随着工厂自动化（FA）的进步，许多任务现在可以由机器人执行。尽管制造场所的许多任务都以这种方式实现了自动化，但办公工作被认为难以自动化。原因之一是，与制造任务不同，在制造任务中，标准化和澄清非常重要，而办公室工作需要持续的判断和灵活的应对措施。但是，随着近年来数字技术的发展，办公室工作也有可能由机器人进行。数字劳动就是一个很好的例子。我们将考虑为什么数字劳动如此受欢迎，它带来了什么好处，以及它在未来进一步发展的可能性。
什么是数字劳动？
数字劳动作为 “在办公室工作的机器人” 一直备受关注，但是当大多数人想到机器人时，他们可能会想象他们在制造业工作。
让我们来看看什么是数字劳动，它的用途以及它的特点是什么。
“数字劳动” 的意义
数字劳动在英语中被写成 “数字劳动”，其中劳动是指工人。在日语中，它有时被翻译为虚拟智力劳动，但如果你将其视为 “数字劳动”，可能会更容易理解。简而言之，数字劳动是代表人们工作的数字技术，从这个角度来看，它有时也被描述为机器人。更具体地说，它指的是数字机器人代表使用RPA、AI或使用它们的软件和服务的人执行任务。自动执行此类任务的软件机器人通常被称为数字劳工。
数字劳动力的最大特征是它只是一个虚拟工作者。数字劳动不是一个通过程序全面管理任务的系统，而是一个像人一样工作的软件机器人。因此，即使引入了它，它也不会立即自动执行任务，并且需要像新员工一样进行培训。就像教工作技巧一样，通过编程和反复测试，可以提高工作效率。数字劳动作为一种新的劳动力吸引了人们的关注，因为它像人类一样学习任务并以工人的身份执行任务。
数字劳动力擅长的任务
数字劳动可以代替人工作，但它执行的任务与人类不同。与人类相比，显然有数字劳动力擅长的任务和不擅长的任务。
数字劳动力擅长以下任务，可以连续执行这些任务，减少错误，从而在效率上胜过人类。
- 标准化检查和处理任务
- 重复的简单任务
- 按照既定流程进行的工作
数字劳动力不擅长的任务
另一方面，以下任务不能由人类执行，也不适合委托数字劳动：
- 每次都需要在不同的条件和环境下做出决策的任务
- 需要根据情境判断更改业务流程的任务
因此，目前很清楚数字劳动力擅长哪些任务，哪些不擅长。有一天，数字劳动力或许能够像人类一样完成所有任务，但我们还没有实现这一目标。在使用数字劳动力时，重要的是要确定哪些任务适合委托给数字劳动力。
数字劳动和RPA的区别
数字劳动和RPA经常被混淆，因为它们都 “自动执行任务”。RPA 代表机器人过程自动化，意思是 “机器人任务自动化”。另一方面，数字劳动力是像人类一样执行任务的虚拟工作者。通过教授规则和判断标准，可以提高任务执行的准确性，从而使任务和判断更接近人类的任务和判断。数字劳动力的另一个特征是它经常使用RPA来执行任务。最好将RPA视为自动执行任务的方法，将数字劳动视为自动执行任务的员工。
为什么数字劳动吸引了人们的关注
首先，为什么数字劳动力或虚拟工作者开始引起人们的关注？
原因主要有三个：
- 保障劳动力的必要性
- AI 及其实际应用的进展
- 加速数字化转型
让我们来看看这三个因素中的每一个，以及它们如何导致数字劳动力变得越来越流行。
保障劳动力的必要性
劳动力短缺问题在各个领域变得越来越严重。根据经济部的说法，劳动力人口在2018年之前一直呈上升趋势，但自2019年以来一直保持平稳。2022年，它比上年减少了5万人，预计未来劳动力将转向下降趋势。此外，这里统计的劳动力人口主要在55-64岁年龄组中增加，20多岁和30多岁的劳动力人口明显减少。出于这些原因，人们认为未来整体下降趋势将加速。
因此，随着劳动力预计将不足，取代人类的数字劳动力不可避免地会引起人们的关注。特别是，制造业和物流业已经经常讨论劳动力短缺问题。在这些领域，人们对数字劳动力以确保劳动力安全寄予厚望，这已经是他们面临的问题。
AI 及其实际应用的进展
文书工作通常需要及时的判断和灵活的应对，曾经被认为是只有人类才能做的事情。但是，人工智能技术的进步和对人工智能学习的研究使软件机器人能够执行这些任务。这样，由于数字技术的进步，以前只是一个梦想的虚拟工作者现在可以付诸实践。这导致许多公司将注意力转向数字劳动力。
加速数字化转型
在对日本在全球经济中的竞争力下降的担忧下，有必要促进数字化转型（DX）。DX 不仅意味着对迄今为止所做的工作进行数字化，还旨在通过利用数字技术和数据建立新的商业模式和创新运营。考虑到这些观点，数字劳动力的使用可以说是数字技术带来的真正创新的运营变革。数字劳动力的引入和使用可以说是数字化转型的典型例子，可以想象，它将成为确保未来全球经济竞争优势的必要技术。
数字劳动力进一步发展所需的技术
数字劳动不是一个单一的软件，因为它可以充当数字工作者。通过将其与多种程序和技术相结合，预计它将进一步发展。以下两种技术有望通过将它们与数字劳动力相结合或安排它们以便于使用来提高能力并提高准确性。
RPA 使数字劳动力更加高效
RPA是一种实现 “机器人工作自动化” 的方法，而数字劳动力（一种工人）也可以使用RPA。RPA的准确性和范围越大，数字劳动力的工作效率就越大。实际上，由于RPA是数字劳动力开展工作的主要方法，因此RPA的演变被认为与数字劳动力的演变直接相关。
AI 将扩大数字劳动力的应用范围
数字劳动力采用 AI 来做出自己的决策和执行任务。过去，人工智能的判断和区分的准确性不是很高，其使用范围也很有限。但是，随着深度学习等机器学习方法的建立，AI 已经取得了长足的发展。未来，AI 将进一步发展，它可以做的事情范围有可能扩大。随着AI的发展，预计数字劳动力将能够做出更准确的判断，更接近人类的判断。到目前为止，数字劳动在其擅长的任务中能够比人类更高效地工作。随着 AI 的发展，它有可能在薄弱领域变得更有效率。
如何使用数字劳动力并与之协作
数字劳动力已经被引入并应用于各个领域。但是，由于它 “可以代替人类工作”，一些工人担心它可能会夺走他们的工作。数字劳动力将能够以什么方式与人类一起工作？
数字劳动力的使用示例
数字劳动力用于以下领域：
- 将数据输入会计部门的单据和表格，并将付款数据导入公司的内部系统
- 为销售部门创建报价单、发票和提案模板
- 金融机构的纳税申报表检查工作
- 房地产行业核心系统的数据管理和输入工作
除了这些任务外，通过选择数字劳动力目前擅长的任务，数字劳动可以用于各种任务。这可以简化和加快许多类型的工作。
与数字劳动力合作
尽管数字劳动可以通过用数字劳动代替其他任务来提高效率，但工人担心他们的工作会被剥夺。有一定数量的人抵制通过机器和机器人提高自动化和效率，数字劳动也是如此。但是，引入数字劳动力不会完全消除人类就业机会。例如，在现代制造业中，检测变得越来越自动化，图像处理系统也被用来判断通过/不及格。预计这将提高质量，同时缓解劳动力短缺。
但是，这并不意味着不再需要进行质量检查的人员。在质量控制中，只有人类才能决定什么是好产品以及应将标准设定在什么水平。此外，通过将合格/不合格判断留给机器，人们可以努力改进检查过程并建立新的检查方法。这些变化使得将人力分配给诸如进行更高级的检查以提高质量以及反复试验以建立新的产品检验方法之类的任务成为可能。
这样，即使机器和机器人的自动化不断发展，机器和人类所做的工作也会被分开，劳动分工将进一步提高生产率。这也将导致必须由人类执行的新任务。引入数字劳动力也可能会发生同样的情况。数字劳动力擅长可以标准化的任务，但将创造新的工作，其中涉及思考如何利用从这些任务中获得的数据并决定下一个业务方向。这是人类更擅长的任务。这样，人类与数字劳动之间的分工将取得进展，创造一个可以实现更高生产率的环境可以说是成功引入数字劳动的一个例子。
使用数字劳动力作为一种新的劳动力形式越来越受到关注
数字劳动力，作为以数字方式存在的员工，可以被赋予各种各样的任务，并且可以比人类更高效地完成他们擅长的任务。在对劳动力短缺的担忧中，数字劳动力作为具有附加值的新劳动力正引起人们的关注。随着作为数字劳动力重要技术的人工智能和RPA在未来继续发展，预计数字劳动力本身的使用范围将进一步扩大。
