職の大ミスマッチ時代を乗り越える人材戦略～2030年に向けて人材はどう変わるのか～
2019年6月27日

政策・経済研究センター
キャリア・イノベーション本部

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

本日の内容1. 職のミスマッチをもたらす技術革新
2. 2030年に向けた人材需給はどうなるか
3. どのような人材が必要とされるのか
4. ミスマッチ解消に向けた人材戦略
5. まとめCopyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

2

１．職のミスマッチをもたらす技術革新～AI・IoE・ロボティクスがもたらす仕事へのインパクト～

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

3

AI・IoE・ロボティクスとは?
AI（ArtificialIntelligence）

IoE（Internet ofEverything）

ロボティクス（ロボット技術）

人工知能:人間のように考える機械、あるいは人間の知能の働きを代替する機械

生体、環境を含め、あらゆるものがインターネットを介して結ばれる世界

人間の代わりになんらかの作業を自律的に行う装置、もしくは機械

データ収集・送受信（センサー＆ネットワーク）

動作（アクチュエータ）感覚器・神経系

筋肉

【役割】
分析・判断
（情報プロセッサー）【生物界との対比】脳

AI・IoE・ロボティクスの進展により、世界は初めて人間のように自律的に活動する能力を持つ
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

4

なぜ今AI・ロボット・IoE技術なのか?

①20世紀後半に開発された技術が急激に共進化-インターネット（クラウド化の進展）-モバイル通信（４Gから５Gへ）-バッテリー技術（新世代電池、エネルギーハーベスティング）-ナノ技術（センサ、集積回路、素材）-ロボット技術（産業用から家庭・個人用へ）-AI技術（ディープラーニング、ビッグデータ解析）②シリコンバレー、起業ブーム→スタートアップ企業によるスピー
ド感ある開発③グローバル化→世界的に情報が交流④先進国における需要シフト→量的充足から生活の質へ
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

5

2030に向かい、新技術開発は歩みを止めない
現在

2020

半導体 22/20nm世代 16/14nm世代
10PFLOPS(京)
基
盤
技術

2030

10/7nm世代

3nm世代、光配線
野球ボール大?

５G（速度100倍、容量1000倍）
LPWAN
自然言語理解ディープラーニング
エネルギー・ハーセンサー
ベスティング
低価格化
ネットワーク
五感センサ

次々世代

AI
応用

画像、囲碁

分析利用拡大コミュニケーション

人格獲得?

ロボット

主に製造業

接客等に展開

家庭内利用

外部空間へ

自動運転

運転支援

高速道自動運転 一般道展開

自動運転主流化

VR/
AR

娯楽利用

業務支援

実空間との融合

通信
AI
センサー

応用
技術

2025

4G

リアルな仮想空間

出所:三菱総合研究所
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

6

自律的知識獲得
トリリオンセンサー時代

AI・ロボット・IoE技術が仕事に与えるインパクト・一方的な代替ではなく、人間との協調作業により進化する分野が混在→ 人間の仕事のうち定型タスクは自動化、非定型タスクは協業・拡張へ
人
間の代
替
人
間との協業

IoEロボット
AI＋（自動データ ＋＝（自動作業）（自動分析）取得）

IoE（自動・大量データ取得）＋AI（人間の能力を越えた量・質の分析）＝

生産プロセス自動化

・多品種生産などで、これまでの生産プロセスを自動工程に置換・無人化による効率化とともに人との協調作業も生産プロセス分析による効率改善・生産に関連するビッグデータの自動・継続取得
・データ分析に基づく生産改善

人間
高度作業支援ロボット
IoEのAI＋ （動作支援、 ＝ ・VR技術等による精密作業指示、作業効率向上
能 （生体情報取得 ＋・動作支援ロボットによる重作業負担の軽減（状況分析）
力・VR技術）自動作業）
・ロボットと人との協業による複雑な生産の実現
拡張Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

7

２．2030年に向けた人材需給はどうなるか～技術予測に基づく人材需給バランス推計～

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

8

人材需給バランス定量化のフレームワーク
 「技術シナリオに基づく人材需要予測※」と「成り行きベース人材供給予測」

から人材の需給バランスを推計

AI・IoE・ロボティクス
進展を想定

第四次産業革命
技術シナリオ
MRI中⾧期予測
ベースシナリオ

少子高齢化・⾧寿化を想定

過去トレンドを踏襲

産職別・性別
年齢区分別
人材需要

公的人口推計

性別・年齢区分別
就業率シナリオ

産職別・性別
年齢区分別
人材供給

産職別・性別
年齢区分別
人材需給バランス

産業別・職業別・性別・年齢区分別
就業者構成シナリオ※人材需要予測の枠組みは2017年に実施した社会影響試算を踏襲。詳細は以下を参照。
URL: https://www.mri.co.jp/opinion/column/trend/trend_20170522.html

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

9

人材需要:10主要分野における15の将来シナリオ
 デジタル技術が実現したときの生産・雇用へのインパクトをシナリオ別に定量化

出所:三菱総合研究所
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

10

人材需要:将来シナリオ別の実質GDPと雇用の増減
 デジタル技術が実現したときの生産・雇用へのインパクトをシナリオ別に定量化
付加価値増減雇用者増減-4 -202468

10 12 14 兆円

BtoCものづくりと流通の大改革

10.4

BtoBものづくりでの技術変革への積極対応

新産
業

19.2

-54.8

2.4

-46.9
-208.5

0.0

-25.8

-1.6

ライフログ産業:人生全体の記録

0.8

VR産業:全球仮想空間

-42.9
9.7
15.7

2.4

深現実レジャー産業:最上の”現実体験”

0.6

超人化産業:人と機械の融合

0.7+6.0兆円

+60万人

3.6
15.3
15.6

1.5

各産業で利用されるAI・ロボットの提供

66.6

12.2

+12.2兆円

出所:三菱総合研究所推計
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

▲454万人+30.3兆円
7.9

1.1

AI･ロボット産業（関連ICT含む）100 万人

-26.6

2.9

建設分野における無人化･軽労化

現実･情報空間にまたがるセキュリティ産業

50

4.8

1.5

投資の流れをつくる新たな金融サービス
既存
多様化･双方向化するサービス産業
産 農業の生業（なりわい）から産業への転換
業
ホワイトカラーのワーク・バリューシフト

0-72.25.8

自動運転による社会変革

医療･介護･健康サービスの融合加速-250 -200 -150 -100 -50

11+67万人

人材供給:トレンド分析に基づく人材供給の増減（万人）
トレンド分析に基づく人材供給の増減（2015年→2030年）

男性

女性

出所:三菱総合研究所推計
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

12

高齢者

287万人減人材需給バランスの試算結果①:人材バランスは不足から過剰へ
人材需給バランスの時系列変化（2015年対比、需給コンポーネント別）

失われる雇用730万人
AI等による自動化・無人化がもたらす職の代替生まれる雇用400万人
技術革新がもたらす
新たな職の創造

労働供給減290万人
少子高齢化がもたらす
人材供給減
出所:三菱総合研究所推計
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

13

人材需給バランスの試算結果②:「職の大ミスマッチ時代」の到来
人材需給バランスの時系列変化（2015年対比、職業分類別）

生産職90万人過剰
遅れて顕在化する「AI・IoE・ロボットによる自動化」

事務職120万人過剰
20年代前半から顕在化する「特化型AIによる自動化」

ミスマッチ拡大
専門職170万人不足
技術革新をリードしビジネスに適用する人材が不足
出所:三菱総合研究所推計
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

14

３．どのような人材が必要とされるのか～タスク起点の人材マッピング～

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

15

「タスクモデル」の考え方
 タスクモデル:職を「タスクの集合」と捉え、IT・AIなどの技術の影響の受けやすさの違いをタスクの種類で表現 Routinization仮説:技術進展に伴うタスク＆所得階層の「二極化」

技術進展に伴うスキル別雇用変化

ルーティン
タスク

ノンルーティン
タスク低所得層 ← 中間層 → 高所得層

コグニティブ

記録・計算（分析・対話的） （銀行窓口タスクなど）

仮説検証（医療診断など）

マニュアル

手作業（トラック運転など）

反復組立（手仕事的） （機械組立タスクなど）

雇用シェア変化（ 1980-2005年％）

タスクモデルに基づくタスク分類

ノンルーティン・
コグニティブルーティン

スキル（1980年職種別平均賃金による序列）

出所：Autor, D., Levy, F. and Murnane, R.J. “The Skill Content of Recent
Technological Change: An Empirical Exploration”. Quarterly
Journal of Economics, November 2003, p. 1279-1333.
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

ノンルーティン・
マニュアル

16

出所：Autor, D. and Dorn, D. “The Growth of Low-Skill ServiceJobs and the Polarization of the US Labor Market”.
American Economic Review 2013, 103(5), p.1553-1597.

タスク起点の人材マッピング: 分析軸はタスクモデルを踏襲
 タスクが持つ属性を「ルーティン⇔ノンルーティン」 「マニュアル⇔コグニティブ」の2軸に分解し、四象限を形成（手仕 マ事 ニ的 ュな アタ ルスク）

ノンルーティン（創造的なタスク）
第一象限
第二象限
（独創性・意思決定）（社交性・温かさ）

保安

看護

消防

警察

経営

生産

出所:三菱総合研究所

建設

開発

設計

第四象限
（正確・緻密・網羅性）

第三象限（手作業・技・力）
運転

企画

清掃

事務

会計

集金

検針（分コ 析グ 的
ニ なテ タィ スブ ク）

ルーティン （定型的なタスク）※タスクモデル:職を「タスクの集合」と捉え、IT・AIなどの技術の影響の受けやすさの違いをタスクの種類で表現したモデル。
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

17日本の人材ポートフォリオの姿: 不足する人材は第1象限に集中
職業小分類別の就業者分布（2015年）

350万人（6%）（創造的なタスク） システム

ノンルーティン

300万人
200万人
100万人

（手仕事的なタス
ク）

システム
コンサルタント
弁護士
金融・保険（一般 専門職 分
コ
営業職

自衛官

消防員

マ 臨床検査技師
ニ
ュ
アル

保健師
警察官
技術職・研究職
小売店主

介護職員
建設・土木
調理人
食料品製造
自動車運転従事者
農耕従事者

2,450万人（44%）
管理職

営業職 会社役員

医師 教員

看護師

専門・技術職

配達員

販売店員
飲食物
給仕

析
的なタス
ク
営業事務員 ）

グニ
一般事務員テ
ィブ
会計事務員

総合事務員

ルーティン

（定型的なタスク）
販売・サービス職

事務職

900万人（16%）

1,880万人（34%）
生産・運輸・建設職

出所:O*NET、国勢調査等より三菱総合研究所推計
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

18

【参考】米国O*NETデータを活用した日本の職の二軸マッピング試算
 米国の職業データベースが蓄積する職業分類別の特性データを活用し、職別の特性に応じて二軸・四象限上に人材ポートフォリオをマッピング
O*NETデータにおける職の属性７テーブル

Abilities

Interests

SkillsWorkWork
Context
Activities

ルーティン⇔ノンルーティン
軸の構成要素①独創性、②調査的、③芸術性、④社交性、⑤科学的、⑥技術デザ
イン、⑦意思決定、⑧価値判断、⑨創造性、⑩指導、⑪継続性、⑫
リーダーシップ、⑬柔軟性、⑭革新性、⑮分析的思考、⑯達成感

Work
Work Values
StylesNo. 職種名
表現力 読解力独創性
4.62 4.62
1 最高経営責任者
4.88
4.38 4.122 運用管理者
4.50
4.00 3.25
3 マーケティング管理者 4.12
・・ ・・・・・ ・・・ ・・・・・ ・・・2.25 1.25
965 鉱山シャトルカー運転手 3.00
3.13 2.13
966 トラック・船舶ローダー 3.38

マニュアル⇔コグニティブ
軸の構成要素①体力、②現場的、③設備検査、④移動、⑤修繕・維持、⑥健康管理、⑦起立作業、⑧手作業、⑨安
全装備着用〔相関分析・クラスター分析で構成要素を絞り込み〕

出所:三菱総合研究所
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

19（ノンルーＹ
テ軸
ィン度）
（コグニＸ
ティ軸ブ度）〔主成分分析で二軸に落とし込み〕

人材ポートフォリオの国際比較: 日本の職はルーティン領域に集中
人材ポートフォリオの日・米・英比較（2005~2015年、図中の数値は2015年）
ノンルーティン
日本のノンルーティン
2005
34％
領域人材シェアは
2010
24％
2015
米国の2/3、英国の16％11％1/2にとどまる
10％
6％
マニュ
アル

日本

44％

日本

米国

英国39％

米国

日本

34％

30％

英国

米国

日本

28％

米国

24％

英国

日本のルーティン領域
は8割弱、かつ縮小の兆しが弱い

出所:米国O*NETデータ、英国国民統計局データ、国勢調査等より三菱総合研究所推計

ルーティン
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

英国

コ
グ
ニテ
ィブ

20

技術に攻め込まれる人材:唯一のブルーオーシャンはノンルーティン領域
ノンルーティン

AI（に汎よ用ロボる型
浸 ッ食 ト）

コ
グ
ニ
テ
ィブ

マニ
ュ
アル

→ 2020年代後半～（グかロサらーイのババー
浸ル社
食競会争）

ルーティン
出所:三菱総合研究所

AI（特化型AI）による浸食 → 2020年代前半～

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

21

2030年の姿:介護サービス以外のルーティン業務は減少を免れない
職業別の就業者増減（2015→2030年）
100万人
ノンルーティン
70万人（10％）増（16％）増

就業者数増減
80万人
40万人
20万人

マニュアル

コグニテ
ィブ

介護関連
サービス人材

管理職
専門・技術職
事務職
販売・サービス職
生産・運輸・建設職

就業者増加
就業者減少

200万人
（9％）減
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

230万人
（14％）減注:図中の所得は2015年の統計を使用。
出所:O*NET、国勢調査等より三菱総合研究所推計

ルーティン
22

2030年にかけて必要とされる人材
職業は消えないが、タスク構成が激変→ あらゆる職種に存在するルーティン・タスクが抜け落ち、ノンルーティン・タスクに純化していく右上（第1象限）人材は不足するが、そこでもあぶれる人

材はいる→ 変化と競争が最も激しい領域であり、「変わらないことのリスク」大右下（第4象限）人材も8割以上は残るが、仕事内容は変わる→ 要は、全象限においてタスクの上方シフトが起こる「人間ならでは」の能力に加え、デジタル技術を使いこなす能力を磨くことが求められる

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

23

４．ミスマッチ解消に向けた人材戦略～「FLAPサイクル」の形成～

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

24

ミスマッチ解消に必要な「FLAPサイクル」• 技術革新によるタスクの変化を知る• 自分の適性、職の特性のギャップを知る• 技術革新を前提とした職業訓練支援・資格制度の拡充• EdTechによる質の高い教育の提供

知る

Find

FLAP
活躍する（飛翔）Perform
サイクル• パフォーマンスのトラッキングと情報共有

Learn

行動するAct

出所:三菱総合研究所「内外経済の中⾧期展望 2018-2030年度」
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

学ぶ

25

• 制度改正（企業年金・退職金・賃金・人事評価）• HR Techによるジョブ・マッチン
グ機能の拡充FLAPサイクル形成の条件: ①個人のマインド改革
日本の社会人の「学び直し」は不活発日本の修士課程入学者に占める30歳以上の割合

若者就業者の意識調査
AIやロボットが普及した場合に行う準備・対応
新しい知識・スキルを身につけ、別の職業・会社に挑戦

特に何もしない

8%
34%

13.2%
［OECD平均:28.8% ］
注:日本は2016年、OECD平均は2014年。
出所:OECD Education at a Glance (2016）、
文部科学省「平成28年度学校基本統計」
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

24%
単純業務を機械に任せ、同じ会社、同じ職業のなかでも、より付加価値の高い業務に特化する

25%

新しい知識・スキルを身につけ、社内で機械に代替されにくい職業にシフト

10%
これまでの経験やスキルを生かすために、同じ職業で、まだニーズのある他の会社を探す

注:20-30代の就業者1,260人の中から、AIやロボットの普及で自分の仕事に何らかの影響があると回答した人841人を抽出して集計。
出所:三菱総合研究所「生活者市場予測システム（mif）」アンケート調査（2017年4月実施、
回答者5,000人）

26

FLAPサイクル形成の条件: ②職業情報の見える化
米国労働省は、1998年から職の総合データベースO*NET（オーネット）をウェブサイトで提供
 個人の特性診断、適職診断
 職の将来性（10年後の予測） 職に求められるスキル、学歴、待遇等の詳細データ「日本版O-NET」構想の概要
趣旨・目的 職業数は491種
データベース  ジョブ（職務）、タスク（課業）、スキルの内容（技能）の定性・定量データ、キャリアパ
ス、労働条件、職業プロフィール等を収録

政府は「日本版O-NET」を2020年度に運用開始予定
 厚生労働省主管で現在開発中

 「職業情報の見える化」により、転職希望者等と企業のマッチングを図る

想定
利用者 学生・求職者本人
 人材サービス企業等
 企業の人事労務管理

 ’18FY職業情報収集・分析⇒’19FY設
スケジュール
計⇒’20FY運用開始
 段階的な整備を想定「日本版O-NET」を軸とした職業情報の見える化により、個人の行動を促すことが重要

出所:（独）労働政策研究・研修機構「職業情報提供サイト （日本版ONET）の基本構想に関する研究」2018年3月 より抜粋
（http://www.jil.go.jp/institute/siryo/2018/documents/203.
pdf 、 閲覧日2018年7月23日）

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

27

FLAPサイクル形成の条件: ③人材ビッグデータ蓄積と活用 将来は、パーソナル・キャリア・レコード（PCR）を軸に、人材ビッグデータ（匿名加工データ）の集約と活用を図るべき
PCRを軸とした個人のキャリア形成の姿

 特に以下の点が重要①蓄積されたデータを匿名化した上で、民間企業や国民など全ステークホルダにオープンに②個人、教育機関、雇用主、HR企業等のデータ連携→ 日本版O-NETが共通言語（マスターデータ）を提供①学び、行動した人材の業績データを蓄積し、費用対効果を見える化
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

キャリア全体を一気通貫でカバー
キャリア能力・スキル

専門知識
基礎力（非認知能力含む）

雇用主企業
ステーク 幼年～青少ホルダ 年の教育機関 HR Tech企業 EdTech企業
個人（パーソナル・キャリア・レコード）

匿名化データの集約と提供

匿名化

人材ビッグデータ
出所:三菱総合研究所作成
28

独立

個人の年齢FLAPサイクル形成の条件: ④人材の貢献に見合った報酬
職業別の「ノンルーティン度」と平均年収との関係（2015年）
20,00018,000

平均年収（千円）

日本

200

y = 30.69x2 + 493.99x + 4806.6

180

R² = 0.2443

16,000160

14,000140

12,000120

10,000

100

8,000

80

6,000

60

4,000

40

2,000

-8.0

-6.0

ルーティン

-4.0

-2.0

管理職

0.0

2.0

4.0

6.0

R² = 0.4758

-6.0

-4.0

-2.00.0

ルーティン

ノンルーティン

専門・技術職y = 0.7038x2 + 8.9153x + 58.724

20-8.08.0

米国

平均年収（千ドル）

事務職

販売・サービス職

294.0

6.0

8.0

ノンルーティン

生産・運輸・建設職

注:図表の横軸は、人材マッピングの縦軸（ルーティン⇔ノンルーティン）の数値を示している。
出所:O*NET、国勢調査、賃金構造基本統計調査等より三菱総合研究所推計
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

2.0

人材シフトの方向 ①創造的ビジネスや業務に挑戦する人材の育成
 ある種の非認知能力が必要であり、早期教育、素養ある者の発掘が重要 素養ある者の力を引き出すマネジメント、チーム編成について研究が必要
 高校時代に、慶応大の冨田勝教授（ライ①青少年段階でのイノベーションの動機付けを進めよ【事例】スパイバー フサイエンス）の講演を聞いて感銘を受け、(株) 関山和秀
将来起業家を志す↓社⾧の事例
 大学で冨田教授の研究室に入る↓

②隠れたイノベーティブ人材の発掘を進めよ【事例】グローバル  グローバル化に際して、経営者にふさわしい人材が不足世界の企業M&Aを通じて、に経営者人材を経営者人材を発掘発掘するメガ企業③素養ある者のマネジメント・最適チーム編成を進めよ 例えば、クリエイティブ、革新的な発想を持った人材と、各種調整を得意とする人材の組み合わせが重要 人事データをもとに最適なチーム編成についての研究への取り組みも始まっているが、まだ試行段階

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

 大学時代にクモの糸の人工合成に 取り組むことを決意。3年後に成功し、スパイバー(株)を設立

 グループ全体の人材データベースを構築し、隠れた適任者を探せる仕組を構築

30

人材シフトの方向 ②全ての職種でノンルーティン方向に移動
 ルーティン領域の人材需要は今後大きく減少。年齢層は高い
 学び直し＆職種シフトの重点的な支援により、上方への移動を促せ①学び直しの重点支援を進めよ
個人のキャリアや適性を踏まえた、上方への移動可能性を診断＆職務の「ハイブリッド化」を見込んだ職業教育プログラムを提供②職種シフトの重点支援を進めよ【事例】事務系の職種でもより専門性が求められる【事例】シェフ⇒
業務用オーブンレ  ラショナル（ドイツ）は、業務用オーブンレンジの世界トップメーカーとして成⾧中ンジメーカー営業 1900人の従業員のうち、400人が元シェフ＆開発への転換  【営業】元シェフの経験に基づいて厨房での最適活用を提案し、世界的に浸透し続けている
 【開発】元シェフが世界中の調理レシピを収集し、自動調理プログラムに組み入れスキルや適性を診断し、幅広い視点で適職を紹介。雇用主側に対しても適性があることを訴えるべき
Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

 企業における法務部門と経営戦略との融合の傾向
 海外ではチーフリーガルオフィサー（ChiefLegal Officer）を置く例がみられ、経営と密着している
 経産省は「国際競争力強化に向けた日本企業の法務機能の在り方」についてまとめた（2018年4月）

31

５．まとめCopyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

32

本日のご講演のまとめ① 技術革新が生産現場に改革をもたらす• 第4次産業革命の中核技術であるAI・IoE・ロボティクスは、他の要素技術と共進化して社会を大きく変革• 人間の仕事のうち、定型タスクは機械による代替が進み、非定型タスクは補完や能力拡張を通じて生産性向上に寄与② 2030年に向けて職のミスマッチが大量発生• デジタル技術の進展は2030年にかけて400万人分の雇用をもたらす一方で730万人分の雇用を代替、人材バランスは余剰へ• 専門職の不足が深刻化する一方、事務職・生産職の余剰感が強まっていく③ 創造的なタスクに携わる人材の育成強化がカギ• 日本の職をタスク特性で分類すると、8割弱までがルーティン業務に位置付けられる• デジタル技術に攻め込まれるルーティン領域からのシフトが不可欠• 多くの職は消えないが、タスク構成が変わる④ ミスマッチ解消に向けた人材戦略• 深刻化する人材ミスマッチを解消するには「FLAPサイクル」を回すことで人材の上方シフトを促すことが必要• ポイントは①個人のマインド改革、②職業データ整備、③人材ビッ
グデータ利活用、④貢献に見合った報酬、の4点

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

33

本資料は下記コラムより一部抜粋してご紹介しました▼
https://www.mri.co.jp/opinion/column/trend/trend_20180723.html

大ミスマッチ時代を乗り超える人材戦略～2030年の人材マッピング～