AI人材の現状と課題:学習意欲は高いが業務成果は低迷

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日本リスキリングコンソーシアムの調査で、AI人材は18.7%にとどまり、学習意欲は高いものの業務成果には結びついていないことが明らかに。学習時間や環境整備が課題。

要約すると日本リスキリングコンソーシアムが発表した調査によると、AI人材はわずか18.7%にとどまり、学びの進展にもかかわらず具体的な業務成果には結びついていないことが明らかになりました。

この調査は、エンジニア職を除く5,694人を対象にインターネットで実施され、AIスキル習得の動機として「個人的な興味」が最も多く76.9%を占めました。

一方、業務で成果を上げられるAI人材は18.7%と少数派であり、学習時間や組織の支援が不足していることが課題として浮き彫りになりました。

具体的な業務成果を上げられる人材は、31時間以上の学習時間を確保している割合が42.8%で多いものの、20時間未満の学習者は改善の余地があると感じています。

学習時間の確保やモチベーション維持が学習継続の障壁となっており、企業からの支援としては学習費用の負担や学習時間の確保が求められています。

また、シンポジウムではAI活用の現状や課題が議論され、自治体間のAI活用能力の差が施策やサービスの質に影響を与えることが指摘されました。

日本マイクロソフトの井田氏は、生成AIを使ったことがある人は9%にとどまり、その理由として「使い方がわからない」や「必要性を感じない」との意見が多いと述べました。

AI導入においては、実際に使ってみる環境が重要であり、失敗から学べる場が格差をなくす鍵であると強調されました。

同コンソーシアムは、AI人材育成のために「個人の意欲」「企業の環境整備」「成果をつなげる仕組み」の3つの要素が必要であるとし、その提言をまとめた「AI人材育成白書」を無料公開しています。

参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/25c77ed57fd3fbb4ed761786a99f7076f4489c59

ネットのコメント

コメントの内容では、AI人材に関する現状と課題が多くの人から語られていました。

特に、AIを学ぶ意欲は高まりつつあるものの、実際の業務成果が伴っていないという点が強調されていました。

一部のコメントでは、AIが過去の社内経験を学習し、業務の質向上に寄与する可能性が述べられていましたが、他方で新しい技術に対する反発や不安も多く見受けられました。

技術に対する否定的な意見が目立ち、特に高齢者層が新技術の理解に苦しんでいるという指摘もありました。

さらに、AIのポテンシャルに疑問を持つ意見や、AI人材の定義が変わっていく可能性についても言及されていました。

全体として、AIの導入や活用については期待と懸念が交錯しており、今後の進展には慎重な姿勢が求められるという印象を受けました。

ネットコメントを一部抜粋

  • あと1、2年で文書で残っていたりデータベース上にあっても活用されていなかった過去の社内の経験知はAIが学習する。

  • 根拠のない漠然とした不安や先入観、起こるかどうかも定かでない心配事など、新しい技術に対して最初から否定する理由ばかり探し出す。

  • そもそもこういうのって「次の時代はWeb3.0」「メタバースが来る」とか適当なことを吹き込んでちょろまかすコンサルが言ってるだけで。

  • これから幻滅期を経て正しい認識に落ち着いていくのだろうが数年は狂騒が続くのかな。

  • 初学者には厳しい世界。

    勉強してもすぐにオワコン化する世界。

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