世界経済フォーラムは、AIの普及によって2030年までに仕事や必要なスキルが大きく変化すると予測しています。
特に重要なのは、AIによって仕事がなくなるかどうかだけではありません。企業には、AIを活用しながら新しい仕事の進め方に対応できる人材を育てることが求められます。
「Future of Jobs Report 2025」では、現在必要とされているコアスキルの39％が2030年までに変化、または陳腐化すると予測されています。
AI時代には、次のような能力が重要になります。
- AI・ビッグデータを活用する力
- 分析し、判断する力
- 新しいアイデアを生み出す力
- 変化に柔軟に対応する力
- 継続的に学び続ける力
つまり、AI時代の人材育成は「AIツールの使い方を教えること」だけでは十分ではありません。
企業には、既存社員のアップスキリングやリスキリングを進め、AIと人が協働できる環境を作ることが求められます。
本記事では、世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」をもとに、次のポイントを詳しく解説します。
- 2030年までに仕事はどう変わるのか
- AI時代に必要になるスキル
- 企業が取り組むべき人材育成
- リスキリング・アップスキリングの考え方
- AIと人間の役割分担
- 具体的な人材育成の進め方
AI時代に企業がどのような人材を育てるべきなのか、世界経済フォーラムの予測から考えていきます。
Future of Jobs Report 2025とは
「Future of Jobs Report 2025」は、世界経済フォーラムが企業の雇用やスキルの変化を分析したレポートです。
調査には、世界55の経済圏、22の産業クラスターから1,000社以上が参加し、回答企業が代表する労働者は1,400万人以上にのぼります。
仕事の変化にはAIだけでなく、デジタル化、経済環境、人口動態、気候変動など、さまざまな要因が関係しています。
| 変化の要因 |
仕事への主な影響 |
| AI・情報処理技術 |
業務の自動化・効率化 |
| デジタル化 |
仕事の進め方の変化 |
| 経済環境 |
採用・人材配置への影響 |
| 人口動態 |
人材需要や労働力の変化 |
| 気候変動 |
新しい産業・職種への影響 |
| 地政学的変化 |
企業活動や人材戦略への影響 |
AIだけを見るのではなく、社会や経済全体の変化から「未来の仕事」を考えることが重要です。
2030年までに仕事の22％が変化する
世界経済フォーラムは、2030年までに現在の仕事の22％が構造的な変化の影響を受けると予測しています。
| 2030年までの変化 |
予測 |
| 新たに生まれる仕事 |
約1億7,000万 |
| 失われる仕事 |
約9,200万 |
| 雇用の純増 |
約7,800万 |
| 変化の影響を受ける仕事 |
22％ |
重要なのは、「AIによって仕事がすべてなくなる」という予測ではないことです。
一部の仕事が減少する一方で、新しい仕事も生まれます。また、同じ職種が残っていても、AIの導入によって担当する業務や必要なスキルが変わる可能性があります。
そのため企業は、「どの仕事がなくなるか」だけではなく、「仕事の中身がどう変わるか」を考える必要があります。
企業にとって大きな課題は「スキルギャップ」
仕事の変化に対応するうえで、大きな課題となるのがスキルギャップです。
世界経済フォーラムの調査では、63％の企業が、事業変革を妨げる主要な障壁としてスキルギャップを挙げています。
| 課題 |
企業に必要な対応 |
| AIを使える人材が不足 |
AI・デジタルスキルを育成する |
| 仕事の内容が変化 |
必要なスキルを見直す |
| 外部採用だけでは不足 |
既存社員を育成する |
| スキルの陳腐化 |
継続的な学習環境を作る |
そこで重要になるのが、アップスキリングとリスキリングです。
アップスキリングは、現在の仕事に必要な能力をさらに高めることです。リスキリングは、仕事の変化に対応するため、新しい役割に必要なスキルを身につけることを指します。
AI時代の人材育成では、必要な人材を採用するだけでなく、既存社員が新しい仕事に対応できるよう継続的に育成することが重要です。
世界経済フォーラムの予測から見えてくるのは、「AIに仕事を奪われるか」という問題だけではありません。企業にとって重要なのは、仕事の変化に合わせて、人材のスキルをどれだけ更新できるかという点です。
2030年までに「39％のスキル」が変わる
世界経済フォーラムは、2030年までに現在の仕事で必要とされているコアスキルの39％が変化、または陳腐化すると予測しています。
つまり、現在持っている知識や経験だけでは、今後の仕事に対応できなくなる可能性があります。企業には、新しい人材を採用するだけでなく、既存社員のスキルを継続的に更新することが求められます。
仕事がなくなるより「必要なスキル」が変わる
AIの普及を考えるとき、「どの仕事がAIに置き換わるのか」に注目しがちです。しかし、職種そのものがなくなるだけではなく、同じ職種の中でも担当する業務や必要な能力が変わっていくことが重要なポイントです。
例えば、これまで人が時間をかけて行っていた情報収集、文章の下書き、データ整理などは、生成AIによって効率化できるようになっています。
その一方で、人にはAIへの指示、出力内容の確認、課題の設定、最終的な判断などが求められます。
| これまで重視されてきた業務 |
AI時代に重要になる役割 |
| 情報を探す |
必要な情報を判断する |
| データを整理する |
データから課題を見つける |
| 文書を作成する |
AIの出力を確認・改善する |
| 定型業務を処理する |
AIを使って業務を改善する |
| 決められた手順で働く |
変化に合わせて学び直す |
AIによって仕事がすべて置き換わるのではなく、「人が担当する部分」が変わっていくと考えることが重要です。
100人中59人にトレーニングが必要
世界経済フォーラムは、2030年までに世界の労働者100人のうち59人に何らかのトレーニングが必要になると予測しています。
これは、AIやデジタル技術を扱う人だけの問題ではありません。営業、人事、マーケティング、経理、管理職など、さまざまな職種で仕事の進め方が変われば、それぞれの役割に合わせた学び直しが必要になります。
| 人材育成の対象 |
学ぶ内容の例 |
| 一般社員 |
AIの基本理解・業務活用 |
| 営業 |
情報整理・提案作成へのAI活用 |
| マーケティング |
分析・企画へのAI活用 |
| 人事 |
採用・人材育成へのAI活用 |
| 管理職 |
AIと人の役割分担・業務設計 |
| 経営層 |
AIを前提とした事業・組織設計 |
重要なのは、全社員に同じAI研修を行うことではありません。職種や役割によって必要なスキルは異なるため、「誰に、何を、どこまで身につけてもらうのか」を整理する必要があります。
採用だけではなく「既存社員を育てる」ことが重要になる
必要なスキルが変化するたびに、すべての人材を外部から採用することは現実的ではありません。そこで企業にとって重要になるのが、既存社員のアップスキリングとリスキリングです。
アップスキリングでは、現在の仕事をより高度に行うための能力を身につけます。リスキリングでは、仕事の変化に合わせて新しい役割に必要な能力を学びます。
AI時代の人材育成では、「一度研修を受ければ終わり」という考え方から、継続的にスキルを更新する仕組みへの転換が必要です。
企業が考えるべきなのは、単に「AIを使える社員を何人増やすか」ではありません。AIによって仕事が変化したときに、社員が新しい役割へ移行できる状態を作ることが重要です。
そのためには、現在のスキルを把握し、今後必要になるスキルとの差を確認したうえで、研修や実務を通じて不足している能力を補う必要があります。
世界経済フォーラムの予測は、人材育成を一時的な研修ではなく、企業が継続的に取り組む経営課題として考える必要性を示しています。
AI時代に重要になる10のスキル
世界経済フォーラムは、2030年に向けてAIやデジタル分野だけでなく、考える力や変化に対応する力も重要になると予測しています。
AI時代の人材育成では、「AIを使えるか」だけではなく、技術スキルと人間のスキルを組み合わせて育てることが重要です。
重要性が高まる10のスキル
「Future of Jobs Report 2025」をもとに、2030年に向けて重要性が高まる主なスキルを整理すると、次のようになります。
| スキル |
企業で求められる力 |
| AI・ビッグデータ |
AIやデータを業務で活用する |
| ネットワーク・サイバーセキュリティ |
データやシステムを安全に扱う |
| テクノロジーリテラシー |
新しいデジタル技術を理解する |
| 創造的思考 |
新しいアイデアを考える |
| レジリエンス・柔軟性・敏捷性 |
環境の変化に対応する |
| 好奇心・生涯学習 |
継続して新しい知識を学ぶ |
| リーダーシップ・社会的影響力 |
人やチームを動かす |
| タレントマネジメント |
人材の能力を活かし育成する |
| 分析的思考 |
情報を整理して判断する |
| 環境スチュワードシップ |
環境への影響を考えて行動する |
特にAI・ビッグデータ、ネットワーク・サイバーセキュリティ、テクノロジーリテラシーなど、技術に関するスキルは重要性が高まると予測されています。
ただし、AI時代に必要なのは技術スキルだけではありません。
「AIスキル」と「人間のスキル」の両方が必要になる
AIは、情報整理、文章作成、データ分析など多くの業務を支援できます。一方で、何をAIに任せるか、結果を採用してよいか、最終的にどう判断するかは人の役割です。
| AI・技術に関する力 |
人に求められる力 |
| AIを利用する |
AIに任せる業務を判断する |
| データを分析する |
分析結果を評価する |
| 情報を生成する |
内容が正しいか確認する |
| 業務を自動化する |
業務プロセスを設計する |
| 新しいツールを使う |
変化に合わせて学び続ける |
AIの操作方法を学ぶだけでは十分ではありません。AIの結果を評価し、目的に合わせて活用できる力も必要です。
分析的思考はAI時代でも重要
世界経済フォーラムでは、分析的思考は企業が重視するコアスキルとして位置づけられています。
生成AIは素早く回答できますが、その内容が常に正しいとは限りません。社員には、AIの回答の根拠や条件を確認し、業務に利用できるか判断する力が必要です。
- 情報に根拠があるか
- 元データは正しいか
- 目的や条件に合っているか
- 他の選択肢はないか
- 最終判断に利用できるか
AIによって考える必要がなくなるのではなく、AIの結果を材料として適切に判断する能力がより重要になります。
「学び続ける力」が重要になる
AIやデジタル技術は変化が速いため、一度身につけた知識だけで長期間対応することは難しくなります。
そのため世界経済フォーラムでは、好奇心や生涯学習も重要性が高まるスキルとして挙げています。
企業側も、新しいツールを試せる環境や、業務でAIを活用できる機会を作り、社員が継続的に学べる仕組みを整えることが重要です。
AI時代に強い人材とは、特定のAIツールに詳しい人だけではありません。新しい技術を学び、自分の仕事に取り入れ、仕事の進め方を改善できる人材です。
そのため、AI時代の人材育成では、「AIを使う力」「考える力」「学び続ける力」を組み合わせて育てることが重要です。
「AIを導入したい」「業務を変えたい」でも、何から始めるべきか分からない。
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AIによって「人間に求められる能力」はどう変わるのか
AIの普及によって変わるのは、仕事の数だけではありません。これまで人が担当していた業務の一部をAIが支援することで、人に求められる役割も変化していきます。
重要なのは、「AIにできること」と「人が担当すべきこと」を分けて考えることです。
AIに任せる仕事と人が担う仕事を分ける
生成AIは、情報検索、要約、文章作成、データ整理などを効率化できます。一方で、目的を決める、結果を評価する、顧客と関係を築く、最終判断をするといった業務では、人の役割が重要です。
| AIが支援しやすい業務 |
人が担う重要な役割 |
| 情報検索 |
課題を設定する |
| 情報の要約 |
内容を評価する |
| 文書の下書き |
最終的な内容を判断する |
| データ整理 |
分析結果を解釈する |
| 定型的な分析 |
意思決定する |
| 定型業務の処理 |
例外に対応する |
| アイデアの候補作成 |
方向性を決める |
すべての仕事をAIに置き換えるのではなく、AIが得意な業務を任せ、人は判断や意思決定などに集中する形が基本になります。
「AIを使える人」から「AIと仕事を設計できる人」へ
これまでのAI研修では、生成AIへの質問方法や文章作成など、「AIツールを使うスキル」が中心になりがちでした。
しかし、AIが業務に広く使われるようになると、単にAIを操作するだけではなく、AIをどの業務に組み込むかを考える能力が重要になります。
- どの業務にAIを使うか判断する
- AIに必要な情報を与える
- AIの結果を確認する
- 人による確認が必要な工程を決める
- AIを含めて業務フローを設計する
例えば資料作成では、AIにすべてを任せるのではなく、必要なデータを準備し、AIに下書きを作らせ、人が内容を確認して完成させるという流れを設計する必要があります。
人の役割は「作業」から「判断」へ移る
AIが定型作業を支援するようになると、人が担当する仕事は、作業そのものから判断や管理へ移っていく可能性があります。
| これまで |
AI活用後 |
| 情報を集める |
必要な情報を選ぶ |
| 資料を一から作る |
AIの下書きを確認する |
| データを集計する |
数字の意味を分析する |
| 定型回答を作る |
例外や重要案件に対応する |
| 作業手順を覚える |
AIを含む業務フローを改善する |
そのため、人材育成でも「作業方法を覚える研修」だけでは不足します。AIの結果を評価する力、課題を発見する力、判断する力、業務を改善する力を育てることが重要です。
AIと人の役割分担を決めることが重要
AIを導入するときに、できるだけ多くの仕事をAIに任せることを目的にする必要はありません。重要なのは、業務ごとにAIと人の役割を整理することです。
AIが得意な処理はAIに任せ、重要な判断や確認は人が担当することで、効率化と品質管理の両方を考えられます。
AI時代に求められるのは、AIと競争する人材ではなく、AIを活用しながら仕事の進め方を改善できる人材です。
企業も「AIツールの使い方を教える研修」だけで終わらせず、「AIと人がどのように協働するか」を考えられる人材を育てることが重要です。
世界経済フォーラムが予測する企業の人材戦略
AIによって仕事や必要なスキルが変わるなか、企業の人材戦略も変化しています。
世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」では、多くの企業が新しい人材を採用するだけでなく、既存社員のスキルを高めることを重視しています。
企業の85％がアップスキリングを予定
世界経済フォーラムの調査では、85％の企業が2025年から2030年に向けて、既存社員のアップスキリングを優先する方針を示しています。
アップスキリングとは、現在担当している仕事に必要なスキルを高めることです。例えば、営業で生成AIを使って情報を整理したり、マーケティングでAIを使ってデータ分析を効率化したりすることが考えられます。
| 人材戦略 |
目的 |
| アップスキリング |
現在の仕事に必要な能力を高める |
| リスキリング |
新しい仕事・役割に必要な能力を学ぶ |
| 採用 |
不足しているスキルを外部から確保する |
| 人材配置 |
社員のスキルに合わせて役割を見直す |
企業にとって重要なのは、採用だけに頼らず、既存社員の能力を高めながら必要な人材を確保することです。
AIへの対応では77％の企業が既存社員の育成を計画
AIの普及への対応として、77％の企業が既存社員のリスキリングやアップスキリングを計画しています。
つまり、AI時代の人材戦略は「AI人材を採用する」だけではありません。現在働いている社員がAIを活用し、仕事の変化に対応できる状態を作ることも重要です。
例えば、これまで資料作成に時間を使っていた社員であれば、生成AIで作成を効率化し、その分を分析や顧客対応などに使うことが考えられます。
AI研修も、ツールの操作方法を覚えるだけではなく、実際の仕事の進め方を変えるところまで考える必要があります。
「採用・育成・再配置」を組み合わせる
AI時代に必要なスキルを、すべて外部採用だけで確保することは簡単ではありません。そのため企業には、「採用」「育成」「再配置」を組み合わせた人材戦略が必要になります。
| 段階 |
企業が行うこと |
| ① 必要スキルを確認 |
今後必要になる能力を整理する |
| ② 現在のスキルを把握 |
社員が持つ能力を確認する |
| ③ 不足スキルを特定 |
必要な能力との差を確認する |
| ④ 社員を育成 |
研修や実務でスキルを身につける |
| ⑤ 人材を再配置 |
新しい役割や業務へ配置する |
| ⑥ 必要に応じて採用 |
社内で補えない人材を採用する |
まず既存社員のスキルを把握し、社内で育成できる部分と外部採用が必要な部分を分けることが重要です。
人材育成を「経営戦略」として考える
AI時代の人材育成は、人事部門だけの課題ではありません。AIを導入すると、業務フローや社員の役割、必要なスキルも変わるためです。
そのため、経営層、管理職、人事、IT部門、現場が連携して人材育成を進める必要があります。
例えば、新しいAIツールを導入しても、現場の業務に組み込まれていなければ活用は進みません。また、社員がAIを使えるようになっても、管理職が従来の仕事の進め方を変えなければ、業務改善につながりにくくなります。
重要なのは、「AI研修を何回実施したか」ではなく、「社員の仕事や役割がどのように変わったか」を確認することです。
世界経済フォーラムの予測からは、AI時代の企業には、新しい人材を採用する力だけでなく、既存社員を継続的に育て、変化した仕事へ配置できる力が求められていることが分かります。
【独自分析】AI時代の人材育成は「5層」で考える
世界経済フォーラムの予測を企業の人材育成に落とし込むと、全社員に同じAI研修を行うだけでは十分ではありません。
社員の役割やAI活用レベルに合わせて、必要なスキルを段階的に育てることが重要です。
ここでは、AI時代の人材育成を「AIリテラシー」「AI活用」「業務改善」「AI協働」「AIマネジメント」の5層に整理します。
| レベル |
育成する能力 |
目標 |
| Lv.1 |
AIリテラシー |
AIの特徴とリスクを理解する |
| Lv.2 |
AI活用 |
AIを日常業務で使う |
| Lv.3 |
業務改善 |
AIで業務を改善する |
| Lv.4 |
AI協働 |
AIと人の役割を設計する |
| Lv.5 |
AIマネジメント |
AIを前提に組織や業務を設計する |
Lv.1｜AIを理解する
最初に必要なのは、AIの基本的な特徴を理解することです。
生成AIで何ができるのかだけでなく、誤った情報を生成する可能性や、機密情報の取り扱いなども理解する必要があります。
この段階では、「AIで何ができるか」「何に注意すべきか」を理解することが目標です。
Lv.2｜AIを業務で使う
次の段階では、AIを実際の業務で活用します。情報整理、文章の下書き、要約、アイデア出しなど、日常業務から利用を始めます。
重要なのは、AIを使うこと自体を目的にしないことです。「どの作業を改善したいのか」を明確にして活用します。
Lv.3｜AIで業務を改善する
AIを使えるようになったら、個人の作業効率化から業務全体の改善へ進みます。
例えば資料作成だけを効率化するのではなく、情報収集、下書き、確認、共有までの流れを見直します。
AI活用を個人の工夫で終わらせず、チームや部署の業務改善につなげることが重要です。
Lv.4｜AIと人の役割を設計する
この段階では、AIが担当する工程と、人が確認・判断する工程を整理します。
例えば問い合わせ対応では、AIが回答案を作り、重要な案件を人が確認するといった役割分担が考えられます。
AIエージェントなどを導入する場合も、人が確認するポイントや責任範囲を明確にすることが重要です。
Lv.5｜AIを前提に組織や業務を設計する
最も高い段階では、個別業務だけでなく、AIを前提として組織や仕事の進め方を考えます。
AIによって効率化できる業務を整理し、人を判断、企画、顧客対応など、より重要な業務へ配置することも検討します。
- どの業務にAIを導入するか
- どこまでAIに任せるか
- 人が担当する仕事は何か
- どのような人材を育成するか
- どのように効果を確認するか
この段階では、AIの操作能力だけでなく、業務や組織を設計する能力が重要になります。
全社員を同じレベルまで育成する必要はない
5層モデルでは、すべての社員をLv.5まで育成する必要はありません。職種や役割に合わせて、必要なレベルを設定します。
| 対象 |
目安となる育成レベル |
| 一般社員 |
Lv.1〜2 |
| AI活用担当者 |
Lv.2〜3 |
| 業務改善担当者 |
Lv.3〜4 |
| 管理職 |
Lv.3〜4 |
| 経営層 |
Lv.4〜5 |
AI人材育成では、「全社員に研修を実施したか」ではなく、「それぞれの役割に必要な能力を身につけられたか」を確認することが重要です。
AIを理解する、使う、業務を改善する、人とAIの役割を設計するという段階で育成することで、AI研修を実際の業務変革につなげやすくなります。
企業はAI人材育成をどう進めればいいのか
AI人材育成では、研修の実施だけを目的にせず、実際の業務改善までつなげることが重要です。
ここでは、企業がAI人材育成を進める流れを7つのステップに整理します。
| ステップ |
取り組むこと |
| STEP1 |
AIで変わる業務を洗い出す |
| STEP2 |
現在のスキルを可視化する |
| STEP3 |
AIに任せる業務を決める |
| STEP4 |
職種別にAI研修を行う |
| STEP5 |
実際の業務でAIを使う |
| STEP6 |
KPIで効果を測定する |
| STEP7 |
継続的にスキルを更新する |
STEP1｜AIで変わる業務を洗い出す
まず、社内のどの業務をAIで効率化できるか整理します。職種ではなく、具体的な業務単位で確認することがポイントです。
例えば営業であれば、情報収集、議事録、提案資料、メール作成などに分け、AIが支援できる業務を確認します。
STEP2｜現在のスキルを可視化する
次に、社員が現在持っているスキルを確認します。
AIの基礎知識、生成AIの利用経験、データ分析、業務改善などを整理し、今後必要なスキルとの差を確認します。
STEP3｜AIに任せる業務を決める
AIに任せる業務と、人が担当する業務を分けます。
情報整理や下書きはAI、重要な確認や最終判断は人が行うなど、役割を明確にします。機密情報などの取り扱いルールも事前に決めておくことが重要です。
STEP4｜職種別にAI研修を行う
AIを活用する業務は職種によって異なります。そのため、共通のAIリテラシーに加えて、職種別の研修を行います。
| 対象 |
研修内容の例 |
| 全社員 |
AIの基礎・利用ルール |
| 営業 |
情報整理・提案資料作成 |
| マーケティング |
調査・分析・企画 |
| 人事 |
採用・人材情報の整理 |
| 経理 |
データ整理・確認業務 |
| 管理職 |
AIと人の役割設計 |
STEP5｜実際の業務でAIを使う
研修後は、学んだ内容を実際の業務で使います。資料作成、会議内容の整理、データ分析など、対象業務を具体的に決めます。
実務で試すことで、AIが役立つ業務と、人による確認が必要な業務が見えてきます。
STEP6｜KPIで効果を測定する
AI研修の効果は、受講者数や利用回数だけでなく、実際に業務が改善されたかで確認します。
| KPI |
確認すること |
| AI利用率 |
社員が実際にAIを使っているか |
| 利用業務数 |
AIを使う業務が増えたか |
| 作業時間 |
業務時間が短縮されたか |
| 生産性 |
成果が改善したか |
| 品質 |
ミスや修正が減ったか |
| スキル習得 |
必要な能力を身につけたか |
| 業務移行 |
AIを含む業務フローへ移行できたか |
STEP7｜継続的にスキルを更新する
AI人材育成は、一度研修を行って終わりではありません。AI技術や業務が変化すれば、必要なスキルも変わります。
「業務の変化を確認する → 学ぶ → 実務で使う → 効果を確認する → 改善する」という流れを継続します。
目指すべきなのは、特定のAIツールに詳しい社員を増やすことだけではありません。新しい技術を学び、自分たちの業務に取り入れられる人材を育てることが重要です。
「AIを導入したい」「業務を変えたい」でも、何から始めるべきか分からない。
Start Challenge Consultingでは、AI・DX活用から業務改革、データ活用、システム導入まで、
企業ごとの課題に合わせて幅広く支援しています。
自社の課題に、どのような支援ができるのか確認してみませんか？
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AI人材育成で企業が陥りやすい5つの失敗
AI人材育成では、研修を実施するだけでなく、実際の業務で使える状態までつなげることが重要です。
特に注意したい5つの失敗と改善方法を整理します。
| よくある失敗 |
改善方法 |
| ① AIツールの操作研修だけ行う |
実際の業務改善まで対象にする |
| ② 全社員に同じ研修を行う |
職種や役割別に内容を変える |
| ③ 研修を実施して終了する |
実務で使う機会を作る |
| ④ AIの利用回数だけを見る |
時間・品質・成果も確認する |
| ⑤ AI人材を採用だけで確保する |
既存社員の育成も進める |
AIツールの使い方を覚えても、対象業務が決まっていなければ活用は進みにくくなります。研修では「どの業務をAIで改善するか」まで具体化することが重要です。
また、営業、人事、マーケティング、経理などではAIの使い方が異なります。基本的なAIリテラシーは共通化し、実践内容は職種や役割に合わせます。
研修後は、実際の業務でAIを使う機会を作ります。活用事例や課題を共有し、継続的に改善することでスキルを定着させます。
効果測定では、AIの利用回数だけでなく、作業時間、品質、生産性なども確認します。「AIを使ったか」ではなく、「業務がどう変わったか」を見ることが重要です。
さらに、必要なAI人材をすべて外部採用で確保するのではなく、自社の業務を理解している既存社員のアップスキリングやリスキリングも進めます。
AI人材育成では、「学ぶ → 実務で使う → 効果を確認する → 改善する」という流れを作り、AI活用を日常業務に組み込むことが重要です。
日本企業はAI時代の人材育成をどう考えるべきか
世界経済フォーラムの予測は世界全体を対象としていますが、日本企業が人材育成を考えるうえでも参考になります。
重要なのは、AI人材育成を一部の専門人材だけの課題にしないことです。
全社員をAIエンジニアにする必要はない
AI時代でも、すべての社員にAI開発の専門知識が必要なわけではありません。それぞれの職種でAIを適切に活用できることが重要です。
| 対象 |
求められる能力 |
| 一般社員 |
AIの基本理解・安全な利用 |
| 営業 |
情報整理・提案作成へのAI活用 |
| 人事 |
採用・人材育成へのAI活用 |
| マーケティング |
調査・分析・企画へのAI活用 |
| 管理職 |
AIと人の役割分担・業務設計 |
| 経営層 |
AIを前提とした事業・組織判断 |
専門的なAI人材だけでなく、各社員が自分の業務でAIを使える状態を作ることが重要です。
管理職のAIリテラシーが重要になる
現場社員だけがAIを学んでも、管理職がAIを理解していなければ業務改善は進みにくくなります。
管理職には、「どの業務をAIに任せるか」「どこを人が確認するか」「業務フローをどう変えるか」を判断する力が必要です。
そのため、現場社員と管理職では、役割に合わせて研修内容を変えることが重要です。
AI人材育成を人事部門だけの仕事にしない
AI人材育成は、人事部門だけで進めるものではありません。経営層、人事、IT部門、管理職、現場が連携する必要があります。
| 部門・役割 |
主な役割 |
| 経営層 |
AI活用の方針を決める |
| 人事 |
必要なスキルと研修を設計する |
| IT部門 |
利用環境・セキュリティを整える |
| 管理職 |
AIを業務に組み込む |
| 現場 |
実務でAIを使い改善する |
研修と実際の業務を分けず、人材育成と業務改善を同時に進めることがポイントです。
「AIを使える人材」より「変化に対応できる人材」を育てる
AI技術は変化が速いため、特定のツールの使い方だけを覚える人材育成では十分ではありません。
新しい技術を学び、自分の業務で試し、必要に応じて仕事の進め方を変えられる人材を育てることが重要です。
AI時代の人材育成では、AIの使い方だけでなく、社員が継続的に学び、変化に対応できる仕組みを企業全体で作ることが求められます。
【独自提案】AI時代の人材育成ロードマップ
AI時代の人材育成は、一度の研修で完了するものではありません。
AIを理解する段階から始め、実際の業務で活用し、最終的にはAIを前提に仕事や組織を設計できる状態を目指します。
| フェーズ |
目標 |
主な取り組み |
| Phase1 AI理解 |
AIを正しく理解する |
基礎知識・リスク・利用ルールを学ぶ |
| Phase2 個人利用 |
AIを日常業務で使う |
要約・情報整理・資料作成などで活用する |
| Phase3 業務活用 |
チームでAIを活用する |
対象業務と使い方を共通化する |
| Phase4 業務プロセス変更 |
AI前提で仕事を見直す |
AIと人の役割を設計する |
| Phase5 組織設計 |
AI前提の組織を作る |
人材配置・育成・業務設計を見直す |
Phase1では、AIの特徴やリスク、利用ルールを学び、安全に利用できる基礎を作ります。
Phase2では、情報整理、要約、文章作成など、身近な業務からAIを活用します。
Phase3では、個人の活用からチームの活用へ広げます。効果的な使い方を共有し、AI活用を組織のノウハウにします。
Phase4では、既存業務にAIを追加するだけでなく、業務フローそのものを見直します。AIが処理する工程と、人が確認・判断する工程を整理します。
Phase5では、AIを前提に人材配置や組織を考えます。AIに任せられる業務を整理し、人は判断、企画、顧客対応などの役割に集中できる形を検討します。
重要なのは、「AI研修を実施した」で終わらせないことです。
「AIを理解する → AIを使う → 業務を改善する → AIと人の役割を設計する → AI前提で組織を見直す」という段階で進めます。
AIを使える社員を増やすだけでなく、仕事の変化に合わせて学び直し、業務や役割を変えられる組織を作ることが重要です。
「AIを導入したい」「業務を変えたい」でも、何から始めるべきか分からない。
Start Challenge Consultingでは、AI・DX活用から業務改革、データ活用、システム導入まで、
企業ごとの課題に合わせて幅広く支援しています。
自社の課題に、どのような支援ができるのか確認してみませんか？
自社に合った支援内容を見てみる
よくある質問
Q1. 世界経済フォーラム（WEF）はAI時代の人材育成をどのように予測していますか？
AIやデジタル技術の普及によって仕事や必要なスキルが変化し、企業には既存社員のアップスキリングやリスキリングが重要になると予測しています。
Q2. AI時代にはどのようなスキルが重要になりますか？
AI・ビッグデータ、ネットワーク・サイバーセキュリティ、テクノロジーリテラシーなどの技術スキルに加え、分析的思考や創造的思考なども重要になります。
Q3. AIスキルだけを身につければ十分ですか？
十分ではありません。AIを使う力だけでなく、AIの結果を評価し、最終的に判断する力や、変化に合わせて学び続ける力も必要です。
Q4. AI時代でも分析的思考は必要ですか？
必要です。AIの回答や分析結果について、根拠や条件を確認し、業務に利用できるかを判断するために分析的思考が重要になります。
Q5. なぜ「好奇心・生涯学習」が重要になるのですか？
AIやデジタル技術は継続的に変化するためです。一度覚えた知識だけに頼らず、新しい技術を学び、仕事に取り入れる力が求められます。
Q6. AIによって人の仕事はどのように変わりますか？
情報整理や文章の下書きなどをAIが支援することで、人は結果の評価、意思決定、例外対応、業務設計などを担うことがより重要になります。
Q7. AIに任せやすい業務には何がありますか？
情報検索、要約、文章の下書き、データ整理、定型的な分析、アイデアの候補作成などが挙げられます。
Q8. AI時代に人が担当すべき役割は何ですか？
課題設定、AIの結果の評価、意思決定、例外対応、顧客との関係構築など、人による判断が必要な役割が重要です。
Q9. 「AIを使える人」だけでは不十分なのはなぜですか？
AIを操作できても、どの業務に使うか、どこを人が確認するかを決められなければ、業務改善につながりにくいためです。
Q10. アップスキリングとは何ですか？
現在担当している仕事に必要な能力を高めることです。例えば、現在の業務にAIを取り入れるための知識やスキルを身につけることが該当します。
Q11. リスキリングとは何ですか？
仕事や役割の変化に合わせて、新しく必要になる能力を身につけることです。AIによって役割が変わる社員の育成にも関係します。
Q12. WEFの調査では、企業はアップスキリングを重視していますか？
はい。「Future of Jobs Report 2025」では、85％の企業が2025年から2030年に向けて、既存社員のアップスキリングを優先する方針を示しています。
Q13. AIへの対応として既存社員の育成は重視されていますか？
はい。記事で紹介したWEFの調査では、AIへの対応として77％の企業が既存社員のリスキリングやアップスキリングを計画しています。
Q14. AI人材は外部採用だけで確保すればよいですか？
外部採用だけに頼るのではなく、既存社員の育成や再配置も組み合わせることが重要です。自社業務を理解する社員にAIスキルを加える方法もあります。
Q15. AI時代の人材育成を5層で考えるとはどういうことですか？
AIリテラシー、AI活用、業務改善、AI協働、AIマネジメントの5段階に分け、社員の役割に応じて必要な能力を育てる考え方です。
Q16. 全社員を同じAI活用レベルまで育成する必要がありますか？
必要ありません。一般社員、業務改善担当者、管理職、経営層など、それぞれの役割に合わせて必要なAIスキルを設定することが重要です。
Q17. AI人材育成は何から始めればよいですか？
まず、自社の業務を整理し、AIによって変わる可能性がある業務を洗い出します。そのうえで現在のスキルと必要なスキルの差を確認します。
Q18. AIで変わる業務は職種単位で考えればよいですか？
職種だけでなく、具体的なタスク単位で確認することが重要です。同じ職種でも、AIで支援しやすい業務と人が担当すべき業務があるためです。
Q19. AI研修は全社員に同じ内容でよいですか？
基本的なAIリテラシーは共通化できますが、実践的な内容は職種や役割に合わせることが重要です。営業、人事、マーケティング、管理職ではAIを使う場面が異なります。
Q20. AI研修後に必要な取り組みは何ですか？
実際の業務でAIを使う機会を作ることです。対象業務を決め、活用結果や課題を確認しながら改善を続けます。
Q21. AI人材育成の効果はどのように測定しますか？
AI利用率だけでなく、利用業務数、作業時間、生産性、品質、スキル習得、AIを含む業務フローへの移行などを確認します。
Q22. AIの利用回数が増えれば人材育成は成功といえますか？
利用回数だけでは判断できません。作業時間や品質、生産性などを確認し、実際の業務が改善されたかを見ることが重要です。
Q23. AI人材育成でよくある失敗は何ですか？
AIツールの操作研修だけで終わる、全社員に同じ研修を行う、実務で使う機会を作らない、利用回数だけを評価する、外部採用だけに頼るといった失敗があります。
Q24. 日本企業は全社員をAIエンジニアにする必要がありますか？
必要ありません。重要なのは、各社員が自分の職種や業務に合わせてAIを適切に活用できる状態を作ることです。
Q25. なぜ管理職にもAIリテラシーが必要ですか？
管理職には、どの業務をAIに任せるか、人がどこを確認するか、業務フローをどう変えるかを判断する役割があるためです。
Q26. AI人材育成は人事部門だけで進めればよいですか？
人事部門だけではなく、経営層、IT部門、管理職、現場が連携することが重要です。人材育成と実際の業務改善を同時に進める必要があります。
Q27. AI時代の人材育成ロードマップはどのように考えればよいですか？
「AIを理解する → 個人で使う → チームで活用する → 業務プロセスを変える → AIを前提に組織を見直す」という段階で進める方法があります。
Q28. WEFの予測を日本企業にそのまま当てはめてもよいですか？
そのまま当てはめるのではなく、自社の業界、人材構成、業務内容などを踏まえて活用することが重要です。WEFの予測は世界全体の傾向を把握するための材料として考えます。
Q29. 2030年のAIと仕事の予測は確実なものですか？
確実な未来を示すものではありません。AI技術や社会環境は変化するため、予測を参考にしながら、変化に対応できる人材や組織を作ることが重要です。
Q30. AI時代の人材育成で最も重要なことは何ですか？
特定のAIツールを使える社員を増やすだけでなく、新しい技術を学び、実務で試し、業務や役割を継続的に改善できる「学び続けられる組織」を作ることです。
まとめ｜AI時代の人材育成は「学び続けられる組織」を作ること
世界経済フォーラムは、2030年に向けて仕事や必要なスキルが大きく変化すると予測しています。
重要になるのは、AI・ビッグデータなどの技術スキルだけではありません。分析的思考、創造的思考、柔軟性、好奇心、生涯学習など、人が考え、判断し、学び続ける力も重要です。
企業には、必要な人材を外部から採用するだけでなく、既存社員のアップスキリングやリスキリングを進めることが求められます。
| ポイント |
企業に求められること |
| 仕事・スキルの変化 |
必要なスキルを継続的に見直す |
| AIの普及 |
AIを実際の業務に組み込む |
| 人の役割の変化 |
判断・分析・業務設計の力を育てる |
| スキルギャップ |
アップスキリング・リスキリングを進める |
| 技術の継続的な進化 |
社員が学び続けられる環境を作る |
AI人材育成では、「AIツールを使える社員を増やすこと」だけを目標にするのではなく、AIを使って業務を改善し、人とAIの役割を設計できる人材を育てることが重要です。
また、一度の研修で終わらせず、「学ぶ → 実務で使う → 効果を確認する → 改善する」という流れを継続する必要があります。
AI時代に強い企業とは、AIに詳しい社員が多い企業だけではありません。新しい技術や仕事の変化に合わせて、社員が継続的に学び、業務や役割を変えられる企業です。
世界経済フォーラムの予測を参考にしながら、自社に必要なスキルを整理し、「学び続けられる組織」を作ることが、AI時代の人材育成で重要になります。
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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。
