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GCRI · 仕事とスキルの未来

生涯学習

As work changes, people need to learn throughout their working lives, not only at the start. Yet participation in adult learning is lowest among those who need it most: lower-skilled workers, older workers and those in small firms. This page sets out how lifelong learning システム work, who they reach, how participation and outcomes are measured, and what evidence serves the governments, employers and training providers involved.

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01キャンバス

作業の進め方。

システム ・この主題の周辺説明用

スキルと曝露のコンソール

Lifelong learning · Labour market A · Year 2

データ関連の役割のギャップGCRI・仕事とスキルの未来

エクスポージャー別の職業

事務支援86,7660.7代替データ運用
機械オペレーター47,0320.4混合ロボット保守
ケア労働者19,4550.1補完スキルアップ
アナリスト27,3290.4補完スキルアップ

技能別の求人

050100求職者 100 人当たりの求人数データケア職種緑管理

リスキリングの道筋

  1. 評価するスキルプロファイル
  2. 一致目標とする役割
  3. 訓練する20 週
  4. 場所雇用主
  5. フォローアップ6 か月
Skills and exposure console: the screen’s structure, terms and states for Lifelong learning.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。

図Skills and exposure console: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02質問

Lifelong learning: how the risk develops.

Mid-career transitions and skill maintenance. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Those who need it least get most

Highly educated workers in large firms receive most training, while lower-skilled and older workers, and those in small firms, receive least.

メカニズム

Time and money are barriers

Adults face costs, lost earnings, caring duties and lack of time, which keep them from training.

メカニズム

Recognition makes learning count

Learning is more valuable when it leads to recognised qualifications or credentials that employers trust.

メカニズム

Employers and unions shape access

Training funds, paid learning leave and collective agreements expand access to learning where they exist and are used.

03地理

東南アジアの人口とエクスポージャー。

Population density, night lights and land cover over Southeast Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの人口と曝露

このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11（NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学））
提供者
NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学）
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的（2020 年）
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble（VNP46A2）（NASA LAADS DAAC）
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（持続的な雲により依然として欠測あり）
出典
VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
ビルド時点で最新
2026-09-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化（GIBS が公開する最新年）
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（雲により欠測あり）
出典
MODIS Terra EVI（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM（METI、NASA）· Blue Marble（NASA）· © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

人とエクスポージャー、東南アジアを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ：NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム（LAADS DAAC）が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト（洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率）、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト（植生指数、総一次生産、土地被覆）、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです（ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC）。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。引用：NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）、NASA GIBS 経由（海岸線、境界、道路、地名）。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報：NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名（OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors）。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り（5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張）。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ：NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 大気質予報、5 日、PM2.5（CAMS、Open-Meteo 経由）：改変した Copernicus 大気モニタリング・サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー（レイヤー一覧に 9 の情報源：ライブ、予報、観測、背景）は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 人口密度、2020年：人口：CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 夜間光（日次）：VIIRS Black Marble（VNP46A2）、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 地表面温度（日中、8日間合成）：VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
  • トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
  • 強化植生指数、移動 8 日：MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日

04分野を横断して

Lifelong learning keeps every domain’s workforce current.

Findings are designed for the エビデンス・ブリーフ・シリーズ. Qualifications follow ISCED 2011 and ESCO.

05ツインとカスケードのシミュレーター

Model lifelong learning as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 社会・情報リスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-9 文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）
  • NS-11 検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）
  • NS-12 ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物（サプライチェーン、モデルカード、データセットシート）
  • NRS-H117 ハザード・ファミリー：社会的結束と残虐行為のリスク（NHS-1 soc.cohesion）
  • NRS-X7 情報の健全性と公共の信頼
  • NRS-D2 社会、包摂、人間開発のリスク
  • NRS-H52 ハザード・ファミリー：情報の完全性への攻撃（NHS-1 cyber.integrity）
  • NRS-H79 ハザード・ファミリー：メンタルヘルスの危機（NHS-1 health.mental）
  • NRS-H59 ハザード・ファミリー：経済ショックとガバナンスの失敗（NHS-1 soc.economic）

観測

  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • World Bank Open Data と World Development Indicators API（参考として掲載）
  • Global SDG Indicators Database（参考として掲載）
  • 人口 100,000 人当たりの災害による死者、行方不明者、直接被災者の数
  • Proportion of people living below 50 per cent of median income
  • Number of countries that adopt and implement guarantees for public access to information

例示の地理

  • The Horn of Africa: 253 hexagonal cells
  • 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
06指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません：プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Adult participation in learningpercent of adults in the last twelve monthsper surveyAdult education surveys報告値
Participation gap by skill levelpercentage point differenceper surveyAdult education surveys報告値
Adult literacy and numeracy proficiencyスコア評価ごとAdult skills surveys観測
Public spending on adult learningGDP 比（%）年次Budget data公表統計
Workers with paid training leave rightspercent of employees評価ごとLabour law and agreements申告済み
Micro-credentials recognised in qualification frameworks件数評価ごとQualification authority records公表統計
07手法とエビデンス

How lifelong learning is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in lifelong learning: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++作業社会人工知能コミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
OECD Survey of Adult Skills (PIAAC)Adult literacy, numeracy and problem-solvingPublic results, OECD terms
Eurostat Adult 教育 SurveyParticipation in adult learningOpen, Eurostat reuse policy
UNESCO Institute for Lifelong Learning Global Report on Adult Learning and EducationGlobal adult learning policy and participationPublic, UNESCO terms
Cedefop skills and training dataVocational training and skills in EuropePublic, EU terms
National qualification framework registersRecognised qualificationsPublic records, licence per authority
09決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

Future of Work and Skills prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
教育 and labour ministriesHow to fund and target adult learningGap analyses; evaluations
Employers and sector bodiesWhich training to provide and co-fundSkills and participation evidence
Qualification authoritiesHow to recognise short courses and prior learningCredential reviews

このトピックが生み出す成果物

  • Participation and access gap analyses
  • Evaluation designs for adult learning programmes
  • Recognition and credential reviews
  • Evidence notes for skills strategies
10中核となる問い

What researchers ask about adult learning.

  • Who takes part in adult learning, and who does not?
  • Which forms of training lead to better jobs and earnings?
  • How transferable are skills between occupations?
  • How can learning be fitted around work, care and other obligations?
11メカニズム

Why adult learning is hard.

Skills depreciate when unused and become obsolete when technology changes. Adults face barriers that young students do not: lost earnings while training, care responsibilities, uncertainty about which skills will pay off and, often, past negative experiences of education. Employers under-invest in general skills that workers could take elsewhere.

As a result, participation in adult learning tends to be highest among people who are already well educated and in good jobs, and lowest among those most exposed to change. Training that is short, close to real work and linked to actual vacancies tends to show better results than generic courses.

12手法とデータ

Evidence on learning and transitions.

  1. 01

    Programme evaluation

    Comparing outcomes of participants and similar non-participants, using 計量経済学. Selection into training is hard to control for.

  2. 02

    Skills taxonomies

    Mapping skills between occupations to identify feasible transitions, using 経済学と開発経済学. Taxonomies simplify real skills.

  3. 03

    Longitudinal surveys

    Following adults over time to see how learning relates to careers, with 社会・行動科学. Such surveys are costly and rare.

  4. 04

    Recognition of prior learning

    Methods for assessing skills gained outside formal education. Recognition must be trusted by employers to matter.

13手法

どのように研究され、手法が言えないことは何か。

  1. 社会科学・行動科学仕事の質の調査 · 社会対話の研究 · 学習者の経験の研究ここでの適用
    正式 · STEM Commons
  2. 計量経済学連結データによる雇用喪失効果 · 訓練プログラムの評価 · 労働力の予測ここでの適用
    正式 · STEM Commons
  3. 経済学と開発経済学技術のタスク・ベース分析 · 労働市場の制度 · 公正な移行の経済学ここでの適用
    正式 · STEM Commons
14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

15質問

質問と回答。

What is lifelong learning?
Learning that takes place throughout life, in formal, non-formal and informal settings, to improve knowledge, skills and competences.
Why do lower-skilled adults train less?
Because of costs, lack of time, fewer employer-provided opportunities, past negative experiences of education and lack of information.
What are micro-credentials?
Records of learning outcomes from short courses, which can be stacked or recognised within qualification systems.
Does training help displaced workers?
Some programmes do, especially those linked to employer demand and real vacancies. Many generic programmes show small or no effects. Design matters.
Why do those most at risk train least?
Cost, time, care duties, uncertainty about returns and past experiences of education all weigh more heavily on them, and employers invest less in their training.
Are learning pathways from the platform qualifications?
No. They are research outputs showing feasible skill transitions. Qualifications are awarded by competent education and professional bodies.
What are individual learning accounts?
Schemes that give individuals funds or entitlements to spend on training. Evidence on their effectiveness is mixed and depends on guidance and quality control.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

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