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お役立ちコラム
生成AIのビジネス利用は、急速に広がりつつあります。しかし、組織として活用方針が整理されないまま個々人の工夫や判断に委ねられているケースも多く見られます。その結果、成果が属人化してしまい、全社的な変革に結びついていない企業も少なくないでしょう。こうした状況を打開するには、「ツールを導入して終わり」ではなく、AI活用を設計して組織に根付かせる人材が不可欠です。
AI人材とは、AIの知識や理解をもとに、AIを活用して経営課題の解決や新たな価値創出に取り組む人材を指します。AIエンジニアのように技術開発を担う人材もいれば、AI推進リーダーのように活用を設計あるいは組織に定着させる役割を担う人材もいます。こうしたAI人材は、DXを推進する人材の中核を担う存在とも言えるでしょう。
本記事では、DX成功の鍵を握るAI人材の具体的な職種や役割の違い、なぜAI推進リーダーが重要なのか、そして社内でAI活用を自走させるためのリスキリング戦略について解説します。
この記事で分かること
「DXを推進できるAI人材」と聞くと、AIエンジニアなどの「AIを作る技術者」をイメージするかもしれません。しかし、多くの現場で不足しているのはAIエンジニアだけではありません。AIを業務プロセスに組み込み、活用を広げられる人材もまた、不足していると言えます。
近年は、「Dify」のようなノーコードAIツールの進化により、専門的なプログラミングスキルがなくてもAIアプリを開発できる環境が整いつつあります。しかし、「作ること」と「組織として成果につなげること」は別問題。業務プロセスへの組み込みや全社展開まで含めて設計できる人材の存在が、DXの成否を分けるポイントです。
なぜAIを「使う・広める側」の人材がDX成功の鍵になるのか
DXの成果を左右するのは技術の優劣ではなく、導入後の浸透と定着です。この点は経済産業省のレポート（出典：デジタルトランスフォーメーションの加速に向けた課題の検討）でも示されており、DXが進まない理由として次の2点が挙げられています。
| 理由1：デジタル技術の理解不足 | 経営層や事業部門の責任者が「何ができるか」を理解しておらず、具体的なビジョンを描けないため、専門家・ベンダーなどへの丸投げによってビジネス変革が中途半端になる。 |
|---|---|
| 理由2：社内IT部門と経営陣および他部門との対話不足 | 企業内のサイロ化（縦割り組織構造）と役割の固定化により情報システム部などの知見者が孤立し、レガシーの温存につながったりシステムの最適化が図りにくくなったりする。 |
つまりDXが進まない本質は、技術そのものの問題よりも現場の「理解不足」と「対話不足」にあると言えます。AIを導入しても現場のビジネスプロセスに組み込まれなければ正しく使われず、IT部門だけが理解していても全社の意思決定にはつながりません。ここで必要になるのが、AI推進リーダーの存在です。
AI推進リーダー：現場と技術をつなぎ、活用文化を醸成する人
AI推進リーダーは文字通り、AI活用を現場に定着させる推進役を指します。現場の課題を整理し、実証から定着までを設計できる点が特徴で、現場と開発（技術）の間に立ってAI活用文化を社内に広げる役割を担います。
AI導入の障壁は技術的要素だけではなく、現場で働く人の抵抗や不安であることも少なくありません。「仕事を奪われるのでは」「現場の負担が増えるのでは」といった感情を放置したままツールを導入しても現場は動かないでしょう。そこでAI推進リーダーが現場のリアルな課題感を理解し、「AIでどう業務が楽になるか」を現場の言葉に翻訳して伝える必要があります。
こうした課題やタスクに向き合うのがAI推進リーダーです。「AIを導入して終わり」ではなく、現場で使われ続ける仕組みを回す存在と言えるでしょう。
AI活用で成果が出ない企業が多いのは、AI活用が合意形成・運用設計・現場定着といった人と組織の問題に突き当たるからです。そういった企業では、現場を巻き込みながらAI活用を前に進めるAI推進リーダーが不可欠と言えます。
外部採用の限界と「ドメイン知識」の壁
AIエンジニアの採用競争は激化しており、人材の獲得や定着は難易度が非常に高くなっています。仮に優秀なエンジニアを採用できたとしても、業務フローや暗黙知、顧客特性などのドメイン知識がなければ「使えるAI」に落とし込めません。その点で、社内理解を土台に活用を推進できるAI推進リーダーの価値が高まっているのです。
現場と技術をつなぐ「架け橋」としての不在
DXがうまくいかない要因として多いのが、「現場で使われない」というケースです。こういった場面では現場に技術理解を押し付けるのではなく、メリットを納得してもらえるように働きかけることが成功の鍵と言えます。AIで仕事がどう楽になるのかを翻訳し、成功体験を作って横展開していく役割をAI推進リーダーが担えば、DXを単なる「システム導入」ではなく「組織変革」として前進させられます。
AI人材が不足する中で、人材の確保を外部採用に求める企業やDX推進をベンダーに依存する企業が増えています。しかしAI人材の外部採用は難しく、ベンダー依存の状況ではDXを継続的に回しにくいというデメリットがあります。そこで、DXを社内で自走できる状態にするために有効なのが、AI人材の育成を目的としたリスキリングです。
“最強のDX推進人材候補”は社内にいる
DXの推進においては、業務フロー、顧客特性、社内の意思決定構造などを深く理解し、それらを変革するアプローチが欠かせません。リスキリングを通して現場やそこでの課題を深く理解している既存社員のAIリテラシーを高められれば、DX推進の中心的役割を担える可能性が高まります。ここでの目的は「AIを使いこなせる人材を増やし、現場とAIの距離を縮めること」であり、対象者全員をAIエンジニアとして育成する必要はありません。
エンゲージメントの向上にもつながる
AI人材の育成を目的としたリスキリングによって「仕事を奪われる不安」を解消し、導入に抵抗感のある従業員を「AIを使いこなす側」に変換することが可能です。DX推進を外部に依存するほど従業員は当事者感覚を持ちにくいですが、リスキリングによる社内育成を軸にすると「AIは自分たちの武器」という空気が生まれ、活用文化を定着させやすくなります。その結果、離職の減少やエンゲージメントの向上にもつながるでしょう。
リスキリングで重要なのは、学びを実務に接続して「AIを使い続ける状態をつくること」です。リスキリングの効果を最大化するには、役割に応じて必要なスキルが異なる点を踏まえた学習設計が欠かせません。
「全従業員向け」にはAIへの心理的ハードルを下げる基礎知識、「推進リーダー向け」には現場への定着に必要なスキル、「エンジニア層向け」にはモデル構築や実装に求められる専門スキルなど、役割ごとに学ぶ内容を最適化すればAI活用が実務に結びつきやすくなります。
さらに、座学だけでなく実務に直結する学びも重要です。実在する業務課題をテーマに取り組むPBL（課題解決型学習）を取り入れることで受講者が自ら考え、試し、改善する経験を積めるようになります。こうした実践の積み重ねが、AI活用の定着を後押しします。
DXで成果を出す鍵は、AIを現場に根付かせられる人材の存在です。AI推進リーダーが定着を支えることで、AI活用は一過性の取り組みではなく、組織の力へと変わります。こうした人材は、リスキリングによって育成することが可能です。自社を理解している人材を育てることが、DXを継続的に回す土台となるでしょう。
リコーグループではAI人材育成を推進しており、その取り組みの一つとしてリコージャパンでは「AIエバンジェリスト制度」を展開しています。自らAI活用や開発に取り組みながらユースケースを創出し、社内業務改善を推進できる実践型人材を育成するというアプローチを通して社内で培った知見をもとに、お客様へ高度なAI活用提案を行っています。
リコーグループにおけるAIエバンジェリストの学びや実践事例については、以下の記事でご覧いただけます。
