AIスキルを学習しないリスク

　かつて大学の特定の学部や大学院、専門学校などでしか学ぶことができなかった「人工知能（AI）」だが、生成AIトレンドを契機として、さまざまな学習リソースが登場し、高度なAIスキルを学ぶことが可能となっている。

　AI人材不足を背景とする人材育成需要の高まり、またAIインフラ／ツールの整備などが、学習環境の拡大につながっている。またAIスキルを学習しないリスクを多くの人々が認識し始めている社会的状況も学習リソースの増加をもたらしていると考えられる。

　AIスキルを学習しないリスクは、さまざまな数字に見て取ることができる。Slackの調査によると、オフィスワーカーの業務時間の41%が「低価値で反復的、または中核的な職務に意味のある貢献をしない」タスクに費やされていることが明らかになった。一方で、AIツールを導入してタスクを自動化した人々の大多数（81%）が生産性の向上を経験しているのだ。

　GitHubの最新調査（2024年5月）でも、やはりAIによる生産性向上が顕著にあらわれている。AIコーディングツールであるCopilotを使用している開発者の88％は、以前よりも生産性が高まったと回答、また96％が仕事のスピードが上がり、より多くのタスクをこなせるようになったと答えている。また、通常に比べ生産性は55％高まったという。


　こうした数字は、AIを活用する人と活用しない人の生産性ギャップが今後さらに拡大することを示唆するもの。AIスキルを学ばないリスクは、否応なしに高まっていくものと思われる。これは個人のキャリアだけでなく、企業・産業の競争力、さらには国全体の競争力にも大きな影響を及ぼす可能性があり、国・産業全体で取り組む必要のある課題でもある。

　World Economic Forumの予測によれば、2025年までに、15の産業と26の経済圏にわたる中小企業において、自動化により8500万の仕事が影響を受ける可能性があるとされる。また、IBM Institute for Business Valueがインタビューした経営幹部らは、今後3年間で従業員の40%がリスキルを必要とすると推定している。 【次ページ】コーセラやUdacityなどオンライン学習でも提供