AIリスキリングとは何か｜企業での活用例・失敗しやすいポイントを解説

生成AIの登場により、AIは一部の専門職やIT部門だけの話ではなくなりました。企画・営業・管理部門など、さまざまな職種の業務に少しずつ影響を与え始めています。

一方で、「AIを取り入れたいが、社内に使いこなせる人材がいない」「研修を考えているものの、何から手を付ければよいのか分からない」といった悩みを抱える企業も少なくありません。

こうした状況の中で注目されているのが「AIリスキリング」です。本記事では、その考え方や背景を整理しながら、企業が自社に合った取り組みを検討するためのヒントをお伝えします。

▼資料ダウンロード：従業員のITスキルの向上に役立つ「IT関連コンテンツ」

AIリスキリングとは｜従来のリスキリングとの違い

「リスキリング」という言葉は広く浸透してきましたが、AIリスキリングはその中でも目的や対象が少し異なる考え方です。単なるIT研修ではなく、AI・生成AIの活用を前提に、業務の進め方そのものを見直すための人材育成である点が特徴です。

ここでは、まずリスキリングの基本を整理した上で、AIリスキリングならではの位置づけを確認します。

リスキリングの基本的な考え方

リスキリングとは、事業環境や技術の変化に対応するために、従業員が新たなスキルを学び直す取り組みを指します。
これまでのリスキリングでは、職種転換や新規事業への対応を目的に、ITスキルやデジタル知識の習得が中心でした。

重要なのは、単に知識を増やすことではなく、これから求められる業務に対応できる人材を育てることです。業務と学びをどう結びつけるかが、リスキリングの成否を左右します。

▶関連記事：リスキリングとは？リスキリングの意味や導入効果、方法を分かりやすく解説！

▶関連記事：リスキリング研修とは？目的・内容・進め方まで人事担当者向けに体系解説

AIリスキリングと従来型リスキリングの違い

従来型のリスキリングが「新しい技術を学ぶこと」に重きを置いていたのに対し、AIリスキリングは業務の進め方そのものを見直す点に特徴があります。

AIリスキリングでは、AIや生成AIを理解するだけでなく、「どの業務で、どのように活用できるか」「人とAIの役割分担をどう設計するか」といった視点が求められます。

そのため、対象はIT部門や一部の専門職に限らず、全社的な取り組みとして検討されるケースが増えています。

AI研修・DX人材育成との関係性

AIリスキリングは、AI研修やDX人材育成と重なる部分はあるものの、目的や役割は異なります。
AI研修はツールの使い方や知識習得が中心になりやすく、DX人材育成は企画・推進を担う人材にフォーカスすることが一般的です。

一方、AIリスキリングは、日常業務でAIを活用できる人材の裾野を広げることを目的としています。

AI研修やDX人材育成を「点」で終わらせず、現場に定着させるための「線」として機能するのが、AIリスキリングの役割といえるでしょう。

なぜ今「AIリスキリング」が注目されているのか

生成AIの急速な普及により、AI活用は一部の専門職だけでなく、あらゆる職種・部門に関わるテーマとなりました。

一方で現場からは、「使いこなせる人材がいない」「何から学ばせればよいのか分からない」といった声も多く聞かれます。こうした状況を背景に、企業競争力を維持・強化する手段として、AIリスキリングへの関心が高まっています。

生成AIの普及による業務構造の変化

生成AIは、文章作成、データ整理、アイデア出しなど、これまで人が時間をかけて行っていた業務を大きく変えつつあります。

重要なのは、AIが「特別なツール」ではなく、日常業務の一部として組み込まれ始めている点です。業務の進め方そのものが変わる中で、AIを前提とした働き方に対応できるかどうかが、企業全体の生産性に影響を与えています。

AI活用の遅れが企業間格差につながる

AIツールは導入すればすぐに成果が出るものではありません。実際には、使いこなせる人材がいる企業ほど、業務改善や意思決定のスピードを高めています。

一方で、AIを「よく分からないもの」として敬遠し続けると、活用ノウハウが社内に蓄積されません。

その結果、AI活用の有無が業務効率や競争力の差となって表れます。この差を埋めるための取り組みとして、計画的なAIリスキリングが重視されるようになっています。

DX推進における人材不足という根本課題

多くの企業がDX推進を掲げていますが、現場では「ツールはあるが使いこなせない」「IT部門に任せきりになっている」といった課題が見られます。

DXが進まない最大の要因は、技術そのものではなく、それを活用する人材の不足です。AIリスキリングは、DX人材を外部から採用するだけでなく、既存社員のスキルを高める現実的な選択肢として注目されています。

AIリスキリングで身につけるべきスキル領域

AIリスキリングは、全社員がエンジニアになることを目的とするものではありません。

重要なのは、職種や役割に応じて「どこまでAIを理解し、どう活用できる状態を目指すのか」を整理することです。

ここでは、企業がAIリスキリングを進めるうえで、共通して押さえておきたい代表的なスキル領域を紹介します。

生成AIを業務で使うための基礎リテラシー

生成AIを業務で活用するためには、ツールの操作方法だけでなく、基本的な考え方を理解しておく必要があります。

例えば、次のようなポイントです。

• 生成AIが得意とする作業・苦手とする作業
• 誤った情報を出す可能性があること
• 情報セキュリティや著作権への配慮が必要な場面

これらを理解したうえで活用することで、過度な期待や不安を避け、AIを業務の補助ツールとして適切に使いこなせるようになります。

業務課題をAIに置き換える発想力

AIリスキリングでは、「AIで何ができるか」を知るだけでなく、「自分たちの業務のどこに活用できるか」を考える力が重要です。

日々の業務を見直し、作業内容を分解してみることで、AI活用のヒントが見えてきます。

• 定型的に繰り返している作業
• 情報整理や下書き作成が中心の業務
• 判断の補助として使えそうな業務

こうした視点を持つことで、現場主導の業務改善や生産性向上につながりやすくなります。

DX人材として求められるビジネス視点

AIを導入すること自体が目的になってしまうと、成果には結びつきません。

AIリスキリングでは、次のようなビジネス成果を意識する視点が求められます。

• 業務効率化につながるか
• 品質や精度の向上に寄与するか
• 新たな価値や改善余地を生み出せるか

「AIを使って何を改善したいのか」を考えられる人材が、DX人材として社内で重要な役割を担うようになります。

部門別・階層別に異なるスキルの考え方

求められるAIスキルは、部門や役職によって異なります。

例えば、次のような考え方が挙げられます。

• 現場担当者：日常業務でAIを活用する実践力
• 管理職：活用方針や業務への取り入れ方を判断する力
• 人事・企画部門：育成設計や全体最適を考える視点

AIリスキリングでは、全社員に同じ内容を学ばせるのではなく、役割に応じて段階的にスキルを身につけられる設計が重要です。

企業がAIリスキリングを進める際の具体的ステップ

AIリスキリングは「研修を導入すれば終わり」というものではありません。自社の課題を整理し、誰に・何を・どこまで求めるのかを明確にしたうえで、学習を業務に定着させる仕組みづくりが重要です。

ここでは、企業がAIリスキリングを進める際の基本的なステップを整理します。

求めるAI人材像を明確にする

最初に行うべきなのは、「自社にとってAIを使える人材とはどのような状態か」を言語化することです。

すべての社員に高度な専門知識を求める必要はなく、業務で生成AIを活用できるレベルなのか、企画・推進を担う人材を育てたいのかによって、育成内容は変わります。

目的を明確にすることで、過不足のないAIリスキリング設計が可能になります。

役割・レベルごとに育成を設計する

AIリスキリングは、対象者を一律にするよりも、レベルや役割ごとに分けて設計する方が効果的です。

例えば、全社員向けには基礎リテラシー、管理職向けには活用判断や業務設計の視点、人事・企画部門には育成や運用設計の知識を提供するなど、段階的な設計が求められます。

これにより、学習内容のミスマッチを防ぐことができます。

研修形式を選定する

AIリスキリングでは、研修形式の選択も重要な判断ポイントです。

代表的な研修形式と、それぞれの特徴は以下のとおりです。

• 集合研修（対面・オンライン）
  • メリット：質疑応答やディスカッションを通じて理解を深めやすい
  • デメリット：日程調整や運営の負荷が大きく、継続しにくい場合がある
• eラーニング
  • メリット：受講者のレベルに応じた学習が可能で、業務の合間に進めやすい
  • デメリット：受講者の主体性に左右されやすく、運用設計が重要
• ワークショップ・実践型研修
  • メリット：実際の業務を題材にAI活用を考えられ、現場定着につながりやすい
  • デメリット：企画やファシリテーションに一定の工数がかかる

自社の体制や対象人数に応じて、無理なく継続できる形式を選ぶことが重要です。

学びを業務に定着させる運用を設計する

AIリスキリングで成果を出すためには、学習後の運用設計が欠かせません。

理解度を確認するテストや、業務での活用事例を共有する仕組みを設けることで、学びを定着させやすくなります。また、受講状況を可視化し、教育担当者が進捗を把握できる環境を整えることも重要です。

こうした運用まで含めて設計することで、AIリスキリングは単発の研修ではなく、継続的な人材育成施策として定着していきます。

AIリスキリング導入時によくある課題と対策

多くの企業がAIリスキリングに関心を持つ一方で、「研修は実施したが現場が変わらない」「一部の人だけで終わってしまった」といった声も少なくありません。

AIリスキリングを成果につなげるためには、よくあるつまずきを事前に理解し、設計段階から対策を講じることが重要です。

「学ぶこと」が目的になってしまう

AIリスキリングでありがちな失敗の一つが、研修を実施すること自体が目的になってしまうケースです。

知識を学んだだけで、業務でどのように使うのかが曖昧なままだと、学習内容は定着しません。

対策としては、研修を企画する段階で「どの業務で、どのように活用するのか」を具体的に想定し、受講者と共有しておくことがポイントです。

研修内容と現場業務がかみ合わない

汎用的なAI研修を導入したものの、「自社の業務に当てはまらない」という声が出るケースも少なくありません。

現場業務とかけ離れた内容では、受講者の理解やモチベーションが下がりやすくなります。

自社の業務シーンを想定したテーマや、実際の業務フローに近い例を取り入れることで、学びを現場に結びつけやすくなります。

一部の社員だけで終わってしまう

AIリスキリングが、関心の高い社員や特定の部門だけに限られてしまうケースも少なくありません。

これでは、組織全体の業務改善やDX推進にはつながりません。

対策として、階層別・部門別に段階的な育成設計を行い、全社的に裾野を広げる仕組みを整えることが重要です。

企業におけるAIリスキリングの活用イメージ

AIリスキリングは、特定の業種や大企業だけの取り組みではありません。職種ごとの業務特性に合わせてAIを活用することで、日常業務の効率化から組織全体のDX推進まで、幅広い効果が期待できます。

ここでは、企業における代表的な活用イメージを整理します。

【管理部門】生成AI活用による業務効率化

人事・総務・経理・法務といった管理部門では、定型業務や情報整理業務が多く、生成AIとの親和性が高い領域です。
AIリスキリングを通じて、以下のような活用が進みます。

• 議事録作成、社内文書の下書き・要約

• 規程やマニュアルの検索・問い合わせ対応の効率化

• データ整理や報告資料作成の時間短縮

これにより、作業時間の削減だけでなく、「人が考えるべき業務」に集中できる環境づくりにつながります。

【現場部門】判断支援・属人化解消

営業・製造・カスタマーサポートなどの現場部門では、経験や勘に依存した判断が属人化しやすいという課題があります。
AIリスキリングによって、次のような活用が可能になります。

• 過去データや事例をもとにした提案・判断の補助

• 問い合わせ対応の一次切り分けやナレッジ検索

• 業務手順の可視化・標準化の支援

AIを「判断を代替する存在」ではなく、「判断を支えるツール」として活用することで、個人差の少ない業務運用が実現します。

DX人材の内製化につながる中長期的効果

AIリスキリングを継続的に行うことで、特定の専門人材に頼らず、社内でDXを進められる土台が整っていきます。

• AIを使って業務改善を考えられる社員が増える

• 部門を越えて、データやデジタル活用に関する共通認識が生まれる

• 外部委託に依存しないDX推進体制が構築される

このように、AIリスキリングは短期的な業務効率化だけでなく、組織全体の変革力を高めるための中長期的な人材投資として位置づけることが重要です。

▶関連記事：企業がリスキリングに取り組むメリットとは？導入手順やポイントを解説

▶関連記事：リスキリングの導入事例10選｜成功企業に学ぶ導入プロセスと成果を出すポイント

AIリスキリングに関するよくある質問

AIリスキリングを検討する際、人事・人材開発担当者や管理職の方からは、対象範囲や難易度、研修設計に関する質問が多く寄せられます。

ここでは、特に多い疑問とその考え方を整理します。

Q. AIリスキリングは全社員に必要ですか？

必ずしも「全社員が同じレベルのAIスキルを身につける」必要はありません。

重要なのは、全社員がAIを理解し、業務で活用する意識を持つことです。

• 一般社員：生成AIの基本理解と日常業務での活用スキル
• 管理職：業務改善や意思決定にAIを活かす視点
• DX推進担当：より高度な活用設計や導入検討

このように役割に応じたリスキリング設計を行うことで、無理なく全社的なAI活用が進みます。

Q. ITが苦手な社員でも対応できますか？

多くの企業で「ITが苦手な社員でも大丈夫か」という不安が挙げられますが、結論から言えば対応可能です。近年の生成AIは専門的なプログラミング知識を必要とせず、文章入力を中心に操作できます。

重要なのは、

• 用語や仕組みを噛み砕いて学べる設計
• 実際の業務に近いテーマで学習すること

段階的な研修を行えば、ITに不慣れな社員でも業務活用まで到達できます。

Q. AI研修とDX研修は何が違いますか？

DX研修は、デジタル技術を活用して業務やビジネスモデルを変革する考え方を学ぶことが主目的です。一方、AI研修・AIリスキリングは、AIを具体的な業務ツールとして使いこなす実践力に重点を置きます。

• DX研修：全体構想・マインドセット・戦略理解
• AIリスキリング：業務への落とし込み・活用スキルの習得

両者は対立するものではなく、DX推進を実現するための実行力としてAIリスキリングが位置づけられます。

Q. どれくらいの期間・コストを見込むべきですか？

AIリスキリングは目的や対象範囲によって大きく異なりますが、一般的には以下が目安となります。

• 基礎リテラシー習得：数時間～数週間
• 業務活用レベル定着：数か月単位
• 全社展開・定着：半年～1年程度

コスト面では、集合研修よりもeラーニングやオンライン研修を活用することで、比較的抑えやすい傾向があります。

重要なのは、短期で完結させることではなく、業務に定着するまで継続的に取り組むことです。

まとめ

生成AIの普及により、AI活用は一部の専門人材だけのテーマではなく、全社員に関わる経営課題となっています。AIリスキリングは、単なるIT研修ではなく、業務変革やDX推進を支えるための実践的な人材育成です。

重要なのは、全員に同じスキルを求めるのではなく、職種・階層・役割に応じた学習設計を行い、学びを業務につなげていくことです。継続的な教育と運用を通じて、AIを「使える力」として定着させることが、これからの企業競争力を左右します。

AIリスキリングを成果につなげるには、「自社に合った研修設計」と「継続しやすい学習環境」が欠かせません。
イー・コミュニケーションズでは、企業のAI・IT人材育成を支援するeラーニングサービスを提供しています。

1.  eラーニングプラットフォーム「SAKU-SAKU Testing」
   自社オリジナルの研修内容や問題を搭載でき、受講者やレベルに応じたコンテンツ出し分けが可能。教育担当者様の声を反映した直感的なUIで、運用負荷を抑えながらAIリスキリングを進められます。
   

2.  eラーニングパッケージ「サクテス学びホーダイ」
   システムとコンテンツがセットのため、すぐにWeb教育を開始可能。内定者から若手、管理職候補・管理職まで、階層別に対応した100本超の動画と3,000問以上のテストで、段階的なスキル定着を支援します。
   ※「IT基礎知識（ITパスポート対策講座）」を含むパッケージです。
   

3. eラーニングコンテンツ「IT関連コンテンツ」
   「生成AI」「AI概論」「ITパスポート試験対策」など、AIリスキリングの基礎から応用までを幅広くカバー。受講状況やテスト結果の管理も簡単で、グループ会社を含めた一元管理にも対応しています。

AIリスキリングを“学びで終わらせず、現場で活きる力”に変えたいとお考えでしたら、ぜひイー・コミュニケーションズのeラーニングサービスをご活用ください。