経産業省が調査した「未来人材ビジョン」では日本の産業の現状や、これからどのような変革が必要なのかなどが紹介されています。
この記事ではそんな「未来人材ビジョン」から、IT人材不足の背景と動向を中心に詳しくまとめていきたいと思います。
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産業の現状や課題がわかるほか、これから必要なスキルや能力も丸わかりですよ。
現在、専門・技術職等の高スキル職や、医療・対個人サービス職等の低スキル職で就業者が増加する一方、製造業や事務職などの中スキル職が減少する労働市場の両極化が発生しています。
そして、化石燃料関連産業の雇用は大きく減少。「問題発見力」や「的確な予測」等が求められるエンジニアのような職種の 需要が増える見込みとなっています。
このような将来に不確実性である状態はVucaと呼ばれ、AI・ロボットとの共生のあり方に対する関心が高まっています。
少子高齢化の影響から日本の生産年齢人口は2050年には現在の2分の3にまで減少する見込みとなっています。そんな人材不足を現在は外国人労働者で補おうとしていますが、これも2030年には不足するという予想がなされています。
それではこれからの時代に必要なスキルは何なのでしょうか。ズバリ以下の通りです。
現在は注意深さやミスの少なさ、責任感や真面目さが重視されていますが、先ほども言ったようにこれからは不確実な時代であるため、問題発見能力や予測、革新性が求められます。
かつての日本の新卒一括採用のような雇用システムは、世界最低の従業員エンゲージメントを生み出し、現在の勤務地で働き続けたいと考える人も各国の中で低い割合となっています。
その一方で、転職や起業の意向を持つ人も少ないのです。
こうした状況で日本の国際競争力はこの30年で1位から31位にまで転落してしまっています。
先ほど紹介したような問題発見能力や予測、革新性のある人材を育成するべく、これまでの雇用や人材育成のシステムは見直していく必要があります。
「人材版伊藤レポート」では、人的資本経営を行うための3つの「視点」 と5つの「共通要素」が整理されています。
人的資本経営を行うための3つの「視点」は、経営戦略と人材戦略の連動、As is-To beギャップの定量把握、そして企業文化への定着のことを指します。そして、共通要素は以下の通り。
| 動的な人材ポートフォリオ | 将来の事業構想を踏まえた中期的な人材ポートフォリオのギャップ分析など |
| 知・経験のダイバーシティ&インクルージョンのための取組 | キャリア採用や外国人の比率・定着・能力発揮のモニタリングなど |
| リスキル・学び直し | 社外での学習機会の戦略的提供(サバティカル休暇、留学等)など |
| 従業員エンゲージメントを高めるための取り組み | 副業・兼業等の多様な働き方の推進など |
| 時間や場所にとらわれない働き方 | リモートワークの円滑化 |
これによって働き手と組織の関係を閉鎖的関係から、選び・選ばれる関係へと変化することを目指します。
現在、従来の新卒一括採用を見直し、中途採用、通年採用、 職種別採用、ジョブ型採用など、多様化や複線化が進んでいます。また、最初は無限定正社員として働き、キャリアを積んだ後に、ジョブ型雇用に転換していくという考え方も増えています。
これからの採用シーンでは、新卒一括採用が相対化されていき、「何を深く学び、体得してきたのか」が問われていきます。
こうした中、インターンシップの重要性が増してます。
雇用・人材育成システムだけでなく、教育システムも見直していく必要があると「未来人材ビジョン」では述べられています。
具体的にはデジタル時代において、教育を「知識」の習得と、「探求力」の鍛錬という2つの機能に分け、レイヤー構造として捉え直すべきとしています。
「知識」を習得するレイヤーでは、デジタルを中心に企業や大学等の教育プログラムを利用することで、誰もが年齢や居住地に問わずにアクセスし、個別に最適な学びを実現することができます。
また、「探求力」の鍛錬の段階では社会課題や生活課題の当事者として、自分に足りない知識を集め異なる他者との対話を通じて協働的な学びを目指していきます。
いかがでしたか。本日は経産業省の「未来人材ビジョン」を元に、日本のIT人材不足の現状や動向、故これからの我々に必要なスキルなどについて紹介していきました。
労働人口の減少、デジタル化や脱炭素化などの動きによって、従来の注意深さやミスの少なさ、責任感や真面目さよりも、問題発見能力や予測、革新性が求められています。
こうした中、社会システム全体の見直しが重要でしたね。
従来の雇用システムや教育システムの見直しを行い、働き手と組織の関係を閉鎖的な関係から、選び・選ばれる関係へと変化させていくことで多様な人材が生まれることでしょう。
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…)
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