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ほとんどの組織は現在AI戦略を持っています。AIの価値を示すものは少ないです。
もしあなたが技術、セキュリティ、データ、あるいは事業部門を率いているなら、おそらくパターンを見たことがあるでしょう。印象的なデモ、有望なパイロット、タスクフォース、そして停滞。AIモデルは機能しています。プラットフォームは設置済みです。しかし、採用はまばらで、影響を証明するのは難しいです。
不快な現実はこうです。AI の人材戦略 がAIをコア能力にするか、それとも高コストな実験にするかを決定します。
技術だけでは 企業内のAIスキルギャップを埋めることはできません。アイデアを成果に変えるには、適切な人材の組み合わせ、従業員向けのAIトレーニング、そしてガバナンスが必要です。
なぜAIの取り組みが停滞するのか(技術が機能しても)
AI戦略がモデルの性能低下によって失敗することはほとんどありません。彼らが停滞するのは、組織が実際の業務で責任を持って、大規模にAIを活用する準備ができていないからです。
組織や政府機関の間で、同様のパターンが繰り返し現れています。ITはプラットフォームを立ち上げることができますが、ビジネスチームはワークフローを実用的なユースケースに変えるのに苦労しています。セキュリティは遅れて導入されるため、「シャドウAI」が盛んになり、リスク許容度が低下します。データの品質やリテラシーは予想より低く、モデルの出力は信頼性が低いか誤解されています。現場のスタッフはAIが「自分たちに与えられた」もので、AIが自分たちのために作られたものではないと感じ、静かに回避しています。
これらは主に技術的な問題ではありません。それは人材、スキル、ガバナンスの問題です。
効果的なAI導入は以下に依存します:
- 非技術スタッフ向けの基本的なAIリテラシーを提供し、従業員がいつどのようにツールを使うかを知ることができます。
- IT、セキュリティ、ビジネス全体で明確なAIガバナンスとスキルを明確にし、リスク管理を行ってください。
- 堅実なデータ運用を行って、AIの出力が信頼でき説明可能であること。
- AIプロジェクトのための思慮深い変更管理を行い、新しいツールが実際に定着するようにしています。
これらの要素が欠けていると、AIの取り組みは概念実証モードから逃れられません。それらが導入されると、特定の指標を動かし、ユーザーや理事会、規制当局からの信頼を得られる、より適切に選ばれたユースケースが減るのが見られます。
AI対応の労働力とは本当の姿です
「全員にAIを教えろ」というのは決断力がありますが、実際にはほとんどうまくいきません。実践的な AI人材戦略 は役割に基づいています。まずは、理論ではなく、各グループがAIを仕事の文脈で何ができるかを問うことから始めます。
テックリーダー:プラットフォームの購入から能力構築まで
テクノロジーリーダーはしばしばAI投資を支援します。彼らの影響力はツールやベンダーをはるかに超えています。
AI対応のテックリーダーは、AIを単発のプロジェクトではなく、コアな運用能力として扱います。AIの取り組みを明確なビジネスやミッションの成果に合わせ、サイクルタイム短縮、バックログの削減、顧客や市民の満足度の向上に結びつけます。彼らは、データサイエンティストだけでなく、IT、セキュリティ、データ、オペレーション、人事を含むクロスファンクショナルなAIチームを推進しています。そして成功は人にかかっていることを認識しているため、インフラだけでなくAIのスキルアッププログラムにも資金を提供しています。
ここで、ビジネスリーダーにとってAIスキルは不可欠です。シニアリーダーはモデルを構築する必要はありませんが、信頼できるユースケースを認識し、データやガバナンスの制約を理解し、リスク、バイアス、ROIについて十分な情報を得た質問をする必要があります。 CompTIA AI Essentialsのような構造化された学習は、リーダーシップチーム全体でこの基盤を築くことができます。
CISO:見出しを飾る前にAIを確保する
セキュリティリーダーはしばしば、自分たちが設計していないAIリスクを引き継ぎます。例えば、従業員が機密データを公開ツールや管理されていないAPI、不透明なモデルを持つベンダーに貼り付けることなどです。
AI対応のCISOは、組織のAIガバナンスフレームワークを拡張し、データアクセス、モデル利用、サードパーティツール、そして生成AIの安全な利用をカバーします。CIO、人事、法務と連携し、従業員向けの安全な利用、データ処理、インシデント対応に関するターゲットを絞ったAIトレーニングを作成します。彼らは、従業員が無視する一般的な「使用禁止」通知に頼るのではなく、技術に基づいた実用的なガードレールや方針に焦点を当てています。
CISOはすべての決定を単独で独占することはできません。プロダクトオーナー、開発者、マネージャーも、AIの設計とスキルを基礎に持つ必要があり、新たな盲点を生み出さずに責任を持ってAIを設計・活用できるようにしています。
ライン・オブ・ビジネスのリーダー:AIの価値と変革を独占する
実際には、AIは事業部門、オペレーション、カスタマーサービス、財務、マーケティング、ケースマネジメント、許認可などで生死を分けています。
AI対応のビジネスリーダーは、実現可能な機会を見抜き、魔法のような考えを避ける十分なリテラシーを持っています。彼らは潜在的なAIユースケースを、サービスレベル契約、ケースバックログ、顧客満足度、エラー率、ミッション成果などの指標に直接結びつけます。AIプロジェクトのチェンジマネジメント、誰が関わるべきか、役割の進化、成功の測定方法の責任を担います。
ドメイン特化した学習がここで役立ちます。AIフォーマーケティングエ ッセンシャルや AIフォーセールスエッ センシャルズのようなプログラムは、抽象的な例ではなく、リーダーやチームにAIが自分たちの世界で何ができるかを示します。
現場および知識労働者:日常のAIスキル
AIの価値の多くは、毎日何千ものやり取りによって生み出されるか、失われます。エージェントが返答を起草し、アナリストがデータを調査し、ケースワーカーがAIアシスタントを使ってリクエストをトリアージします。
現場スタッフは必ずしもエンジニアになる必要はありませんが、非技術スタッフにはAIリテラシーが必要です。それには、AIができることとできないこと、効果的なプロンプトの書き方、出力に疑問を投げかけ、いつ人間にエスカレーションすべきかを知ることが含まれます。生成AIを扱う際のセキュリティとプライバシーの義務について明確な理解が必要です。また、あらゆる提案が自動化や雇用喪失への一歩と解釈されるのを恐れずに実験する余地も必要です。
CompTIA AI Prompting Essentialsのようなターゲットを絞ったオプションは、明確な方針や安全な利用を模し出した地域の支持者と組み合わせることで、ここでの信頼と能力を迅速に高めることができます。
よくある間違い:ツール優先のAI、トレーニングは最後にする
多くのAIプログラムを静かに弱体化させているパターンがあります。ツールファーストのアプローチでは、組織はAIプラットフォームを購入し、パイロットを開始し、その後に人々が準備ができているかどうかを尋ねます。トレーニングは後回しにされるか、あるいは全く考えられない。その結果、印象的なデモ、緊張するユーザー、そして多くのガバナンス問題が蓄積されています。
人を中心としたAI労働力戦略では、その順序は異なります。リーダーはシンプルな問いから始めます。誰が何を、どのツールで、どんな制約のもとで安全に価値を提供できる必要があるのか?彼らはこれらの解決策を中心にプラットフォーム、ガバナンス、従業員向けのAIトレーニングなどの投資を設計しています。
技術は両者で似ているかもしれませんが、結果はそうではありません。人、スキル、方針が最初から組み込まれていれば、AIは一連の断片的な実験ではなく、日常の仕事の一部となります。
スキルギャップから行動へ:CompTIAのAI学習パスの活用
役割ごとにスキルギャップが見えるようになったら、それを埋めるための信頼できる、一貫性があり、測定可能な方法が必要です。構造化されたAIのスキルアッププログラムや、連携した認定資格がそれを大規模に実現するのに役立ちます。
CompTIAのポートフォリオは、実験を超えたい組織向けに設計されています:
- AI Essentialsは 、機能横断、AIとは何か、ビジネスや公共部門の仕事における位置、リスク、倫理、ガバナンスの考え方など、幅広いAIリテラシーを提供します。
- 『AI Prompting Essentials 』は、生成AIツールと実際に連携し、信頼性が高く再現可能な結果を得る実践的なスキルに焦点を当てています。
- AI for Marketing Essentials および AI for Sales Essentials は、収益やエンゲージメントチームの具体的なワークフローにAIの概念を結びつけ、既に所有する指標に影響を与えるためにAIを活用できるようにします。
AI対応はできていますか?測定すべきもの
多くのリーダーは一つの数字を求めています。つまり、労働力の何パーセントがAIの訓練を受けるべきか、あるいはどれだけのAI証明書が「十分」かということです。
明確な答えはありませんが、自社の組織にとって意味のある指標を定義することは可能です。
有用な信号には以下のようなものがあります:
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カバレッジ: あなたの優先的な役割のうち、AI Essentialsのような基礎的なAIリテラシートレーニングを修了した割合はどのくらいですか?
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深さ: 重要なチーム、セキュリティ、データ、オペレーションにおいて、認定や評価、または経験の文書化を通じて検証可能で役割に適したスキルを持つ人はどれくらいいますか?
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利用状況: AIがどこで導入されているか、従業員は意図通りに使っているか、またAIが仕事を複雑にするのではなく改善していると報告しているか?
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リスクポスチャー: AI関連のインシデントやポリシー違反は、研修やガバナンスが成熟するにつれて減少しているのか?
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アウトカム・リンクー: 主要なユースケースでは、例えばAIプロンプティングの完成を特定の指標の改善に結びつけることはできますか?
目的は恣意的なトレーニング枠を追い求めることではありません。組織内の各意味のあるAI能力が、それを設計・監督・責任を持って運用するための十分な人間の能力とマッチングされることを保証するためです。
スライドウェアから機能へ
あなたのAI戦略は、その図の美しさで評価されることはありません。判断は、組織の運営方法を変えたかどうか、そしてその変化が持続可能な価値を生み出すかどうかで判断されます。
AIを労働力と能力戦略として再定義することは、任務を単純化するものではありませんが、責任を明確にします。CIOやCTOはプラットフォームだけでなく、AIが成功するための条件も所有しています。CISOはデータ保護からAIガバナンスやスキルへの視野を広げます。データリーダーは、野心をデータ現実とリテラシーに支えています。ビジネスリーダーはAIの成果とそれに至るために必要な変化を所有しています。現場のスタッフは受動的な受動者ではなく、AI設計の参加者となります。
その観点から、トレーニングは後回しではありません。AIを実験から実践へと変えるための主要なレバーの一つです。
CompTIAのAIエッセンシャル、AIプロンプティングエッセンシャル、マーケティングのためのAI、そしてAIフォー・セールスエッセンシャルズは、この状況に直接適合するよう設計されています。組織や公共機関に対し、AI対応の人材を育成するための実用的で役割意識のある基盤を提供し、AIを大規模に計画・導入・管理できる能力を身につけます。
もしあなたの組織がAIの準備度を真剣に考えているなら、 次のモデルよりも次のスキルセットの強化に重点を置くべきです。
AI戦略を持続可能な能力に変える準備ができたとき、CompTIAはあなたの組織や機関に合った AI人材育成計画 の設計と実施を支援します。