人的資本経営に求められる人材移動の在り方

岸田政権の「三位一体の労働市場改革」が動き出した。「リスキリングによる能力向上支援」「個々の企業の実態に応じた職務給の導入」「成長分野への労働移動の円滑化」を柱とする改革の狙いは、硬直的だった日本の労働市場を流動化し、成長分野に向けた企業内外の人材移動の活発化を通じて賃上げと経済成長を促すことにある。

当社は「FLAPサイクル」形成による人材活性化を提言している^※1。「Find：知る」「Learn：学ぶ」「Act：行動する」「Perform：活躍する」の頭文字にちなんだ造語である。Learn、Act、Performの3点については、政府がこのほど打ち出した改革の指針に具体的な施策が盛り込まれ、方向性は一致している。

ただ、FLAPの起点であるFindに関しては、2つの視点を指針に加える必要がある。まずは、生成AIの登場でさらに加速する産業構造変化が、企業が求める人材の要件をいかに変えるのかという点である。第2は、求める人材像の変化を踏まえて、企業がどのような情報を開示・共有すべきかという点だ。

第1に、産業構造変化が実現すれば、失われる雇用に匹敵する量の新たな労働需要が発生する。図1に示したとおり、DX、GX、半導体産業再生が実現すれば、それぞれ470万人、270万人、20万人の労働需要が新規に発生する。人口減少が労働供給を抑制することもあって、2035年時点の労働需給ギャップは190万人規模の不足となる。

第2に、人手不足自体よりも雇用のミスマッチが深刻な問題になる。新規に発生する労働需要はIT系を中心とする専門技術職が多い一方、効率化の対象となるのは主に事務職や営業職である。この結果、190万人の人手不足をはるかに上回る480万人規模の産業間・職業間ミスマッチが発生するとの試算が得られた。

つまり、デジタル技術を活用してカーボンニュートラルを実現するには、今後十数年で計670万人分の人材不足を埋める必要がある。これだけのミスマッチを解消するには、大規模なリスキリングを進めると同時に、企業内外で人材流動化を推し進めることが避けられない。

第3に、ミスマッチは人や職業の単位ではなく、業務（タスク）や技能（スキル）の単位で発生する。今回の試算によると、生成AIの普及を含むDXに伴い、就業者数（2035年見込み）の約15％に相当する970万人規模の需要が減少する。

ここで重要なのは、DX進展によって970万人分の雇用がまるまる振り替えられるのではなく、より広範な職種で「タスクの一部を代替する」点だ。さらに、ChatGPTなど生成AIの登場によって、従来は機械による代替が難しいと考えられていた非定型タスク^※2が対象となる点も見逃せない。

労働供給の制約が大きくなる日本では、生成AIなどによるタスク代替を脅威と捉えるのではなく、生産性向上に向けた大きなチャンスとみるべきだ。すべての職業で、機械に代替されるタスクは何かを見極めつつ、「AIの力を最大限に活用するための人間側のスキルは何か」を特定して磨きをかけていく必要がある。

例えば、ChatGPTへ適切に質問し、得られた情報に基づき的確な意思決定を行い、決断を実行に移すため周りの人々の共感を得るスキルである。企業や政府はこうしたスキルを明確に可視化し、習得に向けた学びを促さなければならない。

人材要件の変化に関する3つのポイントが示唆するものは何か。それは、DX、GX、経済安全保障への対応がもたらす産業構造変化が、企業内にとどまらない人材流動化を促し、さらには広範な職業におけるスキル・ニーズの変質を伴うことである。三位一体の労働市場改革は、こうした人材要件の変化に対する認識を踏まえた上で取り組むことが肝要だ。

政府の指針は、労働市場や資本市場への情報開示の必要性を繰り返し強調している。例えば、能力向上支援については、世界共通の技術標準規格に準拠したデジタル証明書の「オープンバッジ」による資格情報の認証・表示を求めている。

指針はまた、労働時間ではなく職務（ジョブ）の実績に基づいて給与を定めるジョブ型人事（職務給）導入では給与・雇用制度に関する情報開示が、労働移動の円滑化では求人・求職情報や必要なスキルの共有が、それぞれ肝要だとしている。

流動性が低い日本の労働市場では、これらの情報が十分に蓄積されていないため、開示・共有を積極的に進めるべきだ。しかし、ここで問題なのは、企業や働き手、教育機関といった労働市場のプレーヤーが、どのような情報をいかなる体系で開示・共有するかについての、基本的な考え方が指針には示されていないことである。

前述のとおり、今後見込まれる産業構造変化は企業や産業をまたぐ人材移動を促すとともに、スキル単位でのニーズ変化を伴う。こうした状況下では、労働市場に流通する情報は単一の企業や業界、産業に閉じない「共通言語」で示させるよう求められる。すなわち、人材の経験や仕事の内容が同一の規格で語られることが重要なポイントになるのだ。また、共有される情報は、人材要件の最小単位となるスキルを軸とした体系であることが望ましい。

この意味で、政府指針がジョブ型人事の導入を強く意識していることも重要なポイントとなる。ジョブの定義明確化や職務に応じた報酬制度の採用は、日本企業が年功的な人事制度を離れ、同一労働同一賃金を実現させるためには不可欠である。

しかしジョブ型人事を踏襲してきた欧米でも、ジョブの定義が画一的な組織では、予測困難なVUCAの時代を乗り切るのは難しくなってきている。このため、採用や能力開発、プロジェクト編成、キャリア開発などをスキルベースで行うことを、一部の先進的な企業が試行し始めている^※3。

日本企業はジョブ型人事の導入に際し、人材の多様なスキルを可視化し、ジョブや役割をスキルベースで定義付けられるようにすべきである。