労働市場の構造変化（2020-2030）：人材流動化トレンド

2026年7月17日

この記事の要点

【結論】2020年から2026年にかけて日本の労働市場は「メンバーシップ型・終身雇用・年功賃金」という戦後モデルから、「ジョブ型・人材流動化・スキル別賃金」への構造転換を加速させています。2025年春闘の賃上げ率は5.46%（連合最終集計）と33年ぶり高水準を2年連続で更新し、2026年春闘も5%台で着地しました。
【重要ポイント1】転職者数は2023年に328万人まで戻り、副業実施率は9%台から15%超へ拡大。有効求人倍率は2025年で1.25倍、名目賃金は2年連続で名目5%超の上昇。数字が示すのは「人が動き、賃金が動き、仕事の定義が動く」市場です。
【重要ポイント2】構造変化の根本要因は3つ——生産年齢人口の減少（2030年までに約450万人減）、日立・富士通・KDDI等が主導するジョブ型雇用の広がり、生成AI導入による職種再編（大手企業の生成AI業務利用率は7割超）。
【重要ポイント3】企業に問われるのは「AI時代の上流人材（FDE型）」——業務×AI×実装を一気通貫でやり切る人材の内製化です。ジョブ型に切り替えるだけでは不十分で、育成体系・評価制度・キャリア設計をセットで再構築する必要があります。
【対象読者】経営者・人事責任者・事業責任者・コンサルティングファーム/事業会社の育成企画担当。

【最新データ】2020-2026年、労働市場はどう変化したか？
労働市場の構造変化を引き起こす3つの根本要因は何か？
業界別・職種別に、構造変化はどう表れているか？
ジョブ型転換の先行事例から何を学べるか？
企業が2026年に取るべきアクションは何か？
2030年に向けた労働市場の予測はどうなるか？
FAQ（よくある質問）
参考文献・出典

【最新データ】2020-2026年、労働市場はどう変化したか？

結論：有効求人倍率・転職者数・副業実施率・賃上げ率のすべてで、日本の労働市場は2020年時点から明確に「流動化」と「賃金上昇」の方向に振れています。数字を並べれば、変化は感覚ではなく事実です。

この6年間の主要指標の推移

以下、厚生労働省「労働経済の分析」および総務省統計局「労働力調査」の一次データから、直近6年の変化を並べます。

指標	2020年	2023年	2025年（速報）	変化の方向
有効求人倍率（年平均）	1.18倍	1.31倍	1.25倍	コロナ底からの回復、高止まり
転職者数	319万人	328万人	340万人前後	過去最高圏に接近
副業実施率（正社員）	9.3%	12.8%	15.1%	5年で1.6倍
春闘賃上げ率（連合最終集計）	1.90%	3.58%	5.46%	3倍近い伸び
フリーランス人口	1,062万人	1,577万人	1,600万人超	実質過半数に到達（複業含む）
大企業の生成AI業務利用率	ほぼ0%	38%	72%	3年で急拡大

（出典：厚生労働省「労働経済の分析」2024年版／総務省統計局「労働力調査」2025年／連合「春季生活闘争最終回答集計」2025年6月／ランサーズ「新・フリーランス実態調査2024」／リクルートワークス研究所「Works Report 2025」）

過去3-6か月で何が動いたか

2026年に入ってからの半年でも、市場は静止していません。2026年春闘は連合集計で平均賃上げ率5.24%（第7回集計時点）と、2年連続で5%台の水準を維持しました。日本経済団体連合会（経団連）の2026年3月時点調査では、大手製造業のうち約78%が「ジョブ型雇用制度を全社または一部で導入済み」と回答しています。厚生労働省が2026年6月に公表した「一般職業紹介状況」では、有効求人倍率が1.25倍と2025年後半からほぼ横ばいながら、専門的・技術的職業に限れば2.30倍と人手不足の偏りが鮮明になっています。

数字が意味するのは、「同じ日本の労働市場」というより、「動く市場と動かない市場」の分断が一段と深まっている、ということです。

労働市場の構造変化を引き起こす3つの根本要因は何か？

結論：構造変化の根本要因は、①生産年齢人口の減少、②メンバーシップ型からジョブ型雇用への移行、③生成AI導入による職種再編、の3つです。3つは独立ではなく、互いに強め合っています。

要因1：生産年齢人口の減少と労働供給の縮小

総務省統計局「人口推計」2025年10月確定値によれば、日本の生産年齢人口（15-64歳）は2020年の7,509万人から2025年には7,178万人へと約331万人減少しました。国立社会保障・人口問題研究所の推計では、2030年時点で約7,062万人まで縮小する見通しです。5年で300万人、10年で450万人の労働供給がなくなります。

パーソル総合研究所が2024年に公表した「労働市場の未来推計2035」では、2030年時点で約644万人の人手不足が顕在化し、特にサービス業・専門技術職・介護分野に集中すると分析されています。これは日本の総就業者6,700万人の1割弱に相当する規模です。

要因2：メンバーシップ型からジョブ型雇用への移行

日本経済団体連合会「経営労働政策特別委員会報告」2025年版では、ジョブ型雇用制度を「導入済み」または「導入検討中」と回答した会員企業が92%に達しました。2020年時点の同調査では44%だったので、5年で2倍以上に拡大したことになります。日立製作所、富士通、KDDI、資生堂、三菱ケミカルグループ、リコーなどが職務記述書ベースの人事制度に移行しています。

この動きは「制度をジョブ型に切り替えた」だけでは終わりません。職務と報酬が紐づく制度になれば、社員側は「同じ職務なら別会社の方が高い」ときに動きやすくなります。結果として転職市場の流動性が上がる、という因果になっています。

要因3：生成AI導入による職種再編

経済産業省が2026年3月に公表した「生成AI活用の実態調査」では、従業員1,000人以上の大企業の72%が業務で生成AIを活用していると回答しました。McKinsey Global Instituteの2024年レポート「The economic potential of generative AI」では、生成AIによって世界の労働時間の約60-70%が影響を受けると試算されており、日本でも定型知的労働（資料作成・議事録・一次分析・ドラフト作成）を中心に、業務の再配分が進んでいます。

重要なのは、AIが仕事を「奪う」より先に、仕事の「粒度」を変えていることです。今まで新人が3日かけていた作業がAIで30分に短縮されると、新人に求められる役割は「作業者」から「AIを使う設計者」に変わります。ここでBallista/ConStepが打ち出しているのが、AI時代の上流人材（FDE型）——業務×AI×実装を一気通貫でやり切る人材像です。

業界別・職種別に、構造変化はどう表れているか？

結論：構造変化のスピードは業界と職種で大きく違います。人手不足が急な業界（IT・介護・建設・運輸）、賃金が急伸する業界（IT・製造大手・金融）、再編が進む職種（事務職・営業事務・一次分析）の3層で見るとわかりやすくなります。

業界別：有効求人倍率と賃上げ率の分布

厚生労働省「一般職業紹介状況」2026年5月分から、業界別の有効求人倍率を並べます。

職業分類	有効求人倍率（2026年5月）	賃上げ率（2025年春闘）	特徴
建設・採掘	5.42倍	5.8%	慢性的人手不足＋2024年問題
介護サービス	3.72倍	6.1%（政府補助込み）	需要拡大＋供給減の同時進行
情報処理・通信技術者	2.30倍	5.9%	ジョブ型導入企業で急伸
専門的・技術的職業（全体）	2.30倍	5.4%	高スキル職の人材獲得競争
事務職	0.42倍	3.8%	AI代替の影響が最も強い
サービス職業	3.15倍	4.9%	対人業務中心で人材確保困難

（出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」2026年5月分／連合「春季生活闘争最終回答集計」2025年6月）

職種別：AIによる再編が進む3層

生成AIの浸透で、職種は明確に3層に分かれつつあります。

上流化する職種：戦略コンサルタント、事業企画、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、AIエンジニア、FDE型上流人材。AIを道具として使いこなし、経営判断の起点になる層です。
役割再定義中の職種：営業、マーケター、法務、経理、人事、ITエンジニア（実装層）。AIが半分やる時代に「人がやる残り半分」の設計が問われます。
AI代替が進む職種：一般事務、資料作成中心のアシスタント、一次リサーチ、コールセンター一次応対。この層は職務再定義（コンサル化）か配置転換が現実的な選択肢になります。

パーソル総合研究所「働く1万人成長実態調査2024」では、AIツールを業務で使う社員のうち「業務の中身が変わった」と回答した比率が44%に達しています。制度変更を待たずに、現場では既に職種の中身が組み替わっているのが実態です。

ジョブ型転換の先行事例から何を学べるか？

結論：日立・富士通・KDDI・資生堂の4社は「ジョブ型を宣言した」段階を超えて、実際に人事制度・報酬・キャリア開発・グローバル統合まで一気通貫で組み替えた先行事例です。学ぶべきは、単なる制度変更ではなく、育成と評価と処遇を一体でつくり直す実装の順序です。

事例1：日立製作所——ジョブディスクリプション全社展開

日立製作所は2021年に管理職層のジョブ型導入を宣言し、2022年から一般社員層への展開を進め、2024年に国内従業員約16万人を対象にジョブ型雇用制度への移行を完了しました。同社の2024年統合報告書によれば、全社で約450種類の職務記述書（JD）を整備し、社内公募制度を年間3,000ポジション超で運用しています。ポジションと人が動く「動的な組織」への転換が明確に進みました。

事例2：富士通——グローバル共通のJob Description

富士通は2020年からジョブ型を段階導入し、2022年に約4万5,000人の国内総合職に完全展開しました。同社の統合レポート2024年版では、AI・クラウド・セキュリティ等の高度専門職について「グローバル共通のジョブ型報酬体系」を導入し、市場価格連動の報酬設定を実施している旨が明記されています。国境を越えた人材獲得を前提とした制度設計です。

事例3：KDDI——ジョブ型＋社内副業＋DX研修

KDDIは2020年8月に「KDDI版ジョブ型人事制度」を導入し、2021年から全社員約1万人へ拡大しました。特徴は制度変更に留まらず、社内副業制度（社内公募型プロジェクト参加）とDX研修（全社員必修のDXリテラシー教育＋選抜制のDXコアプログラム）を同時展開したことです。同社の統合レポート2024によれば、DX人財の社内認定者数は約5,000人に達しています。

事例4：資生堂——非製造業ジョブ型のモデル

資生堂は2021年に管理職ジョブ型を導入し、2024年までに国内総合職約9,000人へ展開しました。消費財メーカーとして「マーケティング」「ブランド」「R&D」「サプライチェーン」等の職種別報酬体系を敷いています。同社2023年度統合報告書では、外部人材の役員登用比率が過去5年で12%から38%に上昇したことが示されており、ジョブ型が経営層の流動化まで及んだ好例です。

4社に共通する成功要因

以下の3点が共通します。

制度導入の前後で「育成体系」を全社で作り直している（日立の学びのプラットフォーム、KDDIのDX研修、富士通のFujitsu Learning EXperience）
ジョブ型と社内公募制度をセットで運用し、「動きたい人が動ける」経路を用意している
経営者自身が制度移行の意思決定と発信を主導している（人事任せにしていない）

企業が2026年に取るべきアクションは何か？

結論：2026年後半に企業が取るべきアクションは、①戦略と職務の再接続、②AI時代の上流人材（FDE型）の育成投資、③流動化前提の評価・報酬・キャリア設計、の3つです。制度だけを触っても人は動きません。育成と処遇を伴わせることが不可欠です。

アクション1：戦略と職務の再接続——JDの棚卸し

経営戦略と現場の職務が接続していない企業は、ジョブ型を入れても魂が入りません。以下の順序で棚卸しを進めます。

事業戦略の要点を3年後の姿として明文化する
3年後に必要な職務（Role）を機能別に列挙する
現行の職務との差分（Gap）を可視化する
差分を埋める手段（採用／育成／異動／外部活用）を意思決定する

アクション2：AI時代の上流人材の育成投資

生成AIの浸透で「業務理解×AI活用×実装まで一気通貫でやり切る人材（FDE型）」の希少性が急速に上がっています。政府もリスキリング支援に5年で1兆円の予算枠を確保しており（2023年閣議決定「新しい資本主義のグランドデザイン及び実行計画」2023年改訂）、企業側の育成投資は追い風の環境です。

BallistaがConStepで提供する育成体系は、DSS（デジタルスキル標準）準拠のBA（ビジネスアーキテクト）育成を軸に、業務理解・課題設定・AI活用・実装管理を90日単位で回すコンサル化プログラムです。「AIを使いこなす経営人材を、社内で作る」ことが狙いです。

アクション3：流動化前提の評価・報酬・キャリア設計

人が動く前提での制度設計とは、以下のような姿です。

領域	従来型	流動化前提の設計
評価	相対評価・年功考慮	職務成果ベース＋スキル評価併用
報酬	年齢・勤続年数比例	職務市場価値＋成果連動
キャリア	ライン一直線・異動辞令	社内公募・複線キャリア
育成	集合研修中心	プロジェクト型学習＋eラーニング
副業	原則禁止	原則許可＋利益相反管理

制度は分割して入れると失敗します。評価・報酬・キャリア・育成・副業の5点セットで同時に動かすのが、日立・富士通・KDDIの共通パターンです。

2030年に向けた労働市場の予測はどうなるか？

結論：2030年に向けて労働市場は、①人材の希少性がさらに高まる、②ジョブ型が標準になる、③AI活用力で個人の年収差が2倍以上開く、④フリーランス／複業／正社員の境界が溶ける、の4つの方向で動きます。今から6-12か月で仕込むかどうかで、2028年以降の企業体力が決まります。

予測1：人手不足のさらなる深刻化（2030年）

パーソル総合研究所「労働市場の未来推計2035」に基づけば、2030年の人手不足は約644万人。特に「サービス」「専門技術」「事務系デジタル職」の3領域に集中します。企業は「人を採る」戦略から「人当たり生産性を上げる」戦略への切り替えが不可避です。

予測2：ジョブ型がデファクトスタンダードになる

経団連の会員企業ベースで、ジョブ型導入率は2025年時点で92%（導入済み＋検討中）。この趨勢が続けば、2028-2030年頃には大企業のジョブ型は「デファクト」になり、メンバーシップ型は中堅・中小の一部と公務員系に残る形になるとみられます。

予測3：AI活用力で個人年収差が拡大

McKinsey Global Instituteの2024年推計では、生成AI活用による労働生産性向上の裨益は「上位20%の高スキル人材」に集中し、下位20%との年収差が拡大する傾向が指摘されています。日本でも、AIを設計として使える人材（FDE型）と、AIに置き換えられる作業層で、年収差が2倍以上に開くシナリオが現実味を帯びています。

予測4：雇用形態の境界が溶ける

ランサーズ「新・フリーランス実態調査2024」では、副業・複業を含むフリーランス経済圏は1,600万人規模。厚生労働省「フリーランス・事業者間取引適正化等法」（2024年11月施行）で法制度も整い、正社員／フリーランス／副業者の境界は制度・実務の両面で溶けつつあります。企業は「雇う」「業務委託する」「共に事業をつくる」の3つを組み合わせるハイブリッド型の労働力設計を迫られます。

直近6-12か月の予測

2026年後半から2027年前半までの6-12か月では、以下の動きが予想されます。

2026年秋の経済対策で、リスキリング補助の対象拡大が議論される見通し
2027年春闘は3年連続5%台の賃上げが焦点。中小企業への波及が試金石
大手企業でジョブ型を軸にした「ジョブ型2.0」（等級のスリム化・報酬レンジ拡大・社内転職市場化）が広がる
生成AI活用の社内標準化を経て、業務手順書とJDを「AI前提」で書き直す動きが本格化する

FAQ（よくある質問）

Q1：労働市場の構造変化は、中小企業にも関係しますか？

A1：関係します。中小企業でも人手不足は深刻で、2026年6月の中小企業庁調査では、中小の約68%が「人手不足を経営課題」と回答しています。ジョブ型を全面導入する必要はありませんが、「職務内容の明文化」「賃金の市場連動」「AI活用の内製化」の3点は規模を問わず取り組む価値があります。

Q2：ジョブ型雇用は本当に日本で機能しますか？

A2：先行4社（日立・富士通・KDDI・資生堂）が5年以上運用して定着しています。ポイントは「制度だけ入れない」ことです。育成体系・社内公募・評価制度をセットで動かすと機能します。制度だけを入れて育成や公募を伴わない場合は、社員の混乱と離職を招くリスクがあります。

Q3：AI時代の上流人材（FDE型）とは具体的にどんな人材ですか？

A3：FDE（Forward Deployed Engineer）型とは、Palantirが定義した「クライアントの業務に入り込み、業務理解×AI・データ活用×実装までを一気通貫でやり切る人材」を指します。日本企業ではコンサルタント＋データエンジニア＋事業企画の要素を合わせ持つ人材像で、社内から育てるならDSS準拠のBA（ビジネスアーキテクト）育成が近道です。

Q4：転職率と副業率の上昇は、企業側にとって脅威ですか？

A4：脅威と機会の両面があります。脅威は「優秀人材の流出」、機会は「外部の優秀人材へのアクセス」と「副業社員経由の知見獲得」です。KDDIの社内副業制度、リクルートの「MyStyle」のように、社内の流動性を高めて外部流出を減らす仕組みが成果を上げています。

Q5：2026年後半に人事責任者が最初に取り組むべきことは何ですか？

A5：3つあります。第一に「3年後の事業戦略から逆算した必要職務（Role）の再定義」、第二に「AI活用を前提とした職務記述書の更新」、第三に「FDE型上流人材の育成体系の整備」。この3点は制度変更ではなく、経営判断で決められる範囲です。制度全面改定を待つ前に、着手できます。

参考文献・出典

厚生労働省「令和6年版労働経済の分析（労働経済白書）」2024年9月公表 https://www.mhlw.go.jp/stf/wp/hakusyo/roudou/23/23-1.html
厚生労働省「一般職業紹介状況」2026年5月分 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/koyou/keneki_shokai.html
総務省統計局「労働力調査（基本集計）」2025年 https://www.stat.go.jp/data/roudou/index.html
連合「2025春季生活闘争最終回答集計」2025年7月 https://www.jtuc-rengo.or.jp/activity/roudou/shuntou/2025/
リクルートワークス研究所「Works Report 2025」 https://www.works-i.com/research/works-report/
パーソル総合研究所「働く1万人成長実態調査2024」 https://rc.persol-group.co.jp/thinktank/spe/growth-survey/
パーソル総合研究所「労働市場の未来推計2035」 https://rc.persol-group.co.jp/thinktank/spe/roudou2035/
日本経済団体連合会「2025年版経営労働政策特別委員会報告」 https://www.keidanren.or.jp/policy/2025/003.html
経済産業省「未来人材ビジョン」 https://www.meti.go.jp/press/2022/05/20220531002/20220531002.html
経済産業省「デジタルスキル標準（DSS）」（2024年改訂版） https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/dss/
ランサーズ「新・フリーランス実態調査2024」 https://www.lancers.co.jp/news/pr/22508/
日立製作所「統合報告書2024」 https://www.hitachi.co.jp/IR/library/integrated/
富士通「統合レポート2024」 https://pr.fujitsu.com/jp/ir/library/integratedrep/
KDDI「統合レポート2024」 https://www.kddi.com/corporate/ir/library/integrated-report/
資生堂「統合レポート2023」 https://corp.shiseido.com/ir/jp/library/annual/
McKinsey Global Institute “The economic potential of generative AI” 2023年6月 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

この記事を書いた著者

Ballista Inc. 編集部
監修：中川貴登（Ballista代表取締役）
コンサルティングファーム・IT企業の育成体系構築の実務経験を元に執筆。上流人材育成プラットフォームConStepの企画・運営を通じ、DSS準拠のBA育成体系を業界横断で提供しています。

ConStepについて

ConStepは、AI時代の上流人材（FDE型）育成プラットフォームです。コンサル業界の上流スキル（業務分析・課題設定・クライアントワーク・AI活用・実装管理）を、DSS準拠の体系でIT企業・事業会社の人材育成に転用します。ジョブ型雇用への移行、リスキリング投資、AI活用の内製化を一気通貫で支援します。

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