短期的にはそれほど急激な変化は起きないだろう。ただし、会計や法律といった業務の中にビッグデータや人工知能が急速に入り込むかもしれない。また、ビッグデータや人工知能はマーケティングにも活用されるだろう。さまざまな事業でビッグデータの分析と人工知能の活用が進んでいくので、データ分析のスキルや人工知能に関する知識は重要になるだろう。広告や画像診断、防犯・監視といった一部の領域では急速に人工知能の適用が進んでいくはずだ。

西欧諸国で、いわゆる中間層の生活が厳しくなっているのは、すでに自動化が多くの仕事を奪った証拠だといわれている。だが、実際には製造やコールセンター業務など多くのルーティン・ワークが、発展途上国の低賃金の国にオフショアリング（海外発注）されている。

というのも、あるビジネスプロセスや作業を見て、「よし、どうやってこれをすべて機械に任せようか」と考えるのは、ちょっと虫がよくありませんか？ それでうまくいくケースはめったにないのです。

たとえば大量の法律文書を分析可能なソフトウェアの導入で、ある案件を「見つけだす」ときに必要だった人力サーチエンジン、つまり事務員の数を減らすことが期待された。

ひとまずタイピングスピードは、もう関節に負担をかける打ち込みは無しです。もっと負担を減らしつつ、改めて質を追求すると決めます。

「人の仕事が機械化されるという話では、工場などの単純労働をイメージされる場合が多いようです。しかし本研究では、これまでは想定されていなかった、事務職や企業の中で相対的に給与が高いとされてきたホワイトカラーの業務も対象となっています」

すでに機械は多様なルーティン・ワークをすることができ、いまでは一部の認知にかかわるルーティンもこなすことができる。

ただし、製造業の仕事だけは変化のスピードが遅く、これは「テクノロジーではなく、景気循環や中国へのオフショアリングによるところが大きい」とベッセンは述べている。

どれだけ技術が進化しても最後は人間が感じ考え触れ合うことでしか事が為されはしません。

患者やその家族が診療を受け、なにか決断を下すとき、病院や家庭での治療をサポートする院内の専門家が必要とされるのは、容易に予測できる。

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電話はテクノロジーの進歩という歴史的な流れの中で、その役割の大半が消滅しつつあるが、電子メールも似たような経過を辿る可能性が高い。

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かつては、労働者にも選択肢があった。自動化が進んだ業界のルーティン・ワークから別の業界のルーティン・ワークに転職することができたのだ。

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