論文の概要: Truck drivers and automation: A methodology for identifying and supporting workforce transition in the Australian road freight sector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00465v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 12:36:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.250794
• Title: Truck drivers and automation: A methodology for identifying and supporting workforce transition in the Australian road freight sector
• Title（参考訳）: トラック運転手と自動化:オーストラリアの道路貨物部門における労働移行の特定と支援のための方法論
• Authors: Alexandra Bratanova, Claire Mason, David Evans, Emma Schleiger, Einat Grimberg, Gavin Walker, Hien Pham, Keeley Bulled,
• Abstract要約: 本稿では,トラック運転者の作業移行を交通自動化の進展として識別する新しい手法を提案する。 この方法論をオーストラリアのトラック運転手に適用すると、ATは中核的な運転タスクを自動化するが、多くの非運転責任は人間を必要とし続ける。 スキル類似性分析は、高い転職性を有する17の職業を特定し、労働市場分析は賃金水準と仕事の可利用性の間の大きなトレードオフを明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.20925620487326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Transition to autonomous trucks (ATs) is coming, and is expected to create both challenges and opportunities for the driver workforce. This paper presents a novel methodology for identifying viable occupational transitions for truck drivers as transport automation advances. Unlike traditional workforce transition analyses that focus primarily on skill similarity, wages, and employment demand, this methodology incorporates four integrated components: task-level automation analysis, skill similarity assessment, labour market conditions analysis, and empirical validation using historical transition patterns. Applying this methodology to Australian truck drivers shows that while ATs will automate core driving tasks, many non-driving responsibilities will continue requiring a human, suggesting occupational evolution rather than wholesale displacement. A skill similarity analysis identifies 17 occupations with high transferability, while labour market analysis reveals significant trade-offs between wage levels and job availability across potential transition pathways. Key findings indicate that bus and coach driving, along with earthmoving plant operation, emerge as high-priority transition options, offering comparable wages and positive employment growth. Delivery and forklift driving present medium-priority pathways with abundant opportunities but lower wages. A regression analysis of historical transitions confirms that skill similarity, wage differentials, geographic accessibility, and qualification requirements all significantly influence actual transition patterns, with some viable pathways currently underutilised. The research provides policymakers, industry stakeholders, and educational institutions with evidence-based guidance for supporting workforce adaptation to technological change. The proposed methodology is generalisable beyond trucking to other sectors facing automation.
• Abstract（参考訳）: 自動運転トラック(AT)への移行が近づいており、ドライバーの労働力に挑戦と機会が生まれることが期待されている。 本稿では,トラック運転者の作業移行を交通自動化の進展として識別する新しい手法を提案する。 スキル類似性、賃金、雇用需要を主眼とする従来の労働移行分析とは異なり、この方法論には、タスクレベルの自動化分析、スキル類似性評価、労働市場の状況分析、過去の移行パターンを用いた経験的検証の4つの統合されたコンポーネントが組み込まれている。 オーストラリアのトラック運転手にこの方法論を適用すると、ATは中核的な運転タスクを自動化するが、多くの非運転責任は人間を必要とし続ける。 スキル類似性分析では、高い転職性を有する17の職業が特定され、労働市場分析では、賃金水準と潜在的移行経路における仕事の可利用性の間の大きなトレードオフが明らかになった。 主要な発見は、バスとコーチの運転が、地動植物の運転とともに、高い優先度の移行オプションとして出現し、同等の賃金と正の雇用増加を提供することを示している。 配達とフォークリフトは、多くの機会があるが賃金が下がった現在の中産階級の道を運転する。 歴史的移行の回帰分析では、スキルの類似性、賃金差、地理的アクセシビリティ、資格要件がいずれも実際の移行パターンに大きく影響を与えており、現在未利用の経路がいくつかあることが確認されている。 この研究は、政策立案者、産業利害関係者、教育機関に、技術変革への労働力の適応を支援するための証拠に基づくガイダンスを提供する。 提案手法は、自動化に直面している他のセクターへのトラック輸送を超えて一般化可能である。

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