The rise of the outcome-orchestrating CIO

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Like most IT executives, Kevin Rooney knows exactly how IT initiatives can tick all the boxes and still fall short of business outcome goals. Early in his career, Rooney delivered a technology project on time, on budget, and on spec — and still saw it fail. The electronic signature system his team implemented at an…

The 5 pillars of the agentic data center

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For decades, the data center was a fortress of “if-then” logic. We built scripts to handle surges, set thresholds for heat, and kept an “eyes on glass” rotation of engineers ready to sprint when a P0 alert hit the dashboard. But in 2026, the physics of compute have shifted. The sheer scale of AI workloads…

IT certifications take a turn for the practical

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IT and tech certifications have long been a cornerstone of the industry, giving employers an easy way to identify skilled professionals, and allowing professionals to demonstrate and validate their IT and tech skillsets to employers. Now there’s an increasing amount of in-demand IT certifications earned through hands-on, skills-based criteria that can help tech workers progress…

AI時代のスキルギャップをどう埋めるか ──日本企業が直面する構造的課題と、人材育成の新戦略

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日本企業のAI導入はなぜ遅れているのか AI導入が世界的に進む中、日本企業は依然として後れを取っている。ランスタッドが2024年に発表した調査では、AIを職務で活用している人材の割合は15カ国中最下位の19％にとどまった。ランスタッドのデジタルタレントソリューション事業本部、常務執行役員本部長の北上由香氏は、この背景には日本特有のIT構造があると指摘する。 「日本の事業会社では、いまだに自社に所属するエンジニアが二、三割程度しかいません。大規模案件になればなるほど外部ベンダーに丸投げする構造が続いており、結果として自社にノウハウが蓄積されないままです」 一部の大手銀行や外資系企業では内製化の動きが進んでいるものの、全体としては依然としてSIer依存が強い。AI導入においては、技術そのものよりも「自社のビジネスやデータの意味を理解しているか」が重要になるため、この構造は大きな障壁となる。 「ベンダーは技術には詳しいですが、自社のビジネスの文脈やデータの意味までは理解できません。AI時代に求められるのは、技術だけでなくビジネスの中身を理解し、ベンダーと事業部門をつなぐ役割を担える人材です」（北上氏） AI導入が進むにつれ、IT人材に求められる役割は大きく変化している。従来のように技術だけを扱うエンジニアではなく、ビジネス課題を理解し、データを整備し、プロジェクトを推進する「チェンジエージェント」としての役割が求められる。 北上氏は次のように語る。 「AIを活用するには、ビジネス側が持つデータをAIが使える形に整える必要があります。データクレンジングやアノテーションの設計、ビジネスプロセスのどこにAIを組み込むかの判断など、技術とビジネスの両方を理解した人材が不可欠です」 AI導入は単なる技術プロジェクトではなく、ビジネス変革そのものだ。だからこそ、IT部門がビジネスの課題を理解し、事業部門と共に変革を推進する力が求められる。 「AIを入れることでどれだけの価値が生まれるのか、投資対効果をシミュレーションし、ビジネスと一緒に改善ポイントを見つけていく。そうしたプロジェクト推進力を持つ人材が必要です」（北上氏） データ設計・管理能力がAI活用の成否を左右する AI導入において最も重要な要素の一つがデータである。AIは「ゴミを食べればゴミを出す」。つまり、データが整備されていなければ、AIの性能は発揮されない。 北上氏は、データ整備の重要性を繰り返し強調する。 「AIが使えるデータを整えるには、単にデータを集めるだけでは不十分です。データの意味づけを理解し、どのようにクレンジングし、どの形式に変換すればAIが活用できるのかを設計する必要があります」 Excelの列が結合されているだけでAIが読み取れなくなるケースもある。PDFをそのまま読み込ませても、構造化されていなければAIは正しく理解できない。こうした細かな設計を行うのは、ビジネスの文脈を理解したIT人材の役割だ。 AI人材育成において、座学だけでは不十分だ。北上氏は、実際のビジネス課題に基づくプロジェクト経験が不可欠だと語る。 「POC（概念実証）だけを担当させても意味がありません。実際にビジネス価値を生むプロジェクトに参加し、課題の特定から改善策の設計、効果検証までを経験することが重要です」（北上氏） また、AIはIT部門だけのものではない。ビジネス側もAIの基本概念を理解し、共通言語を持つ必要がある。 「IT部門の担当者だけがAIを理解していても意味がありません。AIを使うのはビジネス側です。全社的にAI教育を行い、ビジネス側もAIの可能性を理解し、どこに活用できるかを想像できるようにすることが重要です」（北上氏） ランスタッドの「ワークモニター2025」では、働き手の価値観が大きく変化していることが明らかになった。調査開始以来初めて、ワークライフバランスが報酬を上回り、最も重要なモチベーションとなった。 さらに、働き手の多くが「スキル習得の機会」を重視している。将来を見据えたスキルを身に付ける機会が提供されない場合、41％が離職を検討すると回答している。 「働き手は、自分が価値ある存在であり続けるために、スキル習得の機会を求めています。企業がリスキリングの機会を提供しなければ、優秀な人材ほど離れていくでしょう」（北上氏） 日本はAIスキルの学習機会でも最下位 ランスタッドの「AIと公平性」レポートでは、日本のAI活用度や学習機会が15カ国中最下位であることが示された。AIスキルを持つ人材の需要は急増しているにもかかわらず、学習機会が提供されていない。 特に深刻なのは、男女間や世代間の格差だ。AIスキルを持つ人材の71％が男性であり、女性は29％にとどまる。高齢層はAIスキル習得の機会が若年層の半分以下で、AIに対する懐疑心も強い。 企業は、こうした格差を放置すれば人材不足がさらに深刻化すると認識すべきだ。 AI人材の育成には時間がかかる。だからこそ、採用戦略の多様化も重要だ。 「新卒でコンピューターサイエンスを学んだ人材を年収1000万円クラスで採用する企業も出てきています。外国人人材を積極的に採用する企業とそうでない企業の二極化も進んでいます」（北上氏） 外部採用と内部育成を組み合わせ、必要なスキルを持つ人材を確保する戦略が求められる。 AI導入を成功させる企業には共通点がある。経営層が強くコミットし、CIOとビジネス責任者が連携していること。そして、継続的な学習環境を整え、実務経験を積ませる仕組みがあることだ。 北上氏は次のように語る。 「AI導入は一度きりのプロジェクトではありません。継続的に学び、改善し続ける文化が必要です。経営層が旗を振り、ビジネスとITが二人三脚で進むことが成功の鍵です」 AI導入の本質は「組織文化の変革」にある AI導入が技術的な取り組みだけで完結するという考え方は、すでに時代遅れになりつつある。AIは単なるツールではなく、組織の意思決定、働き方、価値創造のプロセスそのものを変える存在だ。だからこそ、AI導入の本質は「組織文化の変革」にあると言える。 北上氏は、AI導入が進まない企業の多くが「文化的な壁」に直面していると指摘する。 「日本企業では、失敗を避ける文化が根強く残っています。AI導入は試行錯誤が前提で、最初から完璧な成果を求めると前に進めません。まずは小さく始め、成功と失敗を積み重ねながら学習していく姿勢が必要です」 AI導入の初期段階では、必ずしも大きな成果が出るわけではない。むしろ、試行錯誤を通じて組織がAIに慣れ、データの整備が進み、ビジネス側の理解が深まることが重要だ。こうした「学習する組織」への転換こそが、AI時代の競争力を左右する。 さらに北上氏は、AI導入を阻むもう一つの文化的課題として「縦割り構造」を挙げる。 「日本企業は部門間の壁が厚く、データも部門ごとに閉じてしまいがちです。しかしAIは部門横断で価値を生むものです。サイロ化された組織では、AIの力を十分に引き出せません」 AI導入を成功させる企業は、例外なく部門横断のチームを組成し、ITとビジネスが一体となってプロジェクトを推進している。AIは組織の境界を越えて初めて価値を生む。だからこそ、組織文化の変革が不可欠なのだ。 「データの民主化」がAI活用の鍵を握る AIを活用するためには、データが整備されているだけでは不十分だ。データが「誰でも使える状態」になっていることが重要である。これを「データの民主化」と呼ぶ。 データの民主化とは、データが特定の部門や専門家だけのものではなく、ビジネス側の担当者も含め、組織全体がアクセスし、理解し、活用できる状態を指す。 北上氏は、データの民主化が進んでいない企業では、AI導入が必ず停滞すると語る。 「データがブラックボックス化している企業は、AI導入が進みません。データの意味を理解しているのが一部の担当者だけだと、AIをどこに活用できるのか判断できないからです」 データの民主化には、以下の3つの要素が必要だ。 ① データの可視化 誰が見ても理解できる形でデータを整理し、アクセスできるようにする。 ② データリテラシーの向上 ビジネス側の担当者がデータを読み解き、意思決定に活用できるようにする。 ③ データガバナンスの確立 データの品質、データ・セキュリティ、データ・プライバシーを保護すると同時に、データを安全かつ迅速に利活用するための「ルール」と「仕組み」を構築する。…

What secure digital work looks like next: Omnissa CEO takes the stage at IGEL Now & Next Miami 2026

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The future of work isn’t just digital; it’s intelligent, adaptive, and secure by design. That’s the message Omnissa is bringing to Now & Next Miami 2026, where its CEO, Shankar Iyer, will take the main stage to showcase how the company’s platform is redefining what’s possible for secure, frictionless digital work. As the leader behind the industry-leading…