「リスキリングを全社で進めたいが、何から始めればいいのか分からない」。そんな企業にとって、国内で最もよく知られた成功事例の一つが、空調世界大手ダイキン工業の社内大学「ダイキン情報技術大学」です。新入社員を2年間、通常業務から外してAI・デジタル人材として育てるという思い切った仕組みで、2023年度末までに累計1,500名の育成を達成しました。本記事では、公表情報に基づいてダイキン工業の取り組みを整理し、自社のリスキリングに活かせる示唆を解説します。【国内企業のリスキリング事例】

ダイキン情報技術大学とは｜空調大手が自前でデジタル人材を育てる社内大学

ダイキン情報技術大学（DICT）は、ダイキン工業が2017年12月に開講した社内人材育成制度です。空調・化学の大手メーカーであるダイキンは、IoT化する空調設備やデータ活用の進展に対し「AI・デジタル人材を外部採用だけで確保するのは難しい」という課題意識から、自社の社員を自前で育てる道を選びました。

背景には、空調ビジネスそのものの変化があります。空調機はIoT化が進み、稼働データを使った省エネ制御や故障予知、室内環境の最適化といった「データで価値を生む」領域が競争力を左右するようになりました。ハードウェアの設計・製造に強い人材は社内に豊富でも、AIやデータサイエンスを使いこなす人材は圧倒的に不足している。かといって、AI人材の採用競争は激しく、外部からの中途採用だけで必要数を確保するのは非現実的——。この判断から、ダイキンは「自社の事業を知っている社員に、AIを学ばせる」という方向に大きく舵を切りました。

運営は人事本部と、研究開発拠点であるテクノロジー・イノベーションセンター（TIC）が合同で行い、新入社員を毎年100名規模で受け入れるほか、既存社員向けの教育も実施しています（ダイキン工業公式サイトの公開記事より）。製造業がここまで大規模な社内大学を自社で運営する例は珍しく、経済メディアや技術系メディアでも繰り返し取り上げられてきた、国内リスキリングの代表的事例です。

リスキリングという言葉の整理や、いま学ばれているテーマの全体像はリスキリングで学ぶべきスキル一覧【2026年版】で解説しています。

2年間の育成プログラムの仕組み

ダイキン情報技術大学の最大の特徴は、育成期間の長さと「本気度」です。公表されている仕組みを整理すると次のとおりです。

• 2年間、通常業務を免除：対象の新入社員は配属後すぐ現場に出るのではなく、2年間を教育にあてます（日経クロステックの報道より）。大学院に通い直すのに近い期間を、給与を支払いながら学習に投資する設計です。
• 大阪大学との包括連携：カリキュラムの企画や講義、テーマ指導を大阪大学の教員が担い、社内研修でありながら大学レベルの専門教育を実現しています。
• 3タイプの人材像を設定：「AIを活用できる人材」「AI技術で課題を解決できる人材」「AIアルゴリズムを理解して具現化する人材」という3タイプを定義し、カリキュラムも「AI活用人材」「AI技術開発人材」「システム開発人材」の3区分で毎年見直しています（ダイキン工業公式サイトより)。
• 実務テーマでの学び：座学だけでなく、空調事業の実データ・実課題を題材にしたテーマ学習で「わかる」と「できる」の溝を埋める構成です。

重要なのは、これが「研修メニューの拡充」ではなく、事業戦略に直結した人材投資として経営トップのコミットメントのもとで行われている点です。2年間の業務免除は短期的には大きなコストですが、それを上回るリターンを見込んだ経営判断だと言えます。

成果と数値で見る取り組み｜累計1,500名の育成を達成

公表されている主な数値・成果は次のとおりです（いずれもダイキン工業公式サイト・日本経済新聞・日経クロステック等の公表情報に基づきます）。

• 累計育成人数：2023年度末までに1,500名の育成計画を達成。さらに2025年度末までに2,000名の育成を計画。
• 毎年の受け入れ規模：新入社員を毎年100名規模で受け入れ。
• 卒業生の活躍：修了者は事業企画部門やテクノロジー・イノベーションセンターなど各部門に配属され、空調データを使ったAI開発などを担当。卒業生がデータ分析コンペ「Kaggle」で世界的な成績（832チーム中9位・金メダル）を収めた例も公式サイトで紹介されています。
• 外部評価：この取り組みを含むIT・デジタル活用が評価され、「IT Japan Award 2024」を受賞。
• 全社への波及：生成AIの業務活用にも早くから取り組み、ChatGPTのエンタープライズ契約を日本の製造業ではいち早く締結したとされています（公式サイト公開記事より）。

単に「研修を受けた人数」ではなく、修了者が実際の事業部門でAI開発・データ活用を担っている点が、この事例の説得力です。社内にデジタル人材の「卒業生ネットワーク」が年々蓄積され、部門を越えたデータ活用文化の土台になっています。データ活用スキルそのものの学び方はデータ分析・活用スキルの解説記事も参考にしてください。

日本企業への示唆｜ダイキン事例から学べる4つのポイント

ダイキンの取り組みは大企業ならではの規模ですが、本質は企業規模を問わず応用できます。

1. 経営のコミットメントを「時間」で示す：多くの企業のリスキリングが「業務の合間のeラーニング」で止まる中、ダイキンは業務免除という形で学習時間を制度として保証しました。学ぶ時間を確保する仕組みがなければ、リスキリングは掛け声で終わります。
2. 外部の専門知と組む：社内に教えられる人がいないことを前提に、大学との連携で教育の質を担保しました。自社だけで抱え込まない設計は、教育リソースの乏しい中堅・中小企業ほど参考になります。
3. 実務の課題を題材にする：汎用的な講座の受講で終わらせず、自社の実データ・実課題で手を動かすことで、学びが業務の成果につながります。
4. 育成後の「出口」を設計する：修了者をどの部門に配属し、どんな役割を担わせるかまで含めて制度設計されているため、学んだスキルが現場で活きています。

もう一つ見落とせないのは、対象が新入社員だけではない点です。ダイキンは既存社員向けの教育にも同じ枠組みを展開しており、「若手だけの施策」で終わらせていません。リスキリングの効果が最も大きいのは、業務知識をすでに持つ中堅社員がデジタルスキルを獲得したときです。自社で検討する際も、「新人研修の拡張」ではなく「全社の人材ポートフォリオの組み替え」として捉えると、投資判断の軸が明確になります。

海外では、国を挙げて個人の学び直しを支援するシンガポールの事例などもあり、SkillsFutureの解説記事とあわせて読むと、「時間の保証」「実務との接続」「伴走者の存在」という共通の成功要因が見えてきます。

中小企業がリスキリングを始めるには｜「小さなダイキン方式」のすすめ

「2年間の業務免除も社内大学も、うちの規模では無理だ」と感じるかもしれません。しかし、ダイキン事例のエッセンスは次のように小さく翻訳できます。

• 時間の保証：週2〜4時間でも「業務としての学習時間」を明示的に確保する
• テーマの実務直結：いま現場で困っている業務（販促、データ集計、顧客対応など）を学習の題材にする
• 外部の伴走者：社内に講師がいなければ、外部の実務家に「教える」のではなく「一緒に考えてもらう」形で補う
• 出口の設計：学んだ人に小さくても新しい役割（社内のAI活用推進係など）を与える

進め方の一例として、次の3ステップをおすすめします。

1. ステップ1（最初の1か月）：対象者とテーマを1つずつ決める。「全社員にDX教育」ではなく、「販促担当のAさんが、月次レポート作成をAIで半自動化する」のように、人と業務を具体的に絞ります。
2. ステップ2（2〜3か月目）：週の学習時間を業務として確保し、実際の業務データ・案件を題材に手を動かす。つまずいたときに相談できる伴走者（社内の先輩または外部メンター）を必ず付けます。
3. ステップ3（3か月目以降）：成果を社内で共有し、次の対象者・テーマへ横展開する。小さな成功事例が社内の空気を変え、ダイキンの「卒業生ネットワーク」のような学びの文化の種になります。

特に中堅・中小企業では、集合研修よりも、実務の案件を題材に個別で伴走してもらうメンタリング型の学びが効果的です。メンタリングの基本的な進め方はメンタリングとは？意味・効果と面談の進め方で、メンターの役割や制度との違いはメンターとは？意味・役割の解説記事で詳しく解説しています。

当メディアを運営するSemuis株式会社は、リスキリング・メンタリング支援として、固定カリキュラムではなく実際の案件・業務を題材にした伴走型メンタリングを提供しています。現役の経営者・実務家がメンターとなり、月次の面談で「今月の一手」を決め、実行とレビューを繰り返しながら、マーケティングやAI活用などのスキルを実務の中で身につけていく形式です。個人の学び直しはもちろん、法人・チームでの利用も内容に応じて相談できます。「ダイキンのような社内大学は作れないが、実務に効くリスキリングを始めたい」という方は、お気軽にお問い合わせください。

※本記事は、ダイキン工業株式会社の公式サイト公開記事、日本経済新聞・日経クロステック・ITmedia等の公表情報に基づいて執筆しています。最新の取り組み内容は同社の公式発表をご確認ください。