社内にAIに詳しい人がいませんが、始められますか。

詳しい人がいない前提で設計します。ツールの操作からではなく、いま手作業でやっていることのどれを任せられるかから入るほうが定着します。

全社員に一斉に実施すべきでしょうか。

一斉にやると、使う人と使わない人の差がそのまま残ります。効果が見えやすい部門から始めて、その進め方を横に広げるほうが確実です。

「とりあえずChatGPT研修」を実施した企業の受講者のうち、3ヶ月後も継続的に業務でAIを活用しているのは何割でしょうか。実感値として1〜2割にとどまるという声を現場でよく聞きます。焦りが先行した育成は、時間とコストを消費するだけに終わりがちです。

AI人材育成において大切なのは、「何から始めるか」ではなく「始める前に何を整理するか」です。この記事では、AI人材育成に取り組む前に必ず確認しておきたい3つのポイントを解説します。

AI人材育成の目的は企業によって異なります。業務効率化なのか、新規事業創出なのか、競合優位性の確保なのか。目的が曖昧なまま「とりあえずChatGPTの使い方を教える」という研修をしても、現場での活用にはつながりません。

まず経営として「AIをどう活用して何を変えたいか」を明確にすることが出発点です。その目標から逆算して、必要な人材像・スキルセットが決まります。

▶ 業務効率化が目的なら：各部門の業務フローを見直し、AI活用で時間削減できる工程を特定する

▶ 新規事業創出が目的なら：アイデア創出やプロトタイピングにAIを活用できる人材を育成する

▶ データ活用強化が目的なら：データリテラシーとAIツール活用を組み合わせた育成を設計する

AIで同じことが起きる前に、DXで何が起きたかを見ておく価値があります。

経済産業省の「DXレポート2（中間取りまとめ）」は、IPAがDX推進指標の自己診断結果を集め、2020年10月時点の約500社を分析したところ、9割以上が「まったく取り組めていない」か「散発的な実施に留まっている」段階だったと報告しています。

同レポートは、その理由の一つをこう書いています。

先般のDXレポートによるメッセージは正しく伝わっておらず、「DX＝レガシーシステム刷新」、あるいは、現時点で競争優位性が確保できていればこれ以上のDXは不要である、等の本質ではない解釈が是となっていたとも言える。

言葉だけが広まり、中身の理解がずれたまま進んだ。AI人材育成でも、「AIを使える人を増やす」が何を指すのかが揃っていなければ、同じ道をたどります。だから最初に言語化するのです。

出典：経済産業省「DXレポート2（中間取りまとめ）」（デジタルトランスフォーメーションの加速に向けた研究会、2020年12月28日）

「全社員にAIリテラシー研修」という方針は一見正しそうですが、全員に同じ内容を教えることにはリスクもあります。経営層・管理職・現場担当者では、求められる知識もスキルも全く異なるからです。

人材を層別に分類し、それぞれに必要な育成内容を設計することが重要です。

全員が同じレベルを目指す必要はありません。「誰が何のためにAIを使うか」を整理することで、研修の設計が格段にシンプルになります。

AIの知識を学んでも、実際に使う場がなければ定着しません。多くの企業で「研修は受けたが、その後どう使えばいいか分からない」という状態が生まれているのはこのためです。

研修直後に「担当業務の中でAIを試す小課題」を課す仕組みを取り入れるだけで、現場での活用率は大きく変わります。研修設計の段階から、学習後の実践をセットで考えることが必要です。

▶ 研修直後に試せる「業務課題」を事前に設定しておく

▶ AIを使って作成した成果物を共有・フィードバックする場をつくる

▶ 定期的なAI活用事例の共有会など、継続学習の仕組みを組み込む

研修は「インプットの場」でしかありません。アウトプットと実践を組み合わせることで、初めて人材育成として機能します。

AI人材育成を始める前に整理すべき3つのポイントをまとめます。

この3つが整っていれば、研修の投資対効果は大きく変わります。逆に言えば、これらが曖昧なまま「とりあえず研修をやる」と、費用と時間だけが消費されてしまいます。

今週の一歩として、自社でAIを活用できていない業務を一つ書き出し、「誰がどう使えばどう変わるか」を一文で書いてみてください。それが育成設計の出発点になります。次に、その業務を担当するメンバーの上司と5分だけ認識を合わせてみましょう。

ディレクターズコネクトでは、AI人材育成の設計段階からご支援しています。「何から整理すればいいか分からない」という段階からでも、お気軽にご相談ください。