女性のリーダーシップにおける進展は4年連続で停滞しており、ジェンダー・パリティ（男女平等）の達成までの期間はほぼ2倍になっている。
人工知能と起業は、停滞した労働市場における有望な機会の源であるが、女性はその両方で後れを取っており、経済的機会を取りこぼしている。
今必要なのは、意図的な設計である。リーダーへの道筋を見えるようにし、スキルに投資し、非直線的なキャリアを当たり前のものにすることだ。
リーダーシップにおけるジェンダー・パリティへの進展は、単に鈍化しただけでなく、4年連続で完全に止まっている。
『グローバル・ジェンダー・ギャップ報告書2026』が明らかにしているように、10年前と比べて現在トップ職に就く女性は3%増えているものの、その計算結果は厳しいものである。
2020年までの5年間では、リーダーシップの男女格差を50年以内に解消する軌道に乗っていた。報告書で使用されたLinkedInエコノミック・グラフのデータによると、その後の進展のペースでは、90年かかる計算となる。見方を変えれば、今日生まれる女児は、生涯のうちに同等のリーダーシップ上の代表性を目にすることができないかもしれない。
トップへの昇進の途中で、人材が取りこぼされている
報告書で示されたさらなるデータによると、女性は男性とほぼ同数で労働市場に参入しており、入門レベルの労働者の46%を占めている。しかし、トップへの道のりの途中で女性を失っており、C-suite（経営幹部層）での女性の割合は23%へと半減している。このトップへの昇進における急激な減少は、供給の問題ではなく、構造的な障壁を反映している。
キャリアの中断は、ジェンダー・ギャップがどのように積み重なるかを明確に示している。同じデータによると、女性がフルタイムの育児のためにキャリアを中断する確率は、男性の4倍以上（26.5%対6.0%）であり、キャリアを中断する確率全体でも55%高い。
代償は復職時に生じている。データによると、企業で上級の個人貢献者である男性がフルタイムの育児のために休職した場合、復職後1年目に昇進する確率は女性より44%高い。3年後も、男性は昇進している確率が約39%高いままである。同じ休職でも、結果は大きく異なる。
業界や職種による違いも示唆的である。運輸、建設、テクノロジーなどの業界では、トップへの昇進における減少が最も大きく、入門レベルからC-suiteまでの間に女性の割合が ほぼ半分以上減少している（表2.1）。消費者向けサービスや教育は減少幅が最も小さく、それぞれ約3分の1である。
女性がC-suiteに到達する場合、特定の役職に就く傾向が強く、最高人事責任者の65%、最高人事（HR）責任者の64%、最高マーケティング責任者の45%を占めている。対照的に、女性は最も業務上の責任が大きい役職では過少に代表されており、最高財務責任者の27%、最高執行責任者の24%、最高経営責任者（CEO）のわずか19%を占めるにすぎない。
新たな経済価値を生み出す原動力は、古い構造のもとで築かれている
労働市場の構造は急速に変化している。人工知能（AI）と起業は、経済的機会が生み出される場所を塗り替えており、女性はその両方で後れを取っている。
AIについては、採用データが厳しい現実を示している。LinkedInエコノミック・グラフのデータによると、米国では、昨年のAI関連職への新規採用の4分の1（26%）を女性が占めた。一方、非AI関連職への新規採用では半数（50%）を占めた。また、世界的に見ると、AI企業におけるC-suiteのAI責任者に占める女性の割合はわずか13%である。
同時に、生成AIによって最も混乱を受ける可能性が高い職業の労働者のうち、女性は57%を占め、男性は43%である。
AIは、停滞した労働市場を背景に活況を呈している起業への障壁も下げている。米国では、創業者の肩書を付ける人の数が2022年以降で3倍以上に増えている。
しかし、創業者に占める女性の割合は、2021年以降ほぼ横ばいで約28%で推移している。AIが事業の立ち上げと拡大においてますます中心的な役割を担うようになるにつれ、新たなギャップが生まれつつある。男性創業者の15%がAIスキルを掲載しているのに対し、女性は9%にすぎない。
障壁がどこにあるかはわかっている。だからこそ、どこに介入すべきかもわかっている
軌道は変えられるし、データは何が効果的かも示している。
説明責任のための測定： 自社におけるリーダーシップとAI関連職での女性の代表性を把握し、上級レベルで説明責任が確実に果たされるようにする。
橋渡しをする： 現在のC-suiteのリーダーは、高い成果を上げている女性を見極め、後押しすることを目指すべきである。人脈を紹介し、コーチングと学習の機会を提供する。
労働力の将来への備え： 科学、技術、工学、数学（STEM）およびAI教育、ならびに女性向けのリスキリングプログラムへの投資を行い、技術的能力を構築することで、女性の人材がAI経済に対応できるようにする。キャリア初期の機会へのアクセスはリーダーシップに向けた人材パイプラインを強化し、スキルに基づく採用は候補者プールに占める女性の割合を24%増加させることができる。
ビジネス上の根拠は明快である。これらの障壁に対処しなければ、経験豊富で有能な女性が見過ごされ、スキルの獲得競争が激化している今まさにそのときに、企業が将来のリーダーシップのために確保できる人材の層が狭まることになる。
経済が急速に変革される中、労働力の半分を取り残すわけにはいかない。診断はできている。今必要なのは、それに基づいて行動することである。
