WEFの新報告書、消滅の危機に瀕する雇用を明らかに

みなさんこんにちは！ に関するレポートをレビューし、データアナリストとして得た洞察をハッカーヌーンの読者と共有したいと思いました。2025年から2030年の間に、労働市場で大きな変革が予想されており、一部の職業は急速に成長する一方で、他の職業は徐々に衰退するでしょう。この過程では、人工知能、ビッグデータ、フィンテック、再生可能エネルギーなどの分野の台頭が顕著である一方、手作業を伴う職業は衰退すると予想されています。準備ができたら、仕事の未来がどうなるかを一緒に発見しましょう！🚀 仕事の未来 労働市場変革の原動力 👩🏻💻 この章では、企業がこれらのマクロトレンドによって 2030 年までに業界の変革がどのように促進されると予想しているかを示します。 📌 デジタル化、グリーン経済、労働力の変革は、ビジネスの未来を決定する 3 つの主要テーマとして際立っています。 📌 企業は持続可能な成長のために、デジタル アクセスを増やし、コスト管理を最適化し、環境持続可能性戦略に投資する必要があります。 📌 従業員の権利と労働力の多様性は企業の長期的な成功に影響を与える重要な要素であるため、これらの要素に関する措置を講じる必要があります。 📌 企業にとって、不確実性に対して柔軟な計画を立て、リスク管理戦略を強化することが極めて重要になります。 2023年のレポート💨 2024年のレポート🌍 📌 人工知能とロボット システムは、最大の変革要因として際立っています。AI と自動化の知識は重要なスキルになります。 📌 グリーンエネルギー技術に投資する企業が前面に出てくるでしょう。再生可能エネルギーとエネルギー貯蔵に特化することで、キャリアのチャンスを増やすことができます。 📌 バイオテクノロジー、量子コンピューティング、宇宙技術などの分野は、将来的にさらなる成長が見込まれ、新たな雇用機会を提供します。 📌 テクノロジーに適応し、新しいスキルを習得した従業員は、就職市場で競争上の優位性を獲得します。 上のグラフでは、2023 年 2 月から 7 月と 2024 年 4 月から 7 月の間に深刻なピークがあることがわかります。これらのピークは、企業の登録に反映されていますが、消費者全体の登録と並行した割合ではありませんでした。 主なマイルストーン: ChatGPT-4 のリリースにより、生成 AI をより幅広いユーザーに提供できるようになりました。(2023 年 3 月) Google BardやClaude AIなどの競合他社が市場に参入したことで、この技術はさらに注目を集めるようになりました。（2023年3月） GoogleによるPaLM 2モデルの発表とAI戦略の積極的な推進。（2023年3月） MetaとAmazonがAIベースのモデルと投資を発表したことで、企業はAI技術にさらに多くの資金を割り当てるようになり、競争が激化しました。 YouTube、Coursera、Udemy などのプラットフォームで人工知能コースが普及したことで、生成 AI への関心が高まりました。 AI関連の失業を懸念したハリウッドの脚本家やアーティストのストライキにより、AI技術に関する議論がさらに活発化した。（2023年7月） 📌 個人の使用が急速に増加する要因: ✅ ユーザーが無料または低コストのAIツールのテストを開始する ✅ ChatGPT、Bard、その他のツールが普及し、誰でも利用できるようになる ✅ コンテンツ制作、コーディング、トレーニングなどの個々のプロセスにAIを迅速に導入 📌 企業登録の増加が鈍化する要因: ❌ 企業はAI統合のための詳細なテストプロセスを実施 ❌ データセキュリティと規制に関する懸念から、様子見の姿勢を取っている ❌ コストの高さと経済の不確実性がAIへの投資決定を遅らせる ❌ 従業員のトレーニングプロセスには時間がかかる 🚀 何を期待しますか? 🔹 企業がテクノロジーに慣れ、統合プロセスが加速するにつれて、より大規模な AI の利用が始まるため、長期的には企業における AI の導入は徐々に増加するでしょう。 🔹 2024年以降は、特にAIがビジネスプロセスに与える影響がより深く理解されるにつれて、企業登録がさらに大幅に増加すると予想されます。 雇用見通し 🚀 報告年 新規雇用数（百万） 失われた雇用数（百万） 純増減（百万） 労働市場の離職率 2023年レポート 69 83 −14 (−2%) 23%（従業員6億7,300万人中） 2025年レポート 170 92 +78 (+7%) 22%（従業員12億人中） 📌 労働市場に大きな変化が起こるでしょう。 📌 人工知能と自動化によって一部の仕事が消滅する一方で、新たな機会も生み出されます。 📌 デジタルスキル、データサイエンス、人工知能、持続可能性に関する能力を身につけることが重要になります。 📌 労働力の 22% が変革を経験することを考慮すると、個人と企業はこの変化に適応する必要があります。 📌 ビッグデータスペシャリストが 100%、AI および機械学習スペシャリストが 80% 増加したため、テクノロジーに重点を置く仕事は急速に成長しており、データと AI のスキルが求人市場で非常に重要になっています。 📌 データ入力担当者が 30% 減少し、レジ係が 25% 減少したため、手作業を伴う仕事は減少しており、自動化とセルフサービス ソリューションが従来の役割に取って代わっていることがわかります。 📌 再生可能エネルギーエンジニアが 40%、電気自動車スペシャリストが 50% 増加し、グリーン経済によって雇用市場が再編されたため、持続可能性とエネルギー変換の分野での雇用が増加しています。 📌 テクノロジーと持続可能性に関わる仕事は将来の雇用市場で最も需要の高い分野になりつつあるため、人々は新しい仕事の機会を見つけるためにデジタルスキルとデータリテラシーを向上させる必要があります。 📌 総雇用増加の 50% は農業、物流、テクノロジー分野から生まれており、農業従事者、配達ドライバー、ソフトウェア開発者は最も急速に成長している職業に数えられます。 📌 失業者の 55% は日常的な手作業を伴う職業で、自動化、AI、デジタル化によりこれらの役割が急速に減少しています。 📌 ヘルスケアと教育部門は総成長の 10 ～ 15% を占め、肉体労働と管理職の雇用が最も失われる分野となります。 📌 デジタルスキルとデータリテラシーに投資することで、雇用が失われているセクターから成長しているセクターへの移行が容易になります。 📌 自動化により労働力に占める割合が 55% 増加し、機械がより多くの役割を担うようになります。 📌 人間の仕事は 30% 減少し、より戦略的かつ創造的な役割へと移行しています。 📌 人間と機械のコラボレーションが 10% 増加しており、AI と自動化がビジネス プロセスでサポート的な役割を果たすことを示しています。 📌 この変化に適応するためには、従業員がデジタルスキルを高め、自動化と連携する能力を身につけることが重要です。 主なマイルストーン: 📌 2021-2022: 不況 パンデミック後の経済の不確実性により、企業は持続可能性への投資を延期しました。 世界的なエネルギー危機とインフレ圧力により、企業は短期的な財務目標を優先しました。 📌 2022-2023: 回復と増加 EUや米国などの主要経済国では、カーボンニュートラル目標を達成するためのインセンティブパッケージが発表されました。 企業は持続可能性に関する方針を加速し、グリーンエネルギー分野への投資を増やし始めました。 COP27などの世界気候サミットでの決定により、ビジネス界ではグリーンスキルを持つ従業員の必要性が高まりました。 📌 2023-2024: グリーン雇用市場がピークに達する 再生可能エネルギー分野（太陽光、風力、水素エネルギー）に大規模な投資が行われました。 持続可能な金融、炭素取引、環境工学、ESGの専門知識などの新しい仕事の分野が急速に成長しています。 グリーン経済に携わるエンジニア、コンサルタント、プロジェクトマネージャーの雇用機会が増加しています。 📌 グリーンスキルを持つ専門家の採用率は2022年以降急速に増加し、2024年にピークに達しました。 📌 持続可能性政策、グリーンエネルギー投資、ESG重視のビジネス戦略により、労働市場に新たな機会が生まれています。 📌 環境の持続可能性、炭素管理、再生可能エネルギーに特化することは、将来的に就職の機会を増やす上で大きな利点となるでしょう。 スキルの見通し 🤓📚 📌 雇用者の 69% が分析的思考を最も重要なスキルと見なしています。 これは、問題解決とデータ主導の意思決定プロセスがビジネスの世界でますます重要になっていることを示しています。 📌 回復力、柔軟性、敏捷性のスキルが 67% で 2 位です。 ビジネスの世界では、変化に素早く適応し、危機の際に解決策を生み出すことができる従業員の必要性が高まっていることがわかります。 📌テクノロジーリテラシー（51%）と人工知能およびビッグデータに関する知識（45%）は、現在、重要な労働力の能力に含まれています。 デジタル変革が加速するにつれ、従業員はデータを理解し、処理し、テクノロジーと統合することが求められます。 リーダーシップや社会的影響力スキル（61%）、共感力や積極的傾聴（50%）などの人間中心のスキルのレベルが高いことから、自動化が進んでも人材管理が引き続き重要であることがわかります。 📌 人工知能とビッグデータの知識は 45% でトップ 10 のスキルに含まれていますが、プログラミング スキルはわずか 17% にとどまっています。 これは、技術的なスキルが重要であることを示していますが、開発者でなくても誰もが AI とデータ分析を扱えるようになるはずです。 📌 サイバーセキュリティのスキルは、純増 70% で将来最も重要な仕事分野の 1 つになりつつあります。 📌 自動化の進展により手作業のスキルが 24% 減少する一方で、物理的な仕事よりも認知スキルやテクノロジー指向のスキルが重視されるようになっています。 📌 分析的思考とシステム思考が 50% 以上増加しており、ビジネスの世界においてデータに基づく意思決定がいかに重要になっているかを示しています。 人材戦略 🕵🏽♀️ 📌 労働市場におけるスキルギャップ（63%）は、デジタル変革の最大の障害です。企業は従業員を再教育し、新しい人材を引き付けるための戦略を策定する必要があります。 📌 変化への抵抗（46%）と企業文化の問題は、変革を遅らせる最大の内部要因の1つです。リーダーにとって、変化を管理する能力を高めることが重要になっています。 📌 規制（39%）と投資不足（26%）によりイノベーションのプロセスが遅れる可能性があります。企業はこれらのプロセスを管理するための柔軟な戦略を策定する必要があります。 📌 優秀な人材の確保に苦労している業界 (37%) と企業 (27%) は、従業員体験を改善し、競争力のある給与ポリシーを策定する必要があります。 📌 スキルの向上と再訓練への資金提供（55%）は、人材ギャップを埋めるための最も重要な解決策です。企業は、従業員を育成するために政府のインセンティブとトレーニング プログラムを活用する必要があります。 📌 教育システムの近代化（47%）は、長期的な労働力の質を向上させる最も基本的な解決策と考えられています。 📌 労働市場の柔軟性（44%）により、採用と解雇のプロセスがより動的になります。 📌 リモートワークに関する法律の変更（36%）は、新しい働き方モデルに適応するための重要な要素となっています。 📌 移民法の変更（26％）は労働力供給を増やす政策と考えられていますが、雇用主の優先事項は教育とスキル開発です。 地域別の最も顕著な違い 📌 北米は DEI ポリシーの実装率でトップです。 特に報酬監査（64%）、採用戦略（79%）、研修（67%）などの分野では、他の地域よりも実施率が高くなっています。 📌 中央アジアではDEI政策の実施率が最も低い。 ERG グループ (9%)、DEI 役員の任命 (16%)、給与監査 (38%) などの分野では世界平均を大きく下回っています。 📌 ラテンアメリカとカリブ海地域では、特にハラスメント防止プロトコル（54%）や採用プロセス（66%）などの分野で実施率が高くなっています。 📌 東南アジアと南アジアは、多様性の目標設定（59%、57%）やターゲットを絞った採用プロセス（46%、54%）などの分野で世界平均を上回っています。 📌 包括的な DEI トレーニングは 52% で実施され、従業員の意識向上が優先事項であることを示しています。 📌 雇用主の 51% がターゲットを絞った採用およびキャリア開発戦略を実施する予定であり、包括的な採用プロセスがますます重要になっています。 📌 賃金平等と給与監査は41%で計画されていますが、中東・北アフリカ（19%）などの地域ではそのような政策を策定する必要があります。 📌 ハラスメント防止ポリシーが実施されているのは 36% に過ぎませんが、ラテンアメリカとカリブ海地域ではこの割合は 54% に達し、地域差が明らかになっています。 📌 DEI 担当者の任命の実施率は 16% で最も低く、多くの企業が依然として直接的なリーダーシップの仕組みを確立することに躊躇していることがわかります。 📌 女性の雇用とリーダーシップは、ビジネス界における男女平等を高めるための最大の取り組みとして際立っており、雇用主の 76% がこれを支持しています。 📌 障害者は労働力として 56% 支援され、包括的な労働環境がますます普及することを示しています。 📌 ジェネレーション Z (52%) と高齢労働者 (42%) の間でバランスが取れつつあり、雇用主は若い才能と経験豊富な労働力の両方を支援するポリシーを策定しています。 📌 LGBTQI+の人々（32%）と恵まれない民族/宗教グループ（27%）は、労働力の多様性の点で重要であると考えられていますが、さらに多くのポリシーを策定する必要があります。 📌 移民と難民は最も優先順位の低いグループであり、わずか 21% の支持しか得られず、世界的な労働力の移動に対する障壁が依然として存在していることを示しています。 📌 職務経験は引き続き採用プロセスにおいて最も重要な基準（81%）であるため、候補者の職歴と過去の職務経験は採用に大きな影響を与えます。 📌 採用前テストは評価方法として 48% で使用されており、客観的な測定システムの重要性が高まっていることを示しています。 📌 大学の学位は 43% が重要だと考えているものの、職務経験が優先されていることから、採用プロセスではスキルに基づく評価が増加すると考えられます。 📌 オンライン証明書や短期コースを評価方法として見ているのはわずか 14% であり、デジタル トレーニングがビジネスの世界でまだ広く受け入れられていないことがわかります。 📌 人材を評価していないと回答した雇用主はわずか4%で、採用プロセスは主に測定可能な基準に基づいていることが示されています。 📌 経験こそすべてです！81% 🧐 📌 テストに備えてください! 📌 卒業証書だけでは不十分です! 📌 心理テストが増えています！ 📌 認定資格とオンライン トレーニングで違いが生まれます。新しいスキルを習得して、最新の知識を身につけましょう。 💡 覚えておいてください: 仕事の世界は急速に変化しています! 経験を積み、スキルを試し、雇用主の注目を集めるプロジェクトに参加しましょう! 🔥 📌 最大の障害はスキル不足で、50%を占めています。言い換えれば、職場で AI を扱える従業員を見つけることが大きな問題です。 📌 マネージャーやリーダーの 43% が AI の導入に苦労しており、組織の変革プロセスにおけるリーダーシップの欠如が示されています。 📌 AI テクノロジーのコスト (29%) と現地のビジネス ニーズへの適応性の欠如 (24%) により、企業が AI ソリューションに投資することが困難になっています。 📌 規制とデータ管理は 21% の企業が障害とみなしており、これは企業がデータのプライバシーとコンプライアンスに関して困難に直面していることを意味します。 📌 消費者の需要が低い（16％）ため、B2C分野でのAIソリューションの導入が遅れている 📌 AI 変革の最大の障害はスキル不足 (50%) であるため、従業員の再教育 (77%) と AI 人材への投資 (69%) という企業の戦略が前面に出ています。 📌 マネージャーやリーダーのビジョンの欠如が 43% の障害となっていると考えられており、AI 変革においては技術的な側面だけでなく、リーダーシップと管理の側面も重要になります。 📌 企業の 41% は、AI が人間の仕事を置き換える分野で人員削減を計画しており、自動化によって特定の職業が失われる可能性があることを示しています。 📌 AI テクノロジーへの投資における最大の経済的障害は、コストの高さ (29%) と、現地のビジネス ニーズに適応できないこと (24%) です。 📌 AI 統合のための人材戦略は、AI をよりうまく活用できる新しい従業員の採用 (62%) と、会社を新しい AI の機会に導くこと (49%) に重点を置いています。 参考文献 https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/ https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/ お時間をいただきありがとうございます。共有は思いやりです！🌍