近年、日本に在留するベトナム人は増加の一途をたどっています。
在留ベトナム人の多くを占めるのが、留学生と技能実習生です。
これは、日本政府の在留外国人受け入れ促進政策によるものですが、在留ベトナム人の増加に伴い、様々な問題点も浮き彫りになっています。
今回は、その中でも問題が深刻だといわれる、技能実習生の実態についてみていきましょう。
ベトナム人をはじめ、外国人在留者を受け入れる目的として制定された技能実習制度ですが、その概要についてみていきます。
外国人技能実習制度は、実は非常に新しい制度であり、2016年に制定され、2017年から施行されたものです。
この制度の元来の目的は、日本で学んだ技能や技術、知識を生かして、開発途上国の経済発展に貢献する人づくりに寄与する、国際協力となっています。
更に、ここが大事なポイントですが、技能実習制度の理念として「技能実習生が労働力の需要の調整の手段として使われてはならない」と明確に定めています。
この理念と実態が大きく乖離していることが問題なのです。
なお、外国人技能実習生が受け入れられる対象職種は、農業・漁業・建設・製造・繊維・衣服・機械・金属などに特定されています。
日本は少子高齢化社会の一途をたどっており、近年では労働力不足が深刻な問題となっています。
そして、外国人技能実習生を受け入れる企業や団体などは、上述した対象職種をみても、日本人の労働力不足が極めて深刻な産業や職種が多いのが現実です。
日本人の若者が嫌がる、いわゆる「3K」職場が多いのです。
つまり、技能実習生は、開発途上国の経済発展に貢献する人づくり、という「建前」と、不足する現場労働力の補填という「現実」のギャップを抱えながら、その数を著しく増大させてきたといえるでしょう。
最近のデータでは、技能実習生の資格で日本にいる外国人は合計で36万7千人を上回っており、今年末には40万人を超えるといわれています。
その中でも、現地での給与水準の上昇などによって減少傾向にある中国人に代わり、ベトナム人技能実習生が13万4千人と、ダントツの1位を占めるようになっています。
若干数字データの時期が前後しますが、出身国別に見ると、1位のベトナムに続き、中国(7.5万人)、フィリピン(2.9万人)、インドネシア(2.3万人)、タイ(0.9万人)と続いています。
ベトナム人がいかに多数を占めているかがわかるデータです。
圧倒的多数を占めるベトナム人技能実習生ですが、その実態はどうなのでしょうか。
政治・経済・文化など、日本と様々な側面で極めて良好な関係を構築しているベトナムは、技術実習生を「労働力輸出」と呼んで、日本への出稼ぎを奨励しています。
一方、実際に日本にやってくる技能実習生は、平均すると100万円以上も借金をしています。
このように、周囲からの支援と、希望や覚悟を持ってやってくる技能実習生ですが、現実には、非常に厳しく過酷な現実に直面している場合が多いようです。
ベトナム人技能実習生が実際に受け取る給料ですが、ある事例では、時給に換算すると、300円~400円程度というものがありました。
企業には、従業員へ支払う最低賃金の基準があるため、このような数字が事実だとすれば、違法性が疑われます。
なお、技能実習生を斡旋する業者が賃金の半額程度をいわゆる「ピンハネ」する実態についても指摘されています。
こうした低賃金に加え、劣悪な労働環境、さらに女性の場合は陰湿なセクハラ行為の被害も多数報告されています。
みてきたように、多くの就労現場で過酷な労働を強いられ、違法ともみられる低賃金やセクハラ、いじめや搾取、といった環境を余儀なくされるベトナム技能実習生。
あまりの劣悪な環境に耐え切れず、失踪してしまう実習生も多数います。
一方、中には良心的で、十分な労働環境を提供しているまっとうな企業も多くあります。
そうした企業で働くベトナム人技能実習生は、少ない給料の中から、工面してベトナムにまとまったお金を仕送りする人もいます。
そして、彼らが技能実習期間(3年から5年に延長)を終え、ベトナムに帰国した後ですが、やはり多くの場合は「技能の習得」というのは名ばかりで、わずかな貯えをもって帰国するだけなので、技能を自国でフィードバックするのは難しいのが実態のようです。
技術の移転というよりも、日本で学んだ日本語を活かして日系企業に就職したり、日本語に関するビジネスを展開したり、という例が多いです。
せっかく日本に憧れ、夢と希望を持ってやってきたベトナム人技能実習生の実態をみると、あまりにも過酷だといわざるを得ません。
全ての実習生がそうだとはいいませんが、多くの事例や報告などから判断する限り、決して理想的な就労環境とはいえないでしょう。
こうした実態が野放しになったままだと、やがては大きな国際問題となり、日本に対するリスペクトも低下すると思われます。
政府・関係者や、現場で技能実習生を預かる企業の真剣な改善の取り組みをお願いしたいものです。
著者プロフィール
ペンネーム:トビウオ
マレーシア(KL)在住 海外経験はこの他にヤンゴン(2回)、ホーチミン、海外40都市への出張経験があります。
早稲田大学政治経済学部卒業 大手通信会社~大手調査会社のヘッド~ITベンダー等を経験しています。
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…)
システム開発の現場では、プロジェクトの進め方として「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」が広く知られています。 どちらも目的は同じ──高品質なシステムを納期内に完成させることですが、そのアプローチはまったく異なります。 この記事では、特に「リスク」と「スピード」という2つの視点から両者を徹底比較し、それぞれの長所・短所、そしてどんなプロジェクトに向いているかを解説します。 アジャイル開発やウォーターフォール開発の違いを知りたい方 社内のIT人材が不足している方 システム化開発を行いたい方 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。これを読めばアジャイル開発とウォーターフォール開発のそれぞれの特徴が丸わかりですよ。 (more…)