第11回労働市場における雇用仲介の在り方に関する研究会　議事録

○岩本特任教授　ありがとうございました。
 
○事務局　それでは、次のヒアリングに移りたいと思います。次は、職業情報の共通言語化という観点で御出席いただいております、三菱総合研究所政策・経済研究センター主任研究員の山藤様でございます。本日はお忙しい中、御出席いただきまして、誠にありがとうございます。どうぞよろしくお願いいたします。
 
○MRI山藤様　三菱総合研究所の山藤でございます。どうぞよろしくお願いします。本日、職のミスマッチ解消に向けた職業情報の共通言語化ということで、お話をさせていただきます。
　デジタル技術普及がもたらす労働需給の変化ということからお話しします。
　デジタル技術普及で職のミスマッチが拡大ということで、足元10年を見越した場合の潮流として、大きく人口減少が顕在化するとともに、デジタル技術、AIやIOT、ロボティクス等の技術が普及するという中で、労働需給がどう動いていくのかという辺りが非常に不透明なところかと思います。技術シナリオを細かく設定した上で、需給がどうなるのかという雇用影響を試算した結果をグラフにしておりますが、縦軸のほうの労働需給ゼロの所がバランスしているというところで、2015年起点でやっています。全体としてのバランスは、2020年前半が不足のピークと拡大が一番最大になった上で、2030年にかけて緩やかに余剰側に転換していくという辺りが予測されているというところです。
　一方で、職業別にブレークダウンした大きな特徴としては、2030年時点では、専門技術職が約170万人の不足というのに対して、事務職及び遅れて出てくる生産・輸送・建設職は100万人単位で逆に余ってくるという辺り、これが職のミスマッチが拡大する形で顕在化するというのが予測の結果です。
　足元のコロナ禍でのDX加速という辺りを踏まえて、改めて予測をやり直したグラフもお示ししています。足元、我々が持っているシナリオのうちの約30ぐらいが前倒しで普及する可能性があるという辺りの雇用影響を改めて試算した結果、この全体としての余剰に転じるのが2020年代半ば以降辺りに前倒しされる可能性があるということです。
　では、どういった能力、人材要件が今後求められてくるのかを、二軸四象限で日本の人材ポートフォリオという形でお示ししております。これはMITのオーター教授等が提唱しているタスクモデルというモデルに基づいて、この二軸でもって職の座標を決めるということをやっております。これは米国O-NETの職業特性データを利用とありますが、ややイレギュラーなことをやっておりまして、米国O-NETの職業別定量データを使って、日本の人材のポートフォリオを描いているというのがこのグラフです。
　先ほどの大きく不足してくるという専門技術職を見ていただくと、この二軸四象限の上側に集中していることがお分かりになるかと思います。これは、これらの職がノンルーティン、非定型・創造的なタスクをより多く含む職ということで、そちらのほうに不足する職が固まって出ていることを示しています。
　一方で、大きく余剰が高まってくるものについては、いずれも下側のルーティン職、これは定型的なタスクをより多く含む職ということになりますが、こういったものが下に集中していて、全体でいうと８割ぐらいがルーティン領域に存在するというのが現状だということです。ここではリスキリング等を通じて、上側のノンルーティンの領域へのシフトが必要になってくるということが言えるかと思います。
　それについて次のページです。これは、細かなワンノッチ・キャリアシフトが職のミスマッチを解消ということで、一足飛びで下から上の象限に飛べるかというと、実績データなどを眺めてみても、そこはなかなか希な現象になっているということで、今いる立ち位置から細かなリスキリングを通じて上に上がっていくようなことが求められてくるのであろうということです。これは、人材移動シミュレーションのような定量的な枠組みを持ち、どういう形で上がっていけるか、どう上がればミスマッチが解消できるかという試算をしたところ、年間500万人規模で拡大、この一歩一歩のワンノッチ・キャリアシフトが実現できれば、先ほど申し上げたようなミスマッチというものがおおむね解消できるであろうという試算結果を得ているところです。
　次にミスマッチ解消に必要な「FLAPサイクル」をお示ししています。弊社が提言しているFLAPサイクルですが、このミスマッチを具体的に解消する上で、知る・学ぶ・行動する、そして活躍するというステップが回るような形にしていくということが必要であろうということです。
　では、どういう形でミスマッチ解消をできるのかという辺りを、職業情報の観点で御説明しているのが次のパートです。
　まずは現状として、日本の労働市場における職業情報共有の状況と課題と書いておりますが、結論から申し上げると、求職者のキャリア選択に必要な情報が不足しているということです。模式図では求職者と求人企業で間に雇用仲介事業者を並べていますが、まず、求人企業のほうから求人情報に必要なスキル要件が明確に提示されないような現状があります。更に、そこで情報の媒介をする仲介業者において、それぞれのスタンダード、体系でもって、分断された形で情報を蓄積・開示しているというのが現状かと思います。結果としては、求職者と求人企業の間で情報の非対称性が発生するということで、求職者にとってよい状況とはいえないのではないかと思います。
　それでは、どういった情報が必要になるのかという辺り、先ほどのFLAPサイクルに沿った形で、こういう情報が共通言語として準備されていくべきであろうかということをお示ししております。まずは、このステップに沿った形でいうと、「知る」につきましては、まず進むべき方向を示すということ。これは、先ほどのタスクモデルでいうと、二軸四象限のこちらのほうに動いていくべきだよねと、こういうスキルが求められてくるという辺りを明示するということが必要であろうと。明示した上でスキルギャップが生まれた、このスキルギャップを埋めるための学びは何なのかというものを、タスク及びスキルに紐付けて提示するという辺りが必要になるだろうと。更には、キャリアパスを示すというところで、具体的に今いる立ち位置から求められる所へ、どういうパスでもって動けるのかという辺りを定量的にお示しするということも必要と思います。最後はキャリアシフトの成果を示すということで、こういった学びや動きをした結果、どういう成果が得られ、どういう報酬が得られるのかという辺りを明示化することで、動く者にとっても、リスクを取って動くというモチベーションが出てくるという辺りも必要になります。この辺り、大きく４つの領域の情報が流通すべきだということです。
　次のページは、具体的に最低限度の労働市場に必要な共通言語は何なのかを、これまで御紹介している米国O-NETの事例という形でお示ししています。大きく２つの分類に情報を分けております。まずは、職業にかかる標準的なタスク構成・活動内容ということで、米国O-NETの事例ですが、大体、職ごとに20ぐらいのタスクを記述していて、かつ、タスクごとに、その職との関連度合いというのを数字で示しており、かつ、ここは重要ですが、職業横断的な活動内容とタスクとの紐付けということで、各タスクが職で閉じる形ではなくて、職業横断的に、同じタスクであれば紐付けられていることが重要なポイントかと思います。
　２つ目は、職業を横並び比較できる共通尺度ということで、これは大きく仕事に関する定量情報と人材に関する定量情報との２つに分けられておりますが、それぞれが各職について複数の項目、これも横並び比較できるような形で数値化されるという辺りが必要になってくるかと思います。ちょっとイメージが湧きづらいところがあるかと思いますので、こういう共通言語でもって、どういう形で可視化ができるのかイメージを持っていただくための簡単な事例を御紹介させていただきたいと思います。
　まずは、人材の可視化ということで、先ほど冒頭に御説明した二軸四象限と同じようなものを、今回は2019年の米国の人材ポートフォリオという形で、米国の情報に基づいて可視化しております。このオレンジ、青、緑、灰色という形の色分け自体が職種分類になっていて、これは先ほどと同じです。こういったものを左側にお示ししているO-NETデータにおける職の特性テーブル、これは７つ並べておりますが、これ以外にも定量情報がある中で、今回、定量化に使ったこれらの特性テーブルから、縦軸・横軸に適した変数というものを、縦軸については16個、横軸については９つという形で、説明変数を統計的な手法でもって選んだ上でウエイト付けをして二軸に落とし込むということをやっています。こういう形で、各職の特性に応じた座標がどこなのかということが可視化できます。
　そこで一歩進めて、各職について１つではなくて、職を構成するタスクを分解するということも可能になっています。こちらは、先ほど申し上げた職種横断的なアクティビティの情報というものが目下、2,067あるということですが、2,067タスクアクティビティ別のブレークダウンという形で、同じく座標で決められると。次のページですが、こうした情報を用いて、例えば具体的にセキュリティ管理スペシャリストという職を選んだとすると、そこに係る職の座標というのが、ちょっと小さいですが、右上のほうに黒丸を打っている所、これが職に係る座標になると。それに対して当該職を構成するタスクが同じように分解がされて可視化できるということで、ここでは14のタスクにブレークダウンされる形で可視化できると。右上の象限の職であるにもかかわらず、いろいろな象限にタスク自体が分散するのだという辺りを見ていただけるかと思います。
　次のページです。例えば、具体的な人材について見た場合、右上のほうの4つぐらいのタスクについて目下、人材が備えていないということが分かりましたとなった場合に、ピンポイントに、そのタスクというのはどういうタスクであって、次のページですが、例えば赤色の部分、これはデータ解析であるとかリスクの評価、その辺りについては、社外の研修でもってリスキリングしてスキルを獲得すると。同じように、黄色やオレンジ色の部分のコミュニケーションに係るタスクについては、例えば、OJTで対応しようという形で、タスクに応じたスキルをピンポイントに学びと結び付けてリスキリングを行って、少しずつ上に上がっていくようなことができるという、これは一つのイメージの御提示ですが、こういった形、可視化することで定量化して横並び比較できるという辺りができてくるだろうと。
　例えばセキュリティマネージャーという、次にランクアップするような職のイメージを重ねて映し出しておりますが、今のセキュリティスペシャリストから、どういうタスクを獲得すればマネージャーに近いタスク職に移れるのかという辺りを、一歩一歩細かくリスキリングを通じて上っていけるイメージを持つことができるというようなイメージです。
　続いて最後のパートです。こういった職の共通言語は、どういった形で整備ができるのかという辺りの少し具体的な御提案をさせていただく部分です。ここで3層の構造という形で職の共通言語化を進めていくべきだという辺りを書いております。日本版O-NETについて、これは、国が整備するようなやや粒度の粗い職業情報フレームワークを提示するという機能を第１層に位置付けると。これらのデータをそのまま個社が使うというイメージではなくて、間に入ってくる産業・職業別職務/人材要件とありますが、間に立つ団体が、それらを各業界/産業別にブレークダウンをして、やや細かな職に落としてあげるという辺りの機能が必要であろうと我々は考えているところです。
　御提案としては、右に囲まれている２つです。まず、１つ目のほうの御説明をいたします。「職の共通言語化」を意識した取組強化とありますが、私どもとして申し上げたいのは、O-NETの根源的な価値は質の高い職業情報データベースであるということで、このサイトの使い勝手自体が非常に重要です。ただ、それ以前に、やはりデータベースとしての価値というものを高めていくべきだということで、いろいろな課題を持っているのかなというように考えております。具体的に４つ並べておりますが、例えば、職業分類の一貫性・網羅性の確保ということで、現在、O-NETは525の職業について情報を持っているということですが、厚生労働省の892の職種に対しての紐付け可能か言うと、半分ぐらいのカバレッジになっているわけなのですが、そういったものを今後どういう形で整備していくのかという点では網羅性あるいは一貫性というところが求められると思いますのでここの一貫性を持たせる形で管理をする必要があるということです。
　２番目としては、先ほどから申し上げている職業横断的な情報の整備ということで、そこの最たるものとしては、先ほどの詳細活動内容(Detailed Work Activities)、この辺りの米国O-NETに備わっているものが今の日本版O-NETにはないという状況です。先ほど御説明したような可視化というものを進めるためには、やはり横断的な情報をいかにそろえていくかという辺りが非常にクリティカルになってくると考えております。
　３つ目がデータベース更新ポリシーの開示ということで、先ほどの525の職業を今後どういう形で膨らましていくのか、どこまで細分化するのかと、あるいは中のテーブルについては、これについてこういうタイミングで整備していくといった辺りの方針のポリシーを今の時点では明確に示されていないということがあるので、その辺りも明示化するということは、データベースを使う側からすると非常に重要になってくるということだと思います。
　最後に、その他の職業と情報との連携強化とありますが、これまで、厚生労働省の調査をはじめ、「職業能力開発基準」等々、非常に有用なデータはそろえていらっしゃるのですが、それをデータとして紐付けて分析するような形になっていないという辺りがあります。この辺りはデータを使う者が使い勝手が良くなるような形、いろいろなやり方がありますが、正規化・構造化するという形で提示をするということが求められるということです。
　今御紹介したのは、ごく一例ですが、場合によっては、データ解析と職業分析等々の専門家を集めた上で、例えば、技術諮問委員会のようなものを設立して、定期的にO-NETの質を改善していくような御提案というのもあるのかなと考えております。
　次に、日本版O-NET普及を促進する民間情報の活用ということで、間に立つ団体が橋渡しをするようなところが重要だと先ほど申し上げたところですが、これは、我々が民間企業さんとも話をして、O-NETのポテンシャルは高いですよということで申し上げるのですが、どうしても実際に使う情報としては、どう使うのかということもよく分からないと、正直、なかなか利用の意欲がが高まっていないなと考えているところです。それをやるためには、やはり個別の企業に落とす前に、中間的な業界なら業界団体、あるいは職能団体というところが、その各業界特有の職務などを、やや細かくブレークダウンしてあげて、それを個社につなげるということが必要になってくるのだろうと考えております。そういうことが行われることによって、結果的に、最終的には求職者にとってのメリットにつながるのだという辺りは、是非、民間の情報をいかに活用するかということを考えて検討をしていく必要があろうというように考えております。
　最後のページは参考ですが、具体的に中間的な団体がどういう試みをしているかという事例です。JTAG財団という略称の日本サイバーセキュリティ人材キャリア支援協会、これは今年の1月に、「VisuMe」と書いてあるサービスを立ち上げて、情報セキュリティ業界における人材の可視化ということで、具体的にサービスをカットオーバーされているということです。注目されるのは、セキュリティの専門人材のみならず、例えば、総務、法務、人事等の本務を持ってらっしゃるけれども、少し情報セキュリティの知識を必要とするような、そういう人材は「プラス・セキュリティ人材」と呼ばれているらしいのですが、そういった人材も含めたアセスメントをやろうと考えてらっしゃいます。他業界、あるいは情報セキュリティの本丸でない所の人材をいかに引き入れるかみたいなことを考えていらっしゃるということですが、それをするためには、足元の日本版O-NETにつながってはいませんが、他業界からのつなぎ込みに日本版O-NETのような、より上層のデータが整備されることは非常に有用だろうというように我々は考えているところです。
　最後に、まとめです。まず、コロナ禍のDX加速に伴って職のミスマッチが前倒しで顕在化する可能性があるということで、ミスマッチ解消にはワンノッチ・キャリアシフトという細かで継続的な学び、リスキリングが必要だということ。それをするためには、FLAPサイクルを実現する、そのために「職の共通言語化」が必要になるだろうということ。具体的な提案としては２つです。１つ目が、日本版O-NETは、「職の共通言語化」を意識した取組強化、データベースとしての価値強化を図っていただきたいということ。２つ目が、日本版O-NET普及促進のために民間情報の活用をということです。
　私からの御説明は以上でございます。
 
○事務局　山藤様、ありがとうございました。それでは、ただいま頂きましたご説明に対しましての御質問等がございましたら、お願いできればと思います。
 
○鎌田座長　本日は大変貴重なお話、ありがとうございます。今のお話の中で、求職者に対してどのように必要な情報を提供するかということが非常に大切で、とりわけキャリアシフトと言いますか、キャリア展開する上でどのような情報を提供するかということが大切だと。それも職と結び付けてタスクまで細かく区分できれば良いと思いますけれども、そういった色々な情報を結び付けて説明していくことが大切だと私は伺いました。そうした場合に、具体的に企業における新卒採用と中途採用では、どちらかというと中途採用のほうが多いと思いますが、例えば会社内での研修のあり方、社外研修あるいはOJTのあり方、それから異動、採用する方のキャリア展開についての情報といったものが、今のお話だと必要になってくるのかなと思いますが、その点についてどのようにお考えかということが第１点です。
　もう１つ、職の共通言語化ということで、とりわけO-NETの活用ということを御説明いただいたと思いますが、具体的にもう１つ、ジョブカードの活用ということも厚生労働省は進めていまして、様々な形で、単に労働市場における需給マッチングだけでなく、社内での活用ということもうたっていますけれども、そのジョブカードで職業の評価ということもあって様々な工夫がなされていると思います。このジョブカードの活用、あるいはジョブカードの意義と言いますか、こういった職の共通言語化を進める上でどのように評価されているか、それをお聞きしたいと思います。
 
○MRI山藤様　ありがとうございます。まず、今日、御説明したような日本版O-NETを中心としたような職業情報の共通言語化というところ、これは様々な用途があるのかなと考えています。一番典型的なところでは外部の労働市場における共通言語化ということで、転職などを考えていらっしゃる求職者に必要な情報を提供し、彼らが持っているスキルを棚卸しして、求人企業が必要だと思っているタスクも棚卸しをしてマッチングをするというイメージが、一番典型的なところなのかなと考えています。
　ただ、一方で、そういった情報というのは外部の労働市場のみで有効かというと、それだけではないだろうということで、むしろこういった日本版O-NETが活用されるきっかけになりうるという辺りで申し上げると、例えばタレントマネジメントシステム等が、今、ジョブ型雇用みたいなところで少し動きが出てきている中で、大企業中心に採用がされ始めていますから、内部の従業員の教育研修であるとかスキルアップに紐付けて、データを活用するみたいなところにも有用なのであろうと考えています。そういう意味では、最終的、理想的なイメージで言うと、内部の労働市場、企業の中での研修、学び等につなげるというものと、場合によっては外からの人材を獲得するみたいなところ、そこを同じような目線、同じような体系でもって可視化をして、人材ポートフォリオを企業において作っていくみたいなイメージが最終的には出てくるのかなと考えています。ただ、一足飛びにそういう状況に持っていけるかというのは、多々、課題があるのかなと思いますけれども、最終イメージはそういったものを我々は考えています。
　２点目で、ジョブカード等、その他これまで生み出されてきている各種のサービス、厚生労働省の試みがあるわけです。先ほど職業能力開発基準についても若干触れさせていただきましたが、それらいずれについても情報としては非常に有用だろうと我々は考えています。ただ、そういったものを民間の事業会社とか求職者が使いやすい形で提供されてきたのかどうかという辺りが、1つポイントになるのかなと思っております。これは我々のようにデータを解析するような立場からすると、データを使いやすい形、分析しやすい形で提供されるのかに目が行ってしまうのですが、それ以外でも各業界、各職種について使いやすい形で、それらの情報がいつでも提供されるような形になっているかどうかと言うと、多々考えるべき点があるのかなと我々は考えています。そういったところでのユーザビリティを高めていくことが、まずもって必要なのかなというのを我々は評価させていただいているところです。
 
◯鎌田座長　ありがとうございます。
 
○阿部委員　先ほど鎌田座長からもありましたけれども、これまでこういった話というのは何十年も前から出てきては消え、出てきては消えというのを繰り返していたと思います。私自身も20年ぐらい前にイギリスのNVQを調べに行ったり、30年ぐらい前にはフランスの職業バカロレアとかいろいろ調べてきました。日本ではなかなかそれがうまくいかなくて今に至っていて、今日、お話いただいた日本版O-NETも活用できたらいいなとは思いますけど、実際のところなかなか難しそうだなと思います。先ほど、ユーザー側に使いやすくしたらどうかということをお話いただいたと思いますが、具体的にどのようにしたらもっと使いやすくなるのかというのを、お聞きできたらと思っています。
　今の話に関連して、求人情報を取ってくる営業マンの人たちというのは、実は企業の人事担当者から、こういう人材を募集したいんだと言われ、それを言語化するのがものすごく大変だという話をよく聞きます。多分、O-NETの情報を企業に見せたとしても、ここに当てはまります、こういう人材ですというのはなかなか至難の技ではないかと思うのですが、どういうふうにやったらうまく普及していくのかというのを、もし考えていらっしゃればお話いただきたいと思います。
　もう１点は、最初に出てきたミスマッチの話です。ミスマッチというのが、今日はどちらかというと需給のミスマッチのイメージかなと思っているのです。需給のミスマッチも問題ですけれども、一番大きい問題と思っているのは、いわゆる職場環境とのマッチングというのでしょうか、給与とか労働時間など職業構造だけでは説明できないような環境ですね、こっちのミスマッチというのも結構大きいと思います。現実に需給のミスマッチが問題なのか、それとも具体的な仕事と人のミスマッチが問題なのかというのは分けて考えないといけなくて、需給の話だと今日のストーリーというのはストンと落ちてくるのですが、職場のミスマッチとなると今日の話では解決はなかなか難しそうだと思います。職業紹介と言うと両面でやらないとうまくマッチングには至りませんので、その辺りをどのようにお考えになっているのか。あるいは、どちらのほうが比重としては大事なのかというのが質問というか、お考えになっているかということをお聞きできればと思います。
　今日のお話で出てくるのは、多分、大企業中心の職業構造のお話ではないかと思いますが、中小企業で仕事をしている人たちはざっくり言うと７割から８割ぐらいで、大企業で働いている人は２割、３割です。むしろ重要なのは７割とか８割の中小企業で働いている人たちのマッチングを、どのようにうまく効率的にやっていくかというところがあると思います。これに対してどのようにお考えなのかお聞かせいただければと思います。
 
○MRI山藤様　ありがとうございます。４つ御質問いただきました。まず、今日御提示したような定量情報は似たようなものが各国でも出てきていますし、日本でもこれまでの歴史の中でいろいろ出てきていて、これまで使われてきていなかったのが現状であろうというのは、そのとおりだろうと思っています。当然、今回のO-NETが何か劇的に違うものであって、それが急遽使われるようになるかというと、そこは望めないというのもおっしゃるとおりだと思います。そういう意味では、情報が提供されるということや、先に申し上げた職業の共通言語というのは１つの側面、１つの要素にすぎないわけであって、全体として足元に出てきているようなジョブ型雇用の流れであるとか、現行の雇用システム全体というものが違う形になっていく動きが表われて、そこで初めて情報が活用されるということかと思いますので、情報そのものが基点になるとか、それが決定的な一打になるということではないだろうというこ思います。
　そういった上で、どういった形で使い勝手がよくなるのかということですけれども、１つ申し上げられるかなと思うのは、足元、デジタル技術の革新が進んでいるということで、これまで扱えなかったようなタイプの情報も組み合わせられれば、組み合わせることによって、いろいろな分析、解析が可能になってくるところはあるだろうと思っています。20年前はできなかったことが、今はできるようになっていることが少なからずあろうということ。それを使いやすい形でデータとしてまとめ、そういうスキルを持って解析ができるような所に提供するような民間サイドのほうがサービスとして立ち上げられる情報として提供するというのは、１つあるのではないかと思います。それをやることによって使われ出す１つのきっかけになるのではないかということです。例えば非常に小さな事例で言うと、APIで接続してデータの吸い上げが簡単にできるようにするとか、そういった辺りは細かいところですけれども、比較的使い勝手を上げるという意味では意味があるかと思います。そういった細かなユーザビリティの向上の施策を積み上げることで、民間のほうでこれは使えるという気運が少し高まってくるのではないかと考えています。
　求人情報が実際の企業の中で具体的に使われるイメージが出てくるのか。ここは正直、我々のほうでも民間企業と話をして、この日本版O-NETのことを聞くと、このままではなかなか使い勝手がよくないという第一声が返ってくることが多いです。ただ、そこにつきましても、先ほど申し上げたように、このデータを生かすことができるような主体というのは、おそらく民間企業、各事業会社ではなく、間をつなぐようなサービスを提供する会社が出てくるのだろうと。そことつなげることで、企業そのものがO-NETを使うということではなく、そういったサービスを活用することでミスマッチを埋める、あるいはマッチングするのにつなげていくことになるのではないかという辺りを、我々は考えているところです。
　ミスマッチについてですが、我々は需給のミスマッチという形で語っていて、ただ、一方で需給の単純なミスマッチでは解決できないような職場に係る諸々のミスマッチ、これは職業環境であるとか勤務地であるとか給与であるとか、従来からミスマッチの源泉になっているようなことはたくさんあると思います。今回、御提示したタスク、スキルといったものでもって全てが説明できるかというと、それも全くそういうことではなく、ごく一部であろうということです。ただ、１つ申し上げたいのは、日本の労働市場においては職についての比較的ベーシックな情報について、これまでなかなか語られてきていなかった、あるいは比較可能な形で情報が提供されていなかったところはあるかと思いますので、そこをまず埋めてあげる。その上で、むしろそこがそろってくると、それ以外の定性的な情報も多々あるところを、正に各社が独自のやり方でもって取り込んでうまくマッチングさせるような、別の部分でのサービスを提供するという組合せになるのかなと考えています。
　最後に、中小企業においてどういう形で活用ができるかですが、おっしゃっていただいたとおり、今、我々のほうで考えているところの多くは大企業向けのところから始まるのかなというところはございます。ただ、例えばシニアの人材をどう活用するか。ここは大企業のみならず、外部の労働市場においてどういう形でこういう定量的な情報、要は求職者のタスクを棚卸しして、スキルを棚卸しして求人企業とつなげるかみたいなことはあるかと思います。その辺りは大企業のみならず、これは使いようというか、どう組み合わせて提供するかというところのアイディアは、ありうるのではないかと考えている次第です。以上でございます。
 
○阿部委員　ありがとうございました。
 
○大久保委員　ありがとうございました。私も阿部委員と同じように、何か雇用仲介事業がこういうフレームを持てたら、ミスマッチの解消につながるのではないかという思いもあって、いろいろ実験も含めてやってみたということがありましたが、最終的に大きな２つの壁にぶつかってしまって断念してしまったので、その２つの観点についての御意見を伺いたいと思います。
　１つは、日本の企業はジョブ型ではないので、ジョブディスクリプションを書いていませんから、実際に求人広告に出てくる職種名を見たとき、同じ職種名で語っていても実際にやっている仕事が違うのです。逆に同じ仕事を違う職種名で語っているところもあって、この全くそろっていない状態だとスタンダード化するのが難しい。これは実際の求人企業の職種名と仕事内容の分析をしたことによって、そこが壁だなというふうに思ったのが１つです。
　もう１つは、日本の標準職業分類と求人で使っている職業インデックスが全く違うのです。実際に標準職業分類の会合に呼ばれて、私もいろいろな意見を申し上げたことがあったのですが、そのときに比べてみたら営業職の領域が全く違う、エンジニアの領域が全然違う、サービスの専門職系のところが全く対応しないというのがあって、これは求人でいくと実は求人数が一番多いところなのです。そこのところが日本の標準職業分類の中分類まで遡っていっても合わせようがない。それで断念したというのがあって、それが私の感じた２つの壁で、そのところで実は諦めてしまう感じです。私はそのときに、能力開発とかスキルトレーニングには、ある程度使えるところはあるけれども、マッチングでは無理だというふうに思ったのです。そのときの２つの壁というのは今も変わらないような感じがしていて、そこについてどんなふうに御覧になっているか伺いたいと思います。
 
○MRI山藤様　ありがとうございます。我々も日々、職業関連の情報に接する中で、大久保委員が考えられていることと全く同じような壁にぶつかっているところがあり、全く同じような気持ちでございます。実際の足元で言うと、Webにあるような情報をクローリングしてきて、それらの求人情報を機械学習等で分類してみるようなことを通り一遍やってみたところで、例えばO-NETみたいな分類と紐付けられるような形できれいにソートできるかというと、そういうことはできないということです。仮にできたとしても、その裏側にある仕事の実態と紐付いているかどうかも分からないということなので、今の、現状ありきではマッチングにつなげるのは難しいというのは、おっしゃるとおりかと思います。
　ただ、ここも希望的な話も含めて、最近、例えば民間で出てきたサービスの中で求人票の書き方を評点化してあげる、点数を付けてあげるといったサービスが出始めています。こういう形で求人票をしっかりと書いたらば、求職者は自分の持っているスキルと結び付けられるような、そういった形で求人票のフォーマットを整備することはあるかと思います。これも取り組まれてきているところは多々あるかと思いますが、そういったところはジョブ型雇用でやや流れが出てきている中で、改めて書き方というものを体系化していく流れが作れれば、徐々にきれいなデータが表に出てくる形になるだろうと思います。そこの気運というのは、やや高まってきているのではないかと思っているところはございますので、言い続けることによって、その体系で皆さんが求人票を出してくれるところに少しでも持っていくことが必要かと思います。それをやった上で、初めてこういったO-NETみたいな情報が有用性を持つというところになると思います。
　２点目につきまして、営業職、エンジニア、サービス等の職業分類、これは求人票の中での分類と標準的な職業分類とで全く乖離しているというのは、そのとおりだと思います。民間での職業分類は厚生労働省の標準の分類と比べても大きく違っていて、サービス業であるとか専門技術職など、そこら辺の細分化の度合いが全然違うのです。そういった中で両者のマッチングみたいなものに非常に苦労しているわけですが、そこは要するに今の民間というか、労働市場の実態に合わせた形で分類が変わらないとどうしようもないと思っているところはございます。そこは一朝一夕でできることではないと思いますが、労働市場にいかに合わせた形で細分化して組み替えていくことができるかというのは、１つポイントなのだろうと思います。そういう意味で言うと、米国のO-NETみたいなところも職業情報が変わってきていますけれども、これもある程度の粒度でとどめている状況で、それを更に細分化するのは民間企業のほうでやっているような状況もあります。そういった形の役割分担みたいなところも可能性としては１つあるのではないか。一定程度の粒度で日本版O-NETのほうも分類はとどめる。そこから先は民間に任せたよという形で、やり取りはしつつ、接点は持ちつつ役割分担をするという辺りは一つ考えられるのかなと思っています。以上です。
 
○大久保委員　ありがとうございました。
 
○山川委員　非常に有益なお話、ありがとうございました。共通言語化の御提案を非常に興味深く伺いました。特に３層構造の図が非常に印象的だったのですが、１つは、２番目の層の所で業界団体とか仲介事業者も巻き込んだ形での共通言語化の落とし込み、あるいは吸い上げかもしれませんけれども、もともとのおっしゃった目的が、ある意味、日本の経済の活性化というか労働市場の質を高めるというところが基本であったかと思います。業界団体とか仲介事業において、それに貢献するようなインセンティブをどうやって作っていけばよろしいでしょうか。非常に志の高い仲介事業者ですと、日本の労働市場の質を高めるという使命感を持って行動されるかと思いますが、基本的にはミクロのマッチングに関心を持つ事業者が特に中小では多いかと思います。こういった中間的な団体とか仲介事業者の持っているノウハウは非常に重要だと思いますので、これを組織としてというか、２層目の位置付けをするためのインセンティブというのは何かあるのか、あるいは、どういう音頭取りをすればいいのかというのが１点です。
　２つ目ですが、企業のほうでもジョブ型のお話で少し変わってきているというお話ですけれども、現在の企業に対して何か働きかけをする必要がないか。公共的な観点からすると、より労働市場が活性化するような形で、企業特殊的な言語のあり方についてそもそも考え直してもらうように、法律で強制するということではないですが、企業側に少し変わってもらうようなことはできないのだろうか。その点、ジョブ型雇用と言うときは採用と解雇にばかり焦点が当たっているようですが、企業の実感としては、むしろ内部の人材マネジメントとしてのジョブ型、ジョブ型の組織管理のようなことのほうが有益かなという感じもしています。その辺り、企業のほうに対する何らかの働きかけも考えられるかについてお伺いできればと思います。
 
○MRI山藤様　ありがとうございます。１点目ですが、この３層における真ん中の部分、第２階層において仲介役になろうという機関について、どう仲介役になるようなインセンティブを高めていくのかというお話ですけれども、正直、なかなか難しいところがあるかと思います。各雇用仲介事業者は、基本的にミクロの所でマッチングすることで収益を得るということなので、そういう意味ではマッチングの数を稼いでなんぼというところは正直あるのかなというのはございます。ただ、これも１つの方向性で実現可能性がどこまでという話はあるかと思いますけれども、要はマッチングをした後のフォロー、そこで活躍できたのかどうか。FLAPサイクルで言うと最後のPの所までをデータで押さえていく。あるいはデータで押さえた上で、その事業者に対する評価の軸として持って来るということができれば、要はここの事業者に任せてマッチングをしたら、マッチングした後で活躍できているよということの評判につながるわけで、そういったことが仮にできれば、そこのマッチングというか、その後の活躍度合いというものを１つのKPIとして事業者が活動を始めることになるのかなというところもございます。そういう意味で、今、一旦外部の労働市場でマッチングが終わって、内部に入ってしまった時点で情報が切れるわけですが、そこを何とか結び付ける試みも必要になってくるのかなというところがございます。
　もう１点は、仲介事業者でなく、正に業界団体であるとか職能団体という辺りについては、より中立的な立場でつなぎ役として活躍する辺りのインセンティブは、端から持っているところはあるかと思います。そういったところが業界として必要なスキルが何であって、それをどういう形で学びとして提供できるのか、スキルの標準化と共にやることによって、業界として全体が発展するのが見える形であれば、業界団体もそういうことに汗をかいていただけるのではないかと思います。御紹介させていただいた情報ネットワークセキュリティのVisuMeというサービスは、そういったところを目論んだ形のサービスなのかなと考えていますので、中間的に役割を果たすのは業界団体、職能団体等も１つポイントになるのかなと考えています。
　もう１つ、企業に対する働きかけですけれども、これも御指摘いただいたとおりで、経営戦略を人材戦略と連動させる形で各企業の人材ポートフォリオをそれに沿った形で作っていく。それは絶えず技術は動くわけですから、それに沿った形で戦略も動けば人材ポートフォリオも動いていくというのを連動して考え、そうしたことをすることで人的資本を高める。人的資本を高めるための経営というのは非常に重要性が叫ばれてきているところでございます。そういったところに資するための情報、これは従来の企業特殊的なスキルでは立ち行かなくなっているので、より一般的な人的資本に係るような情報、これはスキルが必要だよねというコンセンサスも徐々に得られてきているだろうと思います。それをつなげるために、こういった日本版O-NETのような、内部、外部をつなぎうる体系が必要だということも、それもつながった結果として、重要性が高まってくるようなところはあるのかなと思っています。そういったところを地道に訴えかけていくという辺りも、一つ我々がやっていくべきことなのかなということも含めて考えているところでございます。
 
○山川委員　ありがとうございました。
 
○武田委員　皆様がおっしゃったとおり、この話は長年続いており、私も同じ思いでおります。ただ、20年前から変わってきた点として、３点ございます。
　１点目は、日本の労働市場がようやく変わりつつある点です。欧米のジョブ型には程遠く、日本の様々な慣行はこれからも続くと思いますけれども、一方で、日本企業の間でも人材管理として、職務やミッションを明確にする動きは広がってきていると思います。その背景には、日本企業も真剣に経営戦略と人材戦略をリンクさせていかないと、生き残れない時代になったことがあります。無形資産である人材戦略を経営戦略の中心に据えて考えなければ、世界において日本企業が戦っていけない時代になった、それに経営者も気付き始めたという時代の変化は大きいと思います。
　２番目はテクノロジーです。ビッグデータを扱えるようになったことは非常に大きいと思います。データをエンド・トゥ・エンドでつなげるようになっていますので、デジタルの力を使えば、より良い社会の構築を実現できるようになっています。より良い社会を実現するためにデータを使うとの共通意識を持って官民が連携できるかは大きな課題ですけれども、例えば、ブロックチェーンなどをうまく使えば、個人情報保護も可能になっています。
　３点目は環境変化のスピードです。中途人材の活用はもちろん、環境変化によって求められるスキルの変化を踏まえると、内部人材もスキルをアップデートしていかなければなりません。以前のように数10年同じ仕事を続けるならば、タレントマネジメントは要らないかもしれませんが、２年、３年のサイクルで変化が必要になりますと、人材管理という点でも、転職市場の活性化という点でも、企業が求めるスキルを定義し、共通言語化をしていくニーズは広がってきていると思います。期待を込めて申し上げましたが、この３点が20年前からの変化と考えております。
 
○事務局　ありがとうございます。よろしいでしょうか。それでは、時間がまいりましたので、山藤様からのヒアリングはここまでとさせていただきたいと思います。本日はお忙しい中、御出席いただきまして誠にありがとうございました。
 
○MRI山藤様　ありがとうございました。
 
○事務局　本日、予定しておりましたヒアリングは以上でございます。それでは、本日の議論はここまでとさせていただきまして、本日の総括を鎌田座長からお願いできればと思います。よろしくお願いいたします。
 
○鎌田座長　まず、HRテックの活用ということですけれども、これについては私にとっては本当に新しいことというか、今まで知らなかったことを知り得たという点で非常に参考になったなというふうに思っています。全体でこの雇用仲介のサービス、それから私たちの求職者保護という観点から、どのようにこのお話からインプリケーションを引き出していくのか。もう少しいろいろと考えていかなければいけないし、私自身勉強しなければいけないなという感じがしております。
　もう１つ、職業情報の共通言語化についてのお話については、各委員からもお話がありましたように、いろいろ長い苦労の連続と言いますか御苦労されてきたんだなということを、阿部委員、大久保委員からのお話から私も思っております。その中で最後に武田委員から、しかしながら、変わりつつあるんだということを非常に力強く私は受け取りました。労働市場が変わりつつあるということや、テクノロジーの活用、環境変化のスピードということから、労働市場を活性化する上で職の共通言語化ということも改めて考えていく価値があるのかなという感じがしております。
同時に、こういう労働市場全体の効率を高めるための工夫ということと、もう１つ、求職者保護、求職者目線でどのような情報を的確に求職者に伝えていくかという観点から、伝えていくものの中身を精査していく試みも必要なのだろうと思いました。
次回も今回に引き続き、今まで議論になった点について有識者の方の御知見を教示いただくとともに、業界団体からヒアリングを行うこととしたいと思います。以上です。
 
○事務局　鎌田座長、ありがとうございました。次回の御案内につきましては事務局より別途、各委員に御案内させていただきたいと思います。本日の研究会はここまでとさせていただきます。お忙しい中、ありがとうございました。