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2026年第4四半期の人材需要は、人工知能(AI)、半導体、ロジスティクス自動化、サプライチェーン、ハイテク製造などの分野に集中しています。写真:ミー・リー
2026年第4四半期の人材需要は、人工知能(AI)、半導体、ロジスティクス自動化、サプライチェーン、ハイテク製造などの分野に集中しています。写真:ミー・リー

AIに時代遅れにならないように職業教育を革新する

LƯƠNG HẠNH (báo lao động) 13/10/2026 08:52 (GMT+7)

AIの波は、技術スキルを持つ人材の需要を促進し、労働者が知識を継続的に更新し、労働市場の変化に適応することを強制しています。

テクノロジーに優れた人材の採用は困難

マンパワー・ベトナムが285社を対象に実施した2026年第4四半期の採用動向調査によると、52%の企業が年末までの3ヶ月間で採用を増やすと予想しています。

しかし、企業の50%は、供給が限られており、適切なスキルを持つ候補者が不足しているため、2025年の同時期と比較して人材を見つけるのに時間がかかると述べています。

人材需要は、人工知能(AI)、半導体、ロジスティクス自動化、サプライチェーン、ハイテク製造などの分野に集中しています。

一方、企業は、特殊な専門知識を持つ人材と中級および上級レベルの人材の採用に苦労しています。半導体業界だけでも、ベトナムには現在約15,000人の労働者がいますが、2030年までの目標は50,000人です。

この現実は、労働市場が新たな要求を突きつけていることを示しています。労働者は専門知識だけでなく、スキルを継続的に更新し、技術を習得し、生産およびビジネスプロセスの変化に適応する必要があります。

Người lao động được tư vấn về việc làm tại phiên giao dịch việc làm. Ảnh: Hương Nha
労働者は、2026年10月初旬のソクソン地区(ハノイ市)の移動雇用取引所で雇用相談を受けました。写真:フオン・ニャ

マンパワー・ベトナムのオペレーションディレクターであるボー・ティ・ビック・トゥイ女史は、質の高い人材に対する企業の要求が変化していると述べました。

以前は、学位、経験、外国語、経営スキルが重要な基準でしたが、現在では、これらの要素が徐々に基本的な条件になりつつあります。企業は、デジタルトランスフォーメーションを展開し、運用を最適化し、国際的な環境で管理し、新しい価値を生み出す能力を持つ人材を必要としています。

「言い換えれば、以前は企業は業務を運営するために人を採用していましたが、今日では成長と革新をリードできる人を採用しています」とトゥイ氏は述べています。

専門家によると、質の高い人材の競争は、地方自治体や国内の省や都市間だけでなく、国際市場にも拡大するでしょう。ベトナムは、半導体、AI、情報技術、ハイテク分野の人材育成に重点を置き、同時に外国語、コミュニケーション、多文化協力のスキルを開発する必要があります。

職業訓練の見直し

グエン・ティ・ラン・フオン准教授・博士(元労働社会科学研究所所長、内務省)は、時代遅れの職業を急いで結論付けたり、市場の目先の変動だけに基づいてトレーニングプログラムを閉鎖したりすべきではないと述べました。

フオン氏によると、見直しは、卒業後の雇用状況、給与水準、昇進の機会、企業の評価、失業率、空いている採用ポジションの数、人材需要の傾向など、多くの基準に基づいて行う必要があります。これは、プログラムを調整する必要がある職業またはトレーニング内容を革新する必要がある職業を特定するための基礎となります。

職業教育機関は、人材需要の予測、プログラムの構築、インターンシップの実施において、企業との連携を強化する必要があります。これにより、学習者は実際の職場環境に触れる機会を得て、学校は必要な知識とスキルを更新するための根拠を持つことができます。

フオン氏は、教育は知識を身につけるだけでなく、スキル、態度、適応能力を開発する必要があると強調しました。プログラムの変更は、短期的な変動を追いかけることを避け、トレーニングの遅延を考慮する必要があります。

「トレーニング計画を策定する際には、教育に遅延があるというもう一つの条件に注意する必要があります。これを閉鎖し、来年は別のものを閉鎖するのですか?そうすべきではありません。見直しが必要です。今、情報技術のおかげで、AIのおかげで、広範囲にわたる見直しを行うことができます」とフオン氏は分析しました。

見直しの結果から、教育機関は学科を急いで廃止するのではなく、プログラムを調整したり、内容を新しい学科グループに統合したりすることができます。

技術が急速に変化する状況において、職業教育の革新は市場予測と結びつけ、企業との協力を強化し、生涯学習の機会を創出する必要があります。これは、労働者が能力を向上させ、新しい要件に適応し、AIの波に直面してスキルが遅れるリスクを軽減するのに役立つ方向性です。

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