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ホームコラム・寄稿フェローの連載IoT, AI等デジタル化の経済学 IoT, AI等デジタル化の経済学 第108回「デジタル技術が作る未来社会（その6）」 印刷 岩本 晃一 上席研究員（特任）／日本生産性本部 筆者は、2019年11月、ドイツの各所を訪問し、「デジタル技術が作る未来社会」に関して専門家と意見交換した。その具体的なテーマは以下の4つである。 The Future of Work ; 雇用の未来 The Digital New Business Model－ The Future of Manufacturing ; 新しいデジタルビジネスモデル－製造業の未来 Man Machine Interaction (MMI) ; 人間と機械の相互作用 The Digital Transformation of SME ; 中小企業のデジタルトランスフォーメーション これらの分野は、社会科学と自然科学の双方の知識が必要なため、日本ではほとんど専門家がいない分野である。そのため、筆者は外国に赴いて議論の相手を求めないといけない。 日本ではようやく最近「雇用の未来」に関する関心が高まってきたが、ドイツでは同分野は数年前に収束しており、いまは次のテーマであるMMIが研究の主流である。だが日本では同分野は立ち上がっておらず、同分野の専門家がほとんどいない。 今回の連載では、各専門家との意見交換の主要点を順に紹介していきたい。「The Future of Work ; 雇用の未来」に続いて、次のテーマは、「The Digital Transformation of SME ; 中小企業のデジタルトランスフォーメーション」である。 The Digital Transformation of SME ; 中小企業のデジタルトランスフォーメーション（1）ヘッセン州ダルムシュタット工科大学生産管理・技術・労働研究所産業生産性技術センター（CiP）ジュデイ・シュエンケ氏との意見交換 【岩本】　今、日本は、特に地方の中小企業にデジタル技術を導入しようという機運が非常に盛り上がっています。地方政府の経済政策のトッププライオリティーになっていますが、地方政府の人たちも中小企業の人たちも、どうすればいいか分からないというのが正直なところです。私はよく地方の方々から、ドイツはどうしているのですか、とよく聞かれます。そのドイツの一番先端的といいますか、多分、一番成功している例が、ここだと思います。 今、日本の地方政府のニーズが高いことから、私は、1週間に1回から2回、地方政府関係者に呼ばれて講演をしているんですけれども、ここの話はネットで分かる情報ぐらいしか皆さんに紹介できないので、やはり実際に自分でここに来て、自分の目で見て話を聞きたいという希望が、2～3年ぐらい前から、ずっとありました。それが今日実現できたのはとてもうれしいし、期待しています。 特に資金です。お金をどうやって集めているか。人材をどうやって集めているか。ノウハウをどうやって普及させているか。現在の成果としてどこまでの成果が出ているかという、そこら辺のお話を聞きたいと思います。 【ジュデイ・シュエンケ】　お尋ねの件に関しては、今すぐお返事できます。私たちの最初のデジタル化に関するプロジェクトは、「effiziente fabrik；効率的な工場4.0」という名前のプロジェクトでした。そのプロジェクトはヘッセン州の経済エネルギー省の補助金で実現しました。 このプロジェクトの目的はブラウンフィールド環境、つまり、設備がすでに備えられている工場でインダストリアル4.0を見せる工場をつくることでした。 そのプロジェクトは2015年に始まりました。次のプロジェクトは2016年に開始しました。そのプロジェクトはドイツの経済エネルギー省の補助金で行われて、「ミッテルシュタント4.0コンペセンテロン」と呼ばれています。 もしその前の「effiziente fabrik 4.0」というプロジェクトがなければ、「ミッテルシュタント4.0コンペセンテロン」という次のプロジェクトも実現できなかったと思います。つまり、「effiziente fabrik 4.0」は次のプロジェクトのベースになりました。 2016年にミッテルシュタント4.0というプロジェクトの中で、ドイツ全国で8カ所にコンペテンスセンターをつくりました。そのために結構、豊富な資金をいただきました。その後もいくつかの場所で、コンペテンスセンターがつくられました。 そのプロジェクトの目的は中小企業を支えることです。特に手工業の企業です。手工業会議所と協力しながら手工業の企業を支えています。そうすると、企業の意識を高めることもできますし、デジタル化に関する教育を提供できます。 ドイツの経済エネルギー省、またはドイツの教育研究所には、さまざまなプロジェクトがあり、そこに申請できます。大体の場合は大学と企業とコンソーシアムをつくって、一緒に申請します。つまり、研究開発と産業の共同開発ということです。そしていろいろな製品とかソフトを共同開発でつくることができます。 ドイツ教育研究省は、この間、新しいAIに関するプロジェクトを発表しました。そこで200ぐらいのコンソーシアムはいろいろなアイデアを出して最終的にいくつかのアイデアを選ぶことになります。 「ミッテルシュタント4.0コンペンセントロン」というプロジェクトは、そのプロジェクトの期間はもともと3年間でしたが、あと2年延長されました。その上にAIに関するセミナーとかワークショプを行うことも決定されました。 私たちのコンペテンスセンターの特徴は、もちろん私たちのオルレアンファブリック、教育工場でもトレーニングを提供していますし、そしてある程度すでにデジタル化が進んでいますが、それだけではなく実装プロジェクトというプロジェクトがあります。ウンセツ・プロジェクトと呼ばれています。つまり、私たちの研究所のコンサルタントが直接会社に行って、そこで企業と一緒にデジタル化に関するプロジェクトを行います。そのため、参加したい企業は、私たちのほうに申請して、選ばれたら、私たちはその企業に行って、現場でデジタル化のプロジェクトを行います。 ですから、私たちのコンサルタントが企業に行きますが、それだけではなくある企業のスタッフがこちらに来るときもあります。企業にとって、それは無料です。私たちのスタッフが相談とかトレーニングに使う時間に対して補助金をもらいますので、企業は何も払わなくてもよいのです。 今までにこちらの研究所に来てくれた企業は100社以上です。私たちはもちろん企業に行くにはある程度、スタッフも空いていないといけないので、1年に10か20までぐらいのプロジェクトを行います。さっき言いました実装プロジェクトです。そのとき私たちのこの大学のスタッフが企業に行って、企業と一緒にプロジェクトを行います。1回だけ企業に行くプロジェクトもありますし、同じ企業に何回も行くプロジェクトもありますけど、全体で1年10回か20回くらい行きます。そして私たちのコンペテンスセンターを使うのは私たちだけではなく、他の大学の研究所も、またはいろいろな会議所とか、協会とかが、私たちのコンペテンスセンターを使います。 このプロジェクトの私たちのパートナーは20くらいあります。例えばフラウンホーファー研究所とか、ダルムシュタット市の商工会議所またはヘッセン州の各種の協会や手工業会議所などです。 「ミッテルシュタント4.0コンペンセントロン」のウェブサイトに、私たちの活動が書いてあります。まずは、情報を提供します。いろいろなイベントや勉強会を行います。そして教育を提供します。いろいろなセミナーやワークショップを行います。そしてサポートします。専門家との面談相談を提供します。ヴァーケシュプリッヘとドイツ語で書いてありますが、私たちのある専門家が企業に行って、そこで2時間ぐらいの面談し、相談されたテーマについて議論します。例えばその企業は製造現場をデジタル化したいのでどうすればよいかとか、という相談です。また、そんなに細かい話はできないので2時間だけだけど、最初の面談相談になります。 そして、コンペンセントロン4.0のウェブサイトで、Netzwerk、つまりネットワークというところに、私たちの協力パートナーがリストアップされています。主にダルムシュタット市の協会とか、その地方の協会とか、会議所です。このコンペンセントロンから企業に派遣される人は、みんなダルムシュタット工科大学またはフラウンホーファー研究所の研究員です。 ドイツで中小企業のインダストリアル4.0に詳しい人が多いとおっしゃいましたが、それは本当に実地体験を通して学んだ知識だと思います。私も実はこのeffiziente fabrik 4.0というプロジェクトで始めたので、最初は私たちも中小企業のデジタル化については、何も知らなくて一応何が効率的であるか。何か役に立つのかというのも分からなくてやってみました。または、どういうふうに私たちのプロセスを改善できるかということも一応やってみました。 私たちのスタッフは大体、経営工学または情報学を卒業してから、いろいろな研究プロジェクトをやりながらどんどんとノウハウを蓄積してきました。今回のeffiziente fabrik 4.0だけではなく、いろいろなプロジェクトでいろいろな知識とノウハウを蓄積してきました。そして、こちらのスタッフは非常にテーマに関心を持っているので、自分でもいろいろやってみていますし、例えばいろいろプログラミングしてみますので、私たちの役にも立つと思います。 いろいろな分野の人が協力するのはとても大事だと思います。例えば、機械工学、情報学、数学、製品の設計とか、製品開発の人が協力しないといけないと思います。 例えば、今申請中のプロジェクトがありまして、言語学者がデータベースを分析したいので、そういうデータベースの分析に関するプロジェクトに参加したいけど、自分は企業とあまり協力したことがないので、私たちのような機械工学に詳しい研究所と協力したいというわけです。だから、私たちはやはりいろいろな企業と協力しているので、その言語学者と私たちが協力することで、そのプロジェクトもうまく成功させるだろうと思います。 ドイツ政府は、これから5年間における研究開発のアジェンダに基づいて人工知能等に関するプロジェクトに、かなりの金額の補助金を出しているところです。いくつかのその分野に関するいくつかのプロジェクトに申請できるところです。 予算についてですが、コンペテンスセンターの予算は5年間で500万ユーロです。1年100万ユーロぐらいです。そして新しい人工知能プロジェクトも最終的にコンペテンセンターというプロジェクトに統合される予定ですが、その予算も大体200万ユーロぐらいですが、最終的にはもっと増えると思います。 そして何人と接触できたかというご質問についてですが、コンペテンスセンターのプロジェクトの中で、多分、全部でちょっと分からないですけど、こちらから企業にこちらからのスタッフが企業に行って、そこで相談をしました。そしてこちらに来てくれた人も結構いましたね。2時間、3時間くらいの見学ツアーを行ったことも多かったので、各ツアーに20人か30人くらいが参加したので、全部で多分2,000人以上くらいと接触できたかと思います。 そのプロジェクトの最初の3年間、そして、その後の2年間が終わってから、一応研究所の中でそのプロジェクトの評価をしなければならないので、そういう報告書も作成しなければなりません。私たちのその新しい工場は、イノベーションファクトリーと呼ばれています。そのイノベーションファクトリーで、やはり人工知能も重要な役割を果たしていると思います。そして、特に製品のリードタイムを短縮することを目指しています。またはその製品のカスタマイゼーションですね。お客さんの希望に合わせたものを提供することです。そしてデジタル化または物流の改善とか、そういう目的があります。 人工知能のプロジェクトですが、今のドイツの研究教育省はいろいろなプロジェクトを発表して、そのプロジェクトに申請できます。多分、全部で200くらいのプロジェクトがすでに申請されたと思います。ドイツ研究教育省のプロジェクトの代表、責任者が、その中から一番おもしろいプロジェクトを選んで、多分全部で20%くらい、10%か、20%くらいに補助金を与えます。もちろんそのプロジェクトの中でさまざまなアイデアがあります。 私たちのイノベーションファクトリーも、もちろん人工知能を使いたいと思います。まず、その工場で自分でいろいろ実験できる、そしてやってみることができる場所、そういう場所をつくりたいです。そして例えば品質保証の分野でも、人工知能を使えるかと思いますので、私たちの工場で、例えば故障を検出できるようにAIにいろいろ教えることができる、ティーチングできると思います。それも面白いかもしれません。 そして、私たちの研究所のスタッフが人工知能をうまく使えるように、どのような資格が必要なのかということも検討しています。私たちのコンペテンスセンターの中心となっているのは2つの工場です。1つの工場はエネルギー効率に関する工場。もう1つはプロセス改善を対象にした工場です。2018年のデータを見つけましたが、つまり、2016年から2018年の2年間において、21のイベントを行いました。全部で7,900人が参加しました。だから、先ほど2,000人ぐらいと言ってしまいましたけれども、8,000人でした。 ドイツには16の州があります。私が知っている限り14カ所に14州にコンペテンスセンターがあります。例えば、ブランデンブルク州とか、バーデン＝ヴュルテンベルク州とか、少なくとも14カ所があるのでほぼ全国がカバーされています。 ドイツの企業でもそういうデジタル技術に関する知識を持っている人が、まだそんなにいないです。過去2年間くらいにおいて、いろんな新しい職業が出てきましたね。例えばデジタルマネージャーとか、今までそういう職業もなかったし、大学でも、そういうデジタル技術に関する教育は3年くらい前からしかないと思います。 それは中小企業だけではなく、大手企業もそうです。あまりそういう専門家がいません。ドイツの人口も減っていますが、その分、最近移民が結構多かったので、今はまだ大丈夫ですが、これからはドイツの人口も減ってくると思います。そして、大体の企業は、ある従業員が退職すると、新しいスタッフを雇わないようにしています。 もちろん人工知能は人間の仕事を奪うというおそれもありますが、もう長年の研究を行う必要があると思います。そうしないと、今は例えば新しい状況の中で問題を解決する能力は人間にしかならないと思っています。AIはもちろんある状況で、ある問題を解決することを、それをAIに教えればAIはそれをもちろん解決できますが、まだ習ったことのない状況であれば、そういう今まで接触したことのない問題であれば、それはまだ人間しか解決できないと思います。 そして人間と人工知能がこれからどういうふうにうまく協働できるのかというテーマに関する新しいプロジェクトもありますし、長期的にはもちろん、ある職業がなくなると思います。例えば、物流の分野で今でもすでに工場の中の運送システムはもう人間ではなく、自動化されている場合が多いですね。 ドイツの社会保障制度は非常に強くて、やはり人、ドイツ人を守ってくれているので、ドイツの企業はそれほど心配していないかもしれません。例えばドイツ人はすでにドイツの社会保険とかで守られているので、そんなに心配しなくてもよいと思っている企業が多いと思います。 2020年2月25日掲載 印刷 この著者の記事 第166回「テレワークが減少している」 2024年4月 3日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第165回「生成AIが雇用に与える影響」 2024年3月 6日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第164回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（6）」 2024年2月21日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第163回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（5）」 2024年2月 1日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第162回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（4）」 2024年1月29日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 リサーチインテリジェンス IoT, AI等デジタル化の経済学 関志雄：中国経済新論 中島厚志の経済ルックフォワード 小林慶一郎のちょっと気になる経済論文 エビデンスに基づく医療（EBM）探訪 空間経済研究ノート 国際貿易と貿易政策研究メモ 社会保障・経済の再生に向けて 経済問題：WHY？ 海外レポートシリーズ：国際金融情報スーパーハイウェイの建設現場から 海外レポートシリーズ：欧州からのヒント ガバナンス・リーダーシップ考 農業・食料問題を考える 山口一男の日本社会論 Economics Review 外交再点検 対談・経済政策の選択肢 W杯開催の事後検証 社会システムデザイン研究会 検証：日本の通商政策 ブロードバンド戦略 海外レポートシリーズ：ハーバードAMPの現場から 世界の視点から 特別コラム 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