多くの企業でデジタル人材教育が盛ん

　今年は、AI元年かもしれません。私も、この一年で、こんなに生成系AIを、自分の仕事に取り込むことになると思いませんでした。もはや、私のコンピューター・プログラミングの多くは、AIが書いているといっても過言ではありません。
　そして、このような流れは、多くの企業の社内教育にも影響を与えており、多くの企業でデジタル人材教育が行われています。

この記事に限らず、多くの企業でDXや、データサイエンスに関する、社内教育が盛んに行われていることでしょう。実際、私自身も、今年は企業へのデータサイエンスの講義は、今まで以上に増えました。
　ところで、このデジタル人材の育成の目的は、正しく理解しているでしょうか？というのも、多くの企業では、「デジタル人材の不足」「デジタル・リテラシーの不足」が、会社の事業の成長に必要と思っているのではないでしょうか？この企業の成長と、デジタル人材育成は、本当に同じ方向にある事柄なのでしょうか？少し整理してみましょう。

デジタルは、効率化が得意

　DX(デジタルトランスフォーメーション)に代表される、デジタル技術の教育の最大のメリットは、業務の効率化が容易になることでしょう。
  例えば、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）というデジタル技術は、人に変わって、コンピューターに仕事を任せることで行える仕事の効率化が目的です。

 ChatGPTのような生成系AIの導入は、大量にある過去の文章から、効率的に関係文章を参照するに有用であり、これも効率化がゴールです。

　このように、多くのデジタル技術の導入は、業務の効率化を促進します。従って、仕事を効率的に行うことで、今まで以上に、人にしかできない「思考」という仕事時間は確保されますが、この思考は「デジタル技術」とは関係なく、「人」の能力に依存します。

データサイエンスは、過去理解と近未来予測が得意

　デジタル人材教育では、「データサイエンス」の取り組みも盛んです。データサイエンスは、理系科目でも、文系科目でもないので、社員への教育は有効です。
　経営者の中には、「データサイエンス力」が高ければ、会社の経営の精度も高くなると考えている方もいるでしょう。しかし、「データ」とは、正しくは「過去の数値、事象」です。そして、データサイエンスは、現状理解と、近未来予測くらいしかできません。

　10年先の予測は、会社の経営のように、非自然現象の場合は難しいでしょう。そして、実際には自然現象でも、過去と異なる条件が重なれば、予測は不可能なのです。

　つまり、データサイエンスは、今と同じ状況が継続的に続けば、かなり有効な手段ですが、大きく変化するビジネスの現場では、活用可能な場所と、そうでもない場所に分かれるのです。

将来の企業は、高付加価値な事業

　ところで、話を企業に戻しましょう。多くの企業は、企業の持続性を考え、そのために、今までよりも、「高付加価値」な事業、経営を考えているのではないでしょうか？
　この高付加価値のために、低コストの視点から、デジタル技術の導入は、短期的には有効ですが、コストの削減に限界が訪れます。
　データサイエンスでも、コスト削減のアイディアを出すことが可能ですが、逆に「高付加価値な事業」の予測は難しいでしょう。

企業の強みの整理と、将来の大胆な議論が必要では

　デジタル人材育成は、会社の基礎体力を高めるためには、行うべきことであることは、間違いありません。しかし、今までの整理では、これだけでは、不足している部分があります。それは、「企業の将来議論」です。マーケティング的には、将来の3C分析と、その分析に基づいた、その企業の将来のあり方の大胆な議論が必要です。
　3Cとは、市場・顧客（Customer）、競合（Competitor）、自社（Company）のことです。将来のお客様はどうなりそうか？将来の競合はどのようになりそうか？その時、自社はどの強みを活用して、事業を経営するか。
　デジタル技術は、ツールです。ツールは、事業戦略によって、どのツールを使うかが決まります。ぜひ、デジタル人材育成と合わせて、企業研究や経営研究も必要なのではないでしょうか？