「AI を使える」だけでは差がつかない時代の、社内研修の組み替え方

Workday が2026年10月5日に公開したグローバル調査が、AI と仕事の関係について気になる数字を出しています。Workday Recruiting を使う550社超の求人データを見ると、簡単なプロンプトを書けるといった基礎的な AI スキルの需要は、2026年1月のピークから25%下がりました。

一方で、AI ツールを作る、業務を自動化するといった実践的なスキルの需要は、2025年9月から2026年7月にかけて51%上がっています。経営層の見方も出ています。AI で今いる人の価値が上がると見る人が40%、人員削減を見込む人は28%でした。調査の主張は、AI は仕事を減らすより、仕事の中身を書き換えている、というものです。

数字はいずれも Workday 自身の調査によるものです。ベンダーが自社の事業領域で出した調査なので、傾向を読む材料として受け取るのがよさそうです。

「使える」は前提になった

ここからは Greria の見方です。基礎的なスキルの需要が下がったのは、AI が不要になったからではないと思います。「使える」ことが特別な能力ではなく、前提になったからでしょう。

チャットに質問を書ける人は、もう珍しくありません。差がつくのは、その先です。自社の問い合わせ対応や見積もり、日報のどこに AI を差し込めば誰の手が空くのか。そこを決めて、動く形にできる人が求められています。

求人の言葉でいえば、「ChatGPT を使えます」より「問い合わせ対応の流れを自動化しました」のほうが伝わる段階に入った、ということだと思います。社内の人材についても同じです。AI に詳しい人を探すより、現場の仕事をよく知っている人に、組み込み方を覚えてもらうほうが早いと感じています。

海外の調査ですが、日本の会社にも置き換えて読めると感じています。ツール導入の研修を終えても現場の仕事は変わらない、という話は、私たちもお客様の側でよく聞きます。使い方を知ることと、仕事に組み込むことは、別の作業だからです。

外から人を採るにも限りがあります。だからこそ、今いる人が自分の業務で AI を使いこなせるようにする研修に、時間と費用をかける意味があると考えています。

研修を「使い方」から「組み込み方」へ寄せる

では研修をどう組み替えるか。私たちなら、まず自社の業務を一覧にして、件数と所要時間を測るところから始めます。数字がないまま議論すると、印象の強い仕事ばかりが話題になるからです。

次に、定型で量が多いものと、判断が要るものに分けます。定型の側から、AI に任せる範囲を一つだけ決めます。最初から広げないほうが、うまくいったかどうかを確かめやすくなります。

たとえば見積書の下書き作りなら、過去の見積もりから類似案件を探して、項目の叩き台を出すところまでを AI に任せます。金額の最終判断と、お客様への提示は人が持ちます。これなら失敗しても、手戻りは小さく済みます。

任せたあとの確認も、先に決めておきます。結果を見る担当と、見る頻度です。ここが曖昧だと、AI の出力が誰にも確かめられないまま流れていきます。最後に動かして、減った時間を測り直します。

この進め方では、ツール名が一度も出てきません。研修の中心は、自社の業務を切り分ける作業に置きます。ツールは、その後に選べば十分です。

これは Greria が大事にしている「判断は人、作業は AI」の考え方そのものです。作業は AI に渡します。何を作業とみなすか、結果をどう受け取るかは人が決めます。その線引きを自分でできる人を社内に増やすことが、研修の本当の目的だと考えています。

減った時間の使い道を先に決める

見落とされやすい点がもう一つあります。経営層の40%が今いる人の価値が上がると見ているように、AI の効果は人を減らすことより、人の時間の使い道を変えることにあると考えています。

時間が空いても、使い道が決まっていなければ、空いた分は別の雑務に埋まります。私たちはこの空きを Margin（余白）と呼んでいます。余白は偶然できるものではなく、先に「ここに使う」と決めて初めて残ります。

たとえば問い合わせの一次仕分けが AI に移ったなら、空いた時間はお客様への丁寧な返信や、商品の改善に回します。そこまで決めておくと、効果は数字として見えるようになります。

また、すべてを自分たちで作ろうとしないことも大切です。既製のツールで足りる業務は、既製品に任せます。「作らないを創る」という選択も、実践スキルの一部だと思います。何を作り、何を作らないかを決められる人は、研修で育てられるはずです。

自社の研修を「使い方」から「組み込み方」へ寄せたい、という方は、まず業務の件数と時間を測るところからご相談ください。

出典

• Workday Global Workforce Report: AI Is Rewriting Jobs More Than It’s Cutting Them（Workday、2026年10月5日）
• AI is rewriting jobs more than cutting them: Workday report（People Matters）