少子高齢化やコロナショックなど、日本の労働市場を取り巻く環境は近年、急激に変化してきました。
特に女性やシニア世代の活躍、テレワークの導入など、柔軟な働き方への関心は非常に高くなっています。一方で働き方をなかなか変えられず、頭を悩ませている経営者の方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、慶應義塾大学の山本教授に今後予想される労働市場の状況と、企業が取るべき対応について伺いました。
インタビューにご協力頂いた方
慶應義塾大学 商学部 教授
山本 勲（やまもと いさむ）
慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センター長。専門は応用ミクロ経済学、労働経済学。1995年、慶應義塾大学大学院商学研究科修了、2003年、ブラウン大学より経済学博士号（Ph.D.）取得。1995年、日本銀行入行、2005年、日本銀行企画役、2007年、慶應義塾大学商学部准教授、2014年より現職。主な著書として、『人工知能と経済』（編著）勁草書房、2019年、『実証分析のための計量経済学』中央経済社、2015年、『労働時間の経済分析』（共著）日本経済新聞出版社、2014年（第57回日経・経済図書文化賞受賞）。
今後の労働市場では質的・量的の両方の向上が欠かせない
少子高齢化が深刻化するほど働き手は減っていきますから、今後は少ない人手でこれまでよりも多くの付加価値を生み出さなければなりません。
そこで重要になるのが、量的・質的の両面から労働力を高めることです。
量的にはやはり女性活躍推進やシニア活用が鍵となるため、ダイバーシティ経営や健康経営、働き方改革などが必要になります。一方、質的には生産性向上が求められるので、働き方の効率性を高めることや、新たなテクノロジーを仕事に活用するDX推進も欠かせません。
これらの課題に対しては「働き方改革（長時間労働是正、非正規雇用の待遇改善）」をはじめ、女性活躍推進、高齢者雇用のための法改正、人への投資の促進などの施策が政府によって行われています。
ただし、非金銭的な側面は政策対応におけるノウハウが少ないという問題点も存在します。非金銭的な側面は把握が困難なだけでなく、所得再分配のような形での格差是正ができないため、政策対応が難しい部分は企業が率先的に取り組む必要も出てくるでしょう。
働く人のウェルビーイングへの意識が高まっている
非金銭的な側面とは、いわゆる「ウェルビーイング」に該当するものです。
健康に長生きをしたい、世の中に平和であって欲しいという気持ちや、あるいはビジネスでいうワーク・ライフ・バランスもそうです。仕事にやりがいを感じることができているか、という面でのエンゲージメント（仕事に対してポジティブで充実していること）、さらにはメンタルヘルス（心の健康）の状態の良さもウェルビーイングに当てはまります。
とはいえウェルビーイングの定義は非常に幅広いため、使う人や状況によっても何を指しているかが大きく変わる点は覚えておかなければなりません。
ウェルビーイングを日本語に置き換えようとすると「厚生」や「幸福」です。しかし、これらの表現では限定的な捉え方になってしまい、的確な表現とはいえないため、一般にはWHOの「精神的・肉体的・社会的に健康な状態」という定義がよく使われています。
ですが、WHOの定義よりもさらに広く捉えて所得や資産が増えることや、社会的なつながり、生活環境の向上といった側面を含めることもあります。OECD（経済協力開発機構）はウェルビーイングを測定するために11分野もの指標を用意していますから、多面的に見なければ本質を捉えることは難しいでしょう。
かつては所得や資産といった金銭的な側面が注目されましたが、人々の価値観は多様化してきています。
ビジネスでいう「KPI（重要業績評価指標）」に近いのですが、人々が重視している要素であり、良くなっていくことで幸福度が上がるもの、というイメージを持つとわかりやすいかもしれません。
非金銭的な側面を重視する人が増えているというトレンドを踏まえても、今後の労働市場においては量的・質的いずれの面でもウェルビーイングの向上が重要になると思います。単純に生産性を高める（あるいは成長を目指す）だけでなく、働く人のウェルビーイングまで高めていく（あるいは分配も目指す）という両立を図る必要があるでしょう。
企業間の格差はコロナ禍でますます広がっている
企業が採用戦略を練る上では、既存の働き方そのものを見直して時代に合ったものへと転換することから始めなければいけません。
コロナ禍によって起きた変化は急激なものだったため、量的・質的に働き方を変えることができた企業と、そうでない企業との間には大きな差が開きました。こうした差は、特に在宅勤務を始めとする柔軟な働き方や、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進などの点で顕著です。
そして、危惧されるのは変化に適応できていない企業の経営が今後、困難になる可能性があることです。
優れた人材は、柔軟な働き方やテクノロジーの活用を積極的に行う企業に流れることが予想されます。そんな状況で昔ながらの働き方を一切変えずにいると、優秀な人材が採用できず、人手不足になっていく恐れがあります。言い方を変えれば、現在はいわゆる「レジリエンス格差」の下層に位置する企業の変革が求められている時期といえるでしょう。
レジリエンス格差のレジリエンスとは「復元力」のことで、ウェルビーイングやDXとも深い関係があります。
DXはシステムの導入により仕事の効率化を上げたり、新たなビジネスを創出するといった、何を変えていくのかに着眼点を置いたテクノロジーの活用です。テクノロジーを活用できれば新型コロナなどの感染症だけでなく、自然災害や深刻な事故・事態が発生した際の就業や事業継続、つまりレジリエンスにもつながります。そして、DX推進で仕事の柔軟性が増せばウェルビーイングも高まるため、企業間でのレジリエンス格差、およびウェルビーイング格差はコロナ禍をきっかけとしてますます拡大しているのです。
働き方の柔軟性を高め格差を是正する努力が求められている
こうした格差は、言い換えれば柔軟な働き方ができる人とそうでない人とが二極化している状況ができてしまっていることを表します。
コロナショックによってテレワークが普及し、働き方の柔軟性が増したこと自体は非常に良いことです。企業間や働く人の間でレジリエンス格差やウェルビーイング格差が広がったことについても、今すぐに大きな問題となることはないでしょう。ですが、やはり長い目で見れば採用が難しくなる企業が出てくることが予想されるため、企業は働き方を柔軟にするだけでなく、格差を埋める努力も必要になります。
また、「働き方改革」や女性活躍指針、健康経営、テクノロジーの活用などを積極的に進めることは企業のパフォーマンス向上にもつながります。これは近年の実証研究から証明されていることで、働く人のウェルビーイングを高めることは福利厚生や社会的責任という側面だけでなく、経営面でのプラス効果も期待できるのです。
ただし、コロナショックで柔軟な働き方ができるようになったのは全員ではありません。
オフィスワーカーやマニュアルワーカーといった、職種による違いはもちろん、業務内容の違いにも深く関係しています。私の専門分野ではタスクというのですが、働き方の柔軟性をタスクごとに分類すると、ルーティン業務かそうでないかも大きく影響していることがわかるのです。
ルーティンに依存する定型的な仕事の場合、業務内容に柔軟性が少なく、テレワークもできないことが多くなっています。
しかし、企画など人とコミュニケーションを取る仕事など、知的労働が中心の業務だと会社でも自宅でも仕事ができ、働く場所が制限されません。今後、新型コロナのような感染症が再び流行した時や自然災害が発生した時、あるいは親族の事情で出勤できない時でも、家で仕事ができます。時間や場所に縛られないということは、総じて柔軟性が高いといえるのです。
定型的な仕事はAIで代替できる可能性が高い
仕事の定型性は、将来AIが仕事に導入されるようになった時にも重要な要素となります。
なぜなら、AIは定型的な仕事は得意ですが、非定型的な仕事には不向きだからです。業務の中には一見非定型的でも細かく分析すると定型的な内容も多く、AIを導入する際にはどちらなのかをよく見極めなければいけません。
例えば、人事の採用活動では新卒のエントリーシートを大量に審査します。エントリーシートの審査というと非常に頭を使うイメージがありますが、実はこの作業は定型的な仕事に分類されます。「自社に合った人材かどうか」を、一定のルールに従って判断するという決まった作業を繰り返すからです。決められたフォーマットに書いてある文字、用語などを解析して、過去の合格者に近いかどうか判断する、という作業はルーティン化できます。このように繰り返しの作業が多く、大量のデータを学習できる案件は、今後AIが導入されるケースも増えていくでしょう。
身近なところでいえば、スーパーやコンビニのレジ打ちも定型的な仕事に当てはまります。
ただし、レジ打ちの他に接客などのサービスも求められる場合、現時点ではAIのみでの完結は難しいでしょう。もっとも、テクノロジーが発達すれば、サービスの提供部分についてはロボットがカバーできる可能性はあります。コーヒーにしても昔は専門のバリスタが作ることが当たり前だったことが、マシンを高性能化することで専門家不在でも提供を可能にしています。
働く側の視点では、業務内容が単純であればあるほどAIでもできる仕事、となってしまう可能性は否定できないでしょう。
個人はスキル習得を、企業は働き方の転換を進めるべき
それでも、人間にしかできないタスクは数多く残されているので、AIが全ての業務で取って代わるようなことはまだ起こらないと思います。
しかし、そういったタスクを完遂するためにはスキルの習得が欠かせません。将来的に定型的な仕事がAIやロボットに任せられる社会になったとしても、接客スキルの向上や、イレギュラーな対応へのスキル、創意工夫が求められる技術を身につけておくことで、自分自身のタスクを高度化できるでしょう。
タスクを高度化するには、大企業なら企業研修などの方法が挙げられますが、自身でスキルを磨いていくことも大切です。現在の仕事と並行しながら、スキルを身につける時間を積極的に設けることをおすすめします。
産業の観点からいうと、今後一人ひとりがスキルを磨く必要性が増すことから、IT関連の教育産業には発展が見込まれます。
Zoomなどのビデオ通話のツールでも、使い方がわからずに困っている方はいますから、研修やスクールに対しての需要が増加する可能性は高いでしょう。IT関連の仕事に就いている方なら習うまでもない内容や簡単な操作であっても、初心者にとっては難しいかもしれない、という視点を持つと新たなビジネスを発見する糸口になるかもしれません。
一方で、機械学習や深層学習を用いたAIのプログラミングなどの分野だと、事情はやや異なってきます。
私が以前、AIスキルの研修サービスを提供している企業にインタビューした際には、意外にも最近のプログラムの仕組みを解説するといった講習に受講者が集まると伺いました。実はビジネスの現場では、AIのプログラミングができる人材よりも、AIの仕組みについて知識がある人材の方が重宝されているのです。
AIを開発したいのであれば、外部のプログラマーに依頼をするだけで事足ります。しかし、ビジネスの中のどこにAIを取り入れるか、という感覚がなければ効率的な運用はできません。つまり、問題はツールを使いこなす知識であり、ツールの利用でどの業務が効率化できるのか、という教育の需要が高い状況なのです。
AIを含め、新しいテクノロジーの開発は今後ますますスピードアップしていくはずです。
とはいえ、少子高齢化やコロナショックによって迫られた働き方の変化・転換は技術の進歩にまだまだ追いついていません。パフォーマンスの高い企業は政府の動きを待たず、自主的に転換を始めているので、サービスの展開も含めて最適な働き方・経営戦略を早期に見出すことが企業には求められるでしょう。
取材・執筆：World Academic Journal 編集部