中央銀行が求人サイトのデータとAIで失業率を先読みする

フィリピン中央銀行（BSP）が、求人サイトの掲載データとAIを使って失業率を早期に把握する仕組みを整えました。8月の金融政策報告で公表しています。

何をしているのか

使っているデータは2つです。

データ源	中身
JobStreet	民間の求人サイト
PhilJobNet	労働雇用省が運営する求人サイト

この2つから求人の掲載を集め、求職の動きと突き合わせて労働市場の需給を測ります。BSPはこれを「拡張版・労働市場情報システム（LMIS）」と呼んでいます。

AIの使いどころは2か所です。

1. 生成AIが、求人票をフィリピンの公式な産業分類・職業分類に対応づける
2. 機械学習が、どの労働指標が失業率をよく説明するかを選び出す

なぜ自前で作るのか

理由は 時間です。

公式の失業率はフィリピン統計庁の 労働力調査から出ますが、対象期間の 約2か月後に公表されます。金融政策を決める側にとって、2か月前の労働市場を見て金利を判断することになります。

BSPの説明はこうです。「労働市場の情報を適時に得ることは中央銀行にとって重要だ。労働市場の緩みは、インフレ、賃金の圧力、経済活動に影響するからだ」

統計の公表を待つのではなく、市場が動いた痕跡を先に拾いにいくという発想です。

平均では見えないもの

このシステムのもうひとつの狙いが、業種ごとの差を見ることです。

BSPによれば、全体としては労働市場が安定して見えるときでも、一部の業種は人手不足に陥り、別の業種は弱っていることがあります。平均値では打ち消し合って見えません。

労働の逼迫が特定の産業に集中しているのか、それとも広く及んでいるのかを見分けられれば、政策の判断が変わります。

日系企業にとっての読みどころ

この仕組みは中央銀行のためのものですが、同じ発想は採用の現場でも使えます。

フィリピンで人を採る企業にとって、「全国の失業率6%」という数字は実務にほとんど効きません。効くのは 自社が採りたい職種の求人倍率です。BPO、IT、製造、物流では状況が違います。

BSPが公式統計の遅れを埋めるために民間の求人データを使い始めたという事実は、その遅れが実在することの裏書きでもあります。フィリピンの雇用統計を判断材料に使うときは、2か月のずれを前提に置く必要があります。