AIが雇用や人材育成策を試す中、マレーシアは職の1割で変化に直面と説明

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最終更新: October 14, 2026 • 07:02 UTC

Malaysia Says 10% of Jobs Face Change as AI Tests Skills and Employment Plans

職の1割で自動化または職務内容の変更に直面

人工知能（AI）の活用、デジタル化、グリーン経済が雇用を再編する中、マレーシアでは既存の職の約10%が自動化または職務内容の変更に直面していると、アクマル・ナスルラ・モハマド・ナシル経済相は述べた。警告とあわせて、熟練労働者の割合を労働力全体の2025年の30.1%から2030年までに35%へ引き上げる目標を示した。

職の1割で自動化または職務内容の変更に直面
TalentCorpが実際に調査した内容
サービス業と事務職が特に大きな圧力に直面する理由
女性と労働市場の中間層
AIによる支援が雇用の代替に変わるとき
訓練予算は大きいが、成果が重要
最新の参加状況が示すもの
雇用主は訓練を有益な仕事につなげられるか
新たな職種、大学の計画、2030年目標
政策の経緯と未解決の課題
要点

アクマル氏は、テブラウ選出のジミー・プア・ウィー・ツェ氏への国会下院での書面答弁で、Talent Corporation Malaysiaが2024年11月に公表した調査を引用した。残る90%の職も、スキルを適応させることで今後も必要とされる可能性があると述べた。この区別は重要だ。省が示しているのは自動化や業務再編の影響を受ける可能性であり、労働者の10人に1人が職を失うとの予測ではない。

政府はこの変化を、より高い経済的価値を生み、熟練雇用を増やす産業へ移行する機会とみている。課題は、現在の業務の価値が下がったり、なくなったりする労働者に間に合うよう、訓練と新たな雇用創出を進めることだ。

いくつかの数字は課題の規模を示すが、それぞれ異なるものを測っている。TalentCorpは、10セクターで影響を受ける可能性のある従業員を62万人と推計する。別の学術分析では、生成AIのシナリオで32万人の職がリスクにさらされ、業務全体を遂行できるシステムの導入が進めば約68万人に増えると見積もっている。

これらの数字を、全国の雇用喪失数を示す相互に置き換え可能な推計として扱うことはできない。対象セクターや技術に関する前提、業務の変化、役割の陳腐化、雇用の喪失のどれを数えるかが異なるためだ。あわせて読むと、マレーシアには新たな雇用を生み出す戦略と、すでに働いている人々のための実践的な移行経路の両方が必要であることが分かる。

TalentCorpが実際に調査した内容

TalentCorpの労働力影響調査は、マレーシアの国内総生産（GDP）の約60%を担う10セクターの949職種を対象とした。これらのセクターでは、技術や経済の変化により、従業員の約18%に当たる約62万人が大きな影響を受けると予測している。

対象セクターは、航空宇宙、化学、電気・電子、エネルギー・電力、食品製造・サービス、グローバル・ビジネス・サービス、情報通信技術、医療機器、医薬品製造、卸売・小売だ。これらのセクターの経済規模は2023年に9,330億リンギットだった。

18%という数字は対象セクターの労働力に対する割合であり、アクマル氏が述べた10%は、より広く既存の職を対象としている。公式調査のページには、両者の割合を整合させる計算方法は示されていない。いずれの割合も、それだけで失業者数を示すものではない。

62万人という数字の表現にも違いがある。2025年6月の組織発表の記事で、スティーブン・シム氏は、これらの職は代替または陳腐化のリスクが高いと説明した。一方、TalentCorpの調査ページは、より広く「大きな影響を受けると見込まれる従業員」と表現している。職務の再編と職そのものの廃止は、異なる結果だ。

この調査は、影響を受ける労働者の数だけを示しているわけではない。影響が特に大きい84職種のキャリア移行経路を示し、基礎スキルと職種別スキルを計864件特定している。こうした情報があれば、なくなる業務から現実的な次の職へと労働者をつなぎ、行き先を定めないまま訓練に送り出すことを避けられる可能性がある。

サービス業と事務職が特に大きな圧力に直面する理由

金融経済の実務家リム・コック・ティオン氏による2026年6月2日付のISEAS Perspective論文は、マレーシアでAIの影響を受ける分野の中心にサービス業を位置づけている。サービス業の従業員は約1,000万人で、雇用全体の65%を占め、GDPの約60%を生み出している。

アジア太平洋地域の生成AIによる影響の推計値22%をこの労働力に当てはめると、サービス業では最大220万人の職で、程度の差はあるもののAIによる支援や業務の変更が生じる可能性があると論文は算出している。これは広範な外挿であり、すでに自動化された職の数ではない。

生成AIは文章、画像、ソフトウェアコードなどを生成する。職場では、文書の下書き、資料の要約、情報の処理などに使える。業務の一部がこうした能力と重なれば、その職はAIの影響を受ける可能性がある。ただし、影響を受けることは、システムが職務全体を確実に遂行できることを意味しない。

マレーシア戦略国際問題研究所（ISIS Malaysia）と世界銀行の調査は、事務補助職の92%がAIの影響を強く受けると推計している。また、約420万人の労働者に業務上の重なりがあると指摘する。この大きな数字を、420万人の事務職がなくなる運命にあると解釈すべきではない。

調査の共著者である世界銀行のエコノミスト、アリッサ・ファーハ・ジャスミン氏は、雇用主の判断によって自動化される可能性がある業務を特定したもので、解雇が避けられないと示したわけではないと説明した。同じソフトウェアでも、従業員がより多くの仕事をこなせるようにしたり、企業が人員を削減したりするために使われる可能性がある。どちらの結果になるかは、導入の仕方によって決まる。

女性と労働市場の中間層

事務職に関する調査結果は、影響の偏りも示している。事務職員の84%を女性が占める。したがって、全国の雇用総数が比較的安定していても、管理業務の変化は女性に不均衡な影響を及ぼす可能性がある。

年齢別の傾向は、最も若い労働者が最大の影響を受けるという単純な見方より複雑だ。ISIS Malaysiaと世界銀行の調査によると、15～24歳の労働者は影響が最も小さいカテゴリーに多く、25～64歳は影響が最も大きいカテゴリーに多い。

影響が小さいことは、必ずしも有利とは限らない。若年層は資格をあまり必要としない手作業の仕事に集中している可能性がある一方、自動化によって、より高賃金の仕事に進む足がかりとなる事務職や知的業務が減るおそれがある。

2024年9月18日にモハマド・アミルル・ラフィク・アブ・ラヒム博士とゴー・ハオ・イー氏が公表した、カザナ・リサーチ・インスティテュートの技術と労働に関する分析は、特に中技能カテゴリーの定型業務が大きな影響を受けると指摘する。このカテゴリーの職の90%をマレーシア国民が担っている。

同研究所は、今後20年間にマレーシアの職の11～54%が自動化によって大きな影響を受ける可能性があるとの推計を引用している。この幅広い数字は、自動化全般を対象としたもので、当面の政策論議よりもはるかに長い期間を想定している。また、高等教育省の卒業生追跡調査を引用し、卒業生のほぼ半数が最初の職に対して過剰な資格を持つとも指摘した。適切な雇用が不足している問題は、資格を増やすだけでは解決しない。

AIによる支援が雇用の代替に変わるとき

リム氏のISEAS分析は、導入の二つの段階を区別している。第一段階では、生成AIが労働者を支援し、AIの影響を強く受ける業務を自動化する。第二段階では、エージェント型AIがより複雑な業務の自動化に広がる。エージェント型システムは、個々の指示に答えるだけでなく、一連の作業を実行できる。

論文は、生成AIのみに限るシナリオで約32万人、エージェント型AIの導入が進むシナリオでは約68万人の職がリスクにさらされると推計している。サービス業の労働力1,000万人に対して、それぞれ約3.2%、約6.8%に相当する。これらは導入の度合いを仮定したシナリオであり、予測ではない。

ストレス試算では、失業率が基準値の3.5%から約5.5%に上昇する可能性が示された。さらに、労働参加率が70%から60%に低下するとの仮定を加えると、失業率は6.3%近くに達する可能性がある。いずれも条件付きのモデル結果であり、公式の失業率予測ではない。

論文はまた、2024年10月の人的資源省の発表を引用し、2020年以降、自動化とAIによって約30万人の職が失われたとしている。年間の内訳は示されていないため、最近のAIの影響を、それ以前の自動化やパンデミック中の混乱と切り分けるのは難しいと論文は指摘する。

アクマル氏は別途、「How Does AI Change Labor Demand? Evidence from 41 Countries（AIは労働需要をどう変えるか：41カ国の証拠）」と題した、2026年9月付のスタンフォード大学の研究を引用した。国会答弁によると、同研究は生成AIによって需要が経験豊富な労働者に移る一方、基本的な業務の自動化が新規参入者の機会を脅かしていると報告した。この懸念は、雇用喪失と別のリスク、すなわち将来の熟練労働者が経験を積むための初級職が減る可能性を結びつけている。

訓練予算は大きいが、成果が重要

マレーシアはスキル開発のため、複数の資金枠を設けている。TalentCorpの2024年11月の発表によると、スティーブン・シム・チー・キョン人的資源相は、徴収金、クレジット、奨学金、マッチング助成金を通じて、同省の30億リンギットの基金から支援すると発表した。

シム氏は、人的資源相としての取り組みを紹介した世界経済フォーラムの2025年6月の記事で、スキルに関する教育・訓練への年間支出を100億リンギットとした。その約30%に当たる約30億リンギットは、民間企業から法定徴収金として得ている。

TalentCorpは、デジタルとAIのスキル訓練に16億リンギットを割り当てたとも報じられており、マレーシアの労働者は無料で講座を受講できる。これらの金額は異なる資金制度や期間を示している。新たな単一のAI予算の別々の内訳であるかのように合算すべきではない。

アクマル氏によると、産業界の代表者がそれぞれ議長を務める「MyMahir Future Skills Talent Councils」が17組設立された。MyMahirは、雇用動向、必要なスキル、キャリア経路、訓練機会に関する情報を提供し、実際の雇用主のニーズに沿った講座設計を可能にする。

シム氏は、協議会のスキルプログラムで訓練を受けた労働者の初年度の平均賃金は、全国平均を12%上回ったと述べた。これは参考になる比較だが、訓練によって賃金が12%上昇したことを示すものではない。それを明らかにするには、受講前の賃金と、受講しなかった同等の労働者の賃金に関する情報が必要になる。

雇用主は訓練を有益な仕事につなげられるか

雇用主の準備状況にはばらつきがある。アリババクラウドの調査では、回答者の68%が、企業のクラウドコンピューティングとAIの導入は遅れていると考えていた。PwCマレーシアの「Corporate Directors Survey 2024」では、マレーシアのCEOの23%が、AIを人材・スキル戦略に組み込む計画だと答えた。

他の調査も、訓練への備えが限られていることを示す。EYの「2023 Work Reimagined Survey」では、AIに向けた労働者の訓練を準備しているマレーシア企業は22%だった。PwCの調査では、生成AIの訓練を優先するとした企業は12%、関連する雇用喪失を懸念している企業は4%だった。調査対象や実施時期が異なるため、これらは準備状況を示す指標であり、単一の比較可能な傾向を示すものではない。

MBSB銀行の最高人材責任者で、マレーシア雇用者連盟の評議会メンバーでもあるファリド・バシル氏は、自動化に関する判断で人を中心に据えるよう提言した。主な提言は次の通りだ。

AIは人を補強するものであり、置き換えるものではない。

ファリド氏は、共感力、複雑な状況の解釈、イノベーション、価値観の面で、人は引き続き欠かせないと論じた。ISIS Malaysiaと世界銀行の調査は、失業保険の強化、AI教育と倫理教育の早期導入、批判的思考や複雑な判断などのスキル、従業員の再訓練に向けた雇用主へのインセンティブを提言している。

リム氏が提案する「AIの社会契約」も、社内での再配置、移行経路、柔軟なセーフティーネット、人間の業務をAIが代替する際の透明性向上を求めている。これらは提案であり、発表済みの政策ではない。共通しているのは、訓練講座は雇用移行を成功させるための一要素にすぎないという点だ。

新たな職種、大学の計画、2030年目標

TalentCorpは、今後3～5年で重要性が高まると見込まれる約60の新興職種を挙げている。AIエンジニア、サステナビリティ専門家、生物生産プロセスに携わるエンジニアなどが含まれる。シム氏によると、こうした職種の70%はAI・デジタル技術分野で、職種の種類にして約42に当たる。個々の雇用が42件という意味ではない。

マレーシアは、AI関連の計画を通じて50万人分の雇用機会を創出する目標も掲げている。アクマル氏は、労働者が適応する手段として技術・職業教育訓練を挙げ、実施は人的資源省、政策の方向づけは経済省が担うとしている。

高等教育省は、2025～2030年に、11の公立大学で実施する30の専門プログラムを通じ、AIスキルを持つ卒業生3万人を輩出することを目指す。ザンブリー・アブドゥル・カディル高等教育相は、9月30日時点で455の学術プログラムを見直したと述べた。また、専門的なAI講座はマレーシア資格機関の「Programme Standards: Artificial Intelligence」に準拠している。

AIの専門学部・学科には、マレーシア工科大学のAI、マラッカ・マレーシア技術大学のAI・サイバーセキュリティ、マレーシア・プルリス大学のインテリジェント・コンピューティングがある。同省は、公立大学の学士課程の80%にAIの要素を盛り込む計画も立てている。

第13次マレーシア計画の下で、熟練雇用の割合を30.1%から35%に引き上げるには、4.9ポイントの上昇が必要だ。中技能カテゴリーの職は2025年の雇用全体の57%を占め、最も低いカテゴリーは12.9%だった。したがって、この目標はAI専門家を増やすだけではなく、雇用構成の変化を伴う。

政策の経緯と未解決の課題

労働力政策は、第13次マレーシア計画、「新産業マスタープラン2030」、「国家エネルギー移行ロードマップ」、「国家半導体戦略」、「マレーシア・デジタル行動計画2030」にまたがる。アクマル氏は、アンワル・イブラヒム首相が6月29日に発表したデジタル計画は、AI国家を目指すマレーシアの取り組みを支える、柔軟で包摂的な労働力の実現を後押しすると述べた。

主な節目から、対応の進展が分かる。

2024年9月18日：カザナ・リサーチ・インスティテュートが、技術、スキルのミスマッチ、自動化の影響に関する分析を公表。
2024年11月18日：TalentCorpが10セクターを対象とする初の調査を発表し、人的資源省の30億リンギットの基金を通じた支援を発表。
2025年6月10日：シム氏が年間のスキル訓練支出、新興職種、同年6月にASEAN市民向けに実施する国民訓練週間の6万5,000講座の計画を説明。
2026年6月2日：ISEASが、生成AIとエージェント型AIの導入に関するリム氏のシナリオを公表。
2026年8月：HRD Corpが1万9,084人分の訓練枠を承認し、4,767万リンギットの助成を決定。
2026年10月1日：SOCSOの訓練費用助成の上限を7,000リンギットに引き上げる予定。
2030年：熟練雇用の割合を35%とする目標を掲げ、2025～2030年にAIスキルを持つ卒業生3万人を育成。

TalentCorpは当初、2025年に調査対象をさらに12セクターへ拡大する予定だった。現在、調査ページでは第2段階が進行中とされているが、公表時期は確定していない。この拡張調査の結果は、当初の対象セクター以外での影響を明らかにする手がかりとなる可能性がある。

ほかにも重要な課題が残る。過去に報告された雇用喪失の年間内訳はなく、全国の割合とセクター別の割合を整合させる説明も示されていない。また、新たな雇用機会が、職を失った労働者の居住地、賃金、資格に合うという証拠もない。実際に問われるのは、現在の職務の変化によって収入を失う前に、労働者が適切な雇用へ移れるかどうかだ。