AI時代に必要なスキルはリーダーシップかAI活用力か｜経営層調査「リーダーシップ86.3%」を人間力優先と読んではいけない理由

公開日

2026年9月21日

更新日

2026年10月12日

今後3〜5年で必要になる力の1位はリーダーシップで86.3%、デジタル・AI活用能力は48.9%で4位。日経ビジネスとグロービス経営大学院が2026年9月18日に公表した調査で、経営層139人が答えた数字です。約37ポイントの差だけを見ると、「AI研修に予算を割くより人間力を育てるべきだ」という読み方につながりかねません。

ただ、この調査だけでは研修の予算配分は決められません。回答者は日本の経営層全体を代表するように抽出された人たちではなく、設問も能力の不足度や研修効果を尋ねたものではありません。役職別の課題認識の違いを含め、調査から読み取れる範囲を確かめます。

この記事の主な内容

この調査は誰に何を聞いたのか

調査主体は日経ビジネスとグロービス経営大学院で、対象はグロービス経営大学院の在学生・卒業生の約1万人です。Webアンケートで2026年5月19日から6月14日まで実施し、有効回答は618件、そのうち経営層が139人でした。結果の一部は日経BPのプレスリリース（2026年9月18日）で公表され、日経ビジネス電子版には日経ビジネス電子版「［独自調査］経営層の8割「AI日常利用」最も必要なのは「リーダーシップ」」として掲載されています。誌面では日経ビジネス2026年9月21日号の特集で扱われ、グロービスによる詳しいリポートの掲載は2026年10月ごろの予定です。

対象の約1万人に対して有効回答は618件で、およそ6.2%です。回答した人としなかった人でAIへの関心や利用状況が異なる可能性はありますが、その違いは公表資料から分かりません。回答者の自己選択による偏りに注意が必要です。

調査対象も限られています。グロービス経営大学院の在学生・卒業生は、自分の時間と費用を投じて経営を学ぶことを選んだ人たちです。経営層139人は、そのなかでさらに経営層という立場にいる人です。この139人のうち生成AIを「業務の中核で、AIなしでは業務遂行が困難」と答えた人が23.7%、「ほぼ毎日利用」が56.1%で、合わせて79.8%が日常的に使っています。79.8%は調査に回答した経営層の割合であり、日本の経営層一般の利用率を示すものではありません。

この調査は、経営を学んでいる、または学んだ経験がある回答者の課題認識を知る資料です。研修を設計する際の参考になりますが、学習経験の異なる人たちにも同じ課題があるか、その課題がより強いかは別に確かめる必要があります。

「必要になる力」の順位は、回答者内の割合として読む

経営層139人が「今後3〜5年で必要になる力」として挙げた割合は、次のとおりです。

今後3〜5年で必要になる力	「必要」と答えた割合
リーダーシップ	86.3%
コミュニケーション能力	82.7%
やり抜く力	79.1%
デジタル・AI活用能力	48.9%
データ分析・活用能力	31.7%

この回答者集団では、リーダーシップを必要と答えた割合が最も高くなっています。ただし、対象は経営大学院の在学生・卒業生に限られ、回答者の自己選択による偏りも考えられます。この順位を、そのまま日本の経営層全体の順位に広げることはできません。

また、同じ人がどの選択肢を同時に選んだかは公表されていません。公表された割合だけで、項目間の差の確かさまで判断することは避ける必要があります。

複数回答の「必要」順位は何を測っているのか

設問形式について、プレスリリースには複数回答かどうかの記載がありません。ただ5項目の合計が328.7%になるので、複数回答と見られます。「必要な力」の設問については、選択肢の全体像や一般社員・管理職の数値が2026年9月21日時点では公表されていないため、ここでは経営層の5項目だけを扱います。

複数回答で「必要な力」を選ぶ形式だとすれば、複数の能力を同時に重視している回答を含みます。高い回答割合は、その能力が不足している人の割合でも、研修への投資順位でもありません。幅広い仕事に必要だと捉えられる能力が選ばれやすい可能性はありますが、その理由まで今回の数字で確かめたわけではありません。

比較できる調査でも同じ形が見えます。世界経済フォーラムのFuture of Jobs Report 2025（2025年1月、22業種・55の経済圏の1,000社超）では、2025年時点のコアスキルの上位は分析的思考、レジリエンスと柔軟性・敏捷性、リーダーシップと社会的影響力、創造的思考、動機づけと自己認識の順で、分析的思考は企業の約7割が必須と答えています。AIとビッグデータは上位5位には入りません。ところが同じ報告書は、2030年までに最も需要が伸びるスキルの首位としてAIとビッグデータを挙げ、コアスキルの39%が2030年までに変化すると述べています。重要度の順位では人間側の力が上に来て、変化の速さではAI側が上に来る。設問が違えば別の順位が出るという、ちょうどその実例です。

ここから「AI研修より人間力に予算を」という読み替えが飛躍になる理由が見えます。「必要」と答えた割合は、その力がどれだけ不足しているかを測っていません。リーダーシップが86.3%で必要とされていても、研修が必要かどうかは現在の能力や業務上の課題も調べなければ分かりません。逆にデジタル・AI活用能力が48.9%でも、半分の経営層が今後必要になると答えているなら、AI活用能力も多くの回答者に重視されていると読めます。必要度と不足度、そして研修で改善できる範囲は別の量です。この設問は必要な能力の回答割合を示しており、予算配分を決めるには不足度や研修による改善可能性も確かめる必要があります。

関連する「AIを使える人に仕事が集まる」調査の記事もありますが、必要な能力と仕事の集中では測っている内容が異なります。

経営層と一般社員で課題が逆転している

この調査では、必要な力の順位よりも、AI活用の課題を役職別に見た部分が研修設計の手がかりになります。「業務で使用できるツールの制限が厳しい」は経営層15.1%に対して一般社員37.6%、「試行錯誤や失敗を許容する文化がない」は経営層13.7%に対して一般社員26.8%。ところが「AI活用のガイドライン・ルールが未整備」は経営層33.1%に対して一般社員21.0%で、向きが逆になります。

一般社員の回答者数は公表されていません。ここでは回答者内の傾向として読み、日本の経営層と一般社員全体に同じ差があるとは判断しません。

この違いを考える仮説の一つは、役割によって気にかかる課題が異なるというものです。ルールを整える立場では未整備が、ルールに従って働く立場では制限が課題として意識される可能性があります。ただし、同じ職場の経営層と一般社員を対応させた比較とは確認できず、役割の違いが回答差の原因だとまではいえません。

研修を設計する際は、対象者の役割と、実際に困っていることを確かめる必要があります。ガイドラインの整備を担う人には、入力してよい情報、出力を根拠として使う範囲、最終責任の所在などを検討する内容が考えられます。利用制限に困っている人には、許可されたツールでできることの確認が先になります。操作研修も、使える環境や運用ルールに合わせて設計する必要があります。

経営層向け：入力してよい情報と使ってよい出力の線引き、責任の置き方、ガイドラインを現場の判断に落とす手順
一般社員向け：許可された範囲の中で何ができるかの見極めと、AIの出力を自分で確かめる手順

出力の品質や技能の維持については、ワークスロップとAIデスキリングの記事で扱っています。

よくある質問

経営層に必要なのはAIスキルとリーダーシップのどちらですか？

この調査だけでは、どちらの研修を優先すべきかは分かりません。「今後3〜5年で必要になる力」について、リーダーシップは86.3%、デジタル・AI活用能力は48.9%でした。しかし、どちらが不足しているか、研修でどこまで改善できるかは別に調べる必要があります。

n=139の調査結果は信用できますか？

人数だけで調査の信頼性は決まりません。この調査はグロービス経営大学院の在学生・卒業生を対象とし、有効回答は対象者数の約6.2%でした。誰を対象に、どのように回答を集めたかを確認し、自己選択による偏りに注意して読む必要があります。人数を増やすだけで代表性が保証されるわけでもありません。

管理職向けのAI研修では何を教えるべきですか？

この調査は管理職の数値を公表していないため、管理職に限った答えは出せません。経営層と一般社員の課題の出方から言えるのは、ルールを作る立場と使う立場の両方に接している管理職には、線引きの判断とその説明の仕方が必要になりそうだということです。制限の理由を部下に説明でき、現場で出てきた無理をガイドラインの見直しに戻せる人が、この非対称を埋める位置にいます。