【今すぐ動け】デジタル人材として活躍するためにこれからやること
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はじめに
「デジタル人材が足りない」という言葉を、ここ数年で何度耳にしたでしょうか。ニュースでも採用広告でも、至るところで目にするようになりました。では、実際に「デジタル人材として活躍できる人」になるには、これから何をすればいいのでしょうか。
この記事では、ITエンジニアとして13年以上のキャリアを歩んできた筆者が、現場での実感と最新のデータをもとに「具体的にやること」を整理します。「なんとなく勉強しなければ」と思いながら動けていない方に、少しでも背中を押せれば幸いです。
なぜ今、デジタル人材が求められるのか
まず現状を数字で確認しておきましょう。IPAの「DX動向2025」によると、日本企業の85.1%でDXを推進する人材が不足していることが示されており、米国・ドイツと比較して著しく高い水準です。
さらに深刻なのは、IT企業の約8割が「必要な人材を確保できていない」と認識しているという調査結果です。これは裏を返せば、デジタルスキルを身につけた人間にとって、今の日本は非常に有利な環境だということでもあります。
「デジタル人材になるのは難しそう」と感じている方も多いかもしれません。しかし、筆者自身もかつては「プログラミングも、AIも、自分には縁のない話」と思っていた時期がありました。それでも、一つひとつ積み上げていくうちに、VBAで請求書処理の約8割を削減したり、RPAで夜間バッチ処理を自動化できるようになりました。最初から完璧にできる人など、ほとんどいません。
デジタル人材に必要なスキルとは何か
「デジタル人材」という言葉は広義ですが、経済産業省・IPAの「デジタルスキル標準」では大きく5つの人材類型に分類されています。重要なのは、エンジニア・プログラマーだけがデジタル人材ではないという点です。
たとえばビジネスアーキテクト（業務課題をデジタルで解決する構想者）、データサイエンティスト、UXデザイナーなども含まれます。日本企業では特にビジネスアーキテクトやデータサイエンティストの不足感が高く、人材不足がDX推進のボトルネックになっていることが明らかになっています。
では、現場でどんなスキルが評価されるのか。筆者の経験からまとめると、次の3つが軸になると感じています。
①技術スキル（ツールを使いこなす力）
Excel・VBA・Power Automate・AIツールなど、「実務で動かせる」レベルの技術力。難しいプログラミング言語でなくても、業務の自動化を実現できれば立派なデジタル人材です。
②翻訳スキル（技術と現場をつなぐ力）
技術的な知識を、非エンジニアの上司や顧客にわかりやすく説明できる力。筆者がキャリアの中で気づいたのは「コミュニケーションと翻訳のスキルが、純粋な技術力より評価されることが多い」という現実でした。日本市場で高収入を実現するには、技術的知識と機能的知識・コミュニケーション能力を組み合わせたスキルが重要で、こうしたポジションの競争は今後さらに激しくなると予測されています。
③学習継続力（変化に追いつく力）
AIやデジタル技術は半年で大きく変わります。「今できること」より「学び続けられるか」が長期的には重要です。筆者自身、UdemyやDuolingoを11週・250日以上継続した経験から、継続の仕組みづくりが何より大切だと実感しています。
これからやること その1 - AIを「使う側」に回る
「AIに仕事を奪われる」という話を耳にします。しかし私の考えは少し違います。AIは「雑務を引き受けてくれる部下」であって、使いこなす側に回れば強力な武器になります。
まずはChatGPTやClaudeなど、無料で使えるAIツールを日常業務に取り入れてみてください。メールの下書き、議事録の整理、データ分析の補助、アイデア出しの壁打ち相手など、使い方は無限にあります。
大切なのは「AIを使ったこと」ではなく、「AIを使って何を実現したか」です。たとえばAIを使って業務時間を週5時間削減できたなら、それは立派な成果です。ツールを使いこなす「使いどころ」のセンスが評価されます。
また、AIの基礎知識を体系的に学びたい方には書籍もおすすめです。
これからやること その2 - 業務の「仕組み化」に取り組む
デジタル人材として評価される最短ルートの一つが、今の仕事を「仕組み化」することです。
筆者が中小企業に勤めていたとき、ExcelのVBAで請求書入力作業を約8割削減しました。これは高度なプログラミング知識がなくても実現できたことです。Power Automate Desktopを使った夜間バッチの自動化も、基本的な操作を覚えれば多くの方が実行可能です。
「属人化した作業は危険だ」という意識を持つことも重要です。誰か一人がいないと回らない業務は、組織にとってリスクです。それを仕組みに落とし込む人間は、どんな組織でも重宝されます。
まず自分の業務を棚卸しして、「毎週繰り返している作業」を一つ探してみてください。それをExcel関数・VBA・RPAのいずれかで自動化することが、デジタル人材への第一歩です。
これからやること その3 - アウトプットで「再現性」を示す
いくら勉強しても、外から見えなければ評価されません。「知識はアウトプットして初めて価値になる」というのは、筆者が強く実感していることです。
ブログやnoteでの発信、社内勉強会での共有、GitHubへのコード公開など、形は何でも構いません。重要なのは「この人に頼めばできる」という信頼を積み上げることです。
筆者自身、過去に検索上位3位以内を達成して月5,000円の収益を出した経験があります。最初は誰も読まない状態からのスタートでしたが、継続することで少しずつ結果が出てきました。
「すごいことをやらなければ」と思う必要はありません。「自分がやったこと」を正直に書くだけで、読み手には価値があります。
なお、アウトプットの土台としてブログを始めたい方には、安定したレンタルサーバーの利用をおすすめします。
これからやること その4 - 「学び方」を仕組み化する
多くの人が「勉強しようと思っても続かない」と悩んでいます。筆者もかつてはそうでした。知識だけ集めて行動に落とせなかった時期、完璧主義が災いしてスピードが落ちた時期もありました。
そこで意識的に変えたのが「習慣化の設計」です。毎日決まった時間にUdemyを開く、Duolingoを歯磨きとセットにする、といった形で「やることを考えなくて済む状態」を作りました。
学習継続のコツとしては、「7つの習慣」にある「第二領域（緊急ではないが重要なこと）」に学習を位置づけることが効果的です。目先の業務に追われながらでも、少しずつ投資する習慣が長期的な差を生みます。
まとめ - 動くことが最大の学習
「デジタル人材になりたい」と思っていても、完璧な計画を立てようとして動けない方をよく見かけます。かつての自分もそうでした。
大切なのは、まず一つやってみることです。AIツールを一週間使ってみる、Excel作業を一つ自動化してみる、noteに一記事書いてみる。その小さな行動の積み重ねが、やがて「デジタル人材」という評価につながります。
論語に「学びて思わざれば則ち罔し、思いて学ばざれば則ち殆し」という言葉があります。学ぶだけで考えなければ身につかず、考えるだけで学ばなければ危うい、という意味です。インプットとアウトプットを両輪で回すことの大切さは、2,500年前から変わっていません。
デジタルの波に乗るのに、遅すぎることはありません。今日からできることを、一つ始めてみてください。
