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H. (2015). Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30. 出典　1980, 1990, and 2000 Census Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS)よりAutor(2015)が作成 共通的な特徴は、その人の行っている頭脳労働がプログラム化できることである。どんなに複雑で難しい頭脳労働であっても、プログラム化できれば、人工知能に代替できる。 その分野は、まず、現在RPAが導入されている分野に代表される帳票処理、すなわち定型のルーティン事務業務である。現在、日本では、PRAは、金融機関、役所、各企業の事務職などに導入が進んでいる。 更に、より高度なスキルが必要とされる頭脳労働の分野である。例えば、株のトレーダーは現在ではほとんど人工知能に代われられたと言われている。さらに、企業の経営報告書を読み込んで解析する経営分析などの領域でも人工知能の導入は進んでいる。また、弁護士事務所でも、定型的な業務である法令検索、契約書の作成などで人工知能の導入が進んでいる。企業の人事部でも新入社員の採用に当たって、マークシートを人工知能が採点し、振り分けている。人工知能が用いられる領域はさらにより高度なスキルの分野にまで拡大されるであろう。 3）DXリスキリング人材の移動先は新しい産業及び大きな雇用を創出する分野 では、DXリスキリング人材が移動する先である新しい産業及び大きな雇用を創出する分野とはどんな分野だろうか。それが今の日本では明確になっていない。米国のGAFAMのように、モノを作らず、データの処理だけでビッグビジネスを行うのか、それともドイツのインダストリー4.0のように強い製造業の基盤の上にデジタル技術を実装して、より高い付加価値を付け、競争力を高めるのか、という方向性さえも定まっていない。今の日本のDXリスキリング対策において、国はどの分野に重点的に日本の限られた資源を投入して産業を成長させるのか、DXリスキリング人材を移動させるのか、この点が大きく欠けている。 （2）メンバーシップ型からジョブ型への転換 1）DXリスキリング人材受け入れ企業のみならず日本企業全体でジョブ型への転換を 改めて強調するが、DXリスキリングとは、ある企業のある職場で培ってきたスキルが、DX導入に伴って機械に代替され、職を失う人に対して、新しい別のスキルを身に付けさせ、そのスキルを必要としている職場に移動させ、新しい産業や大きな雇用を創出するものである。 このため、人材の採用は、その人が持っているスキルが、企業が求めるスキルと一致する場合に採用することになる。すなわち「企業が欲しいスキルを持った人を、欲しいときに」採用することになる。これは完全なジョブ型である。ジョブ型の定義といっても良い。 すなわちDXリスキリングを日本全体で成功させるためには、企業の採用が従来のメンバーシップ型でなく、ジョブ型に転換する必要がある。 2）学生時代からスキルを磨いてスキルで就職を すると、学生の採用は、新卒一括採用のメンバーシップ型であり、それ以外の人の採用はジョブ型になるという、企業のなかで、2種類の異種的な人事が混在することとなり、混乱を招く。 そもそも学生の本分は学業でありながら、企業は採用に当たって、学業の成績をほとんど見ないで、すなわち学生が持っている専門性やスキルを無視して、「企業の命令であれば、何でもするか、どこへでも行くか」という観点から採用をしてきたこと自体がおかしいといわざるをえない。その結果、企業内で忖度人事が横行し、今のデジタルの時代にあって、専門性を持った経営者不在となり、日本企業は世界に大きく遅れてしまっていたのである。 学生の採用においても「企業が欲しいスキルを持った人を、欲しいときに」採用するというジョブ型に転換すべきである。 図表3　スキルの需要と供給が一致すれば採用＝ジョブ型スキルによって採用が決まる⇒メンバーシップ型からの転換 2023年4月11日掲載 印刷 この著者の記事 第166回「テレワークが減少している」 2024年4月 3日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第165回「生成AIが雇用に与える影響」 2024年3月 6日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第164回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（6）」 2024年2月21日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第163回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（5）」 2024年2月 1日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第162回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（4）」 2024年1月29日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 リサーチインテリジェンス IoT, AI等デジタル化の経済学 関志雄：中国経済新論 中島厚志の経済ルックフォワード 小林慶一郎のちょっと気になる経済論文 エビデンスに基づく医療（EBM）探訪 空間経済研究ノート 国際貿易と貿易政策研究メモ 社会保障・経済の再生に向けて 経済問題：WHY？ 海外レポートシリーズ：国際金融情報スーパーハイウェイの建設現場から 海外レポートシリーズ：欧州からのヒント ガバナンス・リーダーシップ考 農業・食料問題を考える 山口一男の日本社会論 Economics Review 外交再点検 対談・経済政策の選択肢 W杯開催の事後検証 社会システムデザイン研究会 検証：日本の通商政策 ブロードバンド戦略 海外レポートシリーズ：ハーバードAMPの現場から 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る