生成 AI 時代の DX 推進に必要な人材・スキルの考え方（令和 5 年 8 月）

令和 5 年 8 月 7 日
デジタル時代の人材政策に関する検討会目次
1．はじめに ................................................................................................. 22．生成 AI が社会にもたらすインパクトと日本の現在地 ................................................ 52-1. 生成 AI の特徴や影響について ................................................................ 52-2. 生成 AI がもたらす社会的な変化 .............................................................. 62-3. 日本における利用の現在地と今後の課題 ................................................... 11
3．生成 AI がデジタル人材育成・デジタル人材のスキルに及ぼす具体的な影響 ................... 13
4．生成 AI 時代の DX 推進に必要な人材・スキルの考え方 ......................................... 16
5．人材・スキルに関する対応 .......................................................................... 185-1. 経済産業省における政策対応 ............................................................... 185-2. 生成 AI の利用を促進する民間団体における取組例 ....................................... 19
6．中長期的な検討課題 .............................................................................. 20
7．終わりに .............................................................................................. 21
参考 1．構成員名簿 ................................................................................... 23
参考 2．検討スケジュール・開催実績 ................................................................. 24
参考 3．ヒアリングを実施した有識者一覧（敬称略、五十音順） ................................. 25

11．はじめに⚫

企業をとりまく経済社会環境が大きく変化する中で、企業が価値創造を続け、市場において必要とされ続けるための変革の取組としてデジタルトランスフォーメーション（DX）の有用性は広く知られるようになった。一方で、デジタル投資の内訳は引き続き既存ビジネスの維持・運営が大宗を占めており、DX を成長につなげている企業は全体からすると未だ一部に過ぎず、社会全体を変えるインパクトに至っていない1。経済産業省の DX レポートで述べられている構造的な問題に起因する DX の遅れは、日本のデジタル競争力が他国に劣後する一因となっている2。

⚫

デジタルの力で、地方の個性を活かしながら社会課題の解決と付加価値の創出を図るため、政府は「デジタル田園都市国家構想」を掲げている。地域の企業・産業の DX を加速させるために必要なデジタル人材の育成に関しては、DX を推進する人材が備えるべきスキルや能力を示した「デジタルスキル標準」を整備し、デジタル人材を育成・確保するためのプラットフォームを構築した3。

⚫

デジタル人材育成の現状については、企業内での取組が徐々に進みつつあるものの、DX の進展に伴う人材需要の高まりに追いついていない状態であり、リスキリングによる企業内人材の活用や職種転換への期待も高まっている。デジタル人材は都市部や IT 企業に偏在している状況であり、特に地域のユーザー企業においては人材獲得が困難な状況にあることから、デジタル人材の育成・確保は喫緊の課題である。こうした新たな時代に即したデジタル人材政策の方向性について、経済産業省では「デジタル時代の人材政策に関する検討会」（以下、検討会）を随時開催し、その時々の課題について有識者の参画の下、検討を行ってきた。

⚫

そのような中､2022 年末から始まった ChatGPT の流行を始めとする生成 AI4の登場により、企業・産業において生成 AI を利用して、様々な業務変革や事業変革が実現可能となってきている。これまで必ずしもデジタル技術をうまく利用できていなかった事業者も、こうしたイノベーション

1

経済産業省「DX レポート 2.2 (概要) 」、2022 年 7 月、独立行政法人情報処理推進機構 (IPA) 「DX 白書
2023: 進み始めた「デジタル」、進まない「トランスフォーメーション」」、2023 年 3 月 16 日
出所: 経済産業省「DX レポート 2.2 (概要) 」、2022 年 7 月、https://www.meti.go.jp/shingikai/mono info service/covid-19 dgc/pdf/002 05 00.pdf
出所: IPA 「DX 白書 2023」、2023 年 3 月 16 日、 https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/dx-2023.html

2

国際経営開発研究所 (IMD)の世界デジタル競争力ランキング 2022 では、日本は 63 カ国中 29 位。
出所: IMD “ Digital Ranking 2022“ https://www.imd.org/centers/wcc/world-competitivenesscenter/rankings/world-digital-competitiveness-ranking/
また、IPA の DX 白書 2023 によると､全社的な DX の取組は米国の 68.1%に比して日本は 54.2%｡
出所: IPA 「DX 白書 2023」、2023 年 3 月 16 日、 https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/dx-2023.html

デジタル田園都市国家構想総合戦略 (令和 4 年 12 月 23 日閣議決定) 、 P31、 32 他
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digital denen/pdf/20221223 honbun.pdf
4
この報告書では、「AI に関する暫定的な論点整理」 (AI 戦略会議、2023 年 5 月 26 日) における定義を準用する。
32

を利用して、一気に変革をとげられる可能性があり、DX の遅れを生成 AI 等の利用で取り戻すことが期待される。
⚫

足下の状況では、日本は世界的に見ても個人レベルでは生成 AI の利用者が多く5、規制への賛同も少ない一方で6、AI が仕事に与える影響については他国に比して相対的に懸念する割合が高く7、ビジネス・企業レベルでの利用については他国より後れを取っているため 8、前向きな利用者の期待に反して生成 AI 利用の後進国になってしまう可能性がある。世界に後れを取らぬよう、生成 AI の技術や適切な利用方法等を理解し、これを適切に利用していくことを通じて、DX を一層進めていく必要がある。そのためには、こうした変化がもたらすデジタル人材育成の在り方についても検討が必要である。

⚫

本年 5月に立ち上げられた｢AI 戦略会議｣の｢AI に関する暫定的な論点整理｣ (5月26日) に
おいては、デジタル人材の育成・確保について以下が示された9。
“デジタル人材の育成・確保も重要である。学びの指針となるデジタルスキル標準など、様々な人材育成策が掲げられてきたが、AI､特に生成 AI の登場を踏まえた必要な見直しを早期に検討すべきである”⚫

こうした背景から、生成 AI の登場やその進化を踏まえ､これまで取り組んできたデジタル人材育成策について､以下の 3 点を主な検討事項として、検討会において議論を行った。
① デジタル人材育成に係る生成 AI のインパクトをどのように捉えるか5

株式会社野村総合研究所 (NRI) の調査によると､Openai.com の国別トラフィックシェア (2022 年 11 月~2023 年4 月) において、日本は、米国 (1 位) インド (2 位) に次いで 3 位。

出所: NRI 「日本の ChatGPT 利用動向 (2023 年 4 月時点) 」、2023 年 5 月 26 日、https://www.nri.com/jp/knowledge/report/lst/2023/cc/0526 1
6ボストン コンサルティング グループ (BCG) の調査によると、「AI に特化した規制の必要性を感じている人の割合」は、調査対象 18 カ国平均の 79%に対し、日本は 64%。
出所: BCG「デジタル/生成 AI 時代に求められる人材育成のあり方」 (第 9 回 デジタル時代の人材政策に関する検討会「資料 3」) 、2023 年 7 月 6 日、 P28
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono info service/digital jinzai/pdf/009 03 00.pdf
7
BCG の調査によると､AI が仕事に与える影響について楽観的に見ている人の割合は、世界平均 52％に対して日本は 40％、懸念している人の割合は世界平均 30％に対して日本は 38％。
出所: 同上、P21、258

BCG の調査によると､生成 AI の企業での導入率は世界平均 40%に対して､日本では 24%。
出所: BCG「デジタル/生成 AI 時代に求められる人材育成のあり方」 (第 9 回 デジタル時代の人材政策に関する検討会「資料 3」) 、2023 年 7 月 6 日、 P29
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono info service/digital jinzai/pdf/009 03 00.pdf
9
出所: AI 戦略会議「AI に関する暫定的な論点整理」、2023 年 5 月 26 日、https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ronten honbun.pdf

3

② デジタル人材育成・デジタル人材のスキルに及ぼす具体的な影響（各スキルの重要度の変化や新たに必要となるスキル等）③ 生成 AI 時代の DX 推進に必要な人材・スキルの考え方（デジタルスキル標準の見直し、
デジタル人材育成プラットフォームの活用策等を含む）⚫ 本報告書は、生成 AI の登場とその後の急速な進展を受けて、AI に関する有識者､生成 AI 開発企業、利用企業、人材育成企業などから順次ヒアリングを行い、その内容や検討会委員の意見等を基に、生成 AI を適切に利用するための人材・スキルの考え方について、技術進展のスピード感を意識しつつ、現時点で採るべき対応を「アジャイル」に取りまとめたものである。なお、
生成 AI 及びその利用技術は、本報告書の執筆中にも絶え間なく進展していることから、本報告書の内容も同様に進展していくものであることに留意いただきたい。

4

⚫

生成 AI は、自然言語によるその高度な対話力ゆえに、ユーザーインターフェイスの向上も含め既存のサービス・製品の顧客体験を大きく改善させると考えられる。そのため、企業にとっては、自社のビジネスプロセスや組織変革のみならず、自社が提供するサービス・製品の顧客体験の改善や変革に生成 AI を利用していく大きな機会となる。

⚫

その一方で、生成 AI の技術進歩やその利用の拡大によって、その技術を組み込んだサービス・製品が提供する顧客価値の均質性・同一性が高まる可能性もあり、いかに顧客視点でサービスの質やサービスそのものの差別化を図っていくかが求められ、それが場合によっては新たなサービス・製品・事業の創出にもつながっていくと考えられる。

⚫

差別化のためには、顧客の課題やニーズを理解し、顧客価値を定義し、顧客の課題を解決し、顧客の求めるサービス・製品を設計・検証することが不可欠であり、そのような広義のデザインスキルを有する人材の必要性が一層高まると考えられる。

➢

上記の推進にあたっては､経営層が自らその効果を確かめやすいという生成 AI の利点を活かし、経営層による積極的な理解・発信や、社内体制整備、社内教育等が重要となる⚫

生成 AI は利用のハードルが低く、経営層が自らその効果を確かめやすいという利点がある
ことから、トップダウンで組織的に生成 AI を導入し、DX を加速することが期待される。実際に、世界的にも経営層の関心は非常に高く、経営層の多くが生成 AI を日常的に使用すると回答している 18。

⚫

生成 AI のような新興技術を迅速に取り込み、DX 推進に向けて利用を図れるかどうかは、経営層による積極的な理解・発信、社内体制整備（リーダーシップを取れる内製チーム）、積極的利用に向けた社内教育などの有無に左右され、これらの素地がある企業か否かによって取組の進捗に大きく差が生じうる。

18

BCG の調査によると、世界平均で経営層の 80%が生成 AI を日常的に使っていると回答｡その一方で､現場従業員のうち日常的に使っているという回答は 20%。
出所: BCG「デジタル/生成 AI 時代に求められる人材育成のあり方」 (第 9 回 デジタル時代の人材政策に関する検討会「資料 3」) 、2023 年 7 月 6 日、 P29
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono info service/digital jinzai/pdf/009 03 00.pdf

8

【コラム 生成 AI 利用企業の取組例】① 日清食品ホールディングス株式会社18
同社では、日本マイクロソフト株式会社が提供する Azure OpenAI Service と Microsoft
Power Platform を活用して独自開発した対話型 AI「NISSIN AI-chat powered by GPT-4（NISSIN AI-chat）」を、日清食品グループの国内事業会社 (一部を除く) の社員約 3,600 人に向けて 2023 年 4 月 25 日(火)に公開。経営トップである CEO による社員への利用促進のメッセージを発信したことによりスムーズに導入され、社内の様々な部門で利用が進んでいる。
セキュリティを担保する日清食品グループ専用環境を構築し、業務利用をその環境のみに限定して使用させるとともに、安全に使うための初期画面として、利用者に以下のメッセージを確認させるステップを踏ませ、さらに２回目以降もランダムにこれらのコンプライアンス上の注意換気を促すことにより、利用者のリテラシー向上に努めている。

NISSIN AI-chat におけるコンプライアンス対策
18

出所: 日清食品ホールディングス株式会社ホームページ「セキュリティ対策を施した Microsoft Azure 上で独自システムを開発!対話型 AI「NISSIN-GPT」をグループ社員 3,600 人に向け 4 月 25 日 (火) に公開」、2023 年 4 月 25日、https://www.nissin.com/jp/news/115579DX 推進に利用するためには、経営層の意識改革や人材育成・確保が不可欠である。政府も、企業における生成 AI の適切な利用を含めたデジタル人材育成等の促進に向けた環境整備を実施していくことが求められる。
⚫

日本企業の DX やデジタル化が国際的に見ても遅れていると言われる中で、経営層がその効果を確かめやすい生成 AI の積極的かつ適切な利用によって、この遅れを取り戻し、DX の加速につながる契機となることが期待される。
生成 AI の企業における導入と日常的に利用している人の割合（主に大企業）(出典) BCG AI at Work surrvey (2023)

12（3）経験を通じて培われる、「問いを立てる力」「仮説を立てる力・検証する力」等⚫

生成 AI を効果的に利用するためには、どのような場面で AI を利用するべきなのか場面を自分で分析して考える力、問いを立てる力、生成 AI が返してきた生成物に対しての評価をする力、生成物をそのまま使うのかどうかを判断するための物事を批判的に考察する力などが改めて重要となる。これらの力は経験を通じて培われるもので、職種や役割に関係なく、ベースのスキルとして必要なものとなる。

⚫

生成 AI の利用により、社会人が業務を通じて経験を蓄積する機会が減少しうるため、社内教育において実践的なトレーニングの場を設けていくことが重要である。

17

5．人材・スキルに関する対応
5-1. 経済産業省における政策対応（1）「デジタルスキル標準（DSS）」の見直し⚫

生成 AI の登場やその進化によって､DX に関わるビジネスパーソンに求められるデジタルスキルも変化し、より重要になる部分もあると想定される。

⚫

このため、デジタルスキル標準のうち、DX に関わる全てのビジネスパーソンが身につけるべき知識・スキルを定義した｢DX リテラシー標準（DSS-L）」（2022 年 3 月策定）について見直しを実施した。具体的には、生成 AI の適切な利用に必要となるマインド・スタンス、及び基本的な仕組みや技術動向、利用方法の理解、付随するリスクなどに関する文言追加を行った。

⚫

この見直しを、デジタルスキル標準の更なる普及や利用促進のきっかけとしていく。

（2）「マナビ DX」への生成 AI 利用講座の掲載⚫

経済産業省及び独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が運営するデジタルスキルを身につける民間や大学等の教育コンテンツを一元的に提示するポータルサイト「マナビ DX」において、生成 AI の利用方法が学べる講座の追加掲載を実施した。今後も適切な審査のもとで、生成AI に関する最新技術が習得できる講座を更に追加掲載していく予定である。

（3）「マナビ DX Quest」における生成 AI 利用⚫

経済産業省が提供するデジタル推進人材育成プログラム「マナビ DX Quest」では、受講生が育成プログラムで取り組む課題解決において、本年度から生成 AI 等の技術を利用する。具体的には、課題の分析から打ち手の検討にあたっての情報収集・壁打ち・アイデア出し等に利用するとともに、企業が抱える課題への解決策の検討において、生成 AI を用いた提案を行うことを予定。受講生が DX 推進のプロセスにおいて、生成 AI 等の技術を利用する方法を学ぶ、実践的な学習の場としたい。

（4）「IT パスポート試験」のシラバス改訂や生成 AI に関するサンプル問題の公開⚫

デジタルスキルを身につけた個人のスキルや能力を客観的に評価するための「情報処理技術者試験」のうち、リテラシーレベルの「IT パスポート試験」については、生成 AI に関連した出題に向けて本年 8 月にシラバスを改訂するとともに、サンプル問題を公開する。

18

5-2. 生成 AI の利用を促進する民間団体における取組例⚫

一般社団法人 データサイエンティスト協会29は、スキル定義委員会において政府のスキル標準とも連携している「スキルチェックリスト」、IPA の ITSS+（プラス）におけるデータサイエンス領域の「タスクリスト」を 2 年ごとに見直し・発表しており、今後、生成 AI の登場を踏まえた大幅刷新を予定している。

⚫

一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）30は、生成 AI の利用を考える組織がスムーズに導入を行えるように、利用ガイドラインのひな形を策定し、本年 5 月に「生成 AI の利用ガイドライン」を公開した。また、生成 AI を適切に利用するための能力や知識を問うための生成 AI の検定試験である｢JDLA Generative AI Test 2023」を本年 6 月に開催した。

⚫

一般社団法人 生成 AI 活用普及協会31は、生成 AI を社会に実装するために、基礎的な試験としての「生成 AI パスポート」の企画・開発に取り組み、本年 9 月に第 1 回試験を実施し、企業や自治体への講習なども提供する予定である。

⚫

デジタル人材育成学会32は、本年 5 月に「民間企業における生成 AI の利活用に関する提言」を公開。本年 7 月には中小企業向けに「生成 AI のリテラシーテスト」の提供を開始した。

29

一般社団法人 データサイエンティスト協会 (https://www.datascientist.or.jp/)30

一般社団法人 日本ディープラーニング協会 (https://www.jdla.org/)31

一般社団法人 生成 AI 活用普及協会 (https://guga.or.jp/)32

デジタル人材育成学会 (https://www.ddhr.jp/)19

6．中長期的な検討課題⚫

本検討会の結果を踏まえ、上述の通り､デジタルスキル標準の見直し等を同時に行ったところではあるが、DX 推進に向けたより専門的なレベルでの人材育成やスキルへの影響については現時点では明確になっていないため、生成 AI の進展を注視しながら、今後の中長期的な課題として議論を続けたい。

⚫

具体的には、DX を推進する 5 つの人材類型の役割や習得すべきスキルを定義した「DX 推進スキル標準」（2022 年 12 月策定）への将来的な影響も考えられるところ、今後、生成 AI の技術動向等も勘案しつつ、有識者の意見等も踏まえて、その見直しを検討していく。

⚫

また、「情報処理技術者試験」についても、生成 AI の登場を踏まえた見直しの検討が不可欠となっている｡今回対応した IT パスポートにおけるシラバス改訂やサンプル問題の公開だけではなく、その他の試験区分においても、有識者の意見等を踏まえつつ、その出題内容等の見直しを検討していく。

⚫

生成 AI やその他の新興技術は常に進展し続けている状況であるため、その進展も考慮しつつ、必要となる政策を機動的かつ不断に見直していく必要がある。

20

7．終わりに⚫

冒頭でも述べた通り、本報告書は、生成 AI の登場とその後の急速な進展を受けて、生成 AIを適切に利用するための人材・スキルの考え方について、技術進展のスピード感を意識しつつ、現時点で採るべき対応を「アジャイル」に取りまとめたものである。前章の「6. 中長期的な検討課題」の論点や、生成 AI の進展がもたらす新たな課題について、引き続き議論を続け、本報告書の内容も進展させていきたいと考えている。

⚫

生成 AI の潜在可能性を踏まえれば、これを業務効率化や生産性向上のツールとして利用するにとどまらず、トランスフォーメーションに使うこと、すなわち、製品やサービス、ビジネスモデルの変革、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土の変革を通じた競争上の優位性の確立に利用することが、企業にとって本質的に重要である33。

⚫

ただし、生成 AI の技術導入が黎明期である現時点では、著作権等の権利侵害・情報漏えい等に注意しつつ、生成 AI をビジネス変革に利用するため、立ち止まらずに生成 AI を適切かつ積極的に使ってみるという姿勢を持つことが重要である。検討会では、生成 AI を安全に利用する社内環境整備にいち早く取り組んだ企業の取組が紹介された。その上で、生成 AI を使いながらメリットやリスクについての理解を更に深め、生成 AI を実際に触ってみて何ができるのかを把握する、そうした生成 AI に関するリテラシーを持った人材を増やしていくフェーズであると考えられる。

⚫

生成 AI のような新興技術を迅速に取り込み、利用を図れるかどうかは、経営層による積極的な理解・発信、社内体制整備（リーダーシップを取れる内製チーム）、積極的利用に向けた社内教育などの有無に大きく左右されると考えられる。

⚫

その上で、生成 AI 利用を部分的な業務の効率化だけではなく、ビジネス変革や顧客体験の変革にまでつなげ企業価値を向上させるためには、日本企業の長年の課題である企業内でのデジタルの担い手確保が何よりも重要であり、前述の生成 AI の利用スキルを身につけるための社内教育を実施していくことも重要となる。生成 AI がもたらす使いやすさや開発のしやすさ（技術の民主化）は、この企業内の担い手確保に取り組む大きな機会を提供するであろう。

⚫

本文中で、「企業レベルの利用に関しては既に世界から後れを取りつつある」と記載したが、事実、この短期間の検討会の議論の最中にも、生成 AI をビジネスに利用する様々な手法が開発されている34。まさに、「変化にアンテナを張りながら、変化をいとわず学び続けている」ことが重

出所: 経済産業省「デジタルガバナンス・コード 2.0」、2020 年 11 月策定、2022 年 9 月改訂、https://www.meti.go.jp/policy/it policy/investment/dgc/dgc2.pdf
34
例えば、ChatGPT の機能を拡張するプラグインは世界で開発競争が始まっており、これに参入する日本企業の数は33増加しているが、グローバルに見ると少ない(2023 年 7 月 31 日時点で 19 社) 。それら日本企業の多くはインターネットが主戦場のデジタルネイティブ企業となっている。

21

要である。こうした情報に触れながら、適切な危機意識を持ちつつ、生成 AI の利用を通じた更なる DX の進展を期待したい。
⚫

本報告書が、生成 AI の登場や進展を踏まえて、生成 AI の利用を通じてこれから DX に取り組む、又は DX を更に加速するための企業内人材の教育・育成に取り組もうとしている企業の一助となることを期待している。

出所: 日本マイクロソフト株式会社「Azure OpenAI」 (第 11 回 デジタル時代の人材政策に関する検討会「資料4」) 、2023 年 7 月 31 日、 P16、17、https://www.meti.go.jp/shingikai/mono info service/digital jinzai/pdf/011 04 00.pdf

22

参考 1．構成員名簿＜デジタル時代の人材政策に関する検討会 構成員名簿＞（敬称略）（座長）
三谷 慶一郎 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所 主席研究員 エグゼクティブコンサルタント（委員） 50 音順
有馬 三郎 株式会社セゾン情報システムズ 執行役員 CTO
石川 拓夫 日立建機株式会社 人財本部 人財開発統括部 主席主管
石原 直子 株式会社エクサウィザーズ はたらく AI＆DX 研究所 所長
島田 裕次 東洋大学 工業技術研究所 客員研究員
高橋 隆史 株式会社ブレインパッド 取締役会長
田中 邦裕 さくらインターネット株式会社 代表取締役社長
広木 大地 株式会社レクター 代表取締役（オブザーバー）内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局
内閣府 男女共同参画局推進課
内閣官房 デジタル田園都市国家構想実現会議事務局
内閣官房 内閣サイバーセキュリティセンター
デジタル庁 戦略・組織グループ
総務省 情報流通行政局 参事官室
総務省 情報流通行政局 情報流通振興課
文部科学省 高等教育局 専門教育課
厚生労働省 人材開発統括官付 人材開発総務担当参事官室
厚生労働省 人材開発統括官付 企業内人材開発支援室
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）（事務局）
経済産業省 商務情報政策局 情報技術利用促進課（IT イノベーション課）
ボストン・コンサルティング・グループ合同会社

23

参考 2．検討スケジュール・開催実績＜デジタル時代の人材政策に関する検討会 開催実績＞
第 8 回 (今年度第 1 回) 2023 年 6 月 13 日
プレゼンター: 東京大学大学院工学系研究科 松尾 豊教授
第 9 回 (今年度第 2 回) 2023 年 7 月 6 日
プレゼンター: 日本マイクロソフト株式会社、ボストン・コンサルティング・グループ合同会社
第 10 回 (今年度第 3 回) 2023 年 7 月 20 日
プレゼンター: 日清食品ホールディングス株式会社、中外製薬株式会社、パナソニック コネクト株式会社
第 11 回 (今年度第 4 回) 2023 年 7 月 31 日
プレゼンター: 株式会社エクサウィザーズ、株式会社グロービス、日本マイクロソフト株式会社
第 12 回 (今年度第 5 回) 2023 年 8 月 3 日
とりまとめに向けた議論

24

参考 3．ヒアリングを実施した有識者一覧（敬称略、五十音順）
飯尾 淳

中央大学国際情報学部 教授

岡田 隆太朗一般社団法人日本ディープラーニング協会 専務理事

小泉 誠

一般社団法人日本ディープラーニング協会 プロジェクトアドバイザー
慶応義塾大学システムデザイン・マネジメント研究科 研究員

孝忠 大輔

日本電気株式会社 AI・アナリティクス統括部 統括部長
一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員佐伯 諭

新生フィナンシャル株式会社 CMO
一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員会 副委員長

三枝 幸夫

クールスプリングス株式会社 代表

高橋 範光

株式会社ディジタルグロースアカデミア 代表取締役社長
一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員
一般社団法人オープンガバメントコンソーシアム 理事

田口 潤

株式会社インプレス 編集主幹 兼 IT Leaders プロデューサー

竹井 悠人株式会社メルカリ セキュリティチーム マネージャ

武智 洋

日本電気株式会社 サイバーセキュリティ戦略統括部 エグゼクティブエキスパート
日本セキュリティオペレーション事業者協議会 代表

角田 仁

デジタル人材育成学会 会長、千葉工業大学 社会システム科学部 教授
株式会社デジタル人材 Japan 代表取締役

内藤 正光

一般社団法人生成 AI 活用普及協会 事務局長

新妻 健将

一般社団法人生成 AI 活用普及協会 理事
BOSAI SYSTEM 株式会社 代表取締役

花崎 徹治

情報処理技術者試験委員

羽生田 栄一株式会社豆蔵 取締役
株式会社コーワメックス 取締役
株式会社豆蔵デジタルホールディングスグループ CTO

深津 貴之

株式会社 THE GUILD 代表取締役
note 株式会社 CXO25