北海道ガスの4.5ヶ月DX人材育成、7チーム17名が現場課題でAI試作に到達

全社アンケートで最初に見えたのは、数字の重さでした。管理職の約8割が自部署のDX人材が不足していると回答し、推進を阻む要因はスキル不足が63%、時間の不足が21%、組織文化・評価の壁が18%と並びます。生成AI（Gemini等）やRPA、BIツールへの関心自体は高いにもかかわらず、「使い方がわからない」「活用する機会がない」という状態が実態でした。

編集部の見立てでは、この構図の核心は知識量よりも「試す場が業務の中に存在しない」ことにあります。関心があっても、通常業務の合間に自分の判断で新しいツールを触り、失敗を挟みながら形にしていくのは、個人の意志だけでは続きません。北ガスが出発点に据えたのが個々のスキル習得ではなく、場と機会を組織の仕組みとして整えることだった点は、その認識の表れと読めます。

ゴールを一つに固定しなかったことが、全社での展開を成り立たせています。課題の規模に応じて期間内の到達点を変え、大規模なシステム開発なら要求定義まで、身近な手段で解けるならGoogle AppSheetや生成AIで動く形にするところまでを目標に置きました。部署ごとにテーマの重さが違う以上、全チームに同じ完成度を求める設計にすれば、重いテーマは間に合わず、軽いテーマは物足りないまま終わります。到達点を可変にした判断は、テーマ選定の自由度をそのまま残すための条件だったと考えられます。

集合研修の合間の宿題期間に、チームごと1時間の個別相談を挟み込んだ運び方も効き方が明快です。何から着手すべきか、どこを深掘りするか、技術的な壁をどう越えるかといった、教科書では答えの出ない問いに、その場で判断材料を渡す設計になっています。編集部の見立てでは、この種のプログラムが失速するのは知識が尽きたときではなく、次の一手が決まらないまま日常業務に飲み込まれるときです。伴走支援は教える場というより、企画を止めないための場として置かれていたのではないでしょうか。

開始前に管理職へヒアリングして期待値を把握し、研修として業務時間を確保したうえで上長を巻き込む体制を組んだ点は、学習設計というより組織設計に近い工夫です。受講者が持ち帰る検討が「個人の勉強」ではなく「部門の課題」として扱われる下地があってはじめて、実課題を題材にする方式は機能します。全社のデータ活用基盤や、現場が迷ったときの相談体制といったデジタル環境が先に整っていたことも、企画が机上で止まらなかった条件として見逃せません。

4.5ヶ月で残ったのは企画書だけではありません。緊急保安業務では、現場の状況に合わせて作業手順を自動表示し、不備があると次へ進めない制限を備えたアプリのプロトタイプが構築されました。技術開発の領域では、点在していた過去資料をPythonで整理してAIに読み込ませ、チャットで尋ねると回答と原本の場所を返す検索システムが形になっています。受講生アンケートは5点満点で平均4.25。一方で北ガス自身は、育成と事業成果の時間軸のギャップ、チーム間の完成度の差、安全性への配慮が求められるインフラ事業ならではの適用ハードルを、今後の論点として挙げています。