新たな技術は新しい仕事を生み出しますが、それらが必要とするスキルは、既存の仕事のスキルと必ずしも一致するわけではありません。
オーストラリアの研究チームは、800万件を超えるオンライン求人広告を分析し、成功につながりやすいスキルを明らかにするシステムを開発しました。
このモデルは、成功の可能性が高いキャリア転換を提案し、それを実現するために必要となるスキルを示すことができます。
データの収集にはAIを活用しています。
UNSWシドニー校およびシドニー大学の研究者が、その研究結果を解説します。
一般的なオーストラリア人は、職業生活の中で、キャリアを変えることになります。5回から7回、と推定されています。そして、新たな技術によって労働が自動化され、生産拠点が海外に移転し、経済危機が起きるにつれて、この回数はさらに増える可能性があります。
仕事が消滅することは新しい現象ではありません（最近、エレベーター係を見かけたことがありますか？）が、変化のペースは加速しており、多くの労働者が失業し、再就職できなくなるおそれがあります。
新たな技術は新しい仕事も生み出しますが、それらが必要とするスキルは、既存の仕事のスキルと必ずしも一致するわけではありません。仕事を円滑に移るには、現在のスキルを最大限に活かし、新しいスキルを習得することが求められますが、古いスキルと新しいスキルの差が大きすぎると、こうした移行はうまくいかないことがあります。
私たちは、800万件を超えるオンライン求人広告を機械学習で分析し、どのような転職が成功しやすいかを明らかにするキャリア転換の推奨システムを構築しました。詳細は発表されています（PLOS ONE誌）。
私たちのシステムは、各職業に必要とされるスキル同士の類似性を測定することから始まります。例えば、会計士は必要なスキルが似ているため、金融アナリストになれる可能性があります。一方、言語聴覚士は、スキルセットが大きく異なるため、金融アナリストになるのは難しいかもしれません。
次に、実社会における多数のキャリア転換を分析し、その移行の方向性を調べました。例えば、会計士が金融アナリストになる方が、その逆よりも多く見られます。
最後に、私たちのシステムは、成功の可能性が高いキャリア転換を提案し、それを実現するためにどのようなスキルが必要になるかを示すことができます。
職業の類似性を測定する
私たちのシステムは、経済学者が「顕示比較優位（RCA）」と呼ぶ指標を用いて、2018年のオンライン求人広告から、個々のスキルが仕事にとってどれほど重要かを特定します。下の図は、上位500のスキルの類似性を可視化したものです。各マーカーは個々のスキルを表し、非常に類似したスキルの13のクラスターのいずれかに応じて色分けされています。
さまざまなスキルがどの程度類似しているかが分かれば、必要とされるスキルに基づいて、さまざまな職業がどの程度類似しているかを推定できます。下の図は、2018年のオーストラリアの職業間の類似性を可視化したものです。
各マーカーは個々の職業を示しており、色は今後20年間にわたって各職業が自動化によって直面するリスクを表しています（青は低リスク、赤は高リスクを示します）。外見上類似した職業は近くにまとまって配置されており、医療職や高度な専門職は、自動化リスクが最も低いことが分かります。
転職の可能性をマッピングする
次に、職業間の類似性の指標を、雇用水準や学歴要件などのその他の労働市場の変数と組み合わせ、転職推奨システムを構築しました。
私たちのシステムは、過去の実際の転職から「学習」し、将来の労働移動を予測するために機械学習の手法を用いています。76%という高い精度を達成しているだけでなく、転職における非対称性も考慮しています。性能は、過去の転職データに適用した際に、転職が起きたかどうかをシステムがどれだけ正確に予測できたかによって測定されています。
転職マップ全体は大規模で複雑ですが、20の職業間の転職のみを含む小規模版で、その仕組みを以下でご覧いただけます。マップでは、「移動元」の職業を横軸に、「移動先」の職業を縦軸に示しています。
マップの下部にある特定の職業を見ると、そのマス目の列は、その職業から右側に示された職業へ移動する確率を表しています。マス目が濃いほど、その転職が起こる確率が高くなります。
人工知能による職業の推奨
新たなキャリアには、新しいスキルの習得が必要になる場合がありますが、どのスキルが必要なのでしょうか？私たちのシステムは、それらを特定する手助けができます。オーストラリアでCOVID-19の影響により雇用が大幅に減少した職業である「家事代行者」について、その仕組みを見てみましょう。
まず、転職マップを用いて、家事代行者が最も容易に移行できる職業を確認します。色は、COVID-19危機下での各職業の状況によって分類されており、青の職業はロックダウン中も営業を続けられる「必須」の仕事、赤は「非必須」の仕事を示しています。
フロー図の右側（画像の下半分）に示されているように、移行確率の高い順に並べられた、上位の推奨職業を特定します。図中の各帯の幅は、各職業で利用可能な求人数を示しています。セグメントの色は、2019年の同時期（COVID-19流行前）と比べて需要が増加したか減少したかを表しています。
家事代行者に対する上位6つの転職推奨はすべて「非必須」のサービスであり、需要が減少したのも当然です。しかし、7番目は「高齢者・障害者介護者」であり、これは「必須」に分類され、COVID-19流行初期に需要が大きく増加しました。
高需要の職業へ移行する方が、仕事を見つける見込みが高まるため、この例では目標職業として「高齢者・障害者介護者」を選択します。
新たな職業のために習得すべきスキル
私たちのシステムは、労働者が転職を成功させる可能性を高めるために習得すべきスキルを推奨することもできます。労働者は、新しい職業にとって最も重要であり、かつ現在保有しているスキルとの違いが最も大きいスキルに投資すべきだと考えます。
「家事代行者」が「高齢者・障害者介護者」へ移行するために最も推奨されるスキルは、「患者の清潔ケア補助」などの専門的な患者ケアのスキルです。
一方で、重要性の低いスキルや、現在の職業のスキルと非常に類似したスキルを習得する必要性は低くなります。「ビジネス分析」や「財務」などのスキルは、「高齢者・障害者介護者」にとっての重要度が低いため、優先すべきではありません。同様に、「アイロンがけ」や「洗濯」などのスキルは新しい仕事に必要ですが、「家事代行者」はすでにこれらのスキルを持っている（または容易に習得できる）可能性が高いです。
よりスムーズな転職がもたらす利点
仕事の未来は不透明なままですが、変化は避けられません。新たな技術、経済危機、その他の要因により、労働需要は今後も変化し続け、労働者は仕事を移ることになるでしょう。
労働の移行が効率的に行われれば、全員にとって生産性と公平性の大きな利益がもたらされます。移行が遅れたり失敗したりすれば、個人と国家の双方、そして個人にとって大きなコストが生じます。ここで提示する手法とシステムは、これらの目標の達成を大きく前進させることができるでしょう。
