mattered
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 would have crashed.
どうせクラッシュするんだから
05:57
(Laughter)
(笑)
05:59
Here's the broader point.
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-rings.
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, ATMs could do
certain cash-handling tasks
ATMは確かに
現金受け払いの仕事を
06:07
faster and better than tellers,
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 superfluous.
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 the importance
of their problem-solving skills
むしろ窓口係の
問題解決力や
06:16
and their relationships with customers.
顧客との関係が
重要性を増したのです
06:19
The same principle applies
if we're building a building,
同じ原理が
建物の建設や
06:22
if we're diagnosing
and caring for a patient,
患者の診察や手当
06:25
or if we are teaching a class
教室一杯の高校生への
授業などにも
06:27
to a roomful of high schoolers.
当てはまります
06:31
As our tools improve,
道具が進歩し
06:33
technology magnifies our leverage
テクノロジーが
梃子として働くことで
06:35
and increases the importance
of our expertise
人間の専門技術や
判断力や創造性が
06:38
and our judgment and our creativity.
より重要になるのです
06:42
And that brings me
to the second principle:
それが第2の原理に繋がります
06:45
never get enough.
「足ることなしの原理」です
06:48
You may be thinking, OK, O-ring, 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 the jobs that people do
will be important.
人間の仕事が重要になる
06:52
They can't be done by machines,
but they still need to be done.
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 jobs 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 of self-evident
何かについて
生産性が十二分に高くなったら
07:01
that once we get sufficiently
productive at something,
その仕事から
人々が抜けていくのは
07:04
we've basically
worked our way out of a job?
自明のことでは
ないでしょうか?
07:06
In 1900, 40 percent of all US employment
1900年には
07:08
was on farms.
アメリカの雇用の40%は
農業でした
07:11
Today, it's less than two percent.
今日では 2%未満です
07:13
Why are there so few farmers today?
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 less.
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)
07:19
A century of productivity
growth in farming
1世紀に渡る
農業生産性の向上により
07:22
means that now,
a couple of million farmers
今や2百万の農家が
07:24
can feed a nation of 320 million.
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 progress,
驚くほどの進歩ですが
07:29
but it also means there are
only so many O-ring jobs left in farming.
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, technology can eliminate jobs.
だから確かにテクノロジーは
雇用を減らします
07:35
Farming is only one example.
農業はその一例に過ぎません
07:38
There are many others like it.
そういう例は他にも沢山あります
07:40
But what's true about a single product
or service or industry
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
about the economy as a whole.
経済全体にも当てはまる
わけではありません
07:47
Many of the industries
in which we now work --
現在人々の働く産業の多く
07:50
health and medicine,
医療や健康
07:52
finance and insurance,
金融や保険
07:54
electronics and computing --
電子やITといったものは
07:57
were tiny or barely existent
a century 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 of the products
that we spend a lot of our money on --
私たちが多くのお金を
使っている製品
08:02
air conditioners, sport utility vehicles,
エアコン SUV
08:05
computers and mobile devices --
コンピューター
携帯機器といったものは
08:07
were unattainably expensive,
100年前には
とんでもなく高価か
08:09
or just hadn't been invented
a century ago.
あるいは発明されても
いませんでした
08:10
As automation frees our time,
increases the scope of what is possible,
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 new products,
new ideas, new services
新しい製品・アイデア・
サービスが生み出され
08:18
that command our attention,
それが私たちの関心を引き
08:22
occupy our time
時間を占有し
08:23
and spur consumption.
消費を促すようになりました
08:25
You may think some
of these things are frivolous --
くだらないものが多いと
思うかもしれません
08:27
extreme yoga, adventure tourism,
究極的なヨガ 冒険ツアー
08:31
Pokémon GO --
ポケモンGO・・・
08:33
and I might agree with you.
それは認めます
08:35
But people desire these things,
and they're willing to work hard 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 worker in 2015
2015年の平均的な労働者が
08:40
wanting to attain
the average living standard 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
just 17 weeks a year,
1年の3分の1
08:46
one third of the time.
17週 働くだけでよいのです
08:50
But most people don't choose to do that.
しかし多くの人は
そうはしません
08:52
They are willing to work hard
技術の賜を
手にするために
08:54
to harvest the technological bounty
that is available to them.
熱心に働くのです
08:56
Material abundance has never
eliminated perceived scarcity.
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 of economist
Thorstein Veblen,
経済学者ソースティン・ヴェブレンが
言うように
09:04
invention is the mother of necessity.
「発明は必要の母」なのです
09:07
Now ...
さて
09:11
So if you accept these two principles,
この2つの原理
「Oリングの原理」と
09:13
the O-ring principle
and the never-get-enough principle,
「足ることなしの原理」を
認めてもらえるなら
09:15
then you agree with me.
仕事がなくならないのも
09:18
There will be jobs.
うなずけるでしょう
09:19
Does that mean there's
nothing to worry about?
では心配することなど
何もないのでしょうか?
09:21
Automation, employment, robots and jobs --
自動化 雇用 ロボット 仕事・・・
09:23
it'll all take care of itself?
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.
それはまた別の話です
09:30
Automation creates 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 us to do
more work in less time.
富を生み出します
09:35
There is no economic law
しかし その富を
09:37
that says 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 worrying about.
それは懸念すべき点です
09:42
Consider two countries,
2つの国
09:44
Norway and Saudi Arabia.
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 oil-rich 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
spurting out of a hole in the ground.
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)
09:54
But they haven't used that wealth
equally well to foster human prosperity,
しかし両者が国民の繁栄のために
09:55
human prospering.
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 is a thriving democracy.
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
work and play well together.
概ね国民は互いに
うまくやっており
10:05
It's typically numbered
between first and fourth
国民幸福度ランキングでは
10:08
in rankings of national happiness.
大概1位から4位の間にいます
10:11
Saudi Arabia is an absolute monarchy
サウジは絶対君主国で
10:14
in which many citizens
lack a path for personal advancement.
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 ranked 35th
among nations in happiness,
国民幸福度ランキングは
35位あたりで
10:21
which is low for such a wealthy nation.
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,
比較として
10:26
the US is typically ranked
around 12th or 13th.
アメリカがいるのは
12位か13位あたりです
10:28
The difference between these two countries
ノルウェーとサウジの違いは
10:31
is not their wealth
豊かさでも
10:33
and it's not their technology.
テクノロジーでもなく
10:34
It's their institutions.
社会制度です
10:36
Norway has invested to build a society
ノルウェーは 機会が開かれていて
10:38
with opportunity and economic mobility.
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 Arabia has raised living standards
サウジでは
生活水準は上がりましたが
10:45
while frustrating
many other human strivings.
多くの国民は
不満を持っています
10:47
Two countries, both wealthy,
2つの国は
どちらも豊かですが
10:50
not equally 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 me
to the challenge that we face today,
これは我々が
今日直面する問題
10:55
the challenge that
automation poses for us.
自動化がもたらす問題を
思わせます
11:00
The challenge is not
that we're running 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 14 million jobs
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 the depths of the Great Recession.
雇用が1400万増えています
11:06
The challenge is that many of those jobs
問題は 多くの職は
11:09
are not good jobs,
良い仕事でなく
11:11
and many citizens
cannot qualify for the good jobs
多くの人には
11:12
that are being created.
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 growth in the United States
and in much of the developed world
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 something like a barbell
両端の重みが増していく
11:21
with increasing poundage
on either end of the bar.
バーベルのようです
11:22
On the one hand,
一方には
11:26
you have high-education, high-wage jobs
高学歴・高収入の仕事
11:27
like doctors and nurses,
programmers and engineers,
医師 看護師 プログラマー
エンジニア
11:30
marketing and sales managers.
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 is robust in these jobs,
employment growth.
雇用は堅調で成長しています
11:35
Similarly, employment growth
is robust in many low-skill,
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 jobs like food service,
食品サービス
11:42
cleaning, security,
清掃 警備
11:45
home health aids.
介護などです
11:48
Simultaneously, employment is shrinking
他方で 中学歴・中収入な
11:50
in many middle-education,
middle-wage, middle-class jobs,
中流の仕事が
縮小しています
11:53
like blue-collar production
and operative positions
工員や職人といった
労働者や
11:57
and white-collar
clerical and sales positions.
事務やセールスといった
事務職です
12:01
The reasons behind this contracting middle
この中間部の縮小は
12:04
are not mysterious.
不思議なことではありません
12:06
Many of those middle-skill jobs
そういった中間的スキルの
仕事の多くは
12:07
use well-understood rules and procedures
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
be codified in software
それがソフトウェア化されて
12:12
and executed by computers.
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 that
this phenomenon creates,
この現象が作り出すのは
12:18
what economists call
employment polarization,
経済学者が「雇用の二極化」
と呼ぶ問題で
12:21
is that it knocks out rungs
in the economic ladder,
経済の梯子の段が
取りのけられ
12:24
shrinks the size of the middle class
中間層が縮小し
12:26
and threatens to make us
a more stratified society.
社会の階層化が
進むということです
12:28
On the one hand, a set of highly paid,
highly educated professionals
高収入・高学歴の
知的職業に就く人が
12:31
doing interesting work,
興味深い仕事をする一方で
12:35
on the other, a large number
of citizens in low-paid jobs
多数の人は低収入の仕事をし
12:37
whose primary responsibility is to see
to the comfort and health of the affluent.
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 of progress,
これは私の考える
進歩の姿ではありません
12:46
and I doubt that it is yours.
皆さんもそうでしょう
12:48
But here is some encouraging news.
しかし心強い話もあります
12:51
We have faced equally momentous
economic transformations in the past,
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 them successfully.
それをうまく
切り抜けてきたのです
12:58
In the late 1800s and early 1900s,
1800年代末から
1900年代初めにかけて
13:01
when automation was eliminating
vast numbers of agricultural jobs --
自動化によって農業の仕事が
大幅に減りました
13:06
remember that tractor? --
トラクターを思い出してください
13:10
the farm states faced a threat
of mass unemployment,
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 of youth
no longer needed on the farm
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 for industry.
工業に従事できる
準備もできていません
13:19
Rising to this challenge,
この問題に対して
13:22
they took the radical step
彼らは大胆な施策を取り
13:23
of requiring that
their entire youth population
若い世代全体に
13:25
remain in school
and continue their education
16歳まで学校に残り
13:28
to the ripe old age of 16.
教育を受けるよう
求めたのです
13:30
This was called the high school movement,
これはハイスクール運動と呼ばれ
13:33
and it was a radically
expensive thing to do.
極めて高く付くことでした
13:35
Not only did they have
to invest in the schools,
学校への投資が
必要なだけでなく
13:38
but those kids couldn't work
at their jobs.
その若者達が
働けなくなるからです
13:40
It also turned out to be
one of the best investments
これはアメリカが20世紀にした
13:43
the US made in the 20th century.
最良の投資であったことが
分かりました
13:46
It gave us the most skilled,
the most flexible
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 productive
workforce in the world.
手にすることになったからです
13:51
To see how well this worked,
imagine taking the labor 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 them into the present.
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 their strong backs
and good characters,
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 of them would lack
the basic literacy and numeracy skills
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 mundane jobs.
最も単純な仕事以外はできず
14:07
Many of them would be unemployable.
大部分が雇用不適格でしょう
14:10
What this example highlights
is the primacy of our institutions,
この例が示しているのは
我々の制度
14:13
most especially our schools,
特に学校の優位性であり
14:17
in allowing us to reap the harvest
それが技術的繁栄の実りを
14:19
of our technological prosperity.
収穫できるように
してくれたのです
14:21
It's foolish to say
there's nothing to worry 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 we can get this wrong.
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
in its schools and in its skills
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 ago with
the high school movement,
学校やスキルに
投資していなければ
14:33
we would be a less prosperous,
これほど繁栄はしておらず
14:35
a less mobile and probably
a lot less happy society.
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 foolish
to say that our fates are sealed.
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 by the machines.
運命を決めるのは
機械ではなく
14:43
It's not even decided by the market.
マーケットでさえありません
14:45
It's decided by us
and by our institutions.
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 this talk with a paradox.
私はパラドックスから
話を始めました
14:50
Our machines increasingly
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 superfluous,
どうして人間の労働やスキルが
14:55
our skills redundant?
余分なものにならないのか?
14:57
Isn't it obvious that the road
to our economic and social hell
経済的・社会的な地獄への道は
14:59
is paved with our own great inventions?
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 has repeatedly offered
an answer to that paradox.
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
is that technology magnifies our leverage,
答えの1つは
テクノロジーが梃子として働き
15:10
increases the importance, the added value
人間の専門知識 判断力 創造性の
15:13
of our expertise,
our judgment and our creativity.
付加価値や重要性を
高めるということ
15:16
That's the O-ring.
Oリングです
15:20
The second part of the answer
is our endless inventiveness
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 desires
果てなき欲求のため
15:24
means that we never get enough,
never get enough.
決して満ち足りることが
ないということ
15:26
There's always new work to do.
常に新たな仕事があるのです
15:28
Adjusting to the rapid pace
of technological change
技術が変化する速さへの対応は
15:31
creates real challenges,
難しい問題を生み出し
15:35
seen most clearly
in our polarized labor market
そのことは
労働市場の二極化や
15:36
and the threat that it poses
to economic mobility.
それが経済的移動性を脅かす様に
見て取れます
15:39
Rising to this challenge is not automatic.
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.
コストなしに
できることでもなく
15:46
It's not easy.
容易ではありませんが
15:47
But it is feasible.
可能なことです
15:49
And here is some encouraging news.
そして明るい話もあります
15:51
Because of our amazing productivity,
驚くべき生産性のお陰で
15:52
we're rich.
我々は豊かです
15:55
Of course we can afford
to invest in ourselves and in our children
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 did a hundred years ago
with the high school movement.
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, we can't afford 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 be thinking,
こう思っているかもしれません
16:06
Professor Autor has told us
a heartwarming tale
オートー先生は
明るい話を
16:07
about the distant past,
遠い昔や 少し前や
16:10
the recent past,
現在については
しているかもしれないけど
16:12
maybe the present,
but probably not the future.
未来のことは
言っていない
16:14
Because everybody knows
that this time is different.
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?
今回は違うんですよね?
16:21
Of course this time is different.
もちろん今回は違います
16:24
Every time is different.
毎回違っているのです
16:26
On numerous occasions
in the last 200 years,
過去200年間に
数え切れないくらい
16:27
scholars and activists
have raised the alarm
学者や活動家達が
警告してきました
16:31
that we are running out of work
and making ourselves obsolete:
仕事がなくなり
我々は用済みになると
16:34
for example, the Luddites
in the early 1800s;
たとえばラッダイトが
1800年代初めに
16:37
US Secretary of Labor James Davis
米国労働長官ジェームス・デイヴィスが
16:42
in the mid-1920s;
1920年代半ばに
16:45
Nobel Prize-winning economist
Wassily Leontief 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, many scholars,
そしてもちろん
現在の多くの学者
16:53
pundits, technologists
評論家 科学技術者
16:56
and media figures today.
マスメディアの人々が
言っています
16:58
These predictions strike me as arrogant.
そのような予言は
私には傲慢に思えます
17:01
These self-proclaimed oracles
are in effect saying,
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,
「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
世の人々にも 子孫達にも
17:11
aren't going to think of it either."
考え付かないだろう」
17:14
I don't have the guts
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 against human ingenuity.
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 doesn't hinge
on my imagination.
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 in Iowa
in the year 1900,
私が1900年の
アイオワ州の農民で
17:31
and an economist from the 21st century
teleported down to my field
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 what, farmer Autor,
「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 employment is going to fall
from 40 percent of all jobs
生産性向上によって
17:43
to two percent
農業雇用は40%から
17:47
purely due to rising productivity.
2%に減るんだよ
17:48
What do you think the other
38 percent of workers 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 do app development,
radiological medicine,
「ああ そりゃアプリ開発とか
放射線医療とか
17:58
yoga instruction, Bitmoji."
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)
18:04
I wouldn't have had a clue.
私には見当が付かないでしょう
18:05
But I hope I would have had
the wisdom to say,
しかし こう言える知恵が
あればと思います
18:07
"Wow, a 95 percent reduction
in farm employment
「すごいね 農業人口が95%減って
18:10
with no shortage of food.
食糧不足にならないなんて
18:14
That's an amazing amount of progress.
すごい進歩だ
18:16
I hope that humanity
finds something remarkable to do
その繁栄によって
18:19
with all of that prosperity."
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)
18:31
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Masako Kigami

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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.

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