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生成AIに淘汰されない人材スキルと組織のあり方を経済産業省が解説

公開日
2024.01.10
更新日
2024.02.16

2022年11月末にChatGPTが公開されて以来、空前の生成AIブームが巻き起こっています。そんな中、日本政府も生成AIの可能性に大きく期待を寄せていることから、2023年8月、経済産業省は「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」をアジャイルに取りまとめて公表しました。

参考:「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」 を取りまとめました

DXやデータ活用が叫ばれてから長らく経った現代において、DXの有用性が広く知られるようになった一方、他国に比べデジタル競争力が劣後している日本では、DX推進企業を積極的に輩出していかなければならない状況です。

したがって日本は、DXの後れを「生成AI」によって取り戻すことが期待されています。

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生成AIはすでに

  • 大きなビジネス機会を引き出す可能性
  • 様々な社会課題の解決に寄与する可能性

を大きく秘めていることは周知の事実であり、生成AI時代の到来はほぼ確実と言えるでしょう。

本記事では、そんな生成AI時代において

  • 現代を生き抜くビジネスマンが身に付けるべきビジネススキル
  • AIに淘汰されない人材育成や事業変革を実現するための企業のあり方

について、経済産業省の金杉祥平氏にお話をおうかがいしました。

生成AIの到来前後で、ビジネスマンや企業に求められる役割は大きく変化してきています。本記事を通して、人間側に求められる今後の役割を見出すためのヒントを掴んでいただけたら幸いです。

経済産業省 金杉祥平氏
経済産業省 金杉祥平氏

■経済産業省 金杉祥平氏について:
2006年に経済産業省に入省。過去には、再生可能エネルギーの推進、家電製品の安全基準の整備、電気事業制度のルール整備、福島第一原子力発電所の廃炉推進に従事し、2021年5月から現職。
情報技術利用促進課では、地域企業・産業のDXの実現に向けて、デジタル人材の育成を推進するため、デジタル知識・能力を身につけるための実践的な学びの場を提供する「デジタル人材育成プラットフォーム」の制度設計を担当。

発表背景

まずは「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」の発表に至った経緯についておうかがいしました。

DOORS編集部(以下、DOORS) DXがビジネストレンドのキーワードになったきっかけは、2018年に経済産業省が公開した「DXレポート」にあったと思います。そのような中、2023年8月に経済産業省から「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」(以下、報告書)が発表されました。

まずはこの報告書を発表した背景について教えてください。

経済産業省・金杉祥平氏(以下、金杉氏) OpenAIが2022年11月にChatGPTを公開して1週間で100万ユーザーを突破して、2カ月間で1億ユーザーに到達しました。その性能の高さから全世界で大きな話題になったのは記憶に新しいところです。

そのインパクトを踏まえて政府が今年の5月に立ち上げた「AI戦略会議」にて、「AIに関する暫定的な論点整理」が今年の5月に取りまとめられました。そこで「生成AIの登場を踏まえ、デジタル人材の再定義を早期に検討すべき」という方針が示されたところです。

こうした背景から、生成AIの利用を通じたさらなるDXの推進に向けて、今年の6月から「デジタル時代の人材政策に関する検討会」において、生成AIを適切かつ積極的に利用する人材およびスキルのあり方について集中的に議論しました。その議論を受け、技術進展のスピード感を意識しつつ、現時点で取るべき対応をアジャイルに取りまとめた次第です。

日本のDXの現状

DOORS このDOORSメディアでも、DX推進において先進的と見受けられる企業様を数多く取材させていただいています。その取材を通じて、一部の企業では目の色が変わってきている印象を持っています。

金杉様の目から見て、この2〜3年における日本のDX推進状況はどのように映っておられるのでしょうか?

生成AIに淘汰されない人材スキルと組織のあり方を経済産業省が解説

金杉氏 2〜3年前に比べますと、日本のDXは着実に進んできていると考えています。

当時はDXの定義自体は示されていましたが、企業が採るべき具体的なDXの進め方やデジタル人材の育成・確保の方法についての事例が、あまりにも少ない状況でした。そのため各社が試行錯誤しながら手探りで進めてきた、というのが私の印象です。

しかし現在では多くのDX事例が出てきており、経済産業省はDX時代の経営の要諦集として「デジタルガバナンス・コード 2.0」を公表しました。

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【解説】「デジタルガバナンス・コード」実践の手引き2.0から見る中小企業のDX推進の筋道とは?
経済産業省・奥村氏にきく、日本企業のDXの今

参考:「デジタルガバナンス・コード2.0」を策定しました

デジタルガバナンス・コードとは、DXによる企業価値向上の推進のために経営者が実践すべき事項をまとめたものです。DX推進企業を増やすことを目的として策定されました。

DOORS 具体的にはどのぐらいの日本企業がDXに取り組んでいるのでしょうか?

IPA(独立行政法人情報処理推進機構)の「DX白書」によれば、全社戦略に基づいてDXに取り組んでいる日本企業の割合は「54%(※)」となっています。補足ですがアメリカでは「68%」となっており、他国と比べてDX推進が後れを取っていることが分かります。
※企業規模に関係なく取りまとめられた統計です。

 参考:DX白書

DOORS 半数近くの日本企業が、DXに未だ取り組めていない(※)状況なのですね。
※「DXに取り組む」の明確な定義はなく、広義の意味で「DXに取り組めていない」と表現しています。例えばビジネスモデルや全体組織の変革を見越したDXも含めば、「ビジネスチャットツールを取り入れていない」「通信手段にFAXが用いられている」といったデジタイゼーション・デジタライゼーションを意味するDXも含みます。

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DX推進がうまくなされている企業・組織の特徴

DOORS DXをうまく推進できている企業・組織に特徴や傾向はありますか?

金杉氏 自社のミッション・ビジョン・バリューと、DX推進をうまく結び付けている企業が第一に挙げられます。企業の存在意義や理念を考えたとき、DXの実現が不可欠であることを経営者自ら明示できている企業は、DXをうまく推進できているように思います。

第二に「長期戦略を練っていること」。5年後・10年後の理想と現状の差分を洗い出し、その差分を、デジタル技術の活用によって解消するべく動いていること。顧客目線で価値を創出するためにデータや技術をどう活用するか検討していること等が挙げられると思います。

DOORS ちなみに業界や業種でDX推進のレベルに差はありますか?

金杉氏 業界・業種によるDX推進の差はあまりないです。それよりも今申し上げたフィロソフィーの部分が重要であると言えます。 


生成AIに対する経済産業省の見解

DOORS 本インタビューのテーマである「生成AI」は、DX推進の鍵を握っていることは間違いないと思います。そこで、各国のAI活用動向についてもウォッチされている経済産業省から見て、生成AIはどのようなインパクトを社会やビジネスにもたらすと考えていますか?

ポジティブ面・ネガティブ面の両方から教えてください。

金杉氏 今年の3月に発表された、OpenAIとペンシルバニア大学の共同論文によりますと、大規模言語モデル(LLM)はインターネットやトランジスタ、エンジン、電気などに匹敵する「数十年に一度の技術」だと言われています。

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LLM(大規模言語モデル)とは?生成AIとの違いや活用事例・課題

生成AIに淘汰されない人材スキルと組織のあり方を経済産業省が解説

生成AIの技術は、プログラミングではなく自然言語でコンピューターとインターフェースできるという取り扱いやすいものです。そのため、日本の生産性および付加価値の向上を通じて大きなビジネス機会を引き出すとともに、さまざまな社会課題の解決に資する可能性があると考えられています。

生成AIは大量のデータを学習して要約や分析・提案といった領域において高い能力を発揮します。その能力は調整、問題解決、テクノロジーデザイン、プログラミングなど分野を問わず、さまざまなスキルに影響を及ぼすことが見込まれています。

ここまでが生成AIのポジティブな面ですが、一方でネガティブな面としては

  • 情報漏洩
  • 著作権問題

といったリスク・セキュリティ面に関する対応、対策が必要になる点です。 

社会全体としては、技術を適正に管理してリスクを最小化しつつ、生成AIがもたらすメリットを最大限に享受することが重要だと考えています。ビジネスにおいても生成AIを業務効率化にとどめることなく、製品やサービス、ビジネスモデル変革につなげる発想が必要不可欠です。

生成AIは仕事を「代替」するのではなく、人間の能力の「拡張」に寄与するもの

DOORS 生成AIを一つの「ツール」として既存業務の効率化に活用するようなケースは結構耳にするのですが、ビジネス「変革」を起こすための生成AI活用事例も出てきていますか? 

金杉氏 「変革」という粒度では、まだ多くはありません。現状では、プロンプトを入力してまずは結果を見てみる、というようなリテラシーレベルで試行錯誤している企業がほとんどだと思います。

そこからもう少し踏み込んだ活用ケース、例えば生成AIによる業務の「自動化」のような応用事例はこれから増えてくることでしょう。

DOORS 応用事例が今後増えるとなれば、生成AIによってあらゆる業務プロセスが代替されると思います。すでに代替された職種、あるいは今後代替されると考えられる職種は明らかになってきていますか?

金杉氏 まだ明らかにはなっていません。生成AIはホワイトカラーの業務を中心に、幅広い業界・企業におけるさまざまな業務の生産向上性に寄与し、さまざまな社会課題の解決に資することが見込まれています。特に事務作業などのルーティン業務の効率化に大きく貢献する可能性があります。

しかし創造性が要求される領域においては、まだ人間の能力を完全には超越していない状況です。したがって特定の職種が全面的に代替されることはないと予想され、影響は部分的な業務の改善にとどまると見込まれます。

むしろ生成AIは、人間の能力を拡張して生産性向上に寄与するツールとして活用されるべきだと考えます。

DOORS 仕事の「代替」ではなく、あくまで人間の能力「拡張」という視点で生成AIを捉えればいいわけですね。 

日本企業における生成AIの活用割合と課題

DOORS 生成AIを導入している企業の割合はどれくらいですか?

金杉氏 ボストンコンサルティンググループの調査によれば、生成AIの大企業での導入率は世界平均40%に対して、日本では24%にとどまっています。また帝国データバンクの調査によると、生成AIを業務で活用していると回答した中小企業の割合は9.1%にとどまっています。

DOORS 「生成AIの導入」と一口に言っても、既存業務フローの一部代替からビジネス変革まで、導入のレベル感は様々だと思います。その観点で、現在の日本ではどのようなレベル感で生成AIを導入・活用できていますか?

金杉氏 現時点では、既存業務の代替にもまだ至っていない企業が多いです。全体的には、実用というよりもまずは生成AIを安全に利用できる社内環境整備や、生成AIに関するリテラシーを持った人材創出フェーズであると考えています。

そうした人材を通して生成AIのメリットやリスクについてさらに理解を深め、生成AIを実際に触ってみて何ができるのかを模索している段階だと言えるでしょう。

DOORS まだまだビジネス変革レベルの活用には至っておらず、既存業務フローの置き換えにも到達されていない企業が多いのですね。

しかしDXがなかなか浸透・推進されなかった約5年前と比べると、GPT-4が2023年の3月にリリースされてから本格的なブームになったことを考えれば、生成AIの導入や進展は比較的速いようにも感じます。

金杉氏 DX推進企業は徐々に増えてきており、そういった企業は生成AIのような新しい技術に取り組む素地(そじ)ができているからこそ、早く取り組めているのだと思います。逆にDXにキャッチアップできていない企業は、生成AIの活用にも足踏みしている印象です。  

DOORS 今のお話はどちらかと言えば経営目線ですが、従業員目線で取り組みが進まない理由はありますか?

金杉氏 生成AIという新しい技術に対する不安や抵抗感があったり、生成AIへの理解や教育が不十分であったりするのでしょう。あるいは新しい仕事の進め方に対しての適応が難しいといった課題もあると思っています。

DOORS 習慣や既存のやり方に変化が生じることに心理的な抵抗を感じる方は多いと言われていますが、そういったマインド面も関係しているということですね。

金杉氏 はい。つい最近、とある経営者から聞いたお話では、「業務に変化が生じることを嫌がる社員は一定数必ずいる。生成AIのような新しい技術の場合、使う仲間をまず増やし、そちらが多数派になれば、抵抗感を抱く社員の考えが徐々に変わってくるのではないか」ということでした。

ビジネスマンに求められるもの:創造性や発想力

DOORS ここからは、本題である「生成AI時代におけるDX推進で求められるスキルや人材」についておうかがいします。今後、生成AIが組織や企業活動に取り入れられていく流れが恐らく当たり前になる時代がやってきますが、そこでビジネスマン個人に求められる資質やスキルは何だと考えますか?

金杉氏 まずは生成AI活用に関するマインドやスタンス、およびプロンプトの習熟といった、基本的なリテラシーを身につけることが必要です。かつ、言語化の能力や対話力、分析する力、問いを立てる力、仮説を立て、検証する力。

生成AIに淘汰されない人材スキルと組織のあり方を経済産業省が解説

要するに、これまでビジネスマンにとって重要と言われてきた力が改めて求められます。これらの力は経験を通じて培われるものであり、職種や役割に関係なく社会人ベーススキルとして必要です。

生成AIによるビジネス変革が進むにつれて、業務の自動化が進み、人間に求められる役割や仕事のやり方が徐々に移ろい、今後は人間にしかできない・より創造性の高い役割が増えていくのではないでしょうか。

DOORS 私たちも既存業務にChatGPTを徐々に取り入れ始めていますが、使い手の創造性や発想力がかなり必要だと感じます。まさに問いを立て、仮説を立て、検証するサイクルを回さなければ、どんなに生成AIが便利で万能な技術だとしても持ち腐れてしまうことを日々痛感しています。そういう意味でも、創造性や発想力を養う必要は大いにありそうです。

DOORS 報告書の中で1つ気になったのが、「生成AIの利用によって業務の効率化等が進む一方で、生成AIに依存しすぎると、業務を通じて経験を積み重ね成長する機会が失われうる」という箇所でした。これはつまり、「生成AIありきで仕事を進めることによって、ビジネスマンに求められるベーススキルが養われない可能性がある」ということでしょうか?

金杉氏 そうです。基本的に業務のベーススキルは、20代や30代における実務経験やOJTを通じて培われる側面もあると思っています。それが、生成AIが導入されることによって、本来養われるべきベーススキルが身につかなくなるかもしれない、ということです。実務経験の代替としてどのような教育がなされるべきか、についても明らかになっていません。

このあたりは継続して検討していきたいと思っているところです。

DXに積極的に取り組んでいる企業には優遇税制や助成金などで支援

DOORS 生成AI時代においてビジネスマンに求められるスキルを列挙していただきましたが、そこに対し、日本政府からの具体的な支援はあるのでしょうか?

金杉氏 DX推進のために身につけるべきスキルおよびその学び方については、IPAと経済産業省から「デジタルスキル標準」という形で学びの指針を提示しています。

参考:デジタルスキル標準

金杉氏 デジタルスキル標準では、今年の8月に、生成AIに対応するための改訂が行われました。生成AI活用に向けて何を学ばなければならないのかを、具体的な項目として追加しています。 

その上で学びの場として、「マナビDX(デラックス)」という経済産業省とIPAが作成したポータルサイトに、生成AIに関する学びのコンテンツを10講座ほど掲載しているところです(2023年12月時点)。さらに「ITパスポート試験」にも来年4月から生成AIに対応した問題を出すことを決定しました。

参考:マナビDX – マナビDXはすべての人に学びの場を提供します
参考:ITパスポート試験

まずはスモールステップから始める

DOORS 生成AIを起点に、今はあらゆる新技術が目まぐるしく発表されています。それに伴い、学ぶべきことや身に付けるべきビジネススキルも早いスピードで変化していきますよね。 

金杉氏 おっしゃる通りです。変化をいとわずに学び続ける姿勢がなければ、市場に取り残されてしまいます。生成AI到来というこのタイミングをきっかけに、改めてビジネスマンとして身に付けるべきスキルを見つめ直せると良いかもしれません。

結果的に、生成AIを活用したDX推進に舵を切る企業がこれから増えていくことを願っています。

DOORS まずは、生成AIを仕事や業務に応用する力や発想を身に付けながら、目の前の習慣を少しずつ変えていくことが重要そうでしょうか。例えば既存の業務フローを生成AIでデジタル化する、など。 

生成AIに淘汰されない人材スキルと組織のあり方を経済産業省が解説

金杉氏 はい。本当に小さな領域で構わないので、まずは生成AIを試してみる。そこから、デジタルの可能性を体感してもらい、少しずつ成功体験を拡大していけばよいと考えます。

企業・組織に求められるもの:失敗を良しとする企業風土の醸成

DOORS 生成AIが社内で普及されるためには、企業全体で「変化を楽しむ」「楽しみながら取り組む」というような空気感が広がっている必要があるように思います。変化が起こりにくい組織ほど、「新しい習慣を取り入れることに抵抗を抱く」ような文化があるように思うからです。

金杉氏 おっしゃる通りです。少なくとも「試行錯誤」が企業風土の根底にあることが重要だと考えています。試行錯誤とは「失敗を許容すること」です。生成AIの活用もDXも、試行錯誤なくては実現することはできません。失敗は当然として受け入れ、それを糧(かて)に成長しようという理念が求められると思います。

DOORS DXや生成AIにおける正解がなかなか見つからないからこそ、手数を打っていくことは前提になりそうです。

金杉氏 そうですね。「まずはやってみる」方針へ、スピーディに舵を切れる企業風土が今後は重要視されるように思っています。

企業風土の醸成に必要な「外部調査」や「健康診断」

DOORS そういった企業風土を醸成するためには、経営層の意識改革がなされる必要がありそうです。意識改革がなされるには、外部からの何かしらの刺激やきっかけが必要だと思います。例えば「他社のDX推進状況」を知る、など。

金杉氏 他の企業の模範となるようなDX先進企業を、業種毎に「DX銘柄」として毎年選定しているのですが、こういった情報から他社の動きを把握し、組織改革に繋げていただくことは一つの手段だと思います。

【関連記事】
DX銘柄とは?経産省選定「DX銘柄2023」から読み解く日本企業のDX傾向と事例

参考:デジタルトランスフォーメーション銘柄(DX銘柄)

金杉氏 また経済産業省では「DX推進指標」という、DXに関する健康診断のようなツールも提供しています。

参考:DX推進指標

金杉氏 自己診断フォーマットに沿って回答すると、自社のDXの現在地が把握できる資料です。DX推進を阻害する要因が明確になり、重点的に取り組むべき動きが見出せます。

DOORS DXに取り組んでいる企業への補助金や助成金、あるいは優遇税制などはあるのでしょうか?

金杉氏 DXに積極的に取り組んでいる企業を認定する「DX認定事業者制度」というのがありまして、認定された事業者に対して各種支援をしています。認定事業者は公式ロゴマークが使用可能になり、これにより「DXに積極的に取り組んでいる企業」であることをPRすることができます。

加えて、「DX投資促進税制」の措置が受けられます。こちらは主務大臣が認定したデジタル関連投資に対して、3%または5%の税額控除、もしくは特別償却30%を措置するものです。また認定事業者の中でも中小企業に関しては、日本政策金融公庫による低利率融資または信用保証協会の普通保険等とは別枠で、追加保証や保証枠の拡大が受けられます。

認定事業者の人材育成に関しても、訓練系や訓練期間中の賃金の一部を助成しています。

参考:DX認定制度(情報処理の促進に関する法律第三十一条に基づく認定制度)

まとめ

本記事では、「生成AI時代」におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進と、それに必要な人材・スキルの重要性について、経済産業省の視点を交えながら掘り下げました。2023年に経済産業省が公表した「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」を軸に、以下のポイントが明らかになっています。

生成AIのビジネスおよび社会への影響: 生成AIは大きなビジネス機会を生み出し、社会課題の解決に寄与する潜在力を持っています。生成AIをビジネス変革に利用するため、立ち止まらずに生成AIを適切かつ積極的に使ってみるという姿勢を持つことが重要です。ただし、生成AIの技術導入が黎明期である現時点では、著作権等の権利侵害・情報漏えい等に注意することが必要です。

DX推進と日本の現状: 日本ではDXが進行中ですが、デジタル競争力では他国に劣後しており、より積極的なDX推進が求められています。今後、経営層の意識改革や人材育成等を通じて、生成AIが積極的かつ適切に利用されることが、日本企業のDXの遅れを取り戻し、加速する契機となることが期待されます。

生成AIを積極活用するスキル習得の重要性: 生成AIの普及に伴い、ビジネスマンには新たなスキルや役割が求められています。特に、生成AIによって自動化が進み、「作業」が大幅に削減され、人の役割がより創造性の高いものに変わり、ビジネス変革を推進するための創造性や発想力が重要とされています。

国の支援策: 国は、DX推進企業を支援するための優遇税制や人材育成の訓練に対する助成金を提供しており、生成AIに関する教育やデジタルリテラシー向上のための学びの指針や学びの場も提供しています。

本記事を通じて、生成AIとDX推進の重要性、及びこれらを推進するための個人の資質や組織のあり方についての理解を深められたと思います。生成AI時代を生き抜くためには、技術への適応だけでなく、創造的な思考と絶えず学び続ける姿勢が必要不可欠です。



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