AIスキルのギャップ

複数の業界全体で、技術系人材の不足が深刻化しています。問題の一部は、人工知能（AI）の急速な進歩と、生成AIなどの新しいテクノロジーの普及にあります。これらのテクノロジーにより、企業がプロセスとサービスのオートメーションを進める中で、採用する役職とスキル要件が変化しているのです。

Reuters通信社の新しい調査によると、2024年にはAIへの支出が5,500億ドル以上に増加し、AI人材の不足は50％に及ぶと予想されています。¹

AIは、製品やサービスを強化し、業務やワークフローを最適化し、意思決定を支援し、面倒なタスクを自動化する可能性を秘めています。Deloitte社のレポートによると、これは仕事の性質と雇用市場を変える可能性があるとのことです。²

しかし、今日の最も先進的なAIでさえ、人間なしでは動作できません。AIスキルのギャップを埋めることは、組織が将来の仕事に備え、イノベーションを加速するために不可欠です。

オートメーションと技術の進歩の速度が加速するにつれて、AI関連の仕事に対する需要が高まっています。その一方で、AIの導入率は企業間で未だにばらつきがあります。多くの従業員は、AIのスキル・ギャップはAIのトレーニング・ギャップであると考えています。³

2024年のRandstad社の調査によると、回答者は、AIを導入している企業は、従業員の業務でのAIの使用方法に関するトレーニングやスキルアップが遅れていると述べています。従業員へのAIトレーニングによりどれほどスキルがつくかは、性別や年齢による差もあります。

2024年に発表されたSkillsoft社の調査（ibm.com外部へのリンク）⁵では、回答者は既存の人材開発プログラムの学習形式が効果的でないことがある、またはこれらのプログラムを完了するための時間やリーダーシップのサポートを見つけるのに苦労していると述べています。

Snaplogic社の調査によると、企業にとって、社内予算の制限やテクノロジー、ツール、データへのアクセスはすべて、AIスキルの向上の障害となる可能性があると言います。⁶

また、AIを使用するつもりだと言いながらも、AIを具体的にどのように活用できるかを明確にしていない雇用主もおり、そのため、それらのタスクを実行するために必要なスキルが正確にはわかりません。

需要の高いAIおよび関連のスキルセットで構成されるエコシステムが存在します。¹一般的に、組織にはAI開発者とAI翻訳者が必要です。²これらには、生成AI、予測分析、大規模言語モデル（LLM）、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、ディープラーニング、強化学習の使用方法と導入方法を知っている人が含まれます。

すべてのスキルに、AIの導入に関連する広範な知識が必要なわけではありません。一部のタスクには、ChatGPTのプロンプト調整や微調整の方法など、より基本的な知識が含まれる場合があります。

また、従業員には、セキュリティー、プライバシー、データサイエンス、統計、ソフトウェア開発、コーディング、モデル、アルゴリズムに関する実行可能な知識も求められます。

AIとプログラミングのスキルに加えて、一部の労働者は管理職としての役割を担い、分野の専門家やユーザー・エクスペリエンス・デザイナーと連携することが期待されます。単に下からギャップを埋めるだけではだめなのです。経営幹部レベルの上級リーダーも、企業が何に取り組んでいて、何を目指しているのかを理解するために、最新のAI知識に精通している必要があります。

多くの場合、AI関連の機能に携わるすべての従業員に、AIを最初から最後までコーディングする方法を学習させる必要はありません。企業は、AIプロジェクトにローコードまたはノーコードの⁷種類の直感的なツールを導入することを検討することもできます。

スキル不足は、スキル開発に関する投資と取り組みによって解消できます。AIのスキル・ギャップを引き起こしている問題の多くが、技術者の不足も引き起こしています。AIのスキル・ギャップを埋めるためのソリューションのいくつかは、技術者の不足を補うためのソリューションと重複しています。

AIスキルを教えるオンライン・プラットフォームがいくつか存在しています。例えば、IBMのSkillsBuildや、Microsoft社⁸は、誰でもAIスキルの評価と開発を始めるのに役立つ無料のリソースを提供しています。

将来を見据えた労働力を育成するには、戦略的な採用と継続的な学習への投資が必要です。ほとんどの従業員は、新しいテクノロジーに慣れるためのさらなるトレーニングを受け入れる用意があります。

現在においても、大学、博士課程、AIキャンプ、オンライン・アカデミーなどの従来の学習手段は、Z世代の労働者がスキルを習得する場合でも、引き続き有効な手段です。特に低学年の生徒を対象に、学校のカリキュラムでAIテクノロジーとツールのトレーニングと紹介を行うことが必要です。つまり、トレーナーと教師を最新の状態に保つことが重要です。

入社時には、トレーニング・プログラム、同僚とのワークショップ、オフィス・アワー、サンドボックス環境での練習セッションなどの社内学習機会が貴重な従業員の維持に役立ち、新規応募者の審査に必要な時間を短縮できます。

採用を合理化し、学習プロセスを効率化するには、企業はまず、AIが自社にもたらすメリットと限界（PDF）を徹底的に評価する必要があります。²

AIをやたらに使用すればよいというわけではありません。⁹企業は、過去1年間に業務でAIをどのように使用してきたかを慎重に評価し、何が機能し、何が機能していないかを確認し、フィードバックを使用して今後数年間でAIをどのように使用したいかのロードマップを作成する必要があります。

これに基づいて、これらのAIトピックにおける現在の従業員のAI準備状況をテストし、まだ習得しきれていないスキルを特定することができます。企業のAIニーズがどの程度専門的であるかに応じて、新しいAI専門家を招いてプロジェクトを計画するか、既存のエンジニアのスキルを再教育してAIツールの使用と適用を行うかを選択できます。

従業員が個人のスキル構築の目標を達成できるようにするために、雇用主は、オンラインのオンデマンド・コースと体験の機会、およびインストラクター主導のライブ・トレーニングを組み合わせた、より多くのカスタマイズ可能な対話式学習プログラム⁵を検討する必要があります。

重要なのは、企業はAIトレーニングのアプローチと取り組みが公平に提供され、さまざまな人口統計の労働者が参加できるようにする必要があるということです。

戦略や社内学習計画をゼロから開発するよりも、協力して問題を解決する方が簡単です。企業は教育機関やその他の組織と提携して、これらのサービスを提供することができます。