Jan 2018

AIと共存する未来～AI時代の人材・組織～

株式会社野村総合研究所
コンサルティング事業本部
未来創発センター 2030年研究室

上級コンサルタント

上田 恵陶奈〒100-0004
東京都千代田区大手町1-9-2
大手町フィナンシャルシティグランキューブ

イントロ

AI （人工知能）とは？
AIとは

１

学問的に定着した定義がない

２

AIは蜃気楼：スピンアウトして独立分野を構成していく（自然言語処理、音声認識、画像認識、自動運転・・・）

３

一定のコンセンサスはあるが定義というより方向性（人間の頭脳の電子的再現 or 機械に最適な思考）
3回目のブーム
1960年ごろ

1980年ごろ

2010年ごろ～第一次
人工知能ブーム

第二次
人工知能ブーム

第三次
人工知能ブーム

冬の時代（探索と推論）

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（知識表現）

冬の時代？

（機械学習）

1イントロ

ディープラーニングが凄いのは、“自ら判断するべき特徴“を見つけることができるから。

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2

これから日本で起きる9つの確実な変化～労働力の減少を、外国人とAIは解決できるか～

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2030年、日本の近未来像

労働力不足にどう対応するのか、日本は選択を迫られる
このままでは、労働力は不足する

24

外国人労働者を受け入れヒトによる労働を維持する

AI・ロボットで自動化しヒトの不足を補う

そもそも外国人労働者は日本に来るのか？

驚異のディープラーニング、任せられる範囲はどこまでか？

多国籍人材を活かせる
組織・人事のありかたは？

AIとの共存を前提にした業務・人事のあり方は？

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無休

無料

サービス水準や品質を切り下げ、労働需要を減らす

4

2030年、日本の近未来像

少子化は止まらず、労働力は不足し、社会の階層化が進む
人口減がもたらす変化
若年に頼った労働力の確保は不可能（脱アルバイト依存）

産業別若年労働者割合の変化

労働力人口
2012年

-13%

経済条件で劣る職種は若者に選ばれない（労働環境で競争）

2030年

卸売業・
小売業

34.9%
30.4%

運輸業・
郵便業

若年労働力人口
2012年

-17%

21.0%
19.8%

医療・福
祉

2030年

出所：労働政策研究・研修機構※労働力人口：満15歳以上の人口のうち、就業者、休業者、完全失業者の合計。若年は、15～29歳。
※推計の仮定：経済ゼロ成長、労働参加率一定推移
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34.0%
27.8%
0%
20%
40%
平成21年
平成25年

出所：厚生労働省※若年は、15～34歳の労働者

低収入層が拡大し商品・サービスも二極化へ（中流均一市場の終焉）
給与帯別の占める割合の変遷
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

11.7

10.1

9.7

8.2

56.0

53.8

50.5

50.7

32.3

36.0

39.7

40.9

平成10年 平成15年 平成20年 平成25年
300万円以下300万円超～
800万円

800万円超出所：国税庁 民間給与実態統計調査

52030年、日本の近未来像

ドアを開ければ外国人労働者が来る、それは幻想
外国人労働者・移民
アジア全域で高齢化、国際的な労働力不足へ（人の流れが世界的に変わる）
アジア諸国における生産年齢人口比率80%

日本は、低成長・低賃金（アジアの若者が日本に来る時代は終わる）

言語・ワークスタイル・制度、
高度グローバル人材への障壁（イノベーション人材を日本国内に残せるか）

正社員給与水準の遷移国際比較

外国人高度人材の在留者数（万人）

60,00025.0
75%
55,000

United States

70%

21.2

21.3

20.7

20.0

20.0

20.5

2008

2009

2010

2011

2012

2013

21.4

20.0

Switzerland
Ireland50,00065%

Australia

15.0

Norway60%

Denmark

45,00010.0

Austria
United Kingdom

55%

Germany

40,00050%

SwedenFinlandKorea

35,000

日本

中国

Spain
Japan

韓国

インド

ASEAN

オーストラリア/ニュージーランド

Italy

30,00025,000

出所：United Nations, World Population Prospects, the2015 division （中位シナリオ、15～64歳人口の比率）
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5.0

France

0.0
2014

企業内転勤

技術・人文知識・国際業務

投資・経営

技能

教育

教授・研究

興業

その他

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

出所：OECDデータベースよりNRI作成（数値は、2012 USD PPPs and constant prices）

出所：法務省「在留外国人統計」（但し、2011年までは「登録外国人統計」）

62030年、日本の近未来像

AIは万能ではない。認識技術を中心に限られた範囲で実用化が進む。
ロボット・人工知能
画像認識に関わる業務で、人工知能が人間の能力を上回っている

標準化したモノについて、
ピッキング作業は完全自動化が実現している

高速道路などの幹線について、
自動走行システムが実現している

技術の発展と社会への影響
年

技術発展

向上する技術

2014

画像認識

認識精度の
向上

2020

マルチモーダルな抽象化

感情理解、行動予測
環境認識

行動と
プラニング

自律的な
行動計画

行動に基づく抽象化

環境認識能力の
大幅向上

2025

言語との
紐づけ

言語理解

• 翻訳
• 海外向けEC

2030

さらなる
知識獲得

大規模
知識理解

• 教育
• 秘書

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社会への影響• 広告• 画像からの診断• ペッパー・ビッグデータ• 防犯・監視• 自動運転• ロボット・物流（ラストワンマイル）• 社会への進出• 家事・介護 ・感情労働の代替・ホワイトカラー支援

出所：松尾豊「人工知能は人間を超えるか～ディープラーニングの先にあるもの」より抜粋

7

2030年、日本の近未来像

日本の労働人口の最大49％しか、AIやロボットによる自動化で救えない

人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口の割合

49%

47%
35%

マイケル A. オズボーン准教授

日本

英国

米国

※米国データはオズボーン准教授、フレイ博士の共著“The Future of Employment”（2013年）、
英国データはオズボーン准教授、フレイ博士、およびデロイトトーマツコンサルティング社による報告結果（2014年）【分析の定義】 高い確率（66％以上）で、コンピュータで代替できる職種の労働人口の割合• コンピュータで代替とは、ある職種に従事する１人の業務すべてをコンピュータが代わって遂行できること• 各職種に従事する人のスキルや属性により分析しており、労働需給環境等は考慮していない
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出所） NRIと英オックスフォード大学マイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究（2015年）

82030年、日本の近未来像

人工知能の可能性は、社会の受容性といった不確実性にも依存する
 AIがどこまで普及するかは、AIの技術面より、実用化の研究と社会の受容性などに依存
技術
（実用化）

•
•

ディープラーニング ≠ 万能の人工知能
実用サービス＝ 人工知能＋他の適切な技術＋デザイン力•
社会の受容性

費用対効果

人々が、自動化を受け入れるか（気持ちの問題）⇒ 例：自販機 vs. セルフレジ• 受容性を高めるアプローチは、サービスにより異なる⇒ 例： 費用低下、利便性、リスク排除による安心••

コスト比較： 自動化の投資 vs. 人件費 （労働力不足で上昇傾向）
投資対効果： 労働力代替を超えた効果で訴求⇒ 例： 処理件数の増大、正確性の向上、CSやESの向上•

倫理的（Ethical）・法的（Legal）・社会的（Social）な問題（Issues）となる場合について、基準作りが始まっている
例：戦闘・警備、生命倫理

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9

～小売を、不確かな変化で描いた未来シナリオ～

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「小売」の未来シナリオ
２つの選択

自動化を受け入れる+
モノだけ売るα

モノ以外も売る

人を求めるバーチャルな体験を提供できる、
ショールーム化したモール+α

 ロボットがおもてなし
 あらゆる商品・サービスが提案可能
 店には自分のライフデータも提供済み エンジニアやデータサイエンティストが活躍

滞在時間を楽しませる、買い物を演出するモール

テクノロジーで万博化するモール
 全ての消費者が集うモール 買い物はエンターテイメントに 小売と映画館も融合する
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12今日も、いつものスーパーで、いつものPBを+α

 コンビニのノウハウでスーパー運営
 PB中心の選択の幅が狭い品揃え
 品物が選べないからこそのサービスに 店舗スタッフは外国人と高齢者

裏通りにある移民の店は、厳しいお財布の味方

なんでもあるけれども、選べないスーパー 移民が経営するローカルストア
 とにかく低価格が重要
 家族経営の独立運営
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13街にあるスーパーは、
AIからなんでも買える知的な自動販売倉庫+α 無人の店舗でショッピング
 PBを中心としつつ、豊富な品揃え
 AIが提案してくれる オペレーションの要点はAIと機械化郊外にある巨大倉庫は、
ロープライスを約束してくれる無機質な自販機

あなたが欲しいモノを知っている自動販売倉庫
 郊外の巨大物流倉庫が無人店舗に
 低価格の定番商品だけ
 買い物はルーチンワーク
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14自分のコミュニティをつなぐブティック+α 小売業と、ホテルや飲食が融合 日常品はEC、店にはワクワクを期待 モノだけではなく、体験もウリになる コミュニティを知り尽くしたプロフェッショナル

下町がはぐくむコミュニケーション

あの人に会うついでに買うお店 空きビルが、商店街として生まれ変わる
 客は、顔なじみの店主に会いに来る 独立運営の集いとしてローカル・コミュニティ
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4つの異なる「小売」の未来決めるのは、私たちです
あなたが欲しいモノを知っている自動販売倉庫

テクノロジーで自動化を受け入れる

万博化するモール+
モノだけ売るα

モノ以外も売るあの人に会う

なんでもあるけれども、ついでに買うお店選べないスーパー
人を求めるAIと共存する未来の職場～AIとの付き合い方と備え方～

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AIと共存する未来の職場

未来のオフィスでは、人はAIを使いこなし共存する

機
械
に
よ
る
失
業

ロボット・人工知能の襲来

人を完全に代替道具としての人工知能

人とロボット・AIは共存

Ａ
Ｉ
と
の
共
存
一部は外国人かもしれない
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AIと共存する未来の職場

AIによって業務から開放されれば、ヒトは付加価値の高い業務へとシフトする
機
械
に
よ
る
失
業

人でなければできない

ＡＩが、人を単純に代替するモデル
ＡＩ ④
人
が
実
施

機械化可能性が高い

人

ＡＩ ①

人
ＡＩ ③
ＡＩ ②

ＡＩ ②

ＡＩ ①

ＡＩ ①

ＡＩを使いこなし、ヒトならではの業務にシフトするモデル

人でなければできない
Ａ
Ｉ
と
の
共
存

人
人
が
実
施

機械化可能性が高い
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人

人
ＡＩ ③

ＡＩ ①

ＡＩ ②

ＡＩ ②

ＡＩ ①

ＡＩ ①
19

AIと共存する未来の職場

AIやロボットによる自動化が難しい職業には、３つの特徴

創造的な思考ソーシャル・
インテリジェンス

非定型
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 抽象的な概念を整理・創出することが求められるか（例：芸術、歴史学・考古学、哲学・神学など）
 コンテクストを理解した上で、自らの目的意識に沿って、方向性や解を提示する能力

 理解・説得・交渉といった高度なコミュニケーションをしたり、サービス志向性のある対応が求められるか 自分と異なる他者とコラボレーションできる能力※ソーシャルインテリジェンス（社会的知性）＝社会的知性、コミュニケーションや協調性などの能力。

 役割が体系化されておらず、多種多様な状況に対応することが求められるか 予め用意されたマニュアル等ではなく、自分自身で何が適切であるか判断できる能力20

AIと共存する未来の職場

人工知能やロボット等による代替可能性が高い100 種の職業
• 一般事務員• 銀行窓口係• 列車清掃員• 建設作業員• 郵便外務員• 金属加工・金属製品検査工• 物品購買事務員• クリーニング取次店員• 経理事務員• スーパー店員• 新聞配達員• 金属研磨工• 計器組立工• カメラ組立工• 自動車組立工• 人事係事務員• レジ係• 宅配便配達員• 金属材料製造検査工• 受付係• 宝くじ販売人• バイク便配達員• 金属熱処理工• 学校事務員• 日用品修理ショップ店員• 金属プレス工• 医療事務員• レンタカー営業所員• 産業廃棄物収集運搬作
業員• ＡＶ・通信機器組立・修
理工

• 鋳物工

• 惣菜製造工• 貿易事務員• 有料道路料金収受員• じんかい収集作業員• 鍛造工• 給食調理人• 教育・研修事務員• 清涼飲料ルートセール
ス員• ＮＣ研削盤工• めん類製造工• 郵便事務員• 寄宿舎・寮・マンション管理人• ＮＣ旋盤工• 製パン工• 行政事務員（国）• ホテル客室係• タクシー運転者• 製粉工• 行政事務員（県市町村）• 道路パトロール隊員• 路線バス運転者• ゴム製品成形工（タイヤ成形を除く）• 駐車場管理人• 電車運転士• 電子部品製造工• 電算写植オペレーター• 生産現場事務員• ビル施設管理技術者• 駅務員• 水産ねり製品製造工• 発電員• 保険事務員• ビル清掃員• 検針員• こん包工• 貸付係事務員• 警備員• 電気通信技術者• サッシ工• プロセス製版オペレー
ター• 通信販売受付事務員• 倉庫作業員• 測量士• 紙器製造工• ボイラーオペレーター• 会計監査係員• 積卸作業員• 検収・検品係員• 加工紙製造工• データ入力係• 電子計算機保守員（ＩＴ保守員）• 非破壊検査員• 自動車塗装工• マシニングセンター・オ
ペレーター• 繊維製品検査工• ミシン縫製工• ＩＣ生産オペレーター• 通関士• 出荷・発送係員• めっき工• 石油精製オペレーター• 保管・管理係員• 包装作業員• 機械木工• セメント生産オペレー
ター• 診療情報管理士• プラスチック製品成形工
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• 製本作業員• ＣＡＤオペレーター（50 音順、並びは代替可能性確率とは無関係）
出所） NRIと英オックスフォード大学マイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究（2015年）

21

AIと共存する未来の職場

人工知能やロボット等による代替可能性が低い100 種の職業
• アートディレクター

• 経営コンサルタント

• 獣医師

• デスク

• 放送ディレクター

• アウトドアインストラク
ター• 芸能マネージャー• 柔道整復師• テレビカメラマン• 報道カメラマン• ゲームクリエーター• ジュエリーデザイナー• テレビタレント• 法務教官• アナウンサー• 外科医• 商業カメラマン• 図書編集者• アロマセラピスト• 言語聴覚士• 小児科医• 内科医• マーケティング・リサー
チャー• 犬訓練士• 工業デザイナー• 商品開発部員• 日本語教師• マンガ家• 医療ソーシャルワー
カー• 広告ディレクター

• 助産師• ネイル・アーティスト• ミュージシャン• 心理学研究者• バーテンダー• メイクアップアーティスト• インテリアコーディ
ネーター• 国際協力専門家• コピーライター• 人類学者• 俳優• 理学療法士• インテリアデザイナー• 作業療法士• スタイリスト• はり師・きゅう師• 料理研究家• 映画カメラマン• 作詞家• スポーツインストラクター• 美容師• 旅行会社カウンター係• 映画監督• 作曲家• スポーツライター• 評論家• レコードプロデューサー• エコノミスト• 雑誌編集者• 声楽家• ファッションデザイナー• レストラン支配人• 音楽教室講師• 産業カウンセラー• 精神科医• フードコーディネーター

• 録音エンジニア• 学芸員• 産婦人科医• ソムリエ• 舞台演出家• 保育士• 観光バスガイド• 歯科医師• 中小企業診断士• 舞台美術家• 幼稚園教員• 教育カウンセラー• 児童厚生員• ツアーコンダクター• フラワーデザイナー• 小学校教員• クラシック演奏家• シナリオライター• ディスクジョッキー• フリーライター• 中学校教員• グラフィックデザイ
ナー• 社会学研究者• ディスプレイデザイナー• プロデューサー

• 高等学校教員• 社会教育主事• ペンション経営者• 大学・短期大学教員• ケアマネージャー• 社会福祉施設介護職員• 放送記者• 盲・ろう・養護学校教員• 社会福祉施設指導員
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• 学校カウンセラー（50 音順、並びは代替可能性確率とは無関係）
出所） NRIと英オックスフォード大学マイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究（2015年）

22

AIと共存する未来の職場

20世紀は「ロボットが製造業を自動化」し、21世紀は「AIがオフィスを自動化」する
職種ごとのコンピュータ化可能確率と雇用者数の分布
100
配達員

ビル・建物清掃員

会計事務従事者

食料品製造従事者
電気機械器具組立従事者

80

コ
ン
ピ
ュ
ー
タ 60
化
可
能
確
率 40
（
％
）

総合事務員

自動車運転従事者

庶務・人事事務員
その他の一般事務従事者

販売店員

調理人

飲食物給仕・身の回り世話従事者

20
その他の運搬・清掃・包装等従事者

その他の営業職業従事者

介護職員（医療・福祉施設等）
看護師（准看護師を含む）

0
0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

雇用者数（千人）
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出所） NRIと英オックスフォード大学マイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究（2015年）

23

AIと共存する未来の職場

複雑で高度な業務であっても、コンピュータ化が可能になる
職種ごとのコンピュータ化可能確率と平均賃金の分布
ビル・建物清掃員

包装従事者 受付・案内事務員 総合事務員

100
廃棄物処理従事者
看守，その他の司法警察職員
その他の清掃従事者

発電員，変電員
郵便事務員

クリーニング職，洗張職

鉄道運転従事者
その他の法務従事者
公認会計士

弁理士，司法書士

80
船舶機関長・機関士（漁労船を除く）

コ
ン
ピ
ュ 60
ー
タ
化
可
能 40
確
率
（
％
） 20

船長・航海士・運航士（漁労船を除く），水先人

相関係数
-0.16

裁判官，検察官，弁護士

大学教員

航空機操縦士

医師

0
0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

対象職種内の平均賃金（万円／年）
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※平均賃金は厚生労働省「賃金構造基本統計調査」をもとにNRI推計
出所） NRIと英オックスフォード大学マイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究（2015年）

24

AI・ロボットは日本を救うのか？

専門知識と経験が求められる情報処理業務を、人工知能に任せることが可能になり始めている。
経理・会計業務の自動化

大量の情報を処理する弁護士業務

 請求書作成、給与支払い、経費のとりまとめと税理士への提出といった業務を、クラウド上で自動化する。

 証拠としてのメール分析の重要性が増す。

 さまざまな帳票のデータから、勘定科目や品目を人工知能が推定する。利用すればするほど仕訳精度が上がる。

 メールのやりとり、頻度から、人間関係の濃淡を図示。「Dark Circleを描き出す」

 「証拠探しの大半はメールになった」
 「段ボール箱の有意性は減少した」

 不自然、不正な取引パターン、隠語を推定

 アシスタント弁護士40人を、メール検索・解析シス
テムと3人のスタッフで代替。

出所） INTERNET Watch（2014年5月19日）
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25

AIと共存する未来の職場

AIが効率を支え、ヒトは創造性を担い、生産性と創造性を両立できる
 生産性を追求した均質な組織では、イノベーションが生まれにくいジレンマ
 多様性のある組織の方が創造的とされるが、コミュニケーションコストが上昇し効率は下がる

 AIが生産性を必要とする業務を担えば、ヒトは創造性を高めることに注力できる
今までの選択型

これからの両立モデル

創造性

創造性
多様な人材

言語・慣習

違う

能力のばらつき

大きい

価値観

違う

ヒトが
中心の
業務

革新的な着想をしやすい

両立

トレードオフ

均質な人材
言語・慣習

同じ

能力のばらつき

小さい

価値観

同じ

生産性
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コミュニケーション
コストが低いクオリティが一定

AIが
中心の
業務

生産性
26

AI時代の組織と人事

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AI時代の組織と人事人の役割の二極化

従来の組織構造現在の業務改革

本社
部門

戦略
経
理
・
財
務

総
務
・
人
事

情
報
シ ・・・
ス
テ
ム

事
業
部
門

事業
部門

情報技術・人工知能による新しい企業像• 計画作成• 業績診断• 異常検知

本社
部門

戦略

事業
部門

戦略

戦略
情報技術・人工知能

オペレー
ション

オペレー
ション

アウト
ソース

アウト
ソース

戦略機能とオペレーション機能に分類し、アウトソースを活用
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• 経理処理• 文書作成• 問合切分け

オペレー
ション

オペレー
ション

アウトソース

アウトソース

オペレーション機能の単純業務だけでなく、戦略機能内の専門知識・経験等を必要とされる業務も自動化が進む
28

AI時代の組織と人事

キャリア、能力、組織、業務、ワークスタイルが一斉に変化していく AIによる変化と、ダイバーシティによる変化は同時に進む

 失われた20年（組織・業務のスリム化）へのキャッチアップも同時に進めることになる

終身雇用

人材の流動性が高まる

ジェネラリストの総合職判断する総合職
高能力のエキスパート

1社のみに雇用される

兼業・副業（企業＋企業、企業＋自営）

部署への所属プロジェクト制、
タスクフォース

オフィスワーク

リモートワーク

Up or Out

On/Offの自律化（キャリアパスの多様化）

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29

AI時代の組織と人事人の評価は多軸化し、個人が得意とする能力を、個別に加点評価するようになる
 総合職（OJTで育てる地頭の良いエリート）を減点主義で評価する時代は終わる
 人ならではの能力を個別に（評価の多軸化）、加点主義で評価する、エキスパートの時代になる
 ピープル管理と、業務管理を、違うマネージャーが担うこともあり得る
AI
社員

社員A

社員B

社員C

社員D

AI

高度コミュニケーション

一般教養
組織人としての順応性

専門知識

現法との人間
関係

専門知識

ご意見番
命令遂行能
力

勤務態度

事務処理能
力

カリスマ

データ分析能力

データ
サイエンティスト

ネゴシエーター

非定型対応力

創造力

火消し役

アイディアマンCopyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.

30

AI時代の組織と人事

スーパー人材でなくても、AIの活用でエキスパートになれる時代＝AIとの共存
機
械
に
よ
る
失
業

AIと人間が同じ評価軸で競争するモデル

効率・生産性
社員

AI

AI

一般教養

専門知識

組織人として
の順応性

勤務態度

命令遂行能
力
事務処理能
力

多数の負け組

少数の勝ち組AIを使いこなし、人間は異なる価値を提供するモデル

Ａ
Ｉ
と
の
共
存

AI

社員A

社員B

社員C

社員D

AIを活用しつつ、人それぞれ異なる評価軸で異なる価値を加える

高度コミュニケーション

専門知識

現法との人間関係

データ分析能力

非定型対応力

創造力

AIが知識やスキルを補うことで、能力が底上げされる

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AI時代の組織と人事

組織は、部署単位からプロジェクトチームやタスクフォースを軸へと移る。社内外のエキスパートを機動的に活用する仕組み・業務の進め方を構築することが重要
 単純業務が自動化されて、自分の専門能力を生かして仕事をする様になれば、仕事はプロジェクト型が中心となり、必要な人材を社内外から機動的に集める仕組みが必要となる。
 社内では部署を越えたエキスパート人材の共有、また社内に存在しないエキスパートはプロジェクトベースで社外から採用するという、人事への考え方が変わる。
 ただし、人材のモビリティの高さは国によって違いが大きいため、社内と社外の人材プールどちらが中心になるかは国によって変わる。

 この様にエキスパートが派遣される働き方が実現すれば、新卒採用の仕組みが減っていく可能性がある。

企業が社内外のエキスパートを活用するイメージ
エキスパート企業

ネゴシエーター
ご意見番

高度コミュニケー
ション

専門知識

現法との人間関係

カリスマ
データ分析能力データ
サイエンティスト

非定型対応力

火消し役
創造力

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AI時代の組織と人事マネージャーの適任者は希少人材。
マネージャーのキャリアパスを多様化して適任者を増やすことが不可欠。
 マネージャーは、業務管理と負荷が増加するピープル管理を担うスキルが求められ、適任者の数は少ない。
 また、適任者の中には、子育てや介護等の理由から現状ではキャリアを諦めなくてはならない人も存在する。
 希少なマネージャー人材を確保するためには、適任者のニーズに合わせた働き方を受容する、多様なキャリ
アパスを提供する必要がある。
画一的なキャリアパス

入社

多様なキャリアパス

総合職

総合職

子育ての必要子育ての必要10年目

係長

昇進の諦め or 退職係長

休職 or 時短勤務 or
自宅勤務 etc課長

キャリアからの休憩
休職 or 時短勤務 or
自宅勤務 etc

キャリアからの休憩

20年目

課長

昇進の諦め or 退職
介護の必要

30年目

部長

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介護の必要
昇進の諦め or 退職

部長

休職 or 時短勤務 or
自宅勤務 etc
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AI時代の組織と人事

創造的に働くために必要な要素Top3の聴取では、「1.多様・多彩な社員」、「13.ビジネス
環境の変化に対応する組織」、「7.能力に対する報酬」の順で重要だと考えられている。
創造的に働くために必要な要素
前問のうち、創造的に働くために特に重要と思うもの3つをお答え下さい。
1位

2位

1-3位合計3位

1.より多様・多彩な社員を揃えること

22.7

10.2

8.1

41.0

13.ビジネス環境の変化に素早く対応できる柔軟な組織にすること

12.5

9.0

11.1

32.6

7.能力のある人材に、多額の報酬を与えること

8.1

10.6

12.4

31.1

2.より多様・多彩な経営陣・管理職を揃えること

10.1

12.8

6.6

29.5

3.経験・勤続年数より適性を重視して管理職に選ぶこと

9.5

8.7

10.9

29.1

4.キャリアを柔軟に選択できること

6.5

9.9

9.0

25.4

5.安定的な雇用を確保すること

9.0

8.5

6.6

24.1

11.稟議、手続、ルーチンワーク（定型的な業務）などを減らし、業務を簡素化すること

5.0

7.6

8.5

21.1

6.働き方（テレワークや兼業など）を柔軟に選択できること

4.2

8.2

5.9

18.3

9.ルーチンワーク（定型的な業務）を自動化できるITシステムを整備すること

5.8

4.9

7.3

18.0

12.今より職位の低い人が意思決定できるようにすること

2.6

4.0

5.0

11.6

8.社外の専門家を活用しながら業務を遂行すること

2.1

3.3

5.2

10.6

10.ルーチンワーク（定型的な業務）をアウトソース（社外委託）すること

1.7

2.3

3.3

7.3

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より詳しくは…
「誰が日本の労働力を支えるのか？」（東洋経済新報社）

上田 恵陶奈 <e-ueda@nri.co.jp>