労働力の変革は不可欠ですが、体系的に実施する必要があります。
人間の能力をテクノロジーで高め、こうした抜本的な改革に投資する組織は、収益の改善を報告しています。
包摂的で持続可能な労働力変革のための新たな枠組みは、5つの基盤となる柱に焦点を当てています。
仕事の未来は、もはや理論上のものではありません。自動化、AI、デジタルプラットフォームが仕事の進め方を変える一方、人口動態の変化、人材不足、従業員の期待の移り変わりが、人々が仕事そのものに求めるものを再定義しています。
2025年世界経済フォーラム「仕事の未来レポート」によると、2030年までに9,200万件の雇用が失われる可能性がある一方、AIによって1億7,000万の新たな職務が生まれ、差し引き7,800万件の純増となります。組織にとっての課題は、労働力の変革が起こるかどうかではなく、それをどれほど意図的、包摂的、持続可能な形で設計するかです。
世界経済フォーラムでの議論を通じて、一貫した見解が浮かび上がっています。労働力の変革を単独の取り組みやテクノロジーの刷新として扱うことはできません。ビジョン、スキル、テクノロジー、プロセス、文化を時間をかけて整合させる、体系的で業界の実情を踏まえたアプローチが必要です。
労働力の変革は、さまざまな業界の組織に測定可能な成果ももたらします。デロイト「2025年 人的資本の動向」によると、人材育成に投資した組織は、より良い財務成果を報告する可能性が1.8倍高くなりました。業界ごとに直面する圧力は異なりますが、多くの組織が同じ問いを投げかけています。未来に備えた労働力とは、実際にはどのようなものでしょうか？
以下の枠組みは、規範的なモデルではなく、実践的な出発点として意図されています。あらゆる業界にわたる深い専門知識を前提とするものではありません。業界のリーダー、実務家、評議会メンバーとの協働を通じて検証し、強化できるよう設計されています。その中核にあるのは、シンプルな原則です。テクノロジーは人間の目的に取って代わるのではなく、人間の能力を高めるべきです。
このアプローチの柔軟性を保つため、枠組みは「ビジョン」「スキル」「テクノロジー」「プロセス」「文化」という5つの基盤となる柱で構成され、可能性の実例を示すために各業界に適用されます。
1. 労働力変革に向けた業界のビジョンを定める
次に、自組織のビジョンを定めます。
目的：仕事を変えつつある要因を明確にし、業界ごとに「未来への備えができている」とは何を意味するのかを定義します。
製造業：自動化、AI、人間の専門知識を組み合わせ、生産性と品質を高めるスマート工場。
ヘルスケア：診断、患者管理、遠隔医療にAIを活用する、デジタル技術を備えたケアチーム。
金融サービス：AIによる知見や自動化されたリスク管理で能力を拡張したアドバイザーやアナリスト。
公共部門：デジタルツールと分析を活用した、適応性が高く市民中心のサービス提供。
小売業：店舗スタッフとデジタルエージェントを統合したオムニチャネル型の労働力。
テクノロジー／ITサービス：コーディング中心の業務から、AIが統括するデジタルエコシステムへ移行する。
2. 労働力のスキルと能力のニーズを把握する
目的：将来に不可欠となる能力を特定し、明確なスキル習得経路を作ります。
デジタル・技術：AIリテラシー、データ分析、自動化設計、サイバーセキュリティ、クラウド運用。
人間・適応力：創造性、共感力、コミュニケーション能力、レジリエンス、リーダーシップ。
オペレーショナル・エクセレンス：プロセスの再設計、アジャイルな業務遂行、コンプライアンスの自動化。
分野固有：業界固有の規制、業務、または臨床に関する専門知識。
主な取り組み：
現在と将来の需要を比較する、職務別のスキルマップを作成する。
モジュール型学習とマイクロクレデンシャルを導入する。
AIツールを、人間による学習の反復サイクルやパフォーマンスに関する知見と組み合わせる。
3. テクノロジーを実現手段として統合する
目的：人間の能力を置き換えるのではなく、拡張するためにテクノロジーを活用します。（1年、2年、5年、10年の時間軸。）
製造業：ロボティクス、予知保全、AIによる品質管理。
ヘルスケア：AI支援診断、データ分析、管理業務の自動化。
金融サービス：顧客の受け入れ、不正対策、コンプライアンスのためのインテリジェント・オートメーション。
公共部門：チャットボット、ワークフローの自動化、意思決定分析。
小売業：需要予測、在庫の最適化、デジタルアシスタント。
テクノロジー：AI主導の開発、自律型ワークフロー、エージェント型システム。
原則：AIと人間が介在するモデルを採用します。実行は自動化し、判断、創造性、人間関係は人が担います。
4. 仕事のプロセスと組織構造を再設計する
目的：生産性、エンゲージメント、レジリエンスを高めるため、仕事を再設計します。
主な取り組み：
仕事のデジタルツインを活用して、ワークフローをシミュレーションし最適化する。
反復的なプロセス全体に、インテリジェント・オートメーションとAIエージェントを導入する。
機械による実行と人間による監督のバランスが取れるよう、職務を再定義する。
部門横断型のイノベーションチームを設置する（人事、テクノロジー、業務）。
5. 継続的な学習と包摂の文化を築く
目的：労働力の強化を持続可能で包摂的なものにする。
学習をパフォーマンス成果として捉える。
社内起業家精神（組織の内部からイノベーションを起こす取り組み）と、イノベーションを生み出す行動を評価する。
信頼と透明性を確保するため、責任あるAIガバナンスを組み込む。
継続的なフィードバックの仕組みを活用し、労働力戦略を適応させる。
労働力の変革は、もはや人とテクノロジーのどちらかを選ぶことではありません。人間と知能を持つ機械が互いの力を高め合うシステムを設計することです。業界が加速する技術変化に対応するなかで、成功する組織は、個別の取り組みを超え、労働力の強化を統合的かつ長期的な視点で捉える組織です。
人々と仕事をめぐる経済変革に、フォーラムがリーダーの対応をどう支援するか
新経済・社会センターは、経済と技術の変化が雇用、スキル、機会をどのように変えているのかを理解するため、リーダーをつなぎます。
知見の共有と協働を通じて、同センターは、移行期にある人々と社会を支える包摂的な経済モデルをパートナーが探ることを可能にします。
ビジョン、スキル、テクノロジー、プロセス、文化を整合させることで、リーダーは場当たり的な対応から、意図を持った労働力戦略へと移行できます。そうした戦略は、レジリエンスを築き、生産性を引き出し、人間の目的を守ります。この枠組みは終着点ではなく、基盤です。仕事の未来が展開し続けるなかで、各業界が適応、改善、発展させられる共通の構造です。
