JDXの新しい認定制度
「形だけのDX」から脱却する。
経営課題の理解から現場への定着まで、AIと人の協働に伴走する専門人材を、
JDXが育成・認定します。
制度創設の背景
生成AIをはじめとする技術の進化で、「AIトランスフォーメーション（AX）」の時代が到来しています。 しかし多くの企業や自治体では、AIツールを導入したものの活用が定着せず、 「形だけのDX」に陥るケースが起きています。
背景にあるのは、自律的に判断し生成するAIを、従来のITシステムと同じ感覚で 導入しようとしていること。AIには、技術の導入とは別に「人と組織の側の設計」が必要です。
現場で起きていること
AIの社会実装で問われるのは、技術的な専門性だけではありません。
人間の役割をどう再定義し、組織文化をどう変え、未知のリスクにどう向き合うか。
この「人と組織の側の設計」を担える人材が、まだ足りていません。
AIコーディネータとは
JDXが定義する「AIコーディネータ」は、自社の経営課題や地域課題を深く理解し、 戦略立案から現場への定着までを一貫して伴走支援する人材です。
経営層と現場、あるいは自組織と外部のAIベンダーとのあいだに立ち、 双方の言葉を翻訳し、調整する——いわば「橋渡し役」です。
特定の技術領域を極めるスペシャリストではない
経営層と現場・組織の内外、双方の言葉を翻訳する
戦略立案から現場への定着まで一貫して伴走する
経営層と現場、自組織と外部ベンダー。その「あいだ」に立つのがAIコーディネータ。
求められる4つの力
業務プロセスを再設計し、部署をまたぐ関係者を巻き込みながら変革を前に進めるファシリテーションの力。
技術の特性を理解したうえで、自組織のデータをどう整え、どう活かすかを判断する力。
リスクを避けるだけでなく、得られる成果との釣り合いを見ながら組織のルールをつくる力。
現場が自発的に学び続ける状態をつくり、一部の人だけが使える状況を脱する力。
認定方法とレベル設計
確かめるのは、暗記した知識ではなく、課題を整理して打ち手まで設計する力。4つの段階で確認します。 認定の過程で作るのは、課題定義・業務マップ・役割分担表・KPI・ロードマップ。いずれも実務でそのまま使う成果物です。
認定レベル（3段階）
部門の業務改善を自分で設計できる段階。「小規模」は組織の規模ではなく、業務の単位のこと。自治体や大企業でも、部門の業務を分析し（As-Is）、あるべき姿（To-Be）とのギャップから問題を見つけ、打ち手を立てるところまでを指します。
業務改善やAI導入で、実際に成果を出している段階。
他の組織への支援（コンサルティング）や研修講師も担う段階。Basic対応研修の講師は、Professional認定者が務める形を目指します。
※レベル設計の詳細は、2026年11月12日の正式発表に向けて調整中です。
今後の進め方
セッション「AIコーディネータ構想、初公開—AI前提の組織づくりを担う人材とは」に 代表理事の森戸裕一が登壇し、制度の狙いと構想を発表しました。
発表済みCAIO（最高AI責任者）補佐官や組織改革コンサルタントなど、AI前提の組織づくりを 牽引する実務家への個別ヒアリングを重ね、実際の活動内容から認定要件を抽出します。 趣旨に賛同いただける実務家を「先行認定者」として迎える準備も進めています。
AI & Security Summit 2026 内で開催する『日本AI大賞』にて、制度の詳細と第一期認定者を正式に発表します。
代表理事メッセージ
AIを導入して終わりにするのではなく、AIと一緒に働き方そのものを変えていく。 ここが一番難しく、一番人間くさいところだと思います。 技術の話だけでなく、現場と経営の両方が分かり、変革に最後まで伴走できる人を、 私たちは「AIコーディネータ」として育てていきたいと考えています。
森戸 裕一一般社団法人日本デジタルトランスフォーメーション推進協会 代表理事
AI & Security Summit 2026 内で開催する『日本AI大賞』（2026年11月12日）で、 制度の詳細と第一期認定者を発表します。 研修や認定についてのご相談は、メールでお問い合わせください。
