AIリテラシーとデータリテラシーの違いとは？研修設計に役立つ“使い分け”を実務視点で解説

生成AIやBIツールの導入が進む中で、「AIリテラシー」「データリテラシー」という言葉を目にする機会が増えています。

いまや“リテラシー教育”は、現場任せにできない経営課題となりつつあります。しかし、現場ではこんな声も少なくありません。

• 「AIリテラシーって、結局どこまで理解すればいいの？」
  
• 「データリテラシーとの違いが曖昧で、何を教えるべきか判断できない」
  
• 「それぞれ研修するべきなのか、どちらかでいいのか分からない」
  

実はこの2つのリテラシーは、似ているようで役割も目的も異なります。

AIリテラシーは“AIを使いこなす力”、データリテラシーは“数字を読み、判断に活かす力”。

どちらも現代のビジネスに欠かせないスキルであり、育成の優先順位や設計方法も変わってきます。

本記事では、両者の違いをわかりやすく整理したうえで、自社の課題に応じたリテラシー教育の進め方を、実務視点から解説していきます。

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AIリテラシーとは何か？「生成AIを使いこなす力」の正体

AIリテラシーの定義（実務視点）

AIリテラシーとは、「AI技術の仕組みを理解し、業務に応じて使いこなす力」を指します。

ここで重要なのは、単なる“知識”ではなく、“活用できるかどうか”という実践力の側面です。

とくに生成AI（ChatGPTやCopilotなど）の普及により、以下のようなスキルが注目されています。

• AIの構造・仕組みへの理解（例：生成AIの学習原理、LLMの特性）
  
• プロンプト設計力（的確な入力で、期待する出力を得る）
  
• リスクリテラシー（AIによる誤情報、ハルシネーション、著作権などへの配慮）
  

現場で求められるのは、「使っていいのか悪いのか分からない」状態から脱し、

“何に使えるか／どこに使うべきでないか”を自ら判断できるスキルです。

👀 POINT：AIリテラシーは、使える・使えないの二択ではなく、“業務の中で正しく使いこなせるか”が問われる素養です。

AIリテラシーが求められる背景

現在、多くの企業で生成AIツールの導入が進んでいます。

ChatGPTの社内展開や、Microsoft 365 Copilotの全社導入といった動きも活発化しています。

しかし、ツールの導入が進む一方で、現場からは次のような課題が聞かれます。

• 「使い方が分からず、社内で活用が進まない」
  
• 「出力をそのまま使ってしまい、誤情報が混じっていた」
  
• 「現場ごとに使い方がバラバラで、統一的な指針がない」
  

こうした状況を放置すると、“AIを導入したのに成果が出ない”という事態に陥ります。

つまり、AI導入の成否を左右するのは、ツールそのものではなく“使い手のリテラシー”なのです。

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データリテラシーとは何か？「読み解き、判断に活かす力」

データリテラシーの定義とスキルセット

データリテラシーとは、「データを正しく読み解き、業務上の意思決定に活かす力」を意味します。

数字に基づいた判断が求められる現代のビジネス環境において、あらゆる職種で必要とされる“汎用スキル”です。

具体的には、以下のようなスキルが含まれます：

• 数値やグラフ、統計指標の正確な読み取り
  
• 偏りや相関・因果を見極める判断力
  
• BIツールやExcelなどを用いた可視化・分析スキル
  
• 業務文脈に照らした解釈力と意思決定力
  

たとえば、売上データの増減を見て「良し悪し」だけを語るのではなく、

「なぜこの数字になったのか」「どう対処するか」までを読み取る力が求められます。

👀 POINT：データリテラシーとは、「見る力」＋「考える力」＋「使う力」を統合した思考型スキルです。

なぜ今、データリテラシーが重要なのか？

DX推進やKPI経営が加速する中で、現場のあらゆる判断に「データ」が使われるようになりました。

しかし、実態としては次のような課題も散見されます。

• 「数字を見せられても意味がわからない」
  
• 「KPIが共有されているが、実務と結びついていない」
  
• 「BIツールを導入したが、結局Excelと手作業のまま」
  

これらの背景には、“データを見る文化”はあるが、“使いこなす力”が育っていないという構造的な問題があります。

つまり、道具やシステムよりも前に、「読み手の力」が求められているのです。

🧠 参考情報：
IBMによる分析では、「データリテラシーが高い企業ほど、AIやBI活用のROIが向上する」とされています。
出典　 IBM：データ・リテラシーがなければ、データとAIからROIは得られません

「AIリテラシー」と「データリテラシー」の違いと関係性

「AIリテラシー」と「データリテラシー」は、どちらも“これからのビジネスパーソンに必要な基礎素養”ですが、対象領域も活用場面も異なる、別々のリテラシーです。違いを整理すると、以下のようになります。

比較項目	AIリテラシー	データリテラシー
主な対象	生成AI、機械学習などのAI技術	数値、グラフ、統計などのデータ
ゴール	AIを業務で“正しく使いこなす”	データを“判断に活かす”
スキルの特徴	ツール操作・プロンプト設計・リスク認識	読解力・論理的思考・業務への落とし込み
活用場面	資料作成、要約、業務自動化など	KPI分析、施策立案、報告・提案など
想定リスク	ハルシネーション、倫理課題、出力の不確実性	誤読、バイアス、因果関係の誤認

このように、それぞれのリテラシーは扱う対象と目的が明確に異なり、相互補完の関係にあることが分かります。

✅ 現場での使われ方の違い：一例で見る両者の連携

ケース：ChatGPTを使って報告資料を作成する場合

• AIリテラシーがないと…
  
  　→ AIが出力した文書をそのまま使用し、誤情報が混入するリスクに気づかない
  
• データリテラシーがないと…
  
  　→ 出力されたグラフや数値の意味を理解できず、内容に説得力がない
  

つまり、AIを「使う」だけでなく、その出力を「読み解く・検証する」力がなければ、成果にはつながりません。

両リテラシーをバランスよく育てることが、実務での活用力の鍵となるのです。

研修設計ではどちらを優先すべきか？判断軸とポイント

生成AIやBIツールなど、技術の導入が進む一方で、「社員にどのリテラシーを教えるべきか？」という悩みは、多くの企業で共通しています。

AIリテラシーとデータリテラシー、どちらから育成すべきかは、自社の課題や活用フェーズによって異なります。

ケース別の優先判断

● AIリテラシーを優先すべきケース

• 生成AIツール（ChatGPT、Copilotなど）をすでに導入・試験運用している
  
• 現場に「使い方がわからない」「出力をそのまま使っている」などの混乱がある
  
• 社内にAIに対する過信・不安・活用格差が存在する
  

👉 まずは「使いこなし方」を理解する土台作りとして、AIリテラシー研修が効果的です。

● データリテラシーを優先すべきケース

• 業績管理・KPI運用がデータ主導で行われている
  
• BIツールを導入しても活用が進んでいない
  
• 「数字をどう読めばいいか分からない」という声が多い
  

👉 経営判断や現場オペレーションに“確かな視点”を持たせるには、データリテラシーの底上げが欠かせません。

おすすめは「段階的な統合研修」

実際の業務では、AIとデータの活用は切り離せません。

たとえば、ChatGPTで企画書を作る→グラフや数値を裏付ける→データを検証して報告するといったプロセスでは、

両方のリテラシーが必要になります。

そのため、理想的な研修は一括型ではなく、「段階的」「役割別」「業務文脈に即した設計」です。

👇 たとえばこんなステップでの設計が有効です。

1. 基礎編（AIの仕組みとデータの意味）
   
2. 実践編（ChatGPTを使って資料作成／BIで数字分析）
   
3. 応用編（業務課題に合わせた活用演習）
   

POINT：AIリテラシーとデータリテラシーを切り分けて教えるのではなく、“業務成果”に結びつける形で統合的に設計することが鍵です。

まとめ｜“どちらのリテラシー”も、業務成果に直結する力になる

「AIリテラシー」と「データリテラシー」は、ともに現代のビジネスにおいて“なくてはならないスキル”です。

• AIリテラシーがなければ、ツールは導入されても「使われない」
  
• データリテラシーがなければ、意思決定が「感覚頼り」になる
  

どちらか一方では成果は出ません。

大切なのは、自社のフェーズや業務課題に応じて、優先順位を見極めたうえで適切に育成していくことです。

そして、最も効果的なのは「ツールの使い方」ではなく、業務の中でどう活かすかまでを一貫して学ぶ“実践型リテラシー教育”です。

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