人工知能の普及によって、企業が人材に求めるスキルは変化しています。これからの時代に、どのような能力が必要になるのでしょうか。
リンクトインが発表した2026年の最新調査では、人工知能やデータ活用だけでなく、コミュニケーションやリーダーシップなどのスキルも注目されています。
本記事では、最新調査から見えてきた7つのスキルを中心に、求められる背景や職種別の違い、具体的な身につけ方、日本企業への影響まで分かりやすく解説します。
リンクトインの2026年最新調査とは何か
リンクトインは、世界中のビジネスパーソンが利用する交流サービスです。利用者の職務経歴やスキル、採用に関するデータを分析することで、人材市場の変化を把握できます。
2026年2月24日には、伸びているスキルに関する最新調査が発表されました。この調査では、12の国と地域を対象に、前年と比べて成長が目立つスキルを分析しています。
リンクトインは何を目的に伸びるスキルを調査しているのか
調査の目的は、企業が求める能力の変化を明らかにし、働く人のキャリア形成やスキル習得に役立つ情報を提供することです。
人工知能の普及によって、企業が人材に求める能力は変化しています。従来の職務経験や専門知識に加えて、新しい技術を活用し、業務改善や課題解決につなげる能力も重要になっています。
企業にとっても、採用基準や人材育成の方針を見直す際の参考になります。
2026年の調査はどのようなデータをもとにしているのか
2026年の調査では、2024年12月1日から2025年11月30日までのデータを、前年の同じ期間と比較しています。
主に、次の2つの指標を使ってスキルの伸びを分析しています。
| 分析指標 |
内容 |
| スキル登録の増加 |
利用者がプロフィールに追加したスキルの増加 |
| 採用された人材のスキル |
採用された利用者が保有するスキルの増加 |
この2つを組み合わせることで、働く人が重視するスキルと、採用市場で伸びているスキルの傾向を確認できます。
ただし、プロフィールへの登録数が増えても、実際の能力が高まったとは限りません。また、2026年版の調査対象には日本が含まれていないため、日本の採用市場にそのまま当てはめることはできません。
調査から分かった最も重要な変化とは
今回の調査では、人工知能に関する技術だけでなく、コミュニケーションやリーダーシップ、事業開発などの能力にも伸びが見られました。
主なスキル領域と特徴は、次のとおりです。
| スキル領域 |
主な特徴 |
| 人工知能・技術活用 |
新しい技術を業務に取り入れる |
| データ活用 |
情報を分析し、判断に役立てる |
| コミュニケーション |
関係者と協力して仕事を進める |
| リーダーシップ |
チームをまとめ、人材を育成する |
| 事業開発 |
新しい市場や事業機会を見つける |
| 業務改善 |
業務の効率や品質を高める |
重要なのは、人工知能を使う技術だけでなく、その技術を実際の仕事に結びつける能力も求められていることです。
例えば、人工知能によって資料作成や情報整理を効率化できても、分析結果をどのように活用するかは、人間が判断する必要があります。
そのため、これからのスキル習得では、技術的な能力と、課題解決や人との協力に必要な能力を組み合わせることが重要です。
リンクトインの最新調査から見えた、これから伸びる7つのスキル
リンクトインの2026年最新調査では、人工知能に関する技術だけでなく、業務改善やコミュニケーション、リーダーシップなどの能力にも伸びが見られました。
特に重要なのは、新しい技術を使う能力と、その技術を仕事の成果につなげる能力を組み合わせることです。
調査結果をもとに、注目したいスキルを7つの領域に整理しました。なお、以下は公式ランキングではなく、記事独自の分類です。
| スキル領域 |
主な内容 |
活用例 |
| ① 生成AI・技術活用 |
AIの理解・活用 |
資料作成・情報整理 |
| ② AI戦略・データ活用 |
データ分析・導入計画 |
経営判断・課題発見 |
| ③ 業務改善・自動化 |
業務効率化・最適化 |
定型業務の自動化 |
| ④ コミュニケーション |
情報共有・関係者調整 |
部門間の連携 |
| ⑤ リーダーシップ |
チーム運営・人材育成 |
社員の成長支援 |
| ⑥ 事業開発・成長戦略 |
市場分析・事業企画 |
新規事業の検討 |
| ⑦ リスク管理・財務分析 |
法令対応・財務管理 |
リスク評価・経営分析 |
① 生成AI・技術活用スキル
人工知能を理解し、業務に活用する能力です。文章作成や情報整理だけでなく、業務システムへの導入などにも役立ちます。
② AI戦略・データ活用スキル
データを分析し、課題の発見や意思決定につなげる能力です。人工知能をどの業務に活用すべきか判断する際にも重要です。
③ 業務改善・自動化スキル
業務の無駄を見つけ、効率や品質を高める能力です。定型作業の自動化や業務手順の見直しに活用できます。
④ コミュニケーションスキル
関係者と情報を共有し、協力して仕事を進める能力です。部署間の調整や、分析結果を分かりやすく伝える場面で役立ちます。
⑤ リーダーシップスキル
チームをまとめ、社員の成長を支援する能力です。新しい技術の導入や組織の変化に対応する際にも求められます。
⑥ 事業開発・成長戦略スキル
市場や顧客の課題を分析し、新しい事業機会を見つける能力です。商品企画や営業戦略の立案などに活用できます。
⑦ リスク管理・財務分析スキル
業務上のリスクを把握し、適切な管理や経営判断につなげる能力です。情報管理、法令対応、財務分析などで重要になります。
これからのスキル習得で重要なのは、すべての能力を身につけることではありません。自分の職種や業務に必要なスキルを選び、既存の専門知識と組み合わせることで、実際の仕事に活かしやすくなります。
なぜAI時代に求められるスキルが変化しているのか
人工知能の普及によって、企業の業務内容や働き方が変化しています。これまで人が行っていた情報整理や資料作成などを人工知能が支援するようになり、人材に求められる能力も広がっています。
特に重要なのは、人工知能を使う能力だけでなく、業務改善や意思決定につなげる能力が求められていることです。
主な変化は、次のとおりです。
| 変化 |
背景 |
求められるスキル |
| 人工知能の業務活用 |
AI導入が進んでいる |
AI活用・データ分析 |
| 業務の効率化 |
定型業務の自動化が進む |
業務改善・課題解決 |
| 事業成果の重視 |
技術を成果につなげる必要がある |
事業戦略・判断力 |
| 組織の変化 |
新しい業務や役割が生まれる |
リーダーシップ |
| 人との協力 |
部門間の連携が必要になる |
コミュニケーション |
人工知能によって作業を効率化できても、何を改善するべきか、分析結果をどう活用するかは、人が判断する必要があります。
例えば、人工知能で顧客データを分析しても、その結果から顧客の課題を理解し、適切な提案につなげなければ、十分な成果は得られません。
また、企業が新しい技術を導入する際には、現場の業務を見直し、関係者と協力して進めることも重要です。そのため、コミュニケーションやリーダーシップなどの能力も求められます。
今後は、人工知能に任せられる作業と、人が判断すべき業務を整理し、それぞれの強みを組み合わせる能力が重要になると考えられます。
つまり、これからのスキル習得では、新しい技術を学ぶだけでなく、自分の専門知識や業務経験を活かし、実際の成果につなげることが大切です。
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職種によって伸びるスキルはどう違うのか
これから求められるスキルは、職種や仕事内容によって異なります。人工知能やデータ活用の重要性は共通していますが、実際に必要な能力は業務の目的によって変わります。
リンクトインの最新調査で示された傾向をもとに、職種別に重視したいスキルを整理しました。なお、以下は公式の職種別ランキングではなく、業務内容に応じた活用例です。
| 職種 |
重視したいスキル |
活用例 |
| IT・データ分析 |
AI開発・データ分析 |
AIシステムの開発・分析業務 |
| 営業・マーケティング |
顧客分析・事業戦略 |
顧客提案・販売施策の改善 |
| 人事・採用 |
人材分析・コミュニケーション |
採用活動・人材育成 |
| コンサルタント・企画 |
課題解決・業務改善 |
業務改革・改善提案 |
| 管理職・経営層 |
リーダーシップ・経営判断 |
組織運営・事業戦略 |
IT・データ分析職では、人工知能の仕組みを理解し、データを適切に扱う技術が重要です。分析結果の正確性を確認し、業務に利用できるシステムを構築する能力も求められます。
営業・マーケティング職では、顧客情報や市場データを分析し、効果的な提案や販売施策につなげる能力が重要です。人工知能を活用した情報整理や顧客ニーズの把握も役立ちます。
人事・採用職では、採用データの分析や社員のスキル把握、人材育成の計画などに活用できます。ただし、採用や評価ではデータだけに頼らず、公平性や個人情報の管理にも注意が必要です。
コンサルタント・企画職では、課題の発見、情報分析、改善策の立案などが重要です。人工知能による分析を活用しながら、実行可能な提案にまとめる能力が求められます。
管理職・経営層では、新しい技術をどの業務に導入するかを判断し、組織全体で活用できる環境を整える能力が重要です。社員の育成や部門間の連携を進める役割もあります。
このように、職種によって必要なスキルは異なります。重要なのは、注目されている能力をすべて学ぶことではなく、自分の仕事で必要なスキルを見極めることです。
現在の業務で不足している能力を確認し、専門知識と新しい技術を組み合わせることで、実務に活かせるスキルを身につけやすくなります。
リンクトインの調査結果は日本企業にも当てはまるのか
リンクトインの最新調査で注目されたスキルは、日本企業にとっても参考になります。ただし、2026年の調査対象に日本は含まれていないため、海外の結果をそのまま当てはめることはできません。
日本でも人工知能の活用が進み、技術的な知識だけでなく、業務改善や人材育成につなげる能力が重要になっています。
情報処理推進機構が公表した「DX動向2026」でも、人工知能の活用を業務効率化から新しい価値の創出へ広げることが課題として示されています。
日本企業での主なスキルの活用例は、次のとおりです。
| スキル領域 |
日本企業での活用例 |
| 人工知能の活用 |
資料作成・情報整理 |
| データ分析 |
顧客分析・経営判断 |
| 業務改善 |
業務効率化・自動化 |
| コミュニケーション |
部門間の連携・情報共有 |
| リーダーシップ |
人材育成・組織改革 |
| 事業開発 |
新規事業・サービス改善 |
| リスク管理 |
情報管理・安全な技術活用 |
また、経済産業省が2026年4月に改訂した「デジタルスキル標準」でも、人工知能の活用を支えるデータ管理や、関係者と協力して業務改革を進める能力が重視されています。
例えば、人工知能を導入しても、社内データが整理されていなければ十分に活用できません。また、新しい仕組みを定着させるには、現場の理解や部門間の協力も必要です。
そのため、日本企業では専門人材の確保だけでなく、既存社員のスキル向上や、人工知能を業務に活用できる環境づくりが重要です。
海外の動向を参考にしながら、自社の課題に合ったスキルを選び、人材育成につなげることが求められます。
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これから伸びるスキルを身につける具体的な方法
これから伸びるスキルを身につけるには、学習するだけでなく、実際の仕事で活用することが重要です。自分の職種や将来の目標に合わせて、必要な能力を選ぶことから始めましょう。
まず、現在の仕事内容を整理し、不足しているスキルを確認します。例えば、資料作成に時間がかかる場合は人工知能の活用、情報分析が課題であればデータ分析の学習が考えられます。
次に、学んだ内容を小さな業務で試します。人工知能による情報整理や、作業手順の見直しなど、身近な課題から取り組むと実践につなげやすくなります。
スキル習得を進める方法として、次の4週間の計画が参考になります。
| 期間 |
取り組み |
| 1週目 |
必要なスキルと業務課題を整理する |
| 2週目 |
基本を学び、小さな業務で試す |
| 3週目 |
実務で活用し、改善点を確認する |
| 4週目 |
成果を振り返り、次の学習目標を決める |
この計画は、スキル習得を始めるための一例です。必要な学習期間は、スキルの難易度や経験によって異なります。
実践後は、作業時間や業務品質などを確認し、改善につながったかを振り返ります。また、取り組んだ内容や成果を記録しておくと、職務経歴書やキャリア形成にも活用できます。
重要なのは、流行しているスキルを幅広く学ぶことではなく、自分の仕事に必要な能力を継続的に高めることです。学習と実践を繰り返し、実務で使えるスキルを増やしていきましょう。
企業は採用・人材育成をどう変えるべきなのか
リンクトインの最新調査からは、企業が求めるスキルの変化が見えてきます。これからの採用や人材育成では、学歴や職務経歴だけでなく、実際にどのような能力を持ち、業務に活用できるかを確認することが重要です。
特に人工知能の普及によって、必要なスキルは変化しています。企業は現在の業務だけでなく、今後の事業戦略も踏まえて、求める人材の能力を整理する必要があります。
採用・人材育成で見直したい主なポイントは、次のとおりです。
| 取り組み |
主な内容 |
| 採用基準の見直し |
実務に必要なスキルを明確にする |
| 社員のスキル把握 |
現在の能力と不足するスキルを確認する |
| 人材育成の強化 |
必要な知識を学び、実務で活用する |
| 成果の評価 |
習得したスキルが業務改善につながったか確認する |
採用では、資格や経験年数だけで判断せず、実際の業務に近い課題や面接を通じて、必要なスキルを確認する方法が考えられます。
人材育成では、外部から専門人材を採用するだけでなく、既存社員の能力を高めることも重要です。特に、業務経験が豊富な社員が人工知能やデータ活用を学ぶことで、専門知識と新しい技術を組み合わせやすくなります。
また、研修を実施するだけでは十分ではありません。学んだ内容を実務で試し、作業時間や業務品質などの変化を確認する仕組みが必要です。
企業が今後の人材競争力を高めるには、必要なスキルを明確にし、採用・育成・評価を一体的に見直すことが大切です。
リンクトインの「伸びるスキル」を参考にする際の5つの注意点
リンクトインの最新調査は、今後のスキル習得や人材育成を考える際に役立ちます。ただし、調査結果をそのまま自分のキャリアや企業の採用方針に当てはめることには注意が必要です。
特に、次の5つのポイントを理解しておくことが重要です。
| 注意点 |
確認すべき内容 |
| ① 伸び率と重要度は異なる |
成長しているスキルが必ずしも最重要とは限らない |
| ② 利用者データに偏りがある |
すべての働く人を対象とした調査ではない |
| ③ 国によって需要が異なる |
海外の結果を日本にそのまま適用できない |
| ④ キャリアの成功は保証されない |
習得だけで転職や年収向上が決まるわけではない |
| ⑤ 複数の能力が必要になる |
専門知識や業務経験との組み合わせが重要 |
まず、スキルの伸び率が高いことと、企業での重要度が高いことは同じではありません。すでに多くの企業で必要とされている基本的な能力は、伸び率が目立たない場合もあります。
また、調査はリンクトインの利用者データをもとにしています。そのため、業界や地域による違いを考慮し、日本の公的調査や実際の求人情報と合わせて確認することが大切です。
さらに、注目されるスキルを習得しても、転職や年収の向上が保証されるわけではありません。実際の仕事で能力を活用し、成果を示せることが重要です。
リンクトインの調査結果は、将来のスキルを考えるための参考情報として活用し、自分の職種や目標に合った学習につなげることが求められます。
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リンクトインの最新調査と伸びるスキルに関するよくある質問30選
Q1. リンクトインの「伸びるスキル」とは何ですか？
リンクトインの利用者データや採用に関する情報をもとに、前年と比べて成長が目立つスキルを分析したものです。今後のキャリア形成や人材育成を考える際の参考になります。
Q2. リンクトインの最新調査はいつ発表されましたか？
2026年2月24日に発表されました。12の国と地域を対象に、成長が目立つスキルの傾向を分析しています。
Q3. 2026年の調査ではどのようなデータが使われていますか？
利用者がプロフィールに追加したスキルの増加と、採用された利用者が保有するスキルの増加を主な指標としています。これらを前年と比較して分析しています。
Q4. リンクトインの調査には日本も含まれていますか？
2026年版の調査対象には日本が含まれていません。そのため、海外の調査結果を日本の採用市場にそのまま当てはめず、国内の動向と合わせて確認する必要があります。
Q5. 伸びるスキルのランキングは何を意味していますか？
前年と比べて成長が目立つスキルを示しています。ただし、伸び率が高いことと、すべての企業で重要度が高いことは同じではありません。
Q6. 記事で紹介した7つのスキルは公式ランキングですか？
公式ランキングではありません。リンクトインの調査で示された傾向をもとに、人工知能、データ活用、業務改善などの7領域へ整理した記事独自の分類です。
Q7. 2026年に注目したいスキルは人工知能関連だけですか？
人工知能に加えて、コミュニケーション、リーダーシップ、事業開発、業務改善なども注目されています。技術とビジネスに関する能力を組み合わせることが重要です。
Q8. 生成AI・技術活用スキルとは何ですか？
人工知能の特徴を理解し、資料作成や情報整理、業務システムなどに活用する能力です。職種によって、基本的な操作から専門的な開発技術まで必要な範囲は異なります。
Q9. プログラミングができなくてもAIスキルを身につけられますか？
身につけられます。文章作成や情報整理などの基本的な活用では、必ずしもプログラミングは必要ありません。ただし、専門的なシステム開発では技術的な知識が求められます。
Q10. AI戦略・データ活用スキルはなぜ重要なのですか？
人工知能を導入する目的を明確にし、業務課題の解決につなげるためです。データを分析し、どの業務に技術を活用するべきか判断する能力が求められます。
Q11. 業務改善・自動化スキルはどのような仕事で役立ちますか？
定期的な集計、資料作成、情報入力などの業務で役立ちます。作業の重複や無駄を見つけ、効率や品質を高めるために活用できます。
Q12. AI時代でもコミュニケーション能力は必要ですか？
必要です。人工知能が情報整理を支援しても、関係者への説明や意見の調整には人の役割があります。部門間の連携や合意形成を進める際にも重要です。
Q13. リーダーシップスキルにはどのような能力が含まれますか？
チーム運営、人材育成、業務の調整などが含まれます。新しい技術や働き方の変化に対応し、社員が能力を発揮できる環境を整える際に役立ちます。
Q14. 事業開発・成長戦略スキルとは何ですか？
市場や顧客の課題を分析し、新しい事業機会を見つける能力です。商品企画、営業戦略、新規サービスの検討などに活用できます。
Q15. リスク管理・財務分析スキルが注目される理由は何ですか？
人工知能やデータを安全に活用し、正確な情報に基づいて判断するためです。情報管理、法令対応、財務状況の分析などで重要になります。
Q16. AI時代に求められるスキルが変化している理由は何ですか？
人工知能が情報整理や資料作成などを支援するようになり、人の仕事内容が変化しているためです。技術を使い、課題解決や意思決定につなげる能力が重要になっています。
Q17. ITエンジニアやデータ分析職にはどのようなスキルが必要ですか？
人工知能の開発、データ分析、情報管理などの技術が重要です。分析結果の正確性を確認し、業務に活用できる仕組みを構築する能力も求められます。
Q18. 営業・マーケティング職ではどのスキルを優先すべきですか？
顧客分析、データ活用、コミュニケーションなどが重要です。顧客の課題を理解し、分析した情報を提案や販売施策の改善につなげる能力が役立ちます。
Q19. 人事・採用担当者に求められるスキルは何ですか？
採用データの分析、人材のスキル把握、コミュニケーションなどです。採用や人材育成では、データの活用だけでなく、公平性や個人情報の管理も重要です。
Q20. コンサルタントや企画職に必要なスキルは何ですか？
課題発見、データ分析、業務改善、関係者調整などが重要です。人工知能で情報収集や分析を支援しながら、実行可能な改善策を考える能力が求められます。
Q21. 管理職や経営層はどのようなスキルを高めるべきですか？
リーダーシップ、事業戦略、経営判断、人材育成などが重要です。人工知能の活用方針を決め、組織全体で新しい技術を活用できる環境を整える役割があります。
Q22. 日本企業でもAI関連スキルの習得は重要ですか？
重要です。日本でも人工知能やデータの業務活用が進んでいます。ただし、海外の調査結果だけで判断せず、自社の課題や仕事内容に合わせて必要な能力を選ぶことが大切です。
Q23. 伸びるスキルはどのように選べばよいですか？
現在の仕事内容と将来の目標を整理し、不足している能力を確認しましょう。流行しているスキルをすべて学ぶのではなく、実務に役立つものから優先することが重要です。
Q24. 新しいスキルはどのように学習すればよいですか？
必要なスキルを決め、基本を学んだ後に小さな業務で試す方法がおすすめです。実践後は改善点を確認し、学習と活用を繰り返すことで理解を深められます。
Q25. 4週間の学習計画だけでスキルを習得できますか？
4週間の計画は、学習を始めるための一例です。習得に必要な期間は、スキルの難易度や経験によって異なります。継続して学習し、実務で活用することが大切です。
Q26. スキルを身につけた成果はどのように確認できますか？
作業時間、業務品質、改善内容などを確認する方法があります。学習した内容が実際の仕事でどのような変化につながったかを振り返ることが重要です。
Q27. 習得したスキルは転職活動でどのように伝えればよいですか？
スキル名だけでなく、実際に取り組んだ業務や改善内容を具体的に説明しましょう。職務経歴書やリンクトインのプロフィールにも、経験と成果を整理して記載することが大切です。
Q28. 企業は伸びるスキルを採用基準に取り入れるべきですか？
参考にすることは有効ですが、調査結果だけで採用基準を決めるべきではありません。自社の業務や事業戦略に必要な能力を明確にし、実務で活用できるか確認することが重要です。
Q29. 企業が社員のスキルを高めるには何が必要ですか？
必要なスキルを整理し、研修と実務での活用を組み合わせることが重要です。研修の受講だけで終わらせず、業務改善につながったかを確認する仕組みも必要です。
Q30. これからのキャリア形成で最も重要なことは何ですか？
新しい技術を学ぶだけでなく、これまでの専門知識や業務経験と組み合わせることです。自分の仕事に必要なスキルを継続的に高め、実際の成果につなげることが重要になります。
まとめ：これから必要なのは、人工知能を活用して価値を生み出すスキル
リンクトインの2026年最新調査では、人工知能やデータ活用だけでなく、コミュニケーション、リーダーシップ、業務改善などのスキルにも伸びが見られました。
今後は、新しい技術を使う能力に加えて、課題を発見し、実際の仕事の成果につなげる能力が重要になります。また、職種や仕事内容によって必要なスキルは異なるため、自分に合った能力を選ぶことが大切です。
企業にとっても、採用基準や人材育成を見直し、社員が新しいスキルを実務で活用できる環境を整えることが求められます。
これからのキャリア形成では、流行しているスキルを学ぶだけでなく、これまでの経験や専門知識と組み合わせ、継続的に成長していくことが重要です。
SUPERVISED BY
平出 大輔
株式会社Start Challenge Consulting
代表取締役CEO／AI・DXコンサルタント
約10年間、外資系コンサルティングファームにて企業のDX推進・業務改革・AI活用支援など数多くのプロジェクトを担当。これまで培った知見をもとに株式会社Start Challenge Consultingを創業し、生成AI、データ活用、DX推進を軸とした経営・業務改革支援を行っています。
「仕事＝生きがい・楽しさ」という価値観を大切にし、クライアントと同じ目線で未来を創る真のパートナーとして、日本を代表するコンサルティングファームを目指しています。
