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「熟練した高年齢労働者の排除」を正当化しにくくなっています。2025年に *Intelligence* に掲載された研究は、処理速度は若年期以降に低下するものの、注意散漫の回避や蓄積された知識などは向上し続け、総合的な能力のピークは55〜60歳と示しました。AARP と OECD のデータは、従業員の50歳以上比率が10%増えると企業の生産性が約1.1%向上することを裏付けています。2022年の BCG の調査でも、世代を跨いだチームは同質的なチームより成果が上がると報告されています。実例として、英国の小売店 B&Q が1989年に高年齢従業員中心の店舗に切り替えた結果、利益が18%増加し、BMW が2007年にドイツ工場で70項目のエルゴノミクス改善を行ったことで生産性が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歳以上労働者の半数以上が自ら退職する前に長年勤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職場に根強く残っていますが、研究と実証データは高年齢労働者が組織の生産性やイノベーションに大きく寄与することを示しており、企業は人材政策の見直しを迫られています。
近年の研究は、企業が依然として行っている「熟練した高年齢労働者の排除」を正当化しにくくなっています。2025年に *Intelligence* に掲載された研究は、処理速度は若年期以降に低下するものの、注意散漫の回避や蓄積された知識などは向上し続け、総合的な能力のピークは55〜60歳と示しました。AARP と OECD のデータは、従業員の50歳以上比率が10%増えると企業の生産性が約1.1%向上することを裏付けています。2022年の BCG の調査でも、世代を跨いだチームは同質的なチームより成果が上がると報告されています。実例として、英国の小売店 B&Q が1989年に高年齢従業員中心の店舗に切り替えた結果、利益が18%増加し、BMW が2007年にドイツ工場で70項目のエルゴノミクス改善を行ったことで生産性が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歳以上労働者の半数以上が自ら退職する前に長年勤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職場に根強く残っていますが、研究と実証データは高年齢労働者が組織の生産性やイノベーションに大きく寄与することを示しており、企業は人材政策の見直しを迫られています。
Read more of this story at Slashdot.