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。
- 基礎編（AIの仕組みとデータの意味）
- 実践編（ChatGPTを使って資料作成／BIで数字分析）
- 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。
CopilotやChatGPTを“使いこなす人材”を育てたい企業様へ
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FAQ（よくある質問）
- QAIリテラシーとデータリテラシー、どちらから学ぶべき？
- A
自社の課題に応じて変わりますが、生成AIを導入しているならAIリテラシーを先に整えるのが効果的です。
- Q両方の研修を同時に実施してもよい？
- A
はい。業務プロセスに合わせて段階的に設計すれば、統合型の研修も非常に有効です。
- Qリテラシー教育は一度きりで終わらない？
- A
技術進化が早いため、定期的なアップデート研修や横展開が重要です。
- QAIリテラシーとデータリテラシーはどちらが重要？
- A
どちらが重要かは、自社の業務課題や導入状況によって異なります。
たとえば、生成AIツール（ChatGPTやCopilotなど）をすでに導入している企業では、まずAIリテラシーを整えることで“使いこなせる人材”の育成が進みます。
一方で、KPI運用やBIツール活用が重要な現場では、数字の裏側を読み解くデータリテラシーが成果に直結します。
重要なのは一方を優先するのではなく、自社の状況に応じて段階的に育成を進めることです。
- Qデータリテラシーとはどのような能力？
- A
データリテラシーとは、「数字を正しく読み解き、意思決定に活かす力」です。
単にグラフや表を“見る”だけでなく、「なぜこの数字なのか？」「どう行動に結びつけるか？」を考える力が求められます。
