2040年の就業構造推計
⚫ 本推計では、少子高齢化による人口減少に伴って労働供給は減少するものの、AI・ロボットの活用促進や、
リスキリング等による労働の質の向上により大きな不足は生じない（約200万人分の不足をカバー）。今後、
シナリオ実現に向けた政策対応が必要。
⚫ 一方、現在の人材供給のトレンドが続いた場合、職種間、学歴間によってミスマッチが発生するリスクがあ

り、戦略的な人材育成や円滑な労働移動の推進が必要となる。
AI・ロボットの利活用促
進、労働の質の向上

専門的技術的職業

（189万人分相当）

6303万人

6983万人
※色分けはイメージ

2021年

労働需要
(新機軸ケース)

2040年

労働供給
(トレンド延長)

職
種
間
・
学
歴
間
の
ミ
ス
マ
ッ
チ

（2021年現在の就業者数）

供給とのミスマッチ
※現在のトレンドを延長した場合

1387

万人

（1281万人）

-49万人

学歴

高卒

2040年労働需要

2112

（2021年現在の就業者数）

供給とのミスマッチ
※現在のトレンドを延長した場合

販売

サービス

生産工程

714

865

うちAI・ロボット等
の活用を担う人材

職種
2040年労働需要

事務

498 1166
万人

万人

735

万人

万人

万人

（196万人） (1420万人) (834万人) （880万人）

（885万人）

-326万人 214万人

-281万人

51万人

10万人

短大・高専等 大学理系 院卒理系 大学文系 院卒文系
万人

（2735万人）

-37

万人

1212

万人

685

万人

(1240万人) （563万人）

-52

万人

-60

万人

227

万人

1545

万人

（154万人） （1332万人）

-47

万人

28

万人

83

万人

（70万人）

7

万人

5

（注）試算方法：労働需要については、新機軸ケースの産業別就業者数を、足下データ（2020）の産業×職業×学歴別比率で分解し、その上で①産業別の自動化影響による職種の変化、②職種ごとの学歴構成の変化を加味。労働供給については、2040年就業
者数*を、産業別・職業別就業者数の足下の増減傾向が続くと仮定して産業×職業別比率を推計、分解（学歴については、最終学歴に大きな変化が生じないという仮定のもと、大学進学率の上昇を加味しつつ、年代に応じ、足下比率（2020）をスライド）。
*2023年度版労働力需給の推計（JILPT）の労働参加漸進シナリオを活用