※本記事は、AI for Good Global Summit 2025における、Lydia Logan氏（IBM副社長、グローバル教育・労働力開発・CSR担当）による講演「Building an AI-ready society: Skills for a broader future」の内容を基に作成されています。講演の詳細情報およびオリジナル動画は https://www.youtube.com/watch?v=XR37H3ek2e8 でご覧いただけます。
Lydia Logan氏は、IBMのグローバル教育・労働力開発・CSR担当副社長として、AI時代に向けた人材育成と社会的責任の取り組みを統括しています。本講演では、AIが世界を再形成する中で、人々が責任を持ってそれを形作るためにどのように準備すべきかについて議論されました。Logan氏は、UNESCOや教育機関との協力を通じて開発された新しいフレームワークが、セクターを超えた組織がAI学習へのより広いアクセスの道筋を設計するのにどのように役立っているかを共有しています。目標は技術トレーニングだけでなく、AIがすべての人に利益をもたらすために必要な考え方と理解を育成することです。
本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご覧いただくことをお勧めいたします。
AI for Goodは、ITUが50以上の国連パートナーと提携し、スイス政府と共同で開催している、革新的なAIアプリケーションの特定、スキルと標準の構築、グローバルな課題を解決するためのパートナーシップの推進を目的とした取り組みです。詳細は https://aiforgood.itu.int/ をご参照ください。
1. AI時代における社会の準備状況と緊急性
司会者： 本日のセッションでは、IBM副社長でグローバル教育・労働力開発・CSR担当のLydia Loganをお迎えしています。ランチを楽しみながら、AI準備社会の構築と未来のためのスキルについて、非常に重要な対話を始めたいと思います。このセッションのフレーミングとして、私が準備した言葉を読ませてください。私たちは今、AIの台頭によって駆動される、スキル、制度、そして経済全体の大規模な再編成の真っ只中にいます。これはコーディングやプロンプトエンジニアリングだけの話ではありません。誰がアクセスを得て、誰が取り残されるのか、そして人々が将来就く仕事の多くがまだ存在すらしていない未来に向けて、私たちはどのように社会を準備するのか、という問題なのです。
Lydia： その通りですね。私たち二人とも、AIのハイプが始まるずっと前からこの分野で働いてきたので、ある意味では慣れた話題ではあります。
司会者： しかし、多くの人々にとってAIは自分たちと共に進められているのではなく、自分たちに対して行われている何かのように感じられています。コントロールできないもののように思えているのです。そこから始めたいと思います。あなたの視点から見て、私たちは本当に真に準備が整ったAI社会の構築からどれくらい離れているのでしょうか。イノベーションの観点では十分に速く動いているのでしょうか、それとも人々のトレーニング方法において、私たちはただスクランブルして追いつこうとしているだけなのでしょうか。
Lydia： 率直に言って、私たちは十分に速く動いていません。準備が必要です。だからこそ、私たち全員がこのカンファレンスにいるのだと思います。どのような方法で準備する必要があるのでしょうか。どのような政策を整備する必要があるのでしょうか。実践的で、責任があり、倫理的な使用について考える必要があります。そして、全ての人がAIとは何で何でないのか、何をして何をしないのかを理解するための基礎的なスキルを持つ必要があります。
Lydia： つまり、私たちは準備ができていないのです。私たちのシステムは、非常に迅速に起こる急速なペース、大規模なシフトのために設計されていませんでした。高等教育機関について考えてみてください。彼らはこの種の変化をこれほど迅速に行う準備ができていません。だから、私たち全員が協力して行うべき多くの仕事があるのです。
2. スキルギャップの実態と対応戦略
司会者： あなたが話しているスキルギャップの現実について、もう少し掘り下げたいと思います。IBMが最近実施したCEO調査では、本当に衝撃的な数字が明らかになりました。54%の企業が、わずか1年前には存在すらしなかった役職のために人材を雇用しているというのです。これは驚くべきことです。そして、労働力の3分の1が今後3年以内に再教育を必要としているということですね。
Lydia： その通りです。
司会者： では、これをどのように改善しているのでしょうか。つまり、あなたがおっしゃったように、私たちは非常に遅れていて、ここには緊急性があるように聞こえます。
Lydia： 確かに緊急性があります。ここにいる私たちのような人々はすでに関わっていますが、私たちがしなければならないのは、考えていない人々、参加していない人々、理解していない人々を巻き込むことです。IBMには複数のプログラムがあります。私たちが世界中でグローバルに無料で提供している主要なプログラムは、SkillsBuildと呼ばれるものです。skillsbuild.orgでアクセスできます。私たちは大学システム、政府機関、非営利団体、そして私たちのクライアントなどと協力して、人々が必要とするスキルを無料で提供できるようにしています。
Lydia： しかし、私たちだけではできません。だからこそ、これらすべてのパートナーがいるのです。だからこそ、私たちは緊急性を持って動いています。私たちは常に新しいコースと新しい認証を展開しています。繰り返しますが、すべて無料です。しかし、急速な変化のペースに対応するために必要な規模に到達しようとすることは、本当に大きな課題です。そして、先ほどのあなたの指摘に戻りますが、誰も取り残されないようにすることが重要です。私たちにはすでにスキルのギャップがあり、すでにアクセスのギャップがあります。これらを悪化させないようにしましょう。
3. 自動化と人間中心の設計アプローチ
司会者： もう一つ、私にとって本当に際立っていた統計について掘り下げたいと思います。65%のCEOが、スキルギャップを埋めるために自動化を使用すると述べています。これは実用的かもしれませんが、企業が実際に人材をどのように見ているかについて何を示しているのでしょうか。自動化は橋なのでしょうか、それともバイパスなのでしょうか。あなたはどう見ていますか。
Lydia： 一部の企業にとっては橋であり、一部にとってはバイパスだと思います。IBMにとっては確実に橋です。私たちは人間中心の設計アプローチを持っており、これは倫理的で責任ある使用でもあります。しかし、自動化できるものは自動化して、人々が独自に行う立場にあることを行えるようにするのです。私たちはクライアントゼロアプローチを採用しており、HR機能でそれを実施しました。
Lydia： 福利厚生に関するもの、人々のオンボーディング、ある場所から別の場所への異動などの自動化できる種類のものは、実際には人間を必要としません。標準的なプロセスです。私たちはそれらを自動化しました。複雑で、実際に会話を持ち、ポリシーの範囲外にある非標準的な使用を理解する必要があるものについては、人間が対応します。そのため、私たちには複雑ケースチケットと呼ばれるものがあります。複雑ケースチケットを提出すると、基本的にケースワーカーのような人が付いて、それを解決するために一緒に作業してくれます。
Lydia： つまり、これはバイパスではありません。バイパスしているのは、自動化可能な管理的で定型的なものすべてを排除して、人々が最も得意とすることができるようにすることです。人間のタッチが必要なものは人間のタッチを得て、自動化できるものは自動化されるのです。
司会者： これは本当に興味深いアプローチだと思いますし、実際に人々の心を安心させます。人間のタッチを得られることを知っているわけですから。
4. AI能力構築の課題と実践的アプローチ
司会者： あなたはIBMでAIコンピテンスのための大規模なフレームワークを作成することの中心にいらっしゃいます。あなたの視点から、教育者や雇用主にAIを単なる技術ツールとしてではなく、実際に基盤的な能力として見てもらうことの最大の課題は何でしょうか。
Lydia： それは両方だと思います。私が先ほど述べた使用事例は、私たちが企業や非営利団体、そして正直に言って他の種類の機関と話をするときに、AI変革について考えてもらうために使用するものです。大学にとっては、それは教育と学習の側面であり得ますが、管理と運営の側面でもあり得ます。彼らはそれについて考えていないかもしれません。
Lydia： もう一つの複雑な問題は、人々が技術を最初に考え、それから使用を考えているということです。使用を先に、それから技術を考えるべきなのです。人々を先導し、それを行う理由を先導してください。人々とあなたがサービスを提供する人々のために、物事をより簡単に、より良く、より速く、より安価にするために構築してください。そして、その変革をサポートするために技術を使用するのです。
司会者： なるほど。
Lydia： 私たちはニューヨーク市と世界中で非営利団体向けに提供している、AI for Impactと呼ぶワークショップを持っています。非営利団体がAIをどのように使用できるかを考え始めるためのものです。彼らは助成金申請の支援に使用するかもしれません。そうすれば、より多くの助成金申請を提出できます。彼らは自分たちのインパクトに関するレポートの管理に使用するかもしれません。大量のデータを入力し、何らかの物語を得るのです。これは恐れることについてではありません。これは彼らが自動化できる場所を理解するのを助けることです。そうすれば、彼らは最も得意とすることができます。人々にサービスを提供し、彼らのミッションにサービスを提供することです。どうすれば彼らがそれらのことをより良く行うことを考えるのを助けることができるでしょうか。
Lydia： つまり、その一部は露出です。一部は快適さのレベルです。一部は、そこにあるネガティブな物語のいくつかに対抗することです。そして、人々が最初の一歩を踏み出す意欲を持つことを確実にすることです。
司会者： なるほど。
Lydia： それは本当に、誰もが持っている基礎的な知識に戻ります。もし彼らがそれを持っていなければ、彼らは後ろに傾く傾向があります。私たちは常にそのカーブを見ます。早期採用者、ファストフォロワー、それが標準になるまで待つという人々、そして私が積極的抵抗者と呼ぶものです。私たちはまだいくつかのファストフォロワーを持っています。私たちはその最初の段階にいます。ここにいる私たちのような人々は、その早期採用者グループにいる傾向があります。限界を押し広げ、何が起こる必要があるかを考え、どのように協力するか、ユースケースは何か、責任ある使用はどのようなものか、透明性はどのようなものか、オープンとは何かを考えています。つまり、私たちはイノベーションと最前線にいます。私たちは他の全員を私たちと一緒に連れてくる必要があるのです。
5. AIアクセスの民主化と教育改革
司会者： その流れに沿って、AI教育へのアクセスを拡大することが本当に重要です。この準備について話すとき、これが社会に広範な影響を与えるという事実を無視することはできません。AI教育の多くは、まだ都市部、英語で、エリート機関を通じて行われています。これらの機関がこのようなものにアクセスできるわけです。そのパターンを実際に打破し、真のアクセスを創出するには何が必要なのでしょうか。IBMはAI学習をより包括的にしようと本当に努力していることを知っています。SkillsBuildのようなプラットフォームを通じて何をしているのでしょうか。
Lydia： 私たちはいくつかのことを行っています。私たちは世界中で協力している大学を持っています。私たちは彼らに私たちの技術、IBMメンターへのアクセスを提供しているので、学生グループが構築できます。理解することが重要だと思いますが、それは何を知っていて何ができるかということです。そこで、私たちは過去100年程度、プラスマイナスで、世界中で一般的に学位に焦点を当ててきました。しかし、ほとんどの機関はこれほど速く方向転換することができません。
Lydia： そこで、私たちは学位の道筋にデジタル認証をどのように統合できるかについて多く話しています。そうすれば、学位を中退し、学位を終えない学生たちは、手ぶらで去ることがありません。それはまた、業界に整合し、途中で何を知っていて何ができるかを示すものがあるということも意味します。あなたはポートフォリオを構築しているのです。つまり、これは学位を終了文書とするだけでなく、生涯学習者となり、ポートフォリオを構築し続け、それを示すものがあることを確実にすることを超えています。
Lydia： 繰り返しますが、この機関の変革のように、4年間の学位を取得するまで何かを知っていると言うのを待っていたら、終わる頃にはその一部は時代遅れになっています。だから、私たちはこの反復、アップスキリング、そして迅速なリーチをより速く行う方法を見つけなければなりません。私たちはパートナーシップを通じてそれを行います。私たちは、それらが複数の言語でアクセス可能であること、1日のワークショップから4つの10週間、学期の長さ、1年の長さまで、あらゆるコースがあることを確実にすることによってそれを行います。
Lydia： 私たちはIBMの専門家を講師として、コンテンツアドバイザーとして使用しています。私たちはAIアライアンスのような組織を通じて協力し、そしてまた、UNESCO ISOLとの協力があります。高等教育の教育者のためのフレームワークをどのように構築できるかを検討しています。責任ある使用について考えるために、すでに設定された基準に基づいて構築していますが、これらを実行可能な方法で人々の手に渡し始めています。つまり、私たちは、リーチとインパクトを拡大することを確実にするために、私たちが持つすべてのつながりとリソースを使用していることを確実にしたいのです。
6. 未来の労働スキルとハイブリッドチーム
司会者： 素晴らしいですね。そして、あなたが今言ったことを拡張して、フレームワークを超えて個人に移りたいと思います。私たちはAIスキルについて話しますが、ほとんどの人はMLエンジニアやコーダーになるわけではありません。では、一般的に労働者が必要とする、あまり明白ではない重要なスキルとは何でしょうか。そして、先週私たちが交わした会話を振り返って、Lydia、エントリーレベルが最近何を意味するのかについて私たちが議論したことについても話していただければと思います。
Lydia： これについていくつかのことがあります。早期採用者であり、リーダーであり、構築する企業として、IBMはAIと倫理と使用について多く考えています。私たちは仕事の未来について多く考えています。そして、仕事の未来とは、本当に人間とデジタルワーカーまたはエージェントのハイブリッドチームなのです。
Lydia： では、人々が必要とするスキルについて考えるとき、彼らはAIとは何か、どのように使用するか、何でないかという基礎的な知識が必要なだけでなく、責任ある使用について考え始める必要もあります。しかし、人間とデジタルワーカーのハイブリッドチームを持つとき、世界はどのようなものになるかも考える必要があります。それはすでに今日起こっています。ただユビキタスではないだけです。
Lydia： したがって、仕事のためのデザイン原則を理解すること、プロジェクト管理を理解すること、人材管理を理解することについて考えてください。ハイブリッドチームのマネージャーであることは何を意味するのでしょうか。人間にどのような種類の仕事を与え、割り当てますか。人間が意思決定を行い、人間がループにいることが必要なのはどこですか。そして何を自動化しますか。なぜなら、私たちはこれらを2つの別々のものとして話す傾向がありますが、最終的にはこれらすべてが一緒になり、そしてそれは今起こり始めているからです。ただ、繰り返しますが、ユビキタスではないのです。
7. エントリーレベル職の変化：具体的事例からの洞察
Lydia： 私たちは新しいエントリーレベルの仕事とは何かについて考えます。そして私はこのストーリーを話します。あなたに話したかどうか覚えていませんが。
司会者： 話してくれましたよ。
Lydia： そうですね。100万年前、私はワシントンDCの議会でインターンをしていました。私は議会の議員のために働いていました。公聴会が来ていました。投票が行われる前に、議員のためにブリーフィングメモをまとめることが私の仕事でした。私は通りを歩いて議会図書館に行きました。フォームに記入し、当時インフォパックと呼ばれていたものを請求しました。議会図書館の調査チームが約200ページの背景情報をまとめました。私は週末に戻って、パケットを受け取り、家に帰り、それを熟読し、ドラフトメモを書き、首席補佐官に渡しました。彼はそれにマークアップし、私に返しました。私は編集を行い、それから投票に間に合うように議員に渡しました。
Lydia： これが今、生成AIを使えば数分でできるのです。では、仕事を始める若者にとって、優れた調査がどのようなものかを理解するためにコーチングを受けること、エグゼクティブメモをどのように作成するかを理解すること、人々にどのようにブリーフィングするかを理解することは何を意味するのでしょうか。そこには多くのことがあります。
Lydia： 私はそれを中間から始めると考えています。エントリーレベルのスキルだったものが、今では仕事の3年目あたりのスキルになっています。優れたメモを書き、適切な調査を行い、正しい引用を持ち、批判的思考を使い、優れた最終製品を作るものは何かを理解できることです。
Lydia： だから、私たちは学生のためにそれらの観点で考え始めなければなりません。必ずしも調査を行うためにAIを使用しないことを要求するのではなく、むしろ引用を探し、引用をスポットチェックし、それらが本物であることを確認することを求めるのです。これらが人々に必要なスキルの種類です。デザイン思考、批判的思考、プロジェクト管理です。繰り返しますが、AIとは何か、何でないか、そして倫理的使用を理解するという基盤です。そして、それはすべてのセクターに適用されます。
8. ユーザーからビルダーへ：全員がクリエイターになる未来
Lydia： すべてのセクターに適用されます。そこで、私たちは今日の人々をユーザーとビルダーのように少し考えています。ビルダーとは、コンピュータサイエンス、データサイエンスの学生や専門家たちです。そして他の全員は、少し生成AIをいじるかもしれませんが、私たちは今、誰でもバイブコーディングができる時点にいます。彼らは自分自身のアシスタントを作成できます。それは今利用可能です。ただ広く使われていないだけです。
Lydia： しかし、1年から3年与えてください。そうすれば、人々は自分たちの生活の管理、ワークフローの管理、毎日行うことの管理をより生産的になるために変えるために何ができるかを理解し始めるでしょう。それが人々が必要とするスキルになります。個人の貢献者として、いつエージェントまたはアシスタントを作成して、自分がより生産的になるのを助けるために一緒に来てもらうか、そしていつ自分で行う必要があるかを理解することです。そして、最高で生産的な人間になるために、自分を支援するためにAIを使用するために何が必要かということです。
9. 若年層教育と実践的AI学習
司会者： 教育がとても重要で、あなたがこの緊急性について話しているので、若者について考え始めたいと思います。もし14歳の青年のためのプログラムを設計していて、その人が必ずしもSTEMに興味がないとしたら、どこに向かいますか。彼らは何を学ぶべきだと思いますか。
Lydia： コーディングについて少し知る必要があります。Pythonに熟達する必要はありませんが、それが何であるかを理解する必要があります。バックエンドには何があるか、ですよね。そこには何らかの基本的な知識がなければなりません。基本以上の知識があれば素晴らしいですが、モデルに何が組み込まれているか、それらがどこで制限されているか、いつ専門化されているか、データモデルが何のために使用されているかを理解する必要があります。そして、彼らが自分たちにとって重要なこと、彼らのコンテキストでのアプリケーションを理解できることを確実にする必要があります。
Lydia： 私は最後のパネルを聞いていて、これは学生が音楽産業でAIがどのように使用されているか、ファンベースのためにどのように使用されているかを理解する素晴らしい機会だと考えていました。IBMにはコンテンツがあります。私たちはマスターズトーナメントをスポンサーしています。私たちはトーナメントのすべてのデータを行います。ウィンブルドンでも同じことをしています。全米オープンでも同じことをしています。そして今、学生が予測分析やトーナメントのスコアを決定するためにAIがどのように使用されているかを理解するのを助ける教育モジュールがあります。
Lydia： 私たちは今、フォーミュラ1でもそれを行っています。つまり、私たちは異なるセクター全体でパートナーシップを持っています。マーケティングでもそれの一部を行っています。私はマーケティング業界の財団の責任者と会話をしました。彼らは「問題があります。大学で学生が学んでいることは、職場で使用しているものではありません。彼らはデータ分析のためにAIを使用する方法を知りません。オーディエンスセグメンテーション、キャンペーン作成、そしてクライアントへのプレゼンテーションのためにストーリーボード化される可能性のある画像にまで及びます」と言いました。
Lydia： では、セクター全体のすべての学生にとってどのように関連性を持たせ始めることができるでしょうか。ユーザーはビルダーになります。私たち全員がある時点でビルダーになるのです。だから、私たちはそれについてあまり知る必要はないという考えを超えなければなりません。ハイテク、サイエンス分野の人々がすべてを行うだろうという考えは終わりました。
Lydia： だから、私たちの生活のあらゆる側面にAIがあり、毎日それを使用する必要があるという考えに慣れれば慣れるほどよいのです。私には、子供たちのスケジュールを管理するためにそれを使用する友人がいます。4人の子供がいて、異なる時間に異なる場所に連れて行かなければならない友人がいます。母親である人たちは、きっと理解していると思います。だから、もしあなたの日常生活のすべてのことを、あなたに適用可能な方法で管理するのを助けるアシスタントがいれば、これが人々を巻き込む方法なのです。
10. 4年後のAI準備社会のビジョンと経済的インパクト
司会者： 素晴らしいですね。そして、それは実際に私の最後の質問につながります。私たちは準備と準備するために必要なことについて話してきましたが、準備が整った社会は実際にどのようなものなのでしょうか。4年後の未来を考えて、私たちがここのステージに戻ってこれについて話しているとしたら、何が変わっているでしょうか。
Lydia： 変わっていると思うのは、ガバナンスを理解するための政策が整備されていることです。願わくば、誰もが理解を持っているでしょう。見てください、常に善意の行為者と悪意の行為者がいるでしょう。私たちは、悪い側よりも善い側により多くの人々がいることを願うだけです。労働力に入ってくる若者たち、そして労働力にいる人々が、倫理的で責任ある使用がどのようなものかを理解し、最大の利益のために技術をどのように使用するかを理解し、人々が必要な適切な場所に人々を維持できることです。
Lydia： 技術は人間のための補助であり、人間の代替ではないことを理解することが本当に重要だと思います。4年から5年後には、それがどのように見えるかだと思います。早期採用者カテゴリーの私たち少数から、大多数の人々へ、願わくば、責任ある倫理的な生産性のための使用へと移行します。
Lydia： 私たちは昨年Amberettiとレポートを作成しましたが、彼らは人口が減少している国では、労働力に多くの人々がいないためにGDPが下がるリスクがあると言っていました。もし私たちが仕事をして、人々がAIスキルを持つことを確実にすれば、実際に同じ人数で生産性を向上させ、それらの国のGDPを一定に保つことができるのです。
司会者： わあ。
Lydia： それは起こり得ることの大きな部分ですよね。つまり、医療や教育、すべての人のための個別化された学習を超えて、私たちができることの本当に具体的な例があります。いくつかの素晴らしいことが来ていると思いますし、私たちはそれらを実現するために協力する必要があると思います。IBMは確かに私たちの役割を果たすためにそれを行っています。そして、それが私たちがここにいる理由です。
司会者： つまり、毎年このカンファレンスで、例えば、私たちはますます多くの人々になっているということです。早期採用者だけではありません。すべてのセクターからの人々です。そしてIBM、あなた方はこれにおいて素晴らしい仕事をしており、この運動の本当に重要な部分です。本当にありがとうございます。ランチもありがとうございます。私たちはとても感謝しています。そしてありがとう、Lydia。
Lydia： ありがとうございます。
司会者： Lydiaは実際に少しの間近くにいる予定です。もし彼女に質問があれば。SkillsBuildについての質問、IBMが今行っている他のプログラムについての質問があれば。本当にありがとうございます、Lydia。そしてすべてに感謝します。
Lydia： ありがとうございます。ありがとうございます。