生成AI時代のリスキリングとは？重要性から求められるスキル、導入フローについても解説
生成AIの急速な進化は、ビジネス環境と働き方に大きな変革をもたらしています。この変革期において、企業と個人が成長するためには、新たなスキル習得、すなわち「リスキリング」が不可欠です。本記事では、生成AI時代に求められる具体的なスキルや、リスキリングを成功に導くための導入プロセス、さらには実際の企業事例を交えながら、その重要性を詳しく解説します。
01リスキリングとは
経済産業省の定義によると、リスキリングとは「新しい職業につくために、あるいは、今の職業で必要とされるスキルの大幅な変化に適応するために、必要なスキルを獲得する／させること」です。また、Schoo授業『あなたのキャリアを導く3つの「リスキリングマップ」』に登壇する清水久三子先生（株式会社アンドクリエイト代表取締役）は講義において、リスキリングの特徴を以下のように解説しています。
- ・新しい仕事や職につくことを目的とすること
- ・学ぶ対象は、新しい仕事や職につくために必要な実践的なスキル、ノウハウであること
- ・新しい仕事に就く直前や、就いた後すぐに行うこと（※越境学習により模索しながら学ぶこともある）
02生成AI時代のリスキリングの重要性
近年リスキリングという言葉は、ダボス会議や日本政府の成長戦略の中で取り上げられるなど、注目を集めてきました。さらにこの概念は、生成AIの進化と普及が進むにつれて、より重要になると考えられています。
令和6年に内閣府が発表した「世界経済の潮流 2024年Ⅰ（AIで変わる労働市場）」では、進化するAIが人の業務を補完して生産性を高めるだけでなく、完全な代替をする可能性もあると指摘しています。そして業務特性として「事務的タスクの割合が大きく」かつ「意思決定の重要性や失敗の社会的影響」が小さい仕事ほど、「AIの影響が大きく、代替性が高い職業」だと分析しています。
このような背景から、人がAIの進化による恩恵を適切に受けるために重要なのが、リスキリングによるAI利活用スキルの向上です。同レポートでも、米国やEUなどでAIリテラシーを向上させるための政策が実施されていることが紹介されています。加えて、それを支える自律学習能力の向上も重要です。
AIの能力は今後も日進月歩で発展していくことが予想されています。そのため、自分の市場価値や雇用を維持するためには、人間に固有性が残りやすいスキルをいかに伸ばすことができるかが鍵となると考えられます。
03生成AI時代にリスキリングに取り組むメリット
生成AI時代において、リスキリングに取り組むメリットは主に以下の3つがあります。
ここでは、それぞれのメリットについて詳しく紹介します。
生産性向上と業務効率化
生成AIの活用により、従来の業務プロセスは大きく変革し、自動化と効率化が進みます。そのためリスキリングを通じて、社員のAIリテラシーが向上すると、議事録等の文書や資料作成などの単純作業は大幅に時間を短縮できます。さらに、デザイン・プログラミングなどの専門知識が求められる業務も、工程の一部をAIに担わせることで、大きく効率化することが期待できます。その他、非エンジニアが簡単なコードを自力で作成するなど、いままでは専門性のある人材に依頼する必要があった作業を独力で進められるようになることで、個人の生産性向上も進みます。
企業の競争力強化とイノベーション創出
生成AIの活用スキルが向上すると、単純作業を効率化することで、創造性の高い業務や役割に割く時間を増やしやすくなります。また、人間だけでは扱いきれない規模のデータの解析や処理にAIを活用することで、これまでにない新しい知見を得られる可能性もあるでしょう。さらに、リソース不足で諦めていた施策も、AIの力を借りることで進行が可能になるかもしれません。こうしたAI利活用は、企業全体のイノベーション促進や競争力強化につながる可能性を秘めています。
必要分野での人材確保と雇用の安定
生成AIの活用は、業務効率化・生産性向上を通じて、必要分野への人材の配置転換を進めるための後押しになり得ます。例えば、これまで10人が必要だったプロジェクトも、AIによって5人で進行できるようになれば、残る5人を他のプロジェクトにアサインすることができるようになるのです。
このように、リスキリングによってAI活用を推進することは、労働需要の変化に柔軟に対応し、職務の幅を広げるうえで有効です。ひいては、社内での役割転換を進めやすくし、雇用の維持・安定に資する可能性もあります。
「研修をしてもその場限り」「社員が受け身で学ばない」を解決！
研修と自己啓発で学び続ける組織を作るスクーの資料をダウンロードする
■資料内容抜粋
・大人たちが学び続ける「Schoo for Business」とは？
・研修への活用方法
・自己啓発への活用方法 など
04リスキリングに取り組む際のデメリット
リスキリング推進の主体は、個人であることもあれば、企業が担う場合もあります。例えば、環境変化によって需要が減少している事業の所属職員に対して、新しいスキルセットの獲得を推進することで別部門への異動を進めることなどが考えられます。
このような組織が主体としてリスキリングを推進するケースでは、時として従業員に「やらされ感」を抱かせることがあります。また通常業務と並行して学びを進める場合、「忙しさ」による精神的・時間的負担が生じ、「リスキリングアレルギー」を感じる人も発生するかもしれません。
また、リスキリングが対象とする「新しい職に就くための学び」は範囲も広く、習得には一定の時間を要することも少なくありません。そのため組織にとっては、短期でROIが見えにくく、効果測定が難しい投資になり得ます。加えて、獲得したスキルが社内での評価・処遇や活躍機会に十分反映されない場合、人材が外部へ流出するリスクも考慮する必要があります。
05生成AI時代に求められる能力
生成AI時代に求められる能力は、刻一刻と変化しています。生成AI自体が予想できない速度で進化しているため、その進化に合わせて求められる能力も変わるためです。ここでは、現段階で生成AI時代に求められる能力について解説します。
生成AIを使いこなすためのスキル
生成AI時代において、AIの利活用に関する知識や能力である「AIリテラシー」は最も重要なスキルの一つです。AIリテラシーを分解すると以下のような知識・能力になります。
- ・AI技術に対する基本知識
- ・プロンプトエンジニアリング能力
- ・AI倫理・リスク管理能力
- ・データ分析・活用能力
以下、それぞれのスキルについて詳しく紹介します。
AI技術に対する基本知識
生成AIを使いこなすには、その仕組みや限界の理解が不可欠です。生成AIは仕様上、時に期待しない結果（ハルシネーション）や偏った情報を出力することがあります。そのため、その特性を批判的に評価し、適切な指示（プロンプト）を与えるためには技術的な理解が必要なのです。
技術的な理解があることで、AIの出力結果を正確に読み取り、業務に合わせてカスタマイズすることができます。また、人間が担うべき創造的な役割とAIとの協働を最適化し、より高い生産性と新たな価値創出も実現できます。
プロンプトエンジニアリング能力
生成AIから意図した回答を引き出すには、適切な指示（プロンプト）を作成・調整する能力が求められます。AIに具体的なタスクや条件を処理しやすい形で伝えることで、期待通りの最適な回答や提案を引き出し、AIを業務に最大限活用できます。また、複数のタスクを指示する場合にも、プロンプトエンジニアリング能力は重要となります。
AI倫理・リスク管理能力
生成AIはデメリットのない万能のツールではありません。そのため活用には、そのリスクを理解し適切に管理する能力が不可欠です。例えば生成AIの利用は、情報漏洩や著作権侵害、倫理的な問題、またサンプリングの偏りによる情報の歪曲を引き起こす可能性があります。これらのリスクを考慮し、適切なガバナンスを発揮することで、安全かつ責任あるAI利用が可能となるのです。
データ分析・活用能力
大量の情報整理や定型作業は、生成AIが力を発揮しやすい領域です。一方で、アウトプットの品質は入力データ（前提情報）の質や与える指示、運用・検証の仕方に大きく左右されます。そのため、その力を最大限に活かすには、データの扱い方（前提の整理、根拠確認）やモデルの限界への理解、活用スキルが求められます。加えて、出力を適切に評価・検証し、妥当な示唆を読み取るための技術的理解も重要です。
ソフトスキル
生成AIの発展により、AIが担える業務の幅は広がっています。そこから、人の役割はより創造性の高い業務へと変化していくと言われています。具体的には、AIの出力を批判的に評価し、課題設定や「問い」を立てるといったことが挙げられます。またリーダーシップやビジネスデザインは、AIを活用しながら新価値創出と企業変革を推進する上で極めて重要です。
批判的思考力
生成AIは仕組み上、不正確な結果や偏りを含む出力を返すことがあります。そのため、出力を鵜呑みにせずに上手く取り入れるには、批判的思考力が不可欠です。例えば、AIの出力に対して違和感のある箇所はないか、根拠の薄い主張や断定は混ざっていないかといった視点で精査を行い、必要に応じて追加の質問や一次情報の参照によって妥当性を検証することが重要です。また、問いに対してあらかじめ自分なりの仮説を構築しておくことも、批判的検証に役立ちます。
リーダーシップ
周囲の人を巻き込み、組織を導くリーダーシップは、AI時代においても人の関与が求められやすい能力の一つです。またAIの文脈に限らず、リーダーシップは時代の要請として重要度が上がっています。昨今は、環境の変化や技術の発展が著しく、先の見通しが立ちづらい「VUCA時代」と呼ばれています。このような時代には、たった一人のリーダーが全てを決めるのではなく、現場や関係者がそれぞれの立場から意思決定に関与し、必要な場面でリーダーシップを発揮して前に進むことが有効です。そのため役職の有無によらず、リーダーシップを高めることは、これからの社会で必要とされるために重要な要素となるでしょう。
ビジネスデザインスキル
今後の予測として、生成AIが定型業務を担える範囲が広がり、人の役割はより高付加価値な業務へ再配分されやすいと考えられています。この観点から重要になるのが、顧客や社会の課題を起点に「提供価値」と「実現方法」を設計し、事業として成立させる、「ビジネスデザインスキル」です。どこにどのような需要が存在しているのか、既存のサービスではなぜ解消できないのか、といった視点で課題を構造化できれば、実現プロセスに生成AIを組み込むことで検証や開発のスピードを高め、事業展開を加速しやすくなります。
「研修をしてもその場限り」「社員が受け身で学ばない」を解決！
研修と自己啓発で学び続ける組織を作るスクーの資料をダウンロードする
■資料内容抜粋
・大人たちが学び続ける「Schoo for Business」とは？
・研修への活用方法
・自己啓発への活用方法 など
06リスキリングを成功させる導入プロセス
上でも解説した通り、リスキリングは中長期的かつ、成果が短期では見えづらい取り組みになる可能性があります。そのため組織におけるリスキリングを成功させるには、あらかじめ実現に向けてのリスクを踏まえ、施策や制度を設計しておく必要があります。具体的には、以下のようなプロセスで推進すると良いでしょう。
- ・全社単位での制度設計・方針決定
- ・将来を見据えたスキル要件の定義
- ・学習環境とコンテンツの提供
- ・リスキリング進捗のモニタリングと評価
- ・配置や報酬への反映
全社単位での制度設計・方針決定
リスキリングは、DXを含む企業変革を実践するための「人的資本投資」の一つです。そのため取り組みを進めるには、人事部だけではなく経営層がその重要性を認識し、明確なビジョンと方針を定める必要があります。経営方針とあわせて、それを支える人材戦略はどうあるべきなのか、現状の課題は何なのかを明確にし、全社的なプロジェクトとして取り組むことで、一貫性のある施策展開が可能になります。
将来を見据えたスキル要件の定義
組織規模でのリスキリングを成功させるには、将来を見据えたスキル要件の定義が不可欠です。現時点で足りないスキル・人材だけではなく、中長期的な経営戦略を見据えて、今後どのような人材が必要となり、かつ不足が予測されるのかといった点も考慮します。そのためには、人事部門だけで完結させるのではなく、各部門と連携して現状の業務・スキルを正しく把握することが重要です。
学習環境とコンテンツの提供
方針・制度・スキル要件が固まったら、そこに対して適切な学習環境とコンテンツの整備を進めます。リスキリングの実現には、ある程度幅広い知識のインプットや、実務への落とし込みが必要です。一方企業単位で実施する場合、従業員は通常業務と学習を両立する必要があるケースも多いです。従業員が好きな時間に学べるオンライン講座の導入や、仲間と共に学べる機会の提供、勤務時間中に一定の学びを許可するなど、学びを継続しやすい環境づくりが重要です。また、AI分野は技術変化が速いため、コンテンツの最新化も定期的に行う必要があります。
リスキリング進捗のモニタリングと評価
リスキリングは中長期の取り組みになることもあるため、途中の進捗をモニタリング・評価できるようにしておくことも大切です。そして適切な評価のためには、現段階における従業員の保有スキルを可視化・棚卸しする必要があります。加えて、リスキリングの成果指標を何にするのかを経営陣と合意し、取り組む従業員にも伝えておくようにします。モニタリング設計に応じて、学習成果を記録・証明する仕組みを整備し、スキル情報を一元管理するプラットフォームを活用することで、適切な評価や配置に繋げることができます。
配置や報酬への反映
リスキリングは新しい職に就くことが目的であるため、最終的に学習者が異動や新しい業務へのアサインを通じて成果を出すことが大切です。この目的を踏まえ、リスキリングに取り組むときは、実際の業務への配置転換に反映させることまで含めて計画を組むようにします。また学習者は、学びと仕事の両立などの一定の負荷を乗り越える必要があります。そのためリスキリングの結果が、報酬や昇給・昇格に適切に反映される制度を運用することも忘れてはなりません。適切な評価によって従業員のモチベーションを維持することは、優秀な人材が社外へ流出するのを防ぐことにもつながります。
07生成AI時代に対応したリスキリング事例
この章では、生成AI時代に対応したリスキリング事例として、「パナソニック コネクト株式会社」と「KDDI株式会社」の事例を紹介します。
パナソニック コネクト株式会社
パナソニック コネクトは、自社AIアシスタント「ConnectAI」を導入し、業務生産性向上、社員のAIスキル向上、シャドーAI利用リスクの軽減を目標にAI活用を推進しました。その結果、2024年には年間44.8万時間の労働時間削減を達成し、AI活用が「聞く」から「頼む」へシフトしたことを示しています。2025年度は、さらに業務AI（エージェント）の活用に注力し、更なる生産性向上を目指しています。
▶︎参考：パナソニックコネクト、「聞く」から「頼む」へシフトしたAI活用で年間44.8万時間の削減を達成
KDDI株式会社
KDDIは2023年4月より、生成AIの社内利活用プロジェクトを推進しています。約1万人の社員が利用可能な社内版ChatGPT「KDDI AI-Chat」を導入し、全社員向けにプロンプトエンジニアリング研修を実施しました。この「AIの民主化」とトップダウン施策により、社員の7割以上がAIを業務活用する成果を上げています。得られた知見は法人顧客向けソリューションとして提供され、Azure OpenAI Serviceや既存サービスへのAI組み込みで、DX推進と生産性向上を目指しています。
▶︎参考：KDDIが実践する「生成AI活用」の現在地と未来｜ビジネス展開を見据え、社内プロジェクトを推進
「研修をしてもその場限り」「社員が受け身で学ばない」を解決！
研修と自己啓発で学び続ける組織を作るスクーの資料をダウンロードする
■資料内容抜粋
・大人たちが学び続ける「Schoo for Business」とは？
・研修への活用方法
・自己啓発への活用方法 など
08生成AI時代のリスキリングならSchoo for Business
オンライン研修/学習サービスのSchoo for Businessでは約9,000本の講座を用意しており、DXほか様々な種類の研修に対応しています。
| 受講形式 | オンライン (アーカイブ型) |
| アーカイブ本数 | 9,000本 (新規講座も随時公開中) |
| 研修管理機能 | あり ※詳細はお問い合わせください |
| 費用 | 1ID/1,650円 ※ID数によりボリュームディスカウントあり |
| 契約形態 | 年間契約のみ ※ご契約は20IDからとなっております |
なんとなく学んでいないのメカニズム
この授業では、『リスキリングは経営課題』の著者でもある小林祐児先生に解説いただいています。リスキリングのための仕組みづくりと、組織の中で実践につなげていく方法について学びます。
-
株式会社パーソル総合研究所 上席主任研究員
上智大学大学院 総合人間科学研究科 社会学専攻 博士前期課程 修了。 NHK 放送文化研究所に勤務後、総合マーケティングリサーチファームを経て、2015年よりパーソル総合研究所。 働き方改革・ミドル・シニア層の活性化・転職行動など、労働・組織・雇用に関する多様なテーマについて調査・研究を行っている。専門分野は人的資源管理論・理論社会学。 著作に『リスキリングは経営課題 日本企業の「学びとキャリア」考』（光文社）、『早期退職時代のサバイバル術』（幻冬舎）など多数。
※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。
あなたのキャリアを導く3つの「リスキリングマップ」
この授業では、「ポジティブ・リスキリング」と称し、アレルギーをなくして、キャリアアップや成果につながるマインドを醸成します。3つのマップを使ってリスキリングを成功させるノウハウの習得を目指します。
-
株式会社アンド・クリエイト 代表取締役社長
大手アパレル企業を経て、1998年にプライスウォーターハウスコンサルタント（現IBM）入社。企業変革戦略コンサルティングチームのリーダーとして、多くの変革プロジェクトをリード。「人が変わらなければ変革は成功しない」との思いから、専門を人材育成分野に移し、人材開発のプロジェクトをリード。 2005年に当時の社長から命を受け、コンサルティング&SI事業の人材開発部門リーダーとして育成プログラムを設計導入。ベストプラクティスとして多くのメディアに取り上げられた。2013年に独立し執筆・講演活動を開始。講師として、大前研一ビジネス・ブレークスルー、日本能率協会、日経BPセミナー、大手銀行系研修会社などに多数のプログラムを提供し、高い集客と満足度を得ている。 著書は「一流の学び方」など現在18冊を出版。東洋経済オンライン、プレジデントオンラインなど連載多数。
あなたのキャリアを導く3つの「リスキリングマップ」を詳しく見る
※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。
そのDX、AIでは無理ですよ
本授業では、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するために、私たち人間が何をすべきかを学ぶことができます。なぜAIを導入するだけではDX化に至らないのか。その理由を明らかにするとともに、私たち人間が果たすべき役割について解説いただいています。
-
Beth合同会社 社長
デザイン思考の専門家で、経産省・特許庁 I-OPEN SUPPORTER、長野県官民連携共創推進パートナー、三重県伊賀市DXアドバイザー（非常勤特別職）、愛知県南知多町 町長相談役 兼 行財政マネジメント総合政策アドバイザーの現職として活躍する（2023年1月18日現在）。デザイン思考顧問業を展開するBeth合同会社社長と、日本語教育のSmart Japanese合同会社の社長を兼務。慶應義塾大学大学院SDM研究科を優秀賞で修了。日本IBM、デロイトトーマツコンサルティングにてデザイン思考の専門家として活躍。その後、友人とThink Experience株式会社を創業したものの、方向性の違いにより廃業。そこから個人でBeth合同会社を創業し現在に至る。独立後の主な実績としてトヨタ自動車、金融庁、特許庁などへの次世代事業創出支援、ビジネスモデル転換支援や大阪万博のビジョン検討を支援。また東京商工会議所でDX・デザイン思考の講師を務める。考えるとは何か？を考える、思考マニア。
※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。
09まとめ
生成AIの進化によって、企業は業務のやり方を変え、社員のスキルを環境にあわせてアップデートする必要が高まっています。AIを使いこなすAIリテラシーはもちろん、批判的に考える力や創造性、リーダーシップといった人間固有の能力がますます重要になっています。リスキリングの推進には経営レベルで方針を定め、現場を巻き込みながらその成果を評価して配置や報酬に反映する、この一連の流れが大切です。
