AIリスキリングが競争力の源泉となる｜取り組むメリットと成功のポイントとは【企業事例あり】

公開日

2025.10.23

多くの企業でDXが進み業務のあり方が大きく変革するなか、AIの進歩がさらなる業務変革を加速させています。特に生成AIの発展は目覚ましいものがあり、その活用をいかに進めるかが将来における競争力の源泉となることは間違いなさそうです。

そのために最も必要になるのがAIを正しく活用できる人材の育成であり、AIにまつわるリスキリングは今後、企業の人材育成における重要なファクターとなるでしょう。この記事ではAIリスキリングが重視される背景から取り組むメリットや注意点、すでに取り組んでいる企業の事例を紹介します。

リスキリングとは

リスキリングとは働き方や産業構造の変化または技術の進歩により、これまでにない業務が発生することを踏まえ、従業員がそれら新しい業務に対応できるスキルや知識を事前に習得する取り組みです。

経済産業省によると以下のように定義されています。

「新しい職業に就くために、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」

出典：「リスキリングとは―DX時代の人材戦略と世界の潮流―」経済産業省

リスキリングは、ビジネスモデルの変化やデジタル技術の進展による業務の変化に対応するスキルを新たに身につけること、またその取り組みを指します。

よく似た言葉で、違う概念を指すものがあるので、ここで違いを整理しておきましょう。

アップスキリング	現在の職務を高度化・効率化するために技能を高めること
アウトスキリング	社外転身を前提に、新たな職業に必要な技能の習得を企業が支援すること。
リカレント教育	社会人が就労と学習を繰り返し、生涯にわたり能力を再開発する教育。

DXや生成AIの業務活用が大きく進むなか、デジタル技術やAIを活用し新たな価値創造を担う人材のスキル獲得を促す「学びなおし」がリスキリングなのです。

AIリスキリングが重視される背景

AIリスキリングが注目される背景には、AIに精通した人材の育成が企業としての競争力強化に欠かせない要素となることがあります。

昨今、各企業がDXに取り組み業務プロセスが大きく変わるなか、業務のデジタル化に対応するため、リスキリングの必要性を感じる企業も多いでしょう。さらに生成AIの業務利用が進むなか、その傾向に拍車がかかっています。

こうした変化に対応し企業が競争力を維持・向上させていくには、DXやAIに精通した人材を育成する必要があります。多くの企業における人材戦略の柱として、DX人材・AI人材の育成は不可欠であり、リスキリングを通じて従業員が新たなスキルを獲得できる仕組みを整えることが重要です。

企業がAIリスキリングに取り組むメリット

企業がAIリスキリングに取り組むメリットを以下に挙げます。

業務効率が飛躍的に向上する
専門人材の採用が不要になる
精度の高いマーケティング活動が可能になる
アイデアの創出が活発化する
多様なキャリアを提供できる
AI活用によるリスクを回避できる

業務効率が飛躍的に向上する

リスキリングによって従業員がAIスキルを身につけることにより、多くの定型業務が自動化され業務効率が飛躍的に向上します。また、生成AIをデータ分析に活用することにより、短時間かつ精度の高い分析結果が得られ、アウトプットのスピードと質も大幅に向上するでしょう。このように生成AIを使いこなせる人材が増えれば、新しいアイデアの創造や、顧客との関係強化に時間を割けるようになり、業務品質とサービスの質向上が期待できます。AI人材の育成は、競争力強化に直結するといっても過言ではありません。

専門人材の採用が不要になる

AIに精通した高度専門人材の獲得競争は厳しく、採用には多くの時間的・金銭的コストがかかります。生成AIのリスキリングを進めていくことにより、自社で育成すれば外部からコストをかけて採用する必要がなくなります。また、既存の人材は自社の業務に精通しています。業務理解のある人材がAIスキルを身につけることで、より無駄のない業務改革が可能になるでしょう。ノウハウの蓄積も進み、組織の安定性や一体感の維持にも好影響を及ぼすため、リスキリングは中長期的な成果が見込める取り組みといえます。

精度の高いマーケティング活動が可能になる

生成AIとマーケティングスキルを両立する人材を育てることにより、精度の高いマーケティング活動が可能になります。生成AIはデータ分析に長けており、短時間で膨大なデータを分析してくれます。マーケティング知識のある人材がこれらのデータを活用することにより、個々の顧客に個別最適化された施策や効果的なプロモーションが可能となるのです。また、コンテンツ作成にも生成AIは威力を発揮します。マーケティング施策に連動した、高品質な広告コンテンツを短時間で作成できるため、業績拡大と顧客満足度の向上が図れるでしょう。

アイデアの創出が活発化する

生成AIの強みとして、膨大なデータの斬新な組み合わせによる、新たな発想を生む力が挙げられます。AIリスキリングにより、多くの従業員がAIを用いたアイデア創出をおこなえば、これまでにないアイデアによる新規事業が生まれる可能性が高まるでしょう。生成AIにより定型業務が削減されることにより、こうしたアイデア創出の時間が確保できることもメリットです。AIリスキリングは従業員の創造性を高め、イノベーションのきっかけを生むもので、こうした流れが将来にわたる事業成長に欠かせない要素となるのです。

多様なキャリアを提供できる

AIリスキリングを通じて、従業員はAIツールの使用方法だけでなく、データ分析や課題発見力、論理的思考力など多彩なスキルを身につけることができます。リスキリングを通じて多くの従業員がスキルを高めることにより、キャリアの幅が広がっていくでしょう。従業員のモチベーションは向上し、企業にとっても多彩なスキルを持つ人材を育成できるといった二重のメリットを享受できます。AIリスキリングに取り組むことにより、人材のスキルの幅が広がれば人材の定着や組織内の人材流動性が高まり、変化に強い組織体質の醸成につながるでしょう。

AI活用によるリスクを回避できる

AIリスキリングは、従業員のAIリテラシー向上のためにも欠かせない施策です。生成AIの業務利用には、著作権・知的財産権侵害リスクや、ハルシネーションリスクを伴います。AIリスキリングにより従業員一人ひとりが生成AIのリスクと限界を理解すれば、生成AIへの過度な依存や誤った判断を防ぐことができます。AIの健全な活用を担保しなくては、AIを活用した事業成長は見込めません。企業の危機管理の面でも、AIリスキリングによるリテラシー向上は、優先すべき人事施策といえるでしょう。

AIリスキリングを実施するステップ

AIリスキリングは、単に知識を学ぶだけでなく、組織全体の業務効率や生産性を高めるための戦略的な取り組みです。効果的に進めるには、現状把握から教育、実践、評価まで一連のステップを順を追って進めることが重要です。以下では、具体的なステップを解説します。

組織の現状把握と目標設定

AIリスキリングを成功させるためには、まず組織全体の現状を正確に把握することが欠かせません。各部門ごとのAIリテラシーのレベルと既存業務への活用度合いを把握し、どのような形でAI活用が可能かを評価します。この評価結果をもとに、全社的・部門ごとのAIリスキリングの目標を設定します。目標設定では、定量的に評価できる指標を設けましょう。合わせて部門横断的な視点で、「どのような業務にAIを活用していくか」という方向性を明確にすることも重要です。それを全社レベルの共通認識とすることが、AIリスキリングの成功に不可欠な要素となるでしょう。

対象者の選抜とAI環境の整備

効果的なAIリスキリングを実施するには、キーパーソンとなる人材を選抜し、各部門に配置することが理想です。中心となる人材がAIの活用を推進することにより、社内での知識共有やプロジェクト推進がスムーズになります。また、安全に生成AIが活用できる環境整備をおこなうことも重要です。使用するツールの選定とセキュリティの構築、活用業務を定めたガイドラインの策定やアクセス権限などを規程として整備しましょう。

教育カリキュラムの作成

AIリスキリングの教育カリキュラムは、従業員のスキルレベルに合わせて段階的に構築することが重要です。初級レベルでは、基本的なリテラシーやプロンプトの作成方法を学んでもらいます。推進役となる人材や中級レベル以上の人材には、高度なプロンプトエンジニアリングの知識などを習得させます。外部の知見を取り入れることも必要ですが、あくまでも自社の業務プロセスや課題に対応した内容とすることが重要です。基礎から応用スキルまで段階的に学べるカリキュラムとすることで、全社的なAIスキルの向上につなげていけるでしょう。

実践的なAI活用の推進

研修で得た知識を定着させるには、実務レベルでAIを活用することが最も効果的です。各部門でAIにより解決したい業務課題を選び、優先順位をつけて取り組んでいきます。まずは簡単なものから取り組み、成功体験を重ねることで徐々にスキルが定着していくでしょう。こうした実践を通じて、全社的なAI活用スキルが向上していけば、組織全体のデータ活用や業務効率化も進みます。また、定期的な振り返りや社内共有をおこなうことで、学習のモチベーションも維持できるでしょう。

効果測定と改善

実践して終わりではなく、必ず検証のステップを設けることが大切です。AIリスキリングの効果を評価し、継続的に改善するサイクルを構築しましょう。評価には、ツールの活用率やコスト・業務時間の削減率などの定量的指標と、社員の意識変化やAIに関する理解度など、定性的指標の両方を用います。評価結果は経営層から全社員に共有し、AIリスキリングの効果を共通認識とします。成功事例を次のカリキュラムに反映させることで、より効果の高い研修が可能になり、全社的なAIスキル向上の好循環が生まれるでしょう。

効果的なAIリスキリングを実施するポイント

効果的なAIリスキリングを実施するには、短期的な成果を求めてはいけません。すぐに効果がでなくても、長期的な視点で取り組むことで効果が現れます。コスト面に課題があれば、助成金を活用できるケースもあります。時間と費用をかけ、長い目で見た教育体制を構築することが大切です。

長期的な視点で取り組む

AIリスキリングは短期的な成果を求めるのではなく、長期的な視点で取り組むことが重要です。単発の研修ではなく、年単位の計画に落とし込んだカリキュラムを策定しましょう。また、目標設定においても同様で、数年後のあるべき姿をイメージして設定します。例えば、「5年後に全社のAIリテラシーを80％の従業員が身につける」「3年後には、高度なプロンプトエンジニアリングのスキルを有する推進人材を5名育成する」というような目標です。

AIの領域は技術の進歩が早く、常に知識とスキルをアップデートし続ける必要があります。一度学んで終わりではなく継続的な教育をおこなうべき領域であり、その意味でも長期的な育成計画・目標が必要になるのです。

必要に応じて助成金を活用する

中小企業においては、AIリスキリングの重要性は理解しながらも、コスト面がネックになり進められないジレンマを抱えることもあるでしょう。コスト面の課題に対しては、各種助成金を活用する方法もあります。以下に、厚生労働省や独立行政法人中小企業基盤整備機構が所管する、助成金制度を紹介します。

制度	補助内容	AIリスキリング活用例	所管省庁（URL）
人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）	【経費助成と賃金助成】中小企業　経費75％　賃金1000円／1時間大企業　経費60％　賃金500円／1時間	生成AI研修の実施 eラーニングサービスの導入	厚生労働省 https://www.mhlw.go.jp/content/11800000/001469154.pdf
キャリアアップ助成金（人材育成コース）	【経費助成と賃金助成】※中小企業正社員　経費45％　賃金800円／1時間有期契約労働者　経費70％　賃金800円／1時間	契約社員をプロンプトエンジニアに育成し正社員登用	厚生労働省 https://www.mhlw.go.jp/content/11800000/001469151.pdf
IT導入補助金（通常枠）	【ITツールの導入費用補助】 5万円～450万円	生成AIツールの導入教育・研修	独立行政法人中小企業基盤整備機構 https://it-shien.smrj.go.jp/applicant/subsidy/normal/
省力化投資補助金	【システム構築費等の補助】 750万円～1億円	生成AIツールの導入既存システムとAIの連携	独立行政法人中小企業基盤整備機構 https://shoryokuka.smrj.go.jp/ippan/

こうした助成金の制度については、一度公式資料を確認し支給要件に該当するのであれば、積極的に活用することで、コスト面の課題が解決しやすくなるでしょう。

個々のレベルに応じた研修をおこなう

AIリスキリングに取り組む際に最も失敗しやすい点に、全ての階層に一律的な研修をおこなってしまうことが挙げられます。AI領域はかなり新しい分野であり、ITに関する感度の差によって同じ会社で働いている従業員間でも、理解度に大きな差があります。

また、ユーザーとしてAIを業務利用する層、全社のAIシステムを整備しAI活用を推進する役割を担う人材、またAIを用いた新たなビジネスモデルを模索する経営層、それぞれに求められる役割も違えば必要なスキルも違います。各階層に応じた、あるいは個人に応じた教育を実施することが、AIリスキリングを効果的に進めるうえで重要なポイントとなります。

AIリスキリングを実施している企業の事例

ここではAIリスキリングを実施している、以下54社の事例を紹介します。

ダイキン工業株式会社
クレディセゾン株式会社
株式会社NTTデータグループ
KDDI株式会社
イオン株式会社

それぞれ見ていきましょう。

ダイキン工業株式会社

ダイキン工業は、AIやデータ活用領域のスキルを有し、自社のDXを牽引できる人材の育成を目的に、2017年12月に企業内大学「ダイキン情報技術大学」を設立します。新入社員を中心に年間100名、2年間のカリキュラムで教育し、AI技術の活用と推進を実現できる人材の育成をおこなっています。

この取り組みにあたって同社は、全従業員の10％にあたる1500名を、AIスキルを有した専門人材に育成することを目標としました。受講生の多くが非情報系の分野を専門としており、AIの知見を持つ人材は数名というところからスタートします。第一期の講座終了を期に、講座受講者のみで構成した新部署を設置。社内でデータやAI活用が進んでいない部門の支援にあたっています。こうした取り組みにより、AIスキルに関する高度人材を育成し、内製化を図っています。

参考：「イノベーションを起こすAI活用人材を一から育成　ダイキンとISIDが取り組む「企業内大学」の裏側」電通総研

クレディセゾン株式会社

クレディセゾン株式会社では、AIをはじめとしたIT施策を担う人材を以下の3階層に分け、それぞれに対応した研修制度の拡充や組織改編に取り組んでいます。

コアデジタル人材	デジタル技術やデータ活用に深い知見を持ち、全社のデジタル化を推進する
ビジネスデジタル人材	事業部門の豊富な経験値があり、かつリスキリングによりデジタル技術・データ活用の知見を得てデジタル化をリードする人材
デジタルIT人材	デジタル技術やデータ活用の知見を持ち、自らの業務に活用できる人材

また、こうした人材の知見の融合を意図した配置転換を積極的におこなっていることも特徴です。具体的には、デジタルやAI、データ活用に携わりたい社員を募り、デジタル部門への配置転換を実施。異動後は外部研修やOJTによる、実務経験を通じたスキル習得を推進しています。こうした取り組みにより事業部門とデジタル部門の知見を一体にして、自社の課題解決につながるシステム開発をおこなう伴走型内製開発を推進しています。

参考：「CSDX戦略2023」クレディセゾン

株式会社NTTデータグループ

NTTデータグループでは、約20万人の社員を対象にした「生成AI人財育成フレームワーク」を策定し、2024年10月から全世界の拠点で展開しています。このフレームワークは「生成AI人財レベルの定義と評価指標」「育成ロードマップと育成カリキュラム」で構成され、世界基準に対応したAI人材を育成する仕組みです。

同社は、育成目標として、2024年度末までに顧客へ価値提供が可能な「実践的生成AI人財」を15,000人、2026年度末までに30,000人に拡大する方針を掲げています。フレームワークでは、階層を「Blackbelt」「Greenbelt」「Yellowbelt」「Whitebelt」の4つに分類、それぞれのAIに対するスキルレベルを定義しています。初期段階では全員に基礎研修を実施、その後スキルレベルに応じたカリキュラムを提供し、世界規模で高度AI人材の育成を推進しています。

参考：「グローバル約20万の社員を対象とした生成AIの人財育成フレームワークを整備」NTTデータ

KDDI株式会社

KDDIでは2023年4月に、「生成AIの社内利活用プロジェクト」を立ち上げ、早い段階から全社的な生成AIの業務利用を視野に入れた取り組みをおこなってきました。KDDIグループ全体のAI導入やデータ利活用を推進する部署を立ち上げ、幹部クラスと現場社員の双方向からアプローチを始めました。グループ1万人の社員が自由に生成AIが使える環境として、KDDIの社内版ChatGPT「KDDI AI-Chat」を整備し、全社員の約半数が生成AIを業務利用しています。

プロンプトエンジニアリングの研修を実施し、各部門で試行錯誤しながら生成AIを活用するなか、多くの成功事例がでてきました。こうした事例を社内コンテストで競い合う取り組みをおこなっており、全社的なAI活用の気運向上に一役買っています。また、DX推進の目的で立ち上げた社内大学「KDDI DX University」においても生成AI専門研修を新設し、さらなる生成AI人材の育成に努めています。

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」KDDI

イオン株式会社

イオン株式会社では、2021～2025年度の中期経営計画の一環として「デジタルシフトの加速と進化」を掲げ、DX推進とDX人材育成に取り組んでいます。その取り組みのひとつとして、企業向けChatGPT「exaBase 生成AI」を導入。グループの全業態90社、約1000名に「AEON DIGIACAお試し生成AIサービス」として、約3カ月の短期間で展開しました。

さらに生成AIを導入した企業における課題となる利用喚起においても、階層別の教育体制を構築し利用の定着化に努めています。生成AIに対するリテラシーレベルを3段階に分け、それぞれに応じた研修プログラムを構築し、複数回にわたり継続的に研修を実施しました。実務で生成AIを活用している現場スタッフが講師として登壇するなど、現場実務に即した教育を実施することにより、全社的なAIリテラシーの向上が図られ、生成AIに精通した人材の育成が図られています。

参考：「イオン×エクサウィザーズ全業態90社1000人に「exaBase 生成AI」を3カ月で導入 DX育成組織が活用と定着を支援、高利用率をさらに向上」エクサウィザーズ

エクサウィザーズの「ＡＸ人材育成ソリューション」

これまで見てきた通り、AIリスキリングには個々のAIスキルに応じた教育を実施することが望ましいです。集合研修では、個々のスキルレベルに応じた階層別カリキュラムの構築が効果的です。エクサウィザーズが提供するAX人材育成ソリューションでは、新卒社員から経営層までを3つの階層に分け、それぞれに応じた研修カリキュラムを提供します。

【階層別研修カリキュラムの概要】

経営層向けAX研修	経営者がAI時代の経営革新に必要なポイントを理解し、投資判断を加速するため研修を実施講義と質疑応答を通じて、経営・組織・業務の在り方を把握し、AI時代の経営改革の方向性を明確化
中核リーダー向け研修	中核リーダーが自らAIエージェントを設計・開発し、業務改革を牽引するスキルを習得するための研修を提供 AIエージェントの実践開発や業務フローの可視化、ワークショップによるアイデア創出を通じて、実業務に直結する具体的なプロトタイプの開発を支援
中核リーダー向け研修	組織全体のAIリテラシー向上のため、オンライン研修から集合型研修まで、各会社のニーズに応じて柔軟な受講形式を提供 AI時代に必要な基本的心構え、最新トレンド、AI倫理・ガバナンスまでを体系的にカバーし実務でAIを効果的に活用するための基礎素養の習得を目指す