投稿者 global-ai-media 
英国政府は、2030年までに1000万人の労働者に対しAIスキルを習得させる大規模な支援プログラムを発表しました。AI活用の裾野を「一部の専門家」から「全労働者」へと広げるこの動きは、少子高齢化と生産性向上という喫緊の課題を抱える日本企業にとっても、今後の人材戦略を考える上で極めて重要な先行事例となります。
「AI専門家の育成」から「全社員のAIリテラシー向上」への転換
英国政府が発表した「AI Skills Boost」プログラムは、2030年までに1000万人の英国労働者に対してAIスキルの向上（アップスキリング）を支援するという野心的なものです。ここで注目すべきは、対象人数の規模感です。これは単にデータサイエンティストやAIエンジニアといった「開発者」を増やすことだけを指しているのではなく、事務職、営業職、経営層を含む「利用者」としてのAIリテラシー底上げを国家レベルで狙っていることを意味します。
生成AI（Generative AI）の登場以降、AIは特定の技術者が扱う特殊なツールから、オフィスソフトのように誰もが日常的に触れるインフラへと変化しました。英国の事例は、AI活用が「導入するかどうか」のフェーズを終え、「現場がいかに使いこなせるか」という競争力そのものに直結するフェーズに入ったことを示唆しています。
日本企業が直面する「リスキリング」の壁と実務的課題
日本国内でも「リスキリング（学び直し）」という言葉が定着しつつありますが、多くの企業ではまだ「Eラーニング動画を視聴させる」「生成AIツールの講習会を開く」といった初期段階に留まっているのが実情です。英国の取り組みを鏡として日本の現状を見ると、以下のようないくつかの課題が浮き彫りになります。
まず、「業務への実装」との乖離です。ツールの操作方法を学んでも、日本の現場特有の複雑な商流や、暗黙知化された業務プロセスにどうAIを組み込むかが定義されていなければ、生産性は向上しません。「AIを使って何をするか」という目的設定がないままスキル習得だけが目的化してしまうケースが散見されます。
次に、組織文化とガバナンスのバランスです。日本企業は伝統的にリスク回避傾向が強く、情報漏洩や著作権侵害のリスクを懸念するあまり、現場での利用を一律禁止したり、過度に厳格な承認プロセスを設けたりすることがあります。しかし、これでは「隠れAI利用（Shadow AI）」を誘発する恐れがあり、かえってガバナンスが効かなくなるリスクがあります。
AIスキルに含まれる「リスク判断能力」の重要性
「AIスキル」と言うと、プロンプトエンジニアリング（AIへの適切な指示出し技術）やPythonなどのプログラミング言語を想起しがちですが、実務レベルでは「AIの限界とリスクを見極める能力」こそが重要になります。
大規模言語モデル（LLM）は、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」を起こす可能性があります。また、入力したデータが学習に利用されるか否かというセキュリティ設定の理解も必須です。全社員レベルでのアップスキリングにおいては、単に「便利に使う方法」だけでなく、「どこでAIを使ってはいけないか」「出力結果をどう検証するか」という、いわば「AIに対する監査能力」を養うことが、結果として企業のリスクマネジメントにつながります。
日本企業のAI活用への示唆
英国の国家戦略を踏まえ、日本企業がとるべきアクションとして以下の3点が挙げられます。
- 「AI人材」の定義を再考する：
AI人材をエンジニアだけに限定せず、法務、経理、営業など各部門の実務家が、それぞれの領域で「AIをどう使うか」を判断できる状態（AIリテラシーの装備）を目指すべきです。 - ガバナンスを「禁止」から「啓蒙」へシフトする：
一律禁止ではなく、正しいリスク評価の方法を教育することで、現場が自律的に安全な利用判断を下せるように権限委譲を進めることが、スピード感のある活用には不可欠です。 - 既存業務の棚卸しとセットで教育を行う：
漠然とAIを学ぶのではなく、「自社のこの非効率な業務をAIで代替する」という具体的な課題解決プロジェクトとセットで教育機会を提供することで、学習効果とROI（投資対効果）を最大化できます。
AI技術の進化は早く、一度学べば終わりではありません。英国の事例は、組織全体が「学び続ける体制（Learning Organization）」へと変化することこそが、AI時代の生存戦略であることを示しています。