16 福祉

就労準備支援

masashi0025

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要(就労準備支援を取り巻く環境)

意義

住民にとっての意義

生活基盤の再構築と自己肯定感の回復
社会的スキルの段階的習得
就労へのソフトランディング
  • 地域の協力企業などでの就労体験を通じて、実際の職場の雰囲気や業務内容に触れる機会を得られます。
  • 支援員のサポートを受けながら、本格的な就労の前に職場環境に慣れることで、就職後のミスマッチを防ぎ、円滑な移行(ソフトランディング)を可能にします。

地域社会にとっての意義

潜在的労働力の掘り起こしと地域経済への貢献
社会的包摂の実現と共生社会の構築

行政にとっての意義

長期的な生活保護費の抑制
貧困の世代間連鎖の防止
根拠に基づく政策立案(EBPM)の実践

(参考)歴史・経過

就労準備支援に関する現状データ

全国的な事業実施状況
生活保護の動向
利用者の特性と課題の複雑化
事業の成果に関するデータ

課題

住民の課題

精神・身体疾患と就労意欲の相関
  • 経済的な困窮だけでなく、うつ病などの精神疾患や慢性的な身体疾患を抱えているケースが多く、これらの健康問題が直接的に就労意欲の減退や継続的な勤務を困難にしています。
  • 客観的根拠
    • 厚生労働省の調査によると、稼働年齢層の被保護者のうち約4割が何らかの傷病を抱えながら生活しています。
      • (出典)厚生労働省「被保護者就労支援事業の効果検証」令和3年度
    • 令和6年版厚生労働白書は、現代社会におけるメンタルヘルスの課題を重点的に取り上げており、これが就労困難層の背景にある重要な要因であることを示唆しています。
    • 東京都内の調査では、被保護者の63.1%が「不安を感じたり気分が落ち込む等心理的な問題に苦しんだ」と回答しており、精神的な負担が就労への大きな障壁となっています。
      • (出典)首都大学東京「生活保護受給者の生活の質(QOL)に関する実態調査報告書」
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察:根本的な健康問題が未解決のままでは、就労しても定着せず、短期離職を繰り返すことで自己肯定感がさらに低下します。
長期の社会的孤立による対人関係構築能力の低下
  • 長期間のひきこもりや失業状態は、他者とのコミュニケーション能力や社会性の低下を招き、職場での人間関係構築に対する強い不安感を生み出します。
  • 客観的根拠
    • 厚生労働省の資料では、就労準備支援事業の利用者は、非利用者と比較して「社会参加機会の増加」が顕著です(19.3% vs 3.4%)。これは、支援がなければ社会との接点を自力で持つことが極めて困難であることを示しています。
    • 国立社会保障・人口問題研究所の調査では、東京都特別区の自立相談支援機関利用者のうち、困窮期間が1年以上の長期困窮者の割合が57.2%に達しており、孤立が長期化する傾向にあります。
      • (出典)国立社会保障・人口問題研究所「生活困窮の長期化に関する追跡調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察:社会的孤立が深刻化し、支援の手が届かなくなり、セーフティネットから完全に脱落するリスクが高まります。

地域社会の課題

就労体験を受け入れる協力企業の不足
  • 事業の効果を最大化するためには、実践的な就労体験の場が不可欠ですが、多くの支援機関が協力してくれる企業の確保に苦慮しています。
  • 客観的根拠
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察:プログラムが座学や施設内作業に終始し、利用者が実践的なスキルや職場への適応力を身につけられないままになります。
支援の担い手となるNPO等の脆弱な経営基盤
  • 事業の委託先となるNPO法人の多くは小規模で経営基盤が脆弱であり、専門性の高い人材の確保や育成、質の高いプログラム開発のための資金が不足しています。
  • 客観的根拠
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察:支援の質が低下・陳腐化し、利用者のニーズに応えられなくなり、事業からの離脱や就労失敗につながります。

行政の課題

被保護者向け事業の実施率の低さと地域間格差
福祉・保健・雇用の縦割り行政による支援の分断
  • 利用者が抱える課題は複合的であるため、福祉、保健医療、雇用の各分野が連携した包括的な支援が不可欠ですが、省庁や部局間の縦割り構造が、一体的なサービス提供の障壁となっています。
  • 客観的根拠
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察:利用者が各窓口を「たらい回し」にされ、支援プロセスが中断し、最終的に支援から脱落してしまいます。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

※各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。

  • 即効性・波及効果
    • 施策の実施から効果発現までの期間が短く、複数の課題解決や多くの住民への便益につながる施策を高く評価します。
  • 実現可能性
    • 現在の法制度、予算、人員体制の中で実現可能な施策を優先します。
  • 費用対効果
    • 投入する経営資源(予算・人員・時間等)に対して得られる効果が大きい施策を優先します。
  • 公平性・持続可能性
    • 特定の地域・年齢層だけでなく、幅広い住民に便益が及ぶ施策を優先し、長期的・継続的に効果が持続する施策を高く評価します。
  • 客観的根拠の有無
    • 政府資料や先行事例で効果が実証されている施策を優先します。

支援策の全体像と優先順位

  • 就労準備支援の改革は、「①伴走型支援プロセスの強化」「②地域支援資源の拡充」「③行政の実施基盤の強化」という3つの階層で総合的に推進する必要があります。これらは相互に連携し、相乗効果を生み出すことを目指します。
  • 最も優先度が高いのは「支援策①:伴走型支援体制の強化と個別支援計画の高度化」です。利用者の複雑な課題に直接向き合い、支援の質そのものを向上させることが、全ての成果の出発点となるためです。
  • 次に優先すべきは「支援策②:地域連携プラットフォームの構築と企業開拓の戦略的推進」です。データで明らかになった最大のボトルネックである「就労体験先の不足」を解消することが、支援の質を実践的な成果に結びつける鍵となります。
  • 支援策③:事業実施体制の基盤強化と広域連携の促進」は、上記2つの施策を安定的かつ公平に全区で展開するための土台となる施策であり、中長期的な視点で不可欠です。

各支援策の詳細

支援策①:伴走型支援体制の強化と個別支援計画の高度化

目的
  • 利用者が抱える健康、生活、心理、家族関係等の複雑・複合化した課題を包括的に捉え、一人ひとりの状況に最適化された「オーダーメイド型」の支援を提供することで、就労への実質的な障壁を取り除きます。
  • 客観的根拠
    • 厚生労働省の調査では、複数の支援機関による連携支援を受けた利用者の自立達成率は73.2%であり、単独支援の場合(51.4%)と比較して21.8ポイント高い結果となっており、包括的支援の有効性が示されています。
    • (出典)厚生労働省「生活困窮者自立支援制度の実施状況」令和4年度
主な取組①:アセスメント機能の専門化
  • 福祉事務所や委託事業者に、精神保健福祉士、臨床心理士、キャリアコンサルタント等の専門職を配置、または定期的に巡回相談できる体制を構築します。
  • 厚生労働省が開発したアセスメントツール等を活用し、本人の課題や強みを多角的に評価し、支援の方向性を正確に定めます。
主な取組②:多機関連携による個別支援計画の策定
  • 福祉事務所、支援実施機関、ハローワーク、保健センター、医療機関、地域のNPO等が参加する「支援調整会議」を定期的に開催します。
  • 会議を通じて、各機関の役割分担を明確にした、実効性の高い個別支援計画を策定・更新します。
    • 客観的根拠
      • 生活困窮者自立支援制度において、支援調整会議を設置している自治体では、複数部署による協働事例が平均45.7%増加しており、連携体制の構築が効果的であることが示されています。
      • (出典)厚生労働省「生活困窮者自立支援制度の実施体制に関する調査」令和5年度
主な取組③:段階的で多様なプログラムの提供
  • 「生活自立」「社会自立」「就労自立」の3段階に応じた、多様なプログラム(例:生活リズム改善、コミュニケーション講座、ボランティア活動、PCスキル講座、就労体験)を整備します。
  • 利用者の状況に応じて、週1日の短時間参加から開始するなど、柔軟な参加形態を認め、成功体験を積み重ねられるよう配慮します。
    • 客観的根拠
      • 厚生労働省の調査では、多様な働き方に対応した段階的な支援を導入した自治体で、就労率が平均18.7%向上しており、柔軟なプログラム設計の重要性が示されています。
      • (出典)厚生労働省「多様な働き方に対応した就労支援プログラムの効果検証」令和3年度
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • プログラム修了者の1年後就労定着率:60%以上
      • データ取得方法:福祉事務所による定期的な追跡調査(年1回)
  • KSI(成功要因指標)
    • 多機関連携による個別支援計画の策定率:90%以上
      • データ取得方法:支援調整会議の議事録および個別支援計画書の全件分析
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • プログラム参加による「自立意欲の向上」を実感した利用者の割合:80%以上
      • データ取得方法:プログラム修了時の利用者アンケート調査
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 支援調整会議の開催回数:各ケースにつきプログラム期間中に平均3回以上
      • データ取得方法:福祉事務所のケース記録管理システムからのデータ抽出

支援策②:地域連携プラットフォームの構築と企業開拓の戦略的推進

目的
主な取組①:「(仮称)特別区就労応援企業ネットワーク」の設立
  • 区が主導し、地域の商工会議所や業界団体と連携して、本事業に協力する企業のネットワークを構築・運営します。
  • ネットワーク参加企業に対し、事業内容や協力のメリット(人材確保、CSR活動等)について定期的に説明会を実施します。
    • 客観的根拠
      • 個々の支援機関が単独で企業開拓を行う非効率を解消し、行政が「元締め」となることで、体系的・大規模な開拓が可能になります。先進事例である福岡市では、農業体験などユニークな体験先を開拓しています。
      • (出典)福岡市「就労準備支援事業のご案内」
主な取組②:協力企業へのインセンティブ付与
  • 就労体験の受け入れや雇用に協力した企業に対し、奨励金や助成金を支給します。
  • 区の広報誌やウェブサイトで「協力企業」として紹介し、CSR(企業の社会的責任)活動を評価・公表することで、企業のイメージアップに貢献します。
主な取組③:企業向け支援担当者(ジョブ・デベロッパー)の配置
  • 福祉事務所または委託機関に、企業開拓とマッチングを専門に行う担当者を配置します。
  • 担当者は、企業のニーズ(求める人材、作業内容)を把握し、利用者の特性に合った体験先を調整します。また、受け入れ後の企業側の不安や課題に対応するフォローアップも行います。
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 年間就労体験実施人数:対前年度比30%増
      • データ取得方法:支援実施機関からの実績報告の集計
  • KSI(成功要因指標)
    • 協力企業ネットワーク登録企業数:各区50社以上
      • データ取得方法:区の担当部署による登録企業リストの管理
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 就労体験から直接雇用につながった割合:15%以上
      • データ取得方法:支援実施機関からの利用者追跡報告
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 新規開拓企業数:年間20社以上
      • データ取得方法:ジョブ・デベロッパーの活動報告書の集計

支援策③:事業実施体制の基盤強化と広域連携の促進

目的
主な取組①:特別区間の広域連携による共同事業の実施
  • 近接する複数の区が共同で事業を委託・実施します。これにより、単独では委託先が見つからない区でも事業を実施可能にし、スケールメリットによるコスト削減を図ります。
  • 専門性の高いプログラム(例:ITスキル、専門職向け訓練)を特定の区が「拠点」として実施し、他区の住民も利用できる仕組みを構築します。
主な取組②:東京都による技術的支援と人材育成の強化
主な取組③:成果連動型民間委託契約方式(PFS/SIB)の導入検討
  • 就労実現や定着率などの成果指標を設定し、その達成度に応じて委託料を支払うPFS(Pay for Success)/SIB(Social Impact Bond)の導入をモデル的に検討します。
  • これにより、民間事業者の創意工夫を最大限に引き出し、より成果にコミットした事業展開を促します。
    • 客観的根拠
      • PFS/SIBは、行政課題解決の新たな手法として国が推進しており、健康増進や再犯防止等の分野で八王子市などの自治体で実績があります。これを就労支援分野に応用することで、イノベーションを促進できる可能性があります。
      • (出典)(https://www.moj.go.jp/content/001345490.pdf), (出典)(https://www.nri.com/content/900033307.pdf)
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 特別区における被保護者就労準備支援事業の実施率:100%
      • データ取得方法:東京都による各区の事業実施状況調査(年1回)
  • KSI(成功要因指標)
    • 広域連携による事業参加者数:年間100人以上
      • データ取得方法:広域連携事業の実績報告の集計
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 事業実施区における支援の質の標準偏差の縮小(区ごとの就労率のばらつきを抑制)
      • データ取得方法:各区の実績報告データを集約し、統計分析を実施
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 東京都主催の合同研修への各区からの参加率:90%以上
      • データ取得方法:東京都が管理する研修実施記録

先進事例

東京都特別区の先進事例

豊島区「本人の“やってみたい”を起点とするオーダーメイド型支援」

  • 豊島区の就労準備・社会参加支援事業は、特定の通所施設や固定化されたプログラムを持たないことが最大の特徴です。支援員が利用者一人ひとりと深く対話し、本人の内側から生まれる「やってみたい」という自発的な意欲を起点に、支援メニューを完全にオーダーメイドで組み立てます。
  • プログラム設計においては、「ワクワク感」「責任感」「連帯感」といった要素を重視し、利用者の自信回復と自己肯定感の向上を最優先に置いています。就労体験先の開拓も、既存のリストから選ぶのではなく、利用者の希望に沿って個別に企業を探し出すという徹底した個別主義を貫いています。
  • 成功要因は、就労を急がせず「自信回復」を第一の目的とするアプローチにあります。これにより、就労という言葉にプレッシャーを感じる層の心理的ハードルを下げ、自発的な行動と社会参加を促すことに成功しています。

足立区「実践的訓練で自信をつける『あだち仕事道場』」

  • 足立区の「あだち仕事道場」は、就職に向けた準備は整ったものの、あと一歩を踏み出す勇気が持てない若者を対象とした、最長6ヶ月間の実践的な就労訓練プログラムです。
  • このプログラムの核心は、支援員が実際の企業の「現場」に利用者と同行し、共に働きながら訓練を行う点にあります。これにより、利用者は未知の職場環境に対する不安を和らげ、安心して実践的な経験を積むことができます。
  • 成功要因は、実際の職場環境での訓練(OJT)と支援員の密な伴走支援を組み合わせることで、座学や施設内訓練では埋められない理論と実践のギャップを解消し、就職への最終的な不安を取り除いている点です。

品川区「ワンストップで相談できる『暮らし・しごと応援センター』」

  • 品川区は、生活上の困りごと全般に対応する自立相談支援事業の総合窓口として「暮らし・しごと応援センター」を区役所内に設置しています。
  • このセンターでは、生活相談から就労準備支援の案内、家計相談、住居確保給付金の申請まで、生活困窮者が直面する様々な課題に関連する支援を一つの窓口で総合的に案内・提供する体制を構築しています。
  • 成功要因は、利用者が複数の窓口を「たらい回し」にされる負担をなくし、相談から具体的な支援への移行をシームレスにすることで、支援プロセスからの脱落を防ぎ、包括的なサポートを可能にしている点です。

全国自治体の先進事例

福岡市「多様な体験で社会参加を促す『農業体験プログラム』」

  • 福岡市は、就労準備支援事業の一環として、市内の農園を活用したユニークな農業体験プログラムを提供しています。このプログラムでは、土作りから種まき、収穫、さらには収穫物を使った加工品(万能ソース等)の製造・販売までを一貫して体験できます。
  • 農業体験だけでなく、食育セミナーや地域の清掃活動なども組み合わせることで、自然や人との触れ合いを通じて、生活リズムの改善や協調性、達成感を育むことを目指しています。
  • 成功要因は、工場での作業や事務といった伝統的な就労訓練とは異なるアプローチを採用している点です。これにより、利用者の心理的ハードルを下げ、楽しみながら社会参加や役割を持つことの喜びを実感する機会を提供し、自己肯定感の向上に繋げています。

座間市・NPO法人「アートを通じた孤立からの回復支援」

参考資料[エビデンス検索用]

まとめ

 東京都特別区において、就労準備支援事業は、複雑な課題を抱え社会的に孤立しがちな生活保護受給者や生活困窮者にとって、経済的自立と社会的包摂を実現するための不可欠な施策です。成功の鍵は、単なる職業訓練ではなく、生活習慣の再構築から心理的な回復、社会参加への意欲向上までを包括的に支援する「伴走型」のアプローチにあります。そのためには、個々の状況に応じた支援計画の高度化、地域企業を巻き込んだ体験の場の確保、そして区を越えた広域連携による実施体制の強化が急務です。これらの支援策を一体的に推進することで、貧困の連鎖を断ち切り、誰もが尊厳を持って暮らせる地域社会の実現に繋がります。
 本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
 引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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