『ロングライフ・ラーニング』（2020年）は、私たちが現在考えている教育と仕事の関係性が、いかに破綻し時代遅れになっているかを断固として論じます。多くの仕事が自動化され、大卒の学位の価値は低下し、人々はかつてないほど長生きになっています。これらの要因は、他の要因と相まって、生涯にわたるものであり、かつ長い人生に適した学習へとシフトしなければならないという、明白なシグナルなのです。
その概要とは？ 学びが真に生涯にわたる未来に備えよう。
かつて、ほとんどの人はかなり単純明快なライフプランで乗り切ることができました。学校や大学を卒業し、キャリアを築き、できれば家族を持ち、そして引退する。シンプルです。しかし現在、この夢はますます現実味を失いつつあります。
主な理由は？ それは、平均寿命の着実な延びです。教育は伝統的に、一度きりの取引だと考えられてきました。しかし、65歳ではなく100歳で引退する世界において、2年、4年、あるいは6年の学校教育だけで十分だと考えるのは非現実的です。
あるいは、自動化によって数年ごとに転職を余儀なくされる世界でもそうです。未来において、人々は迅速かつ定期的にスキルアップする必要があり、それを支援する教育システムが必要となります。ここでは、その設計図を提供します。本書では、以下のことを学びます。
- 学生が大学に行きたいと思う一番の理由
- AIが人々のスキル特定をどのように支援できるか
- なぜ多くの初級レベルの仕事が、何年もの経験を必要とするようになっているのか
学術機関は仕事のエコシステムの変化に対応しなければならない。
学者は往々にして、教育を高尚な言葉で表現しがちです。大学とは学生にグローバルな視点を与えたり、社会性を高めながら情熱を探求させたりする場だと、彼らは言います。これらの目標は聞こえは良いですが、学習者が実際に望んでいることとはずれています。「新入生調査」による50年間のデータによると、フルタイムの新入生は、なぜ大学に行くのかと尋ねられたとき、一貫して同じ第一の答えを挙げています。
その答えとは？「就職できるようにするため」です。学生は一貫して、世界市民になることよりも、キャリアをスタートできることに関心を持っています。しかし、ストラーダ・ギャラップの消費者インサイトデータによると、大卒者のうち、成功するための適切なスキルと知識を身につけていると感じているのは、わずか36％に過ぎません。ここでの重要なメッセージは、学術機関は仕事のエコシステムの変化に対応しなければならない、ということです。学生の要望とアカデミアが現在提供しているものとの間には明確なギャップがあるにもかかわらず、そのギャップを埋める進歩は遅々として進んでいません。
それを実現する最善のチャンスは、破壊的イノベーションを通じてです。この誤解されがちな言葉は、社会の辺縁にいる消費者をターゲットにすることから始まるイノベーションを指します。これらの非消費者と呼ばれる人々のユニークな点は、特定の市場において、現状、彼らを特に対象とした製品やサービスが存在しないことです。破壊的な提供物は、他の消費者層が受け入れるよりも低品質かもしれませんが、非消費者にとっての代替案は、そう、何もないのです。企業が破壊的イノベーションからすぐに、あるいは目覚ましい利益を得る可能性は低いでしょう。しかし、非消費者がそれらに群がり始めるにつれて、提供物の品質は時間とともに向上し、最終的には業界全体が覆されます。
パーソナルコンピュータは破壊的イノベーションとして始まり、当初は子供だけを対象に販売され、人気のあった親戚であるメインフレームやミニコンピュータよりもはるかに安価でした。今ではもちろん、PCは至る所にあります。アカデミアにおいて、現在の破壊的イノベーションの最善の試みは、オンライン大学プログラムでした。残念ながら、これらは不透明な金融慣行や略奪的な勧誘戦略によって傷つけられてきました。入学した多くの学生は、借金だけが残り、学位は得られませんでした。成功する破壊的な提供物は、オンラインプログラムと、モジュール化学習のような他のイノベーションを組み合わせたものかもしれません。
これは、トピックを独立した単位に分割し、学習者が必要な順序で受講できるようにするものです。コースを順に進めなければならない代わりに、学生は、研究に基づいた議論の作成や、財務上の意思決定への数式の適用など、望ましいスキルを提供するモジュールを選択できます。これは、学生と学術機関の双方にとって、費用対効果が高く機敏なソリューションです。
雇用主は従業員の才能とスキルに投資すべきである。
51歳のITスペシャリスト、スティーブを紹介します。彼はこの分野で約20年間働いており、引退まであと15年は働くと考えています。しかし、仕事の身体的要求を満たすのが難しくなってきているため、その見通しは気が重いと感じています。スティーブはキャリアチェンジを考えていますが、どこから始めればいいのか確信が持てません。
彼は子供が大好きなので、教師になることを考えています。そのためには、学士号を取得するために学校に戻る必要があります。しかし、そのためには仕事を辞めなければならず、経済的に余裕がありません。さらに、教職が自分にとって正しい道なのかどうかも明確ではありません。理想的には、スティーブの現在の雇用主がこの移行を支援してくれるはずです。しかし今日の企業は、スティーブのような人々に仕事へのオンランプやオフランプを提供するだけの体制が整っておらず、多くの場合、その意思もありません。それを変える時が来ています。
ここでの重要なメッセージは、雇用主は従業員の才能とスキルに投資すべきである、ということです。今日の企業は、既存の従業員のトレーニングに資金や時間を投資したがりません。すでに持っている人材を育成するというロジスティクス上の課題に取り組むよりも、新しい人材を雇うことを好みます。しかし、50歳以上の労働者人口の急速な増加により、それはすぐに変わらざるを得なくなるでしょう。なぜなら、現在の社会的セーフティネットは、多くのアメリカ人が現在享受している長い人生のために設定されたものではないからです。年金制度は存在しないか、資金が不十分であり、社会保障信託基金は2034年か2035年までに枯渇すると推定されています。
これらのシステムへのストレスを軽減するために、企業は積極的に、高齢の労働者が引退するのではなく、初期のキャリアと後期のキャリアの間のギャップを埋めるのを支援する必要があります。他の脆弱な市民、特に収入、所得、学歴が最も低い四分位にいる人々もまた、支援を必要としています。彼らは誰よりも、自動化とグローバリゼーションによって打撃を受けてきました。例えば今日、大学の学位を持たない成人は、大学や2年制大学の学位を持つ人々に比べて、貧困状態に陥る可能性が50％も高くなっています。あらゆる種類の労働者が、より良い社会的・経済的支援と、定期的な仕事への道筋を必要としています。教育はもはや個人的な問題ではいられません。
企業は、最も脆弱な労働者が現在直面している問題に取り組み始めなければなりません。なぜなら、それらは私たち全員がすぐに直面することになるのと同じ問題だからです。これらの課題に取り組むには、ナビゲーション可能性、サポート、ターゲティング、統合、透明性という5つの原則に導かれた、大胆で具体的な解決策が必要です。これらについては、後ほど説明します。
人々が教育と仕事のエコシステムをナビゲートするのを助ける、質の高い情報とシステムが必要だ。
Amazonにアクセスし、ノートパソコン用ケーブルを検索して、いずれかの選択肢をクリックしてください。そのページには、何百ものレビューがあります。すべて、10ドル未満の製品に対するものです。対照的に、教育には何千ドルもの費用がかかる可能性があります。しかし、入学希望者が選択する可能性のある学位、証明書、または見習いプログラムに対するレビューはほとんど提供されていません。
アメリカの高等教育機関は、学生の就職率や大学院進学率に関する情報を提供または公開することを嫌がります。それが自分たちを悪く見せる数字になるといけないからです。米国にある約4,000のカレッジや大学を評価し選択することだけでも、すでに困難です。そこに代替的な学習プロバイダーすべてを加えると、巨大なもつれとなります。現在、学習者はそれを単独でナビゲートすることを期待されており、雇用市場でも状況は良くありません。ここでの重要なメッセージは、人々が教育と仕事のエコシステムをナビゲートするのを助ける、質の高い情報とシステムが必要だ、ということです。職を追われたり、新しい産業に移行したいと考えている労働者もまた、すべてを自分たちで理解する責任を負わされています。
教育市場と雇用市場の両方を、よりナビゲートしやすくする必要があります。その一つの方法は、人々が自分の選択肢を理解するのを助ける強力なアドバイスとキャリアサービスを提供することです。そして、そのアドバイスは早い段階から始めるべきです。学習者は、クラスを受講し始める前に、どのスキルに集中すべきかを知る必要があります。例えば、ある学生がジャーナリズムに興味があり、学ぶべき最も重要なスキルはライティングだと考えているとします。優れたアドバイザーなら、今日のジャーナリズムのキャリアには、実際には検索エンジン最適化やHTMLといったITスキルがしばしば必要とされている、と伝えることができるでしょう。
別の問題もあります。多くの求職者、特に高齢の成人は、仕事や生活の中で習得したスキルを明確に表現するのが苦手です。それらのスキルをどのように枠組み化し、新しい仕事に移転すればいいのでしょうか？ 潜在的な解決策は、AIを活用したガイダンスシステムにあります。既存のツールの一つは、ユーザーと協力してプロフィールを作成し、特定のスキルを掘り下げます。例えば、「バリスタ」と入力するとします。モデルは、経理、顧客サービス、チーム管理など、あなたが仕事で習得した可能性のあるスキルのリストを提供します。
自分に当てはまるものをクリックすると、モデルは手の届く範囲にあるいくつかのキャリアパスを決定します。あなたが人事の仕事への道のりを85％達成しているか、ネットワークアナリストへの道のりの30％にいるかを推定するかもしれません。雇用市場ではスキルが非常に重要です。学習者は、どのスキルを習得すべきか、そしてそこに至る道筋を知る必要があります。
すべての学習者は、教育全体を通して十分なサポートを必要としている。
成人学習者がクラスを受講したり、学校に戻ったりすると、「あなたはここに属していない」というメッセージにしばしば攻め立てられます。著者がインタビューしたある若い母親は、若い学習者向けの数学のクラスを受講したときに、どれほど孤立感を感じたかを語りました。誰も彼女に共感できず、3歳の子供を図書館に連れて行けなかったため、グループワークは困難でした。成熟した学習者にとっての障害は、場違いであるという問題をはるかに超えています。
例えば、ほとんどの企業がオンラインでの応募を求めているという事実を考えてみてください。インターネットにアクセスできない人々、例えばホームレス状態にある人々や、経済的に不利な立場にある人々はどうなるのでしょうか？ 成人学生はしばしば、学び進歩したいという強い欲求を持っています。しかし、彼らが成功するために必要なサポートシステムが与えられることはほとんどありません。ここでの重要なメッセージは、すべての学習者は、教育全体を通して十分なサポートを必要としている、ということです。現状を直視しましょう。現在のシステムは、最も支援を必要とする人々のために作られていません。
その結果、多くの成人は低賃金の仕事で立ち往生することになります。実際、大学の学位を持たない労働者のうち、10年以内により良い賃金の仕事に進むことができるのはわずか13％です。解決策は何でしょうか？ 包括的サポート、つまり、学習者が教育上および職業上の旅のどの時点でもアクセスできる、包括的で質の高いサポートです。これには、メンタルヘルスサービス、ファイナンシャルカウンセリング、財政支援などが含まれます。これらのサポートは、必ずしも複雑であったり、高度に創造的な介入である必要はありません。
ニューヨーク市立大学が、その「準学士プログラム加速研究」イニシアチブにおいて、学習者に無料の無制限公共交通機関パスを提供するだけで、いかに改革を起こしたかを見てください。これは、学生が仕事から学校までの交通費を支払えるという大きな問題を解決しました。しかし、リソースを提供することは戦いの半分にすぎません。学習、トレーニング、スキルアッププログラムは、学生が人生の問題に対処するのを助け、学習と進歩にもっと集中できるようにしなければなりません。STRIVEというある非営利団体は、ニューヨークの学習者にケースマネージャーを割り当て、メンタルヘルスの問題、経済的ストレス、困難な家族状況に対処するのを支援しています。学生が実際に探している仕事に就いた後はどうでしょうか？
サポートはそこで終わってはいけません。フィラデルフィア・ワークスという団体が、さまざまな企業の新しい雇用者にケースマネージャーを6か月間割り当て、学生が必要なサポートを継続して受けられるようにしているのは、そのためです。確かに、多くの場合、雇用主がこれらの種類のコストを負担する必要があります。しかし、そうすることで、離職率を減らし、従業員を支援し、最終的に投資に対して大きなリターンを得ることができます。
学習者が新しいスキルを習得するには、ターゲットを絞った教育プログラムが必要だ。
ジェイレンをご紹介します。彼はカンザスのある航空会社で働く機械工です。年収は4万ドルで、この業界で15年間働いてきました。その給与と米国のその地域では、彼は快適に暮らすことができます。しかし、彼は自動化によって職を失うリスクにさらされています。ジェイレンの上司は彼を手放したくありません。
彼女はむしろ、彼の責任範囲を機械加工から離れ、より監督業務へとシフトさせたいと考えています。しかし、ジェイレンはその仕事に必要な技術的スキルを持っていません。夜間学校に通うことは、特に彼に介護する家族がいることを考えると、途方もなく、時間のかかる見通しに思えます。ジェイレンに別の選択肢があったらどうでしょうか？ 多大な時間的コミットメントを必要とせずに、必要なスキルを開発できるような選択肢です。ここでの重要なメッセージは、学習者が新しいスキルを習得するには、ターゲットを絞った教育プログラムが必要だ、ということです。時間とお金を必要とするだけでなく、従来の学位プログラムは、教えられているスキルの多くをすでに習得している学生にとっては重複していると感じられることがあります。
代わりに必要なのは、学生が技術的スキルと人間的スキルの両方を学ぶための、よりテーラーメイドの経路です。これを行う一つの方法は、学生に有意義な現実世界の課題に取り組む方法を示す、モジュール化された問題ベースのコーチングです。企業は、新しい拡張現実（AR）や仮想現実（VR）技術を活用して、シミュレートされたシナリオを通じてスキルを教えることができます。このアプローチは、交渉やフィードバックの提供といった人間的スキルを開発するのに特に優れています。なぜなら、学生がリスクの低い環境で練習し、自分のパフォーマンスを確認できるからです。ターゲットを絞った教育の問題を解決するもう一つの方法は、オンランプです。これらは、成人学習者のスキルを向上させ、最終的に彼らを地域の雇用市場に送り出すために特別に設計されたプログラムです。
多くの場合、それらは特定の雇用主との緊密なパートナーシップのもとで開発されます。組織 i.c. stars はオンランプの一例です。これは、低所得の学習者がテクノロジー分野で働くための準備をする、厳格な4か月間のプログラムを提供します。そのプログラムの一側面は、実際の企業から提示されるビジネス上の課題です。
それを解決するために、学生はプログラミング言語からサイバーセキュリティまで、学んだ概念を統合し適用しなければなりません。現在、米国のオンランプは約10万人の学習者にサービスを提供しています。しかし、2年制大学の学位未満の成人のターゲット人口は4,100万人です。成長とスキル獲得を続けるために短期間の学習を必要とする成人の数をサポートするには、このようなプログラムがさらに必要です。
学習と仕事の統合を支援するプログラムが必要だ。
成人学習者にとって、克服すべき最大かつ最も困難な障壁の一つは、資金の問題です。著者とのインタビューで、ある女性がこう言いました。「お金です。貧しければ、貧しいままなんです。」多くの成人労働者が不足しているもう一つの貴重で有限なリソースは、時間です。
生きるためにまだ働く必要がある時に、どうやって学習や自分のビジネスに集中しろというのでしょうか？ 人々は単に主たるニーズを放棄することはできません。そして残念ながら、現在のエコシステムは、彼らが長期的な目標よりもそれらのニーズを優先せざるを得ない状況に追い込んでいます。仕事と教育は、別々のシステムとしてではなく、統合されたシステムとして再考されるべきです。ここでの重要なメッセージは、学習と仕事の統合を支援するプログラムが必要だ、ということです。現在の雇用主は、あまりにも頻繁に、従業員をビジネスの未来への投資として扱っていません。従業員のスキルアップや再スキル化を行う代わりに、単に新しい人材を雇うことで人材を「購入」し、その過程で莫大なコストを発生させています。
しかし、より良い方法があります。雇用主、教育者、学習者のすべてを支援する方法です。所得分配契約（ISA）は、学生が教育を完全に無料で受けることを可能にします。代わりに、彼らはプログラムを修了し、仕事に就いた後に初めて、在籍したプログラムの費用を返済します。ISAは、学習者の成功に賭ける素晴らしい方法です。なぜなら、学校は学生が成功して初めてお金を稼ぐことになるからです。教育の経済的負担を軽減する別の方法は、政府が補助する生涯学習口座を通じてです。これらは現在、シンガポールにすでに存在し、25歳以上のすべての成人が、承認された500の教育プログラムのいずれかに登録するための資金にアクセスできます。
資金と同様に、時間にもコストがかかります。これに取り組むために、企業はスキルアッププログラムを開発したり、人々が勤務時間中に学ぶことを可能にする組織と協力したりすることができます。一例として、スタートアップのGLEACがあります。これはAIを使用して、学習者の人間的スキルの初期ベンチマークを提供し、続いて日々の練習からなるマイクロカリキュラムを提供します。プラダの店舗で働きながらGLEACを利用していたモニカというアソシエイトは、お金を使う余裕がなさそうな様子で入店してきた顧客を見かけたと報告しました。
しかしモニカは、判断してはいけないというGLEACの教えを思い出し、最終的にその顧客が5,000ドルを使うのを助けました。この例が示すように、再スキル化とスキルアップは実際のパフォーマンス指標に結びつけることができます。企業が教育と仕事を、実際にある統合された全体として扱い始める時が来ています。
透明で公正な採用慣行は、雇用主と求職者の双方にとってより良い。
仕事を探し応募するプロセスは、過去とは全く似ていません。最近では、履歴書とカバーレターを、対面ではなくウェブサイトを通じて提出することが期待されています。応募者は誰かと話す機会は決してなく、応募後に返事が来ることはほとんどありません。次に、仕事の要件自体の問題があります。
多くの場合、初級レベルの職でさえ、何年もの経験や、ほとんどの応募者にとって非現実的な特定の学歴を必要とします。ところが2019年には、雇用主の10社中7社が人材不足を経験していると報告しました。明らかに、現在のジョブマッチングプロセスは誰にとってもうまく機能していません。ここでの重要なメッセージは、透明で公正な採用慣行は、雇用主と求職者の双方にとってより良い、ということです。求職者と仕事そのものとの間の現在のミスマッチには、一つの大きな理由があります。アップクレデンシャリング、別名クレデンシャル・インフレと呼ばれる現象です。今日の仕事は、応募者が正式な資格を保有していることに依存しすぎています。
大学の学位がすべての仕事の事実上の必須条件になると、雇用主は応募者の資格を示す何か「追加の」ものを探す必要に迫られます。その結果、求人票は厳しい要件でいっぱいになります。学位にそれほど焦点を当てるのではなく、人々の実際のスキルが何であるかを示すテストが必要です。これに対する一つの試みが、Collegiate Learning Assessment（CLA）です。このテストには、とりわけ90分のパフォーマンスベースのタスクが含まれます。学生は、さまざまな文書を精査し、それらを用いて架空の会社の社長の意思決定に情報を提供することで、ビジネス関連の問題を解決するよう促されます。
学生のスコアは、情報を統合し、状況を評価し、判断を下す能力に基づいています。これらはすべて、資格よりもはるかにパフォーマンスに影響を与えるものです。求人応募プラットフォームもまた、抜本的な改革を切実に必要としています。従来の履歴書は、学位プログラムや雇用主のリストを強調し、それが偏見を助長する可能性があります。応募書類では、代わりに、ある人物が特定のスキルを発揮した事例を示すエピソードを強調すべきです。
そして、差別の可能性を本当に減らすためには、候補者の識別情報を除去するブラインディング技術を開発し実装することが不可欠です。ボディショップは、新しいスキルベースの採用システムがどのように見えるかのポジティブな例を提供しています。その物流センターの一つで、同社はオープン・ハイアリング、つまり、立つ、持ち上げるといった特定の身体的要求を満たす応募者全員を採用することを始めました。これにより、人々はより早く仕事を得られ、会社はより早く採用できたため、ボディショップの時間とコストを節約し、他の形態の従業員サポートのための資金を解放しました。
データの密なネットワークが教育と労働力をつなぐことができる。
現在、幼稚園から高校までの学習、高等教育、そして職業訓練の間のネットワークは、仮につながっているとしても、弱くつながっているに過ぎません。これらは融合する必要があります。しかし、どうやって？ その問いへの答えは、驚くべきことに、一本の木の中に見つかるかもしれません。ユタ州のフィッシュレイク国有林に、パンドと呼ばれる巨大な木が、信じられないことに160エーカーにわたって広がっています。
パンドの重さは1300万ポンドを超え、根系を共有する47,000本のポプラの木の集合体で構成されています。地下では、木々は菌類のネットワークを通じて互いにコミュニケーションを取り、必要な栄養素を送り、最終的にシステム全体が繁栄するのを助けています。パンドをこれほど驚くべき成功に導いたのは、堅牢でオープンなインフラストラクチャーです。そして、未来の教育と仕事に関連する課題に取り組むには、まさにそのようなネットワークが必要となります。ここでの重要なメッセージは、データの密なネットワークが教育と労働力をつなぐことができる、ということです。個々の州と連邦教育省の両方が、さまざまな学術機関、そのプログラム、およびその成果に関する多くの情報を保持しています。
同様に、ウォルマートやアマゾンのような大企業は、その印象的なデータストアを利用して、自社内部のスキルギャップを特定し、解消してきました。問題は、誰も自分のデータや洞察を他の誰とも共有していないことです。それが全面的に当てはまるわけではありません。グレーターヒューストンパートナーシップのような同盟があり、その目標は、教育と労働力の利害関係者を招集し、彼らに協力して課題や洞察を共有させ、最終的に50万人の労働者の人材パイプラインを開発することです。それは野心的ですが、成功すれば、共通の目標のために異なるサイロを結集することになります。BrightHiveのような他の企業は、より良い全体的なデータインフラストラクチャの開発に取り組んでいます。
BrightHiveの特定の角度は、データトラストを利用することです。これは、組織がデータに対する完全な制御を維持しながら、データをリンクし共有することを可能にするフレームワークです。BrightHiveが現在取り組んでいるプロジェクトの一つは、Jobs Data Exchangeと呼ばれるトラストです。商工会議所財団と提携し、求職者の履歴書の提出方法と雇用主の求人票の提示方法の標準化を促進することを目標としています。最終的に、これは方程式の両側でジョブマッチングプロセスを改善します。これが複雑に聞こえるなら、それは実際に複雑だからです！ 雇用主から政策立案者まで、教育と仕事に関わるすべての異なるプレーヤーを結びつけ、バラバラな根の集まりを、大きく、密で、美しいシステムに変えるためには、多くの入り組んだ作業が行われなければなりません。
最終的な要約
本書における重要なメッセージは以下の通りです。私たちの教育システムと労働力の規範は過去に囚われています。寿命の延長と自動化は、労働者が絶え間なく拡大し変化するキャリアを通じて、迅速かつ定期的に再スキル化する必要があることを意味します。未来の仕事と教育のエコシステムを創造する方法は、それらがナビゲーション可能で、支援的で、ターゲットを絞り、統合され、透明であることを確実にすることです。そして、ここに実用的なアドバイスがあります。スキルシェイプを使って教育のギャップを特定しましょう。
ストラーダ未来の仕事研究所は、求職者と雇用主の間のスキルギャップを見るための新しいレンズを開発しました。スキルシェイプは、特定の役割と国内の地域によって要求される固有のスキルを定義します。例えば、ワシントンDCでサイバーセキュリティのスペシャリストを目指す人は連邦情報セキュリティシステムの知識が必要ですが、セントルイスでの同じ役割には、よりデータサイエンスのスキルが求められます。スキルシェイプを見て、それを地域のスキル供給と比較することで、雇用主、教育リーダー、政府リーダーは、どのスキルギャップと余剰が実際に存在するのかについて、より詳細な知識を得ることができます。
