「リスキリング」と聞くと、多くの方はプログラミングを学んでIT企業へ転職するような姿を思い浮かべるのではないでしょうか。
実際の製造業では、今いる会社で、今の仕事の延長線上にデジタルの力を足していく学び直しが中心です。現場を知る人がデータやAIを使いこなせるようになることが、工場のDXを進めるうえで大きな力になります。
この記事では、製造業のリスキリングとは何か、求められるDX人材の姿、学ぶべきスキル、進め方とつまずきやすい点、企業と働く人ができることという順で整理します。
製造業のリスキリングとは
リスキリングとは、仕事の内容や求められる役割の変化に合わせて、新しい知識やスキルを身につけることです。趣味や教養の学び直しとは違い、業務で成果を出すことを目的にしている点が特徴です。
製造業では、IoTによる設備データの収集、画像検査や生成AIの活用、生産計画のシステム化など、デジタル技術が現場の仕事に入り込んでいます。道具が変われば、それを使う人のスキルも変える必要があります。
一方で、担い手は足りていません。情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2025」によると、DXを推進する人材が不足している日本企業は85.1％にのぼり、米国やドイツと比べて著しく高い水準です。外から採用するだけでは足りず、社内の人材を育てることが欠かせない状況と言えます。
製造業のリスキリングには、ほかの業界とは違う難しさもあります。交替勤務の現場では全員が同じ時間に研修を受けられず、設備や工程ごとに必要な知識も異なります。机の上で学んだことを、実際の設備やデータに当てはめる工夫が欠かせません。
その一方で、製造業には現場で長年培った知識という大きな財産があります。現場の知識を持つ人がデジタルを学ぶことで、外部の専門家には見えない改善の種を見つけられるのが、製造業ならではの強みです。
どちらも大切ですが、目的と学ぶ中身が異なります。
※実際には両者は重なっており、現場の技能にデジタルを足す形で進むことが多くなります。
教育訓練の実施状況を見ると、2026年版ものづくり白書では、製造業で正社員にOff-JTを実施した事業所は76.0％（2024年度）でした。ただし正社員以外では29.0％（同）にとどまり、学ぶ機会には雇用形態による差があることがわかります。
製造業で求められるDX人材
DX人材というと、データサイエンティストやエンジニアのような専門家を思い浮かべがちです。しかし製造業では、専門家だけでなく、現場とデジタルをつなぐ人、そして全員の基礎的なリテラシーがそろって初めてDXが進みます。
少数の専門家だけでなく、層ごとに求められる役割があります。
※層の分け方は目安です。会社の規模によって、一人が複数の役割を兼ねることもあります。
DXを推進する専門人材
経済産業省とIPAが示す「デジタルスキル標準」のうち、DX推進スキル標準では、ビジネスアーキテクトやデータサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアなどの人材類型が整理されています。社内で育成の目標を考える際の参考になります。
専門人材は採用市場での競争が激しく、中途採用だけで必要な人数をそろえるのは簡単ではありません。社内の技術者の中から適性のある人を選び、時間をかけて育てる会社も増えています。
製造業では、こうした専門人材を少数でも社内に置き、現場の課題を技術で解決する役割を担ってもらうのが一般的です。外部のベンダーに任せきりにしないための要となる存在です。
現場とデジタルをつなぐ人
製造業のDXで特に不足しやすいのが、現場の工程や設備を理解したうえで、デジタルで何ができるかを考えられる人です。生産技術や保全、品質保証の技術者がこの役割を担うことが多くあります。
こうした人は、専門家ほど深い技術は持っていなくても、現場の困りごとを「データで解ける課題」に言い換えられるのが強みです。リスキリングの効果が最も出やすい層と言えます。
全員に求められるデジタルの基礎力
デジタルスキル標準にはもう一つ、すべてのビジネスパーソンを対象にしたDXリテラシー標準があります。データの見方やセキュリティの基本、デジタルの道具を使って仕事を変える姿勢などが含まれます。
現場で働く人がタブレットで作業記録をつけ、画面の数値から異常に気づけるようになるだけでも、工場の動き方は大きく変わります。紙の日報を集計する手間が減り、その時間を改善に回せるようになるからです。
製造業で学ぶべきスキル
製造業のリスキリングで学ぶ内容は、職種や立場によって変わります。そのなかでも、多くの人に共通して役立つのは次の4つの領域です。
現場の知識と組み合わせることで、価値が大きくなります。
職種によって、優先して学びたい内容は少しずつ異なります。代表的な例を挙げると、次のとおりです。
- 生産技術・設備保全：IoTによる設備データの収集、PLCと制御の基礎、予知保全
- 品質保証・品質管理：統計的な品質管理、検査データの分析、AIを使った画像検査
- 生産管理・購買：生産計画や在庫のシステム化、需要予測、データの可視化
- 製造オペレーター：デジタル帳票やタブレットの操作、設備画面の読み方、データの基礎
- 設計・開発：CAE解析の高度化、設計データの管理、生成AIの活用
どの職種でも、まずは自分の業務で使っているデータを知るところから始めると、学ぶ内容と仕事がつながりやすくなります。
データ活用
最初の一歩として取り組みやすいのが、データを集めて読む力です。不良率や設備の停止時間、段取り時間などを表計算ソフトやBIツールでグラフにするだけでも、改善のヒントが見えてきます。
QC七つ道具や統計的品質管理の考え方は、データ活用の土台でもあります。品質管理の基礎がある人は、データ活用に入りやすいと言えます。
IoT・自動化
センサーで設備の稼働状況や温度、振動などを集め、見える化するのがIoTの基本です。集めたデータをもとに故障の兆しをとらえる予知保全や、工場全体をつなぐスマートファクトリーへと発展させていきます。
PLCなどの制御の知識や、ネットワークの基礎があると、設備とシステムの両方がわかる人材として重宝されます。設備保全や生産技術の担当者にとっては、今の仕事と地続きで学べる分野です。
AI・生成AIの活用
AIを使った画像検査は、多くの工場で導入が進んでいる分野です。さらに最近では、生成AIを使って作業標準書の下書きをつくったり、過去のトラブル記録を検索したりする使い方も広がっています。
AIを自分で開発できなくても、何を任せられて何を人が確かめるべきかを判断できる力は、これからの製造業で広く求められます。社外秘の図面や情報をAIに入力する際の社内ルールを知っておくことも大切です。
業務を見直す力
デジタルの道具を入れても、仕事の進め方が変わらなければ効果は限られます。紙の帳票を電子化するだけでなく、その帳票が本当に必要か、誰がいつ使うのかまで見直すことが重要です。
カイゼン活動で培った「ムダを見つけて減らす」視点は、そのままDXにも生かせます。現場の改善経験こそが、製造業のリスキリングの強みになります。
リスキリングの進め方
企業としてリスキリングを進める場合は、いきなり研修を始めるのではなく、次のような順番で進めると効果が出やすくなります。
計画、学習、実践の3つの段階に分かれます。
※中小企業では、一人の担当者から小さく始め、成果を見せながら広げる進め方も有効です。
計画：何のために学ぶかを決める
「DXのために何か学ばせたい」という漠然とした目的では、研修を受けても現場で使われずに終わりがちです。不良を減らしたい、段取り時間を短くしたいといった具体的な課題から逆算して、必要なスキルを決めるのが出発点です。
役割ごとに必要なスキルと水準を一覧にしておくと、誰に何を学んでもらうかが整理しやすくなります。デジタルスキル標準は、この一覧をつくる際の参考として使えます。
学習：時間と仲間を確保する
製造業の現場は、交替勤務や人手不足で学ぶ時間を取りにくいのが実情です。業務時間内に学習時間を設け、上司が送り出す形にしないと、一部の意欲的な人だけの取り組みになってしまいます。
部門を越えた勉強会や社内コミュニティをつくると、疑問を相談しやすくなり、学びが続きやすくなります。現場と事務・技術部門の人が一緒に学ぶと、お互いの仕事への理解も深まります。
実践：学んだことを現場で使う
リスキリングで最も大切なのは、学んだことをすぐに現場で使う場をつくることです。自分の職場のデータを使って分析してみる、小さな自動化に挑戦してみるといった経験が、知識を本当のスキルに変えます。
身につけたスキルを評価や配置に反映することも欠かせません。学んでも処遇が変わらなければ、学ぶ意欲は続きにくいからです。
リスキリングでつまずきやすい点
リスキリングは、始めること自体よりも続けることのほうが難しい取り組みです。製造業の現場でよく見られるつまずきを3つ挙げます。
研修を受けただけで終わる
外部の講座を受けて修了証をもらっても、職場に戻るといつもの仕事に追われ、学んだことを使う機会がないまま忘れてしまうケースは少なくありません。
研修の前に「学んだら何に使うか」を上司と決めておき、終わったあとに成果を共有する場を設けると、学びが現場に根づきやすくなります。
道具の導入が目的になる
ツールやシステムを入れること自体が目的になると、現場で使われない仕組みが残りがちです。何の課題を解くための道具なのかを、導入前に現場と話し合っておくことが大切です。
一部の人だけが頑張る
意欲の高い一人に任せきりにすると、その人が異動や退職をしたときに取り組みが止まってしまいます。複数の人が学び、教え合える体制をつくることで、取り組みを組織として続けられます。
企業の取り組み・働く人ができること
リスキリングは、企業と働く人の両方が取り組むことで効果が出ます。公的な支援制度も用意されているので、うまく活用しましょう。
企業向けと個人向けで、使える制度が異なります。
※要件や支給額は改正されることがあります。利用前に厚生労働省の最新情報をご確認ください。
企業の取り組み
厚生労働省の人材開発支援助成金には、2022年度に「人への投資促進コース」と「事業展開等リスキリング支援コース」が設けられました。デジタル人材の育成や、新しい事業に対応するための訓練にかかる経費などが助成の対象になります。
制度を使うかどうかにかかわらず、経営層がリスキリングの目的を示し、学ぶ人を支える姿勢を見せることが大切です。学びの成果を発表する場を設けるなど、社内で評価される文化をつくる工夫も効果があります。
働く人ができること
働く人の側では、自分の仕事の中で「面倒だ」「時間がかかる」と感じている作業を探すことが、リスキリングの入口になります。その作業をデジタルでどう変えられるかを考えると、学ぶべきことが見えてきます。
個人で講座を受ける場合は、雇用保険の教育訓練給付を使える場合があります。専門実践教育訓練では、受講中に費用の50％（年間上限40万円）が支給され、資格取得などの条件を満たすと給付率が上がる仕組みです。
キャリアの幅を広げる
現場の知識とデジタルのスキルを両方持つ人は、社内でも転職市場でも評価されやすくなっています。今の仕事を深めながらデジタルを足すことが、将来の選択肢を広げる近道です。
熟練者の技能を記録に残す仕事もデジタルと相性がよく、技能伝承の取り組みと組み合わせて進める会社もあります。
まとめ
- リスキリングとは、役割の変化に合わせて新しい知識やスキルを身につけること
- DXを推進する人材が不足している日本企業は85.1％と、社内育成が欠かせない
- 専門人材だけでなく、現場とデジタルをつなぐ人と全員の基礎力が必要
- データ活用、IoT・自動化、AI活用、業務を見直す力の4領域が学びの中心
- 目的を決めて学び、現場で実践し、評価に反映する流れで進めることが大切
リスキリングは、キャリアづくりや人材育成と切り離せないテーマです。職種ごとの成長の道筋は製造業のキャリアパス、現場の技能の受け継ぎ方は製造業の技能伝承と人材育成の記事もあわせて参考にしてください。
働き方や採用など、製造業で働く人に関わるテーマについては、人・キャリアのページから関連記事もあわせてご覧ください。
出典
- DX人材の不足：独立行政法人情報処理推進機構「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」
- Off-JT・助成金の創設：厚生労働省「2026年版ものづくり白書 概要」
- デジタルスキル標準：独立行政法人情報処理推進機構「DX推進スキル標準（DSS-P）」
- 人材開発支援助成金：厚生労働省「人材開発支援助成金」
- 教育訓練給付：厚生労働省「教育訓練給付制度」
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