Rainer Strack: The surprising workforce crisis of 2030 — and how to start solving it now
ライナー・ストラック: 2030年 驚きの労働人口クライシス―そして今からどう対策を始めるか
212,368 views ・ 2014-12-03
下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Eriko T
校正: Daiji Kuwano
00:12
2014 is a very special year for me:
0
12973
3134
2014年は私にとって特別な年です
00:16
20 years as a consultant,
1
16107
1927
コンサルタントとして20周年
00:18
20 years of marriage,
2
18034
1672
結婚20周年
00:19
and I'm turning 50 in one month.
3
19706
3181
一ヶ月後には50才になります
00:22
That means I was born in 1964
in a small town in Germany.
4
22887
5550
私は1964年にドイツの小さな街に生まれました
00:28
It was a gray November day,
5
28437
1718
灰色の11月のある日
00:30
and I was overdue.
6
30155
1880
予定日を超えていました
00:32
The hospital's maternity ward
was really stressed out
7
32035
3483
病院の産婦人科は忙しく
00:35
because a lot of babies were born
on this gray November day.
8
35518
4505
その日多くの出産が予定されていて
00:40
As a matter of fact,
9
40023
2122
実際
00:42
1964 was the year with the highest
birth rate ever in Germany:
10
42145
4426
1964年はドイツで最も
出生率の高かった年なのです
00:46
more than 1.3 million.
11
46571
2020
130万人以上が生まれました
00:48
Last year, we just hit over 600,000,
12
48591
3134
比べて去年は60万人
00:51
so half of my number.
13
51725
1502
半分の数です
00:53
What you can see here
is the German age pyramid,
14
53490
3831
これはドイツの人口(年齢)
ピラミッドで
00:57
and there, the small black point
at the top, that's me.
15
57321
2809
ここの上にある小さな点が私です
01:00
(Laughter) (Applause)
16
60130
3994
(笑)(拍手)
01:06
In red, you can see the potential
working-age population,
17
66307
4133
赤は潜在的労働力人口
01:10
so people over 15 and under 65,
18
70440
4249
15歳から65歳までの人口で
01:14
and I'm actually only interested
in this red area.
19
74689
3715
私はこの赤いエリアに興味があります
01:18
Now, let's do a simple simulation
20
78404
2043
簡単なシミュレーションで
01:20
of how this age structure will develop
over the next couple of years.
21
80447
4528
この年齢構造が数年でどう変わるか見てみましょう
01:24
As you can see,
22
84975
1439
このように
01:26
the peak is moving to the right,
23
86414
2299
ピークが右へ移動して
01:28
and I, with many other baby boomers,
will retire in 2030.
24
88713
6525
多くのベビーブーマーと同じく
私は2030年に定年退職を迎えます
01:35
By the way, I don't need any forecasts
25
95238
2275
ところで この赤いエリアを予測するのに
01:37
of birth rates for predicting
this red area.
26
97513
2869
出生率の予測値は必要ないんです
01:40
The red area,
27
100406
1248
この赤い部分 つまり
01:41
so the potential
working-age population in 2030,
28
101678
3612
2030年の潜在的労働世代人口は
01:45
is already set in stone today,
29
105291
3298
今日もう確定しています
01:48
except for much higher migration rates.
30
108589
3552
もし移民の流入率がそれ程
変わらないとすればですが
01:52
And if you compare this red area in 2030
with the red area in 2014,
31
112141
6130
2030年と2014年の赤い部分を比べると
01:58
it is much, much smaller.
32
118271
3111
かなり小さくなるのが分かりますね
02:01
So before I show you
the rest of the world,
33
121382
2438
世界の状況をお見せする前に―
02:03
what does this mean for Germany?
34
123820
3297
これはドイツにとって何を意味するのでしょう
02:07
So what we know from
this picture is that the labor supply,
35
127117
4087
労働力の供給は―
02:11
so people who provide labor,
36
131204
1927
労働者たちの数は
02:13
will go down in Germany,
and will go down significantly.
37
133131
3669
ドイツで劇的に減少します
02:16
Now, what about labor demand?
38
136800
2600
労働力の需要はどうでしょう?
02:19
That's where it gets tricky.
39
139400
1811
ここが難しい部分ですが
02:22
As you might know, the consultant's
favorite answer to any question is,
40
142163
4807
コンサルタント達の得意の答えは
02:26
"It depends."
41
146970
1741
「時と場合によります」
02:28
So I would say it depends.
42
148711
2368
なので私もそう言っていました
02:31
We didn't want to forecast the future.
43
151079
2369
未来を予測することは避けたのです
02:33
Highly speculative.
44
153448
1509
憶測に過ぎない要素が
大きすぎるからです
02:34
We did something else.
45
154957
1556
その代わりに―
02:36
We looked at the GDP
and productivity growth of Germany
46
156513
3390
ドイツのGDPと生産性の成長を
02:39
over the last 20 years,
47
159903
1695
過去20年に渡って見てみました
02:41
and calculated the following scenario:
48
161598
2484
そして次のシナリオを計算したのです
02:44
if Germany wants to continue
this GDP and productivity growth,
49
164082
4481
もしドイツがこのGDPと生産性の
成長率を続けたいのなら
02:48
we could directly calculate
50
168563
2113
ドイツで成長を維持するのに何人の労働者
が必要なのか
02:50
how many people Germany would need
to support this growth.
51
170676
3971
計算することができます
02:54
And this is the green line: labor demand.
52
174647
2972
この緑のラインは労働力の需要です
02:57
So Germany will run into
a major talent shortage very quickly.
53
177619
5712
ドイツは早くから人材不足に直面します
800万人が不足することになります。
03:03
Eight million people are missing,
54
183331
1834
これは現在の労働人口の20%以上になります
03:05
which is more than 20 percent
of our current workforce,
55
185165
2763
03:07
so big numbers, really big numbers.
56
187928
2670
とても大きな数です
03:10
And we calculated several scenarios,
57
190598
2113
それからいくつかのシナリオを計算してみて
03:12
and the picture always looked like this.
58
192711
2462
このような図になりました
03:16
Now, to close the gap,
59
196565
1881
ギャップを埋めるのに
03:18
Germany has to significantly
increase migration,
60
198446
4063
ドイツは劇的に移民の数を
増やさなければならず
03:22
get many more women in the workforce,
61
202509
2206
女性の労働力をもっと
増やさなければなりません
03:24
increase retirement age —
62
204715
1765
退職年齢を先に延ばし―
03:26
by the way, we just
lowered it this year —
63
206480
2415
これは今年早められたばかりですけれど―
03:28
and all these measures at once.
64
208895
2763
これらの政策が一度に必要になります
03:31
If Germany fails here,
Germany will stagnate.
65
211658
4063
ここでドイツが失敗すると
経済成長は停滞することになります
03:35
We won't grow anymore. Why?
66
215721
2322
もう成長は見込めません 何故か?
03:38
Because the workers are not there
who can generate this growth.
67
218043
3413
それはこの成長の基盤となる
労働者たちがいないからです
03:41
And companies will look
for talents somewhere else.
68
221456
4457
企業は他の場所で従業員たちを
探すことになります
03:45
But where?
69
225913
1376
でも一体どこで?
03:48
Now, we simulated labor supply
and labor demand
70
228730
4046
我々は世界のGDPの70%以上を占める
03:52
for the largest 15 economies in the world,
71
232776
3169
世界の15経済圏について
03:55
representing more than 70 percent
of world GDP,
72
235945
3692
労働力の需要と供給をシミュレートしました
03:59
and the overall picture
looks like this by 2020.
73
239637
3947
すると2020年までに
このような姿が浮かび上がります
04:03
Blue indicates a labor surplus,
74
243584
2693
青は労働力の供給過剰
04:06
red indicates a labor shortfall,
75
246277
2485
赤は労働力の不足
04:08
and gray are those countries
which are borderline.
76
248762
3692
グレーはその間のボーダーラインの国々です
04:12
So by 2020, we still see a labor surplus
in some countries,
77
252454
6106
2020年までにいくつかの国々では
まだ労働の供給過剰が見られます
04:18
like Italy, France, the U.S.,
78
258560
2183
イタリア、フランス、アメリカ等です
04:20
but this picture will change
dramatically by 2030.
79
260743
4597
しかし2030年にはこれは劇的に変化し
04:25
By 2030, we will face
a global workforce crisis
80
265340
4621
世界的にほとんどの大きな経済圏で労働力が不足します
04:29
in most of our largest economies,
81
269961
2995
世界的にほとんどの大きな
経済圏で労働力が不足します
04:32
including three
out of the four BRIC countries.
82
272956
2415
これはBRICの内の3カ国を含みます
04:35
China, with its former
one-child policy, will be hit,
83
275371
3158
過去の一人っ子政策の影響が現れる中国
04:38
as well as Brazil and Russia.
84
278529
3924
ブラジルとロシアです
04:42
Now, to tell the truth,
85
282453
3715
さて 実を言うと
04:46
in reality, the situation
will be even more challenging.
86
286168
4806
現実には 状況は更に困難になります
04:50
What you can see here are average numbers.
87
290974
3343
ここでお見せしているのは平均値に過ぎません
04:54
We de-averaged them
88
294317
1696
これを平均値から戻し
04:56
and broke them down
into different skill levels,
89
296013
2620
スキルレベル別に内訳を見てみると
04:58
and what we found
90
298633
1317
見えてきたのは
04:59
were even higher shortfalls
for high-skilled people
91
299950
3934
ハイスキル労働力の不足率が更に高まり
05:03
and a partial surplus
for low-skilled workers.
92
303884
4179
ロースキル労働力が部分的に
余剰するという状況です
05:08
So on top of an overall labor shortage,
93
308063
3158
つまり 全体的な労働力不足に加えて
05:11
we will face a big
skill mismatch in the future,
94
311221
4232
将来 社会はスキルのミスマッチが
蔓延する状況に直面することになります
05:15
and this means huge challenges
95
315477
1699
これが意味するところは 至る所で
05:17
in terms of education, qualification,
96
317200
2065
教育、資格、
05:19
upskilling for governments and companies.
97
319289
3025
政府や企業でのスキルアップ等の
大きな課題が生まれるということです
05:24
Now, the next thing we looked into
was robots, automation, technology.
98
324397
5978
次に目を向けたのは
ロボット、自動化、テクノロジーです
テクノロジーは生産性を押上げ
この未来図を塗り替えるでしょうか?
05:30
Will technology change this picture
and boost productivity?
99
330375
4014
これへの短い答えは
05:35
Now, the short answer would be
100
335728
2070
先ほどの数値はテクノロジーによる
生産性の押上げをすでに含んでいた
05:37
that our numbers already include
a significant growth in productivity
101
337798
4561
というものです
05:42
driven by technology.
102
342359
1583
05:45
A long answer would go like this.
103
345093
3535
長い答えはこうなります
05:48
Let's take Germany again.
104
348628
2485
また ドイツを例に取ってみましょう
05:51
The Germans have
a certain reputation in the world
105
351113
2554
ドイツ人達は 生産性に関しては
05:53
when it comes to productivity.
106
353667
2577
定評があります
05:56
In the '90s, I worked in our Boston office
for almost two years,
107
356244
4597
90年代に私は2年ほど
ボストンオフィスで働きました
06:00
and when I left, an old senior partner
told me, literally,
108
360841
4157
そこを去る際 シニアパートナーが
私に言ったのは
06:04
"Send me more of these Germans,
they work like machines."
109
364998
3482
「もっとドイツ人達をよこしてくれ
機械みたいに働いてくれるからね」
06:08
(Laughter)
110
368480
4487
(笑)
06:12
That was 1998.
111
372967
3292
1998年のことでした
06:16
Sixteen years later,
you'd probably say the opposite.
112
376259
3483
16年後 きっと全く逆のことを言うでしょう
06:19
"Send me more of these machines.
They work like Germans."
113
379742
3668
「もっと機械をよこしてくれ
ドイツ人みたいに働いてくれるからね」
06:23
(Laughter) (Applause)
114
383410
4156
(笑)(拍手)
06:30
Technology will replace
a lot of jobs, regular jobs.
115
390108
4703
テクノロジーが製造業だけでなく
06:34
Not only in the production industry,
116
394811
1997
多くの仕事に取って変わるでしょう
06:36
but even office workers are in jeopardy
117
396808
1858
オフィスワーカー達も例外無く
06:38
and might be replaced by robots,
118
398690
2831
ロボットやAI、ビッグデータや自動化によって
06:41
artificial intelligence,
big data, or automation.
119
401521
2515
取って代わられるかも知れません
06:45
So the key question is not
if technology replaces some of these jobs,
120
405120
4922
もはや鍵となる問いは―テクノロジーが
こうした仕事をするようになるのか ではなく
06:50
but when, how fast, and to what extent?
121
410042
3646
いつ どの位早くその時が訪れ
どの位の規模で?という問いです
06:53
Or in other words,
122
413688
1695
言い換えれば
06:55
will technology help us
to solve this global workforce crisis?
123
415383
4676
テクノロジーは世界的な労働力不足を
解決するのか?
答えは
イエス アンド ノー です。
07:01
Yes and no.
124
421334
1920
今の答えはより洗練された
「時と場合によります」ですね
07:03
This is a more sophisticated
version of "it depends."
125
423254
2902
07:06
(Laughter)
126
426156
1047
(笑)
07:07
Let's take the automotive industry
as an example,
127
427227
5083
自動車産業を例に取りましょう
07:12
because there, more than 40 percent
of industrial robots are already working
128
432310
4504
そこでは40%以上の産業ロボットが
既に導入されており
07:16
and automation has already taken place.
129
436814
2732
自動化が始まっています
07:21
In 1980, less than 10 percent
of the production cost of a car
130
441332
5327
1980年には電気部品は
自動車の生産コストの
07:26
was caused by electronic parts.
131
446659
2670
10%以下しか占めていませんでしたが
07:29
Today, this number is more than 30 percent
132
449329
3251
今日これは30%以上になり
07:32
and it will grow
to more than 50 percent by 2030.
133
452580
4823
2030年までに50%以上になるでしょう
07:37
And these new electronic parts
and applications
134
457427
4181
これらの新しい電子部品や
アプリケーションは
07:41
require new skills
and have created a lot of new jobs,
135
461632
4020
新たなスキルを必要とし
新たな雇用を生み出しました
07:45
like the cognitive systems engineer
136
465652
2547
認知システム工学のようなものです
07:48
who optimizes the interaction
between driver and electronic system.
137
468223
4465
運転手と電子制御システムとの
やりとりを最適化する仕事です
07:54
In 1980, no one had the slightest clue
that such a job would ever exist.
138
474081
6587
1980年には誰もそんな仕事が生まれるなど
想像もできませんでした
08:01
As a matter of fact,
139
481534
1493
そして実は
08:03
the overall number of people
involved in the production of a car
140
483051
4195
車の製造に関わった人々の数は
08:07
has only changed slightly
in the last decades,
141
487246
3413
ロボットや自動化が始まっても
08:10
in spite of robots and automation.
142
490659
3018
過去10年に渡り少ししか変わっていません
08:13
So what does this mean?
143
493677
1766
これは何を意味しているのでしょう?
08:15
Yes, technology
will replace a lot of jobs,
144
495443
2413
もちろん テクノロジーは多くの作業に取って代わります
08:17
but we will also see a lot of new jobs
and new skills on the horizon,
145
497880
5827
でも同時に多くの新たな仕事やスキルが生まれて
08:23
and that means technology will worsen
our overall skill mismatch.
146
503731
6037
そのことはテクノロジーは全体的にスキルの
ミスマッチを悪化させるということを意味します
08:29
And this kind of de-averaging
147
509768
1742
このような脱・平均値化は
08:31
reveals the crucial challenge
for governments and businesses.
148
511510
3601
政府や企業にとっての危機的な
課題を露わにしていきます
08:37
So people, high-skilled people,
149
517175
3831
高スキルな人々―
08:41
talents, will be the big thing
in the next decade.
150
521006
4040
人材は次の10年 重要になります
08:45
If they are the scarce resource,
we have to understand them much better.
151
525046
5642
もしこうした人材達が不足しがちな資源だとすれば
彼らのことをより良く理解するべきです
08:50
Are they actually willing to work abroad?
152
530688
2949
彼らは海外で働いても
いいと思っているだろうか?
08:53
What are their job preferences?
153
533637
1765
どんな仕事を好むだろうか?
08:56
To find out, this year we conducted
a global survey
154
536552
5041
答えを見つけるために 今年
我々は世界的に調査を行いました
09:01
among more than 200,000 job seekers
from 189 countries.
155
541617
5253
189カ国からの20万人の
求職者たちが対象です
09:08
Migration is certainly
one key measure to close a gap,
156
548021
5428
移住はギャップを埋める主要なポイントです
09:13
at least in the short term,
157
553469
1544
少なくとも短い期間の解決策になります
09:15
so we asked about mobility.
158
555013
2600
ですから流動性について質問しました
09:17
More than 60 percent
of these 200,000 job seekers
159
557613
4621
これら20万人の60%以上が
09:22
are willing to work abroad.
160
562234
2600
海外で働いてもいいと回答しました
09:24
For me, a surprisingly high number.
161
564834
2160
私の予想より高い値でした
09:26
If you look at the employees
aged 21 to 30,
162
566994
3413
21歳から30歳の従業員たちをみると
09:30
this number is even higher.
163
570407
2299
その数値は更に高いものでした
09:32
If you split this number up by country,
164
572706
3320
国別に見てみると
09:36
yes, the world is mobile, but only partly.
165
576026
5201
確かに世界で人々は流動的でしたが
一部だけだとわかりました
09:41
The least mobile countries
are Russia, Germany and the U.S.
166
581227
4052
最も移住を好まない国は
ロシア、ドイツ、アメリカでした
09:46
Now where would these people like to move?
167
586358
3274
では人々の好む移住先は?
09:49
Number seven is Australia,
where 28 percent could imagine moving.
168
589632
4830
7位はオーストラリア 28%の人々が
移住していいと考えています
09:54
Then France, Switzerland,
Germany, Canada, U.K.,
169
594462
4318
そしてフランス、スイス、ドイツ、
カナダ、イギリスと続き
09:58
and the top choice
worldwide is the U.S.
170
598804
3305
世界で一番の人気はアメリカです
10:02
Now, what are the job preferences
of these 200,000 people?
171
602744
3495
さてこの20万人達の好む仕事は?
10:06
So, what are they looking for?
172
606263
1483
仕事に何を求めているのでしょう?
10:09
Out of a list of 26 topics,
salary is only number eight.
173
609043
6432
26のリストのうち 給料は8番目
10:15
The top four topics
are all around culture.
174
615475
4528
上位4つは職場の文化についてでした
10:20
Number four,
175
620003
1555
第4位
10:21
having a great relationship with the boss;
176
621558
2996
上司との良好な関係
10:24
three, enjoying a great work-life balance;
177
624554
4017
第3位 ワーク・ライフ・バランス
10:28
two, having a great relationship
with colleagues;
178
628571
3761
第2位 同僚との良好な関係
10:32
and the top priority worldwide
179
632332
3395
第1位は世界中で同じです
10:35
is being appreciated for your work.
180
635751
3589
自分の仕事に対して評価されること
10:40
So, do I get a thank you?
181
640321
2831
つまり 感謝されるということです
10:43
Not only once a year
with the annual bonus payment,
182
643152
3344
年に一度のボーナスじゃなく
10:46
but every day.
183
646496
2205
毎日のことです
10:48
And now, our global workforce crisis
becomes very personal.
184
648701
5225
つまり 世界的な労働力危機は個人的な問題に集約されます
10:53
People are looking for recognition.
185
653926
3041
人は認められたいのです
10:56
Aren't we all looking
for recognition in our jobs?
186
656967
3300
皆そうではないでしょうか?
11:03
Now, let me connect the dots.
187
663302
3580
それでは点と点をつないでみましょう
11:06
We will face a global workforce crisis
188
666882
2368
私たちはこれから
世界規模の危機に直面します
11:09
which consists
of an overall labor shortage
189
669250
2972
全体的な労働力不足
11:12
plus a huge skill mismatch,
190
672222
1951
スキルのミスマッチ
11:14
plus a big cultural challenge.
191
674173
3134
文化的な課題
11:17
And this global workforce crisis
is approaching very fast.
192
677307
3924
そしてこの世界規模の労働力不足は
目前に迫っています
11:21
Right now, we are
just at the turning point.
193
681231
2740
今私たちはちょうどターニングポイントにいます
11:23
So what can we, what can governments,
what can companies do?
194
683971
4388
私たち―政府や企業は何ができるのでしょう?
11:28
Every company,
195
688359
1603
全ての企業は
11:29
but also every country,
196
689962
1787
そして全ての国々は
11:31
needs a people strategy,
197
691749
1928
人材戦略が必要です
11:33
and to act on it immediately,
198
693677
2972
そして今直ぐに行動すること です
11:36
and such a people strategy
consists of four parts.
199
696649
3947
この人材戦略には4つの柱があります
11:40
Number one, a plan
200
700596
1811
1つめは 計画
11:42
for how to forecast supply and demand
for different jobs and different skills.
201
702407
6130
様々な仕事やスキルについて
需要と供給を予測します
11:48
Workforce planning will become
more important than financial planning.
202
708537
4735
労働力プランニングはファイナンシャル・
プランニングよりも重要になります
11:54
Two, a plan for
how to attract great people:
203
714109
3623
2つめは優れた人材を
どう惹きつけるかということ
11:57
generation Y, women, but also retirees.
204
717732
3099
ジェネレーションY、女性、
そして定年退職者達もです
12:01
Three, a plan for how to educate
and upskill them.
205
721865
3989
3つめ 従業員の教育とスキルアップです
12:05
There's a huge
upskilling challenge ahead of us.
206
725878
2555
スキルアップの課題が山積みです
12:09
And four,
207
729666
1834
4つめ
12:11
for how to retain the best people,
208
731500
2529
どう優れた人材を維持するか
12:14
or in other words,
209
734053
1346
ということは
12:15
how to realize an appreciation
and relationship culture.
210
735423
4875
職場でどう感謝と良好な関係の
文化を実現するかです
12:23
However, one crucial underlying factor
is to change our attitudes.
211
743643
6032
しかしその根底にある重要な要因は
どう私たちの態度を改善するかです
12:30
Employees are resources, are assets,
212
750424
4203
従業員は資源であり資産です
12:34
not costs, not head counts,
213
754627
2445
コストでもただの頭数でもなければ
機械でもなく・・・
12:37
not machines,
214
757096
1385
12:38
not even the Germans.
215
758505
1541
「ドイツ人達」でもないのです
ありがとうございました
12:40
Thank you.
216
760176
1102
12:41
(Applause)
217
761302
3887
(拍手)
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