AI人材育成で成果を出す企業が必ず育てている「価値創造プロセスを回す力」とは

価値創造プロセスの7ステップとは

価値を創造するには、明確なプロセスがあります。成功企業はこのプロセスを回せる人材を育てています。

ステップ1：どんな価値を創るのか

すべての起点です。NTTデータグループは、自らを「社会に新たな価値を提供し続ける企業」と定義しました。村田製作所は「開発効率2倍」という数値目標を掲げました。定性的な価値、定量的な価値のどちらでも構いません。「AIを導入する」は手段であり、価値ではありません。

ステップ2：観察する

現場で何が起きているか。データは何を示しているか。観察なしに課題は見えません。業務フローの実態、データの質と量、関係者の負担を把握します。

ステップ3：課題を特定する

最も重要な課題を特定します。課題特定の精度が、プロジェクト全体の成否を左右します。判断基準は3つ。インパクトの大きさ、実現可能性、緊急性です。

ステップ4:企画する

課題をどう解決するか。ビジネスとテクノロジー両方の視点で考えます。村田製作所はベイズ最適化を選びました。NTTデータグループは4段階の人材レベルと育成ロードマップを整備しました。

ステップ5：合意する

どんなに優れた企画も、関係者の合意がなければ実現しません。経営層には投資対効果を示し、現場には業務負担の軽減を説明します。

ステップ6：実装する

設計した解決策を形にします。技術力だけでなく、現場の運用に落とし込む力が必要です。村田製作所の場合は、入社2年目で実案件のAIモデル開発を独力で実装できるようになりました。

ステップ7：検証する

成果を測定します。村田製作所は修了生が幅広い案件をこなせるようになったことを確認しました。NTTデータグループは2024年10月時点で実践的生成AI人材7万人を育成しました。検証結果をもとに改善サイクルを回します。

成功企業はこの7ステップを回せる人材を育てた

村田製作所の取り組み

10年で売上げ3倍に伸長し、開発案件が急増しました。そこで「開発効率2倍」を目標に設定(ステップ1)。開発プロセスを観察し、材料開発の実験に膨大な時間がかかっていることを発見(ステップ2)。AI技術を全社共通基盤とすることで効率化できると判断(ステップ3)。
部門横断チームで議論を重ね、NTTデータ数理システム社と協力して育成プログラムを設計しました(ステップ4)。共通基盤技術センター内で合意形成し、2期にわたって実施(ステップ5)。機械学習やディープラーニングの実践的な教育で、入社2年目の社員が実案件を独力で実装できるように(ステップ6)。修了生は各部署で活躍し、他部門からの依頼もこなしています(ステップ7)。

NTTデータグループの取り組み

「Gen AI Driven Company」として社会に新たな価値を提供し続けることを目指しました(ステップ1)。生成AI技術の急速な進展を観察し(ステップ2)、人材育成が最優先事項だと特定(ステップ3)。グローバル標準のフレームワークを設計し、4段階の人材レベルと育成ロードマップを整備(ステップ4)。
全社員約20万人を対象に、2026年度末までに30,000人という明確な目標を設定(ステップ5)。2024年10月からグローバル展開を開始し、各レベルに応じたトレーニングを提供(ステップ6)。2024年10月時点で実践的生成AI人材7万人を育成し、2,000件を超える生成AI関連ビジネスを受注しました(ステップ7)。

共通点

アプローチは違います。しかし両社とも技術ありきではなく、価値ありきで研修を始めました。そして価値創造プロセス全体を回せる人材を育てました。技術だけ教えても成果は出ません。

今日から始めよう

7ステップ診断チェックリスト

あなたの組織は、7ステップのどこまでできていますか。

ステップ1

創造したい価値が明確に定義されている

ステップ2

現場の実態とデータを観察している

ステップ3

解決すべき課題の優先順位がついている

ステップ4

ビジネスと技術の両面から企画できている

ステップ5

関係者の合意が得られている

ステップ6

実装し、現場で使われている

ステップ7

成果を測定し、改善サイクルが回っている

7つ全部にチェックが入らなくても構いません。足りない部分が明確になることが大切です。

当財団のAIエンジニア学科について

当財団のAIエンジニア学科のプログラムは、この価値創造プロセスを実践的に学ぶ構成です。
6ヶ月のカリキュラムは3段階。データ分析実践でステップ2「観察する」とステップ3「課題を特定する」の基礎を学びます。機械学習から生成AI、RAG実装まで約200時間の技術習得で、常に「この技術は何に使えるか」を問い、ステップ4「企画する」とステップ6「実装する」の力をつけます。
そして50時間のプロジェクト実践。自分でプロジェクトを企画し、計画書、企画書、報告書、成果物をすべて独力で作ります。これがこの7ステップ全体を回す力になります。
現役データサイエンティストがメンターとして24時間365日サポート。ナビゲーターが週次で進捗確認し、モチベーションを維持します。
企業が本当に欲しいのは「技術を実装できる人」ではありません。「価値を創造できる人」です。価値創造プロセスを回す力を育てましょう。