スキル問題への対応に非常に高い、あるいは中程度の優先度を置く組織
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今日のプロフェッショナルスキルの状況は、二つの要因によって定義されています。第一に、不確実性がAIの影響、変化する人口動態、経済的混乱を整理する中で、雇用主と従業員がためらいと混乱を引き起こしています。第二に、そしてより重要なのは、生産性の需要がかつてないほど高まっていることです。企業はすでにデジタルトランスフォーメーションの恩恵を最大限に活用するのに苦労していました。しかし今や変化のペースと遅れをとるリスクは加速しています。
CompTIAの年次レポート第7回「Workforce and Learning Trends」は、人事専門家とITリーダーの双方の視点から労働力開発の課題を検証しています。この2つのグループは異なる戦術を持っていますが、同じ目標を目指しています。すなわち、ビジネス成果を牽引する将来に耐えた人材を育成することです。
この目標を達成するには、人材開発に関する態度や慣行に対する組織的な変革が必要です。新しい人材を見つけ、時間をかけてスキルを向上させ、安定した労働力を維持するプロセスは多くの課題を伴いますが、新しい技術トレンドが現れても長期的な成功へとつながっています。
2026年のトレンド
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主な統計
83%
62%
来年でAIトレーニングの予算が増加すると予想する人事専門家やITリーダー
80%
スキルギャップは少なくとも部分的にはAI以外の技術要因によって引き起こされると回答した人事専門家やITリーダー
#1
AI教育における職務役割ベースのトレーニングの順位
83%
スキル開発が従業員のモチベーションやエンゲージメントに高/中程度の影響を与えることを期待する組織
97%
認定資格が労働力トレーニングプログラムの検証に重要な役割を果たすと回答した人事専門家やITリーダー
人事専門家とITリーダーが最初に一致しているのは、スキル向上が組織にとって不可欠であるということです。調査対象者の純83%が、自社がスキル問題への対応を非常に高いまたは中程度高い優先度と答えており、人事専門家の41%とITリーダーの33%が非常に高い優先度を挙げています。企業規模によっては、最大企業ほど優先順位が高い傾向があります。なぜなら、スキル向上が生産性向上につながる従業員数が多いからです。
特に人事リーダーは労働力全体のスキルの幅を重視するかもしれませんが、デジタルスキルは最も開発が重視されるスキルの一つです。デジタルトランスフォーメーションにより、あらゆる職務機能におけるデジタル流暢さの必要性が高まり、AIの登場によりAIの流暢さはこのカテゴリーに含まれる基礎的な洞察力のリストに加わりました。同じ傾向が、技術スタッフの間でコアスキルや高度なスキルへの需要をより集中させています。
人事担当者とITリーダーは、スキルギャップの主な要因や強力な開発プログラムの必要性についても合意しています。最も重要な要因は内部にあり、AIは技術革新を加速させ、スキルの最先端を維持する必要性を高めています。第二の要因は外部的であり、熟練した専門家の供給が需要に見合わずにいることにあります。将来の重要な問いは、この二人 がどうなるかです
要因が絡み合うでしょう。AIや自動化は最終的に需要を減らすのでしょうか?もしそうなら、必要なスキルの組み合わせはどのように変わるのでしょうか?答えがどうであれ、必要なスキルを迅速に身につける能力は、競争と成長の重要な差別化要因であり続けるでしょう。
ビジネスの現場で優先順位を決める最も簡単な方法は、予算計画を確認することです。組織が開発予算を定義する方法はさまざまです。サンプルのほぼ半数(46%)は、開発予算は主に人事/開発・開発の一部であると答え、わずかに少ない43%はこれらの予算が主に各部門に割り当てられていると答えています。ごく一部(10%)は、開発予算は主に助成金や外部資金によって賄われていると答えています。
人事専門家とITリーダーの顕著な違いの一つは、開発予算は人事予算の一部であり、特に明確に分けられているわけではないという点です。人事専門家のほぼ3人に1人がこれを信じているのに対し、ITリーダーの19%にとどまっています。明らかに、スキル構築のための資金調達に関するコミュニケーションの断絶があります。
今後、個々のスキル分野のトレーニング予算に関する計画は、デジタルスキルの重要性を強調しています。AIやデジタル流暢さのスキルアップは全労働力にとって必要であり、サイバーセキュリティ、データ、コアテックスキルは
技術チームの方がより懸念すべき点です。ITリーダーは人事担当者よりもサイバーセキュリティやデータに予算が増えると予測する傾向がやや高いですが、これらすべての分野で強い予測は、定量的な成果を持つ堅牢なサービスへの需要を示しています。
2. AIは重要な要因ですが、スキル差の唯一の要因ではありません
- 多くの企業は、スキルギャップはAIと他の技術変化の組み合わせによって生じていると述べています
- 労働力全体における基礎的なAIスキルが最大のAIスキル需要であり、次いで既存の活動の拡張が続きます
- 現在、AI教育で最もよく使われている形式は、個々の職務に特化したトレーニングです
3年以上にわたり、AIはビジネス界だけでなく世界の議論を支配しており、その勢いは衰える気配がありません。機能的リーダーにとっては、他の課題に対処することが難しくなっています。人事担当者の36%、ITリーダーの 48%が、AIがスキルベースの手法への移行や提供コストの管理など、他の重要なニーズを押しのけていると答えています。
企業が自社のスキルギャップを評価できる範囲で、その評価はAIに専念するリスクを浮き彫りにします。あらゆる規模の企業において、求められるスキルの大部分は以下の通りです
AIやその他の技術変化の組み合わせによって駆動されていると考えられています。多くの企業は、スキルギャップの主な原因が他の技術変化にあると考えています。
AIは他のスキルと組み合わせて活用するのが最適だという事実を見落としがちです。企業が個々の従業員の能力拡大に取り組んでいる場合でも、AIを技術スタックに統合しようとしている場合でも、AIに過度に重点を置くことはスキル開発の不足を招きます。最適な生産性と成功するワークフロー変革の可能性を確保するためには、より広範なアプローチが必要です。
組織は、労働力の異なるセグメントに適用される幅広いAIスキル領域が存在することを認識しています。すべての人に向けたAIの基礎が最優先であり、次にAIが既存のスキルセットの拡張として機能する厳密なドメインクラスターが求められます。これらが最終的な目標であり、AIとの相互作用を中心としたトレーニングがその第一歩となります。
AIエージェントはAI活動の最前線として浮上していますが、これらの能力を探求する前には他のスキルを身につける必要があります。さらに、エージェントの作成と管理の正確な定義は、企業がベストプラクティスを形成する中で議論の的となっています。
多様なスキルが開発されていることに合わせて、従業員向けにさまざまな研修オプションが提供されています。トレーニングカリキュラムや形式を断片的に進めてきた企業にとっては、異なるAIイニシアチブに取り組む各部門間で明確化を確保するために、業界で認められたサービスを標準化する必要性が高まるでしょう。
3. 人材開発は生産性、定着率、エンゲージメントによって推進されます
- 生産性は、小規模企業を除くすべてのセグメントにおける人材開発の最大の推進力です
- ITリーダーや大企業は、テクノロジーを組織の目標に結びつける必要性に駆られています
- 大多数の企業は、低エンゲージメントの根本原因と戦うためにスキル開発を高めて活用することを期待しています
生産性はスキル開発の明白な動機であり、実際、サンプルのほぼすべてのセグメントで最も重要な動機となっています。唯一の例外は小規模事業で、所有構造によっては結束の強い文化がより優先されることが多いです。
生産性を超えて、状況はさらに興味深いものになります。人事部門の人々は従業員のエンゲージメントと人材の定着に注力し、IT部門の職種は技術活動を組織の目標に結びつける能力を優先します。この順序は驚くことではありませんが、予算がどこに保管されているかを考慮すると、開発戦略の構成が変わる可能性があります。
企業規模別内訳は、組織の範囲や成長目標に応じて開発プログラムがどのように評価・実施されるかも示しています。中小企業は労働力への影響により注目し、従業員が単なる影響を受けないように努めています
生産的でありながら、ビジネスと強く繋がっていると感じられること。企業レベルでは、より複雑な技術イニシアチブと目標(より広範な目標)を結びつけることに重点が置かれています。
企業が労働力開発戦略を実施する際に直面する直接的な課題に加え、これらの多様な動機は間接的な課題ももたらしています。生産性向上を測定するだけでも困難ですが、複数の異なるベクトルでトレーニングの影響を測定するのはさらに複雑です。
低パフォーマンスや逃亡リスクに寄与する要因をさらに掘り下げると、企業は不安を抱える社会を反映した労働力と戦っています。新型コロナウイルスのパンデミック自体は過去のものの、サプライチェーンの混乱、金利の上昇、地政学的緊張などの出来事が経済の不確実性を徐々に高めており、余波は依然として感じられ続けています。最近では、AIの登場とパンデミック後の採用の後退が相まって労働市場が厳しくなっており、従業員の懸念が高まっています。
燃え尽き症候群は、特に悪意ある行動に迅速に対応しなければならないサイバーセキュリティ専門家にとって、よくある問題として挙げられます。しかし、データはHRの専門家が実際には燃え尽き症候群(56%)をITリーダー(46%)よりも強く懸念していることを示しています。テクノロジーの仕事には適度なストレスが伴いますが、そのストレスは問題解決の機会ももたらし、これはテクノロジーキャリアにおける満足感の主要な要素としてよく挙げられます。
人事担当者とITリーダーは、ストレスや不安、その他の要素に対処するために、ワークフォース開発プログラムを活用する際に足並みを合わせています。特に、スキル構築とキャリアアップを結びつける明確な枠組みと組み合わさることで、堅牢な開発プログラムは雇用主のコミットメントを示し、よりダイナミックな文化を創出できます。
4. スキルベースの開発アプローチへの移行は複雑なプロセスです
- スキルベースの人材プログラムは採用に重点を置いており、正式な従業員育成プログラムを主張している企業はわずか3社に1社に過ぎません
- カスタマイズを含むプログラムは比較的少なく、特に重要なスキル評価のステップも含まれます
- 労働力開発プログラムを構築する際の最大の課題は研修費用であり、その後に実行や測定の他の要素も挙げられます
スキルベースのアプローチを人材獲得や人材育成に採用することは、近年多くの組織で共通のテーマとなっています。しかし、導入プロセスが実施に困難を抱えているため、その潜在能力は十分に発揮されていません。
現在の従業員の再スキル化やスキルアップのための正式な組織全体のプログラムを持っていると主張している企業はわずか34%です。スキルベースの注目の多くは採用プロセスにあり、企業は学位要件を廃止し、候補者探しを広げるという目標を掲げています。しかし、要件の削減は採用される人材の構成を大きく変えておらず、そのプロセスも限定的な成果しか得られていません。
企業が既存の労働力にどのように対応しているかを見ると、 学習カスタマイズに関する活動の欠如は、多くのプログラムがスキル問題に取り組み、重要なニーズを解決するかどうかにかかわらず、幅広いトレーニングを配布していることを示唆しています。スキル評価は最も一般的なカスタマイズステップですが、依然として53%の企業が実施しており、非常に大規模な企業では46%のみであり、大規模な労働者プールを評価する際の難易度が高いことを示しています。
人事専門家とITリーダーの間に、労働力開発戦略を妨げる課題の範囲を説明する際に極端な違いはありませんが、存在する違いは主要な関係者に応じた研修のカスタマイズの機会を示しています。人事担当者はコストをより重視しており、全従業員をカバーする包括的なプログラムを検討している可能性が高いです。人事担当者は、従業員の離職を懸念しています。なぜなら、人事チームにとって従業員の定着率が重要な指標であることが多いからです。
ITリーダーはコストのもう一方の側面、すなわちROIの測定により関心を持っています。より明確な貢献範囲が定義される中で、ITリーダーはトレーニングが特定のギャップを埋めることを確実にしなければなりません。ITリーダーはまた、陳腐なカリキュラムや教員の質により関心を持っています。最先端のイノベーションを捉える能力によって技術の差別化が高まるため、最新の知識を保ち専門的なトレーニングを受けることが極めて重要です。
技術スキルの格差の主な要因は外部的で、技術およびAIの変化のペース(50%)と熟練専門職の有無(49%)です。残念ながら、次の要因は社内の労働力開発プログラムの強さ(45%)です。内部能力に対処しなければ、組織は規模が拡大する外部からの圧力に対応できません。
人材開発プログラムがスキルベースの手法を推進できるかどうかは、スキルが達成された証明に依存します。組織がデジタルトランスフォーメーションのROIをより厳しく監視するように、研修の結果も検討し始めるでしょう。
組織や部門レベルでは、生産性向上を測定するための適切な指標を構築しなければなりません。研修の有効性を検証する第一歩として、業界認定の資格などの資格は、望ましいスキルが達成された証拠となります。CompTIAの「Workforce and Learning Trends 2025」と比較すると、評価の検証が非常に重要とされる順位は56%から59%へとわずかに上昇しました。これはスキルベースのアプローチの継続的な採用と一致しています。
資格の重要性も候補者評価において多いですが、ここ数年のスキルベースの採用が重視されていることを考えると、期待ほど多くはありません。ここでの主な障害は、4年制学位が長らく多様なスキルの代理として機能してきたこと、そしてその歴史的な資格を他の選択肢の集合体に置き換えるには学習曲線があることです。認定資格は特定の技術的スキルをより効果的に検証できますが、長期的なプロジェクトでの持続的なスキルや成功には候補者の追加シグナルが必要です。
スキルベースの手法が発展し続ける中で、認定の独自の利点はより明確になるでしょう。特定の職務に合わせた整合性は大きな利点ですが、組織が職務やスキルに関する何らかの分類体系を構築していることも必要です。これらの分類体系は、スキルギャップを特定するための重要な評価手段でもあります。
他の利点も、変化するビジネス環境と一致しています。ますます多くのケースでは、規制によって特定のスキルの存在が求められたり、労働力の質を示す能力がパートナーシップや組織の信頼にとって重要になることもあります。認定スタッフはこれらのニーズを強く裏付ける役割を果たします。
新しいスキル代理の学習曲線を上達するには、マネージャーは教育が必要です。これは認定の内容に関する教育、認定のエコシステム、あるいは認定の価値についての教育かもしれません。品質の異なる商品が非常に混雑しているこの分野で、マネージャーは差別化要因を理解する必要があります。
結論
人材開発はこれまでになく重要です。基本的なプロセスや動機は過去の取り組みと似ているかもしれませんが、作業の複雑さと生産へのプレッシャーは大幅に増加しています。大きな変化が仕事の進め方を混乱させる中、組織は従業員に適応力を提供することで対応しなければなりません。
人事担当者とITリーダーは問題解決の責任を共有しています。人事機能は、スキルベースの手法を定義し、全労働力全体の基礎的ニーズに対応するという幅広い視点を持っています。ITはより集中した考え方を持ち、特定のスキルをターゲットにしたプログラムを構築し、ビジネスにより多くの価値を提供できるようにします。
最終的に、これら2つのグループは協力して、スキルの適切な評価や資格の活用を通じて新入社員の評価や既存従業員のスキルの検証を支援する包括的なスキルベースのアプローチを構築する必要があります。未来はいつも通り流動的ですが、それは今日必要な一歩を踏み出す者たちのものです。
方法論
CompTIAのWorkforce and Learning Trends調査は、2026年4月にオンラインで実施された定量調査を通じて実施されました。合計1,049名の人事(HR)および学習・開発(L&D)専門家が調査に回答し、全体の標本誤差代理範囲は95%信頼で+/-3.1ポイントとなりました。データやセグメンテーションのサブセットは、推定されるサンプリング誤差率が高くなります。
どの調査にも言えることですが、サンプリング誤差は存在し、データセットのサブセグメントでは高くなります。非標本誤差は正確に計算できませんが、調査設計、収集、データの処理のすべての段階でその影響を最小限に抑えるための予防措置が講じられています。
さらなるトレンド情報については、CompTIAの前年度発表されたWorkforce and Learning Trends 2025をご覧ください。パネル提供者と回答者の違いにより、年次比較は概算です。
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