マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、未来の仕事について詳細な研究を行っています。
AIなどの技術が普及するにつれて、失われる仕事と新たに生まれる仕事の両方が含まれます。
本研究によると、手作業のスキルへの需要は減少する一方、技術的、社会的、高度な認知スキルへの需要は高まるとされています。
以下に、将来の仕事の世界において雇用、より高い所得、そして仕事への満足度につながる可能性が高いとされる、56の基礎的スキルを示します。
市民の就労能力を将来にわたって確保するには、新たなスキルが必要になりますが、それはどのようなスキルでしょうか。15か国の18,000人を対象とした調査では、政府が優先すべきスキルが示唆されています。
デジタル技術とAI技術が仕事の世界を変えつつあり、今日の労働力は新しいスキルを習得し、新たな職業が生まれるにつれて継続的に適応していく必要があることは周知の事実です。また、COVID-19の危機がこの変革を加速させたことも分かっています。しかしながら、明日の労働者に求められる具体的なスキルについては、まだ明確になっていません。
マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、自動化、AI、ロボット工学の普及によって失われる仕事と新たに生まれる仕事の種類を調査してきました。その結果、今後ますます重要になるハイレベルなスキルの種類を推測しています。手作業や身体的なスキル、そして基礎的な認知スキルへの需要は減少する一方、技術的、社会的・感情的、高度な認知スキルへの需要は増加すると見込まれています。
政府はこれらの分野で市民の能力開発を支援することに熱心ですが、必要なスキルをより正確に定義しなければ、カリキュラムや最適な学習戦略を策定することは困難です。定義されていないものを教えることは難しいのです。
そこで私たちは、定義の明確化に役立ち、将来の仕事の世界に向けて市民のスキルを将来にわたって確保することに貢献できることを期待して研究を行いました。本研究では、すべての市民に恩恵をもたらす56の基礎的スキルを特定し、これらのスキルの習熟度が高いほど、雇用、より高い所得、仕事への満足度につながる可能性が高いことを示しました。
市民のための基礎的スキルの定義
もちろん、専門的な仕事もあります。しかし、より自動化、デジタル化、動的化が進んだ労働市場では、勤務する分野や職業にかかわらず、すべての市民が、以下の3つの基準を満たすのに役立つ一連の基礎的スキルを身につけることで恩恵を受けるでしょう。
自動化されたシステムや知的機械によって行えることを超えて価値を付加できること
デジタル環境で業務を遂行できること
新しい働き方や新しい職業に継続的に適応できること
これらの基礎的スキルとして何が考えられるかを定義するにあたり、学術研究とマッキンゼーの成人教育における経験を活用しました（図表1）。まず、認知、デジタル、対人、自己マネジメントという4つの大分類から始め、次にこれらの分類に属する13の個別のスキルグループを特定しました。例えば、コミュニケーションと精神的柔軟性は認知分類に属する2つのスキルグループであり、チームワークの効果性は対人分類に属します。
図表1
さらに詳細な検討を行うため、これらのスキルグループに含まれる56の明確な人材要素（DELTA）を特定しました。スキルと態度が混在しているため、これらをスキルではなくDELTAと呼んでいます。例えば、「適応力」と「不確実性への対処」は態度に当たります。
DELTAの習熟度と成果
その後、さらに2つの研究を実施しました。第一に、今日の労働者の56のDELTAにおける習熟度を、市民の就労能力を将来にわたって確保するために必要とされると考えられる水準と比較して測定しようとしました。第二に、これらのDELTAにおける習熟度が、特定の仕事関連の成果とすでに関連しているかどうかを測定しようとしました。
習熟度
習熟度のレベルを確認するため、56のDELTAそれぞれについて望ましい習熟度水準を定義し、その基準に照らして回答者の習熟度を評価する心理測定アンケートを作成しました。15か国の18,000人がオンラインアンケートに回答し、各DELTAについて0から100までの尺度でスコアが付けられました（サイドバー「例：DELTAの習熟度レベルの評価」を参照）。
結果として、回答者の習熟度が最も低かったのは、デジタル分類の2つのスキルグループ（ソフトウェアの利用と開発、およびデジタルシステムの理解）でした。認知分類に属するコミュニケーションと計画・働き方のスキルグループの習熟度も、平均より低い結果となりました（図表2）。
図表2
また、習熟度と学歴との関連についても検討しました。全体として、大学の学位を持つ調査参加者は、学位を持たない参加者よりもDELTAの習熟度の平均スコアが高く、学歴が高い参加者ほど職場の変化に備えられている可能性が示唆されました。これは、おそらく驚くべき結果ではないでしょう。しかしながら、学歴が高いことがすべてのDELTAの習熟度の高さにつながるわけではありません。この関連性は、認知分類およびデジタル分類の多くのDELTAには当てはまります。一方、自己マネジメントおよび対人分類の多くのDELTA（「自己信頼」「不確実性への対処」「勇気とリスクテイク」「共感」「コーチング」「対立の解決」など）には、このような関連性は見られません。一部のDELTAでは、学歴が高いほど習熟度が低いという結果も見られ、「謙虚さ」がその例です。
図表3は、習熟度と学歴水準との相関が最も高いDELTAと最も低いDELTAを示しています。（一部は負の係数を示しています。）
図表3
成果
さらに、DELTAの習熟度がすでに仕事の世界で人々の役に立っているかどうかを検証しました。その結果、DELTAの習熟度が高い調査回答者は、平均して就業している可能性が高く、所得が高く、仕事への満足度も高いことが分かりました。ただし、これら3つの仕事関連の成果とより強く関連するDELTAは異なっていました。
人口統計変数やその他すべての要素の習熟度を含め、すべての変数を一定に保った場合、就業は自己マネジメント分類に属するいくつかのDELTA（「適応力」「不確実性への対処」「メッセージの統合」「達成志向」）の習熟度と最も強く関連していることが分かりました（図表4、パート1）。
高所得は、回答者全体の習熟度が最も低かった4つのスキルグループ（デジタルシステムの理解、ソフトウェアの利用と開発、計画と働き方、コミュニケーション）の習熟度と最も強く関連していました（最初の2つはデジタル分類、後の2つは認知分類に属します）。
デジタルの習熟度は特に高所得と関連しているようです。すべてのデジタルDELTAにおいてデジタルの習熟度が高い回答者は、デジタルの習熟度が低い回答者と比べて、所得の上位五分位に入る可能性が41%高いことが分かりました。9同様の比較では、認知DELTAは30%、自己マネジメントDELTAは24%、対人DELTAは14%となりました。
とはいえ、高所得と最も強く関連する4つのDELTAは、認知分類の「業務計画の策定」と「適切な質問をすること」、自己マネジメント DELTAである「自己信頼」、そして対人DELTAである「組織的認識」でした（図表4、パート2）。
図表4
仕事への満足度は、特定のDELTA、特に自己マネジメント分類のDELTAとも関連しています。所得を含むすべての変数を一定に保った場合、「自己動機付けとウェルネス」「不確実性への対処」「自己信頼」が回答者の仕事への満足度に最も大きな影響を与えました（図表4、パート3）。
特に注目すべきは、自己マネジメントの2つのDELTA、「自己信頼」と「不確実性への対処」が、3つの成果のうち2つにおいて、最も予測力の高いDELTA上位3つに入ったことです（図表5）。
図表5
DELTAは教育と成人教育をどのように形作ることができるか
私たちの調査結果は、市民が将来の仕事の世界で必要とするであろう特定のスキルを明らかにし、それらの習熟度が、雇用、所得、仕事への満足度といった仕事関連の成果にどのように影響しうるかを示唆しています。これを踏まえ、政府が取るべき3つの施策が考えられます。
教育制度の改革
私たちの研究では、政府がDELTAにより重点を置くようカリキュラムの見直しと更新を検討できることが示唆されています。自己マネジメントおよび対人DELTAの習熟度と学歴水準との相関が弱いことを踏まえると、これらのソフトスキルにカリキュラムの重点を置くことが適切と考えられます。
政府はさらなる研究を主導することも検討できます。多くの政府や研究者は、市民が必要とするスキルの分類体系を定義し始めていますが、ここで述べたレベルで実施しているところはほとんどありません。さらに、そのようなスキルを最も効果的に育成・評価する方法を特定するために必要な、膨大な量の研究を実施したところは、ほとんどないか、皆無に等しいと言えます。例えば、カリキュラム内の各DELTAについて、年齢ごとに達成可能な進度と習熟度レベルを定義し、育成戦略と評価モデルを設計・検証するための研究が必要になります。異なるDELTAに対する解決策は大きく異なる可能性があります。例えば、「自己認識と自己管理」の育成・評価に必要な解決策は、「業務計画の策定」や「データ分析」に必要な解決策とは異なるでしょう。
さらに、政府は教育分野における研究・イノベーションのための機関を設立し、研究資金を提供し、研究者が学校で革新的な解決策を検証できるように支援し、どの手法がどのDELTAに有効かを明らかにすることも検討できます。また、新たに得られたデータや知見を、民間セクターの研究者や教育者が利用できるようにすることも考えられます。
成人教育制度の改革
調査対象の回答者の大多数は、社会全体の大多数の人々と同様に、もはや国の教育制度に在籍していませんでした。したがって、DELTAの習熟度を高めるには、継続的な成人教育が必要となります。デジタルDELTAの習熟度は高所得を得る可能性を高めることが示されていますが、国の教育制度を離れた高齢の回答者ほどその習熟度が低かったという事実は、この点を裏付けています。
成人教育コースのカリキュラムも変更する必要があるかもしれません。例えば、私たちの研究では、自己マネジメントDELTAが就業の成果にとりわけ重要である可能性が示されていますが、これらは成人教育プログラムではあまり扱われていません。例えば、成人教育プログラムをオンラインで調査したところ、目標達成や自己認識と自己管理のスキルグループ内のDELTAを育成するコースやモジュールは、コミュニケーションDELTAを育成するものと比べて20分の1の頻度でしか見られませんでした。これは、COVID-19の大流行によって生じた失業の波に適切に対応するために、早急に埋めるべき格差である可能性があります。
関連する成人学習を促進するための具体的な施策としては、以下が考えられます。
成人学習者を惹きつけ、生涯学習を促進するため、AIによる研修プログラムの集約サービスを構築する。AIアルゴリズムは、新しい職業に就くためにアップスキリングまたはリスキリングが必要かどうかをユーザーに案内し、関連する研修プログラムを絞り込むことができます。正確なアルゴリズムを開発するには、政府は仕事とスキルに対する市場需要に関するデータや、研修プログラムに関するデータを収集・整理する必要があります。掲載されるプログラムには、仕事関連の成果と相関するDELTAを教えるものを含めるべきです。雇用との関連性を考慮すると、自己マネジメントDELTAは特に重要となる可能性があります。
スキルベースの認定制度を導入する。新たなスキルを必要とする職業が出現するにつれて、職業ベースの資格は急速に時代遅れになるリスクがあります。したがって、スキルベースの認定は雇用主のニーズにより適している可能性があります。教育機関は、特定の職業を遂行するために必要な実践的スキルとDELTAを網羅するプログラムを開発できますが、それらの職業が進化するにつれて新しい要素を追加したり、古い要素を削除したりする必要があります。複数のAIスタートアップ企業は、さまざまな職業に必要なスキルセットを特定・更新できるアルゴリズムを開発しています。政府はこれらを活用して、動的でスキルベースの認定制度を実現することができます。
DELTAへの重点化を促す制度に資金を提供する。一部の政府は、市民に生涯学習助成金を支給しており、市民は国の集約サービス内で研修プログラムに登録することができます。将来の仕事の世界に備えて市民の能力を高めるため、政府は雇用と関連するDELTAを含むプログラムに資金を振り向けることができます。例えば、研修生には特定のプログラムにのみ使用できる支出クーポンを提供する一方、研修プログラムの提供者への資金は、雇用の成果や、特定のDELTAを含む研修モジュールの提供を条件とすることができます。
世界経済フォーラムは、未来の仕事に関して何に取り組んでいるのか？
生涯教育の手頃な価格を確保する
世界中のほとんどの子どもは初等・中等教育を受けることができますが、その質が高いとは限りません。また、幼児期の教育（特定の考え方や態度を育むのに最適な年齢）は、ほとんどの国の大多数の人々にとって手の届かないものとなっています。さらに、質の高い成人教育を手頃な価格で提供する制度を構築できた国は、極めて少数です。
したがって、19世紀の産業革命が教育へのアクセスを拡大させたように、今日の技術革命は、幼児期から定年退職後まで、普遍的で質が高く手頃な価格の教育へのアクセスをさらに拡大させ、カリキュラムに、未来の仕事の世界で市民のスキルを将来にわたって確保するDELTAを確実に含める必要があります。
