中小企業でFDE型人材を育てるには?業務棚卸しから始める方法
AIを使いたいのに、相談も実装も情報システム担当へ集中してしまう。中小企業でFDE型人材を育てるなら、まず業務の詰まりを見えるようにし、社内で学ぶことと外部へ頼むことを分けます。業務棚卸しから始める具体的な進め方を整理します。
本文更新:2026年10月15日
最初に、成果が出ない原因になっている業務を棚卸しする
私は研修や教育支援の現場で、いきなりツールの使い方を教えるより、まず受講者に「自分の業務の中で、面倒だけれど重要な作業は何か」を書き出してもらうことがあります。ここで出てくる答えは、組織によってかなり違います。議事録、問い合わせ対応、提案書、見積もり、社内説明、教育資料、報告書、採用面談の記録。どれもAIで支援できる可能性がありますが、目的が違えば設計も違います。
どの作業に時間がかかっているのか。誰の確認で止まっているのか。Excel、メール、チャット、紙、口頭のどこで情報が分断されているのか。AIを入れる前に、この流れを見ないと、AIは単なる便利ツールで終わります。逆に言えば、業務の詰まりが見えていれば、生成AIもAIエージェントも使いどころが見えてきます。
棚卸しでは、担当者、入力資料、出力、頻度、確認者、困る場面を一つの表にします。「時間がかかる」だけでなく、何が止まっているのかを書きます。まず部門内で三つ挙げ、その中から一つを選ぶと、相談する範囲を区切れます。
| 棚卸し項目 | 書き出す内容 | 判断につながる問い |
|---|---|---|
| 作業・頻度 | いつ、誰が行うか | 毎回同じ処理か |
| 入力・出力 | 何を受け取り、何を渡すか | 情報はどこで途切れるか |
| 判断・確認 | 人が確かめる内容 | 誰が正しさを判断できるか |
| 支援 | 社内の強みと不足 | 何を学び、何を外へ頼むか |
候補者は、現場の仕事を説明できる人から探す
ここで重要なのがリスキリングです。新しいツールの操作だけを覚えるのではなく、業務課題を見つける力、AIの出力を検証する力、現場の声を整理する力、キャリアパスとしてデジタル人材へ変わっていく力を育てる必要があります。
社内のFDE型人材とは、業務と技術をつなぎ改善を進める役割です。エンジニア職としてのFDEに必要な開発力を、業務知識だけで置き換える意味ではありません。現場担当と技術の支援者が組む形も考えます。
候補者には、困りごとを聞き、分からない点を相談し、試した結果を説明できる人を見つけます。AIに詳しい一人へ集めるより、対象業務を知る人と、実装・情報管理を支える人を組み合わせます。
情報システム部への相談を、依頼の前段で整理する
そこで気づいたのは、情報システム部が弱いのではなく、周囲の部門がデジタルを自分ごとにする機会を持っていないということです。現場部門が課題を言語化できないまま「何とかしてください」と依頼すると、IT部門は便利屋になってしまいます。これではDX推進にはなりません。
例えば問い合わせ回答の下書きを作るなら、現場は使う資料と確認方法を、IT担当は接続や利用条件を確認します。この例は役割分担の設計例です。現場が勝手にシステムを変えることや、IT担当の確認を省くことを勧めるものではありません。
ここで大事なのは、AIに置き換える仕事を探すのではなく、成果を出すために人間とAIの役割を分けることです。人間が判断すること、AIに下書きさせること、AIエージェントに定型処理させること、最後に人間が確認すること。この分解ができる人が、現場のFDE型人材になっていきます。
外部専門家には、足りない判断と実装を具体的に頼む
だから私は、中小企業ほど「外部専門家を使いながら、社内にも小さなFDE型人材を育てる」発想が必要だと考えています。専門家に頼らないのではありません。頼り方を変えるのです。丸投げではなく、壁打ち、伴走、診断、学習、内製化の順番で考える。
ここで必要なのは、専門家だけを増やすことではなく、専門家と現場をつなぐ仕組みです。商工会議所、地域の支援機関、中小企業診断士のネットワーク、ITコーディネータ、地元のデジタル人材、教育機関。こうした点を線にしていくことが大切です。
相談時には、現状の手順、困りごと、利用できるデータ、社内の担当者を持ち寄ります。提案を受けるだけでなく、自分たちで更新・確認できる状態へ何を引き継ぐかを決めると、支援終了後の学習にもつながります。
一業務の実践を、社内の学びへ戻す
これから必要なのは、外部専門家へ頼る力と、自社の中で動かす力の両方です。経営と現場をつなぐ。AIと業務をつなぐ。データと人の判断をつなぐ。地域の専門家と企業をつなぐ。FDE型人材とは、その接点に立つ人だと私は考えています。
実践では、作業時間に加え、確認の負担、誤り、使い続けられるかを見ます。改善しなかった場合も、原因がデータ、手順、技術、合意のどこにあったかを記録します。うまくいった手順だけでなく、試さない条件も残しましょう。
企業の育成評価を回す方法は別記事へ分けています。本稿ではまず、業務棚卸しから社内候補と外部支援の分担を決めるところを、最初の到達点にします。
よくある質問
最初から高度なAI研修を受けるべきですか?
先に対象業務を一つ整理すると、必要な学習を選びやすくなります。入力、判断、出力を説明し、不足する技術と支援を確認します。
情報システム担当をFDEにすればよいですか?
一人へ集める前に、現場が担う業務整理と、IT担当が担う技術・運用の確認を分けます。既存の仕事量も見て体制を考えます。
非エンジニアも候補になりますか?
業務を説明できることは強みです。必要な技術を学び、開発や情報管理を担う専門家と組む範囲を決めます。
外部専門家へ何を見せればよいですか?
現状の手順、困りごと、使えるデータ、確認する担当者を整理します。実装と引き継ぎの範囲も相談します。
実践する業務はどう選びますか?
対象と確認者が明確で、小さく試して結果を確かめられる業務を選びます。全社展開は、その結果を見て判断します。
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著者紹介
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近森満(ちかもり みつる)
株式会社サートプロ 代表取締役CEO / DXコンサルタント/IT人材育成/検定事業化
IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・+DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。 |
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・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長(Android資格)
・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長(E検定)
・組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー(組込み)
・ET教育フォーラム合同会社 代表(コンテンツ制作)
・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター(IoT支援)
・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター(DX支援)
・デジタル庁 デジタル推進委員(デジタル化支援)
・DX事業共同組合 設立理事(DX推進)
・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事(SDGs認証)
・”一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事(DEI支援)
・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長(Agile検定)
・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長(IACS認定)
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