AX/DX、何から始める？ 迷える組織を“自走”へ導く 「6つの実践パッケージ」
意識改革から高度なAI実装まで。足りないピースを埋め、AIを使いこなす組織へ。
AI/DX組織実装パッケージは
スキルアップNeXtが提供
スキルアップNeXt研修・組織開発導入実績約1,000社
なぜ、AI/DXプロジェクトは停滞してしまうのか？
労働人口減少や知識継承の断絶が進む中、AI活用による生産性向上は企業の「生存条件」となっています。
しかし、1,000社以上の支援データからは、多くの企業が「作る（技術実装）」と「使う（ビジネス実装）」の狭間で
停滞している実態が明らかになりました。
阻んでいるのは、ツール導入だけでは越えられない「4つの壁」
発想の壁
技術導入の目的が不明確で、ビジネス課題とデジタル技術を繋ぐアイデアや企画が生まれない。
技能の壁
理想とする変革を実現するための、高度な専門知識（分析、開発、実装）を持つ人材や組織能力が不足している。
実装の壁
開発された技術や分析結果を、現実の業務プロセスや本番システムに組み込み、安定稼働させることができない。
浸透の壁
導入した技術やツールが、一部の専門家以外の社員に日常的に使われず、全社的な生産性の向上や文化として根付かない。
標準化された成功モデルが、変革への最短ルート
成功モデルを実装する「6つの支援パッケージ」
組織変革のボトルネックを解消するために設計された独自の支援パッケージ群。
４つの壁を突破し、部分最適にとどまらない、全社的な変革を実現します。
パッケージ詳細
データ分析・
データ利活用
蓄積データを意思決定に直結する
価値ある情報へと昇華
よくある課題
データはあるが、分析スキルを持つ人材がおらず、データを意思決定に活かせていない
目指す人材像
データサイエンティスト
データ分析の基礎からPython活用までを習得し、データに基づく施策立案を行う人材
提供カリキュラム
- ・問題解決のためのデータ分析基礎講座
- ・問題解決のためのデータ分析実践講座
（ Tableau / PowerBI / Excel 編 ）
AIエージェント
判断を伴う複雑な業務を自動化し
劇的な工数削減を実現
よくある課題
RPAなどで部分的な自動化は進めたが、業務プロセス全体を通した複雑な自動化やAI連携ができていない
目指す人材像
AIエージェント構築・活用人材
Power Platformを用いて業務フローの自動化やアプリ開発、AIエージェント構築を行う人材
AI実装
高度な実装から運用保守までを担い
システムの安定稼働へ
よくある課題
PoC（概念実証）止まりのAIプロジェクトが多く、本番環境への実装（AI実装）や、稼働後のモデルの保守・運用ができる人材がいない
目指す人材像
AIエンジニア
アルゴリズムを理解しAutoMLやPythonを駆使し、高度な機械学習・DLモデルの実装と運用を行う技術人材
AI企画
ビジネス課題を的確に見極め
AIプロジェクトへ翻訳
よくある課題
「とりあえずAIを導入したい」という漠然とした要望はあるが、具体的なビジネス課題とAI技術を結びつける企画力がない
目指す人材像
AIプランナー
AIの基礎知識を持ち、課題解決や価値創出のためのAIプロジェクトを企画・推進する人材
提供カリキュラム
DX推進
DX起点での新規事業創出や
業務改革を力強く主導
よくある課題
DX推進が掛け声だけで、具体的な業務プロセス変革や新規事業アイデアに繋がらない
目指す人材像
ビジネスアーキテクト
DXを活用して業務効率化や変革を行い、新規事業創出までを主導する人材
提供カリキュラム
生成AI
全社員のリテラシー向上を通じ
組織全体の生産性を底上げ
よくある課題
生成AIの導入が進まない、または、利用が一部の社員の個人的な範疇に留まり、全社的な生産性向上に繋がらない
目指す人材像
生成AI活用人材
生成AIの日常活用から、Pythonを用いた高度な生成AI環境の構築まで担う人材
【共通基盤】変革を支える「土台」
パッケージの効果を最大化する「土台づくり」。マインドや基礎知識に不安がある企業様向けの先行プログラムです。
変革のためのマインドセット
「変化への抵抗」を「挑戦する文化」へ
なぜ必要か
激しい環境変化の中で組織が成長し続けるためには、スキルだけでなく「考え方の枠組み」の変革が不可欠です。失敗を恐れず、変化を前向きに捉える「成長マインドセット」を組織全体に醸成します。
ゴール
変化の必要性を前向きに捉え、新しい知識や技術(デジタルスキル)を積極的に学習・受容し、変革に対して抵抗なく挑戦できる。
研修実施例
- 変革のために必要なマインドセット学習
デジタルリテラシー
全社員が「デジタル社会の市民」になる
なぜ必要か
デジタル各領域の基本概念、情報の取り扱い、セキュリティ、そしてテクノロジーの社会的・倫理的影響といった総合的な基礎知識を習得。リスク回避と効率化を図ります。
ゴール
AI/データ/IT/DX/スマートファクトリーといった各領域の基本用語や仕組みを理解し、情報セキュリティや倫理を守りながら、デジタルツールを適切に活用・受容できるデジタル社会の市民となる。
研修実施例
- IT・DXの基礎知識習得
- AI・生成AIのリテラシー習得
- データ分析の基本理解
- スマートファクトリーの基本知識
よくあるご質問
「とりあえずツールを入れただけ」で終わらせないための工夫はありますか？
「作る（技術実装）」と「使う（ビジネス実装）」の両面にある「4つの壁」を突破するパッケージを提供しています。単発の研修ではなく、以下の4つの課題（ハードル）を越えるための標準化された成功モデルを提案します。
・発想の課題：ビジネス課題と技術を繋ぐアイデア創出
・技能の課題：高度な専門知識を持つ人材の不足解消
・実装の課題：現場プロセスへの組み込みと安定稼働
・浸透の課題：全社的な文化としての定着
組織変革はどのようなスケジュールで進みますか？
最短1〜2週間の現状把握から始まり、半年以上の定着化フェーズまで、4つのステップで伴走します。
Step 1（1〜2週間）：現状把握・ゴール設定
Step 2（1〜2ヶ月）：戦略設計・土台作り（人材スキル定義など）
Step 3（3ヶ月〜）：実践・成果創出（伴走支援「道場」による成功事例創出）
Step 4（6ヶ月〜）：定着化・自走（AI活用を組織のDNAに刻む文化醸成）
どのようなスキルレベルの人材が対象ですか？
・全社員向けの「デジタルリテラシー」から、専門的な「データサイエンティスト」「AIエンジニア」まで、役割に応じた6つのパッケージを用意しています。 ・「何から始めたらいいかわからない」という層には、DXの全体像を学ぶ「DX超入門」や「AIリテラシー」が推奨されます。
受講形式はどうなっていますか？
・主にeラーニング形式で提供しており、動画講義とワークを組み合わせて学習します。 ・例えば「変革のためのマインドセット講座」は、動画2.5時間、合計学習目安3.5時間程度の構成です。
導入コストの目安を教えてください。
デジタルリテラシー向上を目的とした「リテラシーパッケージ」の場合、最小50名から導入可能です。 価格は人数規模に応じたボリュームディスカウントが適用されます。詳しくはお問い合わせください。
スキルを学ぶだけで終わってしまいませんか？
・技術習得（作る壁）だけでなく、ビジネス実装（使う壁）を突破することを重視しています。 ・具体的には「変革のためのマインドセット」を養い、失敗を恐れず挑戦する文化を醸成するための5つの視点（ビジョン、人材、仕組み、リソース、文化）に基づいた支援を行います。