本記事では、多くの企業がDX人材育成に失敗してしまう理由と、その対策を解説します。

弊社には、様々な企業様からDX人材育成についてご相談を頂きます。
その際にこれまでに行った取り組みを伺うのですが、「DX人材を育成したいけど、何から始めればよいのか分からない」という声が多く見受けられます。
また、1～2か月後に改めて状況を伺っても、以前から何も進捗がないケースがほとんどです。

企業によって理由は異なりますが、人材の目標設定・役割定義・必要なスキルの定義が曖昧なためプロジェクトが進まない可能性が考えられます。

☑本記事の対象者

これから解説するポイントを押さえることで、今までの取り組みのどこに問題があり、どのように改善すべきかヒントが掴めるはずです。

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DX人材育成に失敗する理由とは？

DX人材育成に失敗する大きな理由は、下記にあると考えられます。

共通しているのは、ゴールとプロセスが曖昧なままプロジェクトを進めてしまっているという点です。
例えば、自社の人材をプランニング人材、データ人材、エンジニアリング人材などに分類することはできます。
しかし、これだけではまだ足りません。

少なくとも、これくらいの粒度にまで計画を具体的に落とし込む必要があります。
人材育成は長期スパンで取り組む必要があるため、ゴールとプロセスが曖昧なままでは時間だけが過ぎていき、思うような成果は得られないでしょう。

DX人材育成に必要なものは、人材の目標設定と役割定義

前述通り、人材育成はゴールとプロセスが曖昧なままでは失敗します。
必要なのは、人材の明確な目標設定と役割定義です。

まずは人材の細分化していきます。
株式会社アイデミーでは、一般社団法人データサイエンティスト協会が提唱するデータサイエンティストのスキルセット（図-1）を参考に下記のように人材を定義しています。

図-1
出典：一般社団法人データサイエンティスト協会
データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表
(https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

プランニング人材

プランニング人材は、さらに下記へと細分化できます。

プランニング人材に共通するスキルは、ビジネス課題を整理し、解決する力となります。
プランナーには、AIで解決すべき課題を選定、解決策の企画を遂行する力が必要となります。
プロジェクトマネージャーには、経営層と現場を繋ぐ、プロジェクトの全体統括、そしてプロジェクトのロードマップを描ける力が必要となります。

データ人材

プランニング人材は、さらに下記へと細分化できます。

データ人材に共通するスキルは、情報科学系の知識を理解し使う力です。
データアナリストには、ビジネスインパクトのあるデータ分析の実行が求められます。
データアーキテクトには、自社分析基盤の構築及びデータの収集、整備、加工できる力が必要となります。

エンジニア人材

エンジニア人材は、さらに下記へと細分化できます。

エンジニア人材の共通スキルは、データサイエンスを興味のある形に使えるよう実装、運用できる力です。
エンジニアには、機械学習モデルの実装及び運用する力が求められます。
ディレクターには、エンジニアサイドとビジネスサイドの架け橋となって開発を推進する力が必要となります。

また、DXプロジェクト全体を見通した時に、各人材の立ち位置と役割を図解したものが下記となります。

こちらからも分かるように、人材によって求められる役割が全く異なります。

まとめ

本記事で解説したように、DX人材育成には明確な目標設定と人材定義が必須になります。

しかし、多くの企業にとって前例のない取り組みになるので、うまくプロジェクトが進まないというのが現状です。
DX人材を育成しDXプロジェクトを成功させるには、プロジェクト全体の計画から運用まで一気通貫で進めるのが最も理想です。

株式会社アイデミーでは、計画立案、全社展開、本格化まで一気通貫してサポートいたします。
また、​御社に最適な学習カリキュラム作成、お客様が独自で作成されたコンテンツを弊社サービスに組み込むことも可能です。

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