Age Bias is Still the Default at Work But the Data is Turning
2026年2月9日 23:12
🤖 AI Summary
**要約(日本語)**
近年の研究は、企業が依然として行っている「経験豊かな高年齢層の社員を退職させる」慣行を正当化しにくくしています。2025年の *Intelligence* 論文は、処理速度は若年期以降低下するものの、注意散漫の回避や蓄積された知識などは向上し続け、総合的なパフォーマンスのピークは55〜60歳にあると結論付けました。AARP・OECD のデータは、従業員の50歳以上比率が10%上がるごとに生産性が約1.1%向上することを示し、2022年の BCG 調査でも世代を跨いだチームが同質的なチームを上回ると報告されています。実例として、イギリスの小売店 B&Q が1989年に高年齢層中心で店舗を運営した結果、利益が18%増加、ドイツの BMW 工場が2007年に70項目のエルゴノミクス改善を行い生産性が7%向上しました。にもかかわらず、Urban Institute の1992〜2016年の米国データ分析では、50歳以上の労働者の半数以上が自発的な退職前に長年務めた職を追い出されていることが明らかです。
**結論**:年齢によるバイアスは依然として根強いが、データは高年齢層が企業の生産性・イノベーションに貢献できることを示しており、雇用慣行の見直しが求められています。
近年の研究は、企業が依然として行っている「経験豊かな高年齢層の社員を退職させる」慣行を正当化しにくくしています。2025年の *Intelligence* 論文は、処理速度は若年期以降低下するものの、注意散漫の回避や蓄積された知識などは向上し続け、総合的なパフォーマンスのピークは55〜60歳にあると結論付けました。AARP・OECD のデータは、従業員の50歳以上比率が10%上がるごとに生産性が約1.1%向上することを示し、2022年の BCG 調査でも世代を跨いだチームが同質的なチームを上回ると報告されています。実例として、イギリスの小売店 B&Q が1989年に高年齢層中心で店舗を運営した結果、利益が18%増加、ドイツの BMW 工場が2007年に70項目のエルゴノミクス改善を行い生産性が7%向上しました。にもかかわらず、Urban Institute の1992〜2016年の米国データ分析では、50歳以上の労働者の半数以上が自発的な退職前に長年務めた職を追い出されていることが明らかです。
**結論**:年齢によるバイアスは依然として根強いが、データは高年齢層が企業の生産性・イノベーションに貢献できることを示しており、雇用慣行の見直しが求められています。
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