機能的失業者 - computer_philosopher’s diary

１）解題１（機能的失業者）

ルードヴィヒ共有経済繁栄研究所（LISEP）は、従来の失業の定義を、見直して、機能的失業者という概念を使うべきであると主張しています。

第1テーマは、機能的失業者という視点で、雇用問題を考えます。

アメリカの機能的失業者に関するForbsの解説を引用します。

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ルードヴィヒ共有経済繁栄研究所（LISEP）は、「『仕事』とはいったい何なのか」という疑問を機能的失業者という指標で解決しようとしています。同研究では、真の失業率（TRU）と呼ばれるものを追跡しています。一言でいえば、機能的失業者という指標は従来の意味における失業者に加え、フルタイムの雇用を求めているものの、それが見つからない人も含めます。

また、LISEPの機能的失業者の数値は、ワーキングプア層、言い換えると、フルタイムで働いていても、得られる賃金が貧困ラインを下回っている（LISEPは、2024年基準額として年収2万5000ドル（約360万円。1ドル=144円換算）未満の賃金を目安）を含みます。

LISEPが、2025年5月に公開した調査によると、米国における「真の失業率」（機能的失業者の失業率）は24.3％です。米労働統計局（BLS）が発表した4月の失業率4.2％とは対照的な数値になります。

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従来の「失業率」はもう古い？　真の数値を測ろうとする新しい試み米国　2025/06/09 Forbs Chris Westfall

https://forbesjapan.com/articles/detail/79663

Stunning Unemployment Survey Says Millions “Functionally Unemployed” 2025/05/27 Forbs Chris Westfall

https://www.forbes.com/sites/chriswestfall/2025/05/27/stunning-unemployment-survey-says-millions-functionally-unemployed/

America Warned of Millions Who Are ‘Functionally Unemployed’　2025/06/25 Newsweek

https://www.newsweek.com/us-warned-millions-functionally-unemployed-2089502

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第1テーマは、日本の機能的失業者の評価です。

２）解題２（AI失業）

第2のテーマは、AI失業です。

2025年になって、AI失業が急拡大しています。

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2025年5月29日、米ＡＩ企業アンスロピックのダリオ・アモデイ最高経営責任者（ＣＥＯ）はＣＮＮのインタビューに答え、ＡＩ技術に関連する失業率の急増は政治指導者や各企業が予想するよりも早く起きると警告。現状でそうした事態への準備は整っていないとの見方を示した。

人間にできること

アモデイ氏は、人間がＡＩの使い方を学ぶことが重要だと述べた。

「テクノロジーがどこへ向かうのか、理解する方法を身に着ける必要がある。準備を整えていれば、順応できる可能性は格段に高まる」

またＡＩシステムが間違いを犯し、意味をなさないコンテンツを生成する場合には人間がそれに気付くことが重要だとも指摘。そうしたＡＩの挙動に対しては、人間の立場から批判的に考察するべきだと言い添えた。

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米ＡＩ企業トップ、技術の進展が招く大量失業に警鐘　2025/05/30 CNN

https://www.cnn.co.jp/tech/35233649.html

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なお、アモデイの「ＡＩの挙動に対しては、人間の立場から批判的に考察するべきだ」という発言には、理論的根拠があります。

ＡＩは、因果推論モデルをつくることができません。

因果探索はできません。

交絡因子の排除は困難です。

ＲＣＴを使えば、理論上は、交絡因子の排除ができますが、サンプルデータが、数万以上必要になります。

なので、交絡因子の排除は、交絡因子を想像して、一つずつ排除することになります。

AIに、この交絡因子を忘れていませんかと、検討を促せば、これは、可能です。

しかし、AIは、隠れている交絡因子を想像することが苦手です。

隠れている交絡因子を想像する推論は、人間によるクリティカルシンキングになります。

これは、法度体制の中の下剋上質問になります。

つまり、下剋上質問ができない人は、AIが使えないと言えます。

３）AI失業の影響は、機能的失業者に及ぶか

以上を前提にすると、次の疑問が生まれます。

疑問１：日本には、機能的失業者は、何人いるか

疑問２：AI失業の影響は、機能的失業者に及ぶか。

ここでは、先に、疑問２を取り上げます。

解答は、アメリカの機能的失業者が、+5〜10 ポイント程度増加するというものでした。

今回は、ChatGTPに聞いています。

繰り返しになりますが、価値のある情報は、「質問」です。

情報は随時更新されますので、読者が、意思決定する時には、再度、AIに質問することをお勧めします。

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疑問２：AI失業の影響は、機能的失業者に及ぶか。

質問ChatGTPー１

2025年になって、AIの進化に伴うAI失業と呼ばれる現象に社会的な関心が高まっています。

AI失業は、ルードヴィヒ共有経済繁栄研究所（LISEP）の機能的失業者（Functionally unemployed）に影響を与えると予測できますか。影響度はどの程度でしょうか。

解答ChatGTPー１

とても興味深い問いですね。「AI失業」が「機能的失業者（functionally unemployed）」に与える影響を考えるには、まず両者の定義・メカニズムを整理し、可能な影響経路を検討したうえで、ある程度の仮定のもとで見通しを描く必要があります。

以下、論理的に整理しながら、定性的・半定量的な予測を提示します。

用語整理：AI失業と機能的失業

AI失業（技術／自動化による雇用喪失）

「AI失業」とは、人工知能・関連技術が人間の労働を代替または補完しうる範囲を拡大するにつれて、従来人が担っていた仕事が機械・AIによって取って代わられることで、労働者が失業または雇用条件の劣化を被る現象を指します。

この失業には、直接的な職務削減（例：入力事務、コールセンター応答、ある種の分析業務など）だけでなく、間接的な波及（関連業務・補助業務の縮小、労働需要構造の変化など）も含まれます。

近年、AI・自動化技術と雇用失業の関係を調べる研究も増えており、例えば NBER の研究によれば、AI 導入によって長期的に約 23 % 程度の雇用喪失をもたらす可能性があるというモデル予測も出されています（ただしパラメータの仮定に依存） NBER。

ただし、実証研究においては、AI と失業率の間の因果関係やマグニチュードは国・時期・制度・産業構造によって大きく異なるという制約も指摘されています（非線形性、インフレとの交互作用など）サイエンスダイレクト+1。

機能的失業（LISEP の「functionally unemployed」／TRU 指標）

「機能的失業 (functional unemployment)」という用語を、あなたの問いで引用されている ルードヴィヒ共有経済繁栄研究所（LISEP, Ludwig Institute for Shared Economic Prosperity） の文脈で使うなら、それは「True Rate of Unemployment (TRU)」指標で計測される失業者・不完全就業者の広義集団を意味します。LISEP によれば、TRU は

失業者 + 正社員就労を望むが得られていない人 + 貧困賃金 (生活賃金を下回るような賃金) で働かざるを得ない人を含む指標です lisep.org+2lisep.org+2。

したがって、TRU（機能的失業率）は「単なる失業者 (U‑rate)」を超えて、雇用の質・賃金水準・就業形態（パートタイム・不本意就業）を含めた「就業・就労の不足／不十分さ」を捉える指標です。

この定義から言えば、AI がただ人を雇用から排除するだけでなく、賃金を引き下げたり不安定な形態で働かざるを得ないような仕事を増やしたり、正規フルタイムの上質雇用を縮小させたりするなら、機能的失業率（TRU）はむしろ敏感に反応し得ます。

つまり、AI失業の影響は「単純失業率を押し上げる」だけでなく、「就業の質低下」や「不完全就業化」を通じて機能的失業を悪化させうる経路を持ちます。

影響のメカニズム：AI失業 → 機能的失業

AI が機能的失業を悪化させる経路を整理すると、以下のようなものが考えられます。

経路	内容	機能的失業への影響
① 代替と撤退	AI によって一部の仕事が消える、あるいは縮小する	失業者が増える。特に、従来正社員だった者が非雇用に
② 賃金低下／競争抑制	AI 導入によって生産性が上がるが、賃金交渉力が弱い労働者はその恩恵を十分に得られず、賃金が抑制される	賃金が「貧困ライン以下」になる人が増える → 機能的失業とみなされる
③ 不完全就業化・パート化	正社員枠が減り、パートタイム・契約社員・ギグジョブ的な就業が増える	フルタイム希望をするのに得られない人が増える
④ 構造変化・スキルミスマッチ	AI によって要求されるスキルが変化し、既存労働者が新しい需要に適応できずにミスマッチ不就労が増える	再雇用・転職が困難 → 機能的失業者が増える
⑤ 新需要創出の限界	AI による生産性拡大が十分に需要を喚起できなければ、雇用の減少を相殺できない	総需要の減退や賃金抑制を通じて就業機会そのものが抑えられる

これらの経路を通じて、AI失業が進行すれば、機能的失業率は上昇しうると予測できます。

ただし、上昇幅や進行速度は、政策（再教育、労働保護、最低賃金、雇用調整助成など）や制度（労働市場流動性、社会保障、安全網）および経済構造（産業移転、国際競争、消費・投資需要の動向）等に強く依存します。

影響度の見通し：どの程度悪化するか

機能的失業への影響度を定量的に見積もるのは極めて難しいですが、いくつかの研究やモデルも参考になります。

先述した NBER の研究モデルでは、AI の導入により長期的に約 23 % の雇用が失われうるという試算があります。これは「全体の就業量ベース」での損失を示すものであり、しかもモデル仮定（賃金交渉、代替速度、技術進歩速度など）に強く依存します NBER。
他の実証研究（例：高所得国における AI・特許データと失業率との関係を調べたもの）では、AI 投入の影響は非線形・限界効果を持つという指摘もありますサイエンスダイレクト。
一方、ある AI／機械学習・データサイエンス導入と失業率のパネル分析では、AI 導入が失業率に与える影響は統計的に有意ではなかったという報告もあります。すなわち、技術進歩が必ずすぐに失業を拡大させるわけではない可能性も示唆されています Emerald。

これらを踏まえて、機能的失業率（TRU）の改善余地と悪化リスクを見積もると、次のような範囲シナリオが考えられます（仮定付き）。

シナリオ	前提条件 / 政策対応	TRU 上昇幅（仮定）	補足説明
緩やかな影響	AI普及はゆるやか、政策対応（再教育・移行支援・最低賃金など）がある程度機能	TRU +2〜5 ポイント程度	例えば、現在 TRU が 24 % 前後であれば 26–29 % 程度まで悪化
中程度影響	AI普及加速、制度改革は追いつかず、産業構造転換で摩擦が大きい	TRU +5〜10 ポイント程度	たとえば 24 % → 29–34 % 程度
強烈影響／破壊的シフト	AIが多くのホワイトカラー業務まで代替・自動化し、政策対応不十分、需要拡大も限定	TRU +10 ポイント以上	TRU が 30 % を超えるような高率化も現実味を帯びうる

このようなシナリオはあくまで仮定的ですが、「AI失業 → 機能的失業率の悪化」は少なくとも中程度の可能性を持つ変数であると見ておくのが妥当と考えられます。

さらに、悪化速度やピーク到達時期には時間の遅れ（ラグ）があると考えるのが自然です。すなわち、AI技術導入から実際の雇用条件悪化や再配置コストの顕在化には数年単位のタイムラグがあると見込むべきでしょう。

また、上述モデル仮定（AI導入速度、代替可能性、人的資本移転・再教育効率、政策緩和手段など）を変えれば、影響度の見通しも大きく変動するため、予測には不確実性が伴います。

総論：AI失業は機能的失業に対して無視できない影響を与えうる

結論として、AI失業の進展は、従来の「失業」指標よりもむしろ「機能的失業 (TRU 型指標)」を通じて社会課題化しやすい側面を持つと考えられます。

特に、賃金低下・就業の質低下・不完全就業化・スキルミスマッチなどを通じて、労働者の「働いてはいるけれど十分でない」状態が拡大すれば、機能的失業率は顕著に上昇する可能性があります。

ただし、どの程度上昇するかは、AI技術の普及速度、経済需要の拡大度合い、政府・企業の適応力（スキル再配置・教育制度・社会保障政策など）によって大きく左右されます。ゆるやかなシナリオであれば TRU が数ポイント上昇する程度、もっと構造的な転換になるなら 5〜10 ポイント以上の悪化（あるいはそれ以上）も想定し得ます。

もしよろしければ、あなたが関心を持っている地域（例：日本、あるいはアジア諸国）を対象に、もう少し具体値を仮定して見通しを出してみましょうか？

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４）日本には、機能的失業者は、何人いるか

疑問１：日本には、機能的失業者は、何人いるか

疑問２：AI失業の影響は、機能的失業者に及ぶか。

ここでは、先に、疑問１を取り上げます。

解答は、日本の機能的失業者は、全体で40％、非正規雇用については、60〜70%でした。

アメリカの機能的失業者は、24.3％なので、この数字は大きいです。

自民党の総裁選挙の最中です。ここでは、質問していませんが、自民党のだれが、総裁になっても、その政策では、機能的失業者問題を大きく改善することはできないと思います。

「総裁によって経済が変わる」という自民党の総裁選挙の新聞の見出しには、とてもついていけません。

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疑問１：日本には、機能的失業者は、何人いるか

質問ChatGTPー２

アメリカのLISEPは、2024年基準額として年収2万5000ドル（約360万円。1ドル=144円換算）未満の賃金を機能的失業者（Functionally unemployed）の目安としています。

質問１：同様な基準で、日本でも、機能的失業者（Functionally unemployed）を定義した場合、明安は、いくらになりますか。

質問２：その目安を使った日本の機能的失業率はいくらになりますか。

質問３：日本の非正規雇用の労働者についてみた機能的失業率はいくらになりますか。

解答ＣhatGPー２

ご質問ありがとうございます。アメリカのLISEP基準をもとに、日本における機能的失業者（Functionally unemployed）の基準とそれに基づく計算を行うためには、いくつかの前提と情報が必要です。それぞれの質問に対して詳しく説明し、計算していきます。

質問1：同様な基準で、日本でも、機能的失業者（Functionally unemployed）を定義した場合、目安は、いくらになりますか？

LISEP基準について：
アメリカのLISEPでは、機能的失業者を年収2万5000ドル（約360万円）未満の賃金で定義しています。この基準を日本に適用するためには、以下のように進めます。

為替レートの確認：現在、1ドル＝144円（質問にある換算レート）で計算します。
基準額の換算：360万円（2万5000ドル × 144円）となります。

これが、アメリカの基準を基にした機能的失業者の年収の目安です。

日本の機能的失業者の定義

もし日本で同じ基準を適用する場合、年収360万円未満を機能的失業者と定義することになります。これは、最低生活水準を下回るわけではないですが、経済的に自立しているとは言い難い水準に該当することが多いでしょう。

質問2：その目安を使った日本の機能的失業率はいくらになりますか？

次に、日本の機能的失業率を計算するためには、以下のデータを使うことが一般的です：

総務省統計局の労働力調査に基づく、賃金・給与の分布データ。
日本の労働市場の構造（年収別の労働者数、産業別の就業状況など）。

具体的な計算を行うには最新の賃金データが必要ですが、参考までにおおまかな計算の流れは以下の通りです：

賃金分布データを基に、年収360万円未満の労働者の割合を算出します。例えば、年収360万円未満の労働者が全体の何パーセントを占めるかを調べます。
その割合を基に、機能的失業率を推定します。

日本の賃金分布に関するデータ（例えば、総務省の「労働力調査」や、厚生労働省の「賃金構造基本統計調査」）に基づくと、年収360万円未満の労働者が占める割合は、概ね全体の40%程度になることが予想されます。これを機能的失業者の目安にする場合、日本の機能的失業率はおおよそ40%程度になるかもしれませんが、実際には詳細なデータに基づいた推計が必要です。

質問3：日本の非正規雇用の労働者についてみた機能的失業率はいくらになりますか？

日本における非正規雇用労働者の年収水準は、正規雇用に比べて低いことが一般的です。非正規雇用労働者の年収は、特にパートタイム労働者やアルバイト、契約社員などでは300万円未満の場合が多く、これを機能的失業者の基準と照らし合わせてみることができます。

非正規雇用の平均年収：日本の非正規雇用者の平均年収はおおよそ200万円～250万円程度（時給換算で月収の約10～15万円前後）とされています。これを基に、非正規雇用者における機能的失業者の割合を算出することが可能です。

具体的な計算には、非正規雇用者の年収分布や、失業状態とみなされる収入水準の定義が関わってきます。仮に年収360万円未満を基準とした場合、非正規雇用労働者のかなりの割合がこれに該当するため、機能的失業者の割合は高くなると予測できます。

おおよその推定：

日本の非正規雇用労働者が全体の40%程度を占める中で、年収360万円未満の非正規雇用者の割合は60%以上である可能性が高いです。したがって、非正規雇用者に関しては、機能的失業率が**60～70%**の範囲に達する可能性があります。

結論

日本の機能的失業者の年収目安は約360万円未満となります。
日本全体の機能的失業率は、おおよそ**40%**前後となる可能性があります。
日本の非正規雇用者の機能的失業率は**60～70%**程度に達する可能性があります。

これらの数字はあくまで推定であり、実際には最新の統計データを基により正確に計算することが必要です。

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質問ChatGTPー３

機能的失業者（Functionally unemployed）が、拡大する原因は、現在の教育カリキュラムが、求人に対応していないことが原因であると考えられますか。

解答ChatGTPー３

「機能的失業者（Functionally unemployed）」が拡大する原因の一つとして、現在の教育カリキュラムが求人のニーズに対応していないという点は、十分に考えられる要因の一つです。この観点からの分析について、いくつかの重要なポイントを挙げてみます。

教育と労働市場のギャップ

現代の労働市場は急速に変化しており、特にテクノロジーやデジタル化の進展により、求められるスキルセットは日々更新されています。しかし、従来の教育カリキュラム（特に基礎教育や一般的な高等教育）が、必ずしもこれに対応しきれていないという問題があります。例えば、以下のような点が挙げられます。

テクノロジーやAIの普及に対応したスキルの不足：多くの学生がプログラミング、データ分析、人工知能（AI）など、現代の労働市場で必要とされるスキルを学ぶ機会に恵まれていない場合があります。これにより、求められるスキルを持たない若年層が就職難に直面し、結果的に「機能的失業者」になる可能性が高まります。
実務経験の不足：多くの教育カリキュラムは理論や抽象的な知識を重視する傾向があり、実務に直結するスキル（例えば業界特有の技術や現場での対応力）を学べる機会が不足している場合があります。これにより、卒業後に即戦力として活躍できない卒業生が増え、求人数が多くても就職できないケースが増加します。

キャリア教育の不足

日本を含む多くの国々で、キャリア教育や職業訓練が十分でない場合があります。教育カリキュラムは、大学進学を前提にした学問的なものが多く、職業として必要なスキルや知識を直接的に学べる機会は少ないです。

職業訓練の不足：例えば、高校や大学において、職業訓練やインターンシップの機会が十分に提供されていないことが、職場で即戦力として活躍することが難しい理由となります。特に専門職に必要な技術や知識を学ぶカリキュラムが不足している場合、教育を受けたにもかかわらず、適切な仕事を見つけることが難しくなります。
キャリアパスの不透明さ：学生が自分の適性に合った職業を早期に見つけるためのガイダンスやカウンセリングが不足していると、最適なキャリア選択ができず、就職後に「機能的失業」に陥る可能性が高くなります。

経済の構造変化と教育システムの変化の遅れ

現代の労働市場では、特にサービス業や情報技術（IT）産業が拡大していますが、伝統的な製造業などの分野では減少傾向にあります。この変化に対応するための教育システムの転換が、十分に進んでいない場合もあります。

産業構造の変化：過去の教育システムは主に製造業中心であったため、技術的な職業教育や専門教育が重視されていましたが、今ではサービス業やIT関連職が増え、それに合わせた教育が必要です。教育カリキュラムが過去の経済構造に基づいて設計されている場合、新たな職業のニーズに応じたスキルを身につけることができず、機能的失業者が増加する原因となります。
教育内容のアップデート不足：労働市場における新しいニーズに合わせて教育課程をアップデートすることが求められますが、カリキュラムの更新は時間がかかり、社会的な変化に追いつけていない部分もあります。特に、公立学校や大学では、カリキュラムが硬直的であり、労働市場の変化に即応する教育が遅れることが問題となることがあります。

非正規雇用の増加と教育のミスマッチ

日本をはじめとする多くの国々で、非正規雇用（アルバイト、パートタイム、契約社員など）の割合が増加しています。これにより、安定した正社員雇用が得られないケースが多くなり、「機能的失業」に陥るリスクが高くなります。

非正規雇用と教育のミスマッチ：教育を受けたにもかかわらず、正社員として安定した職を得られない場合、非正規雇用に就くことが一般的です。教育と労働市場のニーズが合致していないと、非正規雇用で低賃金や不安定な仕事に従事し、「機能的失業者」の割合が増加します。

教育格差と地域格差

日本や他の国々では、教育格差や地域格差が存在します。都市部と地方部で、アクセスできる教育機会が異なり、地域によっては就職支援や職業訓練が十分に整備されていないことがあります。

地域間格差：都市部では比較的アクセスしやすいITやデザインなどの専門教育が地方では不足している場合があり、このため地域間での「機能的失業」の格差が広がります。特に地方において、教育と労働市場のニーズが乖離していると、若者が地域で就職できず、転職を繰り返す結果、機能的失業が進む可能性があります。

結論

教育カリキュラムが現代の労働市場に対応していないことは、機能的失業者の拡大に繋がる重要な要因の一つであると考えられます。特に、テクノロジーやデジタルスキルの不足、実務経験の不足、キャリア教育の不足、産業構造の変化に対応できていない教育システムが、労働市場とのミスマッチを生んでいます。これに対して、教育カリキュラムの改革や、職業訓練・キャリア教育の充実が、機能的失業者の拡大を防ぐための重要な鍵となるでしょう。

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質問ChatGTPー４

日本の文部科学省の中央教育審議会は、10年に１度、カリキュラムの改訂をしています。

このタイムスパンでは、カリキュラムの改訂は、社会の変化についていけません。

あるいは、学校で、カリキュラムの改訂をする場合、入学年次に決まったカリキュラムは、原則として、カリキュラム改訂の影響を受けないルールになっています。

このルールを小学校6年、中学校3年、高等学校3年、大学4年に適用すると、カリキュラムの改訂が始まってから、完了するまでに、16年（６＋３＋３＋４）かかってしまいます。

日本以外の国では、カリキュラムを変更するタイムスパンを短縮するために、どのような方法を採用していますか。

解答ChatGTPー４

非常に重要なご指摘です。日本の教育制度では、カリキュラム改訂が10年に一度という長いスパンで行われ、しかも「入学時のカリキュラムは卒業まで固定される」というルールがあるため、制度的に変更のスピードが極めて遅いという問題があります。その結果、社会や労働市場の急速な変化に対応しきれず、「機能的失業者」の増加につながる恐れがあります。

一方で、諸外国ではこのような遅れを防ぐために、柔軟で機動的なカリキュラム改訂の仕組みを導入している国が増えています。以下に代表的な例を紹介します。

🔄 各国における教育カリキュラムの柔軟な更新方法

🇫🇮 フィンランド：教育現場主導の柔軟なカリキュラム

概要：フィンランドでは、国家カリキュラム（National Core Curriculum）をベースにしつつ、自治体や学校がローカルカリキュラムを構築する自由度が非常に高くなっています。
改訂頻度：国家レベルの改訂は10年に一度程度ですが、学校現場でのカリキュラム見直しは毎年のように行われている。
特徴：

教員にカリキュラム開発の裁量権が与えられており、現場のニーズに応じて柔軟に対応。
例えば、地元企業と連携したプロジェクト学習や、ICT教育などを学校ごとに導入可能。

結果：地域ごと・学校ごとの社会的ニーズや変化に合わせた教育が可能となっており、時代遅れの内容を避けられる仕組みができている。

🇨🇦 カナダ（オンタリオ州など）：段階的・部分的な改訂

概要：カナダの教育は州ごとに管理されていますが、例えばオンタリオ州では、教科ごとに段階的・随時にカリキュラムの更新を行う体制があります。
改訂方式：

10年単位の全面改訂ではなく、特定の科目・領域のみ先に見直すことが可能。
教師や産業界からのフィードバックを受け、特定のスキル（たとえば「金融リテラシー」や「AI・データリテラシー」）を追加するなど、小刻みな修正を行う。

特徴：

コアスキルに重点を置いた教育（クリティカルシンキング、ICTスキルなど）を重視。
教員研修がカリキュラムと連動して頻繁に行われ、実装までが早い。

🇸🇬 シンガポール：定期的な小規模レビューと業界連携

概要：シンガポールでは、教育省（MOE）が5年ごとに主要なカリキュラムレビューを実施。それとは別に、産業界の声を反映して即応的な修正が可能な制度も整えられています。
特徴：

「未来志向教育（Future-Ready Education）」を掲げ、AI・STEM・起業家教育などをカリキュラムに早期導入。
産業界・大学・職業訓練機関との連携が強く、実務との距離が非常に近い。

ポイント：

国家戦略と教育カリキュラムの連動があり、政府の長期計画と教育の内容が一致している。
小中高一貫で学び直しや職業教育のパスも多様化している。

🇩🇪 ドイツ：デュアルシステムと職業教育カリキュラムの即時対応

概要：ドイツは、特に職業教育（Vocational Education and Training：VET）が強みであり、産業界と教育機関が共同でカリキュラムを策定・更新しています。
特徴：

企業と職業学校が定期的に連携してカリキュラムを見直す体制があり、3～5年ごとにアップデート。
新しい産業や技術が出れば、企業が即時にフィードバックを行い、教育内容に反映。

利点：

労働市場と教育の間にギャップができにくく、機能的失業者の発生を抑制。
教育と就職が直結するため、ミスマッチが非常に少ない。

🧩 共通点とキーポイント

共通点	内容
💡 柔軟性	学校や地域にカリキュラムを調整する自由度がある
🤝 産業連携	労働市場や企業と教育機関が直接つながっている
🔄 高頻度	教科ごと、分野ごとに柔軟かつ小規模な改訂を行う
🧑‍🏫 教師の裁量	教師が現場で教材や学び方を調整できる
📊 エビデンス重視	学習効果や社会ニーズをもとにカリキュラムを見直す

🧭 まとめ：日本における改善提案

日本も他国のような柔軟なカリキュラム運用を目指す場合、以下の点がカギになります：

段階的・分野別改訂の導入：教科やスキル単位で随時見直し可能な制度を整備。
教育現場への裁量移譲：学校や地域に応じて、現場でカリキュラムを柔軟にアレンジできるように。
産業界との連携強化：教育内容に企業や労働市場のニーズを反映しやすくする仕組み。
ICT・実務教育の拡充：デジタルスキルや実務経験を教育課程に組み込む。
教員の再研修とサポート：新しい内容を教えるための継続的な教員研修の充実。

ご希望があれば、具体的な他国の政策資料（例：フィンランドのコアカリキュラム、シンガポールの教育戦略など）も紹介可能です。必要に応じてお知らせください。

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質問ChatGTPー５

「シンガポールでは、教育省（MOE）が5年ごとに主要なカリキュラムレビューを実施」するという説明でした。

シンガポールでは、カリキュラム作成の主体は、教育省（MOE）では、ないのですか。

解答ChatGTPー５

ご質問ありがとうございます。とても本質的なポイントです。

✅ 結論から申し上げると：

シンガポールにおけるカリキュラム作成の主体は、教育省（Ministry of Education, MOE）です。

ただし、MOEが単独で内容を決めるのではなく、以下のような協議型・協働型のプロセスを採用しており、それが他国との大きな違いです。

🔧 シンガポールのカリキュラム作成の構造

主導組織：教育省（MOE）

カリキュラム全体の設計と最終決定権を持つのは、**シンガポール教育省（MOE）**です。
MOE内にある**Curriculum Planning and Development Division（CPDD）**が中心的な役割を担っています。
CPDDは、以下のような役割を持ちます：

教科ごとの教育目標の策定
学習成果（Learning Outcomes）の設定
教材開発（教科書やデジタル教材を含む）
教員研修との整合性確保

関与する多様なステークホルダー

MOEは、カリキュラムの見直し・開発にあたり、教育現場や産業界などからの広範な意見を取り入れています。

主な関与者：

学校の教員・校長：現場での実情やニーズを反映
大学・研究機関：教育理論や未来志向のスキルに関する専門知見を提供
産業界・企業：労働市場の動向を反映（例：AI・データ・起業スキルなどの導入）
保護者・市民：社会的合意の形成や価値観の反映
技能開発機関（SkillsFutureなど）：生涯学習や職業訓練との接続

✅ 特に産業界との連携は、カリキュラムの技術的・実務的な妥当性を担保する重要な要素になっています。

レビュー頻度とプロセス

約5年ごとに大規模な見直しを行い、必要に応じて中間年に小規模な修正を実施。
各教科・領域に専門委員会（Subject Working Committees）が設けられ、継続的にレビュー。
学校現場では**パイロット導入（試験運用）**が行われ、そのフィードバックを基に本格導入する仕組みが整っています。

📚 実例：21世紀型スキルのカリキュラムへの統合

2015年以降、MOEは「21世紀型スキル」教育（例：クリティカルシンキング、協働力、ICT活用）を段階的に導入。
この導入には、以下の関係者が関与：

教師からの実践報告
学習成果の測定（国内外の学力調査など）
民間企業からのフィードバック（例：「職場で使えるスキルが不足している」など）

🇯🇵日本との違い

項目	シンガポール	日本
カリキュラム策定の主体	MOE（教育省）だが協働的	中央教育審議会（文科省の諮問機関）
柔軟性	各校での運用に一定の裁量あり	全国一律・学年固定制
レビュー頻度	約5年ごと + 小規模改訂	約10年ごと（全面改訂）
産業界との連携	非常に強い	比較的弱い
実務との接続	SkillsFuture等で強化	学問中心で実務連携が少ない

🧭 まとめ

シンガポールでは、教育省（MOE）がカリキュラム作成の中核を担う主体です。
ただし、それは中央集権的な「一律指令」型ではなく、教育現場・企業・研究機関などとの連携型で、時代に即応できる柔軟性の高いプロセスになっています。
この構造が、カリキュラムの迅速な改訂と労働市場との整合性を実現している大きな要因です。

ご希望があれば、シンガポールMOEのカリキュラム文書（英語）や、SkillsFutureとの連携資料などもご案内できます。必要に応じてお知らせください。

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質問ChatGTPー６

MOEは、カリキュラムの見直し・開発にあたり、教育現場や産業界などからの広範な意見を取り入れている」という説明でした。

日本では、「広範な意見を取り入れている」よりも、パブリックコメントが多用されています。

「パブリックコメント」の方法は、実質的な効果は、極めて限定的で、実際の効果はないと考えられますか。

解答ChatGTPー６

とても鋭いご指摘です。
結論から申し上げると、

✅ 「パブリックコメント」は形式的なプロセスになりがちで、実質的な効果は極めて限定的である、という評価は多くの専門家の間で共有されています。

そのため、「広範な意見を取り入れる」ことと「パブリックコメントを募集する」ことは、似て非なるものです。

📌 なぜパブリックコメントは「実質的効果が限定的」なのか？

① 意見の募集方法が受動的・一方通行

政府・省庁側がすでに方針を固めた後にパブコメを出すことが多く、「本当に意見を反映させるつもりがあるのか？」と疑問視されやすい。
コメントの募集期間が短く告知も限定的で、教育現場や保護者、市民から広く意見を吸い上げる仕組みになっていない。

② 提出される意見の反映率が極めて低い

提出されたコメントの中で、実際に政策文書やカリキュラム案に反映されるのはごく一部。
しかも「○件の意見があったが、趣旨に合致していたため修正なし」という形式的な記述が多い。
実質的に「既定路線を後押しするためのアリバイづくり」に近い運用がされているケースが少なくない。

③ 内容が高度で専門的すぎる

教育カリキュラムに関するパブリックコメントは、専門用語が多く、一般市民がコメントを出しにくい構造になっている。
特に教員や教育関係者でも、詳細を理解するには専門知識が必要で、意見を出す側のハードルが高い。

🧭 対照：シンガポールなどの「実効的な意見反映」の仕組み

特徴	シンガポールなどの仕組み	日本のパブリックコメント
意見収集の方法	現場ヒアリング・ワークショップ・産業界との協議	一般募集（Web経由）
意見を出す人	教員、企業、大学、NPO、学生、保護者など幅広い	一般市民（実際には限られる）
タイミング	カリキュラム検討の初期段階から反映	案がほぼ完成してから
反映の実効性	各委員会で議論され、修正される余地がある	ほとんど修正されない
フィードバックの透明性	場合によっては議論記録も公開	回答は定型的な形式で簡略

💡 結論と提言

結論：

日本のパブリックコメント制度は、「意見を反映する仕組み」ではなく、「形式的な公開手続き」にとどまっている場合が多い。
そのため、「広範な意見を取り入れる」ことの代替にはなり得ないと考えられます。

提言：

日本でも実効性のある意見収集を行うには、以下のような取り組みが求められます：

カリキュラム策定の早い段階で、関係者を巻き込む（例：産業界・現場教師・保護者）
対面またはオンラインのワークショップ・ラウンドテーブルの開催
教育委員会や学校単位での試行導入とフィードバックループ
提出意見と修正内容の関係性を明示する「反映マップ」的な報告の公開
パブコメ自体の周知・広報の強化（SNS・学校経由など）

ご希望があれば、日本のパブリックコメント制度の具体例（例：学習指導要領改訂時の意見件数・反映状況など）を調査・比較することも可能です。ご関心があればお知らせください。

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