職種別に見るAIリテラシー｜営業・人事・経理など業務に活きる習得法とは

「生成AI研修はやった。けれど、現場が動かない——」

そんな声を耳にする機会が増えてきました。特に「全社共通の基礎研修を実施したのに、部門ごとの活用が進まない」というケースは少なくありません。

その背景にあるのが、“AIリテラシーは職種によって求められる内容が異なる”という事実です。

営業、人事、経理、企画、情シス…。それぞれの業務において、AIに求める役割や使い方はまったく違います。

にもかかわらず、一律で設計された研修では、実務との結びつきが弱く「使える感覚」が育たないのです。

この記事では、なぜAIリテラシーは「職種別」に設計すべきなのか、その理由と各職種で求められるスキル、そして現場に根づく研修設計のポイントを解説します。

全社導入フェーズを越え、「次の一手」を検討する企業にこそ読んでいただきたい内容です。

なぜ「職種別」でAIリテラシーを考える必要があるのか

一律研修では“刺さらない”現場のリアル

生成AIの社内導入が進む中、「共通研修を行ったが、現場での実践に結びつかない」という声は多くの企業で聞かれます。

その理由のひとつが、一律の内容では、各職種の業務に必要なリテラシーを十分にカバーできないことにあります。

たとえば営業職にとっては「提案資料作成」「顧客ニーズの要約」、経理職にとっては「数字のチェック」「帳票の自動化」など、AIに求める使い方や期待される効果がまったく異なるのです。

「AIにできること／できないこと」は職種で異なる

AIの適用範囲は職種ごとに異なり、

「どの作業を任せるか」
「どの判断は人が行うべきか」

といった判断の軸そのものが職種ごとに変わってきます。

つまり、「AIの活用力」とは単なるスキルではなく、自職種の業務特性に応じてAIとの“役割分担”を考える思考力に他なりません。

この感覚を育てるには、単なるツールの使い方ではなく、業務とのつながりを前提にしたリテラシー設計が必要です。

共通言語＋業務文脈がなければ、現場は動かない

もちろん、社内でAI活用を進めるためには「共通リテラシー」も欠かせません。

たとえば以下のような基礎的な理解は、全社員にとって必要です：

AIの仕組みや限界
プロンプト設計の基本
出力のリスクとファクトチェックの重要性

これらを共通言語として整えたうえで、次に必要なのが職種別の業務文脈に即したリテラシー教育です。

▶️ 参考記事：共通リテラシーをどう整えるべきかは下記で詳しく解説しています
👉 AIリテラシーとは何か｜育て方・研修設計・定着支援まで企業向けに徹底解説

職種別に見る「必要とされるAIリテラシー」と研修設計のポイント

🔎 はじめに：なぜ“職種ごとに求められる力”が違うのか？

AIは万能ではなく、「どう使うか」によって成果は大きく変わります。

つまり、AIリテラシーとは単に「AIの知識」ではなく、自分の業務にどのようにAIを組み込むかという設計力・判断力のこと。

ここでは主要職種ごとに、求められるリテラシーの違いを見ていきます。

営業職｜顧客対応や提案に生成AIを活かす“構成力”と“判断力”

営業職にとってのAI活用は、以下のような業務に及びます。

商談準備の情報収集
顧客課題に応じた提案書のたたき台作成
メール・議事録・報告書の生成など

このとき重要なのは、「AIに任せる部分」と「人が補完すべき部分」を見極める判断リテラシー。

また、顧客文脈に合わせた構成力や要約力をAIに委ねるためのプロンプト設計も求められます。

人事職｜採用・育成・評価でのAI活用に必要な“設計力”

人事職では、次のような文脈でAI活用が進みます。

採用ペルソナの作成補助
評価コメントやフィードバックの生成
研修プログラムの設計支援

ここで必要になるのは、「人」に関わる繊細な領域にAIをどう使うかという設計リテラシー。

また、生成された出力の公平性やバイアスへの感度も、人事職ならではの視点として不可欠です。

経理職｜ルールベース処理とファクト検証の“実行リテラシー”

経理業務では、AIによって次のような作業が自動化されつつあります。

仕訳の自動推論
請求書・帳票の自動チェック
ルーチン作業のRPA化支援

AIの提案をそのまま採用するのではなく、ファクトをきちんと確認し、判断を下す能力（検証リテラシー）が重要です。

「間違いを鵜呑みにしない」ことが、経理職のAI活用における最大の武器です。

企画・マーケ職｜“共創型”のAI活用を導く構想リテラシー

企画・マーケ部門では、AIはもはや「補助」ではなく「共創パートナー」として使われています。

アイデアの発想支援
競合・市場の要約
コピー・構成案のドラフト作成

このとき求められるのは、AIをただのツールとしてではなく、創造力を高めるためのパートナーとして使う構想力。

さらに、「誰に・どんな価値を届けるか」という問いを常に持つ視点も必要です。

情報システム部門｜全社展開を支える“設計・実装リテラシー”

情シス部門に求められるのは、「使えるAI環境を整えること」。

具体的には、

ツール選定とセキュリティ設計
権限・ログ管理
社内への展開・定着支援

このとき、単なるツール導入にとどまらず、「全社でどう使われるか」「何を共通化するか」まで考える構想力が必要です。

AIリテラシーを“仕組み”として設計・展開する視点が問われます。

このように、同じ「AIリテラシー」といっても、職種ごとに求められる力は大きく異なります。

AIリテラシーは“共通基盤＋職種別最適化”の両輪で育てるべき

「共通項」だけの研修は“実務に落ちない”

多くの企業がAIリテラシー研修の第一歩として、「共通研修」を実施します。

以下の内容がよく求められています。

生成AIの仕組みと限界
プロンプト設計の基本
AIと著作権、個人情報などのリスク知識

こうした内容は、全社的に“共通言語”として必要な素養であり、社内の理解度の底上げには効果的です。

しかし、この共通研修だけでは、「じゃあ自分の業務でどう使えばいいのか？」という問いに答えられないのが実情です。

「職種ごとにどんな成果を出すか」から逆算する

職種別リテラシー育成の本質は、単に「内容を変える」ことではありません。

重要なのは、「その職種でAIを活用して、どんな業務成果を出したいか」を明確にすること。

たとえば、

営業なら「資料作成の工数削減」「商談の質向上」
経理なら「チェック業務の自動化と正確性維持」
人事なら「評価コメントの納得度向上」

といった“成果逆算型の設計”こそが、研修を実務とつなげ、現場での活用を後押しします。

部門間の“温度差”をなくすには横断的設計も必要

職種別に最適化する一方で、部門間で温度差が生まれてしまうと、社内全体のAI推進が停滞することもあります。

例を挙げると「営業部門は活用が進んでいるのに、管理部門は取り残されている」ようなケースです。

このようなギャップを防ぐには

共通研修で土台を整えたあとに
各部門の文脈に即した応用研修を組み合わせる

という「基礎＋応用」の階層設計が有効です。

さらに、各職種から活用事例や工夫を共有する横断的なナレッジシェアの場を設けることで、部門間の相互刺激が生まれます。

業務に直結する職種別AIリテラシー研修の設計ポイント

一斉研修ではなく、業務に紐づくテーマ設定がカギ

「AIの基礎を全員に教える」だけでは、現場の変化は起きません。

本当に求められるのは、職種ごとの実務と直結した“使いどころ”をテーマにすることです。つまりは次のようなことが当てはまります。

営業部門向け：「顧客課題に合わせた提案文の生成ワーク」
経理部門向け：「AIによる仕訳案の精度評価と検証トレーニング」
人事部門向け：「育成計画をAIと共創するワーク設計」

こうした具体的な職務シナリオに即した研修であれば、参加者は「使える感覚」をつかみやすくなります。

「自職種で使える」という感覚を醸成することが第一歩

どれだけ内容が高度でも、「これ、うちの業務には関係ないな」と思われてしまえば意味がありません。

重要なのは、自分の職場・業務に引きつけて考えられるようにすること。

そのためには、以下のような設計が有効です。

演習に自社のデータや業務例を取り入れる
自部署のメンバー同士でワークを実施する
成果物をそのまま業務に使える形式にする

こうした「実務直結型」のアプローチは、受講後すぐに行動が変わる設計を実現します。

学びの共有文化を横展開するための設計視点も重要

研修は“一度やって終わり”ではなく、現場の継続的な学び合いを生む仕組みが不可欠です。

たとえば、

受講者同士でのナレッジ共有会の実施
「他部門での活用アイデア」を社内掲示板で発信
各部門の代表者によるAI活用チームの立ち上げ

こうした横断的な動きが生まれることで、「職種別研修」が組織全体のAI活用力向上へとつながっていきます。

社内での生成AI活用がうまく進まないのは、「研修が業務と結びついていない」ことが原因かもしれません。

「営業は前のめりだけど、情シスや経理がまったく使いこなせていない」──そんな声を耳にしませんか？

SHIFT AIでは、営業・人事・経理・企画など職種別に最適化したカリキュラム設計を支援しています。

「実務に活きるAIリテラシー」を育てたい方は、ぜひ以下から詳細をご覧ください。

＼　職種別に最適化された「生成AI活用研修」　／

法人向けAI研修プログラムを見る

まとめ｜“AIを使いこなす人材”を増やすには、職種に合ったリテラシー教育が不可欠

生成AIの活用を全社で進めるためには、まず共通のリテラシー基盤を整えることが大切です。

しかし、それだけでは実務での活用にはつながらないのが現実です。

職種によって、AIに求められるスキルや判断軸はまったく異なる
一律の研修では、現場に“使える感覚”が育たない
業務と結びついた“職種別のリテラシー育成”こそが、成果を生む土台になる

今後、AIを単なるツールではなく「チームの一員」として使いこなす人材を育てるには、実務に即した学びの設計が欠かせません。

全社研修を終えたあと、「現場が動かない」「定着しない」とお悩みの企業様へ。SHIFT AIでは、営業・人事・経理・企画など各職種に合わせた研修カリキュラムを提供しています。

業務に直結した実践形式で、AIリテラシーを“現場に活かせる力”に変えていきませんか？

＼　職種別に最適化された生成AI研修、はじめませんか？　／