「ChatGPTで十分」は本当か？ ツールを使いこなし、成果を生むAI人材育成の本質

なぜ「全社導入」したのに使われないのか？

「全社員にChatGPTのアカウントを配布したものの、ほとんどの社員が業務に活用できていなかった。活用している社員も、日報作成や検索エンジンの代替としての使用にとどまっていた。
これは、私たちが実際に見聞きする、多くの企業が直面する現実です。

近年、多くの企業で生成AIの導入が急速に進んでいます。しかし、例えば帝国データバンクの調査（2024年8月）によれば、生成AIの活用における課題として「AI運用の人材・ノウハウ不足」を挙げる企業が54.1%に上るなど、導入後の「活用が定着しない」「期待した成果が出ていない」といった声は依然として多いのが実情です。

なぜ、これほど強力なツールを導入しても、成果に結びつかないのでしょうか。
私たちは、その原因が「3つの力」が十分に育っていないことにあると考えています。それは、

1. AIの出力を正しく評価する力
2. 正しい問いを立てる力
3. AIで解決できない部分を補完する力

です。

成果を生む「3つの力」と成功事例

業種や企業規模を問わず、AIを活用して成果を上げている企業は、この3つの力を体系的に育成しています。具体的な事例を見ていきましょう。

1. AIの出力を正しく評価する力

   皆さんの職場では、AIが出した分析結果を鵜呑みにしてしまう場面はありませんか？
   生成AIは説得力のある文章やグラフを瞬時に生成しますが、その正確性や妥当性は別問題です。
   花王株式会社は、開発現場の担当者（製品開発の専門家）に対し、データサイエンスの理論教育を実施しました。株式会社日立製作所と組んだ段階的な育成プログラムにより、現場の「ドメイン知識」と「データ分析の理論」を掛け合わせたのです。
   その結果、現場担当者が自らAIの出力を検証し、分析結果の妥当性を判断し、次の課題を設定できる人材へと成長しました。これが「評価する力」の本質です。

2. 正しい問いを立てる力

   「AIに何を聞けばいいかわからない」から、いつまでたってもAI活用が定着しない。これも多くの企業が抱える悩みです。AIは質問の質以上の答えを返すことはできません。

   食品ECを手掛けるオイシックス・ラ・大地株式会社は、「欠品と廃棄の同時低減」という、業界特有の難題にAIで挑みました。
   なぜ彼らは成功できたのでしょうか。それは、天候で収量がかわり、リードタイムも読みにくい「青果」という商品の本質（ドメイン知識）を、社内のAI活用チームが深く理解していたからです。

   仮に、この「問いを立てる力」がない場合とある場合で、AIへの指示を比較してみましょう。

   悪い問い：「AIで需要予測して欠品を減らして」
   良い問い：「青果の季節変動・天候影響・販促施策を加味した上で、現在の欠品率を維持しながら廃棄を15%削減する予測モデルを構築して」

   業界の本質を理解しているからこそ、このように具体的な制約条件や目標数値を明示でき、AIに的確な指示（問い）を出せるのです。

3. AIで解決できない部分を補完する力

   「AIにすべて任せればOK」という考えも、大きな誤解を生む原因となります。

   金属プレス加工の中堅企業である株式会社樋口製作所は、AIによる技術継承システムを導入し、熟練者のノウハウを学習させました。
   しかし同社が同時に重視したのは、AIだけに頼らず、人が学び続ける仕組み（教育システム「ヒグトレ」）の開発と、AIと人間の明確な役割分担でした。最終判断はあくまで人間が担うのです。
   このプロジェクト成功の鍵は、トップダウンではなく、現場が納得する形で小規模な導入（PoC：概念実証）から始めたこと。そして、現場の暗黙知とシステム要件を翻訳できる「ブリッジエンジニア」と呼ばれる人材の存在でした。

   成果は技術継承だけに留まらず、品質管理の安定化、さらには企業風土の変革にまで及んでいます。AIは強力な支援ツールですが、人間の判断力や現場の知恵と組み合わせることで、最大の効果が生まれるのです。

本質的な理解こそが、最も確実な投資

3つの事例に共通するのは何か。 それは、「現場のドメイン知識×本質的な技術力」の掛け算であり、自社の現場をよく知る社員をAI人材として育て上げたことです。
このアプローチは、表面的なツール活用研修で終わらせず、本格的な技術力と、それを使いこなすための「3つの力」を身につけることを意味します。
生成AIが誰でも使えるようになった今だからこそ、この本質的な「人材への投資」が企業の未来を左右すると、私たちは確信しています。

皆様の組織では、いかがでしょうか。
明日から何を始めるべきか、3つのステップをご提案します。

1. 現状把握

   まずは自社に「評価する力」「問いを立てる力」「補完する力」がどの程度備わっているか、現状を把握することから始めてみませんか。

2. スモールスタート

   最初から全部署で一斉に始めることが、唯一の方法とは限りません。株式会社樋口製作所のように、特定の課題や部署で小さくPoCを回し、小さな成功体験を積み重ねていくのも、全社展開への有効なアプローチです。

3. 専門家の活用

   体系的な学びや客観的なアドバイスが必要だと感じたら、外部の専門機関を頼るのも有効な手段です。

私たち一般財団法人AI人材育成機構は、企業の課題に合わせた体系的なAI・データサイエンス教育プログラムを提供しています。東京大学の佐藤一誠教授が監修する理論と実践を融合させたカリキュラムで、貴社の「最初の一歩」から「自走できる人材」の育成までを、強力にサポートします。
本質的な理解への投資。それが、最も確実なリターンを生む投資だと確信しています。

参考資料

花王の事例

オイシックス・ラ・大地の事例

ネットショップ担当者フォーラム「オイシックス・ラ・大地がAI活用の需要予測システムを導入、欠品率や在庫回転率が改善」

オイシックス・ラ・大地株式会社「Data Management Office（DMO）組成について」

オイシックス・ラ・大地株式会社「AIを活用した需要予測システムをローンチ」

樋口製作所の事例

BeMARKE「ICT化からAI技術伝承まで自社のリソースで実現！樋口製作所のDX推進における要諦とは」

中部経済産業局「中部DX推進コミュニティ 企業の取組事例：樋口製作所」

樋口製作所「技能検定の対策動画『ヒグトレ-Higuchi Tech Training-』がついにオープン」