この記事では、企業のAI教育を「誰」が主導すべきかという課題に対し、IT部門や人事部など各部門が担うメリット・デメリットを比較しながら、最適な推進主体について解説します。結論として、現在のトレンドである組織横断的な「AI推進室」や「CoE（Center of Excellence：センター・オブ・エクセレンス）」の立ち上げが成功の鍵となります。国内の先進事例を交え、スムーズな組織立ち上げの3ステップまで、実務に役立つ情報をわかりやすく解説していきます。
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目次
AI教育は誰がやるべきか悩む企業が増えている背景
なぜ今、多くの企業が「AI教育の主導権を誰が握るべきか」という問題に頭を悩ませているのか、その根本的な背景から掘り下げていきます。そして、急速に進む生成AIの普及に伴う社内リスキリングの必要性と、教育を現場任せにしたことで生じる具体的な3つの問題点について、分かりやすく解説していきます。
生成AIの急速な普及と社内リスキリングの必要性
ChatGPTやClaudeなどの生成AIの爆発的な普及により、多くの企業で業務効率化や生産性向上のためのツール導入が進んでいます。しかし、単にアカウントを配布するだけでは、一部のITリテラシーが高い社員のみが使いこなす「局所的な業務改善」にとどまり、全社的な生産性の底上げには繋がりません。
2026年4月に経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公表した「デジタルスキル標準（DSS）」ver.2.0でも、AX（AIトランスフォーメーション）の進展に対応したデータ活用やAIリテラシーの重要性が強く打ち出されています。もはやAIは「一部の専門職が使うツール」ではなく、「全社員が身につけるべき共通リテラシー」へと変化しているのです。そのため、企業には全社一丸となった「社内リスキリング」の仕組み作りが強く求められています。
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現場任せのAI教育で発生する3つの問題点
しかし、多くの企業では「誰がAI教育を主導するのか」が決まっておらず、結果として各部署や「現場任せ」になっているのが実情です。現場任せのAI教育は、一見するとボトムアップで進んでいるように見えますが、実は組織全体に深刻な弊害をもたらします。現場任せの教育で発生する主な問題点は、以下の3つに集約されます。
| 発生する問題点 | 具体的な状況 | 組織への影響 |
|---|---|---|
| 1. スキルの属人化と二極化 | ITリテラシーの高い社員だけが自発的にAIを使いこなし、苦手な社員は全く触らない状態が続く。 | 部署内や社員間での生産性の格差が広がり、全社的な業務効率化が進まない。 |
| 2. セキュリティリスクの増大 | 現場独自の判断で、機密情報や個人情報を生成AIに入力してしまうなどのシャドーIT/シャドーAI問題。著作権侵害などのリスクへの理解が不足する。 | 重大な情報漏洩や法的トラブルを引き起こし、企業の社会的信用を失墜させるリスクが高まる。 |
| 3. 業務プロセスの個別最適化 | 各現場が独自のプロンプトや簡易的なツールを使い、どのようにAIを活用しているかが他部署から見えなくなる。 | 全社的なシステム連携やデータ共有が困難になり、組織全体の「部分最適」に留まってしまう。 |
このように、現場任せのAI教育は「スキルの二極化」「セキュリティリスクの増大」「個別最適化によるブラックボックス化」という3つの大きな壁に直面します。これらを解決し、全社的な導入効果を最大化するためには、「誰がAI教育を主導し、どのように全社へ展開していくのか」という明確な推進体制の構築が不可欠なのです。
IT部門と人事部門のどちらがAI教育をやるかで揉める理由
このように、現場任せの教育体制は、不安があることがわかりました。では、どの部門が指揮をとればいいのでしょうか。よくあがるのが、IT部門と人事部門です。「IT部門と人事部門のどちらがAI教育をやるべきか」という対立の背景を掘り下げ、なぜ両者が揉めやすいのか、その根本的な理由についてわかりやすく解説していきます。
技術の専門性と教育ノウハウのミスマッチ
AI教育を成功させるためには、「AIの仕組みやセキュリティ、プロンプトの書き方といった技術的な知識」と、「カリキュラムの設計や受講者のモチベーション管理といった教育的なアプローチ」の双方が求められます。しかし、IT部門と人事部門では、それぞれ得意とする領域が大きく異なります。
| 部署 | 得意な領域（強み） | AI教育における課題（弱み） |
|---|---|---|
| IT部門 | セキュリティ環境の構築、ツールの選定、技術的なQ&A対応 | 全社的な研修カリキュラムの設計、ノンIT人材の学習意欲の向上 |
| 人事部 | 階層別研修の企画、評価制度との連動、受講管理のノウハウ | 生成AIの最新トレンドの把握、適切なプロンプトの指導 |
お互いが「相手の領域の知識が足りない」と感じることで、「専門外なので自部署では主導できない」と責任を押し付け合う構図が生まれやすくなります。
予算の確保とコスト負担の押し付け合い
AI教育を全社規模で実施するには、外部のeラーニング教材の購入や、コンサルティング会社への委託など、相応の予算が必要になります。この「教育予算」をどちらの部署が負担するかで揉めるケースが多発します。
IT部門からすれば「教育は人事研修の一環なのだから、人事部の研修費で賄うべきだ」と主張します。一方で人事部からすれば「AIという最新ITツールの導入に伴う教育なのだから、IT部門のシステム投資予算から出すべきだ」と反論します。このように予算の出所が曖昧なままプロジェクトが発足することで、初期段階から足の引っ張り合いが起きてしまうのです。
現場へのアプローチ手法における対立
一部の先進的な現場が個別にAIツールを使いこなしていても、それを全社に普及させて大きな業務効率化に繋げるには、全社的な推進力が必要です。しかし、ここでも両部門のアプローチの違いがボトルネックになります。
IT部門は「ツールを用意したから自由に使ってください」という「ツール提供型」になりがちで、ITリテラシーの低い社員を置き去りにしてしまいます。一方で、人事部は「全員一律の座学研修」を実施しようとしますが、現場の具体的な業務に即していないため、研修後に誰も使わなくなるという「形骸化」を招きがちです。このように「現場に浸透させるためのアプローチ手法」が噛み合わないことも、両者が対立し、教育プロジェクトが空中分解する大きな原因となっています。
実際に、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公開しているDX関連の調査でも、多くの日本企業が「デジタル人材の育成」や「組織横断的な推進体制の構築」において、部署間の連携不足という課題を抱えていることが示されています。
参考：「DX動向2025」日米独比較で探る成果創出の方向性「内向き・部分最適」から「外向き・全体最適」へ
AI教育は誰がやるべきか 推進主体の4つの選択肢
社内でAI教育を推進する際、最も重要となる「誰が主導権を握るべきか」という問いに対して、IT部門、人事部門の他に考えられるのがDX推進部門、そして外部の専門部隊です。それぞれの部門が持つ強みと課題を整理し、自社の状況に最適な選択肢を見極めるための判断材料を整理しましょう。
IT部門やシステム部門が主導するメリットとデメリット
技術的なバックグラウンドを持つIT部門やシステム部門がAI教育を主導するパターンです。セキュリティやインフラの観点から、安全かつ実用的な教育体制を構築しやすいのが特徴です。
| メリット | デメリット |
|---|---|
| セキュリティガイドラインの策定や、既存システムとの連携を踏まえた技術的に安全なAI活用教育ができる点です。 | 現場の具体的な業務プロセスに疎いことが多く、実務に直結しないツール操作のみの教育に陥りやすい点です。 |
IT部門が主導する場合、ツールの導入自体はスムーズに進みますが、「現場でどう使うか」という業務適用のフェーズで頓挫しがちです。
人事部門や総務部門が研修として主導するメリットとデメリット
全社的なリスキリングや社員研修の一環として、人事部門や総務部門が主導するパターンです。全社的な教育プログラムとして制度化しやすいのが強みです。
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 階層別研修や評価制度と連動させることで、全社一斉のリスキリングとして教育を義務化・定着化させやすい点です。 | 人事担当者自身にAIの専門知識が不足していることが多く、一般的な座学中心の研修になり、実務への応用が難しい点です。 |
人事部門が主導する場合、受講率などの「形」は整いやすいものの、現場の業務効率化という実利に結びつきにくいというジレンマが生じます。
DX推進部門が全社プロジェクトとして主導するメリットとデメリット
経営直下のプロジェクトとして、DX推進部門が全社横断的にAI教育を主導するパターンです。変革を目的とした推進力が期待できます。
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 経営戦略と直結した教育カリキュラムを設計でき、業務変革を意識した実践的な教育ができる点です。 | 既存の事業部門やIT部門との連携が不十分だと、「DX推進部門だけが空回りしている」と現場から敬遠される点です。 |
DX推進部門が主導する場合、全社導入への推進力は最も高くなりますが、現場の既存業務との摩擦をいかに解消するかが成功の鍵となります。
外部の専門ベンダーやコンサルティング会社に委託するメリットとデメリット
自社にノウハウがない場合、外部のAI教育専門ベンダーやコンサルティング会社に委託するパターンです。最新のトレンドを反映した質の高い教育をスピーディーに導入できます。
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 自社のリソースを割くことなく、最新のAIトレンドや他社の成功事例を取り入れた質の高い教育を即座に実施できる点です。 | 委託コストが高額になる傾向があり、また教育ノウハウが社内に蓄積されず、長期的な自走化が難しくなる点です。 |
外部委託は立ち上げ期において非常に有効な手段ですが、最終的な内製化を見据えたロードマップを描いておく必要があります。例えば、経済産業省が推進する「マナビDX」などの公的なデジタル人材育成プラットフォームを活用し、外部リソースと自社教育をうまく組み合わせることも有効な選択肢となるでしょう。
トレンドはAI推進室やCoEの立ち上げ
かつては「システムだからDX・IT部門」「研修だから人事部門」という押し付け合いや縦割りが見られましたが、現在は「AI専門組織（CoE：Center of Excellence）」が司令塔となり、人事や現場部門を巻き込む形がトレンドとなっています。
「AI推進室」や「CoE」の概念から掘り下げ、なぜ組織横断的な体制がAI教育において極めて重要なのか、そして従来の部門単独での取り組みと比べてどのような違いやメリットがあるのかについて解説していきます。
AI推進室やCoEとは何か 組織横断的な体制の重要性
AI推進室や「CoE（Center of Excellence：センター・オブ・エクセレンス）」とは、社内のAI活用や教育におけるノウハウやリソースを1箇所に集約し、全社へ展開する中核組織のことです。従来の縦割り組織の壁を越え、IT部門、人事部門、そして各事業部門から専門知識や現場のニーズを持ち寄って構成されます。
組織横断的な体制が重要とされる理由は、AI教育が単なる「ツールの使い方研修」にとどまらないためです。AIを実業務に組み込んで成果を出すためには、システムの知識（IT部門）、人材開発や研修設計のノウハウ（人事部門）、そして実際の業務プロセス（現場部門）の3つが融合しなければなりません。CoEはこれらを統合し、全社的なAIリテラシーの底上げと業務変革を同時に強力に推進する役割を担っています。
例えば、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公開しているデジタルスキル標準（DSS）などを基準にしながら、自社に最適な教育カリキュラムを策定し、全社に一貫した基準で教育を届けることが可能になります。
なぜ従来の部門単独ではなくCoEが必要なのか
これまで多くの企業では、IT部門がシステムの導入教育を担うか、あるいは人事部門が全社研修の一環としてAI教育を企画してきました。しかし、部門単独での推進にはそれぞれ限界があり、結果として「一部の社員しか使わない」「業務に直結しない」といった課題が生じがちでした。
従来の部門単独によるAI教育と、CoE主導によるAI教育の違いを以下の表に整理しました。
| 比較項目 | 部門単独でのAI教育（従来型） | CoE主導でのAI教育（2026年トレンド） |
|---|---|---|
| 教育の目的 | ツールの操作方法の習得や、一般的なITリテラシーの向上にとどまる。 | 実業務へのAI組み込みと、全社的な業務変革の実現を目指す。 |
| 推進体制 | IT部門または人事部門が、自部署の限られたリソースと知見で実施する。 | IT、人事、現場のキーパーソンが参画する組織横断的な混成チームで実施する。 |
| 現場への定着率 | 現場の業務プロセスと乖離しやすく、研修後の活用率が低迷しやすい。 | 各部門の業務に合わせた実践的なカリキュラムにより、高い定着率を実現する。 |
| ガバナンスとセキュリティ | 部門ごとにバラバラに導入され、シャドーIT/シャドーAIやセキュリティリスクが発生しやすい。 | 全社統一のセキュリティ基準と利用ガイドラインのもとで、安全に教育・活用を進められる。 |
このように、従来の部門単独のやり方では、研修を受けても「自分の業務でどう使えばいいかわからない」という現場の不満を解消できませんでした。これに対し、CoE主導の体制であれば、現場の業務課題に寄り添った教育カリキュラムを設計できるため、全社へのスムーズな定着と持続的な活用が可能になります。
AI推進室やCoEを立ち上げてAI教育を成功させた国内企業の事例
AI教育を成功に導くための具体的なアプローチとして、国内の先進企業が「AI推進室」や「CoE（Center of Excellence）」を立ち上げて全社的な教育を浸透させた3つの事例を詳しく解説していきます。
AI専門部署・特命チーム主導
単なるツールの使い方ではなく、「業務をどう変革するか」を教えるため、事業理解とテクノロジーの双方に明るい専門部署が教育を牽引するケースが増えています。
日立製作所「Generative AIセンター」
2023年に立ち上げた専門組織でデータサイエンティストやAI研究者だけでなく、セキュリティや法務の専門家も集結。全社向けのプロンプトエンジニアリング教育や、各部署からのユースケース創出を伴走支援しています。
パナソニック コネクト「IT・デジタル推進本部」
2023年から国内全社員（約1万3,400人）向けに自社環境のAIアシスタント「ConnectAI」を展開し、「使った方が便利」という環境整備とトップによるマインドセット改革を優先して推進しています。
参考：「ConnectAI」が変える働き方。パナソニック コネクトが描く、AIと共創する未来
SMBCグループ「LLM-CoE」
2024年に日本総合研究所が組織横断型のバーチャル組織「LLM-CoE（Large Language Model - Center of Excellence）」を立ち上げ、SMBCグループ内における生成AI活用に関する様々な施策を推進しています。個別に進めるのではなく、情報の収集やPoC（概念実証）のナレッジをCoEに集約し、グループ各社に還元しています。LLM勉強会を定期開催し、延べ800名以上が参加していると発表しています。
参考：SMBCグループの生成AI活用の可能性を最大化。「LLM-CoE」の使命とインパクト
人事・人材開発部門主導（全社リスキリング型）
「一部のITリテラシーが高い層だけが使う」状況を打破するため、人事主導で全社のベースラインを引き上げるアプローチです。新入社員から経営層までの階層別研修にAIプログラムを組み込んだり、G検定や生成AIパスポートなどの資格取得を全社で推奨・支援したりする座組が一般的です。
日清食品ホールディングスでは、2024年に「NISSIN DIGITAL ACADEMY（通称デジアカ）」を立ち上げ、生成AIを含む、デジタルリテラシー研修を実施しています。
事業部門の「アンバサダー」によるボトムアップ型
全社一律の教育では実務への定着が弱いため、各事業部（営業、マーケ、製造など）から「AIアンバサダー」を選出し、彼らに高度な教育を施した上で、自部門への展開（エバンジェリスト活動）を任せる手法です。
キリンホールディングスなどがこのコミュニティ型アプローチで成果を上げています。デジタルICT戦略部と人事部門が強固に連携し、独自のDX・AI人材育成プログラム「キリンDX道場」を共同で運営しています。
参考：従業員の生成AI利用率は70％。DXの先にある「人間にしかできない仕事、AIと共創する未来」
AI推進室やCoEをスムーズに立ち上げるための3ステップ
AI推進室やCoEをスムーズに立ち上げるための具体的な3つのステップを理解しておきましょう。
ステップ1 経営層のコミットメントと予算の確保
全社規模でのAI教育やツール導入を成功させるための最初の関門は、経営層の強力なコミットメントを得ることです。現場の一部署がどれだけ熱心であっても、全社的な予算やリソースが割り当てられなければ、活動は頓挫してしまいます。
推進担当者は、単に「AIを学ぶ」ことの重要性を訴えるのではなく、AI教育が企業の経営課題にどう直結するのかを定量的なリターン（ROI）として提示する必要があります。また、立ち上げ初期に必要な予算の項目をあらかじめ整理しておくことも重要です。
| 予算項目 | 具体的な内容 | 全社導入における役割 |
|---|---|---|
| 外部研修・教育費用 | 全社向けの基礎研修や、推進メンバー向けの高度な専門教育費用 | 全社的なAIリテラシーの底上げと、共通言語の醸成 |
| AIツール・インフラ利用料 | 生成AIアカウントや開発環境、検証用ツールのライセンス費用 | 実務で触れられる環境を整え、学習効率を最大化する |
| 外部コンサルティング・伴走支援費 | 立ち上げ期における組織設計やカリキュラム策定のサポート費用 | 初期の立ち上げスピードを加速させ、失敗のリスクを低減する |
ステップ2 各部門からキーパーソンを集めた混成チームの結成
経営層の承認を得た後は、組織横断的な推進チーム（CoE）のメンバーを選定します。ここで重要なのは、IT部門や人事部門だけでチームを構成するのではなく、各事業部門（現場）の業務に精通し、かつ周囲への影響力を持つキーパーソンを巻き込むことです。
現場のキーパーソンがメンバーに加わることで、各部門特有の課題やニーズを正確に把握できるようになります。これにより、「現場で本当に使われるAI教育カリキュラム」の設計が可能となり、結果として全社導入への心理的ハードルを下げることができます。また、各部門の代表者がハブとなることで、教育後のツール活用状況やフィードバックをスムーズに回収できる体制が整います。
ステップ3 外部パートナーを活用した教育カリキュラムの策定
最後のステップは、具体的かつ実践的な教育カリキュラムの策定です。自社内だけでゼロから教育コンテンツを作成しようとすると、膨大な時間とコストがかかり、最新のAIトレンドから取り残されてしまうリスクがあります。
そのため、初期フェーズにおいては、実績のある外部の専門ベンダーやコンサルティング会社をパートナーとして活用することが推奨されます。外部パートナーのノウハウを取り入れることで、自社の業種や職種に最適化されたカリキュラムを迅速に構築できます。例えば、先述のデジタルスキル標準を参考にしながら、自社独自のスキルマップを定義していくことも有効なアプローチです。最新のスキル標準に準拠したカリキュラムを設計することで、教育の質を担保しつつ、全社的なAI人材育成を加速させることができます。
まとめ：AI教育は組織横断の推進体制で成功へ導こう
この記事では、企業のAI教育を誰が主導すべきかという課題に対し、IT部門や人事門の単独ではなく、組織横断的な「AI推進室」や「CoE」を立ち上げるべき理由とその具体策を解説しました。部分最適に陥らず全社で一貫したリスキリングを推進することが、2026年以降の競争力を左右します。まずは経営層を巻き込み、スモールステップで最適な教育体制の構築を進めていきましょう。
