企業のIT部門では、「人員は確保できているがプロジェクトが進まない」という状況が珍しくない。

　例えばクラウド移行プロジェクトを進めようとしても、クラウドアーキテクチャ設計の経験者が不足している場合がある。AI活用を進めようとしても、データエンジニアリングやAIガバナンスの知識を持つ人材がいなければ計画は停滞する。

　つまり問題は人数ではなく、事業戦略を実現するためのスキルが不足していることだ。

　特に近年は次のような要因によって、従来の人材計画が機能しにくくなっている。

• AIの進化によって技術スキルの陳腐化が早まっている
• マルチクラウドやエッジコンピューティングなど技術環境が複雑化している
• サイバー攻撃の高度化に対応する専門知識が求められている
• 少人数でより多くの成果を出すことが求められている

　従来の組織図や職務定義を前提にした人材管理では、こうした変化に対応しにくくなっている。

「職種」ではなく「スキル」で人材を見る

　こうした課題への対応策として注目されているのが、スキルベースの人材計画だ。

　従来の人材管理では、「インフラエンジニア」「システム管理者」「プロジェクトマネジャー」といった職種や役職を基準に人材を配置していた。一方、スキルベースの人材計画では、「どのような能力を持っているか」を基準に人材を管理する。

　例えば新たなAIプロジェクトが立ち上がった場合、「AIエンジニアは誰か」ではなく、「機械学習の知識を持つ人は誰か」「データ基盤構築の経験者は誰か」「ガバナンス設計に詳しい人は誰か」といった観点でチームを編成する。AI関連プロジェクトでは、単一の専門職だけではなく、複数のスキルを組み合わせることが重要になるためだ。

　この考え方によって、組織は以下のようなメリットを得られる。

• プロジェクトに必要な人材を迅速に集められる
• 社内の人材を柔軟に再配置できる
• スキルギャップを可視化できる
• 採用や教育投資の優先順位を決めやすくなる

AI時代に求められる新しい人材計画

　スキルベースの人材計画は、単なる教育施策ではない。経営戦略とIT戦略を結び付ける仕組みでもある。例えばある企業がAI活用を重点施策として掲げている場合、人材計画は以下の観点で設計する必要がある。

• AI導入に必要なスキルは何か
• 現在の組織に不足している能力は何か
• 採用と育成のどちらで補うべきか
• 社内で転用可能なスキルはあるか

　そのためには、従業員の保有スキルを継続的に把握する仕組みが欠かせない。

　従業員の自己申告や資格情報だけでなく、過去のプロジェクト実績や業務履歴を活用してスキルを可視化する企業も増えている。近年はAIを活用して従業員のスキルを推定し、将来的な不足領域を予測する取り組みも広がりつつある。

CIOが取り組むべき7つのステップ

　スキルベースの人材計画を導入するにあたっては、以下の手順を踏むことが有効だ。

1．経営層と共通認識を持つ

　情報システム部門、人事部門や経営層が連携し、人材戦略を経営課題として位置付ける。

2．スキルの棚卸しを実施する

　保有資格やプロジェクト経験などを整理し、現在のスキルマップを作成する。

3．事業戦略と必要スキルを結びつける

　AI、クラウド、セキュリティなど重点施策ごとに必要な能力を定義する。

4．スキルギャップを特定する

　現在従業員が持っている能力と将来必要な能力を比較し、不足している領域を明確にする。

5．プロジェクト単位で人材を配置する

　役職や所属部署ではなく、必要な能力を基準に人材を割り当てる。

6．継続的な学習環境を整備する

　研修や資格の取得支援、ジョブローテーションなどを活用して従業員の育成を進める。

7．成果を測定する

　スキルの不足率、プロジェクトの立ち上げ期間、社内での異動率、人材定着率などを継続的に評価する。

AI時代に競争力を左右するのは「人材の柔軟性」

　今後、AIエージェントやデジタル労働力の活用が進めば、企業の労働力は正社員だけで構成されるものではなくなる可能性がある。従業員、契約社員、外部のベンダー、AIエージェントが混在する労働環境で、企業は必要な能力を迅速に組み合わせることが求められる。

　そのとき競争力を決めるのは、組織図の規模ではなく、人材のスキルを把握し、必要に応じて再配置できる能力だ。

　AI時代の人材戦略とは、人を増やすことではなく、組織が持つ能力を可視化し、変化に応じて素早く活用できる仕組みを作ることである。企業のDXやAI活用の成否は、その柔軟性にかかっていると言えるだろう。