テクノロジー人材不足の原因

テクノロジーが急速に進化するにつれ、テクノロジー業界の幹部は、高いスキルが求められる従業員を雇用するのに苦労しており（ibm.com外部へのリンク）、技術系で人材不足が明らかになっています。¹そうした状況下、従業員や採用候補者のトレーニング、再教育、スキルアップが需要に追いついていません。

そして、最近の技術分野での大規模な人員削減にもかかわらず² （ibm.com外部へのリンク）高いスキルを持つ技術系の人材に対する需要は依然として高いです。米国労働統計局と労働関連データを取り扱う専門企業Lightcastによると、今後10年間で、技術職は米国の労働力全体の平均と比較し、2倍の割合で増加すると予測されています³（ibm.com外部へのリンク）。銀行から医療、通信から運輸まで、さまざまな業界の企業が、高度なスキルを持つ技術者を必要とするデジタル・トランスフォーメーションを進めています。

ここまでの経緯について説明します。過去10年間、テクノロジー業界では採用活動に浮き沈みがありました。新型コロナウイルスの感染拡大に直面し、テクノロジー業界のリーダーたちは過剰雇用を是正しようと努めると同時に、自動化とAIを活用して継続的に効率性の向上とコストの削減に取り組んできました。

生成AI などの新しいテクノロジーの導入により、企業が採用する役割の種類やスキル要件が変化しています。かつて存在していたエントリーレベルの役割は自動化され、若い卒業生にとってテクノロジー分野のキャリアパスの見方が変化しています。⁴教育者は、学生が新しい職場に適切に備えられるようにし、人工知能（AI）ツールに慣れるための支援をするために、競争を繰り広げています（ibm.com外部へのリンク）。⁵

同時に、コロナ禍およびコロナ後に、多くの技術系従業員が退職（ibm.com外部へのリンク）したり転職したりしました。⁶技術系労働者も、仕事の環境における柔軟性を重視しており、求人のオファーを受け入れる際により慎重になっています。その結果、雇用市場では大きな人材不足とスキル不足が生じています。

熟練した人材の不足は、テクノロジー企業がソフトウェア、ハードウェア、ネットワーク、データ、クラウドを結び付ける新しいプロジェクトやイノベーション重視の取り組みを推進する能力に影響を与えます。しかし残念ながら、単に「より速くトレーニングする」だけでは完全な答えにはなりません。

テクノロジーは急速に進歩しているため、特定の技術スキルの半減期は日々短くなっています。AIの知識、特に生成AI に関連する知識に基づいて創出される新しい仕事の数は急増しています。これには、新しいAIモデルとツールを構築して使用できるソフトウェア・エンジニア、データサイエンティスト、開発者が含まれます。最も需要が高いのは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、自動化、サイバーセキュリティー、クラウド・コンピューティング、システム・アーキテクチャーなどの分野の技術スキルです。しかし、非常にニッチな技術スキルは、約2.5年で期限切れになるか時代遅れになるため、頻繁にリフレッシュまたは更新する必要があります。

技術系人材を求めているのは大手テクノロジー企業だけではありません。法律、小売、人事、教育などの他の業界でも、AI、サイバーセキュリティー、データに関する高度な知識を持つ熟練した人材を求めています。平均的な従業員には、これらのさまざまなテクノロジーがどのように機能し、仕事や顧客とどのようにやり取りするかについて、基本的な理解を持つことがますます求められています。IBM Institute for Business Valuesが実施した2023 年の調査の経営幹部の回答者は、今後3年間で従業員の40％がスキルを再習得する必要があると見積もっています。これは、AIと自動化が運用に統合されているためです。

テクノロジーは急速に進化しているため、企業は必要な役割とスキルを継続的に再定義する必要があります。企業は、さまざまな戦略を組み合わせて、これらの役割を担う技術系人材を引き付け、維持することができます。

技術系人材不足に対する有望な解決策はいくつかあり、採用プロセス戦略から従業員の教育やスキルアップへの投資、成長を促し従業員のモチベーションを維持する健全な職場環境の構築まで多岐にわたります。

人材不足に対する最善の解決策は、人を中心とした業務アプローチの開発を中心に展開されます。それは、テクノロジーを活用できる人々の強みを最大限生かすような方法で仕事を再設計し、従業員に自分たちが大切にされていると感じさせることを意味します。

スキル・ギャップを埋め、技術系人材不足に対処するために企業が実行できるアプローチをいくつか紹介します。

1. 人材パイプラインの再考
2. 従来の採用慣行の再考
3. 従業員エクスペリエンスの刷新
4. 既存従業員の再教育とスキルアップ

企業は、グローバルな人材プールを発掘、育成、拡大する際に、全体像を把握する必要があります。採用活動にさまざまなバックグラウンドを持つ多様な人材を含めると、従業員のエンゲージメントと定着率の向上につながる可能性があります（ibm.com外部へのリンク）。⁷また、企業は、厳密に定義された一連のハードスキル要件に正確に一致する人材を探すのではなく、信頼性が高く、心が広く、学ぶ意欲のある若い候補者に投資することを検討できます。

適切な教育プログラムは、学位であれ認定コースであれ、エンジニア、ソフトウェア開発者、コンピューター科学者を技術市場の現在の需要に対応できるように準備することができます。学士号は、プログラミングやデータ管理の仕事に必要な基礎スキルを身に付けるのに適していますが、技術職で成功するために必ずしも学士号が必要なわけではありません。適切な経験、認定資格、バッジ、トレーニング・プログラム、その他の資格（ibm.com外部へのリンク）を組み合わせた人材は、従来の教育的背景を持つ人材と同様に、特定の役割を果たすことができます。

企業は、自社に必要な技術系従業員のタイプを継続的に評価する必要があります。短期的な解決策としては、プロジェクト・ベースのアウトソーシングが考えられます。より長期的な解決策としては、インターンシップや見習い制度などのプログラムの作成、フルタイムの若手従業員の誘致、専門のフリーランサーや長期契約者による人材エコシステムの構築などが挙げられます。企業は、地元のコミュニティベースの組織や非営利団体と提携して、その専門知識を活用し、専門的な人材パイプラインにアクセスすることもできます。

現在の技術職の失業率は、一般労働者の失業率を下回っています。レポートによると（ibm.com外部へのリンク）技術系従業員の需要は今後10年間も増加し続けるでしょう。企業経営コンサルティング会社のDeloitte社（ibm.com外部へのリンク）は、米国における技術職の需要は2023年の600万人から2034年には710万人に増加すると予想しています。⁸

現在の目標と将来の目標に適した従業員を雇用するには、企業は効果的な人材計画を立て、生産性の向上と人件費の削減を実現する必要があります。計画の一部には、スキルギャップと人員ニーズを予測するために、短期的なプロジェクトニーズと長期的な拡張計画を策定することが含まれます。タイムラインと作業負荷に基づいて、従業員の採用とスキルアップのどちらがより良いアプローチであるかを評価できます。

企業は、IT部門の新規採用者に対して、その人材が将来も会社にとって貴重な人材であり続けるよう、スキルの開発と更新を可能にする継続教育の機会への投資を事前に計画する必要があります。

採用プロセスでは、採用担当者はAIを活用して、よりスピーディーに適格な熟練労働者を見つけることができます。これは、優先度の高いスキルギャップと重要な募集職種を特定し、資格のある候補者を分析および事前審査し、システムを通過する応募者を追跡することによって実現されます。過去の採用データの分析を実行すると、候補者プールの質と多様性を向上させることができます。

人材獲得以外にも、AIを活用したソリューションは、自動化や人事業務の効率化も可能で、新入社員のオンボーディングを支援し、人事担当者がより戦略的な取り組みに集中できるようにします。

生成AIは米国の労働力に大きな影響を与えているだけでなく、テクノロジーを活用して創造的かつ責任を持って働くことができる熟練した人材を増強し、サポートすることができます。これらの熟練した人材は、あらゆる組織の中心であり続けるでしょう。

人材獲得競争は激化しており、技術系の労働者は収入を増やすために転職する傾向があります。人材不足を補うには、有能な従業員を維持することが採用と同じくらい重要になる場合があります。人員不足、経営の混乱、煩雑な官僚主義により、燃え尽きて働きすぎていると感じ、辞職を選ぶ従業員もいます。⁹

AIは、仕事の意義を高め、単純さを軽減することで、従業員のエクスペリエンスを向上させる可能性があります。これにより、コード開発などのニッチな分野が民主化され、反復的なタスクが自動化され、冗長な役割が統合される可能性があります。また、既存の従業員に、AIツールの適用と管理などの新しいキャリア・パスを提案することもできます。一方企業は、AIなどのテクノロジーをどのように活用したいかについての従業員のフィードバックにも耳を傾ける必要があります。

不必要な階層を減らし、ソフトウェア・エンジニアにさまざまな角度から問題を解決する自由を与えることで、作業環境がより協力的でサポート的なものになる可能性があります。コミュニケーション能力があり、共感力があり、ある程度の技術的知識を持つ優秀な人材マネージャーは、全員を組織化し、任務を遂行するために重要です。効果的な従業員エクスペリエンス管理により、生産性と仕事の満足度が向上します。

定着率を向上させるその他の方法としては、リモートワークの機会を提供すること、従業員の健康と仕事と生活のバランスをサポートすること、スキルの向上に役立つ社外プロジェクトへの従業員の参加を奨励することなどが挙げられます。テクノロジー業界のさまざまな分野にわたるコラボレーションを促進することで、ベスト・プラクティスが促進され、新しいツールを倫理的かつ適切に使用する方法についてのクラウドソーシングによるアドバイスが得られます。

絶えず変化する会社の目標に適応するための簡単な解決策の1つは、現在の従業員に対する継続的なトレーニングに投資することです。成長と学習の能力を備えた有能な技術者を確保することで、企業は新入社員の採用と研修に費やす時間と費用を節約できます。

適切な基礎スキルを備えた社内候補者を育成するために、企業は従業員が現在の役割やプロジェクトを超えて提供できる才能とスキルを再評価すると良いでしょう。これらのスキルは、新しいアイデアをテストしたり、新しい製品やサービスを実験したりするために設計されたハッカソン（ソフトウェア関連プロジェクトのイベント）、チーム・チャレンジ、またはデジタル・プレイグラウンドを通じて特定できます。

問題解決、人間関係構築、共感、創造性などのソフトスキルも特定することが重要です。これらは、対面での経験、トレーニング、優れたメンタリング・プログラムを通じて強化される可能性があります。AIを使用すると、メンターとメンティーの背景、関心事項、人間関係から何を望んでいるかに基づいて、両者をより適切にマッチングできます。

トレーニングおよび開発プログラムを通じて従業員のスキルセットを構築するスキルアップは、スキルギャップを最小限に抑え、従業員が職務の変更に備えられるようにします。AI スキルアップは、コンサルティング会社や法律事務所など、プロジェクトで人間の従業員をサポートするために AI エージェントを使い始めている組織で働く従業員に役立ちます。しかし、AIツールがいかに高度な知識統合機能を備えていたとしても、コンテキストの提供、プロンプトの指示、結果の解釈を人間に大きく依存しています。これらはすべて、従業員がトレーニングを受けて習得できるスキルです。

現在の従業員のパフォーマンスを評価し、スキルアップやスキル再習得の領域を特定できるAIを活用したツールやサービスは数多くあります。生成AIは、一般的な基礎AI教育と学習者の仕事に合わせた具体的な指導を組み合わせた、各従業員向けのよりカスタマイズされた学習ジャーニーを作成できます。

マネージャーは、従業員がオープンソース・コミュニティーに参加したり、外部認定資格を取得したりする機会を追求したりすることを奨励できます。新興テクノロジー分野での教育機会の提供により、スキル開発の明確な道筋が生まれ、従業員の好奇心を引き出し、成長を促進し、企業への忠誠心の文化が構築されます。

テクノロジー人材の不足に総合的に対処することで、企業は人材不足を緩和し、目標に向かって着実に進むことができます。教育を受け、積極的に関与し、多様性のある技術労働力を育成することで、技術エコシステム内のすべての人がメリットを得られます。