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
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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。
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. Full bio
BCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way. Full bio
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00:12
2014 is a very special year for me:
0
973
3134
2014年は私にとって特別な年です
00:16
20 years as a consultant,
1
4107
1927
コンサルタントとして20周年
00:18
20 years of marriage,
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 50 in one month.
3
7706
3181
00:22
That means I was born in 1964
in a small town in Germany.
in a small town in Germany.
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 November day,
5
16437
1718
灰色の11月のある日
00:30
and I was overdue.
6
18155
1880
予定日を超えていました
00:32
The hospital's maternity ward
was really stressed out
was really stressed out
7
20035
3483
病院の産婦人科は忙しく
00:35
because a lot of babies were born
on this gray November day.
on this gray November 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 of fact,
9
28023
2122
実際
00:42
1964 was the year with the highest
birth rate ever in Germany:
birth rate ever in Germany:
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
出生率の高かった年なのです
00:46
more than 1.3 million.
11
34571
2020
130万人以上が生まれました
00:48
Last year, we just hit over 600,000,
12
36591
3134
比べて去年は60万人
00:51
so half of my number.
13
39725
1502
半分の数です
00:53
What you can see here
is the German age pyramid,
is the German age pyramid,
14
41490
3831
これはドイツの人口（年齢）
ピラミッドで
ピラミッドで
00:57
and there, the small black point
at the top, that's me.
at the top, that's me.
15
45321
2809
ここの上にある小さな点が私です
01:00
(Laughter) (Applause)
16
48130
3994
（笑）（拍手）
01:06
In red, you can see the potential
working-age population,
working-age population,
17
54307
4133
赤は潜在的労働力人口
01:10
so people over 15 and under 65,
18
58440
4249
15歳から65歳までの人口で
01:14
and I'm actually only interested
in this red area.
in this red area.
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 simulation
20
66404
2043
簡単なシミュレーションで
01:20
of how this age structure will develop
over the next couple of years.
over the next couple of years.
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 is moving to the right,
23
74414
2299
ピークが右へ移動して
01:28
and I, with many other baby boomers,
will retire in 2030.
will retire 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
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
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 rates for predicting
this red area.
this red area.
26
85513
2869
出生率の予測値は必要ないんです
01:40
The red area,
27
88406
1248
この赤い部分 つまり
01:41
so the potential
working-age population in 2030,
working-age population in 2030,
28
89678
3612
2030年の潜在的労働世代人口は
01:45
is already set in stone today,
29
93291
3298
今日もう確定しています
01:48
except for much higher migration rates.
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
変わらないとすればですが
01:52
And if you compare this red area in 2030
with the red area in 2014,
with the red area 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.
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 you
the rest of the world,
the rest of the world,
33
109382
2438
世界の状況をお見せする前に―
02:03
what does this mean for Germany?
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 is that the labor supply,
this picture is that the labor supply,
35
115117
4087
労働力の供給は―
02:11
so people who provide labor,
36
119204
1927
労働者たちの数は
02:13
will go down in Germany,
and will go down significantly.
and will go down significantly.
37
121131
3669
ドイツで劇的に減少します
02:16
Now, what about labor demand?
38
124800
2600
労働力の需要はどうでしょう？
02:19
That's where it gets tricky.
39
127400
1811
ここが難しい部分ですが
02:22
As you might know, the consultant's
favorite answer to any question is,
favorite answer to any question is,
40
130163
4807
コンサルタント達の得意の答えは
02:26
"It depends."
41
134970
1741
「時と場合によります」
02:28
So I would say it depends.
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 the future.
43
139079
2369
未来を予測することは避けたのです
02:33
Highly speculative.
44
141448
1509
憶測に過ぎない要素が
大きすぎるからです
大きすぎるからです
02:34
We did something else.
45
142957
1556
その代わりに―
02:36
We looked at the GDP
and productivity growth of Germany
and productivity growth of Germany
46
144513
3390
ドイツのGDPと生産性の成長を
02:39
over the last 20 years,
47
147903
1695
過去20年に渡って見てみました
02:41
and calculated the following scenario:
48
149598
2484
そして次のシナリオを計算したのです
02:44
if Germany wants to continue
this GDP and productivity growth,
this GDP and productivity growth,
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
成長率を続けたいのなら
02:48
we could directly calculate
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
が必要なのか
02:50
how many people Germany would need
to support this growth.
to support this growth.
51
158676
3971
計算することができます
02:54
And this is the green line: labor demand.
52
162647
2972
この緑のラインは労働力の需要です
02:57
So Germany will run into
a major talent shortage very quickly.
a major talent shortage very quickly.
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
Eight million people are missing,
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 is more than 20 percent
of our current workforce,
of our current workforce,
55
173165
2763
03:07
so big numbers, really big numbers.
56
175928
2670
とても大きな数です
03:10
And we calculated several scenarios,
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 always looked like this.
58
180711
2462
このような図になりました
03:16
Now, to close the gap,
59
184565
1881
ギャップを埋めるのに
03:18
Germany has to significantly
increase migration,
increase migration,
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
増やさなければならず
03:22
get many more women in the workforce,
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
増やさなければなりません
03:24
increase retirement age —
62
192715
1765
退職年齢を先に延ばし―
03:26
by the way, we just
lowered it this year —
lowered it this year —
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 at once.
64
196895
2763
これらの政策が一度に必要になります
03:31
If Germany fails here,
Germany will stagnate.
Germany will stagnate.
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
経済成長は停滞することになります
03:35
We won't grow anymore. Why?
66
203721
2322
もう成長は見込めません 何故か？
03:38
Because the workers are not there
who can generate this growth.
who can generate this growth.
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
労働者たちがいないからです
03:41
And companies will look
for talents somewhere else.
for talents somewhere else.
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
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 labor supply
and labor demand
and labor demand
70
216730
4046
我々は世界のGDPの70%以上を占める
03:52
for the largest 15 economies in the world,
71
220776
3169
世界の15経済圏について
03:55
representing more than 70 percent
of world GDP,
of world GDP,
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 picture
looks like this by 2020.
looks 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
このような姿が浮かび上がります
04:03
Blue indicates a labor surplus,
74
231584
2693
青は労働力の供給過剰
04:06
red indicates a labor shortfall,
75
234277
2485
赤は労働力の不足
04:08
and gray are those countries
which are borderline.
which are borderline.
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 surplus
in some countries,
in some countries,
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
まだ労働の供給過剰が見られます
04:18
like Italy, France, 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 will change
dramatically by 2030.
dramatically 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
a global workforce crisis
a global workforce crisis
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 of our largest economies,
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
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 three
out of the four BRIC countries.
out of the four BRIC countries.
82
260956
2415
04:35
China, with its former
one-child policy, will be hit,
one-child policy, will be hit,
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 and Russia.
84
266529
3924
ブラジルとロシアです
04:42
Now, to tell the truth,
85
270453
3715
さて 実を言うと
04:46
in reality, the situation
will be even more challenging.
will be even more challenging.
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 numbers.
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 them
88
282317
1696
これを平均値から戻し
04:56
and broke them down
into different skill levels,
into different skill levels,
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
90
286633
1317
見えてきたのは
04:59
were even higher shortfalls
for high-skilled people
for high-skilled 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 surplus
for low-skilled workers.
for low-skilled workers.
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
余剰するという状況です
05:08
So on top of an overall labor shortage,
93
296063
3158
つまり 全体的な労働力不足に加えて
05:11
we will face a big
skill mismatch in the future,
skill mismatch in the future,
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
蔓延する状況に直面することになります
05:15
and this means huge challenges
95
303477
1699
これが意味するところは 至る所で
05:17
in terms of education, qualification,
96
305200
2065
教育、資格、
05:19
upskilling for governments and companies.
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
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
ロボット、自動化、テクノロジーです
05:24
Now, the next thing we looked into
was robots, automation, technology.
was robots, automation, technology.
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？
この未来図を塗り替えるでしょうか？
05:30
Will technology change this picture
and boost productivity?
and boost productivity?
99
318375
4014
これへの短い答えは
05:35
Now, the short answer 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
生産性の押上げをすでに含んでいた
05:37
that our numbers already include
a significant growth in productivity
a significant growth in productivity
101
325798
4561
というものです
05:42
driven by technology.
102
330359
1583
05:45
A long answer would go like this.
103
333093
3535
長い答えはこうなります
05:48
Let's take Germany again.
104
336628
2485
また ドイツを例に取ってみましょう
05:51
The Germans have
a certain reputation in the world
a certain reputation in the world
105
339113
2554
ドイツ人達は 生産性に関しては
05:53
when it comes to productivity.
106
341667
2577
定評があります
05:56
In the '90s, I worked in our Boston office
for almost two years,
for almost two years,
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
ボストンオフィスで働きました
06:00
and when I left, an old senior partner
told me, literally,
told me, literally,
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
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」
機械みたいに働いてくれるからね」
06:04
"Send me more of these Germans,
they work like machines."
they work like machines."
109
352998
3482
06:08
(Laughter)
110
356480
4487
（笑）
06:12
That was 1998.
111
360967
3292
1998年のことでした
06:16
Sixteen years later,
you'd probably say the opposite.
you'd probably say the opposite.
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 me more of these machines.
They work like Germans."
They work like Germans."
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」
ドイツ人みたいに働いてくれるからね」
06:23
(Laughter) (Applause)
114
371410
4156
（笑）（拍手）
06:30
Technology will replace
a lot of jobs, regular jobs.
a lot of jobs, regular jobs.
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 industry,
116
382811
1997
多くの仕事に取って変わるでしょう
06:36
but even office workers are in jeopardy
117
384808
1858
オフィスワーカー達も例外無く
06:38
and might be replaced by robots,
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 intelligence,
big data, or automation.
big data, or automation.
119
389521
2515
取って代わられるかも知れません
06:45
So the key question is not
if technology replaces some of these jobs,
if technology replaces some of these jobs,
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
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, and to what extent?
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
どの位の規模で？という問いです
06:53
Or in other words,
122
401688
1695
言い換えれば
06:55
will technology help us
to solve this global workforce crisis?
to solve this global workforce crisis?
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？
解決するのか？
答えは
イエス アンド ノー です。
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
「時と場合によります」ですね
07:03
This is a more sophisticated
version of "it depends."
version of "it depends."
125
411254
2902
07:06
(Laughter)
126
414156
1047
（笑）
07:07
Let's take the automotive industry
as an example,
as an example,
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
of industrial robots are already working
of industrial robots are already working
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
既に導入されており
07:16
and automation has already taken place.
129
424814
2732
自動化が始まっています
07:21
In 1980, less than 10 percent
of the production cost of a car
of the production cost of a car
130
429332
5327
1980年には電気部品は
自動車の生産コストの
自動車の生産コストの
07:26
was caused by electronic parts.
131
434659
2670
10%以下しか占めていませんでしたが
07:29
Today, this number is more than 30 percent
132
437329
3251
今日これは30%以上になり
07:32
and it will grow
to more than 50 percent by 2030.
to more than 50 percent 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 electronic parts
and applications
and applications
134
445427
4181
これらの新しい電子部品や
アプリケーションは
アプリケーションは
07:41
require new skills
and have created a lot of new jobs,
and have created a lot of new jobs,
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
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 systems engineer
136
453652
2547
07:48
who optimizes the interaction
between driver and electronic system.
between driver and electronic system.
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
やりとりを最適化する仕事です
07:54
In 1980, no one had the slightest clue
that such a job would ever exist.
that such a job would ever exist.
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
想像もできませんでした
08:01
As a matter of fact,
139
469534
1493
そして実は
08:03
the overall number of people
involved in the production of a car
involved in the production of a car
140
471051
4195
車の製造に関わった人々の数は
08:07
has only changed slightly
in the last decades,
in the last decades,
141
475246
3413
ロボットや自動化が始まっても
08:10
in spite of robots and automation.
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
will replace a lot of jobs,
will replace a lot of jobs,
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 see a lot of new jobs
and new skills on the horizon,
and new skills on the horizon,
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 technology will worsen
our overall skill mismatch.
our overall skill mismatch.
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
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 of de-averaging
147
497768
1742
このような脱・平均値化は
08:31
reveals the crucial challenge
for governments and businesses.
for governments and businesses.
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
課題を露わにしていきます
08:37
So people, high-skilled people,
149
505175
3831
高スキルな人々―
08:41
talents, will be the big thing
in the next decade.
in the next decade.
150
509006
4040
人材は次の10年 重要になります
08:45
If they are the scarce resource,
we have to understand them much better.
we have to understand 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
彼らのことをより良く理解するべきです
08:50
Are they actually willing to work abroad?
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？
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 job preferences?
153
521637
1765
08:56
To find out, this year we conducted
a global survey
a global survey
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
我々は世界的に調査を行いました
09:01
among more than 200,000 job seekers
from 189 countries.
from 189 countries.
155
529617
5253
189カ国からの20万人の
求職者たちが対象です
求職者たちが対象です
09:08
Migration is certainly
one key measure to close a gap,
one key measure to close a gap,
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 in the short term,
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 about mobility.
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
of these 200,000 job seekers
of these 200,000 job seekers
159
545613
4621
これら20万人の60%以上が
09:22
are willing to work abroad.
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 high number.
161
552834
2160
私の予想より高い値でした
09:26
If you look at the employees
aged 21 to 30,
aged 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 is even higher.
163
558407
2299
その数値は更に高いものでした
09:32
If you split this number up by country,
164
560706
3320
国別に見てみると
09:36
yes, the world is mobile, but only partly.
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
一部だけだとわかりました
09:41
The least mobile countries
are Russia, Germany and the U.S.
are Russia, Germany 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
ロシア、ドイツ、アメリカでした
09:46
Now where would these people like to move?
167
574358
3274
では人々の好む移住先は？
09:49
Number seven is Australia,
where 28 percent could imagine moving.
where 28 percent could imagine moving.
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
移住していいと考えています
09:54
Then France, Switzerland,
Germany, Canada, U.K.,
Germany, Canada, 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
カナダ、イギリスと続き
09:58
and the top choice
worldwide is the U.S.
worldwide 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 preferences
of these 200,000 people?
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 of 26 topics,
salary is only number eight.
salary is only number eight.
173
597043
6432
26のリストのうち 給料は8番目
10:15
The top four topics
are all around culture.
are all around culture.
174
603475
4528
上位４つは職場の文化についてでした
10:20
Number four,
175
608003
1555
第４位
10:21
having a great relationship with the boss;
176
609558
2996
上司との良好な関係
10:24
three, enjoying a great work-life balance;
177
612554
4017
第３位 ワーク・ライフ・バランス
10:28
two, having a great relationship
with colleagues;
with colleagues;
178
616571
3761
第２位 同僚との良好な関係
10:32
and the top priority worldwide
179
620332
3395
第１位は世界中で同じです
10:35
is being appreciated 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 a year
with the annual bonus payment,
with the annual bonus payment,
182
631152
3344
年に一度のボーナスじゃなく
10:46
but every day.
183
634496
2205
毎日のことです
10:48
And now, our global workforce crisis
becomes very personal.
becomes very personal.
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.
185
641926
3041
皆そうではないでしょうか？
10:56
Aren't we all looking
for recognition in our jobs?
for recognition in our jobs?
186
644967
3300
11:03
Now, let me connect the dots.
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 a global workforce crisis
188
654882
2368
私たちはこれから
世界規模の危機に直面します
世界規模の危機に直面します
11:09
which consists
of an overall labor shortage
of an overall labor shortage
189
657250
2972
全体的な労働力不足
11:12
plus a huge skill mismatch,
190
660222
1951
スキルのミスマッチ
11:14
plus a big cultural challenge.
191
662173
3134
文化的な課題
11:17
And this global workforce crisis
is approaching very fast.
is approaching very fast.
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
目前に迫っています
11:21
Right now, we are
just at the turning point.
just at the turning point.
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,
what can companies do?
what can companies 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 company,
195
676359
1603
全ての企業は
11:29
but also every country,
196
677962
1787
そして全ての国々は
11:31
needs a people strategy,
197
679749
1928
人材戦略が必要です
11:33
and to act on it immediately,
198
681677
2972
そして今直ぐに行動すること です
11:36
and such a people strategy
consists of four parts.
consists of four parts.
199
684649
3947
この人材戦略には４つの柱があります
11:40
Number one, a plan
200
688596
1811
１つめは 計画
11:42
for how to forecast supply and demand
for different jobs and different skills.
for different jobs and different skills.
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
需要と供給を予測します
11:48
Workforce planning will become
more important than financial planning.
more important than financial planning.
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
プランニングよりも重要になります
11:54
Two, a plan for
how to attract great people:
how to attract 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
どう惹きつけるかということ
11:57
generation Y, women, but also retirees.
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
そして定年退職者達もです
12:01
Three, a plan for how to educate
and upskill them.
and upskill 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
upskilling challenge ahead of us.
upskilling challenge ahead of us.
206
713878
2555
スキルアップの課題が山積みです
12:09
And four,
207
717666
1834
４つめ
12:11
for how to retain the best people,
208
719500
2529
どう優れた人材を維持するるか
12:14
or in other words,
209
722053
1346
ということは
12:15
how to realize an appreciation
and relationship culture.
and relationship culture.
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
文化を実現するかです
12:23
However, one crucial underlying factor
is to change our attitudes.
is to change our attitudes.
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
どう私たちの態度を改善するかです
12:30
Employees are resources, are assets,
212
738424
4203
従業員は資源であり資産です
12:34
not costs, not head counts,
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,
214
745096
1385
「ドイツ人達」でもないのです
12:38
not even the Germans.
215
746505
1541
ありがとうございました
12:40
Thank you.
216
748176
1102
12:41
(Applause)
217
749302
3887
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Rainer Strack - Human resources expertBCG'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.
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