レジリエンスのある経済へと導く、「スキル・インテリジェンス」とは

官民における「スキル・インテリジェンス」の構築は、レジリエンスのある未来に備えた経済の実現に不可欠です。 Image: Getty Images/iStockphoto/gorodenkoff
- 「スキル・インテリジェンス」とは、人工知能(AI)や機械学習を活用し、労働力に関するデータを収集、分析、翻訳し、実用的なインサイトへと変換することを指します。
- 公的機関および企業はすでにこの概念を取り入れ、機動的かつデータに基づいたスキル開発戦略の設計を始めています。
- これは、スキルの特定から能力の強化へと発想を転換し、不足を明らかにするだけでなく、人々の能力を積極的に育成し、未来に備えた労働力を創出することを意味します。
「スキルは新たな通貨である」。
この言葉を、最近、役員会議やカンファレンス、政策討議の場で耳にしたことがあるかもしれません。これは、急速に変化する今日の世界において、能力がいかに重要であるかを端的に示す表現です。一方、レジリエンスがあり、将来への備えが整った経済の構築に必要な要件を再考するにあたり、この比喩が本質を十分に捉えているのか、改めて問い直すべきかも知れません。
通貨は、その性質上、取引の手段です。その価値は変動し、需要に依存し、最終的には交換の媒体として機能します。スキルがレジリエンス、適応力、包摂的な成長をもたらすものであるならば、通貨とは違う観点でこれを捉える必要があります。単なる取引される商品としてではなく、将来に備えたレジリエンスのある経済の成長を支え、先取りし、実現するインフラとしてスキルを考慮することが重要でしょう。
繁栄する社会の基盤を形成するには道路、ブロードバンド、電力網が不可欠であるように、スキルはレジリエンスのある経済の基盤を形成します。スキルはイノベーションを支え、モビリティを可能にし、起業家精神にあふれたエコシステムを推進する力となります。世界経済フォーラムが「新時代の起業家精神」をテーマにニュー・チャンピオン年次総会2025を開催する今、スキルをインフラとして捉えることの重要性は、より一層明らかです。
そして他のあらゆるインフラと同様に、スキルを提供するシステムもまた、高まる需要と変化するニーズに応じて進化する必要があります。固定化された分類や時代遅れの枠組みでは、変化のスピードが速い現代の経済には対応しきれません。そこで必要となるのが、人工知能(AI)や機械学習を戦略的に活用し、労働市場のデータを収集、分析し、実用的なインサイトへと変換するスキル・インテリジェンスです。
これは未来の構想ではありません。すでに現実の取り組みとして進行中です。政府や政策立案者にとって、スキル・インテリジェンスを国家戦略に組み込むことは、不可欠なアップグレードであり、今日の混乱を乗り越え、明日の可能性を実現するための、柔軟かつデータに基づく政策を設計する鍵なのです。
AIがスキル・インテリジェンスを構築する方法
「仕事の未来レポート2025」は、世界の労働市場を変革する大きな変化を浮き彫りにしています。
- 2030年までに、労働者の中核スキルの約40%が劇的に変化する、もしくは時代遅れになる見通しです。
- 企業の63%は、スキルギャップをビジネス変革の最大の障壁と認識しています。
- スキルの変動は地域によって大きく異なり、リトアニア(87%)やバーレーン(67%)などの国々が、デンマーク(29%)やオランダ(30%)と比べてはるかに大きな混乱に直面しています。多くの場合、これは経済発展の度合いや地政学的安定性の違いによるものです。
スキルギャップは、現代の労働市場が直面する主要な課題のひとつです。従来、私たちは調査や評価を通じてこのギャップを特定することに長けてきました。一方、現在求められているのは、意味のあるソリューションをもたらさずに課題を見極めることではなく、個人や経済が適応し、成功するための真の備えを提供できる方法です。
そのためには、スキルの特定からスキルの強化へと転換する必要があります。つまり、欠如を強調するアプローチから、実際に能力を育てるアプローチへと移行することです。高度なAIと機械学習を活用することで、スキル・インテリジェンスは断片的なデータを実用的なインサイトへと変換し、個人、組織、経済全体が迅速かつ効果的に適応できる力を提供します。
これこそが、スキル・インテリジェンスが不可欠なインフラとなる所以です。即時的なリターンをもたらし、長期的な経済成長と社会的ウェルビーイングの基盤を築く投資なのです。
未来に備えた労働力のためのスキルの再考
米国のO*NET、欧州のESCO、カナダのNOCといった政府主導のスキル分類システムは、それぞれの労働市場におけるスキルと職業に関する基礎的な理解を提供しています。政策立案者、教育機関、企業のリーダーたちは、これらのタクソノミー(スキルを定義および整理するための構造化された枠組み)を、労働力戦略の策定、研修プログラムの設計、労働市場政策の立案に広く活用しています。
一方、これらの枠組みが設計されたのは、職場のダイナミクスが緩やかかつ予測可能に進化していた時代でした。今日、労働市場の変化のスピードは加速度的であり、静的かつ定期的にしか更新されないシステムでは、もはや十分に対応することが難しくなっています。
この新たな現実に対応するためには、静的な枠組みから、インテリジェントかつ柔軟なスキル・インフラへと移行する必要があります。AIを活用したスキル・インテリジェンスを国家システムに統合することで、政府は労働市場のニーズをリアルタイムで定義、測定、対応することができるようになります。
この取り組みはすでに始まっています。2022年には、O*NETとESCOが相互にスキルをマッピングする「クロスウォーク」を作成しました。これにより、国や地域を超えた労働市場システムの統合が進み、リアルタイムの職業紹介、的を絞ったリスキリングやアップスキリング、研修内容の最適化、労働市場分析の高度化といったサービスが実現可能になりました。これは、官民のステークホルダーにとって、大きな転換点となるものです。
スキル・インテリジェンスにおける協働
相互接続されたスキル枠組みの緊急性を認識し、世界経済フォーラムは「Global Skills Taxonomy Adoption Toolkit 2025(グローバル・スキルタクソノミー・ツールキット2025)」を通じ、政府、企業、教育関係者に向けた実践的なロードマップを提示しています。物理的なインフラが地域社会をつなぎ、成長を支えるように、このツールキットは、労働力不足の解消や労働市場の変革を大規模に支援するために、整合性の取れた協働的なシステムの構築を呼びかけています。
本ツールキットは、スキル認証方法の標準化、汎用的な能力を反映した職務記述の近代化、リアルタイムのスキル追跡を国家システムに組み込むといった、近い将来の実現可能なアクションを示しています。これは将来的な理想ではなく、すでに利用可能な取り組みであり、非常に大きな可能性を秘めています。
スキル・インテリジェンスを活用することで、政府は「プロキシミティ・スキル(近接スキル)」を特定することができます。「プロキシミティ・スキル」とは、新たな職務への移行を可能にする、既存のスキルに近い、または習得しやすい能力を指します。AIを活用したプラットフォームは、個人と新たな機会をより迅速かつ正確にマッチングさせることが可能です。最先端のシステムはさらに一歩進み、実際に人々ができることについて信頼性が高く、検証済みのスキルの情報、つまり「実証されたスキルデータ」を活用しています。
こうした取り組みは、労働力計画に新たな信頼と実効性をもたらし、国内外を問わず、必要とされる場所に人材を適切に配置することを可能にします。経済の根本的な変革が進む時代において、実証されたスキルは、起業家的な解決策やイノベーション主導の成長に欠かせない要素となるでしょう。
スキル・インテリジェンスが経済のレジリエンスを支える
新たな起業家精神の時代を迎えるにあたり、人間の可能性に対するアプローチを再構築する必要があることは明らかです。「スキルは新たな通貨である」という表現には、進化が求められています。スキルを取引可能な単位として捉えるのではなく、イノベーション、レジリエンス、包摂的な成長を推進するシステムの基盤として位置づけるべき時が来ています。
この進化の中心にあるのが、AIを活用したスキル・インテリジェンスです。オープンでリアルタイムかつ相互運用可能なプラットフォームは、断片的なデータを動的なスキルに関するインサイトへと変換することができます。これにより、政策立案者、教育者、雇用主は、機動的かつ未来に対応した人材システムを構築するためのツールを手にすることができるのです。