既存ロボットが実行できる身体作業は、米国の身体作業全体の74％に達する一方、多くは限定された環境での実行にとどまる。Anthropicの推計では、人間より安く実行できる作業は仕事全体の0.3％で、技術的な対応範囲と費用競争力に隔たりがある。
約1万9000件の作業記述から身体作業を抽出
Anthropicは、職業データベースO*NETにある約900職種、約1万9000件の作業記述を分析した。AIモデルClaudeが各記述の身体的、認知的、対人的な要件を評価し、ロボットなしでは自動化できない身体作業を抽出する。
評価対象のロボットは、周囲を感知して行動する自律的な物理機械と定義した。この定義では、外科医が全面的に操作する手術機械は対象に含めない。
実証された能力を稼働環境で4段階に分ける
抽出した作業について、Claudeが関連する具体的なロボットを検索し、情報源を直接引用して能力と稼働環境を評価する。対応可能とする判定には実証された能力だけを用い、信頼性、誤り率、速度を考慮して人間と同程度に作業できることを条件とした。
作業への対応度は、実行不能をE0、工場の組立ラインのようなロボット専用環境で実行できる場合をE1に分類する。物流倉庫のように整備された人間の作業施設で実行できればE2、市街地の道路のような構造化されていない環境でも実行できればE3となる。
対応可能な身体作業は労働時間の34％を占める
この基準によるAnthropicの推計では、既存ロボットが実行可能な作業は米国の身体作業の74％に達した。これらの作業は米国の労働時間の34％を占めるが、多くは限定された環境での実行にとどまる。
職種別では、運転や倉庫の仕事は対応度が高く、看護や一般的な修理の仕事は低い。身体作業を担うロボットと大規模言語モデルを合わせると、労働時間で重み付けした仕事の作業の約80％が対応範囲に入る。
人間より安く実行できる作業は全体の0.3％
費用競争力の判定では、ロボットが同じ作業を人間より安く実行できるかを比較した。Anthropicの推計でこの条件を満たすのは、仕事の作業全体の0.3％にとどまる。
ロボット価格が過去の傾向に沿って低下するという条件でも、この割合が10％に達するまで40年かかると推計された。能力の対応範囲自体は拡大しており、過去50年の分析では、毎年、それまで実行できなかった身体作業の約2％を新たに実行できるようになった。