AI・ロボット人材は約340万人不足 労働市場のスキル需給、AIでどう可視化する？：AIニュースピックアップ

産業構造の変化と人口減少が同時に進み、業種や職種の間で人材の過不足が広がると予測されている。経済産業省は事業を通じて、労働市場全体のスキル需給をAIなどで可視化する取り組みに乗り出した。受託したNRIは、具体的に何に取り組むのか。

[エンタープライズ編集部，ITmedia]

　産業構造の変化と人口減少が同時進行する中、労働市場で人材の過不足が広がると予測されている。必要なスキルを持つ人材を各産業でどれだけ確保できるか、国全体で把握する手だてが課題になっている。

　経済産業省が2026年に公開した「2040年の就業構造推計（改訂版）」（注1）では職種ごとの過不足について以下のように指摘されている。

• 人材が過剰になる職種：　事務職が約440万人、文系人材が約80万人余る可能性がある
• 人材が不足する職種：　AIやロボットを使いこなす人材が約340万人、生産現場やサービスなどの専門職が約260万人、理系人材が約120万人不足する可能性がある

　人材の過不足をスキル単位で把握する「スキルベースの可視化」が求められる中、野村総合研究所（NRI）が経済産業省の事業を受託した。同社は、AIなどの分析技術によって労働市場のスキル需給を可視化する取り組みを2026年3月に開始した。

AIでスキルの需給をどう可視化する？

　NRIは民間企業向けに、社内の人材と業務を結び付けてAIが組み合わせを推奨するシステム「Talent Market Place」を提供してきた。社内の人材配置やリスキリング（職業能力の再開発）の支援で培った知見を国全体の労働市場に生かす試みだ。

　NRIは同事業で次の3つの取り組みを進める。

1. 業種をまたいだスキルの定義づくり：　業種をまたいだスキル体系を整理して定義する。企業の求人情報や官民のプラットフォームから集めたデータをAIなどの分析技術で処理し、複数の業界で通用するスキルを具体的に示すことで、一人の労働者が複数の業界で働くために必要なスキルやキャリア検討、職業移動、リスキリングの基盤を整える。スキル定義をAIで自動的に改善、更新する仕組みを作る
2. スキル別の労働需給と処遇の分析：　スキルに基づく労働需給と処遇の関係を分析する。統計情報をスキルと結び付けてスキルごとの需給バランスや、スキルを持つことが処遇に与える影響を分析する他、求人票などの大量のデータをAIで分析し、企業が採用で特に重視するスキルを特定する
3. リスキリング講座などの供給実態の数値化：　リスキリング講座などの供給実態を数値化する。民間事業者や教育機関が提供するリスキリングやリカレント教育（社会人の学び直し）の講座について質と量を数値化し、需要の高いスキルとの相関を分析する。どの分野の教育機会がどれだけ足りているかをマクロに把握し、労働政策や教育政策への反映を後押しする

　同事業は、日本全体の人材移動やリスキリングをマクロに捉えるだけでなく、個人の職種転換やリスキリングの重点化に使える分析を実施するところに特徴がある。業種を横断して整えたスキル定義を基に、スキルの需要とリスキリング講座が提供するスキルの状況を把握し、戦略的な産業人材の育成を図る。

　NRIは本事業の成果を各企業のスキルの定義作りや、労働市場の需給バランスを踏まえた人材戦略の策定に還元するとしている。国と企業の双方から、円滑な人材移動とリスキリングを支援する考えだ。

(注1）「2040年の就業構造推計（改訂版）」について（経済産業省）