経済産業省

第 12 回

デジタル時代の人材政策に関する検討会
議事要旨＜日 時＞ 令和 5 年 8 月 3 日（木）13:00～15:00＜場 所＞ オンライン開催（Teams）＜出席者＞ 三谷座長、有馬委員、石川委員、石原委員、島田委員、高橋委員、広木委員＜オブザーバー＞ 関係省庁
１）とりまとめに向けた議論
はじめに、とりまとめに向けた議論について、以下のような討議が行われた。
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言語で AI が使えるようになったというメリットを分かってもらうことも、経営層の利用促進にあたっては重要。

•DX と生成 AI 活用はセットであり、遅れた DX を生成 AI で取り戻す動きは是非進めていきたい。一方、DX ができていない企業は、生成 AI への感度も低く導入できていないという実態があるように、生成 AI が登場したから DX が進むということは無く、DX の社内体制を整える必要がある。また、DX に取組んでいない企業にとっては、経営トップを巻き込むために、分かりやすい生成 AI がきっかけになり得る。

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経営層は、生成 AI について学びたいがどうやって学べばよいか分からないという状況がある。学ぶ機会創出のため、まずは IT パスポート試験のシラバスへの生成 AI 組み込みを迅速に進めてほしい。

•生成 AI 活用の成功事例創出にあたっては、経営トップが明確にターゲットを絞ることが有用である。

•生成 AI が一般に普及する中で、マネジメントにどう影響を与えるかは注視していきたい。

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企業内教育をゼロベースで考えなくてはならない。例えばメーカーにおいてソフトウエアの重要性が増しており、今から IT 人材を育成しようという機運も一部ある。短期と中長期をにらみながら教育投資を考える必要がある。

•生成 AI が急速に進化する中で、「何に生成 AI を使うか」ということ自体もアジャイルに進化していく。アシスタントや秘書として生成 AI を使っている企業はあるが、本来生成 AI はもっと高度なことができる、かつできることが増えているので、我々の生成AI の使い方もトライアンドエラーを高速に回転させる必要がある。

•日本では、個人での生成 AI 活用は盛んである一方、本質的な活用をして仕事を良くする・事業を変えることには繋がらない傾向がある。生成 AI を使った新たな事業やアプ

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リケーションにどのような可能性があり、そのために必要なスキルは何なのか、今後議論していきたい。
生成 AI は新しいサービスを作る汎用部品のように捉えるべきであり、従来型のサービスデザインのスキルがより重要になる。
経営陣・マネジャーのリスキリングとしては、テクノロジーを使ったビジネスの未来を構想する力を身に着ける必要がある。今後の日本の成長に重要である。
また、組織ケイパビリティの向上、企業として新しいサービスに取組むプロシージャ等も必要である。
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生成 AI は思ったより身近に使われているという印象を受けている。先日の勉強会でも説明資料の 80%が生成 AI で作成されていたが、見分けがなかなかつかない。このような動きが普通になると、他の業務にリソースを割けるようになる。

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子供たちもより使うようになるので、教育をしていかなければいけない。

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生成 AI だけでなく、デジタル技術を使ってトランスフォーメーションを図るうえで、技術を組み合わせて使うと何ができるのかを知ること、いわゆる洞察力が経営者にも社員にも求められる。常に変革する、チャレンジしていく能力も求められる。

２）全体討議
続いて、これまでの検討会を総括して、全体討議が行われた。
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個人単位での活用は広まっていくだろうが、企業としてどのように取り組んでいくかを考えていく必要がある。生成 AI はレベルの高い人でないと使えないものではなく、特に小規模な企業においては、生成 AI を使うことでこれまで到達できなかった領域に行ける可能性が十分にある。まず生成 AI の認知を広めて、使える環境を用意することが必要。

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DX 後進の企業が、生成 AI 活用を加速度的に進めるためには、先進事例の共有が重要である。まずは政府がイニシアチブを取ると、日本全体で DX が進展するのではないか。

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教育への生成 AI 活用については、パーソナル AI 等新たな可能性が見えている。ただし、新たな学び方を提示する必要はなく、学習者や Ed-Tech 企業が教育機会を発掘できるよう、阻害要因を消していくという関わり方をするべきである。

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スキルを個人の能力評価に反映する枠組が必要である。スキルでの人材マッチング（企業側は求めるスキルを求人票で提示し、人材側は持っているスキルを職務経歴書で提示する等）を政府が促進できないか。また、社外労働市場に向けてスキルを言語化するために、デジタルの観点ではデジタルスキル標準（DSS）が有用であり、DSS が用いられる素地をどのようにつくっていくか。例えば、DSS を履歴書フォーマットに付属させる、求めるスキルを DSS 準拠で記載してもらう等。
生成 AI が業務を代替することで OJT が成立しなくなるという議論があるが、そうなると必要なスキルセットを設計し直さなければいけなくなるので、上記の枠組みづくり

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には良いタイミングかもしれない。
•生成 AI が生産性を上げていく中で、日本企業が、変わりたくないという姿勢のためにチャンスを逃すことがないよう働きかけていきたい。

•生成 AI を活用するためには、仕事の設計能力、すなわち、仕事を組み合わせる力、会社の仕事をブレイクダウンする力が必要になり、DSS が活用できると良い。

•中小企業では、そもそも人材を採用できないことが課題であり、中小企業をいかに魅力的なものにしていくか。
生成 AI を使って社員が集まる仕組みもあり得るかもしれない。

•生成 AI は汎用的なだけに、メールや表計算ソフトと同様に、使う組織と使わない組織でベースの生産性の違いが出てくる。さらに、ツールとして使うか、トランスフォームの手段として使うかでも道が分かれる。例えば、インターネットをツールとして使うだけの会社とインターネット事業をおこした会社で道が分かれた。生成 AI の事業活用を打ち出したいが、LLM から作るのは現実的ではない中で、どういうレベルのことが可能なのかまだ不透明。

•生成 AI をしっかり活用している企業では人材育成プロセスが変わることは明らか。変化の内容は業種や職種によるので一般化できない。採用で入ってくる人のばらつきは大きくなり、年次だけで評価することは現実的でなくなる。企業は意識変革が必要。

•リスキリング自体は必要。ただ、生成 AI によってリスキリングすべき内容が大きく地形変動したので目的地を変えなくてはいけないが、どこに変えるべきかが分からない状況。

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生成 AI を活用して事業やアプリケーションを作ろうとしている企業が取り組んでいることも踏まえて、人材育成については議論していくことが重要。また、既存の教育産業や行政にどう活かしていくかが重要。今この瞬間にこだわりすぎず、未来を先読みしながら障害を取り除いていくことが重要。

•生成 AI を含めてデジタル技術が進化し続けることは間違いないため、必要となるスキルセットは変化し続けなくてはいけない。変化を恐れず学び続けられるマインドセッ
ト、グロースマインドセットがより重要になった。そのためにはリスキリング環境の整備も必要。

•生成 AI の出現自体を DX の起爆剤・ギアチェンジとするべきである。恐れているのは、
生成 AI が単なる近場の業務効率化ツールで終わってしまうこと。本来、新規サービス創造のハードルを下げるものなので、そちらに向かうべきということを強いメッセージとして出せると良い。サービス創造は生成 AI だけでできるものではなく、サービスデザインスキルがより重要になる。
以上＜お問い合わせ先＞
商務情報政策局 情報技術利用促進課

3電話：03-3501-1511（内線：3971）

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