労務経営ブログ
東京都で生成AI人材の育成に悩む企業へ｜政府主導のAI活用時代に遅れない人材戦略の初動
〇生成AIは「一部のIT企業の話」ではなくなりました
生成AIについて、企業からよく聞く声があります。
「うちはAI企業ではない」
「まずは様子見でよい」
「社員が勝手に使うと情報漏えいが怖い」
「AI人材を採用したいが、何を基準に見ればよいか分からない」
「研修を入れても、現場の業務改善につながらない」
この感覚は分かります。
生成AIは便利である一方、情報管理、著作権、顧客情報、業務品質、社員の使い方など、労務リスクもあります。
そのため、企業が慎重になるのは当然です。
しかし、ここで重要なのは、日本はEUのように「まず規制ありき」でAIを止める方向に進んでいるわけではないという点です。
EUでは、AI ActによりAIシステムをリスクベースで分類し、開発者や利用者に対して用途ごとのルールを課す枠組みが整備されています。([デジタル戦略][1])
一方、日本ではAI関連技術の研究開発と活用の推進を法律として位置付け、リスク対応と活用推進を両立させる方向に進んでいます。([政府オンライン][2])
つまり、日本企業に求められているのは、AIを怖がって止めることではありません。
AIを安全に使える人材を、社内で育てることです。
〇 生成AI時代の人材戦略は「採用」ではなく「スキル設計」です
政府は、AI・半導体などの戦略分野や社会インフラ関連分野について、人材育成・確保を省庁横断で進める方針を示しています。そこでは、スキル標準の可視化、教育訓練プログラムの開発、訓練講座の提供までを一気通貫で支援する方向が打ち出されています。
これは、企業にとって重要なサインです。
今後は、AIを使える人材を外から採るだけでは足りません。
自社の業務に必要なAIスキルを定義し、社員に学ばせ、業務に落とし込み、評価や処遇につなげる必要があります。
特に中小企業は、AI人材を高額で採用することが難しいケースもあります。
だからこそ、社内人材をどう育てるかが重要になります。
生成AI時代の人材戦略で見るべきことは、次の5つです。
・自社業務のどこにAIを使うのか
・社員にどのAIスキルを求めるのか
・禁止事項と活用範囲をどう分けるのか
・研修を業務改善につなげる仕組みがあるか
・AI活用を評価、職務、処遇にどう反映するか
生成AIは道具です。
道具は、使う側の設計力がなければ会社を守りません。
〇 よくある失敗1｜「AI人材を採れば解決する」と考える
AI活用が進むと、企業は「AIに詳しい人を採ればよい」と考えがちです。
しかし、これは危険です。
AIに詳しい人材を採用しても、社内の業務が整理されていなければ成果は出ません。
・どの業務をAI化するのか
・どの情報を入力してよいのか
・生成物を誰が確認するのか
・顧客対応に使ってよい範囲はどこまでか
・社員の判断とAI出力の責任分界はどうするのか
ここが曖昧なままでは、AI人材は孤立します。
必要なのは、AI人材の採用ではなく、AIを使える業務構造を作ることです。
〇 よくある失敗2｜「禁止ルール」だけを作る
生成AIに対して、情報漏えいや著作権リスクを恐れ、全面禁止に近いルールを作る会社があります。
もちろん、顧客情報、個人情報、機密情報の入力は禁止すべきです。
社員が自由に外部AIへ情報を入れる状態は危険です。
しかし、禁止だけでは会社は強くなりません。
日本政府がAI活用を推進する方向に進んでいる以上、企業も「使わない理由」だけではなく、「安全に使う方法」を設計する必要があります。
禁止すべき情報。
使ってよい業務。
確認が必要な成果物。
上司承認が必要な場面。
社内AIツールと外部AIツールの使い分け。
記録を残すべき利用場面。
ここまで決めるべきです。
〇 よくある失敗3｜研修を受けさせて終わる
AI研修を実施しても、現場の業務改善につながらない会社があります。
理由は明確です。
研修が、職務や評価とつながっていないからです。
社員がAIを学んでも、業務で使う場面がなければ定着しません。
上司が評価しなければ、使う動機が生まれません。
業務フローが変わらなければ、AIは個人の便利ツールで終わります。
政府が進めるスキル可視化や訓練支援の流れを考えても、企業側は「研修を受けたか」ではなく、「どの業務でどのスキルを使うか」を整理する必要があります。
〇 よくある失敗4｜日本を「アジア市場」とだけ見てしまう
生成AIの世界では、日本を単純に「アジアの一国」とだけ見てはいけません。
日本は地理的にはアジアです。
しかし、AI活用や労働政策の文脈では、G7の一員として、欧米諸国と同じ先進国型のルール形成、雇用政策、スキル形成の枠組みの中で見られます。
実際、G7労働雇用大臣会合でも、AIスキルトレーニングの情報共有、労働移動、キャリア進展、質の高い雇用が論点になっています。
つまり、日本企業は「アジアだから安い労働力で勝つ」という発想ではなく、AIを活用しながら、質の高い雇用と人材育成で競争する立場にあります。
これは中小企業にも関係します。
AI活用を一部の大企業やIT企業の話として見ていると、数年後に人材確保、業務効率、採用競争力で差が出ます。
〇 生成AI時代の人材戦略を整える5つのSTEP
・STEP1｜自社業務を棚卸しする
まず、AIを導入する前に業務を棚卸しします。
・文章作成
・議事録
・社内マニュアル
・問い合わせ対応
・営業資料
・採用文面
・人事労務書類のたたき台
・データ整理
・教育資料作成
どこにAIを使えるかを明確にします。
・STEP2｜AI利用ルールを作る
次に、禁止事項と利用範囲を決めます。
・入力禁止情報
・利用可能ツール
・利用できる業務
・確認責任者
・顧客提出前のチェック方法
・ログや記録の管理
ルールがないまま使わせるのは危険です。
しかし、禁止だけでも成長しません。
・STEP3｜職務ごとに必要スキルを定義する
営業、人事、総務、経理、管理職、現場責任者では、必要なAIスキルが違います。
全社員に同じ研修を受けさせるのではなく、職務ごとに必要スキルを定義すべきです。
・STEP4｜研修を業務改善に接続する
研修後に、実際の業務改善テーマへ落とし込みます。
・月次業務を短縮する
・採用文面を改善する
・社内FAQを作る
・議事録作成を標準化する
・教育資料を整備する
研修は受講で終わりではありません。
業務改善までつなげるべきです。
・STEP5｜評価制度と人材育成に組み込む
AI活用を一部の社員の努力に任せてはいけません。
評価項目、役割定義、育成計画、管理職教育に組み込みます。
「AIを使える社員」ではなく、
「AIを使って業務を改善できる社員」を育てるべきです。
〇 AI活用を止める会社は、人材面で遅れます
生成AIを放置する会社には、複数のリスクがあります。
まず、業務効率の差が広がります。
同じ人数でも、AIを使う会社と使わない会社では処理速度が変わります。
次に、人材採用で不利になります。
若い世代や中途人材は、AIを使えない職場に魅力を感じにくくなります。
さらに、社員の個人利用がブラックボックス化します。
会社が禁止だけしても、現場で勝手に使われる可能性があります。
その場合、情報漏えい、誤情報、品質低下のリスクが高まります。
最も危険なのは、会社がAI活用を設計しないまま、社員任せになることです。
私は、人を信用しすぎません。
でも、人を見捨ててもいません。
社員が勝手に正しく使うことを期待するのではなく、会社として使える構造を作るべきです。
〇 AI時代の人材育成は、政府任せではなく企業の設計課題です
AI・半導体などの戦略分野で、政府は人材育成と確保を一気通貫で支援する方向に進んでいます。
これは、企業にとって追い風です。
しかし、政府が制度を整えても、企業が社内で活用できなければ意味がありません。
生成AIは、規制するだけのものではありません。
放置するものでもありません。
現場任せにするものでもありません。
安全に使うルールを作り、職務ごとに必要スキルを定義し、研修を業務改善につなげ、評価と人材育成に組み込む。
これが、企業に求められるAI時代の人材戦略です。
今、嫌われてもいい。
未来で壊れない選択を取る。
生成AIについても同じです。
「怖いから禁止」ではなく、
「流行っているから導入」でもなく、
会社として説明できるAI活用を設計すべきです。
【このテーマについてご相談いただけます】
本記事の内容は、以下のようなご相談として対応しています。
・生成AI利用ルールの整備
・人事労務DX、業務効率化支援
・AI活用に向けた就業規則、服務規律の見直し
・職務別スキル定義、育成計画の設計
・人事評価制度へのAI活用項目の反映
・管理職向けAI活用、情報管理研修
・人的資本経営における人材育成設計
・社員のAI利用に関するリスク対策
【対応エリア】
東京都・埼玉県・千葉県・神奈川県
※オンラインにて全国対応可能です。
【初回相談について】
初回は、現状の課題整理を目的としたご相談から承っています。
・生成AIを使わせたいが、ルールがない
・社員が勝手にAIを使っていないか不安
・AI研修を入れても業務改善につながっていない
・AI人材の育成方法が分からない
・人事評価や職務設計にAI活用を反映したい
このような段階でも問題ありません。
状況を整理し、どこにリスクがあるかを明確にします。
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無理な営業は一切行っておりません。
まずは状況整理からお気軽にご相談ください。
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