仕事と学びを両立する未来へ - 職場での能力開発を進める方法
現在職場では、AI活用能力、ソフトウェア開発、データベース管理など、2020年代以降に必要とされるスキルが求められています。 Image: Getty Images/iStockphoto
- 従来の教育システムでは、急加速する仕事の変革に対応できる人材を育成することができません。
- このギャップを埋めることができるのは、理論ではなく実践に立脚し、応用的な環境で学ぶ「ワーク・ベースド・ラーニング」です。
- 政策立案者、企業、教育者は、協力して目的に合った訓練と教育を行う必要があります。
私たちは今、仕事とビジネスのあり方において、人類史上最も大きな転換期を迎えています。1975年当時、S&P500企業の市場価値の80%以上は、工場などの有形資産でしたが、その状況は覆され、今では80%以上をデータやソフトウェアといった非物理的資産が占めています。
その背景には、私たちの働き方を一変させる生成AIツールの急速な台頭、グリーンエネルギーやカーボンニュートラルな開発へのシフト、機械学習によるデータ収集や分析の進歩といった、テクノロジー開発の指数関数的な加速があります。
これらの進歩は、生産性を飛躍的に向上させ、グローバルかつ社会的な課題を解決する可能性を秘めています。しかし同時に、何百万人もの人々を労働市場から追いやる可能性もあります。マッキンゼーの分析によると、生成AIの台頭により、多くの労働者が職を失う現実的なリスクに直面しており、4億もの雇用が危険にさらされています。この脅威は、平等に分散しているわけではありません。マルチバースとバーニング・グラス・インスティテュートの調査によると、定着率が低く低賃金の職種は自動化の影響を受けやすい傾向があります。
このことは、すでにきしみが生じている伝統的な教育システムに圧力をかけています。学校や大学で教えられることと、社会で必要とされるスキルとの間には、大きな隔たりがあり、雇用する側からもそのような声が聞かれます。ビジネスリーダーたちは、新卒者に対し、理論的な知識は十分に持ち合わせていても、実践的には役に立たないという見方を強めているのです。新卒者が与えられた職務において十分に力を発揮できるようになるまでには、平均11カ月の実地訓練が必要となっています。
そして今、このギャップは広がりつつあります。職場は、AIを使いこなし、ソフトウェアを開発し、データベースを管理するなど、2020年代以降に必要とされるスキルを求めています。しかし、学校や大学は1990年代からほとんど進化していないスタイルで、スキルよりも知識に重点を置いたカリキュラムから抜け出せずにいます。
教育と仕事の間のこの断絶は、教育は旅であり、仕事は目的地であるという印象を作り出しています。現行の制度は、最大21年間の教育を受けた後、45年間仕事をするというもので、学習をさらに深める機会はほとんどありません。実際、労働者の47%が過去5年間に職場でトレーニングを受けたことがありません。
デジタルトランスフォーメーションの時代において、学びは継続的なものであるべきです。教育と就労を両立することで、絶え間なくキャリアを積むことができ、企業の業績向上や社会的な経済成長にもつながります。これが、理論ではなく実践に基づいたトレーニングを受け、応用的な環境で学ぶ「ワーク・ベースド・ラーニング」です。職場主導のこの学習スタイルがうまく機能すれば、仕事に最も適したスキルが重視され、人材の流動性が生まれるでしょう。
何よりも重要なのは、教育費を支払える人や仕事の時間を割ける人だけが教育を受けられるのではない、公平な機会を創出することです。職場で学ぶことで、経済的に余裕のない人も教育を受けられるようになります。ワーク・ベースド・ラーニングは、教室での学習とは異なり、キャリアを通じて継続的に、必要なときに必要なだけ学ぶことができるのです。
ワーク・ベースド・ラーニングを誰もが利用できるようになれば、個人、企業、そして社会に大きな変革を起こすでしょう。同時に、これは大きな挑戦でもあり、政策立案者、ビジネスリーダー、教育者の力と意志を結集する必要があります。
ここで、学ぶべき強力な事例があります。米国では、実習制度に対する税額控除がある州と、実習制度の導入が最も進んでいる州との間に強い相関関係が見られます。英国では、技能の必要性が最も高い専門職やITの分野で、技能実習制度によってより多くの実習生を受け入れています。政府がワーク・ベースド・ラーニングを奨励すれば、企業もそれに続くでしょう。
ビジネスリーダーは、スキル開発をデジタルトランスフォーメーション戦略の中心に据えることで、行動を起こすことができます。最新のデータ分析ソフトウェアを購入したり、AIツールに投資したりすることも、企業内の人材がその投資を生かすスキルセットを備えていない限り、そのメリットは限定的です。企業は、テクノロジーに投資するのと同様に、従業員のスキルにも資金を投じる必要があります。
特に、自動化によって職を失うリスクのある従業員の再教育に目を向けるべきです。リスキリングによって、従業員は新たなテクノロジーに翻弄されるのではなく、それをコントロールできるようになります。企業にとっては、外部から人材を招き入れることにコストをかけるのではなく、組織的な知識と献身を備えたテクノロジーリーダーを社内で育成することを意味します。
最後に、伝統的な教育機関が果たすべき役割は、職場のシナリオをよりよく教育に取り入れることです。学校や大学は、教える内容を確実に教室の外の世界と関連するようにするという新たなプレッシャーを抱えています。ハーバード大学の「プロジェクト・オン・ワークフォース(Project on Workforce)」は、学位と仕事との結びつきを強化するために、チームベースの演習をより重視すること、有給の職場実習を認めることなど、教育者に向けた最新の提言を発表しました。
教育と仕事を別々のものと考えている限り、人々のスキルと社会のニーズとのギャップは広がるばかりです。
企業は、学習を教育機関の手に委ね続けることはできません。また、教育者は、仕事の現実を無視し続けることはできません。学習と仕事を一体化させることで、私たちは、テクノロジーが進化を続ける中で活躍し、リードしていくスキルを持った個人の集団を形成することができます。これにより、変化する技術ニーズに適応できる経済の未来を構築し、最も重要な課題や機会に取り組むためのふさわしい企業と人材を擁する社会を築くことができるのです。
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