1. 政府や経済界が推進している労働移動の円滑化

本稿は、直近10年間の労働移動の実態を確認するシリーズの第2号である。前号では、労働移動の実態を年齢別・雇用形態別・企業規模別の視点で確認した。この10年間で、全体として転職者数自体は大きく増加していないものの、年齢別に見ると若年層だけでなく中高年層においても転職希望者数が増加傾向にあることがわかった。また、雇用形態別では、正規雇用者から正規雇用者への移動が増加していることも確認できた。さらに、企業規模別の視点では、規模の大きい企業（1000人以上企業）への移動が増加しており、2014年から2023年の全体の転職者数増加分のうちの7割弱を占めていることも明らかとなった。

本号では、まず産業別の視点で転職者数・転職者比率の推移や、政府や経済界が期待している生産性の高い産業への労働移動が実現できているのか否か、について確認する。その後、職種別の労働移動の実態を確認し、今後の労働移動の円滑化に向けた取組みについても言及する。

2. 労働移動の実態（産業別の転職者数・転職者比率の推移）

まず、産業別の転職者数（転職入職者数）の推移を総務省「労働力調査」にて確認する（注1）。資料1を見ると、多くの産業において転職者数はコロナ流行前の2019年まで増加したが、コロナ禍の2020年、2021年で減少し、2022年以降再び増加傾向にある。

2014年から2023年を通して転職者数の最も多い産業は「卸売業、小売業」、「医療、福祉」、「製造業」であり、40～50万人程度で推移している。そして、「宿泊業、飲食サービス業」、「サービス業（その他）」が20～30万人程度で続いており、これらの5つの産業への移動が10年間上位を占めている。

直近10年間で転職者数が増加している主な産業は、「医療、福祉」（+9万人）、「サービス業（その他）」（+7万人）、「情報通信業」（+6万人）、「製造業」（+4万人）、「宿泊業、飲食サービス業」（+4万人）、「学術研究、専門・技術サービス業」（＋3万人）、「教育、学習支援業」（+3万人）である。特に「情報通信業」への移動は、2014年の10万人から2023年では16万人と、約1.6倍増加している。他方、転職者数が最も多い産業である「卸売業、小売業」は、54万人から51万人へと、約3万人減少している。

次に、産業別の就業者数における転職者数の割合（産業別転職者比率）について確認する。最も上昇率が大きい産業は「宿泊業、飲食サービス業」であり、2014年の6.6％から2023年で7.6％と、1％ポイント上昇している（資料2）。前頁で転職者数の多い産業として挙げた「製造業」と「サービス業（その他）」は2014年と比較して転職者比率が上昇している一方で、「医療、福祉」は横ばい、「卸売業、小売業」はやや低下している状況だ。「医療、福祉」に関しては、転職者数が増加しているものの、それと同程度の割合で就業者数も伸びたことが影響している。他方、「卸売業、小売業」は、先ほども触れた通り、転職者数が減少しているため転職者比率が低下している。

直近10年間で転職者数が約1.6倍増加している「情報通信業」の転職者比率は、2014年の5.3％から2023年は6.1％と、他産業と比較して大幅に上昇している。「情報通信業」は、同調査によると、この10年間で就業者数が188万人から263万人へ約1.4倍増加している状況だが、転職者数はそれ以上の増加率となっている。

3. 労働移動の実態（高生産性産業への労働移動）

前章では、産業別の転職者数・転職者比率の推移を確認したが、本章では産業別の労働生産性の視点も加えて、政府や経済界が期待している生産性の高い産業への労働移動は起きているのか否かについて確認する。

今回は、労働生産性の高い産業を、総務省「令和3年経済センサス‐活動調査」における1人当たり純付加価値額が相対的に高い産業と定義する。そして、横軸を2021年1人当たり純付加価値額、縦軸を全産業の就業者における産業別の転職者数割合の変化量（2014年→2023年、2019年→2023年）として、4象限で各業種の数値をプロットした（資料3,4）。相対的に1人当たり純付加価値額が高く、かつ転職者数が伸びている産業は、第1象限（4分割の右上）に位置し、労働生産性の高い産業への労働移動が進んでいると解釈する。

2014年と2023年の実態を比較すると、生産性が相対的に高い「情報通信業」、「学術研究、専門・技術サービス業」、「不動産業、物品賃貸業」、「金融業、保険業」への転職が伸びている（注2）。また、生産性が相対的に低いとされる「宿泊業、飲食サービス業」、「教育、学習支援業」、「製造業」への転職が伸びている。  

次に、ほとんどの産業において転職者数が最も多かったコロナ流行前の2019年から2023年の変化も確認する。多くの産業において2019年をピークに2023年にかけて転職者数が戻り切っていないにも関わらず、生産性が相対的に高い産業である「情報通信業」、「不動産業、物品賃貸業」への転職が増加しているのが注目される（資料4）。ただし、資料1の通り、これらの産業における2019年から2023年の転職者数の増減数は、「情報通信業」が3万人増（13万人から16万人）、「不動産業、物品賃貸業」が1万人増（6万人から7万人）であり、特に「不動産業、物品賃貸業」は微増に留まっていることに注意が必要である。

上記の通り、生産性の高い産業への労働移動は、2014年と2023年を比較すると、ほとんどの産業において増加が見られた。しかし、コロナ流行前である2019年との比較においては、「情報通信業」、「不動産業、物品賃貸業」への移動の増加が確認できたものの、その他産業への移動に増減は見られなかった。生産性の高い産業への労働移動が起きているのか否かという問いには、一部の産業への移動のみ継続して増加しているという表現に留まるだろう。  

4. 労働移動の実態（産業間移動）

第3章までは、転職後の産業の視点から労働移動の実態について見てきたが、本章では転職前（前職）の産業にも着目し、産業間労働移動の実態を確認する。

この10年間において、全体では産業間転職者（別の産業からの移動）のほうが産業内転職者（同産業での移動）よりもやや多い傾向が続いている（資料5）。2023年では、産業間転職者が約57％、産業内転職者が約43％の内訳となっており、これは2014年とほとんど変わらない。

産業別に見ると、多くの産業において産業間転職者の割合が50％を超えている。前章において、労働生産性が相対的に高く、転職者数の微増が見られた「不動産業、物品賃貸業」は、2014年において産業間労働移動が約80％と全体を上回る水準だが、2023年では約87％と、さらに割合が高くなっている（資料6）。その一方で、転職者数が増加し続けている「情報通信業」は2014年、2023年ともに産業間移動の割合が50％程度と全体を下回る水準となっている。「情報通信業」は、デジタル技術等の専門的な技術、知識や経験が求められることも多く、他産業からの労働移動が起こりにくいという側面もあるのだろう。

5. 労働移動の実態（職種間移動）

産業間だけでなく、職種間の労働移動の実態も確認する。資料7は、転職後の職種別に、横軸に転職前の職種、縦軸に転職後の職種における転職者比率（職種別転職入職者数÷職種別就業者数）を示したものであり、2014年、2019年、2023年それぞれの調査時点において、どのような職種からの移動が多いのかを表す。「専門的・技術的従事者」への移動（資料7の1番左上のグラフ）を例に挙げると、縦軸は「専門的・技術的職業従事者」の就業者数における転職者数の割合、横軸は転職前の職種を表す。「専門的・技術的従事者」への移動において、前職も同職種である割合が高いことが見て取れる。

全体として、いずれの職種においても同一職種内での移動が高い割合を占めている。また、時系列で比較してもほとんどその傾向は変わらず、前職から職種が変化する労働移動は限定的であることがわかる。

職種別に見ると、「販売従事者」への移動は、いずれの年も前職が同じ「販売従事者」からの移動が多いが、「サービス職業従事者」、「事務従事者」も高い割合を占めている。反対に、「サービス職業従事者」、「事務従事者」への移動においても、同職種の「サービス職業従事者」、「事務従事者」や「販売従事者」からの移動割合が高くなっている。また、「運搬・清掃・包装等従事者」への移動については、同職種のほかに「サービス職業従事者」、「生産工程従事者」、「販売従事者」の割合が高い。これらの移動は、職務内容や求められる能力等に相対的に親和性や類似性があることが上記の一因であると考えられる。

このように、職種別の視点で見た2014年、2019年、2023年の労働移動は、同一職種内での移動が高い割合を占め、職種をまたぐ移動であっても前職と似た職種への移動が多いことが確認できた。前章では、全体として産業をまたぐ移動（産業間移動）が産業内移動よりもやや多いと述べたが、異なる産業であっても同様もしくは類似性のある職種での移動も多いのではないかと推測する。

6. さらなる労働移動の活発化のためには労働者の学び直しが重要

ここまで、2号にわたって、年齢別・雇用形態別・企業規模別・産業別・職種別での労働移動の実態を確認してきた。

前号では、全体では転職者数の大幅な増加は見られないものの、若年層だけでなく中高年齢層において転職希望者数の増加傾向が確認でき、雇用形態別では正規雇用者間の移動、企業規模別では特に1000人以上企業への移動が増加しており、一部では労働移動が進んでいることがわかった。その一方で、本号では、高生産性産業への労働移動については、継続して増加しているのはほんの一部産業のみであり、さらには最も増加している「情報通信業」の半数が産業内移動であることが確認できた。また同職種内移動や、前職と類似性があると考えられる職種への移動が多いこともわかり、産業・職種をまたぐ移動はあまり進んでいないことが明らかとなった。

社会全体での労働移動のさらなる活発化や、政府・経済界が期待する高生産性産業への移動が起こるという状況を実現するためには、仕事の成果につながる労働者の学び直し（注3）の推進が重要な要素の1つだろう。政府はこれまで「三位一体の労働市場改革」の柱の1つとしてリスキリング（注4）を推進し、様々な支援策を行ってきた。また、オンラインプログラムの提供等、従業員の学び直し支援を実施する企業も増加してきている。

このように政府や企業は積極的な支援をしているにも関わらず、学び直しを行わない労働者も多い。厚生労働省「令和5年度能力開発基本調査」によれば、令和4年度に自己啓発を行った者は、労働者全体の3割強であり、3人に2人は学んでいないという結果となっている（注5）。この自己啓発の割合は、数年遡っても大きくは変化しておらず、支援だけでは労働者の学び直しは進まないのだろう。

また、厚生労働省「令和2年転職実態調査」によると、転職にあたり約7割は何も準備をせず、また準備した人の中で資格や免許を取得した、もしくはそれらを取得するために勉強した割合はそれぞれ1割程度にとどまる。自律的にキャリアを形成している人が比較的多いと考えられる転職者も、多くは学び直しをせずに次の会社へ就職している。このように労働者の学び直しが進んでいないことが産業・職種をまたぐ移動が少ない理由の1つになっていると考えられる。

学び直しをしない理由としては、「金銭的・時間的余裕のなさ」のほかに「学ぶ対象や学ぶ方法がわからないこと」を挙げる人も多いとの調査もある（注6）。多くの労働者は、学び直しによってどのような能力・スキルを磨き、その結果どのような職種・業務を就くことができるのか、また企業からどのような評価・処遇が得られるのか、を明確に思い描くことができていないのではないか。今後はオンラインプログラムの提供等の「学びの機会を与える」という支援だけでなく、その前段階での「必要なスキル・能力の可視化」や、学び直し後の「それらを業務・処遇に結び付ける仕組みづくり」もセットで進めていくことが重要だろう。

事例として、米国企業A社の取組みを紹介する。A社は、デジタル化等による旧来事業の変化に対応して、大規模なリスキリング取組みを推進し、世界的で最も有名なモデルケースとなった企業である。A社は、リスキリングの取組みにあたって、まず将来の職務（ジョブ）の役割を再整理し、そして労働者へ今後必要となると予想されるスキルを示すことで、労働者の現在のスキルと当該職務に必要となるスキルの差（スキルギャップ）を明確にした。リスキリングの内容や社内昇進基準はそのジョブの将来像に従って決定され、これがモチベーションとなり、MBAなどの修士号の取得等、リスキリングに取組む社員が増加したそうだ。現在でも、年間1万人以上の社員がリスキリングに取組んでいるという。これは米国の事例だが、希望する職務で働くための必要なスキルの可視化やそれに連動した評価体系の仕組み化は、日本においても学び直しを推進する方法の1つになるのではないか。

7. 学び直しの推進のために

政府や企業は「必要なスキル・能力の可視化」や「それらを業務・処遇に結び付ける仕組みづくり」を行っていないわけではない。政府は2020年3月より「job tag（日本版O-NET）」（注7）という職業情報提供サイトを運用している。このサイトでは、職業についての内容、就業する方法や、求められる知識・スキル等がわかり、職業訓練コースや講座も検索できるようになっている。筆者としては分かりやすく便利なサイトだと思うが、どれほどの方が認知しているだろうか。2020年度、2021年度、2022年度それぞれのページビュー総数は約184万人、約450万人、約1443万人（注8）であり、単純計算で各年度の数字を合計した場合、就業者数約6700万人のうちの3割程度となるが、再訪者数が一定程度存在すると考えると認知度はこれよりも低いと考えられる。認知度の上昇とさらなるコンテンツの充実化が期待される。

企業においても、最近は情報通信業等でジョブ型雇用の導入が増加している。一方で、現実的にジョブ型雇用の導入が難しい企業もあると考えられ、またメンバーシップ型雇用を採用するメリットも存在する。どちらの雇用管理であっても企業は従業員に対して必要なスキル・能力やそれらに応じた評価体系を示し、従業員はそれらを身に着けるために自らの業務や学び直しに取組む、という仕組みを作ることが肝要だろう。

8. 最後に

上述の通り、労働移動の活発化・高生産性産業への労働移動の推進のためには労働者の学び直しが不可欠であるが、それと同時に政府・各産業・各企業による生産性向上・賃金引上げへの取組みも重要であることは言うまでもない。特に第3章で示した、生産性が相対的に低いとされる産業の中には、「人手不足が深刻化している」、「相対的に賃金が低い」、「エッセンシャルワーカーが多く存在する」のどれか、もしくは複数に該当する産業が多い（注9,10,11）。どれも社会・経済の機能を維持・強化するために必要不可欠であり、このような産業においては、政府による補助金等の支援や、また各産業・各企業のDXや業務プロセスの省力化等の推進により、生産性を向上させ、賃金を引き上げていくことが求められる。

活発な労働移動に向けて、学び直し、生産性向上や賃金引上げの今後の動向が注目される。