Age Bias is Still the Default at Work But the Data is Turning
🤖 AI Summary
**要約(日本語)**
近年の研究は、企業が「高齢労働者を退職させる」慣行を正当化しにくくなっていることを示している。2025年の *Intelligence* 誌掲載研究では、処理速度は若年期以降に低下するものの、注意力の維持や蓄積された知識などは向上し続け、総合的なパフォーマンスのピークは55〜60歳と算出された。
- AARP・OECD のデータ:従業員の50歳以上比率が10%増えると、生産性が約1.1%上昇。
- BCG(2022年)調査:世代を超えた混合チームは同質チームより高い成果を上げる。
- 実例:英国小売チェーンB&Q が1989年に高年齢層中心で人員配置した店は利益が18%増、BMW は2007年にドイツ工場で70件のエルゴノミクス改善を実施し生産性が7%向上。
しかし、米国のUrban Institute(1992‑2016年データ)によると、50歳以上労働者の半数以上が自発的退職前に長年勤めた職を追い出されている。つまり、データは高齢者の価値を示す一方で、年齢バイアスは依然として職場のデフォルトであることが明らかになっている。
近年の研究は、企業が「高齢労働者を退職させる」慣行を正当化しにくくなっていることを示している。2025年の *Intelligence* 誌掲載研究では、処理速度は若年期以降に低下するものの、注意力の維持や蓄積された知識などは向上し続け、総合的なパフォーマンスのピークは55〜60歳と算出された。
- AARP・OECD のデータ:従業員の50歳以上比率が10%増えると、生産性が約1.1%上昇。
- BCG(2022年)調査:世代を超えた混合チームは同質チームより高い成果を上げる。
- 実例:英国小売チェーンB&Q が1989年に高年齢層中心で人員配置した店は利益が18%増、BMW は2007年にドイツ工場で70件のエルゴノミクス改善を実施し生産性が7%向上。
しかし、米国のUrban Institute(1992‑2016年データ)によると、50歳以上労働者の半数以上が自発的退職前に長年勤めた職を追い出されている。つまり、データは高齢者の価値を示す一方で、年齢バイアスは依然として職場のデフォルトであることが明らかになっている。
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