INTERVIEWAI時代になぜ「統計」なのか ― AIの答えを見極める力が、これからの競争力になる― NEC・孝忠大輔氏が語るAI時代の人材像

AIの進化は、企業と働き方をどう変えるのか ―― NECが見据えるAI時代

まずは、孝忠さんご自身のことから伺わせてください。長くデータやAIの世界に携わってこられたそうですが、統計やデータとの関わりは、どのように始まったのでしょうか。

孝忠｜私が入社した当時は、まだ「データサイエンティスト」という職種自体がなかった時代でした。大学で統計学は学んでいましたが、そういう統計やデータを扱う仕事をしたいという思いがあって、そこから今に至るまで、ずっとデータ活用に関わる仕事をやってきました。

ちょうどその頃から、社会全体でもデータやAIの重要性が一気に高まっていきました。AIや数理・データサイエンスをすべての大学生が学び、高校でも「情報」を学ぶ、小学校でもプログラミング教育を行う――そんな流れです。私自身もその動きのなかで文部科学省などとの関わりが増え、大学の教科書としてもつかわれる本を出させていただくようにもなりました。

その延長線上に、いまの生成AIの波があります。私たちが着目しているのは、AIが単に作業を速くするだけでなく、価値の「重心」そのものが動いていくという点です。

「価値の重心が動く」というのは、印象的な言葉です。具体的には、どういうことなのでしょうか。

孝忠｜システム開発の仕事を、横軸に「工程」、縦軸に「価値」を取って描くと、これまでは上流（企画・構想）と下流（運用）が高く、真ん中の開発工程がくぼむ「スマイルカーブ」と言われてきました。

その真ん中にあたるコーディングなどの作業は、これからAIによって圧倒的に効率化・代替されていきます。そうなると、真ん中の工程で稼ぐことが難しくなり、カーブの真ん中はさらに深くくぼんで、「コの字型」に近づいていく。

そうなると価値の重心は、その前後「何を作るべきかを構想する上流」と、「作った後に運用しながら価値を出し続ける下流」に移っていく。これが、「価値の重心が動く」ということなんです。

価値が生まれる場所そのものが動いていく。そうしたAIによる変化を、NECではどのように捉えているのでしょうか。

孝忠｜NECが掲げているのは、「AIネイティブカンパニー」という考え方です。単にAIを活用するだけではなく、さまざまな価値モデルや社会との関わりの中に、根本的にAIが組み込まれていくことが重要で、AIを道具として使うのではなく、AIを起点に新しい価値や競争力を生み出していく。それが「AIネイティブカンパニー」の本質です。

一方で、NECは「人を大事にする会社」ということも前面に打ち出しています。AIというと「人の仕事を奪うもの」と捉えられることもありますが、NECが目指しているのはその逆で、AIを活用することで、誰もがより人間性を発揮できる社会をつくっていくことです。

「AIネイティブカンパニー」という考え方が広がると、実際の仕事の進め方や、人の役割はどのように変わっていくのでしょうか。

孝忠｜大きく5つの変化があると見ています。1つ目は、人の役割そのものがシフトすること。2つ目は、AIを「作る側」と「使う側」の境界線が消えることです。専門家でなくても、誰でもAIを作れるようになっていきます。3つ目は、人間の役割が「指示を出すこと」と「評価すること」に寄っていくこと。4つ目は、人事や営業といった組織の縦割りの垣根がなくなっていくこと。そして5つ目は、優秀な人ほど、人間ではなくAIを「部下」にして成果を出し始めることです。

ただ、ここには一つ、やっかいな問題があります。

5つ目のように、優秀な人がAIを「部下」として直接仕事を進めるようになると、若手が上司から仕事を教わったり、指摘を受けたり、うまくいかない現場で試行錯誤したりする機会が減ってしまう可能性があります。そうなると、本来、仕事を通じて身につくはずだったスキルが空洞化してしまう。AIを使えば使うほど、こうした人材育成の課題も出てくるわけです。

「受託者」から「パートナー」へ ―― AI時代に求められる人材像

なるほど。AIによって人の仕事が効率化される一方で、若手が経験を積む機会が減るという、人材育成の難しさも出てくるわけですね。そうした環境の変化を踏まえると、これからの人材には、どのような力が求められるのでしょうか。

孝忠｜これまでのシステム開発では、「仕様どおりに、正しく、バグなく作る」ことが価値でした。言い換えれば、「100点満点・バグゼロ」であり、「コーディングの量と正確さ」が評価される世界です。

ところが、AIを前提にすると、この常識が通用しなくなります。コーディングのような「正しく速く作る」作業は、AIが担えるようになるからです。すると価値の重心は、「コーディングの量と正確さ」から「ドメイン知識とアーキテクチャ設計」へ、「100点満点」から「不確実性をどう扱うか」へと移っていきます。

つまり、これからは「言われたものを正しく作る受託者」から、「AIを使って顧客のビジネス価値を一緒に生み出すパートナー」へと、人材そのものが変わっていく必要があります。

「受託者」から「パートナー」へという進化ですね。そうした人材像を、NECでは具体的にどのように整理しているのでしょうか。

孝忠｜5〜6年前に、AIを社会に実装するために必要な人材を4つのタイプに整理しました。プロジェクト全体を束ねるコーディネーター、上流の検討を担うコンサルタント、実際にAIをどう作るかを検討するエキスパート、そして業務・ビジネスへの実装を担うアーキテクトです。

面白いのは、AI時代になってこの4つの重みが変わってきたことです。コンサルタントやアーキテクトのように、ドメイン知識や業務・システムへの落とし込みを担う役割は、やり方さえ変えれば残っていける。一方で、エキスパート、つまり実際に「作ること」だけを担う役割は、AIに代替されて価値が下がりやすくなっています。

AIによって、それぞれの役割のあり方が変わっていくということですね。

孝忠｜そうですね。だからこそ、単に専門的な知識やスキルを身につけるだけでは足りないと思っています。
僕がAI人材の育成を考え始めたときも、知識をたくさん教えるだけでは、実社会でなかなか活躍できないという課題がありました。実際にお客さんと向き合うのは自分自身です。先輩の力を借りることはできても、最後は自分で判断して、生き抜いていかなければならない。だから必要なのは、「サバイバルスキル」なんです。
そのためには、やはり「実際にやってみる」という経験が必要です。ただ、この「実践の壁」は想像以上に高い。だからこそ、会社として実践の機会をどうつくるかが重要だと考えています。

知識を教えるだけではなく、実際に仕事をやりきる経験そのものを、会社としてつくっていく必要があるわけですね。具体的には、どのような仕組みを用意されているのでしょうか。

孝忠｜NECでは、AI人材を育成するための仕組みをいくつか用意しています。その中心にあるのが「ブートキャンプ」です。

1カ月、実質20日間、通常業務を止めて、AIを使いながらひたすら実践します。3日に1回お題とデータが与えられて、3日後にはプレゼンする。自分で考えて、つくって、発表することを繰り返します。

同じお題でも人によって結果は違います。Pythonを使う人もいれば、「Excelしか使えない」と言いながら必死に取り組む人もいる。それでも20日間やり切ることで、「アウトプットを出す」という経験が身につきます。
これが意外と成果があって、実際の仕事の場面でお客さんから「1カ月後にお願いします」と言われたときに、「1カ月もあるじゃん」と思えるようになる。

ほかにも、最新のAI技術を自由に試せる「サンドボックス」や、実際の企業データを使って腕試しをする「コンテスト」など、実践の場を用意しています。コンテストは2026年で10年目になり、参加者同士の情報交換からコミュニティも生まれています。

こうした仕組みを通じて、「知識を身につける」だけではなく、「実際にやってみる」ことで人を育てていく。そこは、AIが登場する前から変わらない、NECの人材育成の考え方です。

AIの"ブレ"を見極める―― AI時代に求められる統計的思考力

ここまで、AIを使いながら自ら考え、価値を生み出していく人材や、そのための実践的な学びについて伺ってきました。
一方で、AIを仕事で使っていくためには、AIそのものがどのような性質を持つのかを理解することも重要になりそうです。AIを扱ううえで、特に知っておくべきことは何でしょうか。

孝忠｜AIは「確率的に動くもの」だということです。これまでのITシステムは、「こうしてください」と指示すれば、基本的には毎回同じ結果が返ってくるものでした。ところがAIは、同じことを聞いても、毎回まったく同じ答えが返ってくるわけではありません。少しずつ違った結果が出る、必ず「ブレ幅」があるんです。

これからは、このブレ幅のあるシステムをどう上手く扱うかが、AI時代の大きなポイントになります。

そうなると、AIを仕事で使ううえでは、その「ブレ」をどう扱うかが重要になりそうです。具体的には、どのように考えればよいのでしょうか。

孝忠｜そこで重要になるのが、「不確実性をどう統制するか」という考え方です。

例えば、AIに同じ処理を100回させたとします。ほとんどが99〜100という結果で、何回か98や101になるのであれば、「多少ブレているけれど、全体としては100の近くに集まっているから問題ない」と判断できますよね。一方で、100になるはずなのに、あるときは10、あるときは20という結果が出てくるのであれば、「これはおかしい」と判断する。

つまり、一回一回の結果だけを見るのではなく、結果がどのような分布になっているのかを見る必要がある。
こうした確率的なものの見方を持っていれば、AIの回答が少し違っただけで一喜一憂するのではなく、「これは許容できるブレなのか、それとも問題のあるブレなのか」を判断できるようになります。

この不確実性を扱うための基礎になるのが、確率や統計なんです。

なるほど。統計というと、複雑なデータ分析をするためのものというイメージがありますが、AI時代には「この結果を信じていいのか」を判断するためにも必要になるわけですね。

孝忠｜そうなんです。しかも、これはAIを作る人だけに必要なものではありません。

先ほども話したように、これからは「作る側」と「使う側」の境界線がなくなっていきます。AIを使っている人が、自分でAIを作る側に回ることも増えていく。

そうなると、AIをうまく作るためにも、AIが出した結果を評価するためにも、確率的な考え方が必要になる。
さらに、AIがAIを評価する時代にもなっていきます。

例えば「LLM-as-a-Judge」といって、AIの出力を別のAIに評価させる仕組みがあります。人間が一つひとつの結果を確認するのではなく、AIに大量の結果を評価させるわけです。

でも、評価する側のAIも確率的に動きます。だから、「AIが評価したから正しい」と単純に考えることはできない。どういう基準で評価するのか、その評価結果をどう捉えるのかというところでも、統計的な思考が必要になります。

AIを提供する側だけでなく、AIを使うお客さん側にも、統計的な理解が求められそうですね。

孝忠｜そこは、これから僕たちが啓発していく必要があると思っています。

例えば契約の段階から、「こういうものですよ」と説明しておかないといけない。今までと同じ感覚で、「毎回同じ結果が出るもの」と思われてしまうと、後から「なぜ結果が違うんですか」という話になってしまいます。

「このくらいのブレなら問題ない」「ここまでばらついたら問題がある」ということを、データをもとに共通認識として持てるようにする必要があります。

そのためには、経営者や利用者も含めて、みんなが一定の統計リテラシーを持っていることが重要です。
「AIは曖昧だから」という理由で片付けるのではなく、「AIはこういう確率的な性質を持つものだから、この結果なら問題ない」と判断できることが重要です。

それが、AI時代に必要な統計的思考力なんだと思います。

統計学は、AI時代の"基礎体力"――NECが統計検定を活用する理由

ここまでのお話を聞くと、AIを使いこなすためには、AIそのものの知識だけでなく、AIの出力を見極めるための統計的な思考力も必要になる、ということですね。では、NECでは、そうした力を社員にどのように身につけてもらっているのでしょうか。

孝忠｜AIに関する知識と、統計的な思考力は、別のものだと考えています。

例えば、G検定はAIに関する知識を身につけるためのもの。一方、統計検定はデータの読み解き方や、先ほど話したような確率的な評価を身につけるものです。

AIという技術を理解することと、AIが出した結果をどう評価するかは、全然違う。だから、G検定と統計検定は、いわば車の両輪のような関係だと思っています。

AIを使いこなすには、AIそのものを知るだけではなく、データの質や、実際にどう使うのかを理解しなければいけません。

NECとしても、AIを使ったシステムをお客さんに提供する以上、「すごいAIだから使ってください」というわけにはいかない。AIがどう動くのかを見極め、きちんと評価したうえで提供するプロフェッショナリティが必要です。

そのためには、AIにはブレがあることを理解し、そのブレを統計的に捉えて判断する力が必要になる。そういう意味で、統計検定はNECの人材育成の考え方と非常に親和性が高いんです。

そう考えると、統計的な考え方は、AIを専門的に扱う人だけでなく、AIを使う側にも必要になってきそうですね。NECでは、統計検定をどのように位置づけているのでしょうか。

孝忠｜そうですね。これからは「作る人」と「使う人」の境界線がなくなっていくので、統計的な考え方は、一部の専門家だけが持っていればいいものではないと思っています。

例えば、AIを導入することを決めて、最後に「これでいい」とハンコを押す人が、AIや統計について何も分からなければ、適切な判断ができません。

だから、統計検定という意味では、一つの資格というより、AI時代に必要なリテラシーを身につけるための入り口という捉え方が近いと思います。

社会人として当たり前に持っておくべき知識になっていくでしょうし、若い世代は大学などでAIや統計を学んで入社してくる人も増えています。
一方で、今いる世代の大人たちがどうやってその知識を身につけていくのかは、大きな課題です。

NECでは、実際に統計検定を社員の学びに取り入れているんですよね。

はい。データサイエンティストやDX人材の育成の一環として、2024年から統計検定を会社の「推奨資格」に位置づけています。
受験料は全額会社負担にしていて、社員が受験しやすいように「受験チケット」という仕組みも活用しています。
現在、1級から3級までを中心に、延べ1,000人以上が申し込んでいます。
また、統計検定だけではなく、G検定やデータサイエンティスト検定なども推奨資格として位置づけています。

1,000人単位というのは、かなり大きな規模ですね。特定の開発部門だけに偏っているわけではないのでしょうか。

以前は教育費を各組織が負担していたので、「教育を受けたい」と思っても、所属部署の予算の都合で難しいことがありました。現在はデジタル系の教育費を全社でプールして、どの組織に所属していても、手を挙げれば受けられる仕組みにしています。そのため、開発系の社員だけではなく、営業などさまざまな部署から受験しています。

また、推奨資格についても、社員が「何を勉強すればいいのか」で迷わないように、「1年目ならこれ、このレベルならこれ」という形で、身につけるべきスキルを体系的に示しています。

資格をたくさん並べるのではなく、厳選して「これは意味がある」というものを推奨する。そうすることで、社員が次に何を学べばいいのかを判断しやすくしています。

資格を取得することそのものが目的ではなく、「何を学ぶべきか」を会社として示し、社員が自分のキャリアをつくるきっかけにしているわけですね。

孝忠｜そうですね。昔は資格を取ると報奨金がもらえる、といった仕組みもありました。でも今は、それだけではなくて、自分自身のキャリアをつくるために、自分の肩書きとして資格やスキルを持っておくという感覚が強くなっていると思います。

統計検定を受けたからといって、それだけでAIを使いこなせるわけではありません。でも、「不確実性とは何か」「データのばらつきをどう見るのか」といった共通の考え方を身につけることで、AIについて会話できる人が増えていく。

そこに大きな意味があると思っています。

実際、これまで文系・理系の違いなどで統計を学んでこなかった人でも、勉強することで、「それって何ですか？」ではなく、統計やデータについて普通に会話できる人が増えてきています。
それは、会社全体でAIを活用していくうえでも大きいことだと思います。

統計を学ぶことは、単にデータを扱うための知識を身につけるだけではない、ということですね。では、AI時代において、統計を学ぶことの本当の意味はどこにあるのでしょうか。

孝忠｜そうですね。統計というと、「平均を出す」「分散を出す」といった、答えを出すための勉強だと思われがちです。でも、今回改めて考えてみると、AI時代においてもっと重要なのは、「不確実性をどう捉えるか」という考え方そのものなんです。

AIの答えが毎回少しずつ違うことを、「間違っている」と捉えるのではなく、「これは確率的に見てどういう状態なのか」と考えられる。そのための基礎体力として、統計的な思考力が必要になってくるんだと思います。

最後の"ジャッジ"を下すのは人間――求められるのは、AIの"現場監督"

ここまで、AIによって変わっていく仕事や、人間に求められる役割についてお話を伺ってきました。では、これから先、人間とAIが働く社会は、どのようになっていくのでしょうか。

孝忠｜これからは、人間とAIが共調する社会になっていくと思います。

例えば、人間5人、AI5人というチームがあったときに、どういう仕事を人間にやってもらって、どういう仕事をAIにやってもらうのか。その組み合わせを考えることが重要になってくる。

AIに仕事を任せるだけではなく、AIが出してきたものを見ながら、次に何をさせるのかを判断する。AIを「部下」として使いながら、仕事を進めていく。いわば「現場監督」のような役割です。
そして、AIは与えられた問いに答えることはできますが、「そもそも何を解くべきなのか」を考えるのは人間です。

だからこそ、AIを実際に使って、やってみて、うまくいかなければやり直す。実践を通じて、AIと一緒に仕事のやり方をつくっていくことが大切だと思います。
そのうえで、AIが出してきた結果をどう評価するのか。最終的に「これでゴー」とジャッジを下すのは、人間です。

最後に、これからAIと向き合う方々へメッセージをお願いします。

孝忠｜AIを社会が受け入れていくためには、統計の知識が必要だと思っています。誰か一人――たとえばベンダーだけがその知識を持っていても、意思決定する人やお客様が持っていなければ、結局そこで話が止まってしまう。それはいい世界ではありません。

だからこそ、ありとあらゆる人が、統計という「AIを見極めるための考え方」を身につけてほしい。そのうえでAIを使いこなし、人の価値をもっと発揮できる新しい世界をつくっていく。それを目指すのがいいのではないか、と思っています。

AIをどう使いこなすかが問われるこれからの時代。その土台として「統計」を誰もが身につけることが、人の価値を発揮できる社会への近道なのかもしれません。

ーーーお忙しいところ、ありがとうございました。