人工知能（AI）は、労働力をめぐるパラドックスを生み出している。雇用主は前例のないスピードで新たな能力を必要としている一方で、人々がどのスキルを持っているのかを見極めることは難しくなっている。ウェスタンガバナーズ大学（WGU）が9月30日に公表したWorkforce Decoded 2026によると、米国の採用担当者の60%が、AIによって候補者の実際のスキルを評価しにくくなったと回答した。また、AIスキルを効果的に評価する方法をなお模索している雇用主の割合は、2025年の16%から2026年には32%へと倍増した。同時に、世界中の組織がAIツールに多額の投資を行い、労働者により速い適応を求めている。
課題は、研修を増やすことにとどまらない。米国および世界各地の最近の研究は、可視性、方向性、証拠をめぐる、より大きな人材開発上の問題を示している。AIが仕事を再形成するなか、組織には3つの要素を中心に据えた人材戦略が必要だ。人々がすでに持っている能力を特定し、的を絞った学習を通じて新たに求められる能力を育成し、それらの能力を職場で応用できるかどうかを検証することである。
特定する：研修を選ぶ前に能力を把握する
人材開発は従来、学習から始まってきた。組織はプラットフォームに投資し、講座カタログを整備し、プログラムを選定し、従業員に参加を促す。AIは、この順序を見直す機会をもたらしている。より根本的な問いから始めるのである。人々はすでにどのような能力を持ち、次にどの能力を伸ばす必要があるのか。
最新の雇用主調査は、この問いがなぜ重要かを示している。WGUは2026 Workforce Decodedレポートのために米国の採用担当者3128人を調査し、60%がAIによって候補者の真のスキル評価が難しくなっていると考えていることを明らかにした。約5人に1人は、面接相手が人間かAIかを確認することの難しさを主要な課題として挙げた。雇用主は、人々が実際に何をできるのかを示す、より強い証拠をますます必要としている。
この課題は採用にとどまらない。既存の人材を育成しようとする組織も、同じ問いに直面する。現在の能力を明確に把握せずに、基礎的な育成が必要な従業員、高度な研修に進める従業員、すでに必要なスキルを備えた従業員を区別することは困難だ。
世界の労働市場データは、画一的なアプローチを正当化することを一層難しくしている。9月22日に発表されたSHRMのGlobal AI Skills Trendsは、27カ国の求人情報を分析し、2025年6月から2026年6月にかけて、調査対象のすべての国で雇用主のAIスキル需要が高まったことを明らかにした。ただし、その需要は地域や職種によって大きく異なっていた。
AIスキルは、米国のITおよびコンピューターサイエンス関連求人の平均28.5%に登場した。カナダは28.1%、アルゼンチンは27.4%、シンガポールは27.3%、アイルランドは26.4%だった。一方、オーストリアはわずか7%にとどまった。前年比で最も大きく増加したのはアルゼンチンとチリで、それぞれ15.5ポイント、13.1ポイント上昇した。
職種による違いも同様に顕著だった。各国を通じて、AI能力を求める求人の割合の中央値は、ネットワークおよびシステムサポート職の4.7%から、データ分析および数学関連職の55.1%まで幅があった。AI関連のテクノロジー職における社会的スキルへの需要も、オーストラリアの5.7%からフランスの34.3%まで差があった。
こうした違いは、人材開発における基本原則を示している。AI能力を単一の普遍的なスキルとして扱うことはできず、すべての従業員が同じ育成経路を必要としているわけでもない。地域、職種、役割、経験、既存能力が、次に何をすべきかに影響するべきである。
したがって、評価は人材開発の入り口となり得る。リーダーは能力の基準線を確立し、ギャップを特定し、組織全体の幅広いニーズと個人の育成優先事項を区別できる。最初の問いは「どの講座を提供すべきか」から、「私たちの人材にはどの能力が必要か」へと変わる。
育成する：能力ギャップを学習の優先事項に変える
能力を特定すれば方向性は生まれるが、洞察だけではほとんど価値を生まない。組織は、特定されたギャップを関連性の高い育成機会に変換し、人々が学ぶために十分な時間、支援、リソースを提供しなければならない。
その緊急性は、9月29日に発表されたPwCの2026年版Global Workforce Hopes and Fears Surveyに表れている。この調査は48の国と地域の労働者約5万人を対象に行われ、過去1年間に職場でAIを使用した人がほぼ3分の2に達することを明らかにした。生成AIを毎日使用する人の割合は14%から22%に増えた。
一方で、学習へのアクセスは逆方向に動いた。必要な学習・育成リソースにアクセスできると回答した労働者は51%にとどまり、1年前の59%から低下した。PwCが労働力の「エンジンルーム」と分類する56%の労働者のうち、育成リソースに十分アクセスできていると回答した人は40%未満だった。
その結果、能力格差は広がっている。AIを頻繁に使い、新たな能力を伸ばし、自信を得ている労働者がいる一方で、変革に参加する機会が少ない労働者もいる。PwCによれば、労働者は新しいスキルを学ぶ能力を61%と自己評価したが、将来どのスキルが必要になるかを理解していたのは49%にとどまった。
この区別はリーダーがより注意を払うべきものだ。学ぶ意欲があっても、何を学べばよいかの明確さや関連する育成機会がなければ、組織的な価値は限定的だ。効果的な人材開発には、必要な能力、学習機会、組織の優先事項の整合が求められる。
筆者は以前のForbes記事、Why Workforce Capability Is The New Critical Competitive Advantageで、この変化を論じた。当時の調査では、組織が外部採用に主として頼るのではなく、既存従業員の育成を選ぶ傾向が強まっていることが示されていた。より大きな論点は単純な考えに基づいていた。強力なテクノロジーがますます利用しやすくなるほど、人材を継続的に育成する組織の能力は、競合他社が模倣しにくいものになるということだ。
新たな証拠は、この主張を補強している。WGUによれば、雇用主の42%は、スキルギャップを主に既存従業員のスキル向上によって埋めると見込んでおり、新規採用に主として頼る予定の22%のほぼ2倍だった。雇用主はまた、リーダーシップ開発、徒弟制度、インターンシップ、職場ベースの学習、学費支援、資格への投資も報告している。
採用から育成への移行は、人材開発（L&D)の役割も変える。研修はコンテンツを配布することよりも、既存能力から新たなニーズへとつなぐ、的を絞った経路をつくることに重点が移る。高いデジタルリテラシーを持つがAI経験が限られる従業員には、高度な技術スキルを持ちながらコミュニケーション、判断、変化への対応力を強化する必要がある従業員とは異なる経路が必要だ。
したがって、育成は診断に先行するのではなく、診断に基づくべきである。ギャップを特定し、その関連性を判断し、適切な育成経験を選び、学習の時間を確保し、学習を実際の仕事と結びつける。この順序は、膨大な講座カタログを、より目的性のある育成戦略へと変えることができる。
検証し、応用する：講座修了を超える
最後の要素が、最も重要になるかもしれない。組織は、育成が単なる参加ではなく能力を生み出しているかどうかを知る必要がある。
講座への登録、出席、修了は今なお有用な指標だが、いずれも職場での応用ではなく活動を捉えるものだ。従業員はAI講座を修了しても、実際の職場環境でAIを効果的、責任ある形で、生産的に使えるようになるとは限らない。したがって人材開発には、学習、実演、応用の間に、より強い結びつきが必要である。
WGUの調査結果は、雇用主がまさにこうした証拠への関心を高めていることを示している。調査対象の雇用主の91%が、修了証をスキルの有益な指標と見なしており、2025年の86%から上昇した。また、42%が学位よりもスキルを重視する姿勢を強める予定だと答えた。信頼できる資格、評価、実世界での経験は、人が何を知り、何ができるのかを示す複数の形の証拠を提供し得る。
応用が重要なのは、技術変化が技術スキルを超えて広がりつつあるためでもある。SHRMの27カ国調査では、AI関連職における社会的スキルの需要が大きく異なることが明らかになった。AIへの習熟は、それらを置き換えるのではなく、コミュニケーション、協働、判断、その他の人間的能力と並び立つものになりつつある。
9月30日に発表されたHPの2026年版Work Relationship Indexは、従業員の視点からこの結びつきを裏付けている。15カ国のデスクワーカー1万9000人以上を対象としたこのグローバル調査では、労働者の47%がすでに仕事の一部としてAIエージェントを使用していることがわかった。同時に、ナレッジワーカーの73%は、自身の育成に投資する雇用主のもとにとどまる可能性が高いと回答した。
HPはまた、ナレッジワーカーの86%が前年に組織変革を経験したことも明らかにした。変化が継続的なものとなった環境では、組織は、テクノロジー、職務、役割をまたいで能力を移転できる人材から価値を得る。したがって人材開発は、特定のツールの習熟と同じくらい、適応力に関わるものになる。
そのため、検証は職場にまで及ぶべきである。リーダーは、育成後に従業員が新たな能力を使っているか、問題の解決方法を変えているか、ワークフローを改善しているか、より適切な意思決定をしているか、新たな責任を担っているか、測定可能な価値を生み出しているかを確認できる。再評価は、学習前後の能力を比較することで、もう一つのシグナルを提供し得る。
これにより、より完全な人材開発のサイクルが生まれる。特定し、育成し、応用し、検証し、再評価するのである。各段階が次の段階に情報をもたらす。能力データが育成を導き、育成が応用の機会を生み、応用が証拠を生み出し、その証拠が将来の優先事項を形づくる。
その利点は個々の従業員を超えて広がる。集約された能力情報は、リーダーが組織の強みを特定し、新たに生じるギャップを見つけ、育成投資の方向性を定め、変化するテクノロジーが脆弱性を生み得る領域を予測するのに役立つ。人材開発は、戦略的インテリジェンスの源泉となる。
世界的な証拠は、同じ方向を指している。PwCは、労働者がAIを採用する一方で育成へのアクセスが低下していることを示している。SHRMは、AIスキル需要が調査対象のすべての国で高まる一方、市場や職種によって大きく異なることを示している。HPは、従業員が自身の育成に投資する組織をますます評価していることを示し、WGUは、雇用主が人々の真の能力を見極めることに苦慮していることを示している。
これらを総合すると、次の人材課題は研修量の多寡を超えたものになる。組織には、能力から育成、応用へと至る、より明確な見通しが必要である。
結論
AIスキル競争で報われるのは、最大規模の講座カタログを提供する組織や最新技術を購入する組織だけではない。競争優位は、人材をより精緻に理解し、より明確な目的を持って育成することから生まれ得る。既存能力を特定し、優先すべきギャップを育成し、職場での応用を検証することを軸にした人材戦略は、学習を活動の寄せ集めから、継続的な能力構築システムへと変えることができる。AIがますます誰にとっても利用可能になるなか、人々が何をできるのかを把握し、成長を支援し、その能力を応用する機会をつくることは、組織が自らを差別化する最も明確な方法の一つになるかもしれない。
リーダーのための内省的な問い
- あなたの組織は、現在すでに保有している人材能力を特定できるか。
- 今後3年間の組織戦略にとって、最も重要な新興能力は何か。
- 従業員育成は、特定された能力ギャップから始まっているか、それとも利用可能な講座から始まっているか。
- 従業員ごとに、役割、強み、ニーズに基づいた育成経路が提供されているか。
- 従業員には、新たな能力を育成し応用するための保護された時間がどれだけ与えられているか。
- あなたの組織は、研修が職場での能力を生み出しているかどうかをどのように検証しているか。
- 競合他社が同じAI技術を購入できるとしたら、どの人材能力があなたの組織を差別化するのか。
