2040年の就業構造はどうなる？~どういった働き方をしていくべきなのか？
今後どんな働き方をしたらいいのだろうか？
若い人に今後どんな仕事をしたらいいでしょうか？と聞かれても怖くて答えられません。
そんな時、経済産業省から2040年の集合構造推計に付いて資料が出ていたので読み込んでみました。
展望はどうなる？
本資料は、経済産業省が策定した「2040年の就業構造推計（改訂版）」に基づき、将来の日本における労働需給の展望をまとめたものである。人口減少が進む2040年において、適切な国内投資と産業構造の転換、AI・ロボットの利活用が進むことで、就業者数は2022年の約6,700万人から約6,300万人へと減少するものの、全体としての労働需要と供給に大きな不足は生じない見通しである。
しかし、その実態は深刻な「需給ミスマッチ」を内包している。事務職や文系人材に過剰が生じる一方で、AI・ロボット利活用人材、理系人材、および地方の現場労働者は決定的に不足するリスクがある。特に100万人規模の理系人材不足は、将来の産業成長における「死活的な課題」と位置づけられており、教育改革や産業界の処遇改善を含む抜本的な対策が急務となっている。
2040年の就業構造：全体展望と前提条件
2040年の就業構造は、国内投資の拡大（名目+4%成長、2040年度に200兆円目標）と、AI・ロボット等による省力化が実現することを前提としている。
• 就業者数の推移: 2022年の6,706万人から、2040年には6,303万人へと減少。
• 労働需給のバランス: AI・ロボットの利活用や労働の質の向上（約200万人分相当の効率化）により、マクロ的な労働需要は労働供給とほぼ均衡する。
• 産業構造転換の3つの類型:
1. 製造業X（エックス）: GX（グリーントランスフォーメーション）やフロンティア技術で差別化し、雇用拡大と賃上げを実現。
2. 情報通信業・専門サービス業: 新需要開拓により他産業を上回る賃上げを牽引。
3. アドバンスト・エッセンシャルサービス業: 省力化設備を使いこなし、サービス維持と賃上げを両立。
職種・学歴別の需給ミスマッチ
全体数は均衡するものの、内部では深刻な構造的ミスマッチが発生する。
職種別ミスマッチ
事務職の需要が急減する一方で、専門職、特に技術利活用人材が大幅に不足する。
| 職種 | 2040年 需給ミスマッチ | 2040年 需要数 / 供給数 | 2022年 就業者数 |
|---|---|---|---|
| 専門職（全体） | -181万人 (不足) | 1,867万人 / 1,686万人 | 1,288万人 |
| (うち AI・ロボット等利活用) | -339万人 (不足) | 782万人 / 443万人 | 236万人 |
| 事務職 | 437万人 (余剰) | 1,039万人 / 1,476万人 | 1,455万人 |
| 現場人材（全体） | -260万人 (不足) | 3,283万人 / 3,023万人 | 3,637万人 |
| (うち 生産工程従事者) | -206万人 (不足) | 731万人 / 525万人 | 835万人 |
学歴別ミスマッチ
理系教育を受けた人材の不足が顕著であり、文系人材との乖離が拡大する。
| 学歴 | 2040年 需給ミスマッチ | 2040年 需要数 / 供給数 | 2022年 就業者数 |
|---|---|---|---|
| 大卒・院卒 理系 | -124万人 (不足) | 899万人 / 776万人 | 689万人 |
| 大卒・院卒 文系 | 76万人 (余剰) | 1,549万人 / 1,625万人 | 1,678万人 |
| 高卒 (工業科)・高専卒 | -106万人 (不足) | 615万人 / 509万人 | 598万人 |
| 高卒 (普通科) | 31万人 (余剰) | 778万人 / 810万人 | 899万人 |
地域別の格差と課題
ミスマッチの傾向は地域によって大きく異なる。
• 東京圏（一都三県）:
◦ 全体で193万人の余剰。その大半を事務職が占める。
◦ 一方で、大卒・院卒理系人材は東京圏であっても大幅に不足している。
• 地方圏:
◦ 北海道（-53万人）、九州（-89万人）、東北（-31万人）など、多くの地域で労働力不足に直面。
◦ 特に製造現場やエッセンシャル産業を支える「現場人材」の不足が深刻である。
• 追加投資のインパクト: 半導体工場（1.5兆円投資で1万人雇用誘発）や洋上風力発電などの大規模投資は、地域の労働需要を非連続的に押し上げる要因となる。
生成AI・ロボット等の進展による影響
テクノロジーの進展は、さらなる省力化とスキルの代替をもたらす可能性がある。
• 事務型職種: 調整業務や分析業務がAIに代替されることで、労働需要はさらに減少（推計では1,040万人から670万人へ減少する可能性）。
• 現場型職種: 操作・点検などの定型スキルで代替が進むが、修理や故障原因特定などの高度な業務には依然として人間が必要。
• 対人業務型職種: 保健医療などはAIによる補完的活用により生産性が向上するが、職そのものの代替は起こりにくい。
推計結果を踏まえた今後の検討課題
ミスマッチを解消し、産業競争力を維持するためには、以下の3点に重点を置いた施策が必要である。
① 理工系人材の抜本的な拡大
• 100万人規模の不足は経済成長のボトルネックとなる。
• 大学・高校における「理系転換・文理融合」の促進、新設・再編への財務支援。
• 職務給（ジョブ型雇用）の導入等による、理工系人材の処遇改善と志望者の拡大。
② 地方を中心とした現場人材の育成
• 専門高校、専修学校、短大等の教育機関における人材育成の充実。
• 社会人のリスキリングを通じた、労働需要が高い職種への円滑な労働移動。
③ AI・ロボット時代に即した教育
• あらゆる教育段階において、AI・ロボットと協働できる人材を育成。
• AIによるスキル代替を前提とした、新しい専門職の価値創造と生産性向上の追求。
そんなところで
