# 知識は身につけた、さあどうする？商社のAI活用教育は「知識の次」に何をすべきか 公開日: 2026-04-15 / 執筆者: 箕輪　旭 / カテゴリ: 業界別, 生成AI, 実行力, 人材・組織 商社は、DX教育に積極的な業界のひとつです。AIや生成AIに関する基礎知識の習得、デジタルツールの活用研修など、人材のAIリテラシーを高める取り組みに、早くから力を入れてきた企業が多くあります。 しかし今、多くの企業が同じ壁にぶつかっています。「知識は入れた。次に何をすればいいのか」という問いです。知識を身につけることはAI活用の出発点であって、ゴールではありません。問題は、その先の設計が曖昧なまま、研修が終わってしまっていることにあります。 本記事では、商社という業界の特性を踏まえながら、AI教育の「知識の次」に何をすべきかを整理します。 ## 商社を取り巻く、2つの構造変化 商社のAI活用を考えるうえで、まず押さえておきたい業界の変化が2つあります。 **変化① 顧客の情報収集力が上がり、提案の質とスピードへの要求水準が高まっている** 生成AIの普及によって、顧客自身も市場動向や競合情報を素早く収集・整理できるようになりました。以前は商社が「情報を持っている」こと自体に価値がありましたが、今は顧客もAIを使えば同じ情報に短時間でたどり着けます。その結果、商社に求められるのは「情報を届けること」ではなく、「その情報をもとにどんな提言ができるか、そしてそれをどれだけ速く実行に移せるか」へと変わっています。顧客のスピード感に合わせるために、提言から実行までのオペレーション全体を加速させることが必要です。 **変化② 商社の役割が「仲介」から「ビジネスパートナー」へ** かつての商社は、商品やサービスを仲介するだけで十分な価値を提供できていました。しかし今は、インターネットを通じて企業同士が直接つながれる時代です。単なる仲介に価値を見出しにくくなった分、商社には既存のネットワークと知見を活かして、顧客と一緒に新しいビジネスを創造していく、コンサルティング的な役割が求められるようになっています。 この2つの変化が重なることで、商社の人材に求められるケイパビリティも変わっています。AIの「知識」を持つだけでなく、それを使って顧客に提言できる「実行力」が問われる時代になっているのです。 ## 「知識は身についた。では、どう使うのか」 こうした業界背景もあり、商社はAI教育に積極的な企業が多い業界のひとつです。生成AIの基礎研修を展開したり、AIツールの活用トレーニングを重ねたりと、知識の底上げには着実に取り組んできています。 しかし今、多くの企業が同じ壁にぶつかっています。「知識は入れた。次に何をすればいいのか」という問いです。知識を身につけることはゴールではなく、出発点です。問題は、その先の設計が曖昧なまま、研修が終わってしまっていることにあります。 ## 知識の次に必要なのは「実践」である AI教育の次のステップとして、取り組むべき実践には2つの方向があります。これらは、AIの基礎知識をすでに持っている人材だからこそ有効なアプローチです。知識がある分、生成AIを単なる検索ツールとしてではなく、思考を深めるパートナーとして使いこなすことができます。知識を身につけてきた取り組みが、いまこそ実践の力として活きてきます。 ### 実践① ケース問題に日常的に取り組み、「提言力」を鍛える 商社がコンサルティング的な役割を担うためには、AIを活用しながら顧客の課題に対して具体的な施策を提言できる力が必要です。しかしこの力は、知識を学ぶだけでは身につきません。実際のビジネス課題を題材にしたケース問題に繰り返し取り組み、アウトプットする経験を積み重ねることで初めて鍛えられます。 有効なのは、担当する業界や顧客の状況を題材に、生成AIを壁打ち相手として使いながら「どんなAI活用の提言ができるか」「どんな新規事業が考えられるか」を自分なりに考え、ディスカッションすることです。重要なのは、これを研修の場だけでやるのではなく、日頃から習慣として続けることです。調べて終わりにするのではなく、提言の形にまとめるところまでやりきる。その繰り返しが、提言力を育てます。 ### 実践② 小さなAI活用を始める もう一つの実践は、自分の業務にAIを少しずつ取り入れることです。歴史の長い商社には、まだアナログな業務が残っているケースが少なくありません。大きな全社プロジェクトを待たなくても、日々の情報収集をAIに任せてみる、会議の議事録を自動生成してみる、といった小さな一歩から始めることができます。 こうした小さな成功体験を積み重ね、「AIをどう使えばいいか」という知見を実感とともに習得することで、より大きな業務改革への意欲につながっていきます。実践①の提言力は事業改革のためのトレーニング、実践②は業務改革のためのトレーニングです。この二本柱によって、商社におけるAI活用力を高めることができます。 ## AI推進担当者が果たすべき役割 商社のAI教育は、「何を学ぶか」から「どう使うか」のフェーズに入っています。AI推進担当者の役割は、知識を詰め込む研修を提供することではなく、社員が実際に動き出せる環境と文脈をつくることです。実践①②を推進する具体的な手法としては、次の3つが有効です。 **研修を提案書の作成まで設計する**：研修を知識の習得で終わらせず、学んだ内容をもとに業務改革や新規事業の提案書を作るところまでをセットで設計します。アウトプットに形を与えることで、知識が実務と接続されます。 **ハッカソン形式のイベントを開催する**：チームで課題に取り組み、限られた時間の中で提案をまとめて発表します。実際に手を動かす経験が、知識を実行力へと変えます。 **社内コンテストにして実績を競う**：優れたAI活用実績を社内で表彰する制度をつくることで、参加意欲が高まり、取り組みが組織全体に広がりやすくなります。 「知識の次に何をすべきか」という問いへの答えは、さらに新しいことを学んだり、難しい資格を取得することではありません。商社という業界の特性を踏まえたうえで、提言力と業務改革の両軸から、実践の場をつくることです。その一歩が、組織全体のAI活用を前に進める力になります。 --- 出典: スタディメーター株式会社 — https://studymeter.jp/insights/zme0-0tja3 執筆者プロフィール: スタディメーター株式会社　代表取締役。オンライン学習サービス「Udemy」にて、非エンジニア向けの分かりやすく実践的なIT講座がベストセラーとなり、 これまでに25万人以上を指導。さらに活動の幅を広げるため、2020年にスタディメーター株式会社を創業。 「挑戦したくなる世界」の実現を目指して、新しい一歩を踏み出したい人のサポートに取り組んでいます。