PCI-FDI 2017年報告によると、ベトナムにおけるFDI企業の69％が熟練した技術人材の採用に困難を抱えていることが示されています。これは、労働者の技能データ不足により人材需要予測が間接的に影響を受けている可能性があります。そのため、以下の記事にて、正確な人材需要予測の算定方法を把握することが重要となります。
人材需要予測とは何か
人材需要予測とは、既存のデータに基づき、企業が「どの時点で、どの職種に、どのような技能を有する従業員を、どれだけ必要とするか」を見積もることを指します。これにより、企業は総合的な人事計画を立案し、常に十分かつ質の高い人材を確保して、業務を円滑に遂行することが可能となります。
人材需要予測には、以下の2つの主要な種類があります：
短期予測（1年未満）
このタイプは、季節的な生産や需要変動が大きい業種に適しています。
長期予測（3～7年）
長期予測は、企業全体の経営戦略と密接に関連しています。特に経営幹部や会計部門といった重要ポジションにおいて、将来の人材育成を見据えた長期的な計画に活用されます。
人材需要予測の古典的手法
短期予測の方法
この方法では、実際の業務量に基づいて算定を行います。例として：
業務分析と作業量の算出
必要な業務を洗い出し、換算係数や定員基準を用いて必要労働時間を計算します（例：1人が1日に処理できる作業量）。その後、職種ごとに必要な従業員数を算出します。
労働生産性に基づく方法
計算式： D = Q / W
- D：労働需要
- Q：計画総生産量
- W：平均労働生産性
これは「生産量が増加する一方で生産性が上がらない場合は、人員を追加する必要がある」ことを意味します。
定員基準による方法
明確な職務記述に基づき、単位業務量を1人当たりの基準作業量で割ります。例：チームが1日100件の注文処理を要し、1人が20件処理できる場合、必要人数は5人となります。
これらの方法は、突発的な受注のように短期間での人員調整が必要な場合に実務的です
長期予測の方法
この方法は「定量的手法（数値・統計）」と「定性的手法（人間の判断）」に分けられます。
トレンド分析
既存データに基づきグラフ化し、将来の動向を予測します。例：売上に比例して営業担当者数が増加している場合、翌年の必要人員を推定できます。ただし、環境変化が大きいと精度は低くなります。
平均値推定法
過去数年間の人員需要を平均し、新年度の需要を予測する方法で、安定的な企業に適しています。
相関分析および回帰分析
需要と生産量、売上高、所得水準などの要因との関係を数式で分析する高度な方法です。
計算式： y = f(X1, X2, …)
- y：人材需要
- X：過去データに基づく変数
回帰分析は多要因を考慮でき精度が高い反面、大量のデータが必要で複雑になる場合があります。
定性的手法
経験豊富な管理職などの専門家の意見をグループディスカッション等で収集します。多角的視点が得られる利点がありますが、個人の主観に左右される可能性もあります。
デルファイ法
上記と類似しますが、専門家は独立して文書や個別回答の形で意見を提出します。その後、意見を統合することでバイアスを避けられるため、より客観的な結果が得られます。
人材需要予測におけるAIとデータ分析の活用
第4次産業革命の時代において、あらゆる分野が急速に変革しており、人事管理も例外ではありません。そのため、従来のExcelを用いた手作業での計算に代わり、現在ではAI（人工知能）とData Analytics（データ分析）が、人材需要をより正確かつ迅速、効率的に予測することを可能にしています。以下は、その具体的な仕組みです。
- AIとData Analyticsの役割
AIはデータから学習し、パターンやトレンドに基づいて予測を行います。一方、Data Analyticsは膨大な情報を収集・分析する役割を担います。これには、社内データ（離職率や従業員のパフォーマンス）から、社外データ（労働市場の動向や経済変化）まで含まれます。両者を組み合わせることで、予測プロセスが自動化され、人為的なミスが減少し、時間も大幅に節約されます。 - Predictive Analytics（予測分析）による活用
システムは従業員の人事データ、採用トレンド、さらには世界経済のデータまでを分析し、今後6～12か月で必要となる新規採用人数を予測することができます。さらに、AIは特定部門の高い離職率を早期に警告し、採用計画を事前に立てる支援をします。 - 採用プロセスの高度化
AIは応募書類（CV）の自動スクリーニングを行い、過去データに基づいて有望な候補者を特定します。さらには、その候補者がFDI企業文化に適合する可能性まで予測することができます。一方でData Analyticsは、LinkedInなどのプラットフォームや業界レポートからデータを分析し、近い将来需要が高まる「ホットスキル」を予測します。例えば、スマート製造分野におけるデジタルスキルなどです。
KMCの包括的ソリューション：戦略的人材不足の不安を解消
17年間にわたり、多くのFDI企業、特に日系FDI企業と伴走してきたKMCは、貴社が直面しやすい特有の課題を深く理解しています。
- 国際基準を満たすハイレベル人材の採用の難しさ
- マネジメントにおける言語の壁や文化の違い
- 多国籍企業による人材獲得競争のプレッシャー
このような課題に対し、当社のプロフェッショナルな採用サービスは以下を実施します：
- 企業の要件と期待を丁寧に調査・分析
- 多様なチャネルを活用して最適な候補者にリーチ
- 複数回の面接およびテストを通じて候補者の能力を徹底評価
これにより、KMCは最適な採用戦略を提示し、質の高い候補者を貴社にご紹介いたします。
一方で、人材需要予測の算定方法についてお悩みではありませんか。上記で紹介したように、正確かつ効果的な予測方法は多数存在します。今すぐ適用して試算することも可能です。または、AIやData Analyticsを導入することで、さらに精度と効率を高めることができます。
