目次
AI人材の育成に取り組んでいるものの、「研修を実施しても業務効率化どまりで事業変革につながらない」「一部の社員しか使いこなせていない」といった課題を抱えている企業は少なくありません。
本記事では、AI人材の定義や育成によって期待できる効果、先進企業が実践する育成ステップまでを体系的に解説します。年間850件以上の研修を実施するかんき出版の社員研修の知見をもとに、事業変革に貢献するAI人材を育てる方法をお伝えします。
AI人材とは？
AI人材とは、AIに関する知識やスキルを持ち、業務にAIを活用できる人材のことを指します。具体的には、AIの仕組みや特性を理解したうえで、事業変革や自社の競争力強化に貢献できる能力を持つ人材です。
AI人材というと、機械学習やデータサイエンスの専門知識を持つエンジニアやデータサイエンティストをイメージしがちですが、それだけではありません。生成AIを活用して業務効率化や新たな価値創出に取り組むビジネスパーソンも含まれます。
AI人材とIT人材の違い
AI人材とIT人材は、どちらもテクノロジーに関わる人材ですが、役割が異なります。
IT人材は、システムの開発・運用・保守やネットワーク管理など、情報技術全般を扱い、企業のITインフラを支える役割を担います。
一方、AI人材は、機械学習や生成AIの活用など、AI領域に特化した知識を持ち、業務課題の解決や新たな価値創出にAIを活かす役割を担います。
IT人材が情報技術全般を幅広くカバーするのに対し、AI人材はAI領域に専門性を持つ点が大きな違いです。
AI人材とDX人材の違い
AI人材とDX人材は、どちらも企業のデジタル化を推進する人材ですが、焦点を当てる領域が異なります。
DX人材は、AIに限らずクラウドやIoT、RPAなど幅広いデジタル技術を組み合わせ、組織全体の変革を主導する役割を担います。一方、AI人材は、機械学習や生成AIといったAI技術に特化し、特定の業務領域でAIの力を最大限に引き出す役割を担います。
つまり、DX人材がデジタル技術全般を活用した組織変革を担うのに対し、AI人材はAI領域に専門性を持ち、事業課題を解決する点が大きな違いです。
AI人材の必要性
AI技術の急速な進化に伴い、企業がAI人材を育成する必要性は年々高まっています。ここで重要なのは、求められているのがAIエンジニアやデータサイエンティストだけではないという点です。むしろ多くの企業にとって急務なのは、生成AIを活用して事業変革や競争力強化に貢献できるビジネスパーソンの育成です。
各部門の担当者がAIを使いこなせるようになれば、業務効率化にとどまらず、データにもとづく意思決定の高速化や新たな価値創出にもつながります。AI関連の専門人材は市場で奪い合いの状況にあり、採用だけで確保するのは困難です。だからこそ、社員をAI人材として育成し、現場からAI活用を推進できる体制を整えることが重要になっています。
AI人材が社内に増えることで期待される効果
AI人材が社内に増えることで期待される効果は以下4つです。
- 短時間での新規事業のアイデア創出
- 市場調査・競合分析の高速化
- 顧客データを活用した戦略設計
- 意思決定の精度向上
短時間での新規事業のアイデア創出
AIは発想の壁打ち相手として活用できます。たとえば、「この市場で新しいサービスを立ち上げるとしたら、どんな切り口があるか」といった問いを投げかけると、自分では思いつかなかった視点やアプローチを提案してくれるでしょう。社員が一人でアイデアを練るよりも、短時間で多くの選択肢を検討できるため、事業の種が見つかる可能性が高まります。
AI人材が各部門に増えれば、営業現場で感じた顧客の不満、製造現場で気づいた改善の余地など、現場の課題やニーズを起点にした実践的なアイデアが社内から次々と生まれる土壌が整います。
市場調査・競合分析の高速化
AI人材が社内に増えることで、市場調査や競合分析にかかる時間を大幅に短縮できます。
従来、市場動向の把握や競合他社の情報収集には、複数の情報源を調べ、データを整理し、レポートにまとめるという工程が必要でした。これらの作業には数日から数週間かかることも珍しくありません。
しかし、生成AIを活用できる人材がいれば、業界レポートの要約、競合製品の特徴比較、顧客の声の傾向分析といった作業を短時間で処理できます。
調査・分析のスピードが上がれば、その分、戦略立案や意思決定に時間を割けるようになり、変化の激しい市場環境において大きな競争優位につながります。
顧客データを活用した戦略設計
AI人材が社内に増えることで、顧客データを活用した戦略設計の精度とスピードが向上します。
多くの企業は購買履歴や問い合わせ内容、Webサイトの閲覧行動といった顧客データを蓄積していますが、分析して戦略に落とし込むには専門スキルと時間が必要でした。
生成AIを活用できる人材がいれば、大量のデータから傾向を抽出し、ターゲット顧客の特徴や購買動機の仮説を短時間で導き出せます。顧客アンケートの自由回答を分析して改善施策を検討したり、顧客セグメントごとの最適なアプローチを立案したりすることも可能です。
AI人材が各部門に増えれば、データにもとづく戦略設計が現場で日常的に行われ、勘や経験だけに頼らない意思決定が組織全体に浸透していきます。
意思決定の精度向上
AI人材が社内に増えることで、意思決定の精度が向上します。
従来、経営判断や施策の決定は、過去の経験や担当者の勘に頼る部分が少なくありませんでした。しかし、生成AIを活用できる人材がいれば、判断材料となる情報を素早く収集・整理し、複数の選択肢を比較検討したうえで意思決定を行えるようになります。
たとえば、新規施策を検討する際に、過去の類似事例や業界の成功・失敗パターンを生成AIで調査し、リスクや期待効果を整理できます。また、社内データを分析し、「どの顧客層にアプローチすべきか」「どのタイミングで施策を打つべきか」といった判断の根拠を明確にすることも可能です。
AI人材が各部門に増えれば、現場レベルでもデータにもとづく意思決定が日常化し、施策の成功率向上やリスクの早期回避につながります。
AI人材の育成でぶつかる壁と解決策
AI人材を育成する過程では、いくつかの壁にぶつかることがあります。ここでは、多くの企業が直面しやすい3つの課題とそれぞれの解決策を紹介します。
学んだスキルが実務で活かされない
AI人材を育成しても、学んだスキルが事業変革につながらないケースは少なくありません。原因の多くは、研修内容が基本操作や業務効率化にとどまり、事業貢献を意識した設計になっていないことです。
プロンプトの書き方を学んでも、「新規事業のアイデア創出にどう活かすか」「顧客データをもとにした戦略設計にどうつなげるか」といった視点がなければ、学びは成果に結びつきません。
この課題を解決するには、研修内容を事業課題の解決に直結するテーマで設計することが重要です。「競合分析をもとにした差別化戦略の立案」「顧客の声を分析して新サービスの仮説を立てる」など、AIを使って事業に貢献するシナリオを題材にしましょう。
情報漏洩の不安やルール未整備で使えない
AI人材を育成しても、情報漏洩への不安や社内ルールの未整備が原因で、実際にはAIを使えないというケースも多く見られます。「機密情報の取り扱い基準が定まっていない」「利用可否の線引きが明文化されていない」状態では、、判断が現場任せとなり結果としてAI活用が進まないケースも少なくありません。
この課題を解決するには、AI活用に関する社内ガイドラインを整備することが重要です。「個人情報や機密情報は入力しない」「社外秘の資料作成には使用しない」といった禁止事項を明確にするとともに、推奨される活用シーンを具体的に示しましょう。ガイドラインを整備したら、研修の中でルールを周知し、「ここまでは使ってよい」という線引きを全社員に理解させることが大切です。
活用が一部の社員にとどまり全社に浸透しない
AI人材を育成しても、活用が一部の社員にとどまり全社に浸透しないというケースは多くの企業で見られます。研修を受けた社員は積極的にAIを使い始めるものの、周囲の社員は「自分には関係ない」「難しそう」と距離を置いてしまうのです。
この課題を解決するには、AIを活用できる人材を各部門の「推進役」として配置し、現場レベルでの浸透を図ることが有効です。推進役は、自部門の業務課題に合わせたAI活用事例を共有したり、周囲の社員の疑問や不安に答えたりする役割を担います。
また、経営層がAI活用の重要性を繰り返し発信し、「なぜ全社でAIを活用する必要があるのか」を明確にすることも欠かせません。組織全体にメッセージが伝わることで、社員一人ひとりが自分ごととして捉えやすくなります。
AI人材を育成する主な方法
AI人材を育成する主な方法は、社内教育、外部研修、自己学習の3つです。それぞれ一長一短あるため、3つの方法を織り交ぜながら実施するブレンディッド・ラーニングが最適といえるでしょう。
社内教育
社内教育は、自社の事業課題や戦略に合わせたAI人材育成を行える方法です。具体的には、経験豊富な社員が講師となって勉強会を開催したり、OJT形式で実際のプロジェクトを通じてAI活用スキルを伝承したりする方法があります。
社内教育のメリットは、自社の事業戦略や競合環境を踏まえた実践的な内容を提供できる点です。「この市場でどう差別化するか」「顧客データをどう戦略に活かすか」といった自社固有の課題を題材にできるため、学んだことがそのまま事業変革や競争力強化に直結しやすくなります。また、社内のナレッジや成功事例を共有することで、組織全体のAI活用レベルを底上げできます。
一方、デメリットとしては、講師となる社員の負担が大きくなる点や、社内だけでは最新のAI動向や他業界の先進事例を取り入れにくい点が挙げられます。社内の知見だけに頼ると、視野が狭くなり、事業変革につながる新たな発想が生まれにくくなるリスクがあります。
外部研修
外部研修は、専門の研修会社や教育機関が提供するプログラムを活用してAI人材を育成する方法です。具体的には、生成AIの活用法を学ぶ講座や、事業課題の解決を題材にしたワークショップ形式の研修などがあります。
外部研修のメリットは、最新のAI動向や他業界の先進事例を取り入れた内容を学べる点です。外部の専門家が講師を務めるため、社内だけでは得られない視点やノウハウを吸収でき、事業変革につながる新たな発想が生まれやすくなります。また、研修設計や運営を外部に任せられるため、社内の負担を抑えながら育成を進められます。
一方、デメリットとしては、研修内容が汎用的になりやすく、自社の事業戦略や競合環境に即した実践的な学びを得にくい点が挙げられます。そのため、外部研修を選ぶ際は、自社の事業課題を題材にカスタマイズできるプログラムを選定することが重要です。
自己学習
自己学習は、社員が自分のペースでAIに関する知識やスキルを習得していく方法です。具体的には、オンライン学習プラットフォームの講座を受講したり、書籍やYouTubeなどの無料コンテンツを活用したりする方法があります。
自己学習のメリットは、コストを抑えながら多くの社員に学習機会を提供できる点です。また、意欲の高い社員が先行して学び、事業変革につながるアイデアを自発的に生み出すきっかけにもなります。
一方、デメリットとしては、学習の進捗や理解度にばらつきが出やすい点が挙げられます。自社の事業戦略や競合環境と結びつけた学びが得にくく、「ツールの使い方はわかったが、事業にどう貢献すればいいのかわからない」という状態に陥りやすくなります。自己学習だけで事業変革や競争力強化につなげるのは難しいため、社内教育や外部研修と組み合わせて活用することが重要です。
関連記事：生成AI研修前に読むおすすめ書籍と活用マップ｜研修効果を最大化する準備ガイド
先進企業が実践するAI人材を育てるための4ステップ
先進企業が実践しているAI人材の育て方は以下の4ステップで構成されています。
- 基礎知識やリスクを理解させる
- 部門や職種別に操作方法や活用法を学ばせる
- 業務課題を題材にしてワークショップなどを実施する
- AIを活用できる人材を推進役として社内に広げる
1.基礎知識やリスクを理解させる
AI人材育成の第一歩は、AIの基礎知識とリスクを全社員に理解させることです。AIの仕組みや特性、できることと限界を把握しなければ、適切な活用判断ができません。
具体的には、生成AIがどのように回答を生成するのか、なぜ誤った情報を出力することがあるのか（ハルシネーション）、といった基本的な仕組みを学ばせます。また、機密情報や個人情報の取り扱い、著作権への配慮、社内ガイドラインの遵守など、リスク面の教育も欠かせません。
AIの出力を鵜呑みにせず、人間が最終判断を行う姿勢を身につけさせることで、情報漏洩や誤情報の拡散といったリスクを防げます。
2.部門や職種別に操作方法や活用法を学ばせる
基礎知識を身につけた後は、部門や職種ごとに具体的な操作方法と活用法を学ばせます。営業、マーケティング、経理、人事など、部門によってAIを活用する場面は異なります。汎用的な研修だけでは、「自分の業務にどう活かせばいいのかわからない」という状態に陥りがちです。
たとえば、営業部門であれば顧客への提案資料の作成支援や商談準備の情報収集、マーケティング部門であれば市場調査やコンテンツ作成、経理部門であればデータ集計や報告書作成といった具体的な活用シーンを題材にします。
部門別の研修を実施することで、受講者は「この業務にはこう使える」というイメージを持ちやすくなります。また、同じ部門のメンバー同士で学ぶことで、研修後も互いに活用事例を共有しやすくなり、現場への定着が進みます。
3.業務課題を題材にしてワークショップなどを実施する
操作方法や活用法を学んだ後は、実際の業務課題を題材にしたワークショップを実施します。ここでのポイントは、単なる業務効率化ではなく、事業創出や競争力強化につながるテーマを設定することです。
たとえば、「競合他社の動向を分析し、自社の差別化ポイントを導き出す」「顧客の声を分析して新サービスの仮説を立てる」「市場トレンドを踏まえた新規事業のアイデアを検討する」といった課題に取り組みます。
ワークショップ形式で行うことで、受講者同士がアイデアを出し合い、多角的な視点から課題を検討できます。また、AIの出力をそのまま使うのではなく、人間が判断・修正を加えながらアウトプットをまとめる経験を積むことで、AIを「事業に貢献する武器」として使いこなす力が身につきます。
4.AIを活用できる人材が推進役として社内に広げる
ワークショップで育成したAI人材は、各部門の推進役として配置し、全社への浸透を図ります。推進役の役割は、自部門の業務課題に合わせたAI活用事例を共有したり、周囲の社員が抱える疑問や不安に答えたりすることです。
たとえば、推進役が「この業務ではこう使うと効率的」「こういう使い方は避けたほうがよい」といった具体的なノウハウを日常的に発信することで、周囲の社員もAI活用に取り組みやすくなります。また、成功事例だけでなく、うまくいかなかった事例も共有することで、組織全体の学びが深まります。
推進役を起点に活用の輪が広がれば、AIを武器にした事業変革や競争力強化が特定の担当者に依存せず、組織全体で推進できる体制が整います。経営層が推進役の活動を後押しし、全社的な取り組みとして位置づけることも、浸透を加速させる重要なポイントです。
AI人材を育成する際のポイント
AI人材を育成する際は、以下のポイントを押さえておくとスムーズに進んだり、育成の効果を検証しやすくなったりします。
AI人材を育成する目的を決めておく
AI人材を育成する際は、まず「何のためにAI人材を育てるのか」という目的を明確にしておくことが重要です。目的が曖昧なまま研修を実施すると、学んだスキルが業務効率化の範囲にとどまり、事業創出や競争力強化といった本来のゴールにつながりにくくなります。
たとえば、「新規事業のアイデア創出を加速させたい」「顧客データを活用した戦略設計を現場で行えるようにしたい」「競合分析のスピードを上げて意思決定を高速化したい」といった具体的な目的を設定します。目的が明確であれば、研修内容や育成対象者の選定、評価基準も自然と定まります。
経営層のコミットメントを得る
AI人材の育成を成功させるには、経営層のコミットメントが欠かせません。しかし、経営層がAI活用に積極的でない場合、予算や時間の確保が難しく、取り組みが進まないケースも少なくありません。
経営層を説得するには、AI人材育成が事業成果にどうつながるのかを具体的に示すことが重要です。「競合他社はすでにAIを活用して市場調査や戦略立案を高速化している」「AI人材がいれば新規事業のアイデア創出や意思決定の精度向上が期待できる」といった事業インパクトを数字や事例を交えて伝えると、理解を得やすくなります。
また、小規模なプロジェクトで成果を出し、その結果を経営層に報告する方法も有効です。実際の業務でAIを活用した成功事例を見せることで、投資する価値があるという納得感を得られます。
従業員の学習意欲を引き出す
AI人材の育成を成功させるには、従業員の学習意欲を引き出す工夫が欠かせません。いくら質の高い研修を用意しても、受講者が「やらされている」と感じてしまえば、学びは定着せず、実務での活用にもつながりません。
学習意欲を高めるポイントは、AIを学ぶことで自分の業務がどう変わるのかを具体的にイメージさせることです。「この作業が半分の時間で終わる」「データ分析が自分でもできるようになる」といったメリットを研修前に伝えると従業員の関心を引きやすくなります。
また、研修後に実際の業務でAIを使う機会をすぐに設けることも重要です。学んだことを試せる場がなければ、スキルは忘れられてしまいます。上司が「まず使ってみよう」と後押しする姿勢を見せることで、従業員は安心してAI活用に取り組めるようになります。
AI人材の育成を目的とした外部研修4選
弊社が実施しているAI人材の育成を目的とした研修を4つ紹介します。
頭がいい人の生成AIの使い方講座
「頭がいい人の生成AIの使い方講座」は、AI人材育成の第一歩として多くの企業が導入している研修です。
データサイエンス人材育成の第一人者である橋本大也氏（デジタルハリウッド大学教授）が講師を務め、生成AIの基礎知識から最新の活用事例、今後の可能性までをわかりやすく解説します。
ChatGPTやCopilotを使った思考の補助、企画書作成、プレゼン、データ分析といった実践的なテクニックを実演を交えて紹介するため、受講後すぐに業務への活用イメージを持てます。90分という短時間で生成AIの全体像を把握でき、「まずはAIに触れてみよう」という意識を全社員に醸成できる点が特徴です。
関連する研修：頭がいい人の生成AIの使い方講座
データ・AIリテラシー研修
「データ・AIリテラシー研修」は、専門家ではない一般のマネジメント層や担当者が、データの見方、分析手法、AIテクノロジーの基礎を学ぶ研修です。
AIセミナーを主催する会社の担当者が講師を務め、ビジネスにおけるデータサイエンスの基本からAIの仕組み、データドリブンマネジメントまでを体系的に解説します。
研修を通じて、データに対する感度を高め、データの取得・分析、データにもとづく意思決定が日常的に行われる組織文化の醸成を目指します。
関連する研修：データ・AIリテラシー研修
実践型 生成AI活用講座
「生成AI活用講座」は、生成AIの基本的な仕組みから具体的な活用方法までを実践的に学ぶ研修です。プロンプトの作成・実行を通じて生成AIの効果を体感し、業務効率化の具体的なアイデアを得られます。
議事録作成やメール文作成、業務の棚卸といった日々の業務に即したテーマを扱うため、研修後すぐに現場で活用できる点が特徴です。また、グループディスカッションを通じて他部署の社員と視点を共有しながら、自身の業務への応用方法を深く考える機会も設けています。
プログラミング知識がなくても理解できる内容で、AIを導入するための考え方や判断基準も学べるため、組織全体で生成AIを活用していきたい企業に適した研修です。
関連する研修：実践型 生成AI活用講座
生成AIリサーチ研修
「生成AIリサーチ研修」は、生成AIを「思考のパートナー」として使いこなすためのリサーチ脳を鍛える研修です。生成AIを導入したものの「一般論しか返ってこない」「業務に活かしきれていない」と感じている企業に向けて、目的・背景・制約を踏まえた問いの設計力を習得させます。
研修では、検索感覚のプロンプトから脱却し、自社や自分の文脈に合った質の高いアウトプットを引き出す方法を実践的に学習。座学とワークを組み合わせた構成で、研修後すぐに実務で活用できる状態を目指します。AI活用が個人の試し使いに留まらず、チーム内で共有しながら業務に組み込める体制づくりを支援する点が特徴です。
関連する研修：生成AIリサーチ研修
まとめ
AI人材とは、AIに関する知識やスキルを持ち、事業変革や競争力強化に貢献できる人材のことです。エンジニアやデータサイエンティストだけでなく、生成AIを活用して業務効率化や新たな価値創出に取り組むビジネスパーソンも含まれます。
AI人材が社内に増えることで、新規事業のアイデア創出、市場調査・競合分析の高速化、顧客データを活用した戦略設計、意思決定の精度向上といった効果が期待できます。
育成を成功させるには、目的の明確化、経営層のコミットメント、従業員の学習意欲を引き出す工夫が欠かせません。また、基礎知識の習得から部門別の活用法、実務課題を題材にしたワークショップ、推進役の配置という4ステップで進めることで、全社的なAI活用体制を構築できます。
かんき出版の社員研修では年間850件以上の研修を実施しており、AIの人材育成を目的とした研修実績も豊富です。実施する企業の課題や目標にあわせて研修内容をカスタマイズしておりますので、自社の業務課題に合わせた研修を企画したいという企業様はぜひご相談ください。
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