『休日特集』生産人口推移を改めて考えましょう！

本日は、休日特集で生産年齢人口について考えたいと思います。よろしくお願いします。

少子高齢化の影響

昭和の後半からはじまる1980年代からの少子高齢化の進行により、我が国の生産年齢人口（15～64歳）は1995年を8,716万人ピークに減少しています。2021年には7,450万人そこから29年後には、2050年には5,275万人（2021年から29.2％減）に減少すると見込まれています。74才まで生産年齢人口を入れた場合でも、2050年後には、6599万人であり2021年には遠く及びませんし、消費される志向も全く違うものになっているのは間違いはないでしょう。

少子高齢化の現実

人口推計が将来を予測するのに一番簡単で且つ大きくずれないと言われています。唯一外れる要素は、出生率の上下の部分が大きいと言われています。出生率を上げる施策等は、政治のリーダーシップが大きく影響するのでここでは考えませんが、これからの将来を考えた場合本当に今までのホワイトカラー偏重な事業活動が成り立つのかが心配になります。単純に、今の定義の１５才～６４才までの生産年齢人口で、１０人いた職場が頑張っても７人に減り且つ、平均年齢は、５０代になる社会が見通せています。

（出典）内閣府（2022）「令和4年版高齢社会白書」

少子高齢化は一人一人のＤＸによる意識変革で越えられます

1990年代の成功体験から逃れらず同じ仕事の進め方で事業変革が出来てこなかったツケが大きいです。失われた３０年とは簡単にいいますが、政治や経済界の問題だけではなく一人一人の意識の変革がないと変わらないと乗り越えられないところまで来ています。ブルーカラーの人と話す機会が増えてお話をお聞きすると仕事は山ほどあるけど人がいない。今いる人に頼って負荷がかかり過労で人が抜けてしまい、募集をしても人が集まらないの悪循環に入ってしますことも見受けられます。その改善の為に、定着率の向上と技術の継承の両睨みで取り組んでおられると思います。

若い人の一人一人の就職観を変革するためにも、ブルーカラーのお仕事の魅力を発掘するためのＤＸ化・ロボット化を進めて人にしかできない職人芸的なものにものづくりの喜びや運転する喜びを作り出しつつ、ホワイトカラーについても本来ＤＸが進めばデーターを集める作業は、ＩｏＴの技術を使って４Ｇ・５Ｇ・ローカル５Ｇなどを使って集約されて今までの様な人海戦術的なことを減らしていくことで少ない人数でも行えることが増えてきています。魅力を持ってもらえる業界・会社にしていくことが大切だと思います。

ブルーカラーのＤＸ（デジタルトランスフォーメーション）の取組

IoT（モノのインターネット）：機械や設備にセンサーを取り付けてデータを収集し、そのデータを分析して生産効率を向上させる。
AI（人工知能）　　　　　　：AIを用いて品質管理を自動化したり、生産計画を最適化したりする。
ロボット技術 :単純作業をロボットに任せることで、人間の作業負荷を軽減し、より高度な作業に人間が集中できるようにする。
これらの取り組みは、ブルーカラーの仕事を効率化し、生産性を向上させるだけでなく、働き方改革や労働環境の改善にも寄与します。また、地域や企業ごとに特色を活かしたDXの取り組みが求められています。

具体的な事例

製造業における品質検査の自動化：製造現場の検査工程にある製品の撮影データを収集し、AIが画像を繰り返しチェックすることで製品のパターンや特徴を認識し、その情報から特徴量を抽出し分析することで、良品か不良品かの判別を行います。

物流倉庫内の作業内容の見える化：倉庫内で作業する作業者の複雑な作業内容を見える化するソリューションなどもあります。

需要予測による在庫削減　　　　　：コンピュータ製造の需要予測業務へのAIとIoTの活用により、最大45%の在庫削減を実現事例もあります。

家庭での利用者の嗜好や習慣の追求： AIとIoTによって電子レンジが毎日のレシピを自動作成電子レンジにAIが搭載されており、インターネットに繋がっていることで、レシピの提案などをしてくれます。

これらの事例は、IoTとAIを活用することで業務の効率化や品質向上、コスト削減などの改善が可能になることを示しています。

ホワイトカラーのDX（デジタルトランスフォーメーション）の取組

RPA（Robotic Process Automation）：単純な事務作業を自動化することで、人間の作業負荷を軽減し、より高度な作業に人間が集中できるようにする。
AI（人工知能）　　　　　　　　　　　：AIを用いてデータ分析を行い、ビジネスの意思決定を支援する。
IoT（モノのインターネット）　　　　：センサーやデバイスから得られる大量のデータを活用し、業務の効率化や新たなビジネスチャンスの創出を図ります。

これらの取り組みは、ホワイトカラーの仕事を効率化し、生産性を向上させるだけでなく、新たなビジネスモデルの創出や働き方改革にも寄与します。しかし、DXを進めるには、技術的な課題だけでなく、人材の育成や組織文化の変革など、さまざまな課題が存在します。これらの課題を克服するためには、経営層の理解と支援、そして全社員の参画が必要となります。

具体的な事例

事務作業の自動化　　　　　　　：RPAを用いて、これまで人間が行っていた単純な事務作業を自動化し、人間がより高度な作業に集中できるようにする。
データ分析による意思決定の支援：AIを用いて収集した大量のデータを分析し、ビジネスの意思決定を支援する。
IoTによる業務の効率化　　　　：IoTを用いて、業務に関連するデータをリアルタイムで収集・分析し、業務の効率化や新たなビジネスチャンスの創出を図る。

最後に

ＤＸ化には、技術的な課題だけでなく、人材の育成や組織文化の変革など、さまざまな課題が存在します。これらの課題を克服するためには、経営層の理解と支援、そして全社員の参画が必要となります。会社・組織にそれぞれのあった課題克服方法を見つけて、越えられない山が越えられるように今から準備と社内問題の共有が必要になります。