外国人労働移民は不要だ、と経産省の労働推計が告げている。

＜2040年の就業構造推計（改訂版）の概要• 2040年に十分な国内投資や産業構造転換が実現する場合(注)、人口減少により就業者数は約6700万人(2022年)から約6300万人となるが、 AI・ロボット等の利活用やリスキリング等により労働需要が効率化され、 全体で大きな不足は生じない。
• 一方で、職種・学歴・地域間では需給ミスマッチが生じるリスクがあり、 事務職(約440万人)や文系人材(約80万人)が余剰、AI・ロボット等利活用人材(約340万人)を含む専門職や現場人材(約260万人)、理系人材(約120万人)が不足する可能性。

主な産業の２０４０年の
需給ミスマッチの内訳
　全国版就業構造結果（改訂版）・職種間ミスマッチ
• AI・ロボット等利活用による省力化に伴い、 事務職は約440万人の余剰が生じる可能性。
• 多くの産業において、 AI・ロボット等利活用人材(約340万人)や現場人材(約260万人)不足。

 主な職業の２０４０年の
需給ミスマッチの内訳
• 専門職を中心に、 大卒・院卒の理系人材で約120万人の不足が生じるリスク。
• 事務職の需要が減少する一方、 大卒・院卒の文系人材は約80万人の余剰が生じる可能性。

地域別就業構造推計（地域別ミスマッチ × 職種内訳）
（注）職種分類について、「専門職」は、日本標準職業分類上の専門的・技術的職業従事者を指す。また、そのうち「AI・ロボット等利活用人材」は、日本標準職業分類上の機械技術者やその他の情報処理通信技術者等の職種を集計。また、 「現場人材」は、日本職業分類上の生産工程従事者、建設・採掘従事者、サービス職業従事者等の職種を集計。 地域ブロックは、経済産業局所管区域に沿って設定。なお、関東は一都三県/一都三県以外で二分し、沖縄県は九州に統合して集計。
• 東京圏では全体が余剰となり、その多くを事務職が占めている。一方、 AI・ロボット等利活用人材を含む専門職はほとんどの地域で不足。また、 地方では現場人材も大きく不足。

地域別就業構造推計（地域別ミスマッチ × 学歴内訳）
（注）学歴分類は、学校基本調査上の学部学科コードを元に分類。また、学歴分類は主要な項目のみ掲載しているため、上表のミスマッチ数の合計はゼロにならない。 地域ブロックは、経済産業局所管区域に沿って設定。なお、関東は一都三県/一都三県以外で二分し、沖縄県は九州に統合して集計。

（理工系人材の抜本的な拡大に向けた対応）
• 将来的な産業構造転換に向けて、 100万人規模の理工系人材の不足は死活的な課題。成長戦略における戦略分野の動向も踏まえ、年間数万人規模での質的・量的充足に向けた取組の促進が必要ではないか。
1. 理系転換・文理融合、新設・再編、広域連携等に積極的な大学・高校等の安定的な財務・経営基盤の確保
2. 地域の実情に即した産学連携案件の掘り起こしに向けた制度面も含む環境整備の検討
3. 産業界のスキル需要の可視化、職務給等の処遇改善による理工系を志望する人材の拡大
（地方を中心とした現場人材の育成）
• 地方では製造現場やエッセンシャル産業を支える現場人材が大幅に不足。専門高校、専修学校や短大等の教育機関における人材育成の充実に加え、社会人のリスキリングも含めた対応が必要ではないか。
（AI・ロボット時代に即した教育・人材育成）
• 今後、生成AI・ロボットによるスキル代替が急速に進展。現場人材の不足を補い、専門職の価値創造、生産性向上にも貢献する。あらゆる教育段階において、 AI・ロボットと協働する人材の育成を目指すべきではないか。(詳細な図や統計資料はすべて省略した)＞(以上「経産省ホームページ」より引用)




　2026年1月経済産業省 経済産業政策局が発表した「2040年の就業構造推計（改訂版）」によると「人口減少により就業者数は約6700万人(2022年)から約6300万人となるが、 AI・ロボット等の利活用やリスキリング等により労働需要が効率化され、 全体で大きな不足は生じない」と結論付けている。

　ただ労働人口の地域的な偏りと、人材の専門スキルの偏りが課題として上げられている。例えば労働人口の偏りとしては、現在では東京に集中している事務職は近い将来、各企業のAI採用により東京・本社に集中している事務職が過剰となる半面、地方ではAIなどの技術者が不足すると思われる。また専門スキルとして不足すると思われるのは、理系人材が全国的に不足すると推定される。そのため文系に限定した大学のコース分類を、理系も混在する講座編成として、大学教育を文系と理系に分けるのではなく、文理融合・柔軟な各種講座を中心としたものに再編すべきだとしている。

　ただ文系を選択した人材のリスキリング(Reskillingとは、技術革新や業務の変化に伴い、将来的に必要となるスキルを習得・再開発すること)はAI技術の利用により、それほど高いハードルではなくなる。また理系の仕事とされる分野もAI技術の浸透により、文系の事務職人材でも専門的なスキルがなくても使いこなせるようになる。

　そうした意味で、引用した経産省の「労働推計」に記述された文系・理系の人材区別そのものが対した意味を持たなくなる。つまり労働人口の東京一極集中を解消すれば良いだけになる。若い労働者が東京よりも全国各地の地方に魅力を持つようにすることが課題ではないだろうか。そうすると同じ労働対価ならば、東京よりも地方の方が生活しやすく婚姻生活を無理なく営むことが出来る、というモデルケースを確立することが必要となる。

　引用した経産省推計で予測される労働者の余剰と不足のミスマッチとして「職種・学歴・地域間では需給ミスマッチが生じるリスクがあり、 事務職(約440万人)や文系人材(約80万人)が余剰、AI・ロボット等利活用人材(約340万人)を含む専門職や現場人材(約260万人)、理系人材(約120万人)が不足する可能性」という点に関して、文科省も真摯な検討が必要ではないだろうか。

　なぜなら、入学定員不足で外国人留学生が90%近く占める大学の教育カリキュラムの大半が文系だからだ。少数ながら理系講座を持つ大学も教育レベルが極めて低く、AI専門職として企業が求める水準に達していないことが多いからだ。安易な新規大学設立を容認してきたツケが出ているのではないだろうか。大学教育に助成金を支出するにしても、労働人材需要とマッチした形にすることが必要だ。そうしなければ予算の無駄だけではなく、人材が生かされない労働人口の無駄が生じることになってしまいかねない。

　経産省の2040年労働推計を文科省も共有する必要がある。日本の若者に希望のある未来を提示する政府の責任として、政権も経産省の推計に基づいた労働政策を展開すべきだ。そうすると今後120万人の外国人労働移民を「必要とする」という方針の撤回はもとより、大学の適正配置や再編を急ぐべきではないだろうか。そして教育カリキュラムのあり方を含めて、各大学当局との協議を活発化して、新規講座編成や教育コース設定について政府の各省庁と連携した協議会を早期に設置すべきだ。もちろん公立大学の「無償化」を含めて、人材立国日本のあり方を真摯に検討すべきではないだろうか。