特集 2030 年の高等教育2030年の日本の労働市場と求められる人材寄稿

図 1-1 日本の総人口と労働力人口※ 1 の将来推計 ※2（万人）
14,00012,708

総人口

12,410上田 恵陶奈うえだ・えとな AI、決済、通商など、複数の事業領域にまたがる戦略の構築・実行支援、および政策立案に従事。AI
と共存する未来を提言してきた。

野村総合研究所
インサイトシグナル事業部
主任コンサルタント

光谷好貴

こうたに・よしき 情報通信分野、金融分野、製造分野における新規事業立案やマーケティング、3Dプリンターや
IoT、APIなどの新領域に関する検討に多く従事。

野村総合研究所
ICTメディア・サービス産業コンサルティング部
主任コンサルタント

岸 浩稔

きし・ひろとし テクノロジーを起点にした情報通信・放送分野の事業戦略、デザイン思考の実践によるイノベーショ
ンマネジメントを通じた戦略立案・実行支援に従事。

おのでら・もえ 情報通信・放送分野、物流分野における事業戦略、ビジョン策定、イノベーション戦略、通信及びイ
ノベーションに関する政策立案に従事。

迫りくる労働力不足

左上の領域は、自動化ができるとしても労働力不足が深刻ではなく働

労働力人口787 万人減
6,587

6,314

6,000

5,800

き手がいるため、質やコストの面で人力で賄うと想定される。注目されるのは右下 、右上の4,000領域である。右下の領2,000

域は、労働力不足が深刻

02014 年（実績）2020 年（予測）でかつ自動化が難しい

2030 年（予測）＊1：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＊2：仮定：経済ゼロ成長、労働参加率一定推移
出所）総務省統計局、労働政策研究・研修機構「平成 27 年 労働力需給の推計」より NRI 作成

ため人に頼らざるを得
なく、新たな労働力を獲ある。人手不足に対する打ち手としてまず期待されるの得しなければいけない。右上の領域は、デジタル技術には、女性や高齢者の就労参加であり、既に多くの議論と施よって自動化を促進していくことで労働力不足を解消す策が打たれてきている。800 万人の不足が 200 万人にまでることができるのではないかと期待される。
一方で、サービスレベルの切り下げという視点もある。

軽減されるという大きなインパクトがあり推進が期待さ

日本のサービスはおもてなしの心といわれることも多い

れる。

1 2030 年の日本

労働力人口10,000

野村総合研究所
ICTメディア・サービス産業コンサルティング部
コンサルタント

小野寺 萌

題として顕在化しない。

11,662

12,0008,000

野村総合研究所
ICTメディア・サービス産業コンサルティング部
未来創発センター（兼務） 上級コンサルタントが深刻ではないため問2030 年には、今から約 800 万人分の“労働力”が減少する

それでも足りない場合にどうするか、また、うまく就労が、果たして宅配便は 1 時間指定で朝から晩までいつで促進が進まなかった場合にどうするか。野村総合研究所

も荷物を届けられるものでなければいけないのか、コン

階級別の労働力の供給を推計。さらに需給調整を有効求では人手不足に対する日本の選択として図 1-2 に整理を

ビニエンスストアは 24 時間開いていなければいけないの

人倍率 、完全失業率 、賃金上昇率等の関数を利用してシナしている。

か、過剰サービスを見直すことで労働力不足を補うといリオ別に 2030 年の労働力人口を推計している。人手不足

横軸に労働力不足の大小 、縦軸に職業の自動化可能性

う視点もある。量的な視点に加え質的な視点もある。荷「2030 年には、今と比べて約 800 万人の働き手が減少すに対する打ち手としてまず考えられるのは、このシナリオの大小をとっている。職業の自動化可能性とは、AI やロ物を家まで届けてくれるのではなく駅のロッカーに取りる」の一つで想定されている、女性・高齢者の就労促進である。

ボット技術等のデジタル技術の進展により、今後仕事のに行くことや、人のいない自動レジで商品を購入するこ

労働政策研究・研修機構（JILPT）による「平成 27 年 労

最も楽観的な予測シナリオである「スウェーデン並みに女自動化が進むと考えられるということである。左下の領とというように、過剰なサービスレベルを見直すという働力需給の推計」では、わが国の労働力人口※ 1 について、性が働き、高齢者が 5 年長く働く」という仮定※ 2 における域ではそもそも仕事の自動化が難しいうえ、労働力不足

方法も今議論になってきている。

2014 年の実績である 6586 万人から 2030 年には 5800 万人

推計においても、労働力人口は約 200 万人減少するというへとおよそ 800 万人 、割合にして約 12% 減少するとの予結果が示されている。

測がされている（図 1-1）。同時期の人口総数全体の減少
率が約 8% であることを踏まえると、少子高齢化の進展は人手不足に対する日本の選択

今後の労働力不足をさらに加速させていくことが不可避であることを示している。この 800 万人という数字は四

重要なのは、「スウェーデン並みに女性が働き、高齢者

国二つ分の人口総数とほぼ等しい。日本は 2030 年に向けが 5 年長く働いても、人手不足は解消しない」という点でて、四国二つ分の労働力を失うことになるのである。
この推計モデルでは、まず消費等のデータから産業別の※1 労働力人口とは、満15 歳以上の人口のうち、就業者 、休業者 、完全失業者の合計である。

労働力の需要を推計し、次に雇用等のデータから性・年齢※2 30 ～ 34 歳女性の 86％（現 69％）が労働参加し、60 ～ 64 歳男性の 91％（現75％）が労働参加するとし、経済成長が 2% 進むというシナリオである。

6

リクルート カレッジマネジメント 211 / Jul. - Aug. 2018

図 1-2 労働力不足に対する日本の選択
労働力不足に直面する日本の多くの産業は、サービスを維持・拡大するために、
これまでにないリソースを活用して、生産性もしくは労働力そのものを高める必要がある
職の自動化確率大

自動化は可能だが、質・コストの観点で、従来からの労働力に頼る可能性が高いそもそも自動化が難しいうえ、問題として顕在化しにくい

労働力不足が大きく、自動化が進みやすい

AI・ロボットの導入

労働力不足

大

労働力不足が大きいが、自動化が進みにくい

and/or

サービスレベルの切り下げ

新たな労働力（外国人労働者等）の雇用

リクルート カレッジマネジメント 211 / Jul. - Aug. 20187

産業構造・就業構造の姿とは

産業構造・就業構造の姿とは

特集 2030 年の高等教育

日本にいる外国人は、あまり増えていない

（万人）
2,500

2,217

在留外国人

2,186

2,134

2,079

2,000

2,066

2,034

高度人材比率

2,122

（％）
20

2,232
15

1,500

ア諸国がまず挙げられていたが、2010 ～ 20 年の間には複トによる労働力の補完に期待が大きくなる。人間と違スクール IMD が 発 行している

数のアジア諸国で15～ 64歳の人口割合がピークを迎える。

い AI・ロボットは、疲れない、間違えない、さらに文句もWorld Talent Report 2017では、

それはすなわち、中国をはじめとするアジア諸国が労働力言わないという、労働力としては極めて有り難いもので外国人人材を自国のビジネス環を輸入する国に変わり、日本はそれらの国々と労働力獲得ある。とはいえまだまだ万能ではないことは明らかで境に惹きつける国別ランキング

競争を始めなければいけないということである。外国人はあるが、2030 年に向けてどの程度 、どういった領域で活

では、対象となる先進諸国 63カ「呼んでも来てくれない」のである。

用できるものなのか、本稿で整理をしていく。

1,000る。日本の労働環境をグローバ語が要求されるという語学の壁、
2008 年
12 月末

2009 年
12 月末

2010 年
12 月末

2011 年
12 月末

2012 年
12 月末

2013 年
12 月末

2014 年
12 月末2015 年12 月末

日本は AI・ロボットの活用を進めるしかないは足りず、外国人を呼ぼうとしても来てくれない日本では、AI・ロボットに働いてもらうほかないということでルな視点で見てみると、①日本

5500

確実なことは、女性や高齢者の就労参加を促しても人国のうち日本は 51 位となってい100

要因にある。スイスのビジネス②国際的には決して高くない給0与水準 、③高いサービスレベルの要求 、という三重苦の構図が出所）法務省「在留外国人統計」

ある。

さて、そうなると図 1-2 に示す右上の領域 、AI・ロボッ

2 AI による産業変化
万人 、その他のサービスで 21 万人増加する。一方で、製見受けられる。改めて考えてみると果たしてどのような人

外国人は呼んでも来てくれない材が日本で働きたいと思ってくれるのか、半分冗談であり各産業における就業者数の変化

造業全体では18万人減、鉱業・建設業では81万人減、卸売・小売業では 144 万人減少することが見込まれる。これら

半分本気の話として、漫画やアニメが好きな人しか日本でさて、図 1-2 右下の領域「新たな労働力の雇用」では、先働いてくれないのではないか、とも考えられる。

に言及した女性や高齢者の雇用促進がまず挙げられるが、国際的な人材獲得競争も勃発している。図 1-4に、日欧舟になりうるのが AI やロボットである。AI やロボット

ここでは外国人労働者の雇用という視点を考えてみたい。

中における生産年齢人口の推移を示す。日本は少子高齢

が人間の労働力に代わって仕事をするということは、20

日本では労働力不足の問題を考える際に、外国人労働者を化の課題先進国だといわれ、生産年齢人口すなわち働き手

世紀に機械化によってブルーカラーの仕事を変化させたより受け入れるかどうか、という議論が多く聞かれる。し人口は1995 年をピークに減少を始めていた。欧州は 2010のと同様に、21 世紀はホワイトカラーの仕事を変化させかしそこには「門戸を開ければ外国人は来てくれる」という年から減少が始まったが、実は中国でも2015 年をピークにていく。

暗黙の前提が存在している。

働き手が減少し始めている。労働力の獲得元としてアジ

図 1-3に日本の在留外国人の人

図 1-4 日欧中の生産年齢人口（15 歳～ 64 歳人口）の推移

数と人口に占める割合を示す。外国人人材の活用が叫ばれて久し
いが、日本にいる外国人の数は大きくは増えていない。
「高度人材」
や「技能実習生」という、就労を前提にした外国人人材の獲得につ中国は2015 年がピーク

日本
欧州

10

か増えていないのが実情である。
日本が積極的に受け入れを行療・福祉従事者はますます必要になる。今後 AI やロボッ

中国は 2025 年から
総人口減、労働輸入国へ

医療・福祉 、情報通信業 、その他サービスが増加傾向-13%2030 年推計

（人）
1,100

1,100

1,004 986

1,000

+29%
962

956

900

中国

800

8

747

700

+5%

600

505

500

6

300

4

200

360342

470
382

344

237
162155
公務・複合サービス・
分類不能の産業

出所）労働政策研究・研修機構「平成 27 年

その他の
サービス

その他の事業
サービス

生活関連
サービス

教育・
学習支援

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医療・福祉2030（年）

298

206

飲食店・
宿泊業

2025

328
300

金融保険・
不動産業

2020

234

卸売・小売業2015

317302

運輸業

2010

情報通信業

2005

29 28

電気・ガス・
水道・熱供給2000

その他の製造業

1995

出所）United Nations World Population Prospects, the 2015 Revision （数値は中位シナリオを使用）より NRI 作成

206

242

449

105 105

輸送用機械器具0

電気機械器具

1990

142 137136132 145 141

100

0

1985

230 216

一般・
精密機械器具

欧州は2010 年がピーク

+17%

食料品・
飲料・たばこ日本は1995 年がピーク

2

476 471

424

400

製造業

8

年と比較すると、医療・福祉で 215 万人 、情報通信業で 36

鉱業・建設業ての魅力が高くないことが一つの医療・福祉に関しては間違いなく高齢化の進展がある。
が多い関係にあるが、今後各地域で高齢化が進めば、医2014 年実績

も、これまでに大きく人数が増えていないのは、日本の就労先とし業 、その他のサービスである。

図 2-1 に 2030 年の産業別就業者数の推移を示す。2014

農林水産業っている対象の外国人であって就業者数が増加傾向にあるのは、医療・福祉 、情報通信

図 2-1 産業別就業者数の推移

いては、日本は既に積極的に受け入れを進めているのだが、なかなく変化していくと考えられる。

一般に、老年人口が多い市区町村ほど医療・福祉従業者数

中国をはじめとするアジア各国も、労働力不足問題に直面。
国際的な労働力獲得競争が起こる

（億人）
12

の増減は、AI・ロボットの活用が進むことで、さらに大き

労働力人口が減少する日本において、それを補う助け

労働力需給の推計」

リクルート カレッジマネジメント 211 / Jul. - Aug. 20189

産業構造・就業構造の姿とは

図 1-3 日本の在留外国人数と高度人材比率の推移

特集 2030 年の高等教育
業務の変更について、これまで人間の目で個別に見て判ト技術で支援することや、定型的な事務処理の業務を AI

断しなければならなかったものを、AI を用いた画像判読で効率化することにより、労働力不足を補うことができで特に重要と考えられるものを判定することができる。

るのではないか。

人の知識や経験に基づく最終的なノウハウ・判断まで全

図 2-3 職業別の従業員数の変化（伸び率） 平成 29 年 4 月産業構造審議会中間報告より ※2015 年度と 2030 年度の比較
職業変革シナリオにおける姿

職業別従業員数
現状放置
変革シナリオ

職業別従業員（年率）
現状放置
変革シナリオ

上流工程

経営戦略策定担当、研究開 経営・商品企画 、マーケティング 、R&D 等 、新たな発者等ビジネスを担う中核人材が増加。

-136 万人+96 万人

-2.2%

+1.2%

製造・調達

製造ラインの工員、企業の AIやロボットによる代替が進み、変革の成否を問
調達管理部門等
わず減少。

-262 万人-297 万人

-1.2%

-1.4%

カスタマイズされた高額な 高度なコンサルティング機能が競争力の源泉とな
営業販売
る商品・サービス等の営業販売に係る仕事が増加。
（低代替確率） 保険商品の営業担当等-62 万人+114 万人

-1.2%

+1.7%

情報通信業では、IT 知識・技術に精通した人が今後よてを AI が代替することは難しいが、視覚や聴覚といったり一層必要になってくる。AI が多種多様な業界の企業に人でなければ認識できなかった情報を、AI がサポートす導入されるようになることで、情報通信業のみでなく各ることによって人の業務の負荷を軽減することは可能に

低額・定型の保険商品の販 AI、ビッグデータによる効率化・自動化が進み、変営業販売（高代替確率） 売員、スーパーのレジ係等 革の成否を問わず減少。

-62 万人-68 万人

-1.3%

-1.4%

産業のそれぞれの企業でデジタル知識に精通した人材がなるだろう。

高級レストランの接客係 、 人が直接対応することが質・価値の向上につながサービス
る高付加価値なサービスに係る仕事が増加。
（低代替確率） きめ細やかな介護等-6 万人+179 万人

-0.1%

+1.8%

大衆飲食店の店員、コール AI・ロボットによる効率化・自動化が進み、減少。
サービス※現状放置シナリオでは雇用の受け皿になり、微増。
（高代替確率） センター等+23 万人

-51万人

+0.1%

-0.3%

必要になる。今後 、推計以上に情報通信の業務に従事す

卸売・小売業では、商品の在庫管理や物流の最適化や、画像認識やセンサー等のデジタル技術を活用した無人店

る人材は増加していくと考えられる。
その他のサービスには派遣労働者が含まれている。ここも AI 時代には推計以上に就業者数が増えることが予

舗の拡大 、バックオフィスにおける定型的作業や事務処理業務の自動化が見込まれる。

想される。詳しくは後述するが、AI の導入はホワイトカ
ラーの事務作業をはじめとする定型的な業務の自動化をIT 業務

製造業におけるIoTビジネ
製造業のIoT 化やセキュリティ強化など、産業全般
ス の 開 発 者 、IT セ キ ュ リ
でIT 業務への需要が高まり、従事者が増加。
ティ担当者等-3 万人+45 万人

-0.2%

+2.1%

バックオフィス

経理 、給与管理等の人事部 AIやグローバルアウトソースによる代替が進み、門、データ入力係等
変革の成否を問わず減少。

-145 万人-143 万人

-0.8%

-0.8%

建設作業員等-82 万人-37 万人

-1.1%

-0.5%

-735 万人-161万人

-0.8%

-0.2%

その他

AI・ロボットによる効率化・自動化が進み、減少。

合計

21世紀の自動化はホワイトカラーで起こる

産業構造・就業構造の姿とはトが人間の仕事 、特に物理的な負荷が高い業務をロボッ

出所）経済産業省「新産業構造ビジョン」平成 29 年 5 月

促す。それは人材に求められるスキルが AI にはできない
スキルとなり、そうしたスキルを持つエキスパートは兼

野村総合研究所では、英オックスフォード大学のオズとが示されている。一方で、図の左側 、すなわち雇用者

業・副業をはじめとする柔軟な働き方でこそ強みを活かボーン准教授 、フレイ博士との共同研究によって、AI・ロ

数はそこまで多くないが、代替可能確率が高い職業には

前述した野村総合研究所の推計と同様に、卸売・小売業せるようになる。AI は働き方そのものを変化させるきっボット技術による職業のコンピュータ化可能確率を推計

ブルーカラー業務が多く、既にテクノロジーによる代替や製造業 、そして各企業に存在するバックオフィス業務かけとなると考えられるのである。

した。図 2-2 に、個別の職業について自動化可能確率と雇が進んできている職業があるといえる。自動車製造工場の一部は AI やロボットによる効率化・自動化が進み従業用者数の分布を示す。

や食品加工工場では多くのロボットが稼働しており、フ員数が減る一方で、IT 業務は産業全般で IT 業務への受一方で、製造業 、鉱業・建設業 、そして卸売・小売業ではものを減少する職業と想定し、算出を行っている。

就業者数が減少傾向にある。製造業及び鉱業・建設業で

ここでは、総合事務員 、会計事務従事者 、その他の一ァクトリーオートメーションは大きく進んできている。

容が高まり従業員数が年率 2.1 ％増加 、AI による代替確

就業者数が減少するのは、業務の機械化・自動化が進むこ

般事務従事者等 、「事務職」すなわち「ホワイトカラー」が、20 世紀にブルーカラーで起きてきた自動化が、21 世紀に率が低い上流工程や高付加価値サービスの提供が求めらとが要因の一つと考えられる。例えば進捗状況に応じた

たくさんの人が従事していながら代替可能確率が高いこはホワイトカラーで起こってくるというのが、この図かられる営業販売 、サービスに従事する者の数もそれぞれ読み取れることである。

1.2%、1.7%、1.8%と増加していることが分かる。

図 2-2 職種ごとのコンピュータ化可能確率と雇用者数の分布

ここで取り上げたいのは、決してこれまで存在してい就業者数が多い事務職・ホワイトカラー業務も、コンピュータにより代替が可能となる
100

配達員

ビル・建物清掃員

会計事務従事者

コンピュータ化可能確率︵％︶

庶務・人事事務員

60

その他の一般事務従事者

20

0

調理人

飲食物給仕・身の回り世話従事者

40

販売店員

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

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

雇用者数（千人）
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）

10

リクルート カレッジマネジメント 211 / Jul. - Aug. 2018

た職が失われるというAI を脅威として捉えるべきということではなく、今後需要が高まる、上流工程 、IT 業務 、そ自動車運転従事者

食料品製造従事者
電気機械器具組立従事者

80

国が見る 2030 年の労働市場の姿

総合事務員

政府は 2030 年の就業構造をどのように見ているのか。

して低代替確率の一部の営業販売やサービスといった職

経済産業省では先述の職業のコンピュータ化可能確率に種に従事するための人材が果たして十分に育成されてい関する研究をもとに就業構造の試算を行い、職業別に従くのかということである。これらの仕事はただ知識さえ

業員数の変化を推計している。

学べば、エキスパートとして能力が発揮できるという職

図 2-3 の変革シナリオ（①社会課題を解決する新たなサ業ではなく、知識を用いて思考することが求められる仕ービスを提供し、グローバルに高付加価値・高成長を獲得事である。つまり、ただ理論を教育機関で学ぶだけでは②技術革新を活かしたサービスの発展による生産性の向

これらの仕事に就き付加価値を発揮することができると上と労働参加率の増加により労働力人口を克服③機械・ソいうことではない。学生がどのようなことを大学で学ぶ

フトウェアと共存し人にしかできない職業に労働力が移動べきなのか、将来自分の仕事が AI に代替されないためにする中で、人々が広く高所得を享受する社会）では、AI・ロはどのようなスキルを身につけるべきなのかを考えるこ

ボット等による代替確率が低いものを増加する職業 、高いとが重要である。
リクルート カレッジマネジメント 211 / Jul. - Aug. 201811

特集 2030 年の高等教育

平均賃金が高くても代替可能確率が高い職業が存在するに基づいて提案を行ったり、納得を得たりする力を指す。

AI の得意分野、
不得意分野「非定型」は、予め体系化されていない多種多様な状況に対して、自分の力で何が適切かを判断することが求められることを指す。AI が対応できるのは、基本的には「学る AI 活用の議論において常識となりつつあるが、それで習」が可能な対象であり、過去に類似する例がなかったは AI はどのような仕事を得意としており、逆にどのようり、体系化・マニュアル化されていなかったりする状況にな仕事を不得意としているのだろうか。ここでは、AI が対して対応することは難しい。

代替しにくい仕事の持つ特徴を「創造的な思考」「ソー

上記を裏返せば、「創造的な思考が必要ない」「ソーシャ

シャル・インテリジェンス」「非定型」の 3 つに整理したい

ル・インテリジェンスを必要としない」「定型」の特徴を持（図 3-1）。

つ仕事や業務は AIによって代替される可能性が高くなっ「創造的な思考」は、抽象的な概念を整理・創出することてくる。ここで注目したいのは、
現在資格が必要とされてが求められることを指す。分かりやすい例でいえば、
芸術

いたり、高収入であったりする仕事や業務についても、創分野や、歴史学・考古学、哲学・神学等が挙げられ、コンテ

造的な思考の必要性が薄かったり、ソーシャル・インテリ

クストが複雑であったり、データ化や体系的な整理を行う

ジェンスをあまり必要としなかったり、定型化されていたことが難しかったり、論理的に一意に解を定め難いもの

りするものは存在するという点である。

ビル・建物清掃員 包装従事者
100
廃棄物処理従事者
その他の清掃従事者
看守、その他の司法警察職員

コンピュータ化可能確率︵％︶AI は万能ではない、というのは近年盛んに行われてい総合事務員
受付・案内事務員

発電員、変電員

クリーニング職、洗張職

80

その他の法務従事者
弁理士、司法書士

公認会計士

船舶機関長・機関士（漁労船を除く）
船長・航海士・運航士（漁労船を除く）
、水先人
60

40

20
裁判官、検察官、弁護士
0

0

200

400

600

800

大学教員

医師

1,000

1,200

航空機操縦士
1,400

1,600

1,800

対象職種内の平均賃金（万円／年）※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）

年収が高い＝代替されにくい、ではない

営上の意思決定等も価値判断の要素が大きく、AI は関与

鉄道運転従事者

郵便事務員であったりする対象についてはハードルが高い。芸術作
品やイノベーティブな活動はもちろんのこと、例えば経産業構造・就業構造の姿とは

図 3-2 職種ごとのコンピュータ化可能確率と平均賃金の分布

3 AI が代替できる仕事、代替できない仕事

一つの方法だった。一方で、これまで認識されてきた難を完全に代替するような印象を持たれることもあるが、
実

図 3-2 は、コンピュータ化可能確率と平均賃金を職業ご易度というのはあくまでも人にとってのものであり、AI

態は AI と弁護士の共存である。AI は、破産法等特定分野される。

とに示したグラフであり、右上に行くほどコンピュータ化

にとってのものではない。AI を使えば簡単にできてしまについて、事案に応じた判例等の関連情報を収集してサ「ソーシャル・インテリジェンス」は、簡単にいえばコ可能確率が高まり、平均賃金も高まっていくが、会計士、

う業務を変えなければ、これまで通りの対価を支払う人がマリを自動作成し、さらに人と共同で解説を作成して提ミュニケーション能力であるが、単純に会話を返すという

弁理士、その他の法務従事者といった、平均賃金が高くて存在するとは考えにくく、今後は少なくとも「資格を取れ

示することができる。これは体系的な学習というAI が得ものではなく、説得や交渉等、相手の心の動きを推し量りも代替可能確率が高い職業が存在することが分かる。こば安泰」というケースは減少していくものと考えられる。

意とする領域に、弁護士業務の一部がうまくマッチしてながら何らかの目的意識に沿って情報を引き出し、それれらの業務は専門性が高く複雑で高度な業務とされていできたとしても意思決定の補助にとどまるものと想定

図 3-1

創造的な思考ソーシャル・
インテリジェンス

非定型

12

AI 時代に求められる３つのスキル●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・神学等）●コンテクストを理解したうえで、自らの目的意識に沿って、方向性や解を提示するスキル●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スキル※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スキル●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スキル

リクルート カレッジマネジメント 211 / Jul. - Aug. 2018

るが、AI・ロボットによって技術的には代いる例だろう。

AI とは違う価値の出し方とは替が可能と示されている。例えば経理・会

しかし、当然ながら、弁護士の業務はそれだけではない。例えば当事者が恥と感じる情報や不利になる可能性

計業務では、領収書や請求書を画像認識上述したように、AI が代替しにくい仕事の持つ特徴はのある情報等、簡単に開示してもらえない情報についてして自動で入力・仕訳し、税務管理までシ

「創造的な思考」「ソーシャル・インテリジェンス」「非定型」

信頼関係を築きながら引き出すといった業務は「ソーシャ

ステム化させるようなクラウド会計ソフの 3 つに整理される。それらを発揮しながら AI と共存し

ル・インテリジェンス」として AI の苦手とする領域に属す

トウェアが登場している。帳簿データをていく働き方とはどのようなものになるだろうか。

る。ほかにも、収集した事例から適用可能な規範とその解析し企業の取引情報から不正を検知す

例 え ば、ア メ リ カ の ス タ ー ト ア ッ プ で あ る ROSS

要件事実を提示するといった作業については、典型的なること等は、AI お得意の領域といえるだ

Inteligence 社が、IBM の Watson をベースに開発した AI

パターンであれば AI がカバーできるが、例外的なケース

ろう。

サービスである Ross は、アメリカの大手法律事務所であ

でどのフレームワークを適用すべきか判断が難しいと難易度の高い資格を取ること等で、社る Baker & Hostetler を皮切りとして 10 以上の事務所にいった状況や、新たに規範を定立するといった場合には会的な付加価値が高くて希少性が高い仕次々と採用され、日々の実務に使用されている。AI 弁護

AI は向かないだろう。

事に就くというのは、高収入を得るための士と呼ばれることから、あたかも一人の独立した弁護士

AI は事例の収集・分析という時間のかかる業務を補助
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特集 2030 年の高等教育らコンセプトを構築していく力等、非常に抽象度の高い

ライアント対応、例外的なケースへの対処といった業務

領域を人が担うことになるだろう。そのような活動を行は人が担っている。

う人材を育てるためには、
あくまで例ではあるが芸術等の人にとっては難しくとも AI にとっては容易な業務は多感覚や価値観に訴える分野や、データ上では共通点を見く存在しており、そういった業務は現在の社会的評価のいだせない複数の概念から新たな概念を生み出すための良し悪しに拘わらず、AI が代替する対象となりうる。と教養分野、人と交渉したり信頼関係を深めたりモチベー

すれば、これまで以上にイノベーションを生み出す力やコ

トしたりするための対人折衝スキル等に関する教育の重ミュニケーション能力、複雑なコンテクストを把握しなが要性が高まっていく可能性がある。

産業構造・就業構造の姿とはしてくれるが、受領した情報に基づく最終的な決断や、ク

図 4-2 AI を使いこなし、人間は異なる価値を提供するモデル
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

AI が知識やスキルを補うことで、能力が底上げされる

4 エキスパート時代へ
最後に、AI 時代に求められるエキスパート人材について掘り下げてみたい。AI 時代には、（1）AI を使いこなす

求められる 3 つの要因をひもときながら、それぞれの特徴を述べたい（図 4-1）。

造であれば機械工学や電子工学、小売であれば経営工学、らず多種多様だという点である。それは、高等教育機関

IT スキル・エキスパート、（2）AI が不得意な領域でスキル①一つ目は、IT システムを提供する企業（IT サービス

金融であれば金融工学といった具合に、その業界の製品・における評価軸が今よりも多軸化することを意味する。

を発揮するヒューマンスキル・エキスパートの 2 種類のエ業）の従事者である。経理や総務等バックオフィス、販売

サービスに適した高度な知識・スキルと、AI 等の IT に関

さらに、多様な評価軸の全てで高評価を得るスーパーマ

キスパートが生まれると想定される。

やマーケティング等のフロントエンドを問わず、企業のあするある程度高度な知識・スキルの両方を持つことが求ンは存在し得ない。今までは、OJT に耐えられる人材がらゆる業務プロセスが IT システムの上で実施されるようめられるだろう。

組織で高く評価されてきたため、不得意科目や欠点の底IT スキル・エキスパートになるだろう。すると、IT サービス業で開発・保守・運用するエンジニアの需要が増える。このようなエンジニア

AI 等の IT システムによる自動化が進むことで、IT スキ
ル・エキスパートの需要は増大するとともに、活躍する場

上げに重点が置かれ、総合評価という名の下で減点主義

ヒューマンスキル・エキスパート

は、情報工学を中心とした知識・スキルが期待される高度な IT スキル・エキスパート人材である。

に陥るきらいがあった。しかし、今後のヒューマンスキ
ル・エキスパートが多様化する中では、一人ひとりの個

AI が不得意とする 3 つの特徴は、すなわち人に求めら性に合わせた能力開発が重要になるだろう。

導入した利用企業の従業員である。企業内インフラとしどれかを活かして活躍する多種多様な人材が、ヒューマ

キル・エキスパートは、データサイエンティストにとどまての IT システムを利用・運用する人である。今後の企業

ンスキル・エキスパートである。

らず多岐にわたる。以下では、IT スキル・エキスパートが内インフラは、インターネット上のクラウドサービスのよ以下はあくまで例である。まず、相関関係しか示してエキスパートというと、AI を凌駕するような高いスキ

IT 人材の需要は３つの理由で増大する

うに外部から提供されるようになり、
個別企業が自社の設いないデータ分析の結果から、業務ノウハウに基づいてルを想像し、ハードルが高いと感じがちである。IT スキ

備として整備する必要が低下していくと予想されてい事業上の因果関係をつきとめられる“ご意見番”が必要

ル・エキスパートの項で記したとおり、実際に求められ① ＩＴサービス業る。すると、利用企業の IT スキル・エキスパートは、高度になる。そして、創造的思考スキルからは、適切な判断るスキルレベル自体に高低があるだろう。しかし、本質な IT 知識・スキルまでは必要とせず、利用者としての基礎を下す管理職に加えて、創造性に秀でて新規事業を企画的な点は、“AI による失業”のように AI と人が同じ評価的な能力があればよい。むしろ、IT の基礎能力を持ちつする“アイデアマン”が重要かもしれない。ソーシャル・

軸で競争する必要はない点である。AI が人の知識やスつ、マーケティングや人材管理等の業務スキルの両方をインテリジェンスのスキルは、人間関係の構築が得意なキルを補うことで能力を底上げするような、人と AI が共兼ね備えることがメリットとなるだろう。

“カリスマ”や、説得や交渉の場で活躍する“ネゴシエー

存する関係が期待される。例えば業務手順やノウハウ③最後は、製造業・サービス業・小売業・金融業等、ITター”等が想定されよう。非定型への対応スキルでは、を AI が教えてくれると、業務経験の浅い人材でも質の高サービス業以外の業種の従業員である。今後は、全てのコト型消費の時代に合わせて、マニュアルなしで柔軟にい業務をこなせるだろう。こう考えると、AI が提供して業種において、自社の製品・サービスに AI・ソフトウェア・

顧客サービスを提案・提供できる“コンシェルジュ”が必くれる情報を活用し、そこに各自のエキスパート能力をIoT 機器等が組み込まれるようになるだろう。このため、要になるだろう。

加えることで多様なエキスパートを生み出すことは決

図 4-1
② 製造業

・・・・・

データサイエンティストである。しかし、AI 時代の IT ス

金融業

れる 3 つのスキルである。AI が担えない 3 つのスキルの小売業②二つ目は、IT サービス業が提供する製品・サービスをサービス業

所も広がるだろう。AI 人材として、よく挙げられるのは③
企業内インフラ14

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あらゆる業界で、IT に精通した製品開発・保守・運用の人

重要なことは、抽象的な 3 つのスキルから導かれる具材が求められるようになる。このような人材は、機器の製体的なヒューマンスキル・エキスパートは上記６つに限AI の活用でエキスパートになりやすくなる

して難しいことではなくなるのである。

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