低失業率と賃金の低い伸びの矛盾とD&I　省力化投資

失業率の低下が示す人手不足しかし賃金の伸びは低い。

2018年4月　完全失業率2.5% 有効求人倍率1.59倍　しかし賃上げは1%台　→　人手不足が経済の活力を落とす悪循環がある。人が増えないことで、仕事があってもこなせない。

対策として少子化対策　外国人受け入れ拡大　女性・高齢者の活用など　→　人事でD&Iを進め雇用の多様化・省力化投資進める。

他方で　現在のGDP統計に対する疑問もある。

1) 人手不足対策としてのダイバーシティ

少子化対策　→　手厚い育児支援どこまでできるか（欧州各国では育児支援が出生率引き上げに貢献した証拠多い）　移民受け入れも有効との指摘もある

外国人受け入れの拡大　単純労働も認める　家族帯同も認めるなど　→　永住権を与えることには異論あり

高齢者の労働を促す　働くことで収入が増えるように在職老齢年金見直し　→　定年の延長には異論あり（企業負担増に反対　若年者雇用妨げるなど）

人事のダイバーシティ（多様性）インクルージョン（包摂）D&I　女性・外国人・障害者などの受け入れ拡大　画一化ではなく　個性・多様性を受け入れる必要

→　どのように生産性を上げることができるか。社会的合意はなおないが、D&Iが望ましいという意見が強まっている。

2) ロボットとAIによる省力化

半面　省力化投資（ロボット・工作機械など）進む（2018年4－6月期　これまでの大所であった自動車　スマホ関連が減速　停滞を始める）　ロボットの世界４強（ファナック　安川電機　スイスのABB　ドイツのクーカ）　ファナックは生産の徹底した自動化を実現している　ABBや安川は中国への販路展開で伸びている　自動化投資　製造コストの安い海外との対抗にも有効（国内で高稼働率）　途上国では品質向上に役立つ　人手不足が深刻な物流・建設・介護などで　今後は家庭用に家事を担うロボットも。

日本のメーカーはクラウドに集約するのではなくエッジ（末端）コンピューテイング（エッジ処理）を特徴としている。人工知能や専門スフトでの分析しやすい。ロボットのように数ミリ秒単位での制御に有効（クラウドを通すと送受信に数十ミリ秒かかる。エッジなら数ミリ秒）。クラウドとエッジの使い分け。ロボット制御、遠隔医療など。コネクテッドカーでも通信量を抑えるために車載コンピュータでの処理が有効。問題はクラウド型に比べて割高だということ。強みをアピールできるか。ファナックのフィールドシステム。三菱電機のエッジクロスコンソーシアム。エッジはシーメンスやGEに対して、日本発のIoT基盤技術を狙う。

AIを応用することで、手入力の作業・時間を省力化する。AIは工場での検品、事務作業での検知などにも使える。顧客や時期に応じた料金設定などの効率化。銀行の融資判断（過去の売り上げ情報などから分析　決済情報・取引情報を利用して　創業間もない企業・個人企業に対して速やかに判断　トランザクションレンデイング　ネット銀行を中心に拡大）→　用語がまだ安定していない。deta lending;score lendingなどもある。英語としてはtransaction lendingがいいかな？トランザクションバンキング　この言葉に対で使われるのがリレーションシップバンキングである。

事務ではRPA（ロボティックスプロセスオートメーション）を使った効率化。データ入力や各種手続きのデジタル化。

3) デジタル化の恩恵の差別性と統計との乖離

デジタル化の恩恵　さまざまな無料サービス　情報共有　などのメリットは受け取り手は、スマホなどのツールを活用する人に限定されるという面がある。活用する人としない人で大きな格差が生まれるのではないだろうか？　またデジタル化（既存の技術仕組みがデジタル技術を用いたものに変わる　基礎にあるのは大量の情報がデジタル技術によって伝達共有される　あらゆる情報の電子化などそのときによって意味は少しずつ違っている）によって生じた生活の豊かさ（さまざまな情報・知識へのアクセスの容易化　映像や音楽などの無料化　保存などの自由化）はGDP統計に反映されていない面もある。デジタル化は経済にどのような影響を与えるか。物価に対する影響という点では、たとえば価格情報へのアクセスがこうして自由化することで、価格への押し下げ圧力が働くともいえる。

半面　これらが広告料収入　半導体投資に反映する限りは数字として見える面もある。