--- title: "AIに関わるスキルの整理と育成計画｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-skill-map/ description: "AIに関わるスキルは、全社員の共通の土台と、推進や専門の役割ごとのスキルに分けて整理し、いまの状態との差から育成計画を立てると進めやすくなります。デジタルスキル標準を参考にした整理の手順をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：人材](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) # AIに関わるスキルの整理と育成計画 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIに関わるスキルは、「全社員の共通の土台」と「推進や専門の役割ごとのスキル」に分けて整理し、自社に必要な役割から逆算して、いまの状態との差を育成・採用・外部の力で埋める計画にすると進めやすくなります。 自社の「人材」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) AIの利用を広げようとすると、「誰に、何を、どこまで身につけてもらうか」という問いに行き当たります。思いつきで研修を増やすと、内容が重なったり、必要な役割が抜けたりしがちです。この記事では、公的な標準を参考にしながら、AIに関わるスキルを整理し、育成計画に落とし込む手順をまとめます。 この記事でわかること - AIに関わるスキルを2つの層に分けて整理する考え方 - デジタルスキル標準の類型を、自社の役割の整理に使う方法 - いまの状態との差から、育成計画を立てる手順 ## AIに関わるスキルは、どう分けて考えればよいですか？ 経済産業省とIPA（情報処理推進機構）の「デジタルスキル標準」は、2つの標準で構成されています。すべてのビジネスパーソンが身につけたい内容を示す「DXリテラシー標準」と、DXを推進する人材の役割と習得すべきスキルを示す「DX推進スキル標準」です。 この分け方を、AIに関わるスキルの整理にも使えます。 | 層 | 対象 | 中身の例 | |---|---|---| | 共通の土台 | 全社員 | AIの仕組みと特性、自社の業務での使い方、入力と出力の注意、事実に基づいて確かめる姿勢 | | 役割ごとのスキル | 推進役・専門の役割を担う人 | 業務の見直しの設計、データの整備と管理、AIの仕組みの設計と運用、セキュリティ、効果の測り方 | 共通の土台は、全員が同じ水準を目指します。役割ごとのスキルは、担う役割に応じて必要な人だけが深めます。**全員に同じことを深く求めない**ことが、計画を現実的にするこつです。 ## 役割ごとのスキルは、何を参考にすればよいですか？ DX推進スキル標準は、2026年4月のver.2.0で、DXを推進する人材を6つの類型に整理しています。 | 類型 | 主な役割（標準の説明を要約） | |---|---| | ビジネスアーキテクト | 変革の目的を定め、業務やビジネスの仕組みを設計し、変革を進める | | デザイナー | 顧客や利用者の視点から、製品・サービスの方針や体験を設計する | | データサイエンティスト | データの分析やAIの仕組みの設計・実装・運用で、業務の変革や新しい事業を実現する | | データマネジメント | データの安全性・信頼性を確保し、組織全体での利活用を進める（ver.2.0で新設） | | ソフトウェアエンジニア | デジタル技術を使ったサービスのシステムやソフトウェアを設計・実装・運用する | | サイバーセキュリティ | サイバーセキュリティのリスクの影響を抑える対策を担う | ver.2.0では、AIの実装・運用やAIガバナンスに関するスキルも拡充されています。経済産業省の「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」は、生成AIの時代には、問いを立てる力、仮説を立てて検証する力、AIの結果を評価し選択する力に加え、リーダーシップや批判的思考などのパーソナルスキルの重要性が高まるとしています。 デジタルスキル標準は、すべての類型・ロールを最初からそろえる必要はなく、事業の規模やDXの進み具合に応じて一部から始めることを想定しています。また、標準から戦略を作るのではなく、自社のビジョンや戦略を描いたうえで、必要な役割とスキルを特定する参考にするものとしています。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「人材」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## どんな手順で整理し、育成計画にすればよいですか？ スキルを整理して育成計画にする流れ - **目指すことを確かめる**：AIの方針や計画から、今後1〜2年で取り組むことを確かめます - **必要な役割を書き出す**：デジタルスキル標準の類型を参考に。**「役割」と「人」を分けて**考えます - **スキル項目を決める**：自社に必要な項目を選び、業務の言葉に直して絞ります - **いまの状態を確かめる**：自己評価と上司・推進組織の見立てを合わせ、行動で表した水準で記録します - **差を埋める方法を決める**：育てる・採用する・外部の力を借りるに振り分けます - **育成計画にして見直す**：誰が・いつまでに・どの方法で学ぶかを決め、半年や一年ごとに見直します ① **AIで何を目指すかを確かめます。** 自社のAIの方針や計画（「[AI活用の方針と1〜3年の計画のつくり方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-strategy-roadmap/)」参照）から、今後1〜2年で取り組むことを確かめます。目指すことが決まらないと、必要な役割も決まりません。 ② **必要な役割を書き出します。** 取り組むことに必要な役割を、上の6つの類型を参考に書き出します。中小企業では、一人が複数の役割を兼ねることも多いため、「役割」と「人」を分けて考えます。 ③ **役割ごとのスキル項目を決めます。** 標準のスキル項目から、自社に必要なものを選び、業務の言葉に直します。項目は多くしすぎず、役割ごとに数個から十数個に絞ると、評価しやすくなります。 ④ **いまの状態を確かめます。** 本人の自己評価と、上司や推進組織の見立てを合わせて、各項目の水準を記録します。水準は「知っている」「助けがあればできる」「一人でできる」「人に教えられる」のように、行動で表すと判断がそろいやすくなります。 ⑤ **差を埋める方法を決めます。** 必要な水準との差を、次の3つの方法に振り分けます。 | 方法 | 向いている場合 | |---|---| | 社内で育てる | 業務の知識が欠かせない役割、時間をかけて育てられる役割 | | 採用する | 社内で育てるのが難しい専門性、急いで必要な役割 | | 外部の力を借りる | 一時的に必要な専門性、立ち上げの時期だけ必要な支援 | 必要な水準との差は、3つの方法で埋めます 必要な水準との差役割ごとのスキル項目で見る ＝ 社内で育てる業務の知識が欠かせない役割、時間をかけて育てられる役割 採用する社内で育てるのが難しい専門性、急いで必要な役割 外部の力を借りる一時的に必要な専門性、立ち上げの時期だけ必要な支援 ⑥ **育成計画に落とし込みます。** 社内で育てる部分について、誰が、いつまでに、どの方法（研修・実務での経験・外部の講座・資格の学習など）で学ぶかを決めます。採用する部分は採用計画に回します（「[AI人材の採用の考え方](https://www.ai-ready.jp/guide/hiring-ai-talent/)」参照）。 ⑦ **定期的に見直します。** AIの技術や自社の取り組みは変わります。半年や一年ごとに、役割とスキル項目、各人の水準を見直します。 ## 育成計画を進めるときに、気をつけることは？ - **学んだことを使う場を用意する**：研修を受けても、業務で使う機会がなければ身につきにくくなります。推進役の活動や、小さな試行の担当を任せるなど、学びと実務を組み合わせます（「[社内のAI推進役の育て方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-champion-program/)」参照）。 - **評価の仕組みと切り分ける**：スキルマップの水準を、そのまま人事評価に使うと、本人が低めに付けることをためらう場合があります。育成のための記録として使うのか、評価にも使うのかを、はじめに決めて伝えます。 - **社内の育成の計画とそろえる**：職業能力開発促進法第12条は、社内の職業能力開発を進める「職業能力開発推進者」の選任を事業主の努力義務とし、推進者が担う業務の一つに事業内の職業能力開発計画の作成と実施を挙げています。AIのスキルの育成も、こうした社内の育成の計画の中に位置づけると、ほかの研修と重ならずに進められます。 - **公的な支援を確かめる**：人材の育成には、国の助成金などの支援を使える場合があります。対象や条件は変わるため、公式の情報を確かめてください（「[人材育成の助成金・公的な支援の活用](https://www.ai-ready.jp/guide/training-subsidies-for-ai/)」参照）。 - **学べる場を案内する**：経済産業省のデジタルスキル標準のページでは、IPAのデジタル人材育成のプラットフォーム「マナビDX」が紹介されています。社員が自分で学べる場を案内しておくと、計画以外の学びも進みます。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIのスキルマップ](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-skill-map-sheet/) - [AI研修の計画表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-training-plan/) ガイド - [デジタルスキル標準（DSS）の活用：自社に必要な人材とスキルを言葉にする](https://www.ai-ready.jp/guide/digital-skill-standards/) - [全社員がAIリテラシーを身につける進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-literacy-for-all/) - [社内のAI推進役の育て方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-champion-program/) - [AI人材の採用の考え方](https://www.ai-ready.jp/guide/hiring-ai-talent/) - [人材育成の助成金・公的な支援の活用：AIの研修の費用を国の制度で支える](https://www.ai-ready.jp/guide/training-subsidies-for-ai/) - [AI活用の方針と1〜3年の計画のつくり方：経営の目標から逆算する](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-strategy-roadmap/) コラム - [AIと一緒に働く力を育てる今日から始める3つのリスキリング](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/) 用語 - [デジタルスキル標準（DSS）](https://www.ai-ready.jp/glossary/dss/) - [デジタル人材](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-talent/) ## よくあるご質問 Qスキルマップは、全社員分を作る必要がありますか？ A最初から全社員分を細かく作る必要はありません。全社員には共通の土台（AIリテラシー）の項目だけを確かめ、推進役や専門の役割を担う人については詳しく整理する、という分け方にすると手間を抑えられます。 Qデジタルスキル標準は、そのまま使ってよいですか？ A参考にできますが、そのまま当てはめるより、自社の事業や業務に合わせて項目を絞り、言葉を直すほうが使いやすくなります。デジタルスキル標準自身も、汎用的な表現のため自社に合わせて具体化することを求めています。 Q社内で育てるのが難しいスキルは、どうすればよいですか？ A採用や外部の支援会社の力を借りる方法があります。社内で身につける部分と、外の力を借りる部分を分けて書き出すと、育成計画と採用計画を一緒に考えられます。 ## この記事に出てくる用語 - [スキル（AIエージェント）](https://www.ai-ready.jp/glossary/agent-skills/) - [デジタルスキル標準（DSS）](https://www.ai-ready.jp/glossary/dss/) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [AIガバナンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-governance/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [デジタル人材](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-talent/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) - [リスキリング](https://www.ai-ready.jp/glossary/reskilling/) ## 「人材」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) [広げる／人材AIの社内研修と推進役の育て方：全社員・管理職・推進役の3層で考える桐谷彰人2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-training-program/)[定着させる／人材AIを使った仕事の分担の決め方：任せる・下書きを確かめる・人が担うを作業ごとに決める嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-job-design/)[広げる／人材AI人材の採用の考え方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/hiring-ai-talent/) ## 出典 1. [経済産業省「デジタルスキル標準」](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html) 2. [経済産業省・IPA「デジタルスキル標準 ver.2.0」（2026年4月）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/img/digitalskillstandardver.2.0.pdf) 3. [経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」（令和6年6月）](https://www.meti.go.jp/press/2024/06/20240628006/20240628006-a.pdf) 4. [厚生労働省「職業能力開発推進者」](https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/suisinnsya.html) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. AIに関わるスキルは、どう分けて考えればよいですか？ 2. 役割ごとのスキルは、何を参考にすればよいですか？ 3. どんな手順で整理し、育成計画にすればよいですか？ 4. 育成計画を進めるときに、気をつけることは？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「人材」 [人材の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AIに関わるスキルの整理と育成計画｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-skill-map/