日本の従来型雇用システムは崩壊をしています。
その現状は深刻で、このままいけば日本の生産年齢人口は現在の約7400万人から2050年には約5300万人に減少すると言われています。
頼みの綱だった外国人労働者も減少している今、従来の雇用システムを変革していく必要があるのです。
この記事ではそんな日本の雇用システムの問題点と、その解決方法について紹介していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば、日本の雇用の現状とこれからがわかりますよ。
日本の雇用システムでは、長期雇用を前提に長期的な視点に立って人材育成を行い、理念や文化が浸透した生産性の高い組織づくりを行っていました。
新卒一括採用で、多くの学生が帰属意識を持った状態で会社に就くことが一般的で、若年失業率も低い水準に留まっていました。
実際、高度経済成長の1955年頃から1973年頃、大量生産モデルの製造業などで高い成長を達成。
しかし、そんなシステムは今限界を迎えています。
こちらは従業員エンゲージメントの国際比較をしたグラフです。ここで言うエンゲージメントとは、「個人と組織の成長の方向性が連動していて、互いに貢献し合える関係」を意味します。
日本は世界平均の20％を大きく下回った5％に留まり、他国と比べても極めて低いことがわかります。
また、現在の勤務先で継続して働きたい人の割合も他国に比べ低いようです。
ではなぜこのような状況が生まれてしまっているのでしょうか。
昇給のタイミングが遅い点、年収の低さがあげられます。日本の課長・部長への昇給年齢はそれぞれ平均38.6歳、44歳。中国は28.5歳、29.8歳、インドは29.2歳、29.8歳、アメリカは34.6歳、37.2歳なので他国に比べても遅いことが分かりますね。
さらに、下のグラフは海外諸国との年収比較です。日本は、管理職であっても平均年収が低い傾向にあります。
また、日本は転職が賃金増加に繋がらない傾向が強く、これらの影響からかスキルアップへの期待が薄くなってしまっている人が多くなっていると推測されます。
実際、日本は自分のための社外学習や自己啓発を行っている割合が著しく低いのがわかりますね。
日本人の新入社員のうち、海外で働きたいと思わない人の割合は上がり続けています。
海外留学をする数も減少傾向にあることからも、その現状が伺えますね。
海外進出することにより、視野が広がり考え方が多様化していきます。イノベーションを生み出す人材育成のためにも、海外で働く人材を増やしていくことが重要と言えるでしょう。
日本企業のCEOは内部昇格の割合が高く、他企業での経験がない場合が高いです。
他の業界や企業を知っているCEOは考え方が柔軟な傾向が高く、よりクリエイティブな経営を行える可能性が高いので、この部分は見直していく必要がありそうです。
また日本の経営者はドメスティックな傾向があり、他国籍のCEOを迎えることが低く、グローバル経験がない人材が多いのも問題点と言えるでしょう。
内閣府は、2003年の男女共同参画基本計画（第2次）において、「社会のあらゆる分野において、2020年までに指導的地位に女性が占める割合が少なくとも30％程度になるよう期待すると明記していましたが、それは達成されず。
内閣府の男女共同参画白書（令和3年版）によると、2020年の日本の女性が占める管理的職業従事者（役員や課長相当職以上など）の比率はわずか13.3％に留まっています。
これまでは1つの組織の中でクローズドな関係であった雇用ですが、今後は1つの組織を超えてメンバーの出入りがあるオープンな関係になっていくことが予想されます。
副業や兼業なども増え、それが相乗効果として働くでしょう。
先ほど紹介した日本の雇用の問題点を解決し、より働きやすい社会作りが必要不可欠です。
いかがでしたか。本日は日本の従来型の雇用システムの問題点とその解決方法について解説していきました。
日本の雇用システムには以下のような問題点があり、従業員エンゲージメントも他国と比べて著しく低くなってしまっています。
長期的にみて、これらの問題を見直していく必要があります。短期的にはオフショア開発などで外国人労働力をうまく活用していくのもおすすめです。
Dehaソリューションズでは、ベトナムオフショアの5年以上に及ぶ開発実績があります。
実際に携わったプロジェクトの95%以上は日本企業であったことから、日本人とのコミュニケーションナレッジが蓄積されています。
具体的なオフショア開発を行う際の費用が知りたい方やエンジニアの質を知りたい方はぜひお気軽にお問い合わせください。
ソフトウェア開発において、品質の確保はプロジェクト成功の最重要テーマの一つです。 市場のニーズは高度化し、リリースサイクルは短期化し、開発チームの構成は複雑化しています。このような状況の中で注目されているのが TQA（Technical Quality Assurance：技術品質保証） です。 TQAは従来のQAと異なり、単にテスト工程で不具合を検出するだけではなく、開発工程全体の技術的な品質を可視化し改善するという役割を担います。 この記事では、TQAとは何か、その役割から導入メリットまで詳しく解説します。 TQAが気になる方 TQAの開発プロセスが気になる方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばTQAとは何かがわかるのはもちろん、導入メリットもわかりますよ。 TQA（技術品質保証）とは？ TQAとは、技術的視点から開発プロセス全体の品質を管理・保証する取り組みを指します。従来のQA（Quality Assurance）が主に「プロセス管理」や「テスト計画・品質基準の策定」を担当していたのに対し、TQAはさらに踏み込んで、…
近年、システム開発・建設・製造・マーケティングなど、あらゆる分野でプロジェクトの複雑化が進んでいます。 市場の変化は速く、顧客の期待値も高まり続けるなか、企業に求められるのは「限られたコストと期間で、高い品質を確保した成果物を提供すること」です。 しかし実際には、品質のばらつき、手戻り、要件の理解不足、工程管理の不徹底などにより、多くのプロジェクトが計画どおりに進まず、結果的にコスト増や納期遅延という課題を抱えています。 こうした背景から注目されているのが プロジェクト品質管理サービス です。専門家による品質管理プロセスの整備・運用支援を通じて、プロジェクト全体の成功確率を高めるサービスとして、大企業から中小企業まで導入が広がっています。 この記事では、プロジェクト品質管理サービスの概要、必要性、導入メリット、サービス内容、実際の運用プロセスまでを詳しく解説します。 品質管理にお悩みの方 プロジェクト品質管理システムに興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事になっています。これを読めば、品質問題で悩んでいる組織やプロジェクトリーダーにとって、具体的な改善ヒントとなる内容がわかりますよ。 プロジェクト品質管理サービスとは？ プロジェクト品質管理サービスとは、外部の専門チームやコンサルタントが、企業のプロジェクトにおける品質管理プロセスを整備し、品質向上やリスク低減を支援するサービスです。主に以下のような内容が提供されます。 品質基準・品質計画の策定 プロジェクト管理プロセスの構築・改善…
近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIチャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か？ チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル（LLM）」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…
いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 開発をしたい方 コーディングの効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。…
システム開発において最も重要であり、同時に最も難しい工程は何でしょうか。 多くのプロジェクトで共通して挙げられるのが 「要件定義」 です。 要求が曖昧なままプロジェクトが進むと、後工程での手戻りが一気に増え、QCD（品質・コスト・納期）は簡単に崩壊します。 実際に、プロジェクトが失敗する原因の6〜7割は、この初期工程である要件定義に起因すると言われています。それほど、要件定義は重要かつリスクの高いフェーズなのです。 しかし近年、AI技術の急速な進化により、従来の要件定義で「時間がかかる」「認識が揃わない」「情報が不足している」といった課題に対し、新たな解決策が生まれています。 この記事では、要件定義フェーズで頻発する7つの課題を取り上げ、それらをAIを活用してどのように改善できるのかを、具体例を交えて解説します。 要件定義フェーズでお悩みの方 AIを活用して開発効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば要件定義で起こりうる問題とそれを解決する方法がわかりますよ。 問題1：要求が曖昧で担当者ごとに認識がズレる 要件定義で最初に直面する課題が「要求の曖昧さ」です。 ユーザー自身が課題を把握していても、機能としてどのように落とし込むべきか正確に説明できないケースは非常に多いです。…
システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD（Quality・Cost・Delivery）のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 システム開発を行いたい方 QCDについて知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。 (more…)