AX人材とは？求められるスキル・役割と育成の考え方

「AX人材」という言葉を見かけるようになったものの、DX人材やAI人材とどう違うのか、どんなスキルを持つ人を指すのか、輪郭がまだはっきりしていないと感じている方は多いのではないでしょうか。当社（malna）は、マーケティング支援会社として自社にClaude Codeを全社導入し、当事者としてAX（AIトランスフォーメーション）を実践してきました。本記事では、その実践から見えてきた「AX人材とは何か」「どんなスキルが求められるか」「どう育てるか」を、当社の立場を明示しながら整理します。

AX人材とは何か

AX（AIトランスフォーメーション）人材について、業界では「AIを適切に用いて課題を発見・解決し、企業や社会の変革をリードする人材」と説明されることが多く、AI技術の基礎知識やAI活用にともなう倫理的・社会的影響への理解（AIリテラシー）に加えて、組織の課題を発見し解決していく力が求められるとされています。

当社の定義はもう少し実務に寄せています。AX人材とは、AIの専門家である必要はなく、自分の業務を分解し、どこをAIに任せられるかを見極めながら、業務そのものを再設計できる人だと考えています。 AIの技術的な仕組みに詳しいかどうかよりも、「この業務のこの部分は、AIに任せた方が早いし正確だ」と判断できる目と、実際に任せてみて検証する行動力を持っているかどうかが分かれ目になります。

ここで区別しておきたいのは、AX人材とAIエンジニア・データサイエンティストの違いです。後者はAIモデルの開発・構築や高度な分析を担う専門職で、必要とされる知識もキャリアパスも異なります。AX人材は「AIをつくる人」ではなく「AIを業務に組み込んで使いこなす人」であり、本記事ではこちらを扱います。AXそのものの定義やDXとの違いについては、AX（AIトランスフォーメーション）とは？DXとの違い・進め方・企業の取り組みで詳しく扱っています。

なぜ今、AX人材が必要とされているのか

生成AIの登場によって、「AIを使えるかどうか」という段差はかなり低くなりました。ツール自体は誰でも触れる時代になっている一方で、当社が自社の実践を通じて感じているのは、次の段差、つまり「業務のどこにAIを当てれば成果が変わるかを見極め、実際にやり切れるかどうか」という段差です。ツールの使い方を知っているだけの人と、業務を再設計できる人の差が、AX人材という言葉が必要とされている背景にあると当社は考えています。

この段差は、特定の部署だけの課題ではありません。マーケティングでも、バックオフィスでも、経営企画でも、「AIに任せられる部分」と「人が判断すべき部分」の線引きを自分の業務の中でできる人がいるかどうかで、AI活用の成果は大きく変わります。AX人材は、経営層や情報システム部門だけが担うものではなく、現場の実務者の中から生まれてくるものだと当社は捉えています。

こうした実感は、当社だけのものではないようです。経済産業省は2026年4月から「AX時代におけるスキルのあり方検討ワーキンググループ」を設置し、2026年8月時点で4回の会合を重ねています（経済産業省公式サイトで確認）。第2回会合（2026年6月1日）の配布資料では、AI時代に個人が身につけるべき能力の論点として「全体を構想する能力」「指示を出してその結果を引き取り考える能力」「アウトプットに意味づけをする能力」「倫理的判断（をAIに任せるか）」などが挙げられており、目指すべき人材モデル（ジェネラリスト型か、いわゆるI型・H型・T型・Π型人材か）についても議論が続いています（同会合の配布資料で確認。ただし同資料自体も、こうしたソフトスキルの整理については「概念が氾濫し、体系化されていない」と記しており、2026年8月時点では結論には至っていません）。AX人材にどんなスキルが求められるかという論点が、政策の場でも検討され始めているということです。当社は、こうした議論の詳細を見守りながらも、まずは自社の実践から得た知見を先に発信することを大切にしています。

AX人材の役割類型

AX人材と一口に言っても、担う役割によって求められるスキルの重心は変わります。当社は、実践の中で見えてきた役割を大きく3つに整理しています。組織としての体制づくり（誰をどう配置するか、専任にするか兼任にするか）についてはAI推進室とは？役割・組織体制・立ち上げ方で扱っており、本記事ではそれぞれの役割に必要なスキルと育て方に焦点を当てます。

3つの役割は独立しているわけではなく、小規模な企業では1人が複数の役割を兼ねることも珍しくありません。当社自身も、専任の推進部署を置かず、推進リーダーとガバナンス担当を兼ねる形で全社展開を進めてきました。どの役割から手をつけるかは、自社の規模や課題によって変わるため、まず「今、自社にどの役割が最も欠けているか」を確認することをおすすめします。

非エンジニアがAX人材になるために必要な力

AX人材になるために、プログラミングを学ぶ必要はないと当社は考えています。実際に当社では、これまでコードを書いたことのないマーケティング担当のメンバーが、日々の業務の中でAIエージェントを使いこなす力を身につけていきました（詳しくは採用note「Claude Codeに触れて衝撃。malnaを1週間で"AIネイティブ"な企業に変えると決めた話」「Claude Code全社導入して2週間。採用で大事にしたいことが変わった話。」で触れています）。

なお、DXやAIに関わる人材の育成については、経済産業省と情報処理推進機構（IPA）が「デジタルスキル標準（DSS）」という指針を策定しており、2026年4月にはAX（AIトランスフォーメーション）の進展を踏まえた改訂版（DSS ver.2.0）が公表されています（IPA公式サイトで確認）。これは、全てのビジネスパーソン向けの「DXリテラシー標準」と、DXを推進する人材向けの「DX推進スキル標準」から成る公的な指針で、企業が人材育成の指標を検討する際の参考になるものです。ただし、AX人材に必要な実務スキルそのものを網羅的に定義したものではありません。当社が実践の中で必要だと感じてきたのは、こうした公的な指針よりもう一段実務に近い、次のような力でした。

• 業務を分解する力：普段やっている業務を「判断が必要な部分」と「手順が決まっている部分」に分けて捉える力
• AIへの指示を設計する力：何を、どこまで、どんな形式でAIに任せるかを、具体的な言葉にする力
• 出力を検証する力：AIが出した結果をそのまま使わず、自分の業務知識をもとに正しいかどうかを確認する力
• 小さく試す力：最初から完璧な仕組みを目指さず、小さい範囲で試してから広げる進め方に慣れる力

たとえば当社では、クライアント別の広告パフォーマンスレポートについて、以前は人が集計・作成していた工程が、今は自動生成される仕組みに切り替わっています。広告費の立替額とクライアントへの請求額の突合も、自動照合の仕組みで行う体制に変わりました。これらの仕組みは、社内の推進担当がClaude Codeを使って構築し、現場のメンバーがその結果を日々の業務の中で使う、という形で運用されています。仕組みを「つくる人」と「使う人」が必ずしも同じである必要はなく、まずは自分の業務の中で「AIに任せられそうな部分はどこか」を考えてみることが、AX人材としての第一歩になると当社は考えています。

見極め方：社内でAX人材に向いている人をどう探すか

AX人材としての適性は、今のITスキルの高さだけでは測れないと当社は感じています。当社が実践の中で「この人はAX人材として伸びていく」と感じた社員に共通していたのは、次のような姿勢でした。

• 目の前の業務のやり方に疑問を持てる：「これは本当にこの手順でやる必要があるのか」と考える習慣があるか
• 失敗を試行の一部として扱える：最初の結果がうまくいかなくても、やり方を変えて試し直すことを苦にしないか
• 自分の判断基準を言葉にできる：「なぜその判断をしたか」を後から説明できるか（AIへの指示を設計するときに必要になる力の土台になります）
• 周囲に自分の発見を共有できる：うまくいった工夫を、自分だけで抱え込まずに周りに伝えられるか

スキルは後から身につけられますが、この4つの姿勢が全くない状態から急に育つケースは少ない、というのが当社の実感です。育成対象を選ぶときは、現在のITスキルの高さよりも、この姿勢の有無を見ることをおすすめします。

AX人材の育成：自社育成 vs 外部研修

AX人材をどう育てるかを考えるとき、「社内で育てる（自社育成）」か「外部の研修サービスを使う（外部研修）」かという選択肢があります。実際に、AX人材の育成を目的とした研修サービスを提供する事業者が出てきている、というのは公表されている事実です（たとえばパソナが「AXとは？生成AI時代に求められるDX人材と企業変革リーダー育成のポイント」というコラムでAX人材育成に関する解説を発信しています）。本記事では、特定の事業者を比較したり優劣を評価することはせず、自社育成と外部研修という2つの選択肢の考え方の違いを整理します。

なお、中途採用によって外部からAX人材を獲得するという選択肢もあります。ただし「AX人材」という言葉自体がまだ新しく、採用市場における定義や評価基準が確立していないため、本記事では今の社員を対象にすぐ着手できる自社育成と外部研修の2つに絞って考え方を整理します（中途採用という選択肢自体を否定するものではありません）。

当社の立場は、業務の中で育てる自社育成を主とし、外部研修は自社育成を補完する位置づけで使うのが現実的だという考えです。理由は、AX人材に求められる力（前段で挙げた業務分解力・指示設計力・検証力）は、座学だけでは身につきにくく、実際の自分の業務でAIを使ってみる経験を積むことでしか磨かれない部分が大きいためです。ただし、社内に「教える側」がまだ育っていない立ち上げ期には、AIリテラシーの基礎知識を短期間で全社員に浸透させる目的で、外部研修を初期のきっかけとして併用することは合理的な選択だと考えています。

どちらから始めるべきか迷う場合、当社は「社内に教える側になれる人が1人でもいるかどうか」を最初の判断基準にすることをおすすめしています。教える側の候補がすでにいるなら自社育成から始め、まだいないなら外部研修で基礎知識を全社に揃えたうえで自社育成に移る、という順番が現実的です。

AX人材のキャリアパスの考え方

AX人材としての成長は、直線的な一本道ではなく、担う役割が段階的に広がっていくイメージで捉えるのが実務に近いと当社は考えています。当社自身の展開も、この順番をたどりました。最初は、特定の業務（クライアント別の広告パフォーマンスレポートの作成）を1人が引き受け、AIエージェントに任せる部分と人が担う部分を試行錯誤しながら切り分けるところから始まりました。その工程が実際に運用として回るようになった段階で、同じ考え方を別の業務（広告費の月次照合）に当てはめる担当が増え、成果が社内で共有されるようになりました。そこからさらに、全社的な優先順位づけや投資判断に関わる「推進リーダー」、利用ルールやリスク管理を担う「ガバナンス担当」へと役割が分かれていった、というのが当社が経験してきた流れです。

大切なのは、これを個人の自己研鑽だけに委ねないことです。実践して成果を出した人が、その経験を社内で評価され、次の役割を任される仕組みがなければ、AX人材は育っても定着しません。評価制度の中に「AIを使って業務を良くした経験」を反映する項目を設けるなど、キャリアパスを個人の頑張りではなく仕組みとして支える視点が欠けている企業は少なくないと感じています。

AX人材育成でよくある失敗

AX人材の育成に取り組む中で、当社が実践や社外との対話の中で目にしてきた失敗パターンを整理します。

1. 研修を実施して終わりにしてしまう：AIリテラシー研修を実施しても、その後に「自分の業務のどこに当てはめるか」を考える機会がなければ、知識は定着しません。研修の直後に、参加者が自分の業務で1つ試す課題を設定するところまでをセットで設計しておくことが重要です。
2. 役割の期待値が曖昧なまま任命する：「AI推進をお願いします」というだけで、具体的に何を担うのかが曖昧なまま任命すると、本人も周囲も何を評価すればいいか分からなくなります。前段で整理した役割類型のうち、どれを担ってもらうのかを明確にすることをおすすめします。
3. 成果を出した人を孤立させる：一人が試行して成果を出しても、それを横展開する仕組みがなければ、その人の業務だけが変わって終わってしまいます。成果を共有し、他の部門・他のメンバーに広げる場を意図的に設けることが必要です。
4. AIに任せてはいけない判断まで任せてしまう：業務を分解する力が育っていない段階では、本来人が最終判断すべき業務までAIに委ねてしまうことがあります。「AIに任せる部分」と「人が締める部分」の線引きを、育成の初期段階で明確に伝えておくことが欠かせません。

よくある質問

AX人材とは何ですか？ AIの専門家である必要はなく、自分の業務を分解し、どこをAIに任せられるかを見極めながら業務を再設計できる人を指します。AI技術の基礎知識に加えて、組織課題の発見・解決力が求められる人材だと業界では説明されることが多い言葉です。

AX人材とAI人材・DX人材の違いは何ですか？ AI人材は、AIモデルの開発・分析など技術的な専門性を担う人材を指すことが多い言葉です。DX人材は、データやデジタル基盤の整備を担う人材を指します。AX人材は、それらの基盤を前提に、AIを使って業務そのものを再設計する側に重心があると当社は捉えています。

エンジニアでなくてもAX人材になれますか？ なれます。当社自身、これまでコードを書いたことのなかったマーケティング担当のメンバーが、日々の業務の中でAIエージェントを使いこなす力を身につけてきました。求められるのは業務を分解する力や指示を設計する力であり、プログラミングの専門知識は前提条件ではありません。

AX人材になるために資格は必要ですか？ 必須ではないと当社は考えています。AIリテラシーやAIの基礎知識を学べる資格・検定は存在しますが、資格の有無よりも、実際の業務でAIを使い、検証しながら改善する経験の方が力の定着に直結すると当社は感じています。資格を学習のきっかけとして使うこと自体は有効ですが、それ自体を目的にする必要はありません。

AX人材は何人くらい必要ですか？ 企業の規模によって異なるため、当社は一律の人数を示すことはしていません。ただし、最初は1人が「部門実践者」として小さく試すところから始めれば十分だと当社は考えています。小規模な企業であれば、その1人が複数の役割を兼ねながら進め、成果が見えてから人を増やしていく順番が現実的です。

AX人材の育成は自社でやるべきですか、外部研修を使うべきですか？ 当社は、業務の中で育てる自社育成を主とし、外部研修は立ち上げ期の補完として使うのが現実的だと考えています。社内に「教える側」になれる人がいるかどうかが最初の分岐点で、いなければ外部研修で基礎を揃えるのが現実的です。

AX人材はどの部署に必要ですか？ 特定の部署だけの課題ではないと当社は考えています。マーケティング、バックオフィス、経営企画など、業務を持つすべての部署にAX人材が求められます。部署別のAI活用については、バックオフィスのAI活用でも扱っています。

AX人材の育成に助成金は使えますか？ 人材育成関連の公的支援制度が用意されている場合がありますが、対象条件や支給額は制度・時期によって変わるため、本記事では具体的な金額には触れません。検討する場合は、最新の公募要領を発行機関の公式情報で確認することをおすすめします。

さいごに

AX人材は、AIの専門家を新たに採用しなければ育たないものではなく、今いる社員が自分の業務を見つめ直すところから育っていくものだと当社は考えています。役割の整理、業務の中での実践、そして評価・キャリアパスへの反映という3つを仕組みとして用意できるかどうかが、AX人材が育つ企業とそうでない企業の分かれ目になるのではないでしょうか。

当社は、マーケティング支援会社として自社にClaude Codeを全社導入し、非エンジニアの社員がAX人材として育っていく過程を実際に経験してきました。自社の実践を踏まえた形で、AX人材の育成や全社的なAI活用の進め方についてご相談に乗ることができます。ぜひ一度当社にご相談ください。

自社のAI導入・AI活用について相談したい場合は、企業からのご相談もご検討ください。