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、企業が高齢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に低下する一方で、注意力の維持や蓄積された知識などは向上し続け、総合的な最適パフォーマンスは55〜60歳で達成されると指摘しています。AARP と OECD のデータは、従業員の50歳以上比率が10ポイント上がるごとに生産性が約1.1%向上することを示し、Boston Consulting Group(2022年)の調査でも世代を跨ぐチームが同質チームを上回る成果を出す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年に高齢従業員中心で店舗を運営した結果、利益が18%増、BMW が2007年にドイツ工場で70件のエルゴノミクス改善を行い生産性が7%向上しています。にもかかわらず、米国の Urban Institute(1992〜2016年)の分析では、50歳以上労働者の半数以上が自発的な退職前に長年勤めた職を追い出されているという現実が残っています。
**結論**:年齢による偏見は依然として根強いが、データは高齢労働者が企業の生産性とイノベーションに大きく貢献できることを示しており、企業は雇用慣行の見直しが急務です。
近年の研究は、企業が高齢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に低下する一方で、注意力の維持や蓄積された知識などは向上し続け、総合的な最適パフォーマンスは55〜60歳で達成されると指摘しています。AARP と OECD のデータは、従業員の50歳以上比率が10ポイント上がるごとに生産性が約1.1%向上することを示し、Boston Consulting Group(2022年)の調査でも世代を跨ぐチームが同質チームを上回る成果を出す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年に高齢従業員中心で店舗を運営した結果、利益が18%増、BMW が2007年にドイツ工場で70件のエルゴノミクス改善を行い生産性が7%向上しています。にもかかわらず、米国の Urban Institute(1992〜2016年)の分析では、50歳以上労働者の半数以上が自発的な退職前に長年勤めた職を追い出されているという現実が残っています。
**結論**:年齢による偏見は依然として根強いが、データは高齢労働者が企業の生産性とイノベーションに大きく貢献できることを示しており、企業は雇用慣行の見直しが急務です。
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