中小企業DX課題の本質は人材不足
AI活用で解決する新しいアプローチと育成戦略

「DXを進めたいけれど、社内に詳しい人材がいない」「IT人材を採用しようにも、予算も採用競争も厳しい」——中小企業の経営者からよく聞かれる悩みです。

実際、独立行政法人中小企業基盤整備機構の調査によれば、中小企業がDXに取り組む際の最大の課題は「DX推進に関わる人材が足りない(24.8%)」と「ITに関わる人材が足りない(25.4%)」という人材不足の問題でした。つまり、4社に1社が人材不足でDXを前に進められない状況にあるのです。

ただし、これは裏を返せばチャンスとも言えます。なぜなら、近年急速に進化した生成AI(ChatGPTやClaudeなど)を活用すれば、専門人材がいなくてもDXの第一歩を踏み出せるようになったからです。

この記事では、中小企業のDX課題の本質を明らかにしたうえで、生成AIを活用した現実的な解決策と、社内人材を育成するための戦略を詳しく解説します。読み終えるころには、あなたの会社でも明日から実践できる具体的なアクションが見えてくるはずです。

なぜ中小企業のDXは「人材不足」で止まってしまうのか

調査が示す深刻な実態

中小企業のDX推進を阻む壁として、人材不足が最大の要因であることは複数の調査で明らかになっています。

独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が実施した「DX動向2024調査」では、DXを推進する人材の不足が一層深刻化していることが示されました。特に注目すべきは、ITシステム開発やITサービスを提供する「IT企業」と比べて、DXに取り組む「事業会社」で人材不足がより深刻化している点です。

東京商工会議所の「中小企業のデジタルシフト・DX実態調査2025」でも、デジタル人材の確保状況について「あまり確保できていない(41.9%)」「全く確保できていない(20.3%)」と、6割超の中小企業が人材確保に苦慮している結果が出ています。

大企業との採用競争に勝てない構造的問題

なぜ中小企業は人材確保に苦戦するのでしょうか。リクルートワークス研究所の調査によると、中途採用を実施している中小企業の30.6%が「募集しても、応募がない」と回答しています。さらに33.0%が「応募はあるが、応募者の資質が自社の求める水準に満たなかった」と答えており、母集団形成の難しさが浮き彫りになっています。

総務省の情報通信白書によれば、日本ではICT人材の72.0%がICT企業に所属しています。これは米国の34.6%、英国の46.1%、ドイツの38.6%と比較して際立って高い数字です。つまり、日本ではIT人材の多くがIT企業に集中しており、一般企業(ユーザー企業)への人材供給が構造的に不足しているのです。

この状況で、知名度や給与水準で大企業に劣る中小企業が採用競争に勝つのは、正直なところ困難と言わざるを得ません。

「何から始めればいいかわからない」という本音

人材不足の裏には、もうひとつ見落とせない課題があります。東京商工会議所の同調査では、デジタル人材の育成方法について「特段実施していない(55.5%)」という回答が過半数を超えました。

同調査の報告書では、この状況について「具体的にデジタル人材をどう確保、あるいはどう育成すればよいのか、その方法が分からないのではないか」と分析しています。

私がこれまで多くの中小企業経営者と話してきた経験でも、「DXが必要なことは分かっている。でも何から手をつけていいか分からない」という声を何度も聞きました。専門人材がいないと、DXの方向性を定めることすら難しいというのが実情なのです。

専門人材なしでもDXを始められる——生成AIという突破口

生成AIが中小企業にもたらす3つの変化

ChatGPTをはじめとする生成AIの登場は、中小企業のDX推進に大きな可能性をもたらしました。従来のITシステム導入とは異なり、生成AIには3つの大きな特徴があります。

実際に成果を上げている活用事例

すでに多くの企業が生成AIで具体的な成果を上げています。

「それは大企業の話でしょう」と思われるかもしれません。しかし、生成AIの特徴は、企業規模に関係なく同じ効果を得られることにあります。むしろ、少人数で回している中小企業こそ、一人ひとりの生産性向上が経営に直結するため、効果を実感しやすいのです。

中小企業が今日から使える具体的な活用シーン

では、中小企業では具体的にどのような場面で生成AIを活用できるのでしょうか。私が実際に支援した企業での事例を交えて紹介します。

社内人材を育てる——現実的なDX人材育成の進め方

「全員がエンジニアになる必要はない」という発想転換

DX人材育成というと、「社員全員にプログラミングを習わせるのか」と身構えてしまう経営者も多いでしょう。しかし、それは大きな誤解です。

IPAの調査によれば、DXを推進する人材の中でも特に不足感が高いのは「ビジネスアーキテクト」と「データサイエンティスト」でした。ビジネスアーキテクトとは、DXの取り組みにおいて、ビジネスや業務の変革を通じて実現したいことを設定し、その実現に向けた戦略を策定する役割を担う人材のことです。

つまり、技術そのものよりも「何のためにDXを進めるのか」「どの業務をどう変えるのか」を設計できる人材が求められているのです。これは、自社の業務を熟知している既存社員のほうが適任である可能性が高いとも言えます。

3つのレベルに分けた育成アプローチ

効果的なDX人材育成のためには、全社員を一律に扱うのではなく、役割に応じて3つのレベルに分けてアプローチすることをお勧めします。

「やってみせ、言って聞かせて、させてみて」の原則

人材育成で陥りがちな失敗があります。それは、座学の研修だけで終わってしまうことです。

研修で知識を得ても、実際の業務で使わなければ定着しません。私が支援した企業でも、研修直後は「使えそう」と感じていた社員が、1ヶ月後には元の業務スタイルに戻ってしまうケースを何度も見てきました。

効果的なのは、研修後に「実践課題」を設定することです。たとえば「来週の営業会議までに、生成AIを使って顧客提案資料のたたき台を作成する」といった具体的なタスクを設けます。そして、その成果を共有する場を作り、うまくいった点・改善点をフィードバックする。この繰り返しが、真のスキル定着につながります。

外部リソースを賢く活用する方法

使える補助金・助成金を知っておく

「人材育成にお金をかける余裕がない」という声もよく聞きます。しかし、国や自治体の支援制度を活用すれば、負担を大幅に軽減できます。

外部専門家の力を借りる3つの選択肢

社内で人材を育成しながらも、専門的な部分は外部の力を借りるという選択肢も有効です。

DX研修・AI研修を選ぶ際の5つのチェックポイント

社外研修を活用する場合、どのような基準で選べばよいのでしょうか。私の経験から、5つのチェックポイントをお伝えします。

よくある失敗パターンと回避策

DX推進や人材育成において、多くの企業が同じような失敗をしています。事前に知っておくことで、回避できる可能性が高まります。