2017年3月10日に経済産業省にて産業構造審議会 製造産業分科会（第5回）が行われた。本分科会では第四次産業革命下での日本国内の製造業の立ち位置とそれと関連して第4次産業革命の進展状況、今後の課題がテーマとなっていた。
本記事では分科会に向け作成された政府資料の製造業における人材不足と第4次産業革命の概況についてまとめている。
GDPに占める製造業の割合と雇用状況
日本の国内総生産において製造業は2015年時点で20.4%を占めており産業別構成比でみるとトップの比率であり、製造業の就業者比率は全労働者の16.4%である。
そのような環境の中で人手が不足していると答える製造業に関わる事業者数が年々増加しており人手不足が顕著になってきている。
人材不足に向けた企業の取り組み
人材確保について約8割が課題と認識しており約2割はビジネスに影響を与えていると答えている。
特に確保が課題となっている人材としては、課題がある企業のうち５割超が技能人材をあげている。
現在では「定年延長や定年廃止、再雇用等によるシニア・ベテラン人材の活用」が人材不足の対応策として過半数を占めているが今後の対策としては「ITの活用や徹底した合理化による業務プロセスの効率化」「自動機やロボットの導入による省力化」が合わせて4割を超えている。
第４次産業革命の進展状況
AI/IoT/ビッグデータの登場により、これまで机上では考えられていたものの実現不可能と思われていた社会の構築が可能になり、産業構造や就業構造が劇的に変わる可能性がでてきた。
世界のデータ量は２年ごとに倍増しているといわれており、ハードウェアの性能は指数関数的に進化、ディープラーニング等によりAI技術が非連続的に発展するなど新たな社会実現のための条件が揃いつつある。
付加価値を生むデータの活用
WebやSNSなどのネット空間での活動から生じるデータは海外のIT企業（グーグル、アマゾン、アップル等）がプラットフォームを既に構築しているといえる状況だが今後活用を進めていくべき個人・企業の実世界での活動についてセンサー等により取得されるデータには、各企業の競争上の機密となるデータと、協調してビッグデータ化する方がメリットが大きいデータとが存在しているため未だにデファクトスタンダードが存在している状況とは言えないため、データ活用の主導権を握る上でプラットフォーム構築の必要がある。
生産プロセス等のデータの収集・活用の状況
経産省が昨年12月に実施した調査では、2/3の企業が製造現場で何らかデータの収集をしていると答えている。工場内データ収集を行う企業が大幅に増える中、次フェーズである「見える化」やトレーサビリティの具体的な用途活用への実施段階割合は昨年から変わっていないが、「可能であれば実施したい」比率が40%近くまで増加しており、実際のデータ活用を行っていないが関心を持っている企業は多くなってきている。
出典：産業構造審議会 製造産業分科会（第5回）‐配布資料を加工して作成
【関連リンク】
・経済産業省
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コンサルタント兼IoT/AIライター 人工知能エンジン事業の業務支援に従事するかたわら
一見わかりにくいAIの仕組みをわかりやすく説明するため研究中
