Anthropicは9月30日、現在のロボット技術が米国の肉体労働タスクをどこまで代替できるかを分析した研究「ロボット曝露指数(Robot Exposure Index)」を公開した。労働統計データベース「O*NET」に収録された約7600件の肉体労働タスクについて、AIモデルのClaudeを使い、自律型ロボットが実行できるかどうかを4段階(工場など管理された環境限定のE1から、路上など非定型環境でも対応できるE3まで)で評価した。手法の妥当性は、過去50年分の労働市場データとの照合によって検証したという。
分析の結果、肉体労働タスクの74%(総労働時間の34%に相当)は現在のロボット技術で技術的には遂行可能と判定された一方、コスト面で人件費に対抗できる、いわゆる「採算が合う」タスクは全体のわずか0.3%にとどまった。過去の価格下落ペース(年率約3%)が続くと仮定すると、採算が合うタスクの割合が10%に達するまでには、なお40年程度を要するという。
影響を最も強く受けるのはタクシー運転手ら車両運転職や、倉庫の梱包作業員(米国内で約56万人規模)とされ、こうした職種に就く労働者は男性比率が高く、学歴・賃金(時給で平均約30ドル低い)が低く、失業率も平均の2倍を超える傾向があるとした。
ロボットと大規模言語モデル(LLM)の双方による代替可能性を合算すると、全職種の労働時間の81%が何らかの形で自動化の影響を受けるとの試算も示された。一方で、採用を妨げる要因としては、コストのほかに器用さなど「技術的な制約」(タスクの7割)、医療・教育分野を中心とする「規制」(同14%)、人との接触を好む「利用者の選好」(同25%)を挙げている。
