製造・金融業界で最も身に付けたいスキルはAIです。

「DXの波が来ているのは分かるけど、一体何から手をつければ…？」 「ウチの業界も、いつかはAIに仕事が奪われるんだろうか…」

企業の経営企画やDX推進、人事をご担当のあなたなら、一度はこんな悩みを抱えたことがあるのではないでしょうか。変化の激しい時代の中で、会社の未来、そして社員一人ひとりの未来を思い、頭を悩ませているかもしれませんね。

でも、安心してください。その漠然とした不安、この記事を読み終える頃には、未来へのワクワクする期待に変わっているはずです。

実は、製造業や金融業といった日本の基幹産業で今、大きな地殻変動が起きています。そして、その変化のど真ん中にあるのが、何を隠そう「AI」なのです。株式会社STANDARDが実施した意識調査によると、これからの時代に最も身につけたいスキルとして、業界の垣根を越えて「AI」がトップに挙げられました。

この記事では、なぜ今、製造業・金融業で「AIのリスキリング（学び直し）」がこれほどまでに重要視されているのか、その理由を解き明かしていきます。さらに、明日から具体的に何を始めればいいのか、成功するためにはどんな壁があるのか、現場のリアルな声も交えながら、あなたの会社が、そして社員が、AI時代を生き抜くための「未来のキャリア地図」を一緒に描いていきたいと思います。

そもそも「リスキリング」って何？学び直しとは違うの？

最近よく耳にする「リスキリング」という言葉。ですが、「リカレント教育（学び直し）」と何が違うのか、意外と知らない方も多いのではないでしょうか。

簡単に言うと、リスキリングは「今ある仕事、これから生まれる仕事で価値を発揮し続けるために、新しいスキルを身につけること」を指します。

一方、リカレント教育は、一度仕事から離れて大学などで学び直し、再び仕事に復帰するという、より広い意味合いを持っています。ポイントは、リスキリングが「今の職場で、これからも活躍し続けるため」という、非常に実践的な目的を持っている点です。

なぜ今、製造業・金融業でリスキリングが叫ばれているのか？

では、なぜ特に製造業や金融業で、このリスキリングが急務とされているのでしょうか。それは、これらの業界が今まさに、AIによって”創造的破壊”の真っ只中にいるからです。

【製造業のケース】 かつては「職人の勘」や「長年の経験」がものを言った製造現場。しかし今は、AIによる画像認識で不良品を瞬時に検知したり、膨大な生産データから需要を予測して最適な生産計画を立てたりと、AIの活用が品質と生産性を飛躍的に向上させています。熟練技術者の高齢化や人手不足という課題も、AI技術の継承によって乗り越えようという動きが加速しています。もはやAIは、単なる効率化ツールではなく、事業継続に不可欠なパートナーなのです。

【金融業のケース】 膨大なデータを扱う金融業界も、AIと非常に親和性が高い分野です。AIによる株価予測や最適なポートフォリオの提案、不正取引の検知、顧客一人ひとりに合わせた金融商品のレコメンドなど、その活用範囲は多岐にわたります。人間には不可能なレベルのデータ分析をAIが担うことで、より高度で精密な金融サービスが生まれています。

つまり、両業界にとってAIは、もはや「導入するかしないか」を議論する段階ではなく、「いかに使いこなし、新たな価値を生み出すか」が問われる時代に突入しているのです。

【調査結果】9割以上がリスキリングの必要性を実感！最も注目されるスキルは『AI』

この危機感は、現場で働く人々も強く感じています。 株式会社STANDARDの調査によれば、製造業・金融業で働く人のうち、なんと93.4%が「リスキリングの必要性を感じている」と回答しています。

そして、その中でも「最も習得したいスキル」として、両業界で断トツの1位に輝いたのが「AI」（製造業: 55.4%, 金融業: 54.0%）でした。この数字は、現場の誰もが「AIを使いこなせなければ、未来はない」という切実な思いを抱いていることの表れと言えるでしょう。

明日から始める！AIスキル習得のための3ステップ

「AIの重要性は分かった。でも、何から始めれば…？」 ご安心ください。特別な知識がなくても、今日から始められることはたくさんあります。ここでは、AIスキル習得のための具体的な3つのステップをご紹介します。

ステップ1：まずは「触れてみる」～AIは怖くない！を体感する～

AIと聞くと、つい「難しそう…」と身構えてしまいがちですが、実は私たちの身の回りにはAIが溢れています。まずは、ChatGPTのような生成AIに質問を投げかけてみたり、スマートフォンの音声アシスタントに話しかけてみたり、身近なAIツールに触れることから始めてみましょう。大切なのは、「AIって、意外と便利で面白いかも」と感じる原体験です。
 

ステップ2：「知る」～自分の仕事とAIの接点を探す～

次に、あなたの会社の業務の中で「AIが活用できそうな場面はないか？」という視点で、日々の仕事を見つめ直してみましょう。例えば、

• 「この単純作業、AIで自動化できないかな？」
• 「過去の売上データを分析したら、何か新しい発見があるかも？」
• 「お客様からの問い合わせに、AIチャットボットが答えられたら楽になるのに…」 といった具合です。業界のAI活用事例を調べてみるのも良いでしょう。自分の仕事とAIの接点が見つかると、学習のモチベーションは格段に上がります。
   

ステップ3：「学ぶ」～自分に合った学習法を見つける～

いよいよ本格的な学習です。今は、オンラインで手軽に学べる教材が豊富にあります。

• 動画学習プラットフォーム: ProgateやUdemyなど、初心者向けのコースが充実しています。
• 専門スクール: 短期間で集中的に学びたい方向け。実践的なスキルが身につきます。
• 書籍: 体系的に知識を整理したい場合に最適です。

大切なのは、いきなり完璧を目指さないこと。「まずはAIの概要を掴む」という小さな目標から始めてみましょう。

【事例】私たちはこうしてAI人材になった！現場の声から学ぶ成功のヒント

Aさん（製造業・品質管理担当） 「最初は、AIなんて自分とは無縁の世界だと思っていました。でも、会社で画像認識AIの導入が決まり、思い切って勉強を始めたんです。オンライン講座で基礎を学び、現場の課題をAIでどう解決できるか、試行錯誤の毎日。今では、不良品の検知率が大幅に向上し、会社のヒーローです（笑）。一番大事なのは、現場の課題感。それがあれば、AIは最強の武器になります」

Bさん（金融業・マーケティング担当） 「顧客データは宝の山だと分かっていながら、どう活かせばいいか分からずにいました。AIのデータ分析を学んでからは、顧客一人ひとりのニーズを予測し、最適なタイミングでアプローチできるように。結果、契約率が1.5倍になりました。難しかったのは、分析結果をどう現場のアクションに繋げるか。AIは答えをくれますが、最後の決断は人間。その『翻訳』役が、これからの自分の価値だと思っています」

「自分には無理かも…」そんな不安を解消する、よくある失敗と対策

新しい挑戦に不安はつきものです。しかし、先人たちの失敗から学べば、乗り越えられない壁ではありません。

• 失敗例①：いきなり専門的なプログラミングから始めて挫折…
  • 対策：まずは「AIで何ができるか」を知ることから。ツールの使い方を学ぶだけでも立派なAIスキルです。
• 失敗例②：学習の目的が曖昧で、モチベーションが続かない…
  • 対策：「この業務を自動化したい」など、具体的な目標を設定しましょう。
• 失敗例③：周りに相談できる人がおらず、孤独に…
  • 対策：社内で勉強会を立ち上げたり、SNSのコミュニティに参加したりして、仲間を見つけましょう。

成功／失敗事例から学ぶ、AIリスキリング推進のリアルな道のり

【独自取材】AI導入の最前線を走る担当者が語る「本当に必要なスキル」とは？

「多くの人が勘違いしていますが、これからの時代に求められるのは、AIを『作る』スキルだけではありません」

そう語るのは、大手製造業でDX推進をリードするC氏だ。

「むしろ大切なのは、AIを『使いこなす』スキルです。具体的には、①目の前の課題をAIで解決できる形に変換する力、②AIが出した答えを鵜呑みにせず、その意味を解釈し、ビジネスの意思決定に繋げる力、そして何より、③AIという『異文化』を持つ同僚と、うまく付き合っていくコミュニケーション能力。これらは、文系・理系関係なく、全てのビジネスパーソンに求められるスキルなんです」

3行でわかる！この記事のまとめ

• 製造業・金融業では、9割以上の人がリスキリングの必要性を感じており、最も学びたいスキルは「AI」。
• AI人材になるために必要なのは、AIを「作る」スキルだけでなく、現場の課題と結びつけ、AIを「使いこなす」力。
• まずは身近なAIに触れることから。小さな成功体験を積み重ね、仲間と共に学ぶことが、挫折しないための秘訣。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。 AIという言葉に感じていた漠然とした不安は、少しは期待に変わったでしょうか？

AIは、私たちの仕事を奪う黒船ではありません。むしろ、私たちがこれまで人間だからこそとされてきた「考える」「創り出す」といった仕事に、もっと時間を使えるようにしてくれる、頼もしいパートナーです。

この記事を閉じたら、ぜひあなたも一歩を踏み出してみてください。 それは、ChatGPTに今日の晩御飯のメニューを聞いてみることかもしれません。 あるいは、チームのメンバーと「ウチの部署でAIに任せられる仕事って何だろう？」と雑談してみることかもしれません。

引用元

 PR TIMES【製造業・金融業　リスキリングに関する意識調査】業界を超えて、リスキリングで最も身につけたいスキルは「AI」