コロナ禍によるDX加速化で、職種別インバランスの発生は早まる

FR　人材課題に特化したチームを組成してから3年半、当社では人材分野に関する提言を8つ取りまとめています。

山藤　AIをはじめ、デジタル技術の普及・導入が進むことで一部雇用を代替すると言われ始めたのが2015年頃からですが、一方で日本の労働力人口は減少に転じています。デジタル化と少子高齢化は、全体としてどのような雇用影響をもたらすのか。2018年に行った当社の試算では、2030年の労働人口の需給バランスは全体的にはおおむね均衡するものの、職種別には大きなミスマッチが顕在化することがわかりました。具体的には、専門技術職が170万人規模で不足する一方、事務職は110万人規模で余剰となる可能性があるのです。

さらに、コロナ禍によってデジタル技術の普及が加速化したことで需給バランスが崩れるタイミングはさらに早まるとも考えられています。これらのインバランス、すなわち「職のミスマッチ」を解消するようなキャリアシフトが人材課題の解決には不可欠です。

FR　当社では職種別の就業者を「人材ポートフォリオ」として図表化し、公表していますね。

山藤　専門職は非常に幅広い分野にまたがっており、データサイエンティストのようなデジタル人材もいれば、教師や医療関係者もいます。私たちはこれらさまざまなタイプをわかりやすい形で可視化すべく、2軸・4象限でマッピングし人材ポートフォリオとしてまとめました。

分類ベースとなっているのはAutor, Levy and Murnane が提唱した仕事をタスクで捉えるタスクモデル。あらゆる職種をルーティン（定型的）／ノンルーティン（創造的）、マニュアル（作業的）／コグニティブ（分析的）という2軸で分類しています。日本はノンルーティン職の割合が低く、アメリカは日本の1.5倍、イギリスは2倍のノンルーティン職シェアを持っています。一方、ルーティン化しやすい職種ほど機械に置き換えやすく、余剰人材になりがちです。

これらの分析結果から、日本ではデジタル人材や創造的なタスクをこなす人材をいかに増やしていくかが最大の課題と考えられます。

人材に求める質と、人材が持つ経験を同じ軸で可視化

FR　日本固有の社会背景も、人材課題に大きな影響を与えています。

山藤　「メンバーシップ型」と分類されることもある日本の雇用システムは、新卒一括採用や年功序列型賃金、終身雇用といった一連の制度によって支えられてきました。それらは相互補完の関係にあるため、部分的な対応ではなかなか求められる領域への人材移動を促すことができません。そこでMRIでは、職務（タスク）の可視化に着目し、雇用システムの構成要素をより職務と連動する形に修正していく、タスクを起点とした人材活用への変革を提言しています。

FR　その目的はどのようなところにあるのでしょうか？

山藤　人口そのものが減少している今、人材流動化を促進し、職のミスマッチ解消を図ることが急務です。一方で、いくら人材側の意識が流動化へとシフトしても、企業側の意識が追いつかなければ需給バランスが崩れたままになってしまいます。

ミドル・シニア層の転職希望者を「定年が近い」というリスクから判断するのではなく、ポテンシャルを純粋に見ることで柔軟に配置できれば、職のミスマッチは解消されるはずです。

FR　これらの提言を、横山さんらが事業開発へと落とし込んでいますね。

横山　転職市場では、企業が求める人材の質と、従業員や求職者の持つ経験を「同じ軸で可視化」することでマッチング精度が高まります。

例えば、マーケティング職と一言で言っても、「市場分析」「戦略策定」「プロモーション活動」「ウェブマーケティング」等々、職務は多岐にわたります。その中で、企業が要求する職務、あるいは個人が経験してきた職務の種類・レベルは実にさまざまです。
 
一方、企業は往々にして自社が求める人材要件を具体的な職務として表現できておらず、個人もまた言語化することに慣れていません。これがミスマッチの原因ととらえました。そこで、職業別に定義された職務リスト（職業辞書）を用い、企業も個人も同じ辞書を見て、自らの求人、自らの経験を表現し、これをつきあわせてマッチングできるツールを提供しています。いわば、「職の共通言語」を用いたミスマッチ解消への試みです。

※続きはこちらへ🙏

編集：グループ広報部