従業員の育成で機械学習の活用を推進、スキルギャップを解消するフレームワーク

　多くの企業でビジネスに機械学習を実装するニーズが高まる一方、関連スキルのギャップがその実現を阻んでいる。ある調査によれば、67％の従業員がAI活用のためにスキル向上を重視しているのに対し、トレーニングプログラムの大幅な増加を計画するビジネスリーダーはわずか3％にとどまっているという。

　スキルギャップを埋めるべく、多くの企業では新規採用やパートナーシップなどにより社外から専門知識を獲得しているが、それよりも確実な方法が従業員のスキルアップだ。その実現には、必要なスキルと才能を持った人物の訓練と昇格に加え、ビジネスプロセスを運用する担当者が本番環境のAIシステムと連携できる環境を構築する必要がある。

　そこで本資料では、従業員が持つ能力と適性を成長させ、スキルギャップを埋めるためのフレームワークを提供する。ギャップを特定するためのスキル評価方法や、全社的なデータリテラシー構築といった具体的な手順に加え、スキルアップのためのチェックリストを掲載しているので、ベストプラクティスを見つける手掛かりとして活用してほしい。