投稿者 global-ai-media 
米海兵隊が2026年度のAIフェローシップ選考結果を発表し、MIT等の研究機関へ精鋭を派遣する方針を示しました。このニュースは単なる軍事トピックではなく、組織がいかにして「現場知識」と「AI技術」を融合させるべきかという、企業にとっても普遍的な課題を含んでいます。外部ベンダーへの依存を脱し、自律的なAI活用を目指す日本企業に向けた人材育成のヒントを解説します。
米海兵隊が進める「AIフェローシップ」とは
米海兵隊（U.S. Marine Corps）は先日、2026会計年度（FY26）における「AIフェローシップ（Artificial Intelligence Fellowship）」の選考結果を発表しました。公開された情報によると、選抜された候補者はマサチューセッツ工科大学（MIT）と米空軍省（DAF）が連携するAIアクセラレータープログラムなどに派遣され、最先端のAI技術とその実装について学ぶことになります。
この取り組みの背後には、急速に進化するAI技術を組織のコア能力として取り込みたいという米軍全体の強い意志があります。単に外部のAIソリューションを購入するのではなく、現場の指揮官や技術士官自身がAIのメカニズムと限界を深く理解し、実際の作戦やロジスティクス（兵站）の改善に適用できる「目利き」となることを目指しているのです。
なぜ「外部調達」ではなく「内部育成」なのか
日本企業においてAI活用が進まない典型的な原因の一つに、「現場を知らないデータサイエンティスト」と「AIを知らない現場担当者」の乖離が挙げられます。外部ベンダーや中途採用の専門家にAI開発を丸投げした結果、現場の業務フローに合わないシステムが出来上がり、PoC（概念実証）止まりになるケースは枚挙に暇がありません。
米軍が推進するフェローシップ制度の本質は、このギャップを埋めることにあります。軍事という極めて特殊で複雑なドメイン知識（業務知識）を持つ内部人材に対し、トップレベルのAI教育を施すことで、「何が技術的に可能で、何がリスクなのか」を判断できるブリッジ人材を育成しようとしています。これは、AIの民主化が進む現在、多くの企業が模範とすべきアプローチです。
日本企業における「ドメイン×AI人材」の重要性
日本の商習慣や組織文化において、このアプローチは特に有効です。終身雇用的な文化が残る日本企業では、長年自社業務に従事してきた社員の中に、暗黙知を含めた深いドメイン知識が蓄積されています。彼らをAIリテラシーのある人材へとリスキリング（再教育）することは、外部から高額なAIエンジニアを雇うよりも、長期的には実効性の高いDX（デジタルトランスフォーメーション）につながる可能性があります。
特に、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の登場により、プログラミングの壁は低くなりました。これからのフェーズでは、コーディングの速さよりも、「自社のどの業務課題にAIを適用すればROI（投資対効果）が出るか」「コンプライアンスやガバナンスをどう設計するか」といった設計・判断能力が重要になります。これらは、自社のビジネスを熟知している人間にしか務まらない役割です。
外部パートナーシップの再定義
もちろん、すべてを内製化する必要はありません。今回の事例で注目すべきは、米軍がMITという学術機関と強固なパートナーシップを結んでいる点です。最先端の研究動向や技術的な深掘りは外部の専門機関に頼りつつ、それを自組織にどう持ち帰るかのハブとなる人材を送り込んでいます。
日本企業も同様に、ベンダーを単なる「発注先」として扱うのではなく、共同研究や人材交流を含めた「学習のパートナー」として再定義する必要があります。大学や研究機関、あるいはスタートアップとの連携を通じて、社員に外の空気を吸わせ、技術とビジネスの翻訳者を育てることが、AI活用の成功確率を高める鍵となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
米軍のAIフェローシップの事例から、日本企業のAI推進担当者や経営層が得られる実務的な示唆は以下の通りです。
1. 「丸投げ」からの脱却と内部人材の高度化
AI活用をベンダー任せにせず、社内に「技術と業務をつなぐリーダー」を育成してください。ドメイン知識を持つ中堅・若手社員を選抜し、大学や専門機関へ派遣、あるいは集中的な研修を行うことは、将来的な競争力の源泉となります。
2. キャリアパスの明確化
AIスキルを習得した社員が、元の部署に戻った際にその能力を発揮できるポジションや評価制度を用意することが不可欠です。「学んだけれど活かす場がない」という状況を防ぎ、組織全体への波及効果を狙う必要があります。
3. 失敗を許容するR&D文化の醸成
最先端技術の習得には試行錯誤が伴います。短期的な利益だけでなく、中長期的な技術資産の蓄積を評価する文化が必要です。米軍がリスクを承知で投資を続けるように、日本企業もAI人材育成を「コスト」ではなく「戦略投資」として捉える視点が求められます。