今後のデジタル人材育成政策に関する検討会（第2回）

最終更新日:: 2026年11月9日

概要

本検討会の概要は、今後のデジタル人材育成政策に関する検討会をご覧ください。

開催情報

日時：: 2026年10月20日（火） 10時30分から12時00分
場所：: オンライン開催

議事次第

1. 開会
2. 議事
- （1）デジタル人材育成関連府省等からのヒアリング
  - 文部科学省
  - 厚生労働省
  - 経済産業省・情報処理推進機構（IPA）
- （2）自由討議
3. 閉会

資料

議事概要

冒頭、古川デジタル大臣から、以下の挨拶があった。

AIの急速な進展を踏まえ、今後はAI・デジタル・サイバーセキュリティを一体的に推進する必要がある。AI・デジタル技術を実装する人材をしっかり確保することに加え、社会や産業の変革をリードする人材の育成・活用について、中長期的な視点から取り組みたい。本検討会では、求められる人材像や育成の方法について、議論していただきたい。

続けて、事務局から資料1および2に基づき説明が行われた。
議事（1）について、各府省等から資料に基づき説明があった。
議事（2）について、主に以下のような意見があった。

1．今後求められるデジタル人材像

「デジタル人材」というより、今後、国として必要となる「AI人材」として考えるべきではないか。
AIガバナンス人材は、単純なスキルの高低とは異なり、現場とソリューション、法規制との合致等を問題にする視点が必要であり、こうした違いを構造に組み込んで人材像を考える必要がある。
資料中では、従来の機械学習を中心としたAIと、AIエージェントにより人の労働力や生産力を拡張する活用とが、同じ「AI」という言葉で扱われている。議論を明確にするため、両者を区別して捉える必要がある。ソフトウェア開発の現場では、初級的なデジタル技術を学んだ人材へのニーズが縮小する一方、AIエージェントを活用してこれまで以上のアウトプットを生み出し、プロジェクト全体の生産性向上や問題解決が可能な人材が求められている。
一概に「人材が不足している」と一括りにするのではなく、「本当に不足しているケース」と「改めて見直すと不足していないケース」を適切に分類・分析する必要がある。もちろん不足している領域や課題も存在する一方で、必ずしも不足していない領域もあるため、双方のケースを整理した上で冷静に議論を進めるべきである。トランスフォーメーションの観点においても、不要な仕事を減らした上で、その先に新しい機能を生み出す、といった場面でどのような人材が必要かを考えるべきである。

2．必要なスキルセットと人材育成の在り方

公的職業訓練に関して、AIの進展によって、プログラミングやWebデザイン等、現在育成対象となっている職業や仕事の一部がなくなる可能性をどう受け止めていくか確認したい。
必要とされるスキルが急速に変化する中、職種ごとにAIの影響を観測し、計画をアジャイルに組み換える仕組みが必要である。
AIによって、エントリージョブで経験を積んで一人前になる従来の道筋が失われる可能性があるため、人が経験を積む場の確保を施策の対象とすべきである。
今日・明日から使えるような実践との接続を考えて研修や育成を行う必要がある。
人材育成にあたっては、教える人の水準やスキルの問題にも取り組む必要がある。
大学等における学習内容を企業側のニーズと合致させるために、企業等とどう連携を図るのかを確認したい。
リ・スキリングは、これまで学んだことや業務経験をゼロリセットするのではなく、これまでの経験にITやデジタルの知識を加える「プラス・スキリング」として考えることが重要であることから、実際に育成した人材が就職できているのかどうかまでを見ていく必要がある
AIの活用により、従来多数の人で担っていた仕事を少人数で担えるようになることを踏まえ、仕事の進め方、指示の仕方、一人が担う業務の範囲も見直す必要がある。学生の教育やリカレント教育でも、従来10人、20人で担っていた仕事を一人で担うことを想定し、業務全体を見渡す視野やマネジメント力を養う学習機会を検討する必要がある。
学生向けの教育についても、単にデータサイエンスのノウハウやツールを教えるだけでなく、今あるものから不要なものを減らす視点を学ぶなど、教育内容を見直す必要がある。
AI技術等を社会実装していく上では、ELSI（Ethical, Legal, Social Issues）への対応も重要である。人材育成プログラムに倫理の問題をどう組み込むかを検討する必要がある。

3．スキルの可視化と活躍機会の創出

スキルの可視化については、何のスキルがあるか、人材タイプ、レベルだけではなく、何ができるかまで可視化する必要がある。
デジタル人材の情報を収集していくにあたっては、その人の属性・スキルといった属性主義の考え方だけでなく、「誰から信頼されている人か」といった関係性などをとらえる構造主義の考え方とのハイブリッドで検討していく必要がある。

4．「230万人目標」の振返りと次の目標の在り方

230万人目標の後継となる目標に関しては、「デジタル人材」という特定の層を増やすという前提を見直し、問いを立てAIの答えの妥当性を判断できる人材をどのように育成するかという観点で検討する必要がある。
AIがあらゆる職種に入り込むことを前提として、人は何を担い、どこで経験を積み、どのように社会とつながるのかまで射程を広げ、省庁横断で検討する必要がある。
現在の企業等へのニーズをベースにAs-Isだけで判断するのではなく、あるべき姿であるTo-Beから逆算して計画を立てることが重要である。
女性に対するAI・デジタルスキル習得支援の強化は、地域経済の底上げに直結する施策であり、女性の経済的自立と社会参加を支える基盤政策にもなり得ることから、次期政府目標の重要な論点として位置づけていただきたい。
フィジカルAIやバーティカルAIの普及を見据えて、現場でAIを実装する人材が必要になるなど、技術の進化に合わせて必要となる人材像も変化する点を踏まえるべきである。

閉会にあたり、座長から、検討会で構成員から出された質疑に対しては、各省に送付し、事務局で回答を取りまとめるよう指示があった。