ABOUT THE SPEAKER
Rainer Strack - Human resources expert
BCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way.

Why you should listen
Rainer Strack is a Senior Partner and Managing Director at the Boston Consulting Group, where he is the global leader of the HR topic. He has written numerous articles about human resources, such as on HR controlling and people business in 2005 and on demographic risk management and strategic workforce planning in 2008, both published in the Harvard Business Review. In 2014 he published three major BCG reports on "The Global Workforce Crisis," "Decoding Global Talent," and "Creating People Advantage." He was a member of the Global Agenda Council for talent mobility of the World Economic Forum and presented twice on this topic in Davos. Strack holds a master’s degree in physics, a master’s degree in business, and a PhD in physics from RWTH Aachen University, Germany. In 2008, he was named an honorary professor at Witten/Herdecke University, Germany.
More profile about the speaker
Rainer Strack | Speaker | TED.com
TED@BCG Berlin

Rainer Strack: The workforce crisis of 2030 -- and how to start solving it now

ライナー・ストラック: 2030年 驚きの労働人口クライシス―そして今からどう対策を始めるか

Filmed:
1,825,947 views

直感的に分かり難いかも知れませんが、2030年までに世界の大経済圏の多くでは労働人口が需要を下回ることになります。 人材専門家であるライナー・ストラックはこのデータ豊富で―極めてチャーミングな―トークで、国は移住を厭わずやる気のある求職者たちに国境を超えて目を向けるべきだと言います。 そしてその為にまず企業や組織において職場の文化を改善していくことから始める必要があるのです。
- Human resources expert
BCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
2014 is a very special特別 year年 for me:
0
973
3134
2014年は私にとって特別な年です
00:16
20 years年 as a consultantコンサルタント,
1
4107
1927
コンサルタントとして20周年
00:18
20 years年 of marriage結婚,
2
6034
1672
結婚20周年
一ヶ月後には50才になります
00:19
and I'm turning旋回 50 in one month月.
3
7706
3181
00:22
That means手段 I was bornうまれた in 1964
in a small小さい townタウン in Germanyドイツ.
4
10887
5550
私は1964年にドイツの小さな街に生まれました
00:28
It was a grayグレー November11月 day,
5
16437
1718
灰色の11月のある日
00:30
and I was overdue延滞.
6
18155
1880
予定日を超えていました
00:32
The hospital's病院 maternityマタニティ ward区
was really stressed強調された out
7
20035
3483
病院の産婦人科は忙しく
00:35
because a lot of babies赤ちゃん were bornうまれた
on this grayグレー November11月 day.
8
23518
4505
その日多くの出産が予定されていて
00:40
As a matter問題 of fact事実,
9
28023
2122
実際
00:42
1964 was the year年 with the highest最高
birth誕生 rateレート ever in Germanyドイツ:
10
30145
4426
1964年はドイツで最も
出生率の高かった年なのです
00:46
more than 1.3 million百万.
11
34571
2020
130万人以上が生まれました
00:48
Last year年, we just hitヒット over 600,000,
12
36591
3134
比べて去年は60万人
00:51
so halfハーフ of my number数.
13
39725
1502
半分の数です
00:53
What you can see here
is the Germanドイツ人 age年齢 pyramidピラミッド,
14
41490
3831
これはドイツの人口（年齢）
ピラミッドで
00:57
and there, the small小さい black黒 pointポイント
at the top上, that's me.
15
45321
2809
ここの上にある小さな点が私です
01:00
(Laughter笑い) (Applause拍手)
16
48130
3994
（笑）（拍手）
01:06
In red赤, you can see the potential潜在的な
working-age労働年齢 population人口,
17
54307
4133
赤は潜在的労働力人口
01:10
so people over 15 and under下 65,
18
58440
4249
15歳から65歳までの人口で
01:14
and I'm actually実際に only interested興味がある
in this red赤 areaエリア.
19
62689
3715
私はこの赤いエリアに興味があります
01:18
Now, let's do a simple単純 simulationシミュレーション
20
66404
2043
簡単なシミュレーションで
01:20
of how this age年齢 structure構造 will develop開発する
over the next次 coupleカップル of years年.
21
68447
4528
この年齢構造が数年でどう変わるか見てみましょう
01:24
As you can see,
22
72975
1439
このように
01:26
the peakピーク is moving動く to the right,
23
74414
2299
ピークが右へ移動して
01:28
and I, with manyたくさんの other baby赤ちゃん boomersブーマー,
will retire引退する in 2030.
24
76713
6525
多くのベビーブーマーと同じく
私は2030年に定年退職を迎えます
01:35
By the way, I don't need any forecasts予測
25
83238
2275
ところで この赤いエリアを予測するのに
01:37
of birth誕生 rates料金 for predicting予測する
this red赤 areaエリア.
26
85513
2869
出生率の予測値は必要ないんです
01:40
The red赤 areaエリア,
27
88406
1248
この赤い部分 つまり
01:41
so the potential潜在的な
working-age労働年齢 population人口 in 2030,
28
89678
3612
2030年の潜在的労働世代人口は
01:45
is already既に setセット in stone石 today今日,
29
93291
3298
今日もう確定しています
01:48
exceptを除いて for much higher高い migration移行 rates料金.
30
96589
3552
もし移民の流入率がそれ程
変わらないとすればですが
01:52
And if you compare比較する this red赤 areaエリア in 2030
with the red赤 areaエリア in 2014,
31
100141
6130
2030年と2014年の赤い部分を比べると
01:58
it is much, much smaller小さい.
32
106271
3111
かなり小さくなるのが分かりますね
02:01
So before I showショー you
the rest残り of the world世界,
33
109382
2438
世界の状況をお見せする前に―
02:03
what does this mean for Germanyドイツ?
34
111820
3297
これはドイツにとって何を意味するのでしょう
02:07
So what we know from
this picture画像 is that the labor労働 supply供給,
35
115117
4087
労働力の供給は―
02:11
so people who provide提供する labor労働,
36
119204
1927
労働者たちの数は
02:13
will go down in Germanyドイツ,
and will go down significantly有意に.
37
121131
3669
ドイツで劇的に減少します
02:16
Now, what about labor労働 demandデマンド?
38
124800
2600
労働力の需要はどうでしょう？
02:19
That's where it gets取得 trickyトリッキー.
39
127400
1811
ここが難しい部分ですが
02:22
As you mightかもしれない know, the consultant'sコンサルタント
favoriteお気に入り answer回答 to any question質問 is,
40
130163
4807
コンサルタント達の得意の答えは
02:26
"It depends依存する."
41
134970
1741
「時と場合によります」
02:28
So I would say it depends依存する.
42
136711
2368
なので私もそう言っていました
02:31
We didn't want to forecast予測 the future未来.
43
139079
2369
未来を予測することは避けたのです
02:33
Highly非常に speculative投機的.
44
141448
1509
憶測に過ぎない要素が
大きすぎるからです
02:34
We did something elseelse.
45
142957
1556
その代わりに―
02:36
We looked見た at the GDPGDP
and productivity生産性 growth成長 of Germanyドイツ
46
144513
3390
ドイツのGDPと生産性の成長を
02:39
over the last 20 years年,
47
147903
1695
過去20年に渡って見てみました
02:41
and calculated計算された the following以下 scenarioシナリオ:
48
149598
2484
そして次のシナリオを計算したのです
02:44
if Germanyドイツ wants to continue持続する
this GDPGDP and productivity生産性 growth成長,
49
152082
4481
もしドイツがこのGDPと生産性の
成長率を続けたいのなら
02:48
we could directly直接 calculate計算する
50
156563
2113
ドイツで成長を維持するのに何人の労働者
が必要なのか
02:50
how manyたくさんの people Germanyドイツ would need
to supportサポート this growth成長.
51
158676
3971
計算することができます
02:54
And this is the green緑 lineライン: labor労働 demandデマンド.
52
162647
2972
この緑のラインは労働力の需要です
02:57
So Germanyドイツ will run走る into
a majorメジャー talent才能 shortage不足 very quickly早く.
53
165619
5712
ドイツは早くから人材不足に直面します
８００万人が不足することになります。
03:03
Eight8 million百万 people are missing行方不明,
54
171331
1834
これは現在の労働人口の20％以上になります
03:05
whichどの is more than 20 percentパーセント
of our current現在 workforce労働力,
55
173165
2763
03:07
so big大きい numbers数字, really big大きい numbers数字.
56
175928
2670
とても大きな数です
03:10
And we calculated計算された severalいくつかの scenariosシナリオ,
57
178598
2113
それからいくつかのシナリオを計算してみて
03:12
and the picture画像 always looked見た like this.
58
180711
2462
このような図になりました
03:16
Now, to close閉じる the gapギャップ,
59
184565
1881
ギャップを埋めるのに
03:18
Germanyドイツ has to significantly有意に
increase増加する migration移行,
60
186446
4063
ドイツは劇的に移民の数を
増やさなければならず
03:22
get manyたくさんの more women女性 in the workforce労働力,
61
190509
2206
女性の労働力をもっと
増やさなければなりません
03:24
increase増加する retirement退職 age年齢 —
62
192715
1765
退職年齢を先に延ばし―
03:26
by the way, we just
lowered低下した it this year年 —
63
194480
2415
これは今年早められたばかりですけれど―
03:28
and all these measures措置 at once一度.
64
196895
2763
これらの政策が一度に必要になります
03:31
If Germanyドイツ fails失敗する here,
Germanyドイツ will stagnate停滞する.
65
199658
4063
ここでドイツが失敗すると
経済成長は停滞することになります
03:35
We won't〜されません grow成長する anymoreもう. Why?
66
203721
2322
もう成長は見込めません 何故か？
03:38
Because the workers労働者 are not there
who can generate生成する this growth成長.
67
206043
3413
それはこの成長の基盤となる
労働者たちがいないからです
03:41
And companies企業 will look
for talents才能 somewhereどこかで elseelse.
68
209456
4457
企業は他の場所で従業員たちを
探すことになります
03:45
But where?
69
213913
1376
でも一体どこで？
03:48
Now, we simulatedシミュレートされた labor労働 supply供給
and labor労働 demandデマンド
70
216730
4046
我々は世界のGDPの70%以上を占める
03:52
for the largest最大 15 economies経済 in the world世界,
71
220776
3169
世界の15経済圏について
03:55
representing代理人 more than 70 percentパーセント
of world世界 GDPGDP,
72
223945
3692
労働力の需要と供給をシミュレートしました
03:59
and the overall全体 picture画像
looks外見 like this by 2020.
73
227637
3947
すると2020年までに
このような姿が浮かび上がります
04:03
Blue青 indicates指示する a labor労働 surplus余剰,
74
231584
2693
青は労働力の供給過剰
04:06
red赤 indicates指示する a labor労働 shortfall不足,
75
234277
2485
赤は労働力の不足
04:08
and grayグレー are those countries国
whichどの are borderline境界線.
76
236762
3692
グレーはその間のボーダーラインの国々です
04:12
So by 2020, we still see a labor労働 surplus余剰
in some countries国,
77
240454
6106
2020年までにいくつかの国々では
まだ労働の供給過剰が見られます
04:18
like Italyイタリア, Franceフランス, the U.S.,
78
246560
2183
イタリア、フランス、アメリカ等です
04:20
but this picture画像 will change変化する
dramatically劇的に by 2030.
79
248743
4597
しかし2030年にはこれは劇的に変化し
04:25
By 2030, we will face面
a globalグローバル workforce労働力 crisis危機
80
253340
4621
世界的にほとんどの大きな経済圏で労働力が不足します
04:29
in most最も of our largest最大 economies経済,
81
257961
2995
世界的にほとんどの大きな
経済圏で労働力が不足します
これはＢＲＩＣの内の３カ国を含みます
04:32
includingを含む three三
out of the four4つの BRICBRIC countries国.
82
260956
2415
04:35
China中国, with its former前者
one-child一人っ子 policyポリシー, will be hitヒット,
83
263371
3158
過去の一人っ子政策の影響が現れる中国
04:38
as well as Brazilブラジル and Russiaロシア.
84
266529
3924
ブラジルとロシアです
04:42
Now, to tell the truth真実,
85
270453
3715
さて 実を言うと
04:46
in reality現実, the situation状況
will be even more challenging挑戦.
86
274168
4806
現実には 状況は更に困難になります
04:50
What you can see here are average平均 numbers数字.
87
278974
3343
ここでお見せしているのは平均値に過ぎません
04:54
We de-averaged平均化されていない them
88
282317
1696
これを平均値から戻し
04:56
and broke壊れた them down
into different異なる skillスキル levelsレベル,
89
284013
2620
スキルレベル別に内訳を見てみると
04:58
and what we found見つけた
90
286633
1317
見えてきたのは
04:59
were even higher高い shortfalls不足
for high-skilled高技能者 people
91
287950
3934
ハイスキル労働力の不足率が更に高まり
05:03
and a partial部分的な surplus余剰
for low-skilled低熟練 workers労働者.
92
291884
4179
ロースキル労働力が部分的に
余剰するという状況です
05:08
So on top上 of an overall全体 labor労働 shortage不足,
93
296063
3158
つまり 全体的な労働力不足に加えて
05:11
we will face面 a big大きい
skillスキル mismatchミスマッチ in the future未来,
94
299221
4232
将来 社会はスキルのミスマッチが
蔓延する状況に直面することになります
05:15
and this means手段 huge巨大 challenges挑戦
95
303477
1699
これが意味するところは 至る所で
05:17
in terms条項 of education教育, qualification資格,
96
305200
2065
教育、資格、
05:19
upskillingアップスキル for governments政府 and companies企業.
97
307289
3025
政府や企業でのスキルアップ等の
大きな課題が生まれるということです
次に目を向けたのは
ロボット、自動化、テクノロジーです
05:24
Now, the next次 thing we looked見た into
was robotsロボット, automationオートメーション, technology技術.
98
312397
5978
テクノロジーは生産性を押上げ
この未来図を塗り替えるでしょうか？
05:30
Will technology技術 change変化する this picture画像
and boostブースト productivity生産性?
99
318375
4014
これへの短い答えは
05:35
Now, the shortショート answer回答 would be
100
323728
2070
先ほどの数値はテクノロジーによる
生産性の押上げをすでに含んでいた
05:37
that our numbers数字 already既に include含める
a significant重要な growth成長 in productivity生産性
101
325798
4561
というものです
05:42
driven駆動される by technology技術.
102
330359
1583
05:45
A long answer回答 would go like this.
103
333093
3535
長い答えはこうなります
05:48
Let's take Germanyドイツ again.
104
336628
2485
また ドイツを例に取ってみましょう
05:51
The Germansドイツ人 have
a certainある reputation評判 in the world世界
105
339113
2554
ドイツ人達は 生産性に関しては
05:53
when it comes来る to productivity生産性.
106
341667
2577
定評があります
05:56
In the '90s, I worked働いた in our Bostonボストン office事務所
for almostほぼ two years年,
107
344244
4597
90年代に私は2年ほど
ボストンオフィスで働きました
06:00
and when I left, an old古い senior上級 partnerパートナー
told me, literally文字通り,
108
348841
4157
そこを去る際 シニアパートナーが
私に言ったのは
「もっとドイツ人達をよこしてくれ
機械みたいに働いてくれるからね」
06:04
"Send送信 me more of these Germansドイツ人,
they work like machines機械."
109
352998
3482
06:08
(Laughter笑い)
110
356480
4487
（笑）
06:12
That was 1998.
111
360967
3292
1998年のことでした
06:16
Sixteen16 years年 later後で,
you'dあなたは probably多分 say the opposite反対の.
112
364259
3483
16年後 きっと全く逆のことを言うでしょう
06:19
"Send送信 me more of these machines機械.
They work like Germansドイツ人."
113
367742
3668
「もっと機械をよこしてくれ
ドイツ人みたいに働いてくれるからね」
06:23
(Laughter笑い) (Applause拍手)
114
371410
4156
（笑）（拍手）
06:30
Technology技術 will replace置き換える
a lot of jobsジョブ, regular定期的 jobsジョブ.
115
378108
4703
テクノロジーが製造業だけでなく
06:34
Not only in the production製造 industry業界,
116
382811
1997
多くの仕事に取って変わるでしょう
06:36
but even office事務所 workers労働者 are in jeopardy危険
117
384808
1858
オフィスワーカー達も例外無く
06:38
and mightかもしれない be replaced置き換えられた by robotsロボット,
118
386690
2831
ロボットやAI、ビッグデータや自動化によって
06:41
artificial人工的な intelligenceインテリジェンス,
big大きい dataデータ, or automationオートメーション.
119
389521
2515
取って代わられるかも知れません
06:45
So the keyキー question質問 is not
if technology技術 replaces置き換える some of these jobsジョブ,
120
393120
4922
もはや鍵となる問いは―テクノロジーが
こうした仕事をするようになるのか ではなく
06:50
but when, how fast速い, and to what extentエクステント?
121
398042
3646
いつ どの位早くその時が訪れ
どの位の規模で？という問いです
06:53
Or in other words言葉,
122
401688
1695
言い換えれば
06:55
will technology技術 help us
to solve解決する this globalグローバル workforce労働力 crisis危機?
123
403383
4676
テクノロジーは世界的な労働力不足を
解決するのか？
答えは
イエス　アンド　ノー　です。
07:01
Yes and no.
124
409334
1920
今の答えはより洗練された
「時と場合によります」ですね
07:03
This is a more sophisticated洗練された
versionバージョン of "it depends依存する."
125
411254
2902
07:06
(Laughter笑い)
126
414156
1047
（笑）
07:07
Let's take the automotive自動車 industry業界
as an example例,
127
415227
5083
自動車産業を例に取りましょう
07:12
because there, more than 40 percentパーセント
of industrial工業用 robotsロボット are already既に workingワーキング
128
420310
4504
そこでは40%以上の産業ロボットが
既に導入されており
07:16
and automationオートメーション has already既に taken撮影 place場所.
129
424814
2732
自動化が始まっています
07:21
In 1980, lessもっと少なく than 10 percentパーセント
of the production製造 costコスト of a car車
130
429332
5327
1980年には電気部品は
自動車の生産コストの
07:26
was caused原因 by electronic電子 parts部品.
131
434659
2670
10%以下しか占めていませんでしたが
07:29
Today今日, this number数 is more than 30 percentパーセント
132
437329
3251
今日これは30%以上になり
07:32
and it will grow成長する
to more than 50 percentパーセント by 2030.
133
440580
4823
2030年までに50%以上になるでしょう
07:37
And these new新しい electronic電子 parts部品
and applicationsアプリケーション
134
445427
4181
これらの新しい電子部品や
アプリケーションは
07:41
require要求する new新しい skillsスキル
and have created作成した a lot of new新しい jobsジョブ,
135
449632
4020
新たなスキルを必要とし
新たな雇用を生み出しました
認知システム工学のようなものです
07:45
like the cognitive認知 systemsシステム engineerエンジニア
136
453652
2547
07:48
who optimizes最適化する the interactionインタラクション
betweenの間に driverドライバ and electronic電子 systemシステム.
137
456223
4465
運転手と電子制御システムとの
やりとりを最適化する仕事です
07:54
In 1980, no one had the slightest少し clue手がかり
that suchそのような a jobジョブ would ever exist存在する.
138
462081
6587
1980年には誰もそんな仕事が生まれるなど
想像もできませんでした
08:01
As a matter問題 of fact事実,
139
469534
1493
そして実は
08:03
the overall全体 number数 of people
involved関係する in the production製造 of a car車
140
471051
4195
車の製造に関わった人々の数は
08:07
has only changedかわった slightly少し
in the last decades数十年,
141
475246
3413
ロボットや自動化が始まっても
08:10
in spite邪悪 of robotsロボット and automationオートメーション.
142
478659
3018
過去10年に渡り少ししか変わっていません
08:13
So what does this mean?
143
481677
1766
これは何を意味しているのでしょう？
08:15
Yes, technology技術
will replace置き換える a lot of jobsジョブ,
144
483443
2413
もちろん テクノロジーは多くの作業に取って代わります
08:17
but we will alsoまた、 see a lot of new新しい jobsジョブ
and new新しい skillsスキル on the horizon地平線,
145
485880
5827
でも同時に多くの新たな仕事やスキルが生まれて
08:23
and that means手段 technology技術 will worsen悪化する
our overall全体 skillスキル mismatchミスマッチ.
146
491731
6037
そのことはテクノロジーは全体的にスキルの
ミスマッチを悪化させるということを意味します
08:29
And this kind種類 of de-averaging平均化解除
147
497768
1742
このような脱・平均値化は
08:31
reveals明らかにする the crucial重大な challengeチャレンジ
for governments政府 and businessesビジネス.
148
499510
3601
政府や企業にとっての危機的な
課題を露わにしていきます
08:37
So people, high-skilled高技能者 people,
149
505175
3831
高スキルな人々―
08:41
talents才能, will be the big大きい thing
in the next次 decade10年.
150
509006
4040
人材は次の10年 重要になります
08:45
If they are the scarce乏しい resourceリソース,
we have to understandわかる them much better.
151
513046
5642
もしこうした人材達が不足しがちな資源だとすれば
彼らのことをより良く理解するべきです
08:50
Are they actually実際に willing喜んで to work abroad海外?
152
518688
2949
彼らは海外で働いても
いいと思っているだろうか？
どんな仕事を好むだろうか？
08:53
What are their彼らの jobジョブ preferencesプリファレンス?
153
521637
1765
08:56
To find out, this year年 we conducted導かれた
a globalグローバル survey調査
154
524552
5041
答えを見つけるために 今年
我々は世界的に調査を行いました
09:01
among中 more than 200,000 jobジョブ seekersシーカー
from 189 countries国.
155
529617
5253
189カ国からの20万人の
求職者たちが対象です
09:08
Migration移行 is certainly確かに
one keyキー measure測定 to close閉じる a gapギャップ,
156
536021
5428
移住はギャップを埋める主要なポイントです
09:13
at least少なくとも in the shortショート term期間,
157
541469
1544
少なくとも短い期間の解決策になります
09:15
so we asked尋ねた about mobility移動性.
158
543013
2600
ですから流動性について質問しました
09:17
More than 60 percentパーセント
of these 200,000 jobジョブ seekersシーカー
159
545613
4621
これら20万人の60%以上が
09:22
are willing喜んで to work abroad海外.
160
550234
2600
海外で働いてもいいと回答しました
09:24
For me, a surprisingly驚くほど high高い number数.
161
552834
2160
私の予想より高い値でした
09:26
If you look at the employees従業員
aged老人 21 to 30,
162
554994
3413
21歳から30歳の従業員たちをみると
09:30
this number数 is even higher高い.
163
558407
2299
その数値は更に高いものでした
09:32
If you splitスプリット this number数 up by country国,
164
560706
3320
国別に見てみると
09:36
yes, the world世界 is mobileモバイル, but only partly部分的に.
165
564026
5201
確かに世界で人々は流動的でしたが
一部だけだとわかりました
09:41
The least少なくとも mobileモバイル countries国
are Russiaロシア, Germanyドイツ and the U.S.
166
569227
4052
最も移住を好まない国は
ロシア、ドイツ、アメリカでした
09:46
Now where would these people like to move動く?
167
574358
3274
では人々の好む移住先は？
09:49
Number数 sevenセブン is Australiaオーストラリア,
where 28 percentパーセント could imagine想像する moving動く.
168
577632
4830
7位はオーストラリア 28%の人々が
移住していいと考えています
09:54
Then Franceフランス, Switzerlandスイス,
Germanyドイツ, Canadaカナダ, U.K.,
169
582462
4318
そしてフランス、スイス、ドイツ、
カナダ、イギリスと続き
09:58
and the top上 choice選択
worldwide世界的に is the U.S.
170
586804
3305
世界で一番の人気はアメリカです
10:02
Now, what are the jobジョブ preferencesプリファレンス
of these 200,000 people?
171
590744
3495
さてこの20万人達の好む仕事は？
10:06
So, what are they looking for?
172
594263
1483
仕事に何を求めているのでしょう？
10:09
Out of a listリスト of 26 topicsトピック,
salary給料 is only number数 eight8.
173
597043
6432
26のリストのうち 給料は8番目
10:15
The top上 four4つの topicsトピック
are all around culture文化.
174
603475
4528
上位４つは職場の文化についてでした
10:20
Number数 four4つの,
175
608003
1555
第４位
10:21
having持つ a great relationship関係 with the bossボス;
176
609558
2996
上司との良好な関係
10:24
three三, enjoying楽しんで a great work-lifeワークライフ balanceバランス;
177
612554
4017
第３位 ワーク・ライフ・バランス
10:28
two, having持つ a great relationship関係
with colleagues同僚;
178
616571
3761
第２位 同僚との良好な関係
10:32
and the top上 priority優先 worldwide世界的に
179
620332
3395
第１位は世界中で同じです
10:35
is beingであること appreciated感謝 for your work.
180
623751
3589
自分の仕事に対して評価されること
10:40
So, do I get a thank you?
181
628321
2831
つまり 感謝されるということです
10:43
Not only once一度 a year年
with the annual年次 bonusボーナス payment支払い,
182
631152
3344
年に一度のボーナスじゃなく
10:46
but everyすべて day.
183
634496
2205
毎日のことです
10:48
And now, our globalグローバル workforce労働力 crisis危機
becomes〜になる very personal個人的.
184
636701
5225
つまり　世界的な労働力危機は個人的な問題に集約されます
人は認められたいのです
10:53
People are looking for recognition認識.
185
641926
3041
皆そうではないでしょうか？
10:56
Aren'tない we all looking
for recognition認識 in our jobsジョブ?
186
644967
3300
11:03
Now, let me connect接続する the dotsドット.
187
651302
3580
それでは点と点をつないでみましょう
11:06
We will face面 a globalグローバル workforce労働力 crisis危機
188
654882
2368
私たちはこれから
世界規模の危機に直面します
11:09
whichどの consists〜する
of an overall全体 labor労働 shortage不足
189
657250
2972
全体的な労働力不足
11:12
plusプラス a huge巨大 skillスキル mismatchミスマッチ,
190
660222
1951
スキルのミスマッチ
11:14
plusプラス a big大きい cultural文化的 challengeチャレンジ.
191
662173
3134
文化的な課題
11:17
And this globalグローバル workforce労働力 crisis危機
is approaching接近する very fast速い.
192
665307
3924
そしてこの世界規模の労働力不足は
目前に迫っています
11:21
Right now, we are
just at the turning旋回 pointポイント.
193
669231
2740
今私たちはちょうどターニングポイントにいます
11:23
So what can we, what can governments政府,
what can companies企業 do?
194
671971
4388
私たち―政府や企業は何ができるのでしょう？
11:28
Everyすべて company会社,
195
676359
1603
全ての企業は
11:29
but alsoまた、 everyすべて country国,
196
677962
1787
そして全ての国々は
11:31
needsニーズ a people strategy戦略,
197
679749
1928
人材戦略が必要です
11:33
and to act行為 on it immediatelyすぐに,
198
681677
2972
そして今直ぐに行動すること です
11:36
and suchそのような a people strategy戦略
consists〜する of four4つの parts部品.
199
684649
3947
この人材戦略には４つの柱があります
11:40
Number数 one, a plan計画
200
688596
1811
１つめは 計画
11:42
for how to forecast予測 supply供給 and demandデマンド
for different異なる jobsジョブ and different異なる skillsスキル.
201
690407
6130
様々な仕事やスキルについて
需要と供給を予測します
11:48
Workforce労働力 planningプランニング will become〜になる
more important重要 than financial金融 planningプランニング.
202
696537
4735
労働力プランニングはファイナンシャル・
プランニングよりも重要になります
11:54
Two, a plan計画 for
how to attract引き付ける great people:
203
702109
3623
２つめは優れた人材を
どう惹きつけるかということ
11:57
generation世代 Y, women女性, but alsoまた、 retirees退職者.
204
705732
3099
ジェネレーションY、女性、
そして定年退職者達もです
12:01
Three三, a plan計画 for how to educate教育する
and upskillアップスキル them.
205
709865
3989
３つめ 従業員の教育とスキルアップです
12:05
There's a huge巨大
upskillingアップスキル challengeチャレンジ ahead前方に of us.
206
713878
2555
スキルアップの課題が山積みです
12:09
And four4つの,
207
717666
1834
４つめ
12:11
for how to retain保持する the bestベスト people,
208
719500
2529
どう優れた人材を維持するるか
12:14
or in other words言葉,
209
722053
1346
ということは
12:15
how to realize実現する an appreciation感謝
and relationship関係 culture文化.
210
723423
4875
職場でどう感謝と良好な関係の
文化を実現するかです
12:23
Howeverしかしながら, one crucial重大な underlying根底にある factor因子
is to change変化する our attitudes態度.
211
731643
6032
しかしその根底にある重要な要因は
どう私たちの態度を改善するかです
12:30
Employees従業員 are resourcesリソース, are assets資産,
212
738424
4203
従業員は資源であり資産です
12:34
not costsコスト, not head頭 countsカウント,
213
742627
2445
コストでもただの頭数でもなければ
機械でもなく・・・
12:37
not machines機械,
214
745096
1385
「ドイツ人達」でもないのです
12:38
not even the Germansドイツ人.
215
746505
1541
ありがとうございました
12:40
Thank you.
216
748176
1102
12:41
(Applause拍手)
217
749302
3887
（拍手）
Translated by Eriko T.
Reviewed by Daiji Kuwano

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ABOUT THE SPEAKER
Rainer Strack - Human resources expert
BCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way.

Why you should listen
Rainer Strack is a Senior Partner and Managing Director at the Boston Consulting Group, where he is the global leader of the HR topic. He has written numerous articles about human resources, such as on HR controlling and people business in 2005 and on demographic risk management and strategic workforce planning in 2008, both published in the Harvard Business Review. In 2014 he published three major BCG reports on "The Global Workforce Crisis," "Decoding Global Talent," and "Creating People Advantage." He was a member of the Global Agenda Council for talent mobility of the World Economic Forum and presented twice on this topic in Davos. Strack holds a master’s degree in physics, a master’s degree in business, and a PhD in physics from RWTH Aachen University, Germany. In 2008, he was named an honorary professor at Witten/Herdecke University, Germany.
More profile about the speaker
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