第４章　主体的なキャリア形成に向けた課題

前章においては、転職希望を持つ労働者が、その希望の実現に向けて転職活動へ移行することや、キャリアチェンジを伴う転職を行う上でどういった要因が影響するかについてみてきた。その結果、共通の要素として、キャリアの見通しや自己啓発の取組の重要性がうかがえた。
　自らのキャリアの見通しを高めたり、自己啓発を行うことは個人だけでできるわけではなく、これらのことができる環境が身近にあることが重要である。
　本章では、労働者のキャリアの見通しの向上や自己啓発の促進に向けて、効果的な取組や労使が取り組むべき課題等について検討する。
　まず、キャリアの見通しを向上するための取組として、キャリアコンサルティングの効果に着目して分析を行う。キャリアコンサルティングは労働者の職業の選択、職業生活設計又は職業能力の開発及び向上に関する相談に応じ、助言及び指導を行う活動を指す。キャリアコンサルティングを行う専門家として、国家資格を持つ「キャリアコンサルタント¹」が企業内やハローワーク、民間職業紹介会社等の需給調整機関、大学や専門学校等の教育機関等で活動している。
　キャリアコンサルティングを通じて、自らの適性や能力、関心などに気づき、自己理解を深めるとともに、社会や企業内にある仕事について理解することにより、その中から自身に合った仕事を主体的に選択できるようになることが期待される。本章では、キャリアコンサルティングの経験により、労働者のキャリア形成意識やキャリア形成の状況がどう変化するかについてみていく。
　次に、労働者が自己啓発に取り組む上での課題や、企業として必要な支援についても考察を行う。労働者が自己啓発に取り組むに当たっては、その費用や自己啓発に必要な時間の確保など、企業による支援が必要な場面も多い。
　円滑な労働移動の支援に向けて、主に外部労働市場の活性化に向けた課題を分析対象としているが、ここで取り上げるキャリアコンサルティングや自己啓発は、転職の有無にかかわらず、広く労働者の自立的なキャリア形成意識の向上に資するものである。キャリア形成意識が高まった結果、労働者が企業内でキャリア形成をしていくことを選択した場合であっても、キャリアの展望に基づき目的意識を持って積極的に日々の業務や自己啓発に取り組むことができれば、企業や社会全体の生産性の向上につながることが期待される。
　最後に、本章では、主体的な労働移動の促進に向けた課題として、「労働市場の見える化」の促進や、公共職業訓練の効果と課題についての検証を行う。公共職業訓練については、失業者がスキルを身につけ、再就職することを支援する制度として、円滑な労働移動の促進においても重要な役割を果たしているが、これまでその効果や課題についての詳細な分析は十分にされてこなかった。
　今回、厚生労働省において、雇用保険や求職情報、職業訓練などの行政記録情報を統合したデータセットを構築し、外部の有識者の協力も得ながら、公共職業訓練の効果や課題についての分析を行った。その結果として、公共職業訓練の再就職に関する効果や、介護・福祉分野とＩＴ分野の訓練分野の課題に関して、一定の知見が得られたため、本章の後半で当該分析結果について紹介する。

本節では、キャリアコンサルティングが労働者のキャリア形成意識に及ぼす影響についてみていく。まず、労働者のキャリア形成意識の状況について概観してみよう。第２－（４）－１図は、労働者の年齢階級別に職業生活設計の考え方についてみたものである。これによれば、労働者の職業生活設計の考え方は、40歳台以下の年齢層においては、50歳以上の年齢層よりも、「自分で職業生活設計を考えていきたい」「どちらかといえば、自分で職業生活設計を考えていきたい」と考えている者の割合がやや高い傾向がみられるほか、「20～29歳」「60歳以上」の年齢階級では「自分で職業生活設計を考えていきたい」と考えている者の割合がやや高くなっている。
　続いて、第２－（４）－２図により、2012年度と2020年度時点における、雇用形態別の職業生活設計の考え方の状況をみると、2012年度と2020年度では大きな差は無いが、正社員以外では「自分で職業生活設計を考えていきたい」「どちらかといえば、自分で職業生活設計を考えていきたい」とする者の割合が正社員より低く、「わからない」と回答する者の割合が高い。
　労働者の職業生活設計の考え方については、20歳台など、若年層で主体的にキャリアを形成していく意識がやや高いほか、正社員以外では、自ら主体的にキャリアを形成していきたいという意識を持った者の割合が低いことがうかがえる。

次に、キャリアコンサルティングの実施状況についてみてみよう。第２－（４）－３図は、（独）労働政策研究・研修機構が実施した「キャリアコンサルティングの実態、効果および潜在的ニーズ-相談経験者1,117名等の調査結果より」（2017年）を用いて、雇用形態別のキャリアコンサルティング経験がある者の割合をみたものである。派遣社員や契約社員等ではキャリアコンサルティング経験がある者の割合は正規雇用労働者と大きな違いは無いが、パート労働者については低くなっている。派遣社員が正社員と大きな違いが無いことについては、2015年の労働者派遣法の改正により、派遣労働者に対して、労働者本人が希望する場合には、キャリアコンサルティングの実施が義務付けられたことが影響している可能性がある。

キャリアコンサルティングの経験と労働者のキャリア形成意識にはどのような関係があるのだろうか。
　第２－（４）－４図は、キャリアコンサルティングの実施状況別に、労働者の職業生活設計の考え方の状況をみたものである。これによれば、男女ともに、正社員及び正社員以外のいずれも、キャリアに関する相談をした（キャリアコンサルティングを受けた）者の方が、「自分で職業生活設計を考えていきたい」「どちらかといえば、自分で職業生活設計を考えていきたい」と回答する者の割合が高くなっている。また、男性では、正社員以外でキャリアコンサルティングを受けた者の方が、正社員でキャリアコンサルティングを受けていない者よりも、「自分で職業生活設計を考えていきたい」「どちらかといえば、自分で職業生活設計を考えていきたい」と回答する者の割合が高くなっている。
　このことは、キャリアコンサルティングを受けたことにより労働者のキャリア形成意識が変化したという因果関係を必ずしも示すものではないことに留意が必要であるが²、キャリアコンサルティングの実施により、労働者の主体的なキャリア形成の意識が高まる可能性を示唆している。

キャリアコンサルティングの実施と、労働者の仕事に対する満足感の関係についてもみてみよう。第２－（４）－５図は、キャリアコンサルティングを受けた経験の有無別に、仕事内容や職業生活全般に対する満足感の状況をみたものである。これによると、キャリアコンサルティングを受けた経験がある者の方が、現在の仕事内容や職業生活全般について、「満足している」「おおむね満足している」と感じる者の割合が高くなっている。第２－（４）－４図でみたように、キャリアコンサルティングを受けた経験がある者は自らのキャリアを主体的に考える意識が高まる可能性がある。この結果も踏まえると、キャリアコンサルティングを受けている労働者は、自らの適性や能力、関心などに気づき、自己理解を深めた上で、自身に合った仕事を主体的に選択することで、仕事内容や職業生活への満足度を高めている可能性があると考えられる。

ここからは、キャリアコンサルティング経験が転職やキャリアチェンジの実現に及ぼす影響についてみていこう。
　第２－（４）－６図は、キャリアコンサルティングを受けた経験の有無別に、労働者の転職回数の状況をみたものである。これによると、過去にキャリアコンサルティングを受けた経験がある者の方が、転職回数が「０回」である者の割合は低く、「１回」以上である者の割合は高くなっている。したがって、キャリアコンサルティング経験がある者の方が、転職回数が多い傾向があることが分かる。

続いて、キャリアコンサルティングを受けることと異分野へのキャリアチェンジの関係についてもみてみよう。第２－（４）－７図は、キャリアコンサルティングを受けた経験の有無別に、労働者の職業経験についてみたものである。これによると、キャリアコンサルティングを受けた経験がある者は、キャリアコンサルティングを受けた経験がない者と比較して、「特定の分野・業種・業界で一つの仕事を長く経験してきている」者の割合がやや低い一方、「特定の分野・業種・業界でいろいろな仕事をたくさん経験してきている」「いろいろな分野・業種・業界でいろいろな仕事をたくさん経験してきている」「いろいろな分野・業種・業界で１つの仕事を長く経験してきている」の順に、キャリアコンサルティングを受けた経験がない者よりも割合が高くなっている。
　ここからは、キャリアコンサルティング経験がある者の方が、特定の分野の仕事に限定した職業経験を積むよりも、異分野へのキャリアチェンジを積極的に行う傾向があることがみてとれる。前節において、職種間移動をする者について、転職の準備としてキャリア相談を行った者においては、自らの技能や能力をいかせるからという理由で転職を行う傾向が強いことをみた。これらの結果を踏まえると、キャリアコンサルティングにより、自らの適性や能力がいかせる可能性を幅広く検討した結果、異分野へのキャリアチェンジをしやすくなっている可能性があると考えられる。

ここまでみたように、キャリアコンサルティングの経験がある者には、転職やキャリアチェンジをしやすい傾向があることが分かった。キャリアコンサルティングを受けることと転職やキャリアチェンジとの関係についてみてみよう。第２－（４）－８図の（１）は、キャリアコンサルティングを受けた経験の有無別に、自らの職業能力が他社で通用するかについて労働者の考え方をみたものである。これによると、キャリアコンサルティングの経験がある者の方が、自らの職業能力が他社で通用すると考えている者の割合が高いことが分かる。また、同図の（２）は、同図の（１）の回答別に、キャリアコンサルティングを受けた場所・機関の状況をみたものである。これによると、自らの職業能力が他社で通用すると考えている者では、キャリアコンサルティングを企業外で受けている者の割合が比較的高くなっている。
　このことから、キャリアコンサルティングを受けた者は、自らの職業能力を他社でいかすことができる可能性について気づきを得やすく、それにより転職やキャリアチェンジの実現をしやすくなっている可能性が考えられる。また、自らの職業能力が他社で通用すると考えている者には、企業外でキャリアコンサルティングを受けている者が多い。自社以外の第三者の視点からキャリアコンサルティングを受けることで、企業外も含め、自らのキャリア形成の可能性についてより客観的に考えることができる可能性があるといえる。

キャリアコンサルティングは自己啓発への取組姿勢にも影響を及ぼすことが考えられる。第２－（４）－９図の（１）は、キャリアコンサルティングを受けた経験の有無別に、職業能力の向上の必要性の感じ方の状況をみたものである。キャリアコンサルティングを受けた経験がある者は、「自発的な能力向上のための取組を行うことが必要」と考える者の割合が高いことが分かる。また、同図の（２）により、キャリアコンサルティングを受けた場所・機関別に職業能力習得の必要性の感じ方の状況をみると、「企業内」よりも「企業外」や「学校」等でキャリアコンサルティングを受けた場合の方が、「自発的な能力向上のための取組を行うことが必要」と考える者の割合が高くなっている。
　これらのことから、キャリアコンサルティングを受けることで、自らの職業能力が他社で通用する可能性についての気づきに加え、自己啓発の必要性についても意識が高まる可能性があることが分かる。特に、企業外でキャリアコンサルティングを受けた場合、企業内の場合よりも自己啓発の必要性についての意識が高まる傾向がみられる。これは、第三者によるキャリアコンサルティングを受けることにより、自らのスキルの過不足についてもより客観的に評価することができ、結果として自己啓発の意識が高まることにつながっている可能性を示唆している。

キャリアコンサルティングによる効果について、男女別・雇用形態別の状況もみてみよう。第２－（４）－10図は、男女別・雇用形態別に、キャリアコンサルティングを受けたことがどのように役に立ったかについての状況をみたものである。これによれば、男女ともに、キャリアコンサルティングにより「仕事に対する意識が高まった」「上司・部下との意思疎通が円滑になった」といった現在の仕事に対する良い影響を感じているのに加え、「自分の目指すべきキャリアが明確になった」「自己啓発を行うきっかけになった」といった、キャリアに関する意識や行動への良い影響を感じていることが分かる。また、雇用形態別にみると、男女ともに、正社員の方が「自己啓発を行うきっかけになった」と感じる者の割合がやや高くなっている。

最後に、キャリアコンサルティングを受ける場所・機関別の効果の違いについてみておこう。第２－（４）－11図によると、「企業内（人事部）」や「企業内（人事部以外）」でキャリアコンサルティングを受ける場合は、「将来のことがはっきりした」と答える者の割合が高く、「職業能力がアップした」「労働条件がよくなった」「人間関係がよくなった」と感じている者の割合も高くなっている。一方、「企業外」や「公的機関」でキャリアコンサルティングを受けている者については、「将来のことがはっきりした」と答える者の割合が高いことに加え、「就職できた」「仕事を変わった・転職した」と答える者の割合も高い。
　この結果から、企業内におけるキャリアコンサルティングからは、キャリアの見通しの向上のほか、職業能力の向上、労働条件の改善など、現在の職場でキャリアを形成していく上で有益な効果が得られることがうかがえる。また、企業外でのキャリアコンサルティングは、キャリアの見通しの向上のほか、就職や転職に結びついたと答える割合が高いことが分かる。就職活動や転職活動を行うことをきっかけとしてキャリアコンサルティングを受けている場合が多いことも当然あるが、キャリアコンサルティングの経験により、自らの職業能力が他社で通用する可能性への気づきや、自己啓発への意識の高まりを通じて、就職や転職の実現に結びついている可能性もあると考えられる。

第２－（４）－12図はキャリアコンサルティングの効果をみたものである。正社員については相談先が企業外部の方が「自分の目指すキャリアが明確になった」「自己啓発を行うきっかけになった」とする者の割合が高い。正社員以外については、相談先が企業外部の場合、「自己啓発を行うきっかけになった」とする者の割合が高い。

次に、自己啓発の促進に向けた課題についてみていこう。まず、労働者の自己啓発への取組状況について概観する。
　第２－（４）－13図は、男女別・雇用形態別に2012年度調査及び2020年度調査における労働者の自己啓発の実施状況をみたものである。これによると、自己啓発を行った者の割合は男性においては正社員で2012年度調査では50.7％、2020年度調査では43.7％、正社員以外では2012年度調査では26.7％、2020年度調査では23.7％となっている。女性においては、正社員で2012年度調査では41.1％、2020年度調査では36.7％、正社員以外では2012年度調査では20.1％、2020年度調査では13.5％となっている。男女別では男性の方が女性よりも総じて自己啓発を実施している割合が高い。雇用形態別でみると、正社員の方が正社員以外よりも自己啓発をしている割合が高くなっている。
　2012年度調査と比較すると2020年度調査では自己啓発を実施した者の割合は全体的にやや低下しており、総じて自己啓発を実施している者の割合は近年大きく上昇している状況にはないことがうかがえる。

第２－（４）－14図は、労働者が自己啓発を行う上で感じている課題について男女別・雇用形態別にみたものである。これによると、正社員では男女ともに「仕事が忙しくて自己啓発の余裕がない」と感じる者の割合が最も高いほか、「費用がかかりすぎる」の割合も高くなっている。一方、女性では「家事・育児が忙しくて自己啓発の余裕がない」と感じる者の割合が男性よりも高い。また、正社員以外では正社員と同様、女性で「家事・育児が忙しくて自己啓発の余裕がない」の割合が男性よりも高いほか、「特に問題はない」とする者の割合が男女ともに正社員より高い。
　正社員においては、自己啓発に取り組むに当たっては、費用だけではなく、時間についての課題が大きく、業務の多忙が主な理由として挙がっており、女性においては、さらに家事・育児の負担が、自己啓発に取り組む上での支障になっていることがうかがえる。また、正社員以外では自己啓発を行う上で特に問題は無いと考える者の割合が高いが、自己啓発の取組に関する関心が低いために問題を感じていない者が多い可能性もあることに留意が必要である。

労働者が自己啓発に取り組む上での課題には、仕事や家事・育児の忙しさや費用の高さなどがあることが分かったが、労働者自身のみで解決できるものではなく、使用者側による支援も必要となる。ここからは費用面に着目して、企業が労働者のＯＦＦ－ＪＴや自己啓発に対して行っている支援の状況についてみていこう。
　第２－（４）－15図は、2019年度において、ＯＦＦ－ＪＴ又は自己啓発支援に費用支出した企業の割合をみたものである。これによると、ＯＦＦ－ＪＴ又は自己啓発支援に費用支出した企業は５割となっており、内訳をみると「両方支出」は20.4％、「ＯＦＦ－ＪＴのみ支出」は25.2％、「自己啓発支援のみ支出」は4.4％となっている。一方、どちらにも支出していない企業も約５割を占めており、従業員のＯＦＦ－ＪＴ又は自己啓発支援への費用支出を行っていない企業が多く存在することがうかがえる。

続いて、第２－（４）－16図は、企業のＯＦＦ－ＪＴ及び自己啓発支援に支出した費用の労働者一人当たり平均額（費用を支出している企業の平均額）の推移である。これによると、企業がＯＦＦ－ＪＴに支出した費用の労働者一人当たり平均額は、2020年度調査では若干減少しているものの、３年移動平均はおおむね横ばいで推移している。一方、企業が自己啓発支援に支出した費用の労働者一人当たり平均額は2020年度調査においては0.3万円であり、2016年度調査以降やや減少し、2018年度調査以降、横ばいで推移している。

第２－（４）－17図は、企業のＯＦＦ－ＪＴ及び自己啓発支援費用の過去３年間における実績と、今後３年間における支出の見込みをみたものである。ＯＦＦ－ＪＴ及び自己啓発支援に企業が支出した費用の実績を雇用形態別にみると、正社員ではＯＦＦ－ＪＴ及び自己啓発ともに「増加」が「減少」を上回っているものの、「実績なし」の割合がいずれも半数程度を占めており、今後３年間の支出見込みも「実施しない予定」がいずれも半数以上を占めている。
　正社員以外についてみると、ＯＦＦ－ＪＴ及び自己啓発ともに、過去３年間の実績、今後の見込みのいずれも、「実績なし」「実施しない予定」とする企業の割合が７割程度となっており、正社員よりも高い割合となっている。
　正社員・正社員以外のいずれも、過去３年間におけるＯＦＦ－ＪＴ及び自己啓発の支援に支出した費用は増加した企業が減少した企業を上回る一方、今後３年間における費用支出を実施しない企業の割合が最も高いという結果になっている。

第２－（４）－17図までの分析から、費用面の支援についてみると、支援を増やしている企業もある一方で、いまだ多くの企業が特段の支援を行っていないという現状がうかがえた。では、費用面以外も含め、企業が何らかの支援を行った場合、労働者の自己啓発への取組の活性化につながるだろうか。
　第２－（４）－18図は、事業所における自己啓発に関する各種支援の実施状況別に自己啓発を行った労働者の割合をみたものであるが、これによると、正社員の「教育訓練休暇（有給、無給の両方を含む）の付与」以外の「受講料などの金銭的援助」「社内での自主的な勉強会等に対する援助」「就業時間の配慮」「教育訓練機関、通信教育等に関する情報提供」といった支援について、当該支援がある場合の方が、当該支援がない場合と比較して、自己啓発を行った割合が高くなっている。複数の支援を事業所が同時に行っている場合もあるため、当該支援以外の支援が影響している可能性もあることに留意が必要であるが、使用者が金銭的な援助や就業時間の配慮、情報提供等を行っている場合には、従業員の自己啓発への取組が促進される可能性があることが示唆される。

自己啓発について、キャリアコンサルティングの効果との関係についてもみてみよう。第２－（４）－19図は、雇用形態別、キャリアコンサルティング実施状況別に労働者の自己啓発の実施状況をみたものである。これによると、正社員・正社員以外のいずれも、キャリアに関する相談をしている場合の方が、キャリアに関する相談をしていない場合よりも自己啓発を行っている者の割合が高い。自己啓発を行っている者はキャリア形成意識が高く、キャリアコンサルティングを積極的に受ける傾向も考えられるものの、キャリアコンサルティングを受けた者がキャリア形成意識を高めた結果、自己啓発への取組の促進につながっている可能性も示唆されている。

ここまで、労働者の主体的なキャリア形成への支援を通じた労働移動やキャリアチェンジの促進に当たって、キャリアコンサルティングの有効性や自己啓発の取組の促進に関する課題をみてきた。転職者が円滑に新しい職場での業務に適応し、能力を発揮するためには、転職者を受け入れる企業において適切な支援を行うことが重要である。本節では、企業が転職者を受け入れるに当たって必要な支援について考察するとともに、転職者を受け入れる企業や求職者が、転職に関してどのような課題を感じているかについてみていく。

転職者は、一般的に、職業経験が短い場合などを除けば、それまでのキャリアを通じて蓄積してきたスキルや経験を活用して働くことが期待されることが多いと考えられるが、前職と現職の職場における仕事の進め方や企業風土の違いなど、新たに適応しなければならないことも多い。特に、キャリアチェンジをする場合は、仕事内容の大きな変更を伴うことが想定されるため、自己啓発だけでなく、企業において十分な教育訓練を実施することが、転職者の新職への適応にとって重要であると考えられる。
　第２－（４）－20図は、職種間のキャリアチェンジをした者について、事業所でＯＪＴを実施した場合、ＯＦＦ－ＪＴ（入職時、継続的）を実施した場合、教育訓練を行わなかった場合で、転職者の職業生活全体や仕事内容・職種への満足度を比較したものである。職種間移動を行った転職者に事業所でＯＪＴ、ＯＦＦ－ＪＴ（入職時、継続的）を行った場合、転職後訓練を実施していない場合と比較して、転職者の「職業生活全体」や「仕事内容・職種」に関する満足度が高い傾向がみられる。
　この結果から、キャリアチェンジをする転職者を受け入れる際には、企業がＯＪＴ・ＯＦＦ－ＪＴを適切に実施することが、転職者の職業生活や仕事内容への満足度を高める可能性があることが示唆される。

企業が転職者を採用するに当たって抱えている課題は何だろうか。第２－（４）－21図は、2015年と2020年において、企業規模別に、転職者を採用する際の問題点についてみたものである。これによると、2015年と2020年で事業所が抱える課題の状況に大きな違いはみられないが、全ての企業規模において「必要な職種に応募してくる人が少ないこと」が３割超と最も高い割合となっているほか、「応募者の能力評価に関する客観的な基準がないこと」「採用時の賃金水準や処遇の決め方」の割合も比較的高い。また、企業規模の小さい事業所の方が「採用時の賃金水準や処遇の決め方」について課題を抱えている割合はやや高くなっている。
　「必要な職種に応募してくる人材が少ないこと」を課題として挙げている事業所が最も多いことについては、労働市場において供給される人材そのものが不足している可能性もあるが、「応募者の能力評価に関する客観的な基準がないこと」を挙げる事業所も多いことを考えると、自社に適した人材を労働市場において見つけることが難しいと感じている事業所が多い可能性も指摘できる。また、企業規模の小さい事業所ほど採用時の賃金水準や処遇の決め方について課題を抱えていることについては、大企業と比較して、規模の小さい企業では転職者の処遇を決定する際に基準とできる従業員の類型が少ないことが要因である可能性がある。

最後に、転職に際してどのような課題を転職者が感じているかについてもみてみよう。第２－（４）－22図は、転職に関して転職者が行政に要望する事項について、2015年と2020年の状況をみたものである。「特に希望することはない」を除いて、2015年、2020年とも「より多くの求人情報の提供」「企業年金・退職金が不利にならないような制度の改善」が約３割と多いほか、「職業紹介サービスの充実」「金銭面での職業能力開発・自己啓発の支援」を挙げる者の割合も比較的高くなっている。
　求職者の要望をみると、より多くの求人情報の提供や職業紹介サービスの充実といった、労働力需給の調整機能の充実に加え、職業能力開発や自己啓発への支援へのニーズが高いことがうかがえる。

これまで、労働者の主体的なキャリア形成やそれを通じた労働移動を促進する上で、労働者の自己啓発の重要性について言及してきた。本来、多くの国民が生活に不安を感じることなく働き続けるためには「失業なき労働移動」が行われることが望ましい。また、在職者に対する教育訓練給付等の制度の充実も、企業や労働者の生産性や付加価値を高める上で重要である。他方、一旦、失業状態になった者でも、外部労働市場を利用し、円滑に労働移動ができるよう、職業訓練等により新たにスキルを身につけ、早期に再就職が可能となる環境を充実することも、社会のセーフティネットとして重要な機能である。
　公的職業訓練は、これまで、失業者等に対する政策的な支援の中核として、国や都道府県の責任の下、公共職業能力開発施設・民間教育訓練機関等で実施されており、重要な役割を果たしている。しかし、厚生労働省においては、行政記録情報として失業保険の給付や公共職業訓練受講者の訓練受講状況や就職状況についての業務データを保有している一方、近年重要性が高まっている根拠に基づく政策形成（Evidence Based Policy Making。以下「ＥＢＰＭ」という。）に基づく客観的な課題の検討は十分に行われていなかった。
　厚生労働省においては、このような問題意識の下、行政記録情報を用いて、労働経済学に関する有識者の助言も得ながら²⁰、公共職業訓練の効果と課題について詳細な分析を行った。一連の分析により、公共職業訓練の受講により、失業者について再就職の可能性を高める一定の効果があることが確認されるとともに、介護・福祉分野やＩＴ分野といった、労働力需要が高まる分野の訓練についても、効果や今後の課題に関する一定の知見が得られた。今回の分析は、それ自体が公共職業訓練の在り方について一定の政策的含意を示すものであるが、同時に、労働政策の分野において、行政が自ら保有するデータを有効に活用し、ＥＢＰＭによる不断の改善を図っていく上での嚆矢となることが期待される。以下で今回の具体的な分析内容と政策的含意について紹介していく。

まず、今回の分析の主な目的について説明する。今回は、公共職業訓練の効果について、主に以下の点について明らかにするべく分析を行った。

• 公共職業訓練の受講により、公共職業訓練を受講していない場合と比較して再就職できる確率が高まるか
• 公共職業訓練の受講により、介護・福祉分野やＩＴ分野など、労働力需要が高まる分野への労働移動が促進されるか

第２－（４）－23図は、今回の分析に用いたデータセットの概要である。公共職業訓練の再就職に及ぼす効果を分析するに当たって、公共職業訓練の受講有無、再就職の有無に応じて以下のグループＡ～グループＤのカテゴリに区別できるよう、データセットを構築した。分析に当たっては、データの観察期間を2021年７月末までとし、就職に必要な期間も考慮して、前職で雇用保険が適用されていた者で、2020年１月～６月において離職した後、ハローワークに求職申込をした者に限定して分析を行った。その結果、2020年１月～６月において前職を離職した者でハローワークに求職申込をした母集団が約120万人となった。これを、公共職業訓練の受講の有無及び再就職の有無により４つのカテゴリに区分したところ、訓練受講者でかつ再就職した者が約2.5万人、訓練受講者でかつ再就職していない者が約1.0万人、訓練非受講者でかつ再就職した者が約32.8万人、訓練非受講者でかつ再就職していない者が約83.3万人となった。以降の分析は、このデータセットを用いて行っている。

まず、公共職業訓練の受講による再就職への効果について分析を行う。
　第２－（４）－24図（左図）は、いわゆるサバイバル分析の手法を用いて、公共職業訓練の受講者と非受講者のそれぞれについて、前職離職日からの再就職までの期間を推定したものである。これによれば、訓練受講者は離職後150日前後から大きく無業者割合が低下し、最終的に再就職した者の割合は訓練非受講者と比較して高くなっている。
　公共職業訓練に限らず、政策の実施とその結果の因果関係について分析を行う上で注意しなければならない点として、政策の介入群（対象者）と非介入群（非対象者）についてのセレクションバイアス²⁶の問題がある。公共職業訓練についていえば、公共職業訓練を受講する者は、公共職業訓練を受講していない者と比較して、就職に対する意欲が高く、結果として就職率も高くなりやすい傾向がある可能性がある。逆に、公共職業訓練を受講しない者には、もともとスキルが高いために公共職業訓練を受講する必要が無い者が含まれている可能性があり、その場合も再就職の確率を高める方向に作用する可能性がある。こういった、公共職業訓練の受講によるものではない、労働者個人の属性等が再就職の確率に及ぼす影響がセレクションバイアスであり、単純に訓練の受講グループと非受講グループで再就職率を比較すると、純粋な公共職業訓練の効果ではなく、セレクションバイアスを含んだ効果を推定してしまうおそれがある。
　セレクションバイアスをできるだけ取り除き、純粋な政策の因果効果を推定する一連の統計的な手法は因果推論（Causal Inference）と呼ばれ、近年様々な手法が開発されている。今回の分析では、代表的な因果推論の手法として、傾向スコアマッチング（Propensity Score Matching）と呼ばれる手法を用いることとした。傾向スコアマッチングの概念を簡単に説明すると以下のとおりである。
　まず、訓練を受講したか否かを被説明変数とし、訓練の受講確率に影響を及ぼすと考えられる要素を説明変数として回帰分析（今回はロジスティック回帰分析を用いた）を行い、各個人について、訓練の受講確率を推定するモデルを構築する。構築したモデルに、再び説明変数を代入することで、各個人の訓練受講確率が算出される。これが傾向スコア（Propensity Score）と呼ばれるものである。最後に、訓練非受講者グループのうちから、訓練受講者グループの各サンプルと、傾向スコアが近い者同士をマッチングし、マッチしたサンプルを分析対象とする。これにより、訓練受講者グループと訓練非受講者グループで、モデルの構築に使用した要素が、グループの平均でみれば偏りが無くなっている状況を作ることができる²⁷。その上で、訓練受講グループと非受講グループで再就職確率を比較することで、セレクションバイアスをある程度補正した訓練効果を推定することができる²⁸。
　右図は、傾向スコアマッチングを行う前と傾向スコアマッチングによる調整を行った後の、訓練受講グループと非受講グループの再就職率の差を回帰分析によりみたものである²⁹。これによれば、傾向スコアマッチングによる調整を行う前には、訓練受講者グループの再就職確率は約44％ポイント訓練非受講者グループよりも低くなっている。一方、傾向スコアマッチングによる調整を行った上での回帰分析の結果をみても、訓練受講者は訓練非受講者と比較して約29％ポイント再就職する確率が高くなっている。この結果からは、傾向スコアマッチングによる調整を行う前の段階においては、訓練受講グループには、訓練の受講以外にも、再就職の確率を高める何らかのバイアスが存在したことがうかがえる。ただし、当該バイアスを除去した上でも、再就職確率は訓練受講グループの方が大きく上回っていることから、公共職業訓練の受講により再就職の確率を高める一定の効果があると考えることができる。

一般的に公共職業訓練の受講が再就職の確率を高めることが示唆されたが、再就職への効果は訓練分野ごとに異なるだろうか。第２－（４）－25図は、第２－（４）－24図でも実施したサバイバル分析による再就職確率の推移について、訓練分野別に分析したものである。代表的な訓練種別ごとに訓練終了後（訓練非受講者については離職後）の無業者の割合の推移をみると、いずれの訓練分野についても、訓練非受講者と比較すると無業者の割合は速やかに低下しており、特に介護・医療・福祉分野や機械・金属・電気分野においては、他の訓練分野と比較しても訓練終了後に比較的早く再就職する傾向がある。このことから、訓練分野により、再就職のしやすさに多少の違いはあるが、総じて、いずれの訓練分野でも、訓練非受講者と比較すると再就職への効果は一定程度認められると考えられる。

これまでの分析により、公共職業訓練の受講が、非受講者と比較して再就職の確率を一定程度高める効果があると考えられることが分かった。ここからは、２つ目の分析目的として、職業訓練を受講することで、当該訓練分野への他分野からの労働移動が促進されているかをみていく。その際、今後労働力需要が高まると考えられる介護・福祉分野やＩＴ分野の訓練について、更に分析を行う。
　第２－（４）－26図は、主な訓練種別において、新職の就職者のうち、他の産業又は職業からの移動者割合をみたものである³⁰。当該分野の訓練を受けたことによる他分野からの労働移動の効果をみるため、比較対象として、訓練を受講していない場合に加え、当該分野以外の訓練を受けた場合についての状況とも比較している。これによれば、新職が医療・福祉のサービス職（介護・福祉職員を想定）である者の他分野からの移動者割合は、新職に関連した介護等の訓練を受けた者において、他の分野の訓練受講者や訓練非受講者よりも高い傾向がみられる³¹。一方、新職が情報通信業の専門的・技術的職業（以下「情報技術者」という。）である場合の他分野からの移動者割合は、ＩＴ分野の訓練を受講した者の場合、訓練非受講者と比較すると高いものの、他分野の訓練を受講した場合との比較では顕著な差がみられない。
　この結果からは、介護・福祉分野の訓練については、訓練を受講した場合に、他分野からの労働移動を促進する可能性があることが示唆される一方、ＩＴ分野の訓練については、ＩＴ分野の訓練を受講した場合と他分野の訓練を受講した場合で、他分野からの労働移動者の割合に明確な差が無いことから、ＩＴ分野の訓練を受講したことが他分野からＩＴ分野への労働移動を促進しているというエビデンスは確認できない。

ここからは、介護・福祉分野及びＩＴ分野について、それぞれ個別に深掘りした分析を行っていく。まず介護・福祉分野についてみていく。介護・福祉分野の訓練については、これまでみたように、訓練受講者の再就職の確率を高める効果や、他分野からの労働移動を促す効果があることが示唆されており、訓練を受講した場合の再就職や労働移動の効果はある程度認められると考えられる。他方で、第２－（４）－27図によれば、「情報系」など他の分野と比較すると、「介護系」の訓練の応募倍率・定員充足率は低く、どのように訓練受講者を増やしていくかという点で課題があると考えられる。
　訓練の受講者を増やしていくに当たっては、介護・福祉分野への適性がある者に対して訓練の受講を促していく必要がある。介護・福祉分野への適性について、前章では、介護・福祉分野にキャリアチェンジをした者の分析において、転職後のワーク・エンゲイジメントに着目して分析を行った。しかし、行政記録情報においては転職後のワーク・エンゲイジメントを測る指標が無いため、今回の分析では、訓練を受講した者が介護・福祉分野に就職したかどうかを適性の有無を測る代理指標の一つとして用いることとする³²。

介護・福祉分野への適性を分析するに当たり、前職の仕事の内容（タスク）と介護・福祉分野のタスクの類似性が当該適性に影響することが考えられる。そこで、前章と同様、日本版Ｏ－ＮＥＴにおける職業ごとの「仕事の内容」スコアを用いて分析を行っていくこととする。具体的には、「介護・医療・福祉分野」の訓練受講者の前職の職業と介護・福祉職との「仕事内容の近さ」（タスク距離）を算出し、「介護・医療・福祉分野」の受講者のターゲッティングについて考察する。
　第２－（４）－28図は、介護・福祉職の仕事の内容41項目のスコアをみたものである。これによると、介護・福祉職では、「他者に対する支援・ケア」、「同僚とのコミュニケーションや人間関係の構築・維持」といった項目のスコアが比較的高くなっている。
　また、第２－（４）－29図は、介護・福祉職とのタスク距離が近い職種（左図）及び介護・福祉職とのタスク距離が遠い職種（右図）をそれぞれ列挙したものである。これによると、介護・福祉職とのタスク距離が近い職種には、医療・福祉関係の職種を除けば、「トリマー」「あん摩マッサージ指圧師」「旅館・ホテル支配人」などの生活衛生サービスの職種や「教員」など教育関係の職種が多くなっている。また、介護・福祉職とのタスク距離が遠い職種には「ビル・建物清掃員」のほか、「医療・介護事務員」「その他の外勤事務の職業」などの事務系職種などが含まれている。

それでは、介護・福祉分野の訓練受講者について、前職の職種と介護・福祉職とのタスクの距離と、介護・福祉分野に関連する就職のしやすさとの関係をみてみよう。第２－（４）－30図は、介護・福祉分野の訓練受講者について、横軸に前職と介護・福祉職とのタスク距離をとり、縦軸に前職の職業ごとの、介護・福祉分野に関連した就職をした者の割合をとったものである。バブルの大きさは、当該職種における介護・福祉分野の訓練受講者数を表している。これによると、緑色の、介護・福祉職とのタスクの距離が近いグループにおいては、訓練に関連した就職をしている者が多くなっている。
　他方で、赤色の前職と介護・福祉職とのタスク距離が遠いグループの関連就職割合をみても、当該割合が介護・福祉職とのタスク距離が近いグループや中程度のグループと比較して低いという傾向は特段みられない。
　これに関連して、前職の職種と介護・福祉職とのタスク距離と介護・福祉分野の訓練を受講した場合の再就職率や訓練に関連した就職をする確率の関係について回帰分析を行ってみた結果が第２－（４）－31図である。（１）は、訓練非受講者も含めた全サンプルを対象として、再就職の有無を被説明変数とした結果である。（２）は、訓練受講者を対象として、介護・福祉分野の訓練に関連した就職をしたか否かを被説明変数とした結果である。いずれも、介護・福祉分野の訓練を受講したか否か及び前職と介護・福祉職との距離や、それらの交差項を説明変数に用いている。回帰分析の結果をみると、介護・福祉職とのタスク距離と介護・福祉分野の訓練受講の交差項の係数は統計的に有意ではなく、介護・福祉職とのタスク距離の近さによって再就職率や訓練に関連した就職の確率に明確な差はみられないという結果になっている。したがって、第２－（４）－30図の結果とも合わせると、前職と介護・福祉職との距離によって、介護・福祉分野の訓練受講者が介護・福祉分野に関連した就職をするか否かに統計的に有意な差は無く、前職と介護・福祉職とのタスク距離が遠いからといって、必ずしも介護・福祉分野への適性が低いわけではないという可能性が示唆される。

前職の職種と介護・福祉職とのタスク距離と介護・福祉分野の関連就職の関係からは、介護・福祉職との距離が近いグループではやや介護・福祉分野への関連就職割合が高いものの、介護・福祉職とのタスク距離が遠い者でも関連就職割合は一定程度あることが分かった。それでは、実際に介護・福祉分野の訓練を受講している者のタスク距離の状況はどうなっているだろうか。
　第２－（４）－32図は、介護・福祉分野の訓練を受講する割合が高い前職の職種をみたものである。これによると、介護・福祉分野の訓練を受講する割合が高い職種には、タスクの距離が近い医療・福祉系の職種が多く含まれていることが分かる。他方、医療・福祉系の職種以外をみると、「ビル・建物清掃員」や「医療・介護事務員」「総合事務員」など、必ずしも介護・福祉職とのタスク距離が近くない職種の者も含まれている。

ここまで、介護・福祉分野の訓練について分析を行ってきたが、一連の分析のまとめと、分析結果の政策的な含意について述べる。まず、介護・福祉分野の訓練については、「医療，福祉」以外の産業・職種の離職者が訓練を受講することで、「医療，福祉」への移動に及ぼす効果がみられ、他産業・他職種からの労働移動を促進する効果がみられた。このことから、人手不足の介護・福祉の現場を支える人材確保のために、介護・福祉分野の職業訓練の量的拡充も選択肢として考えられるものの、他方で、介護・福祉分野の訓練の定員の充足率が相対的に低い現状を鑑みれば、受講者をどのように確保していくかが重要な課題であると考えられる。
　介護・福祉職への適性が前職と介護・福祉職とのタスクの類似性と関連しているという仮説に基づき、介護・福祉職とのタスクの距離に着目した分析を行った結果によれば、前職と介護・福祉職とのタスク距離が近い者だけでなく、介護・福祉職とのタスク距離が遠い者も含めて、幅広い求職者が潜在的に介護・福祉分野の訓練対象者となり得ると考えられる。このことから、介護・福祉職とタスクの類似性が高い職種以外の職種の者もより容易に訓練を受けられるようにするため、例えば、現在講じている短期間・短時間訓練等の特例措置の効果を見極めた上で、感染収束後も継続するなど、受講者の裾野を広げる取組も有効ではないかと考えられる。
　また、介護・福祉職と前職とのタスクの距離が近い者では、介護・福祉分野に関連した就職をした者の割合が高く、訓練効果もより高い可能性がある（介護・福祉職により適性がある可能性がある）一方で、タスク距離が近い職種の経験者は介護・福祉の訓練を必ずしも受講していない傾向がみられた。このため、タスク距離が近い職種の求職者に対して、介護の魅力に加え、タスクの類似性も伝えるなどして、介護・福祉分野の訓練を紹介する工夫も必要ではないかと考えられる。

介護・福祉分野に続いて、ＩＴ分野の公共職業訓練の効果や課題についても分析を行っていく。ＩＴ分野については、デジタル分野における人手不足を背景に、公共職業訓練を強化する動きがある³³。他方で、これまでの分析によれば、ＩＴ分野の公共職業訓練の受講者は、他の訓練分野と同様、訓練非受講者と比較すると再就職がしやすくなっているものの、他分野から情報技術者への労働移動を促進しているというエビデンスは確認できなかった。また、第２－（４）－33図は、訓練分野別に、当該訓練に関連した就職をした者の割合をみたものであるが、これによれば、ＩＴ分野の訓練の受講者のうちで訓練に関連した就職をしている割合は、他の分野と比較してそれほど高い数値にはなっていない。
　ＩＴ分野の訓練受講者について、訓練に関連した就職をした者の割合が高くないという事実は、ＩＴ分野の公共職業訓練の在り方についてどのような政策的含意を有しているだろうか。この点について以降の分析を進めていくが、その際重要な点として、ＩＴ分野の訓練については、ＩＴに関する専門技術を持った人材の育成を目的とする訓練と、ＩＴをビジネスにおいて活用できる人材を育成することを目的とする訓練に分けることができる。これらの訓練は、想定している受講者層や就職先の職種が異なるため、ＩＴ分野の訓練効果について議論するに当たっては、こうした、訓練目的の違いを意識して分析を進める必要がある。

まずは、ＩＴ分野の訓練受講者について、再就職した場合の具体的な就職先の状況をみてみよう。第２－（４）－34図は、ＩＴ分野の訓練受講者が就職した産業・職業の状況（左図）及び新職の産業・職業別の訓練に関連した就職者の割合（右図）をみたものである。左図をみると、ＩＴ分野の訓練受講者のうち、情報技術者に就職した者の割合は5.8%となっている一方、サービス業の事務的職業や公務の事務的職業に就職した者の割合はそれぞれ13.7％、8.2％となっており、ＩＴ分野の訓練受講者のうち、情報技術者に就職する者よりも事務職に就職する者の割合の方が高くなっている。他方で、右図によると、ＩＴ分野の訓練受講者で再就職した者のうち、訓練に関連した仕事に就職したとする者の割合は、情報技術者で59.5％と高い。一方、事務職においては、３～５割程度とやや幅があるが、一定割合みられる。
　第２－（４）－33図で、ＩＴ分野の訓練受講者について、訓練分野に関連した就職をしたとする者の割合が高くないことを指摘したが、ＩＴ分野の訓練受講者の就職先をみても、情報技術者に就職した者よりも事務職に就職した者の割合が高くなっている。また、訓練に関連した就職をした者の割合は情報技術者と比較すると事務職に就職した者の方がおおむね低くなっている。他方で、事務職に就職した者であっても、「製造業」や「医療，福祉」業などでは、訓練に関連した就職をした者の割合が比較的高くなっている場合もある。それでは、ＩＴ分野の訓練受講者で事務職に就職する者にはどのような特徴があるだろうか。

ＩＴ分野の訓練受講者のうち、事務職に就職する者や情報技術者に就職する者の特徴について分析していく。
　第２－（４）－35図は、ＩＴ分野の訓練受講者について、「サービス職の事務職」に就職するか否か及び情報技術者に就職するか否かを被説明変数とし、訓練受講者の様々な属性を説明変数として回帰分析を行ったものである。まず、サービス職の事務職に就職する確率については（左図）、前職が「事務職」である場合や「派遣労働者」である場合に係数が正で統計的に有意となっている。したがって、前職が事務職であると、ＩＴ分野の訓練を受講した場合に再び事務職に就職する傾向が強いことが分かる。この結果と、第２－（４）－34図でみた結果を併せて考えると、事務職として働いていた者が、ＩＴ分野の訓練を受講することで応用的なＩＴスキルを身につけ、新たに事務職において当該スキルを活用した仕事をしているという実態がうかがえる。
　また、ＩＴ分野の訓練受講者が情報技術者に就職する確率をみると（右図）、年齢が高くなるにつれて情報技術者に就職しにくい傾向がみられるとともに、女性は情報技術者に就職しにくい傾向があることが分かる。特に女性が情報技術者になりにくいという点について、既にみたＩＴ分野の訓練受講者が事務職から事務職に移行しやすいという点と関連しているため、以下で更に詳細にみていく。

第２－（４）－35図でみたように、女性はＩＴ分野の訓練を受けても情報技術者になりにくい傾向がみられた。この背景にはどのような要因があるだろうか。ここからは、男女の傾向の違いに着目して、ＩＴ分野の訓練受講や就職の傾向を細かくみていく。
　第２－（４）－36図は、男女別にＩＴ分野の訓練受講者の訓練科別の受講割合をみたものである。ここまでの分析で「ＩＴ分野の訓練」と一括りにしていたが、その中には様々な内容・レベルのものが含まれている。これを細分化すると、男女ともにＩＴのユーザーレベルのスキルを学ぶ「情報ビジネス科」の受講者割合が最も高く、特に、女性では６割を超えている。「情報ビジネス科」の訓練は、ＩＴをビジネスにおいて活用できる人材を育成することを主な目的とする訓練である。訓練内容は実際に開講される講座ごとに異なっているが、ＰＣやソフトウェアの操作なども含まれることから、事務職等でも活用できるものとなっている。

女性のＩＴ分野の訓練受講者は、ＩＴのユーザーレベルのスキルを身につける訓練コースへのニーズが高いことがうかがえたが、ＩＴの専門的な訓練を受講した場合、女性が情報技術者になる確率への効果は、男性と異なるだろうか。
　第２－（４）－37図は、再就職した者について、情報技術者になるか否かを被説明変数とし、ＩＴ専門訓練を受講した場合、情報ビジネス科の訓練を受講した場合及び訓練を受講しなかった場合といった、訓練受講に係る状況を説明変数として、ロジスティック回帰分析を行った結果である。これによると、女性は男性と比較して情報技術者になりにくい傾向はあるものの、ＩＴの専門訓練を受講した場合は、非ＩＴ分野の訓練を受講した場合と比較して情報技術者への就職確率は有意に高まっている。また、女性ダミーとＩＴ専門訓練受講の交差項が統計的に有意ではないことから、その効果には性別による統計的な有意な差はみられない。
　したがって、女性も、ＩＴの専門訓練を受講した場合は情報技術者になりやすくなる傾向があり、その効果について、男性との間に性別による差があるとはいえない。

女性も、ＩＴの専門訓練を受けた場合は情報技術者に就職する確率が高まり、かつ、その効果には性別による差が無い可能性が示唆された。それでもなお女性が情報技術者になりにくい傾向がある背景としては、女性の就職意向が関係している可能性がある。
　第２－（４）－38図（１）は、ＩＴ分野の訓練受講者について、男女別に「情報ビジネス科」の受講者と、それ以外のＩＴ専門訓練の受講者のそれぞれについて、ハローワークにおける求職申込時の希望職種の割合をみたものである。これによれば、「情報ビジネス科」の受講者は男女ともに「一般事務の職業」を希望する割合が高いが、特に、女性では６割程度を占めている。さらに、ＩＴ専門訓練の受講者についてみても、男性は「情報処理・通信技術者」を希望する割合が高いのに対し、女性では「一般事務の職業」を希望する者が半数以上を占めており、「情報処理・通信技術者」の希望者は１割程度となっている。
　続いて、同図（２）は、ＩＴ分野の訓練受講者で再就職した者について、「情報ビジネス科」とＩＴ専門訓練の受講者に分けて、男女別に前職と新職の職種の組み合わせごとの割合をみたものである。これによると、「情報ビジネス科」の受講者の就職先は、男性では「生産工程の職業」や「サービスの職業」など幅広いが、女性は事務職への就職が半数近くを占めている。
　ＩＴ専門訓練の受講者については、男性は「専門的・技術的職業」への就職割合が比較的高くなっているが、女性では「情報ビジネス科」の受講者と同様、事務職への就職割合が高くなっている。
　これらの結果を併せてみると、女性のＩＴ訓練受講者は男性と比較して、ＩＴの専門訓練の受講者であっても求職申込時には事務職への就職を希望する者が多く、また、ハローワークの働きかけによりＩＴ専門訓練を受講した者であっても、情報技術職に就職することが少ないことが分かる。このように、女性は男性と比較して、事務職に就職する意向が強いことが、女性が情報技術者になりにくいことの主な要因の一つとなっている可能性が示唆される。

一連の分析を踏まえ、ＩＴ分野の訓練についても政策的含意をまとめる。ＩＴ分野については、他の職業から情報技術者への移動を促進しているエビデンスは確認できなかった。また、ＩＴ分野の受講者は事務職から事務職への転職をしやすく、事務職における関連就職をしている（ＩＴ分野の訓練が就職に役立っている）者が一定割合みられる。
　また、ＩＴ分野の訓練を受けた女性が情報技術者に就職しにくい状況にある傾向もみられた。これについては、女性はＩＴ分野の訓練受講者であっても、ユーザーレベルのスキルを身につける訓練コースへのニーズが高いことや、事務職への就職意向が強い傾向があることが主な要因である可能性がある。現在、企業のＤＸやデジタル化が加速しており、今後は更に高度なＩＴリテラシーが事務職にも求められることが想定されることから、ＩＴのユーザーレベルのスキルを身につける機会は社会的にも求められるところであり、こうした訓練コースの意義は大きいものと考えられる。
　他方、政府も、デジタル人材を育成・確保していく上で、ジェンダーギャップの解消に向けた取組を進めており³⁴、女性の情報技術者への就職を更に促進していくという観点からは、女性の情報技術者への就職への関心を高めていくことが重要であると考えられる。例えば、ハローワークにおいて、ＩＴ専門訓練受講後に応募可能な求人に関する情報提供を行うことや、訓練受講期間中の企業実習を通じて女性に情報技術者として実際に働くイメージを持ってもらうことなど、女性が情報技術者として働くことへの関心を高められるような支援を行っていくことが求められる。

本章では、転職の実現やキャリアチェンジの促進に当たって、前章でみたキャリア見通しや自己啓発等の重要性を踏まえて、キャリアコンサルティングの効果や自己啓発の促進に当たっての課題についてみるとともに、労働市場政策として、「労働市場の見える化」の重要性や、公共職業訓練の効果と課題についても分析してきた。最後に本章の分析結果をまとめる。
　まず、キャリアコンサルティングについては、キャリアコンサルティング経験のある者の方が、職業生活の設計について主体性が高い傾向があり、転職行動や異分野へのキャリアチェンジも活発に行っている傾向がある。また、企業内部よりも、企業外や公的機関によるキャリアコンサルティングを受けた場合、自らの能力が他社に通用する可能性や、継続的な自己啓発の必要性についての意識が高い傾向があり、客観的な第三者への相談により、自らの市場価値の把握や自己啓発に向けた意識の向上につながる可能性があることが示唆された。キャリアコンサルティングによりキャリアの棚卸しを行い、自己の今後のキャリアの見通しが明確になった労働者は、主体的なキャリア形成の意識がより高く、現在の職場でキャリアを形成していく上で有益な効果を感じているとともに、結果として円滑な転職やキャリアチェンジの実現につながる可能性があるといえる。
　次に、自己啓発を行うに当たって労働者が抱えている課題としては、仕事が忙しすぎて時間が取れないとする者や費用がかかるとする者が多い。また、女性では家事や子育てを理由とする者が多く、女性の家事負担の軽減は自己啓発を行う上でも課題となっていることがうかがえる。他方で、企業による労働者のＯＦＦ－ＪＴや自己啓発に対する費用面の支援の状況をみると、特段支援を行っていない企業も多く、企業側の支援を増やしていくことが課題であることがうかがえる。一方、労働者の課題に対して、企業が従業員に対して自己啓発に必要となる費用の援助や、就業時間や休暇等の配慮、情報提供等を行うことで、自己啓発を促進する可能性がある。自己啓発の促進は労働者個人の意識だけで改善できるものではない。また、労働者が自己啓発により職業能力を高めることは、企業にとっても生産性や付加価値の向上といった大きなメリットをもたらすものである。企業による従業員の自己啓発に対する適切な支援が期待される。
　転職者が入社後に新たな職場に円滑に適応できることは、円滑な労働移動を促進する上でも重要であるが、転職者がキャリアチェンジをする場合、受入企業がＯＪＴ・ＯＦＦ－ＪＴのいずれかを実施した方が、転職者の職業生活や仕事に対する満足度は高くなる傾向があり、受入企業において適切な教育訓練による支援を実施することが重要であると考えられる。
　また、転職者を採用する企業は、必要な職種に応募してくる人材が少ないことや、応募者の能力評価に関する客観的な基準が無いこと、採用時の処遇等について課題を抱える企業が多く、求職者側でも求人情報や職業紹介サービスの充実について課題として感じている者が多いことが分かった。「労働市場の見える化」を進めることで、転職時のミスマッチを防止し、企業・求職者の双方が安心して転職を実現できるようにすることが、円滑な労働移動を促進する上で重要になるといえる。
　公的職業訓練についても、失業者等が外部労働市場を利用し、早期に再就職できるようにするための社会の重要なセーフティネットであるが、これまでＥＢＰＭに基づく効果や課題の検証は十分行われてこなかった。今回、厚生労働省において、行政記録情報を用いて自ら分析を行い、一般的に職業訓練を受講することで再就職に対する効果が一定程度あると数量的に示した。
　訓練分野別の分析も行ったところ、介護・福祉分野については、訓練受講者をいかに増やすかが主な課題であり、介護・福祉職と遠い職種の経験者も含め、幅広く受講者を集めていくことが求められると考えられる。また、ＩＴ分野については、特に女性で情報技術者になりにくい傾向があるが、ＩＴの専門訓練を受講した場合の効果は男性と変わらないことが示唆された。
　女性は事務職への就職意向が強いことが主な要因である可能性があることから、女性の情報技術者として働くことへの関心を高めるための支援が求められると考えられる。

1. 1キャリアコンサルタント登録者数（技能検定キャリアコンサルティング職種の1級又は2級に合格した者の両方を含む）は、2022年３月末現在で60,562人である。
2. 2これ以降でキャリアコンサルティングの実施状況と労働者のキャリア形成意識やキャリア形成の状況の関係について一連の分析を行っているが、もともとキャリア形成意識が高い者がキャリアコンサルティングを受けている場合など、逆の因果関係がある可能性もあり、いずれの分析結果もキャリアコンサルティングの実施状況が労働者のキャリア形成意識やキャリア形成の状況に及ぼす因果効果を必ずしも示しているものではないことに留意が必要。
3. 3日置電機株式会社が10年先の方向性として2020年に定めたもので、具体的には「「測る」の先へ。ＨＩＯＫＩは、業界のフロントランナーとして「測る」を進化させ続け、世界のお客様と共に持続可能な社会をつくるソリューションクリエイターになる。」としている。
4. 4厚生労働省では、従業員の自律的なキャリア形成支援について他の模範となる取組を行っている企業等を表彰し、その理念や取組内容、具体の効果等を広く発信、普及することにより、キャリア形成支援の重要性を社会に広め、定着を期すことを目的に、「グッドキャリア企業アワード」を実施している。
5. 5本コラムの記載内容は、主にAmerican Workforce Policy Advisory Board Digital Infrastructure Working Group(2020)「Learning and Employment Records: Progress and the path forward」に記載された2020年９月時点の情報に基づいている。
6. 6米国労働力政策諮問委員会は当初「相互運用可能な学習記録（Interoperable Learning Record）」と呼称していたが、2020年9月に刊行した「Learning and Employment Records: Progress and the path forward」において、新しい用語としてＬＥＲを用いている。
7. 7米国労働力政策諮問委員会は米国商務省（U.S Department of Commerce）に2018年７月に設置され、同日に設置された米国労働者のための国家会議（National Council for the American Worker）に助言や提言を行う立場にある。
8. 8米国商工会議所財団は、米国企業約300万社が加盟する米国最大、世界最大の経済団体である米国商工会議所の支部である。
9. 92020年９月時点では、自動的に同期されるのは、実証実験に参加している教育機関から発行される情報のみである。
10. 10ＮＩＣＥは、サイバーセキュリティ分野の教育、訓練、労働力開発を目的とした、政府、学会、民間企業間のパートナーシップであり、米国商務省の国立標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology）によって主導されている。
11. 11国立学生クリアリングハウス（National Student Clearinghouse）は、同組織のプログラムに加盟している高等教育機関の学生の学位や成績等のデータの入手、保管、提供等をネットワークを介して行う非営利組織である。
12. 12ユーロパスが利用可能な範囲は、欧州35か国（EU加盟国に加え、ボスニア・ヘルツェゴビナ、アイスランド、モンテネグロ、北マケドニア、ノルウェー、セルビア、スイス、トルコ）である。
13. 13欧州委員会は2019年の試験運用開始時点では「ユーロパスデジタル資格情報インフラ（Europass Digital Credentials Infrastructure）」と呼称していたが、2021年10月の本格運用開始時点よりＥＤＣＬに改名した。
14. 14職種の専門性以外に、業種や職種が変わっても持ち運びができる職務遂行上のスキル。
15. 15求職者本人が希望する場合のみ、これらの情報が求人・求職情報提供サービスサイトに掲載される。
16. 16ランスタッド株式会社「労働者意識に関するグローバル調査（2021年）」、米ギャロップ社「State of the Global Workplace: 2021 Report」に基づくオープンワーク株式会社提供資料による。
17. 17財務情報だけでなく、環境（Environment）・社会（Social）・ガバナンス（Governance）要素を考慮した投資。
18. 18オープンワーク株式会社が2020年９月、2021年３月及び８月に行った調査結果。
19. 19人的資本経営とは、人材を「資本」として捉え、その価値を最大限に引き出すことで、中長期的な企業価値向上につなげる経営の在り方をいう。経済産業省はこれまでに「持続的な企業価値の向上と人的資本に関する研究会」（2020年１月～）及び「人的資本経営の実現に向けた検討会」（2021年７月～）を開催しており、その成果を「人材版伊藤レポート」「人材版伊藤レポート2.0」としてまとめている。
20. 20（独）労働政策研究・研修機構をはじめ、有識者の方からご助言・ご協力をいただいた。
21. 21内閣官房ＥＢＰＭ推進委員会第４回（令和元年９月９日）資料１より
    https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/ebpm/dai4/siryou1.pdf
22. 22レポート本文はhttps://www.mhlw.go.jp/content/000773751.pdf
23. 23レポート本文はhttps://www.mhlw.go.jp/content/000871639.pdf
24. 24時間外労働の上限を原則として月45時間、年360時間とし、臨時的な特別の事情が無ければこれを超えることができないとした上で、臨時的な特別の事情があって労使が合意する場合でも、年720時間以内、複数月の平均で80時間以内、月100時間未満を超えることはできないとした。
25. 25時間外労働の上限規制の適用における大企業と中小企業の要件は、業種ごとに従業員数及び資本金額によって定められている。
26. 26政策の介入群と非介入群が無作為に決まっていない時、両方の群への振り分け（セレクション）において何らかの偏り（バイアス）が生じる可能性があり、政策の効果として介入群と非介入群の差を単純に比較すると、バイアスによって純粋な政策の効果を把握できない可能性があることを指す。
27. 27傾向スコアマッチングにより各変数の偏りが補正された結果は付２－（４）－１図に示している。
28. 28傾向スコアマッチングによりバイアスを補正できるのは、条件付き独立の仮定（介入が割り振られる確率である傾向スコアが同一になるようなサンプルの中では、介入の有無は被説明変数と独立に割り振られている）が成立している場合であり、この仮定が成立しているかは検証不可能であるため、できるだけ多くの変数を傾向スコアの算出の際に説明変数に追加して分析を行っている。
29. 29傾向スコアマッチングの詳細な結果については付注３を参照。
30. 30ここで分析している訓練受講による他産業・他職種からの移動の状況のほか、訓練受講者・非受講者の新職の就職先産業及び「ＩＴ分野」「介護・医療・福祉分野」訓練受講者の就職先産業別の割合について付２－（４）－２図及び付２－（４）－３図に示している。
31. 31再就職の状況を把握できる雇用保険のデータにおいては、再就職後の職種は職業大分類でしか把握できないため、介護・福祉職やＩＴ職を正確に把握することはできない。したがって、ここでは便宜上、産業と職種の組み合わせにより介護・福祉職やＩＴ職を区別している。
32. 32介護・福祉分野への適性を測るための指標としては、就職後の定着率を用いることも考えられるが、今回の分析ではデータの観察期間を2021年７月末までとしており、定着率を評価する上では短すぎるため、定着率は用いていない。
33. 33厚生労働省では、2021年度より、ＩＴ人材の質的・量的な確保を図る観点から、公共職業訓練（委託訓練）及び求職者支援訓練において、ＩＴスキル標準（ITSS）レベル１以上に相当する資格取得を目指す訓練コースについての訓練実施機関に対する訓練委託費等の上乗せ等により、ＩＴ分野の訓練コース設定の促進を図っている。
34. 34「女性デジタル人材育成プラン」（令和４年４月26日男女共同参画会議決定）参照。
35. 35Customer Relationship Management（顧客関係管理）。
36. 36同社が独自に認定している資格のうちの一つで、Salesforce 認定アドミニストレーター試験では、Salesforce ＣＲＭ システム管理者を認定し、Salesforce組織のメンテナンスや、業務要件に基づいた管理機能を実行できる能力が求められるとしている。
37. 37「就職・転職支援のための大学リカレント教育推進事業」は、全国の大学が企業・経済団体・ハローワーク等と連携し、２か月～６か月程度の短期間で就職・転職に繋がるプログラムを受講料無料（テキスト代等を除く）で提供するものである。公募及び審査の結果、2021年度には40大学63プログラムが採択されている。