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Jul 31, 2023

人間 + 機械: 製造における自動化の新時代

Negli ultimi due decenni, l’automazione nel settore manifatturiero ha continuato a trasformarsi.

過去20年間にわたり、製造における自動化は、工場の現場、製造業の雇用の性質、そして多くの製造部門の経済を変革しています。 現在、私たちは新たな自動化時代の入り口にいます。ロボット工学、人工知能、機械学習の急速な進歩により、認知能力を必要とする作業を含むさまざまな作業活動において、機械が人間と同等、あるいはそれを上回るパフォーマンスを発揮できるようになりました。 業界の幹部、つまり会社がすでに自動化を導入している企業、これから始めようとする企業、そしてこの新しい自動化時代の影響をまだ十分に考慮し始めていない企業は、次の 3 つの基本的な視点を考慮する必要があります。 自動化によって何が可能になるのか現在のテクノロジーで可能になり、テクノロジーが進化し続けるにつれて可能になる可能性があります。 自動化について決定を下す際に、技術的な実現可能性以外に考慮すべき要素は何か。 そして、長期的に自動化から最大限の価値を引き出すために、どこを、どの程度自動化するかをどのように検討し始めるか。

製造部門全体で可能な自動化の範囲を理解するために、先進国と発展途上国の両方の 46 か国で、世界の労働力の約 80% をカバーする製造作業の調査を実施しました。 当社のデータと分析によると、2015 年の時点で、世界中で製造関連活動に費やされた 7,490 億労働時間のうち 4,780 億時間 (64%) が、現在実証されているテクノロジーで自動化可能でした。1 1.どの製造活動が「自動化可能」であるかを判断するために当社が使用したベースライン「」は、米国労働統計局が定義する「現在の活動」です。 これには、現在自動化の要素が含まれているアクティビティ (電子メールの送信など) が含まれます。 この 4,780 億労働時間は、フルタイム従業員 3 億 7,200 万人のうち 2 億 3,600 万人の労働時間に相当し、実証済みのテクノロジーが個別のケースでの使用に適合すると仮定すると、5 兆 1,000 億ドルの労働力のうち 2 兆 7,000 億ドルが削減または再利用できる可能性があります。採用されました。 これらの数字は、製造業が世界的に最も高度に自動化された産業の 1 つであるにもかかわらず、製造現場の四方の壁内や、サプライ チェーンや調達などの関連機能領域内に依然として大きな自動化の可能性があることを示唆しています。 マッキンゼーの調査が示しているように、製造業は自動化の可能性という点で、産業分野の中で宿泊サービスと飲食サービスに次いで 2 番目です (図 1)。2 2. 詳細については、マッキンゼー グローバル インスティテュートの「自動化を活用して機能する未来を実現する」を参照してください。 、2017年1月。

私たちは、上記の自動化の可能性が、現在実証されているテクノロジーを適応および統合することによって生み出されることを強調します3。 3.「現在実証されているテクノロジー」とは、システムに含まれる 18 の機能のうち 1 つ以上を自動化するために必要なパフォーマンスと信頼性のレベルをすでに示しているテクノロジーと定義します。作業活動を行っています。 場合によっては、そのレベルのパフォーマンスが市販の製品を通じて実証されている場合もあれば、研究プロジェクトを通じて実証されている場合もあります。 (補足記事「自動化の可能性について」を参照)。 さらに、最近の技術の進歩により、ロボット工学やオートメーションの従来の限界の多くが克服されていることは注目に値します。 今日多くの製造環境で使用されているロボットよりも柔軟性と汎用性が高く、コストがはるかに低い新世代のロボットは、ピッキングやピッキングなどのこれまで機械には難しすぎると考えられていた作業を最前線のスタッフが実行できるように「訓練」することができます。不規則な間隔で配置されたオブジェクトを梱包したり、航空宇宙産業などの大規模プロジェクトにおける配線の競合を解決したりすることができます。 人工知能も大きな進歩を遂げており、多くの業界で作業活動を自動化できる可能性が高まっています。たとえば、最近のあるテストでは、コンピューターは専門家よりもはるかに正確に唇を読み取ることができました。

職業ではなく作業活動を分析することは、自動化の技術的な実現可能性を検討する最も正確な方法です。 すべての職業は複数の種類のアクティビティで構成されており、自動化に関してはそれぞれの技術的な実現可能性の程度が異なります。 以下の図は、米国のすべての職業における 7 つのトップレベルの活動グループのそれぞれの自動化のしやすさと、それぞれに費やされる時間を示しています。 米国の全労働時間の半分強が、予測可能な環境での身体活動の実行や機械の操作、データの収集または処理（展示）など、自動化の影響を最も受けやすい活動に費やされています。

製造業の職業には、予測可能な環境と予測不可能な環境の両方で、データの収集または処理、専門知識の適用、機械の操作 (物理的作業として分類されます) などの活動が含まれます。 これらの活動やその他の構成活動にはそれぞれ異なる自動化の可能性があるため、この部門の自動化可能性の推定値に達しました（全世界の総労働時間の 64 パーセントが製造関連活動に費やされ、87 パーセントが国内の労働者が実行する活動に費やされています）。生産業務、および非生産活動に費やされる時間の 45 パーセント）を、製造業の労働者が 1 週間の労働時間中にそれぞれの業務に費やす時間を調査しました。

私たちの調査では、製造部門内の特定の種類の活動や仕事における自動化の可能性についても調査しました。 生産職の労働者が実行する活動に費やされる時間の 87% は自動化可能であり、製造業の中で最も多いことがわかりました。 しかし、製造業の他の職種 (エンジニアリング、メンテナンス、材料移動、管理、管理など) の中でも、依然として大きな機会があり、これらの労働時間の約 45 パーセントも自動化可能です。4 4. 管理とエンジニアリングの間製造業における自動化可能な労働時間のうち、自動化可能な作業が占める割合はわずか約 2% です。製造業で最も高給取りの労働者はマネージャーとエンジニアであるため、彼らが実行する自動化可能な作業は、自動化可能な労働コストの約 11% を占めており、生産および材料移動の職業に次ぐものです。 これらの活動を実質的に自動化するには、特に自然言語の理解と生成において、さらなる技術の進歩が必要になると考えられます。この進歩は、たとえ差し迫っていなくても、十分にあり得ることだと思われます。

製造業内のさまざまなサブセクターを比較すると、自動化の可能性には幅広いバリエーションがあることがわかります。これは、部分的には活動自体の性質によって、部分的には作業員に必要なスキル レベルの違いや製造製品の技術的な複雑さによって説明できます。

さまざまな製造サブセクターにおける自動化可能な労働力の金銭的価値については、特定のサブセクターにおける労働力の組み合わせに応じて、その差が最大 3 倍になる可能性があります (アパレル/ファッション/高級品では年間 27,000 ドルであるのに対し、石油では年間 75,000 ドルである)そしてガス）。 上記のグループ分けを比較すると、平均して、低スキル/高スキル/複雑さになると自動化可能な時間あたり賃金が 1.6 倍増加し、低スキル/中複雑さになると 1.4 倍増加することがわかります。

最後に、技術的な自動化の可能性は世界経済全体で大きく変わらないにもかかわらず、世界の自動化可能な製造時間の 81 パーセントと自動化可能な労働価値の 49 パーセントが発展途上国に存在するという事実は、発展途上国における自動化の増加を意味していることがわかりました。世界に重大な影響を与える可能性があります。 発展途上国における自動化可能な製造時間の 68% (および自動化可能な労働価値の 62%) が中国とインドだけで占められていることを考慮すると、インドと中国では自動化による大規模な破壊が起こる可能性があると考えられますが、それにどれくらい時間がかかるかはわかりません。部分的には、これらの国で自動化ソリューションのコストが賃金水準を下回る速度に依存します。 インドと中国における自動化への急激な移行は、両国の雇用に大きな影響を与える可能性があり、また、両国の経済成長を大幅に押し上げることになるだろう。

もちろん、技術的な実現可能性は、特定の作業アクティビティまたは一連のアクティビティを自動化するために必要な前提条件です。 しかし、企業が何をどのように自動化するかを決定する際に考慮する必要がある唯一の要素というわけではありません。 考慮すべき 2 番目の要素は、自動化のためのハードウェアとソフトウェアの両方の開発と導入にかかるコストです。 人件費とそれに関連する需要と供給のダイナミクスは、3 番目の要素を表します。労働者が豊富に供給され、自動化よりも大幅に安価である場合、これは、自動化に反対する、または限定的な範囲でのみ自動化するための決定的な議論となる可能性があります。 たとえば、インドの自動車サプライヤーは、生産ラインに数ステップの低コスト自動化を導入し、人員レベルを 17 人から 8 人に削減した結果、コストが同種の日本企業のコストと同等になったことに気づきました。高度な自動化とわずか 2 名のスタッフレベルを備えた生産ライン。

企業の従業員に対する自動化の影響は、単に人間の労働者を機械に置き換えることだけではないことを指摘することが重要です。 私たちの分析によると、現在実証されているテクノロジーを適応させて完全に自動化できる職業は 5% 未満です。 ただし、そのうちの約 60% では、構成活動の 30% 以上が自動化される可能性があります。 言い換えれば、現在のテクノロジーを適応させて統合するだけで、自動化によって職業の大部分が少なくともある程度は変わる可能性があるということです。 これには、仕事の大幅な再定義と、ビジネスプロセスと職場文化の変革が必要になります。

実際、長期的にも短期的にも自動化の導入を成功させるために最も重要な要素は、テクノロジーと連携して作業できるように人的資本を準備し、適応させるという大変な作業かもしれません。 ほぼすべての仕事は最終的には変化し、すべてのワークフローは最終的には変革されます。 多くの労働者は、仕事が進化し続けるにつれて、機械と一緒に働くために継続的に再訓練を受ける必要があります。 そのためには、スキルだけでなく考え方や文化も変える必要があり、「同僚」には他人だけでなく機械も含まれるようになります。

このように役割とプロセスが再定義されると、自動化の経済的利点には、希少な熟練リソースの解放と再利用も含まれます。 特に最も給与の高い職業では、機械は人間の能力を高度に拡張し、従業員がより価値の高い仕事に集中できるようにすることで専門知識の価値を増幅させます。 例えば、航空機の整備では、いつかドローンや昆虫サイズのロボットが検査を行い、ロボットが部品や工具を配達し、自動タグボートが飛行機を格納庫に出入りできるようになると、整備格納庫のフロアに必要な技術者は減りますが、残った人は、非日常的な問題の問題解決により多くの時間を費やすでしょう。 ただし、これらの労働者は、テクノロジーの発展に追いつくために継続的な再訓練が必要です。

考慮すべき 4 番目の要素は、生産量の向上、品質の向上、エラーの減少など、労働代替を超えたメリットです (補足記事「人的資本の適応と強化」を参照)。 メーカーにとって自動化を主に省力化の手段として捉えがちですが、多くの場合、これらの他のメリットの方が人件費の削減よりも大きいです。 自動化オプションは、総運用コストの削減に重点を置いた明確な戦略を使用して検討および評価する必要があります。 通常、企業はスループットと生産性の向上、ばらつきの排除と品質の向上、俊敏性の向上と柔軟性の確保、安全性と人間工学の向上など、多くの機会に対処するために自動化を使用していることがわかりました。

技術的な実現可能性、ハードウェアとソフトウェアのコスト、労働力の需要と供給、労働力の代替を超えた利点に加えて、自動化するかどうか、またどこで自動化するかを決定する際に考慮すべき 5 番目の要素は、規制や社会的受容の問題です。特定の環境、特に人間と対話する場所でどのマシンが受け入れられるか。 特定のセクターまたは職業に自動化が定着する可能性は、ここで挙げた 5 つの要素すべての間の微妙な相互作用と、それらの間のトレードオフを反映しています。

製造業者が上記のさまざまな要素を検討する際の最終目標は、自動化からできるだけ多くの長期的な価値を獲得することです。 これをどのように達成するかは、特定のメーカーが自動化の成熟度の範囲内でどの程度進んでいるかによって部分的に決まります。 このスペクトルには 4 つの段階があると考えられます。

この自動化の成熟度の範囲に沿ってメーカーの業務を評価することは、長期的な影響を完全に捉えるためにどのようなアプローチが最適であるかを判断するのに役立ちます。 たとえば、成熟度の低い運用は「クリーンシート」からより多くの恩恵を受ける一方、より成熟した運用は、すでに堅牢な自動化インフラストラクチャを最大限に活用してクラス最高を達成することに集中できます。 図表 2 は、スペクトルに沿って進むためにメーカーが講じることができる手順をより詳細に説明しています。

特定の企業が成熟段階にある場合は、価値の創造に焦点を当て続けることが不可欠です。 パフォーマンスを向上させるために自動化を適用すると最も利益が得られる場所を診断するために、ビジネス リーダーは、組織の活動の徹底的な棚卸しを実施し、自動化の可能性が高い場所のヒート マップを作成したいと考えるかもしれません。 自動化の可能性が高いアクティビティがあることが判明したビジネス プロセスは、(現在のプロセスを使用して個々のアクティビティを機械的に自動化しようとするのではなく) 自動化テクノロジを最大限に活用するシナリオに基づいて再考できます。 最後に、これらの自動化によるプロセス変革の実現可能性と利点を利用して、自動化テクノロジーを使用してどのプロセスを変革するかを優先順位付けすることができます。 このようなアプローチは、自動化への投資が企業に最大限の効果をもたらすことを保証するのに役立ちます。

マイケル・チュイマッキンゼー グローバル インスティテュートのパートナーです。ジェームズ・マニカ取締役です。ケイティ・ジョージニュージャージーオフィスのシニアパートナーです。 そしてメディ・ミレマディはシカゴオフィスのパートナーです。