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現在、約3分の1の企業が従業員に人工知能トレーニングの修了を求めており、グローバルテック団体CompTIAの最新調査によると、この積極的な取り組みは、より遅い導入者を見捨てるリスクがあります。
この報告書『AIの生産性とワークフォースへの影響』は、人材のスキル開発を待つ企業は、遅延の理由として挙げる非常に初期段階のAI導入に固執している可能性があると警告しています。
回答者のほぼ半数(46%)が、組織内のAIが「まだ初期段階にある」ため「まだトレーニングは必要ではない」と答えており、研究者たちはこれを「鶏が先か卵が先かのパラドックス」と表現しています。「...その理由は、スタッフがAI導入を前進させるためのAIスキルを持っていないからだ」と報告書は指摘しています。
取締役会での FOMO(取り残される恐怖)が高まる
リーダーシップの圧力は高まっており、8割以上の企業(82%)がAIによる生産性向上への「高い期待」を報告しています。
しかし、期待値が高くなり、現実が衝突しています。人間の作業をAIに置き換えようとした企業の約5分の4(79%)は、技術が不足した際に何らかの後退を経験し、締め切りや基準、コンプライアンス要件を満たすために仕事を人に返すという報告をしています。
パフォーマンスの問題、スケーリングの課題、予期せぬコストが導入失敗の主な要因でした。
「AI導入が不十分であることは、技術的な欠点以上のものを示すことが多い」と研究者は警告しています。「ワークフロープロセスへの十分な注意とスタッフのスキルトレーニングも同様に重要です。」
採用は依然として不均一であり、スキルが主な分岐点となっています
CompTIAによると、企業内の従業員の平均37%がすでに職場でAIを使っています。大手企業はCEOや上級リーダーシップによって主導されるトップダウンの採用率が高いと報告しています。
しかし、多くの組織が実験を行っているものの、AIを成功裏に拡大するために必要な人材能力の構築はまだ進んでいません。
現在、AIスキルの訓練を義務付けている企業はわずか34%です。さらに36%は研修を任意とし、参加の判断に委ねられています。
しかし、学習への投資は加速しており、85%の企業が、スタッフのAI知識やタスク完了を検証するために業界認定の認定資格を重視していると答えています。
「私たちはAIを使っている」 ≠「私たちはAIから恩恵を受けている」
報告書は、測定が野心に遅れをとっていることを強調しています。
時間の節約や生産性向上を含む5つの主要な生産性指標において、AIの影響を厳密に測定している企業は約半数にとどまっています。
研究者たちは、AIツールの成果が構造化された評価ではなく「目分量」で評価される場合、組織が進捗を過大評価している可能性があると警告しています。
人員配置の混乱―しかし想定より遅い
この調査は、2025年9月に米国の1,133社を対象に行われた調査に基づいており、業界や企業規模を対象にサンプリングされました。
AI関連の労働力変化は起きていますが、「ロボットが仕事を奪う」という見出しが示すよりもはるかに慎重です。
約38%の企業がAIに起因する人員配置措置を講じており、新規役職の追加、従業員のシフト、場合によってはポストの廃止などが含まれます。
スタッフポジションをAIで置き換えたと報告したのはわずか20%で、その多くは自動化により他の人を移すか新しい人を採用しています。AIだけで人員を削減した企業の純影響はわずか9%です。
しかし、若手労働者が最も露出しているように見え、企業は代替が容易で成果への影響が低いという認識を挙げています。
信頼性の問題:「AIが私たちにそうさせた」
AIを理由に人員削減した企業でさえ、この技術が都合の良い正当化になるかもしれないと認めています。
約64%が、解雇や大幅なコスト削減など、不人気なビジネス判断の隠れ蓑としてAIを使ったと認めています。
競争上の脅威はもはや理論的なものではありません
企業はAI経済における人材競争にますます注目しており、米国のテック求人におけるAIスキルの需要は前年同期比で2倍以上(+107%)増加しています。調査によると、AIスキルを必要とする求人広告は、全体的なテック採用トレンドに比べて3倍に増加しています。
企業のほぼ半数(49%)がAIの圧力により競争力を再評価していると答えています。
総評
調査サンプルは米国を拠点としていますが、CompTIAの分析はすでに進行中のグローバルな変革を強調しています。特に顧客対応や運用職において、積極的に人材のスキルを整備しない企業は、AIが実験から期待へと移行する際に追いつくのに苦労するかもしれません。
研究者たちは、多くの企業が生産性向上を「緊急」に期待する世界において、無策の現状維持は「通常選択肢ではない」と結論づけています。
AIが生産性に与える影響について詳しく知りたい方は、CompTIAの 「AIの生産性とワークフォースへの影響 」レポートをダウンロードするか、求職者、IT専門家、コミュニティカレッジの学生などからの洞察を含むCompTIAの包括的な 研究ライブラリをご覧ください。
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