資料３

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
2023年7月6日

中川 正洋折茂 美保

Managing Director & Partner

Managing Director & Partner

生成AIの日本リーダー、および官公庁におけるデジタル領域のアジアパシフィック地域のリーダー

教育・人材育成領域の日本責任者、アジアパシフィック
リーダー

AI・生成AIに関する事業に官民問わず多く携わる• 公的機関におけるAI・自然言語処理を用いた業務オ
ペレーションの効率化• 小売企業におけるAIを活用したプライシング最適化• 生成AIを受けたAIリテラシー検討 など

デジタル人材育成事業に多く携わる• AI Quest事業 (2019-2021)• デジタル人材育成プラットフォーム事業 (2022-2023)「デジタルスキル標準検討会」(経済産業省)、「デジタルスキル標準検討ワーキンググループ」(IPA) 委員 1
を務める

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本日のプレゼンター

生成AIの技術は、今後どの様に変化し、企業にどのような影響をもたらすか
2

生成AIは、人材の役割について、どのような影響をもたらし得るか3

従業員は生成AIに対してどのようにとらえて
いるか

本日の内容

4

デジタル/生成AI時代に人材に求められるスキルとその育成の仕方にはどのようなものがあるか2

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1

生成AIの技術は、今後どの様に変化し、企業にどのような影響をもたらすか
2

生成AIは、人材の役割について、どのような影響をもたらし得るか3

従業員は生成AIに対してどのようにとらえて
いるか

本日の内容

4

デジタル/生成AI時代に人材に求められるスキルとその育成の仕方にはどのようなものがあるか
3

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1Generative AIの台頭は、AIが "生成" という領域にまで、拡張されることで、大きな社会的変化を創出
2001年～(Wikipedia誕生)

2006年～(DL普及)

AI技術の進化
インターネットの誕生(情報革命)

インターネットでの情報・知識の蓄積

2022年～(ChatGPT誕生)

Generative AIの誕生(AIの事前学習モデルによる能力拡大)

世界初のブラウザ "Mosaic" が誕生し、インターネットが普及

Wikipedia等が誕生し、デジタルでの情報形成や、画像・映像
コンテンツの蓄積が進む

機械学習・深層学習や、トランスフォーマーアーキテクチャ等、AI技術・自己学習技術が進化

ファウンデーションモデル (大規模事前学習モデル) がAIシステム構築の新たなパラダイムシフトを起こす

場所・時間の制約を超えた情報発信・流通の場が誕生

インターネット上で蓄積される情報量が爆発的に拡大

AIのデータ学習の処理能力・スピードが大きく進化

AIがコンテンツの "生成" にまで
適用範囲を拡大する世界へ
4

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1993年～(ブラウザ誕生)

"生成AI" は今後数年程度で既存ビジネスを根本から覆すゲームチェンジャーとなる可能性
革新的なテクノロジーの全体像

短期

中長期

既に確立しており、事業への導入も進みつつある技術

技術的に確立しつつあり、ビジネス適用の探索が始まっている技術

萌芽はあるものの、研究開発段階に留まって
おり今後数年では実用化が難しそうな技術

AI/機械学習

エッジコンピューティング

量子コンピューティング

CPU/TPU/GPU

フォトニックコンピューティング

クラウドコンピューティング

6G

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大規模化・
高速化

現在

データセンター

ヒトの体験の
拡張

モバイル

メタバース

ウエアラブルデバイス

Web3 (Blockchain・NFT・DeFi)

ナノテクノロジー

AR/VR

自動化

ドローン

無人ロボット

汎用人工知能 (AGI)

IoT

デジタルツインブレインコンピューターインタフェース (BCI)

無人店舗

生成AI (ChatGPT等)

完全自動運転 (レベル5)

自動運転 (レベル3)
一歩先を睨み着目すべき技術
Source: BCG分析; MIT Tech Review; Gartner; ThoughtWorksより5

フェーズ I (今)フェーズ II (1-3 年後)フェーズ III (>3 年後)生成AIの台頭

データの競争Age Of AI Disruption

何が起こる
のか

• 生成AIツールの普及• ビジネス利用に耐えうるツールの登場• 独自の生成AIを持つためにAIのト
レーニングに企業は投資• 如何に他と差別化するかに注力する状況• 先進的な生成AI運用の自動化ツールが登場• 生成AIが作成したアウトプットの品
質が、より複雑なユースケースにおいても高いものに• 想定されていなかったジャンルにて、
新しい活用方法やモデルが登場

今どんな
対応を
すべきか

生成AI活用の倫理的ガイドライン等を設定しトライアルを奨励「金の卵」となるユースケースを特定し、独自データ収集を開始

業界内外の想定されるディスカッション
シナリオを精査
6

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生成AIの普及は3段階に分かれ、生産性向上から始まり、最終的にAIを活用したディスラプションに至るGenerative AIは、今後も加速的に進化することが予測されている
特定領域における技術成熟のタイムライン:
テキストとコードは画像とビデオより成熟度が高い。すべてのセグメントに大きなポテンシャルがある
テキスト

スパム検出
翻訳
基本的なQ&A

2020
基本的なコピーライティング
初稿

2022

2023 (予測)

垂直的な微調整
平均的な人よりもが上手くなる
優れた最終草案(学術論文 等)

より長文
下書きの第2稿

コード
1行のオートコンプリート

複数行生成

より長文
正確性向上

多言語
垂直性の向上画像

2030 (予測)プロのライターよりも優れた最終草案

テキストから製品
テキストから製品を生成 (最終製を生成品)、正規開発者(下書き)よりも優れている

モックアップ(製品デザイン、
建築 等)

プロのアーティスト、
最終草案
デザイナー、(製品デザイン、写真家よりも建築 等)
優れた最終草案

3D/動画モデルで 動画と3Dファイル
初めての試みのベース/初稿

パーソナライズされたビデオゲーム
と映画

アート
ロゴ写真

映像/
3Dモデル

2025 (予測)

下書きの第2稿

現在
大規模モデルの利用可能性:

実験段階

商用利用間近1. GitHub Copilotは自然言語による入力から、何十もの言語でコードを提案する
Source: セコイア

商用利用の余地ありテキスト• 最も進んでいる領域だが、自然言語を正しく理解するのは難しく、品質が重要• 今日、モデルは一般的な短文/中文
ライティング (一般的に反復練習や初稿に使用) がそこそこ上手になっている• モデルの改善により、より高品質な出力、より長編のコンテンツ、より優れた垂直方向のチューニングが期待される
コード• GitHub CoPilot1が示すように、近い将来、開発者の生産性に大きな影響を与え、開発者以外の人々にもコードの創造的な利用を
より身近なものにする可能性がある
画像• 最近の現象だが、生成された画像をSNSで共有するのが楽しいという理由で流行
映像と3Dモデル• 急速に改良されており、映画、ゲーム、VR、
建築、プロダクトデザインなどの大規模なクリエイティブ市場を解放するこうしたモデルの可能性に大きな期待が寄せられている
7

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2020以前生成AIを活用することで、従来AIが適用しづらかったホワイトカラー領域も含めて様々な業務変革が実現可能となる
生成AIの活用領域

生成AIの
ユース
ケース

サプライチェーン &オペレーション

研究開発

マーケティング

営業• プログラム、
ドキュメント、
ユニットテストの生成• セキュリティ
レビューの実施とバグ検出• DevOpsとML
Opsの自動化• ビジュアル• パーソナライズ
マーケティング
されたセール
資料の生成
スピッチの生成• ホワイトペーパー、 • 顧客の環境にブログ合わせたデモの作成• コマーシャル、
広告の作成• クライアントへの提案メールの• 各リードに作成
合わせたカスタム
素材の作成

ソリューション
ベンダー
インパクト
の例示

55%
生産性が向上1)

5-10X
コンテンツ作成が
高速化2)

4X
応答率3)

カスタマー
サポート

カスタマー
サクセス

法務

経理

人事

• 運送ルートや• チャットボットを• 重要な基準を• 法的文書の• ビジネスケース案 • チャットボットを使用した顧客追跡するための
要約を生成
配送スケジュール
使用した従業員の最適化
問い合わせ回答
ダッシュボードや • 法律文書の問い合わせ回答• 財務諸表やレポートツール• 顧客向けFAQの言い回しを
予算の案を作成 • 採用戦略や• 新しいサプライ構築
チェーン戦略の
回答を生成
わかりやすい社内方針の生成• 顧客に価値を
英語に変換
下書き
• 顧客の
最大化する方法 • 契約書の• 予測の作成とオンボーディング
を示すシミュレー
最適な在庫やトレーニングのレビューとマーク
ションを実行レベルの定義ためのウェブアップ、契約ガイドを作成• アカウントのプロデータに基づいてファイルを構築
分析/洞察をしてアップセルの
作成
機会を把握
現時点では
ソリューションの市販はなし

42%
発信を削減4)

12%
売上継続率(NRR) が増加5)70%
生産性向上6)

5X
デプロイ高速化7)

1. GitHubのブログ 2. Jasperウェブサイト 3. Lavenderウェブサイト 4. Ushurウェブサイト 5. ChurnZeroウェブサイト 6. BlackBoilerウェブサイト 7. Boltzbitウェブサイト 8. Moveworksウェブサイト
Source: 専門家の電話インタビュー; 机上調査; BCG分析

$1M
削減8)

8

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一般的な
部署

生成AIの技術は、今後どの様に変化し、企業にどのような影響をもたらすか
2

生成AIは、人材の役割について、どのような影響をもたらし得るか3

従業員は生成AIに対してどのようにとらえて
いるか

本日の内容

4

デジタル/生成AI時代に人材に求められるスキルとその育成の仕方にはどのようなものがあるか
9

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1参考) AIによって自動化される業務の割合: 業種毎の比較• ゴールドマン・サックス社の調査によれば、今後米国の業務の1/4はAIにより自動化されうる– 特にオフィスや事務支援業務や法務など決まったルールや過去の事例に基づいて実施する業務は特に自動化の余地が大きい– 営業、マネジメントなど相手の感情理解や意思決定が必要な業務でも、一部業務 (文書作成 等) はAIによる自動化の余地がある– アート・デザインのような領域でも、生成AI等の技術の台頭により業務自動化の余地は全業種平均より大きい– その他、物理的な対応を多く求められる業務 (清掃/機械修理/建設 等) 等は自動化余地が限定的

各業種における、AIによって自動化される可能性がある業務の割合
60

46

44

40

37

35

33

32

31

28

26

20
0

事オ
務フ
サィ
ポス
ー／
ト

法
務

エ建
ン築
ジ・
ニ
ア
リ
ン
グ

決まったルールや過去の事例に基づいて実施する業務が多く
特に自動化の余地が大きい
Source: Goldman Sachsレポートより一部抜粋

金ビ
融ジ
オネ
ペス
レ・
ー
シ
ョ
ン

社
会
福
祉

マ
ネ
ジ
メ
ン
ト

営
業

意思決定や感情理解が求められる業種であっても一部業務 (文書作成 等) は
一定の自動化余地がある

医
療
従
事
者

スエア
ポンー
ータト
ツメ・
・・デ
メ ザ
デ イ
ィ ン
ア ・

19

介
護

12
調
理
・
給
仕

クリエイティブな業種でも人間の指示にもとづいて
AIがアウトプット (アートやデザイン、記事の作成等)を行う事ができ、一定の自動化の余地がある

11
旅
客
・
運
輸

9

6

4

1

製
造

建
設
・
採
掘

修機
理械
設
置
・
保
守
・

メビ
ンル
テ／
ナ路
ン面
ス清
掃
・

全業種
平均
(25%)

物理的な業務を多く伴う領域では自動化の割合が低い
10

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%

生成AIによって代替される業務 (作業)

一方、将来的に重要度が増す業務 (戦略・方針)

マーケティング(広告代理店)• マーケティングコンテンツの制作– ソーシャルメディアコンテンツの作成– 投稿のスケジューリングとアップロード 等• マーケティング戦略の立案・KPIの設定– 製品のポジショニング、ターゲットの決定 等• 顧客との関係構築・深化– 顧客やフォロワー等との関係構築 等

コーポレート• 財務会計におけるオペレーション業務– 財務会計の入力、仕分け、確認• 人事関連の管理業務– 従業員の給与・税金処理 等• 財務会計におけるデータ分析– 問題点の解決策の立案 等• 従業員のエンゲージメント向上施策の検討– 社内コミュニケーションの活性化施策立案 等

IT(システム開発会社)• システム開発における開発作業– 設計のドラフト、コーディングとデバッグ 等• システム関連の問い合わせ対応– よくある質問のトラブルシューティング 等• システム導入指針やアルゴリズムの設計– システムアーキテクチャ・AIのアルゴリズムの設計– コードの安全性レビュー 等• 複雑な問題に関する対応– システム全体の問題解決 等

営業(コールセンター)• 顧客管理業務– 顧客への提案書・見積書の作成– 顧客とのやり取りの記録・管理 等• 顧客対応を通じた関係構築– 顧客ニーズやペインポイントの把握– 対面・デジタルを活用した顧客との関係構築 等
11

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生成AIに「作業」が代替されることにより、「戦略や方針策定」等の業務や関係構築等の業務の重要度が増す

参考事例) 生成AIの活用により、マーケターは、より戦略的な業務を行うようになる
マーケターの役割における仕事の変化の事例• ゼロからマーケティング・コンテンツやアイデアを創造• ソーシャルメディアアカウントの管理、
投稿のスケジューリングとアップロード• 広告代理店とやり取りするためのクリエイティブ
ブリーフの作成• 広告キャンペーンのパフォーマンス指標のトラッキング• ブランド・ガイドラインを作成し、全てのステークホルダーとの連携を促進

To• AIによるクリエイティブ・ブリーフやブランド・
ガイドラインや全体的に優れた迅速なマーケティング・コンテンツの初稿を監修• 顧客、サプライヤー、ブランド・アンバサダーとのより深い関係の構築• ブランド戦略、ポジショニング、対象オーディエンスの特定• パーソナライズされたマーケティングに注力• キャンペーンに生成AIを搭載したツールを活用
12

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Fromホワイトカラーの仕事全般においても、「作業」が大幅に削減され、論点設定・解決策の検討
や品質確認・レビュー等の業務に時間を費やすこととなる

From
アウトプットの作成(資料・文章・動画像 等)

-40%

To
ゴール・解くべき問いの設定、解決策の設計(様々な知見に基づく)
品質確認・レビュー
13

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ナレッジの
管理・探索

Automate (自動化)

Augment (拡張)人間の業務や役割を代替し、ヒトの介在を極力減らす

人間の能力や生産性を極大化するために、機械と人間の役割分担を再定義

繰り返し行われる処理として、大量の文書からの情報抽出・探索、引受処理・異常の検知、要約の作成・示唆の抽出、データの分析、ドキュメントの作成等が存在

ワークフロー全体や、部門を横断した業務プロセス等に対して、新たな顧客体験の創造や、圧倒的な生産性の向上等を実現14

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単純なAutomationによって幅広い職業が自動化され人の役割が変わる。
より大事になるのは、人とAIによってさらに新しい価値を実現するAugment (拡張)

業務改革に適応するにあたっては、組織の機能全体の変革を行うことが重要。ゼロベースで変革するには、アルゴリズム・ITよりもビジネスプロセスや組織の変革にフォーカスすべき

70%

10%

アルゴリズムインパクトの｢1:2:7｣の法則

20%

テクノロジー/IT

70%

ビジネス変革20%

テクノロジー

10%

アルゴリズム15

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ビジネスプロセスや組織の変革

生成AIによって組織全体のオペレーティングモデル・組織構造のハード面に加えて、組織ケイパビリティ・文化等のソフト面も変革が求められる役割、オペレーティングモデル、
組織構造

人材とスキル

新しい役割により、AIの潜在的な可能性を開放・管理人事プロセスの刷新(例：人材獲得、パフォーマンス管理)

プロセスと働き方を再構築

流動的な人材へのニーズの高まり

仕事の変化を反映した組織の再設
計

パーソナライズされたトレーニング

行動科学、規模に応じたナッジ

広範なチェンジマネジメントの必要性

パーパス、文化、チェンジマネジメント
16

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求められるスキルセットの変化・
新しいキャリアパス

生産性の向上と業務の再設計

(ご参考) 組織として検討が必要な事項

役割&責任

決定権

トレーニング &スキルアップ

潜在的な落とし穴

大胆な再設計が不十分で、生成AIの活用
による効果が限定的

不明確な決定権・意思決定プロセスにより、生成AIのアウトプットを2重3重にレビューするなどの非効率が発生

生成AIツールを効率的に使いこなすことができない(例：付加価値の低い業務が効率化できずに残る)

従来の働き方が維持されることで、生成AIの活用が進まない

静的なリソース配分
プロセスのため、活用
領域・方法の迅速な見直し・意思決定が
行えない

ベストプラ
クティス

生成AIの価値を最大化するためプロセス・
役割を見直す生成AIの能力・リスクを踏まえ、意思決定プロセスを見直し

プロセスに必要な新しいスキルを特定

働き方を変革するためのトレーニング、カル
チャー変革を合わせて実行

定期的な見直しとダイ
ナミックなリソース配分
を通じて、新たな活用機会を探索

再設計された業務に沿ったKPIとインセンティブを作成適切な人材が適切なトレーニングを受けて
役割を担う

働き方

ガバナンス &
リソース配分

17

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リスクエリア生成AIの技術は、今後どの様に変化し、企業にどのような影響をもたらすか
2

生成AIは、人材の役割について、どのような影響をもたらし得るか3

従業員は生成AIに対してどのようにとらえて
いるか

本日の内容

4

デジタル/生成AI時代に人材に求められるスキルとその育成の仕方にはどのようなものがあるか
18

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1

会社での役割

国・地域別の回答者数

21%

28%

現場の従業員管理職

51%

英国 オランダ
ドイツ
米国 フランス イタリア
スペイン
中東

カナダ

経営層

インド

日本

ブラジル

会社収益

12,898
回答者数

6
%

26%

<5億ドル

19%

16%

33%

1–1,000

1,126
1,066

中東

5億ドル-10億ドル

10億ドル<20億ドル

20億ドル<50億ドル

>50
億ド
ル

従業員数
16%

1,195

オーストラリア/ニュージーランド

25%

1,001–5,000

20%

39%

5,001–10,000

10,001+

1. オランダと中東諸国のみ収益5億ドル未満の企業のデータを含む
Source: AI at Work調査(2023年); 18カ国; n=12,898

スペイン
カナダ

1,026

ドイツ

1,026

米国

1,013

イタリア

1,008

英国

1,008

フランス

1,002

日本

1,001

ブラジル

1,000

インド

1,000

オランダ

427

19

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調査概要

オーストラリア・ニュージーランド

52%「楽観的」を上位2つの意識のうち1つに挙げた回答者の割合。
2018年の調査から17%ポイント
上昇

26%
すでに生成AIツールを少なくとも週に数回使用

10pp

20pp

31pp

「懸念」の割合は5年前の調査から低下。
今回の調査で大きく減少

現場従業員は経営層より「楽観的」の割合が低い。
同様に、現場従業員の「懸念」の割合は経営層の約2倍「楽観的」の割合が最高の国と最低の国の間での差

86%
アップスキリングの必要性を感じている回答者。
(一方で、すでにトレーニングを受けていると回答した現場従業員
はわずか14%)29%
現場従業員のうち、「自社が責任あるAI活用に向けた適切な対策を実施していると考えていない」と回答した割合。
一方で、経営層の68%が自社の責任あるAI活用に自信を持っている79%
AIに特化した規制が必要だと
考えている

20

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生成AIをはじめ、AIが仕事に与える影響について……

「懸念」の
割合は
低下

61%
60%

関心がある
楽観的で
ある

35%

懸念
している

30%
40%

52%

自信がある

26%
17%

関心がない

14%
21%

+17pp
–10pp

2023
2018

Note: Proportion of respondents who ranked the sentiment in their top two. pp = percentage points
Source: AI Have No Fear survey (2018), n = 7,077 in 7 countries (Canada, China, France, Germany, Spain, UK, US); AI atWork survey (2023), n = 12,898 in 18 countries (Australia, Brazil, Canada, France, Germany, India, Italy, Japan, Kuwait,
21
Netherlands, New Zealand, Oman, Qatar, Saudi Arabia, Spain, UAE, UK, US)

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「楽観的」の割合が上昇「AIが仕事に与える影響に対する意識」上位5つを、2023年と2018年で比較

「楽観的」の割合はAIの使用頻度に比例。生成AIを日常的に使用する人は、一度も使用したことがない人より楽観的な傾向
楽観的である

懸念している
62%
42%

36%

27%

利用していない

たまに使う

日常的に使う

利用していない

たまに使う

22%

日常的に使うNote: Proportion of respondents selecting the feeling in their top two. “Regular users” are respondents who use generative AI at least weekly; “rare users” are respondents who use
generative AI at least monthly
Source: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries

22

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55%

AIが仕事に与える影響に対する意識は、経営層と現場従業員で対照的な結果
楽観的である

懸念している
62%

42%

39%
28%

現場従業員

管理職

経営層

Note: Proportion of respondents selecting the feeling in their top two
Source: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries

現場従業員

管理職

22%

経営層

23

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54%

が、少なくとも1回は生成AIを試したことがあると回答

経営層

26%

80%

管理職

46%

12% 8%

23%

31%

はすでに、週に数回使用1

現場従業員

20%

日常的に使う

20%

60%
たまに使う

利用していない

1. These ﬁgures are based on US Bureau of Labor Statistics data, weighted to reﬂect an 85%/10%/5% split of frontline employees, managers, and leaders, respectively. For this highlighted
percentage, n = 4,302
Note: “Regular users” are respondents who use generative AI at least weekly; “rare users” are respondents who use generative AI at least monthly
24
Source: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries

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46%

経営層の大多数が生成AIを日常的に使用すると回答

国別で見ても、AIが仕事に与える影響に対する意識
はさまざま。
「楽観的」と「懸念」の様相は、国によって大きく異なる「懸念」の割合が高い国

71%

60%

58%

42%

41%

38%

ブラジル

インド

中東諸国

オランダ

フランス

日本

「楽観的」の割合が低い国「懸念」の割合が低い国

46%

44%

40%

25%

19%

14%

米国

オランダ

日本

中東諸国

ブラジル

インド

Note: Proportion of respondents selecting the feeling in their top two
Source: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries

25

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「楽観的」の割合が高い国

86%

が、AIによって仕事を失う
可能性が高いと考えている

が、AI時代の職場環境に向けてアップスキリングの必要性を感じている

14%

44%

現場従業員のうち
アップスキリングのトレーニングを受けていると回答した人の割合は14%

一方、経営層の44%がアップスキリングのトレーニングを受けていると回答

Source: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries.

26

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36%

企業は責任あるAI活用ができているのか? 経営層と現場従業員の回答には大きなギャップの経営者は、自社の責任あるAI活用に自信を持っているの現場従業員しか、自社が責任あるAI活用に向けた
適切な対策を実施していると考えていないSource: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries

27

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29%

68%

が、AIに特化した規制が必要だと考えている
対象18カ国の全てで回答者の多くがAIに特化した規制が必要だと考えているが、その割合は国により異なる

Source: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries

89%

スペイン

88%

イタリア

84%

ブラジル

83%

フランス

83%

イギリス
オーストラリア/ニュージーランド

81%

カナダ

77%

オランダ

76%

中東諸国

76%

米国

74%

ドイツ

73%

日本

64%

79%

28

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79%

インド

世界

日本

40%
日常的に活用する人の割合
経営層

80%

管理職
現場従業員

46%

世界に比べると
日本ではLabel
企業における
生成AIのLabel
導入率は限定的Label

20%

生成AIの企業における導入率

24%

16位

日常的に活用する人の割合

36% 経営層

17位

19%

管理職

18位

13%

現場従業員

13位
調査対象
18か国中

Note: “Regular users” are respondents who use generative AI at least weekly; “rare users” are respondents who use generative AI at least monthly
Source: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries : Japan, UK, US, France, Italy, Germany, Spain, Australia, India, UAE, Brazil, Canada, Netherlands, Saudi Arabia, New Zealand,
29
Kuwait, Oman, Qatar

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生成AIの企業における導入率

調査結果からの学び
私たちは、18カ国の約13,000人の現場社員、マネージャー、リーダーを対象に、AI革命が彼らにどのような影響を及ぼしているのかを調査しました一方で、役職や年齢層によっても楽観の度合いは大きく異なるため、特に悲観的な層に対しては留意が必要• 特にフロントラインの従業員に向けてはどのようにリスキリングを行っていくのか検討が必要
上記を推進するにあたっても、責任あるAI活用が必須となる。
安全であることを担保しつつ、生成系AIの活用を促し、
そのポジティブな影響を実感してもらうことで、AI活用に対するポジティブな組織文化醸成を目指すことが重要
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AIや生成系AIが自分の仕事にどのような影響を与えるかについて、5年前よりも楽観的で、時間の節約や自分の役割におけるイノベーションを促進すると感じている。
この傾向は継続すると想定されるため、より前向きに
リスキリングを支援していくことが重要

生成AIの技術は、今後どの様に変化し、企業にどのような影響をもたらすか
2

生成AIは、人材の役割について、どのような影響をもたらし得るか3

従業員は生成AIに対してどのようにとらえて
いるか

本日の内容

4

デジタル/生成AI時代に人材に求められるスキルとその育成の仕方にはどのようなものがあるか
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1

人類史においても文明・技術の進展によって人の働き方はシフトしてきており、生成AIの進化に伴い、同様に人々の役割は変わっていくと考えられる
約1万年前～

言語の発生

農耕革命

言語の発達により、社会を築き、
高度な連携により狩猟を行うことが可能に農耕技術の発達により、食料確保の手法は狩猟から
農業にシフト

18世紀半ばから
19世紀
産業革命

1990年代～
情報革命

機械や動力源インターネットの(蒸気 等) の普及に 普及により情報伝達
より、大量生産社会 の速度が向上が実現
旧来産業の一部が職人的な手作業の 淘汰され、インター必要性が減少し、ネットを基盤とした
人々に新たな役割 新たな産業が誕生が求められた同様に、生成AIの進化に伴い既存の職業に影響を与え、労働の付加価値の源泉が変化するとみられる
一方で、これまでは数十年～百年単位の期間をかけて人々の役割・働き方がシフトしてきたが、より短期間で変化が求められる可能性がある

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約200150万年前~

これまで社会の進歩に伴い、特定の仕事がなくなる一方、人々は別の仕事にシフトしてきた生成AIの登場により、組織全体/デジタル人材に求められるスキル要件が変化する

例示列挙

リーダーシップ

顧客対応チーム• 生成AIを展開する
戦略的マインドセット• 変化と文化のマネジ
メント• 最も複雑な問題に対処できるより強力なコミュニケーション能力、
共感力、問題解決力

企業全体

サポート機能組織のリーダーは、技術/デジタルチームを率い、真のパートナーシップを構築するための生成系AIに関する基礎的な知識を必要とする
Source: ライトキャストの求人情報データ; BCG分析

生成AI関連スキルを必要とする
求人情報数• 生成AIアルゴリズムと手法の理解• 基礎モデルのトレーニングと検証• 生成AIモデルの微調整• APIとSDK サードパーティ
モデルの知識• プロンプトエンジニアリング…

• AIツールを扱う能力• 責任あるAIと倫理的な実践• 部門横断的な実行を推進する適応能力と協調的な問題解決
能力….デジタル人材に求められる生成系AI関連のスキル
も変化
600

400

200

0

2022年4月

これらのスキルの基本的な習熟度は、必須要件として求められていく可能性が高い
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組織全体に求められるスキルは変化/進化…

生成系AIがエントリーレベルの役割を減らし、それらの役割からOJTで学ぶ機会も減らすことになるため、"実践的な" トレーニングがより重要になる

OJT
トレーニング参入障壁が下がり競争が激化

プロンプトエンジニアリングの習得

生成AIは深い知識・理解を必要としないため、迅速に導入ができ、また一定の品質のアウトプットを生成可能

戦略的な思考・
クリティカルシンキング

コーチング

成功する
学びの
時間配分

他者からの
学び

生産性の向上トレーニング

コンテンツの自動生成と反復作業の削減
により、これまでにない業務効率を実現

変化への適応性

インサイトの抽出

アセスメント生成AIによるパラダイムシフト

必要なスキル/行動も変化が必要

スキル向上を支援する方法も変化する必要

先端技術のトレーニング

ユースケースのワークショップ
テクニカルスペシャリスト

人材育成のトレーニング・
評価・マネジメントの仕組み

1on1でのコーチング

ジェネラリスト・マネージャー

特定領域の深い経験や現場での経験の蓄積
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これまでのスキル獲得の方法:
高度なスキル獲得/能力構築は、多くの場合、長年のOJTに依存してきた

効率化
体験の提供
洞察

人的資本管理 (人材育成、トレーニング、採用 等) においても、生成系AIを活用することで、求められる変化に対応していくことが可能に
人的資本管理のバリューチェーン

生成AI
ユースケース※既存のソリューションに焦点を当てたもの

生成AIディスラプション

予測

引付け

開発

関与

労働力データの可視化とレポート作成の支援

ブランディング活動／コンセプ
トの計画、バリュー・ステートメ
ントの構築

組織のニーズに基づき対象となるスキルの求人広告の作成

学習と能力開発に関する市
場動向の要約

従業員の感情分析の結果の要約

産業界で必要とされる将来のスキルやプロファイルに関する市場動向の要約

対象候補者向けのパーソナラ
イズされた採用メッセージの作成(トーン、タイミング)

候補者への面接質問の作成

新しいトレーニングやラーニング
コンテンツの作成(テキスト、
オーディオ、ビデオなど)

新たな人材供給源、チャネルの特定の支援パーソナライズされた報酬パッ
ケージのインプットの作成

履歴書要約を使った履歴書の選別と最終選考の支援

チャットベースの従業員からの問い合わせ用インターフェース(「休暇の取得申請をした
い...」)
管理職が従業員と話しにくい場面での支援(質問の草案など)従業員の期待や望ましい働き方に関する市場動向の要約

L&Dコンテンツのパーソナライズとアクセシビリティの支援

入社時の情報提供(Eメール、指示書)の作成

特定の役割に必要なコンピテ
ンシーの開発および記述

人材・能力戦略の優先事項、
資料、プレゼンテーションの準備と視覚化の支援

電話／ビデオインタビュー中のメモ取りと成果の要約

スキル分類法(スキルや役割の説明など)の作成と維持の支援

雇用者ブランディングのための資料作成(ウェブサイト用テキ
スト、ビジュアル...)

中程度

Note: 通常のAIではなく、特に生成AI(テキスト、コンテンツ、リサーチ、デザイン...) に着目
Source: Leena; Alelo; HrFlow; Josh Bersin; Gartner; Unleash; Fast Company; BCG分析

新入社員研修資料の作成

生成AIによるコーチングとメンタ
リング・プログラム

従業員に個々に合ったキャリ
ア・アドバイスの提供
昇格・評価基準の草案

ビジョン、企業文化、行動規範に関する社内コミュニケー
ション資料の作成

人材開発プロセス(業績評価、
人材評価、目標設定...)に関するコミュニケーションとト
レーニングの立案

法律文書、契約書、解雇通知書などの起草...

業績・人事評価結果の要約と分析

高報酬・福利厚生の説明・促進コンテンツの作成

高提供される福利厚生の市場動向との比較
パーソナル・ウェルネス・コーチ
ング

高
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人的資本管理のプロセスにおける生成系AI活用例

最後に
生成系AIモデル自体の進化は急速に進んでおり、留まるところを知らない求められる役割の変化に伴い、必要とされるスキル要件にも変化する一方、「戦略的な思考・クリティカルシンキング」や「変化への適応性」といった、
従前より重視されていた能力はより重視されることが見込まれる

仕事の進め方の変容に伴い、学び方も変える必要があるが、そこにも生成系AIの技術活用余地が存在する
生成系AIに触れることで、そのリスクよりも可能性の大きさに着目できるようになる、という調査結果が出ている。責任のあるAIを重視し、安全であることを担保しつつ、生成系AIの活用を促すことで、企業成長に繋げていくことが各企業に求められる
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斯様な中、企業における仕事の仕方も大きな変革が求められ、それと共に「人/人財」に期待される役割も大きく変容するbcg.com