AI時代に対応した人材育成の新たなアプローチ -「Prototype as a Learning」

AI人材育成の新たなアプローチ「Prototype as a Learning」

近年、AI技術の導入が進む中、多くの企業がその効果を実感できずにいるという悩みを抱えています。「ChatGPTやClaudeなどのツールを取り入れたが、業務に役立っているのか分からない」といった声が多く聞かれます。特に日本の中小企業では、外注によるシステム開発のブラックボックス化や、高額な修正費用に頭を悩ませているところも少なくありません。

このような現状に危機感を抱いたのが、datag Inc.（Digital HQ）とGenki Labs（シンガポール）です。彼らは日本の中小企業が抱えるAI活用の課題に的を絞り、「現場課題をテクノロジーで解決できるブリッジ人材」を育成する新しいモデルを展開しました。それが「Prototype as a Learning」です。このアプローチは、実際に手を動かしながら学ぶ、実践的な4ステッププログラムから成り立っています。

AI人材育成の課題を解決する理由

従来のAI人材育成では、以下の課題がクリアされていないままでした。まず、技術と現場のつなぎ役となる人材が圧倒的に不足していることです。一般的にAIツールを使える人は多くなっていますが、具体的な課題を技術で解決する能力を持つブリッジ人材が求められています。次に、実践的な学びの機会が不足している点があります。座学やツールの体験は豊富であっても、実際にプロトタイプを作りながら学ぶシチュエーションは極めて少ないのです。また、「いきなり内製化」や「いきなり外注」という極端な選択肢しかないため、段階的成長モデルが存在しないのも問題です。

これらの課題は、AIを導入したのに業務効率が改善されない要因となり、「AI疲れ」とも呼ばれる現象を引き起こしています。

4ステップで実践的な人材育成を実現

「Prototype as a Learning」では、企業ごとの現状に応じた最適なステップから始めることができます。

Step 1: プロトタイプ開発受注

- Before: 外注先に丸投げし内容が不明。
- After: 動くプロトタイプとその作成過程を理解。
- 具体的成果物: 動作するプロトタイプ（例：Webサイトや業務アプリ）、開発プロセスの可視化資料、外注先への指示書作成方法など。

Step 2: 併走による改善提案

- Before: 何が問題なのかが理解できない。
- After: 自分で改良できる知識を獲得。
- 具体的成果物: 改良版プロトタイプ（機能追加やUI改善済み）、修正手順書、AIツール活用の実践ガイド。

Step 3: 育成プログラム化

- Before: 個々のスキルが孤立。
- After: 組織全体での再現が可能。
- 具体的成果物: 実践的な社内研修プログラム、テンプレート集、AI活用のガイドラインの整備。

Step 4: 自走支援

- Before: 依然としてサポートが必要。
- After: 自立して継続的に発展可能。
- 具体的成果物: 内製化体制の構築、改善プロセスの定期的レビュー。

このように、各ステップは明確な成果物と変化を伴い、顧客のニーズに応じた柔軟なスタートが可能です。ゼロから始めたい企業はStep 1から、既にプロトタイプを持つ場合はStep 2から進むなど、段階を選べるのが特徴です。

AI時代の人材育成の目標

私たちが目指すのは「AIジェネラリスト人材」です。現場の課題を理解し、適切な解決策を提案できるスキルを持つ人材を育成します。これにより、中小企業がAI時代に対応できる基盤を構築し、日本全体がAI技術を活用した社会へとリードする未来を目指します。

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詳しい情報は、datag Inc. 公式サイトまたは Genki Labs 公式サイトをご覧ください。