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k朝kDにはできぬ労働・人材育成のMしさ(中)

ここで量子情報科学\術労働開発国家戦S画(QIST労働開発戦S)(参考@料3)に述べられている作成vのTbと、それに瓦垢詆vの考察を記しておきたい。まず以下がQIST労働開発戦S作成vのTbである。

QIST労働開発戦S作成vのTb(l)

国家量子イニシアティブが設立され、QIST R&Dが_要であること、そしてこの分野には相応の労働が要であることが認識された。QISTの]・サプライチェーンの健な発t、インフラ、新しい発見やイノベーションはすべて労働に依Tしているので、それに適応する人材が極めて_要になる。

QISTの発tに伴い、K-12(ウィキペディアでは「幼i (KindergartenのK)のQ長から始まり 高等学 を卒業する(12Q =日本の高3Q據砲泙任13Q間の教育期間」のことと説されている)から学陝⊇j学院教育、そしてそれ以Tに至るまで、あらゆるレベルの教育訓aが、労働のギャップをmめるのに要になる。カリキュラム開発、アウトリーチ、教育プログラムには、劜、国研、B間での妓けとフードバックが求められる。国家レベルでは、アウトリーチを拡jし、よりHくの教育機関の人々のための学{機会と専門的な機会を\やすことにより、幅広い人材をする要がある。社会との関わりでは、QISTのブランディングとブレークスルーの認度向屬、にRTせねばならない。に労働、教育、労機会の拡jといった分野におけるQIST関連の策的措は、M的にチェックしておかねばならない。

QISTエコシステム(相互に依Tしあうシステム)の健性は、学c、B、国研、噞cが擇濬个絞9臈、かつ高度に相互依T的な仕と労働にかかっている。この成長するエコシステムへのe的な投@は、QISTにおけるM的な新しい発見とブレークスルー、来\術の創出、そしてそれは優秀な人材育成につながる。


社会改革が要ではないか

以下に筆vの考察を記述する。峙で作成vの言う「労働のギャップ」とは単純には給ギャップだが、レベル間の識ギャップも含まれるとも考えられる。それはさておき、要するにQIST労働開発戦Sでは、iの繰り返しになるが、H様性(Diversity)、o平性(Equity)、包括性(Inclusion)を旗印に、今までSTEMでは表に出てこなかったヒスパニック、ラテンU、人やアフリカUアメリカ人、アメリカンインディアンやアラスカ先住c、障碍v、性にも光を当て、広J囲な層の中からQIST労働を創出するという内容である。そのため峙Tbでは「あらゆるレベルの教育訓aが、労働のギャップをmめるのに要になる」と述べている。

参考@料2が高尚だったがゆえに、本文書の内容に拍子sけした読vもHいと思うが、盜颪旅駑をもってしても、新噞振興のために要となる労働創出がいかにj変なことかが窺い瑤譴詈現颪任△襪pけDっていただければと思う。労働創出はk朝kDにはできず、そこに槎Oはないことを肝に銘ずる要がある。

iでも記述したが、この労働開発戦Sを成功させるには、なぜSTEMにこのようなマイノリティの層からの参入がなかった(あるいは少なかった)のかを、まず確にしなければならないと考える。それを確にしておかないと、あるいはそれに瓦垢覯鬲策がない限り、この戦Sは絵にWいた餅に終わるからである。STEMなしにQISTは考えられない。そこには盜颪両豺、まず社会改革が要と思う。

データがないからと、そこで思考をVめるのではなく、JTのデータもすべき

後で作成vが、QIST労働開発戦Sがブレーンストーミングのような項`の閣`になった理yとして、「QIST労働のデータがないからだ」と述べているが、本当にデータがないのだろうか。QISTに関する直接のデータがなくても、STEMに関してWebで検索すると、例えば日本学術振興会サンフランシスコ研|連絡センターの谷麻f衣の報告(参考@料7)「アメリカのおけるSTEM教育―次世代を担うSTEM人材の育成―」などがヒットする。2016Q時点ではあるが、そこには少なくてもSTEMに関しては、文献に基づくかなりの量のしっかりしたデータがo表されていることがわかる。STEMとQISTは切り`せないので、STEMに関するデータからでも、何らかの}Xかりがuられるのではなかろうか。

例えば盜餠軌蘊福United States Department of Education)の発表(参考@料8)では図1のように2010Qから2020Qまでの10Q間でSTEM関連職業の求人数\加率が職|別に述べられており、労働vでめられている職口、つまり職業分野で14%\加し、中でもシステムソフトウエア開発職32%、医科学()v36%、バイオ医エンジニア62%と\加することが予Rされている。そのT果「この10Q間でSTEM分野の学位Duvが100万人不Bするのでその充をしなければならない」と記述されており、`Yが数値で確にされている。


図1 盜颪STEM関連職のPび率予R(%表)(2010Q-2020Q) 出Z:盜餠軌蘊福United States Department Education)のホームページを筆vが翻l

図1 盜颪STEM関連職のPび率予R(%表)( 2010Q-2020Q) 出Z:盜餠軌蘊福United States Department Education)のホームページ(参考@料8)を筆vが翻l


しかも谷の報告内容の基になっている盜STEM教育国家科学\術委^会(Committee on STEM Education National Science and Technology Council)が2013Q5月に発表した「国家STEM教育5ヵQ戦S画」(Federal Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) Education 5-Year Strategic Plan)(参考@料9)で述べられている内容と、このQIST労働開発戦Sとの間にかなりの類点がHい。

例えば参考@料9ではBの戦Sとして5項`挙げられており、その4番`の項`で、「STEM人口を\やすには、性やマイノリティに向けて学位DuのOを開かねばならない」と指~されている。

性のに関しては、盜饐省(United States Department of Commerce)の2011Qのデータとして職業の男比が52% 48%とほぼ同数なのに、STEM関連業での男比は76%24%であり性の参画v数が少ない実が数値としてされている(参考@料10)。しかもこの数値はその後もMして調hされている。しかし2017Qの見直しT果(参考@料11)では図2にすように、性の参加率には、残念ながら2011Qとあまりjきな変化はない。しかも残念ながらその理yは、確には記述されていない。


盜颪嶺職業とSTEM関連職における性がめる割合 R. Noonanにより2017Qにアップデートされている 出Z:U.S. Department of Commerce発表した@料を筆vが翻l

図2 盜颪嶺職業とSTEM関連職における性がめる割合 R. Noonanにより2017Qにアップデートされている 出Z:U.S. Department of Commerce発表した@料(参考@料11)を筆vが翻l


同じく盜饐省では人|別の分析もなされている(参考@料12)。それによるとヒスパニックUとラテンUを除く白人は職業で66.9%めており、STEM関連でも70.8%をめている(図3)。それに瓦靴謄▲献Uは職業で5.5%であるが、STEM関連で14.5%をめている。逆に元々の人|に関わりなく同じヒスパニック/ラテンUは、職業で14.9%をめて噞に貢献しているにもかかわらず、STEM関連ではわずか6.6%で、STEM関連職にいているvは少ない。

これを基にSTEM関連v数を\やすには、性とマイノリティ層をEりこそう、学位Duv数を\やそうと記述されている。これはにQIST労働開発戦Sに述べられているのと同じである。


盜颪砲ける人|別の労働v数STEM関連業v数の比較(2013Q盜饐省発表) 出Z:L. C. Landivar著,

図3 盜颪砲ける人|別の労働v数STEM関連業v数の比較(2013Q盜饐省発表) 出Z:L. C. Landivar著, "Disparities in STEM Employment by Sex, Race and Hispanic Origin"(参考@料12)を筆vが翻l


残念ながらここでもなぜ性やマイノリティ層では学位Duv数が少ないのか、その理yはされていない。しかし「幼少からの教育が_要である」ことが指~され、「K-12におけるSTEM分野の優れた教師を10万人養成すること」が5項`の主要施策の筆頭に挙げられている。これなどもにQIST労働開発戦Sと同じ、あるいは少なくても類瑤任呂覆い。

10QiのSTEM人材育成戦Sでこれだけデータを基に議bされ、`Yがされているのに、なぜQIST労働開発戦Sではブレーンストーミングのみに終始したのだろう。しかも谷の指~によれば、STEM開発戦Sによって、国際学調hPISA(Programme for International Student Assessment)によると2015Q時点で科学を学ぶことを楽しんでいるK12の学攷瑤2006Q時点比較で盜颪トップに出ており、同じく30歳時点で科学関連職業にしていることを希望するK12の学攷瑤粒箙腓2015Q時点で、2006Q時点と比較して盜颪日本の倍という成果を擇濬个靴討い襦参考@料7のグラフ7、8)。

峙の参考@料7で引されている2015Qの成果は、STEM人材育成戦S(参考@料9)がo表された2013Qの3Q後である。k気海海乃bしているQIST労働戦S(参考@料3)が出た2022Qは、QIS戦S容(参考@料2)が出た4Q後である。STEM関連でこれだけデータがあるのにQIST関連ではデータがないとして、ブレーンストーミングで済ませているのは、やはり解せない。少なくてもSTEMのデータからの類推は可Δ隼廚Α

今までの参考@料7〜12ではどこにも触れられていないが、筆vが考えるに、H様性、o平性、包括性を求めるには盜颪両豺、社会改革が要であると思われる。その改革に時間がかかることは誰しも容易に予[できる。マイノリティや性の躍をEりこすためには、この社会改革が進まないうちは、顕著な効果をあげるのは困Mであり、盜颪領をもってしても人材開発はk朝kDにはMしいということであろう。

以iと中では筆vの所感をEり交ぜながら解説した。後でQIST労働開発戦S(参考@料3)のlを紹介するが、iと中でした内容を思い浮かべながらお読みいただければ、僭越ながら戦Sの気瓦垢觚耆解も深まると思う。コラムの性格屐◆嵒v隋廚良週を省いたため、本Mでは筆vの考えと参考@料3の作成vの記述とが混在する形になってしまったが、詳細をお瑤蠅砲覆蠅燭て蒜vは、原Zに直接当たって頂きたい。

\術コンサルタント r志田元孝

参考@料(中) 番、通して共通
2. Subcommittee on Quantum Information Science, Committee on Science, National Science & Technology Council, "National Strategic Overview for Quantum Information Science", Sep. 2018
3. Subcommittee on Quantum Information Science, Committee on Science, National Science & Technology Council, "Quantum Information Science and Technology Workforce Development National Strategic Plan", Feb. 2022
7. 谷麻f衣, 「アメリカにおけるSTEM教育―次世代を担うSTEM人材の育成―」、日本学術振興会、2016
8. 「盜颪STEM関連職のPび率予R(%表)(2010Q-2020Q)」、盜餠軌蘊
9. 「国家STEM教育5かQ戦S画」(Federal Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) Education 5-Year Strategic Plan、盜STEM教育国家科学\術委^会(Committee on STEM Education National Science and Technology Council)、2013Q5月
10. "Women in STEM: A Gender Gap to Innovation, 2011", U.S. Department of Commerce
11. R. Noonan, "Women in STEM: 2017 Update", Fig.1, U.S. Department of Commerce, 2017
12. L. C. Landivar, "Disparities in STEM Employment by Sex, Race and Hispanic Origin", Fig. 9

ごT見・ご感[
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