การอบรมบุคลากร DX ปี 2026 | ความคุ้มค่าถูกกำหนดด้วยการออกแบบลำดับชั้นของผู้เข้าอบรม

เมื่อเริ่มพิจารณาจัดอบรมพนักงานเรื่อง Generative AI สิ่งแรกที่ติดขัดมักไม่ใช่คำถามว่าจะจ้างบริษัทไหน แต่เป็นคำถามว่าจะให้ใครเข้าอบรม การอบรมบุคลากร DX นั้น หากเป็นการให้ความรู้พื้นฐานแก่พนักงานทั้งองค์กร กับการฝึกภาคปฏิบัติให้ผู้ขับเคลื่อนกลุ่มเล็ก ทั้งค่าใช้จ่าย ระยะเวลา และแนวคิดในการออกแบบจะต่างกันโดยสิ้นเชิง บทความนี้จะไม่พูดถึงเนื้อหาของหลักสูตร แต่จะจัดระเบียบจากฝั่งการตัดสินใจลงทุน ว่าจะแบ่งผู้เข้าอบรมเป็นชั้นใด ลงทุนเท่าไร ใช้เงินอุดหนุนอย่างไร และจะวางคนที่พัฒนาแล้วไว้ตรงไหน

การอบรมบุคลากร DX ผลลัพธ์เปลี่ยนไปตามคำตอบว่าให้ใครเข้าอบรม

เวลาได้รับการปรึกษาเรื่องการอบรม คำถามแรกที่ออกมามักเป็นเรื่องราคาว่าการอบรม Generative AI ราคาประมาณเท่าไร แต่สิ่งที่ต้องตัดสินใจก่อนตัวเลขคือกลุ่มผู้เข้าอบรม ใบเสนอราคาที่ยังไม่ได้กำหนดกลุ่มเป้าหมายนั้นเปรียบเทียบกันไม่ได้ และต่อให้เอาใบเสนอราคาที่เปรียบเทียบไม่ได้มาวางเรียงกัน 3 บริษัท ก็ยังตัดสินใจไม่ได้อยู่ดี

ปัญหาขาดแคลนบุคลากรปรากฏขึ้นตั้งแต่ก่อนเริ่มอบรม

ตามผลการสำรวจสภาพบริษัทญี่ปุ่นที่ลงทุนในต่างประเทศ ปี 2023 (ฉบับเอเชียและโอเชียเนีย) ของ JETRO บริษัทในประเทศไทยที่ตอบว่าการขาดแคลนบุคลากรไอทีอย่างโปรแกรมเมอร์อยู่ในระดับรุนแรงมากหรือค่อนข้างรุนแรง มีสัดส่วน 56.7% ส่วนทั้งภูมิภาคเอเชียและโอเชียเนียอยู่ที่ 58.2% ตัวเลขชุดนี้มาจากการสำรวจปี 2023 (ส.ค.-ก.ย. 2023) จึงต้องระวังว่าเป็นข้อมูล ณ เวลาที่สำรวจเท่านั้น ไม่ใช่ตัวเลขล่าสุดของปี 2026 ที่จะนำไปอ้างอิงได้โดยตรง

ถึงอย่างนั้น อย่างน้อยที่สุด ณ เวลาที่สำรวจในปี 2023 ก็เป็นความจริงว่าบริษัทญี่ปุ่นที่มีฐานอยู่ในไทยเกินครึ่งรับรู้ว่าบุคลากรไอทีขาดแคลนในระดับรุนแรงหรือค่อนข้างรุนแรง และแทบไม่มีเหตุผลให้เชื่อว่าความขาดแคลนขนาดนี้จะคลี่คลายได้ในเวลาสั้น ๆ หากตั้งสมมติฐานว่าการรับสมัครพนักงานอย่างเดียวเติมช่องว่างไม่เต็ม ทางเลือกที่เหลือก็มีเพียงการพัฒนาพนักงานที่มีอยู่ การจ้างพาร์ตเนอร์ภายนอก หรือการผสมทั้งสองอย่าง

ช่องว่างระหว่างบริษัทที่ลงมือทำกับบริษัทที่ได้ผลลัพธ์

ในภาคการผลิตภายในประเทศญี่ปุ่นเองก็มีโครงสร้างคล้ายกัน บริษัทที่ยังไม่ได้ใช้เทคโนโลยีดิจิทัล 47.6% ระบุเหตุผลว่าขาดบุคลากรที่จะนำมาใช้และใช้ประโยชน์ได้ นอกจากนี้ สมุดปกขาวด้านการผลิต (Monozukuri White Paper) ฉบับปี 2025 ยังระบุว่า แม้ประมาณ 8 ใน 10 ของภาคการผลิตจะลงมือทำ DX แล้ว แต่บริษัทที่ตอบว่าการปฏิรูปองค์กรได้ผลลัพธ์แล้วมีเพียงประมาณ 2 ใน 10 เท่านั้น

ช่องว่างระหว่างอัตราการลงมือทำราว 8 ใน 10 กับการรับรู้ผลลัพธ์ราว 2 ใน 10 นี้ อ่านได้ตรงไปตรงมาว่าไม่ใช่อัตราความล้มเหลวของการนำเครื่องมือเข้ามา แต่เป็นภาพสะท้อนว่าองค์กรไม่ได้วางคนที่จะขับเคลื่อนสิ่งที่นำเข้ามาแล้วเอาไว้ในบริษัท สิ่งที่แยกความต่างนี้ไม่ใช่คำถามว่าได้จัดอบรมหรือไม่ แต่คือคำถามว่าคนที่ผ่านการอบรมได้ใช้เวลาทำงานกี่เปอร์เซ็นต์ไปกับบทบาทนั้น

การอบรมไม่ใช่อีเวนต์ครั้งเดียวจบ แต่เป็นส่วนหนึ่งของการวางกำลังคน

ข้อสรุปเชิงปฏิบัติที่ได้จากตรงนี้มีเพียงข้อเดียว ตราบใดที่ยังจัดการอบรมบุคลากร DX เป็นอีเวนต์ครั้งเดียวจบภายในงบประมาณด้านการศึกษา ก็จะเชื่อมไปสู่ผลลัพธ์ได้ยาก และจะเริ่มทำงานในฐานะการลงทุนก็ต่อเมื่อจัดวางมันเป็นส่วนหนึ่งของแผนกำลังคน

พูดให้เป็นรูปธรรมคือ ณ จุดที่ว่าจ้างจัดอบรม ต้องตัดสินใจไว้แล้วว่าคนที่เข้าอบรมนี้จะใช้เวลาไปกับอะไรมากน้อยแค่ไหนในช่วง 3 เดือนหลังจบ ถ้าปล่อยให้ช่องนี้ว่างแล้วจัดอบรมไปก่อน ผู้เข้าอบรมก็จะกลับไปทำงานเดิม และสิ่งที่เรียนมาจะจางหายภายในครึ่งปี นี่ไม่ใช่ปัญหาคุณภาพของการอบรม แต่เป็นปัญหาว่าไม่มีที่รองรับ

แบ่งกลุ่มเป้าหมายด้วยมาตรฐานทักษะดิจิทัล ver.2.0

เวลาถกกันในบริษัทว่าจะให้ใครเข้าอบรม ถ้าไม่มีภาษากลาง การคุยก็ไม่คืบหน้า เพราะการแบ่งด้วยตำแหน่งหรือแผนกจะไม่สอดคล้องกับทักษะที่จำเป็นจริง ๆ สิ่งที่ใช้ได้ตรงนี้คือมาตรฐานทักษะดิจิทัลของกระทรวงเศรษฐกิจ การค้าและอุตสาหกรรมญี่ปุ่น

ver.2.0 เผยแพร่เมื่อวันที่ 16 เมษายน 2026

กระทรวงเศรษฐกิจ การค้าและอุตสาหกรรมญี่ปุ่นได้ประกาศเผยแพร่มาตรฐานทักษะดิจิทัล ver.2.0 เมื่อวันที่ 16 เมษายน 2026 เป็นการปรับปรุงที่สะท้อนความสำคัญของการจัดเตรียม บริหาร และใช้ประโยชน์จากข้อมูล ซึ่งเป็นเงื่อนไขตั้งต้นของการใช้ AI โดยมีการเพิ่มประเภทบุคลากรที่เกี่ยวกับการบริหารจัดการข้อมูลเข้ามาใหม่ ทั้งนี้ มาตรฐานดังกล่าวเป็นแนวทางที่เผยแพร่ให้ใช้อ้างอิง ไม่ใช่กฎหมายที่มีผลบังคับใช้

ทิศทางของการปรับปรุงครั้งนี้ให้ข้อคิดสำหรับการวางแผนพัฒนาบุคลากร เพราะเมื่อองค์กรต้องการพัฒนาคนที่ใช้ Generative AI ได้คล่อง ฝั่งมาตรฐานกลับตอบกลับมาว่าก่อนหน้านั้นต้องมีคนที่จัดเตรียม บริหาร และทำให้ข้อมูลอยู่ในสภาพที่ใช้ได้เสียก่อน ถ้าเทียบกับโรงงาน ต่อให้สั่งอบรมวิธีใช้ Generative AI เป็นจำนวนมาก แต่ถ้าข้อมูลเครื่องจักรหรือข้อมูลคุณภาพยังไม่อยู่ในรูปที่ดึงออกมาได้ ผู้เข้าอบรมก็จะหาสถานการณ์ที่ได้ใช้จริงในงานไม่เจอ

โครงสร้างสองชั้นของมาตรฐานความรู้พื้นฐาน DX กับมาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX

มาตรฐานทักษะดิจิทัลประกอบด้วย 2 ชุด ชุดแรกคือมาตรฐานความรู้พื้นฐาน DX ซึ่งรวบรวมความรู้พื้นฐานสำหรับคนทำงานทุกคน และอีกชุดคือมาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX ซึ่งมุ่งไปที่บุคลากรเฉพาะทางที่ขับเคลื่อน DX

โครงสร้างสองชั้นนี้นำมาใช้ออกแบบลำดับชั้นของการอบรมได้ตรง ๆ เนื้อหาที่ควรแจกให้พนักงานทุกคน กับเนื้อหาที่ควรทุ่มให้ผู้ขับเคลื่อนที่คัดเลือกมาแล้ว เป็นคนละเรื่องกัน และถ้าพยายามตอบโจทย์ทั้งสองด้วยการอบรมชุดเดียว ผลที่ได้จะเป็นทางออกกลาง ๆ ที่แย่ที่สุด คือยากเกินไปสำหรับพนักงานทั่วไปและตื้นเกินไปสำหรับผู้ขับเคลื่อน หนึ่งในสาเหตุคลาสสิกที่ทำให้การอบรมจบลงด้วยความเห็นว่าเข้าใจง่ายดีแต่ไม่ได้เอาไปใช้ในงาน ก็คือเรื่องนี้

บุคลากร 5 ประเภทของมาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX

มาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX แบ่งบุคลากรที่ขับเคลื่อน DX ออกเป็น 5 ประเภท

เมื่อมองบุคลากร 5 ประเภทนี้ สิ่งที่ฐานผลิตในต่างประเทศของบริษัทญี่ปุ่นจำนวนมากมักรู้ตัวว่าขาดเป็นอันดับแรกคือ Business Architect เพราะ Data Scientist หรือ Software Engineer นั้นจ้างภายนอกได้ แต่บทบาทที่ต้องตัดสินใจว่าทำไปเพื่ออะไรและขับเคลื่อนแผนกที่เกี่ยวข้องนั้นจ้างภายนอกไม่ได้ ในกรณีที่มาปรึกษาว่าแจกการอบรม Generative AI ให้พนักงานทั้งองค์กรแล้วแต่หน้างานยังไม่ขยับ สิ่งที่พบบ่อยคือคนที่หายไปไม่ใช่คนที่เรียนเทคโนโลยี แต่เป็นคนที่ตัดสินใจเรื่องเป้าหมาย

ไม่จำเป็นต้องวางครบทั้ง 5 ประเภทไว้ที่ฐานผลิตในไทย

อย่างไรก็ตาม ถ้าพยายามวางบุคลากร 5 ประเภทเป็น 5 ตำแหน่งงานเต็มเวลาที่บริษัทในไทย อย่างแรกคือจำนวนคนไม่พอ ฐานผลิตขนาดพนักงาน 100 ถึง 300 คน แทบไม่มีบริษัทไหนที่วางคนเต็มเวลาได้ครบทั้ง 5 ประเภท

การออกแบบที่เป็นจริงได้คือการจำแนกบุคลากร 5 ประเภทออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ บทบาทที่ต้องถือไว้ที่ฐานผลิตเอง บทบาทที่แชร์กับสำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่น และบทบาทที่จ้างภายนอก การกำหนดเป้าหมายและการประสานงานผู้เกี่ยวข้องนั้นถ้าไม่ถือไว้ที่ฐานผลิตก็จะไม่ทำงาน ส่วนการสร้างกลไกใช้ประโยชน์จากข้อมูลและการพัฒนาระบบสามารถแบ่งงานกับฝ่ายระบบสารสนเทศของสำนักงานใหญ่หรือพาร์ตเนอร์ภายนอกได้ ขณะที่ด้านความมั่นคงปลอดภัยมีส่วนที่ต้องเดินตามนโยบายระดับกลุ่มเป็นสัดส่วนใหญ่ ฝั่งฐานผลิตจึงเน้นที่การปฏิบัติตามในระดับการใช้งานเป็นหลัก

ถ้าทำการจำแนกนี้ไว้ก่อน ขอบเขตของการว่าจ้างจัดอบรมจะแคบลงเองโดยธรรมชาติ เพราะเราจะทุ่มการอบรมแบบเข้มข้นเฉพาะบทบาทที่ตัดสินใจแล้วว่าจะถือไว้ที่ฐานผลิต แนวคิดเรื่องจะถือชั้นไหนไว้ที่ไหนนี้ สามารถนำวิธีจัดระเบียบที่อธิบายไว้ใน การสนับสนุนการทำ AI ภายในองค์กร – ไม่ใช่เลือกระหว่างทำเองหรือจ้าง แต่คือกำหนดที่อยู่ของแต่ละชั้น มาใช้ได้โดยตรง

จะจัดสรรการอบรม Generative AI ให้ชั้นไหน – การออกแบบการลงทุนสามลำดับชั้น

เมื่อแบ่งกลุ่มผู้เข้าอบรมได้แล้ว ถัดไปคือรูปแบบและตัวเงิน การอบรมพนักงานด้าน Generative AI แบ่งใหญ่ ๆ ได้ 3 รูปแบบ ซึ่งทั้งราคาต่อหน่วยและจำนวนคนที่คาดหมายต่างกันโดยสิ้นเชิง

ราคาตลาดต่างกันคนละหลักตามรูปแบบ

ราคาตลาดของการอบรม Generative AI ณ เดือนมิถุนายน 2026 จัดระเบียบได้ดังนี้

การอบรมรวมกลุ่มโดยเชิญวิทยากรมาบรรยาย โดยรวมอยู่ในช่วง 300,000-1,500,000 เยน ต่อครั้ง โดยแยกย่อยเป็นสัมมนาพื้นฐานครึ่งวันที่ 300,000-500,000 เยน และเวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ 1 วันที่ 800,000-1,500,000 เยน

สิ่งที่ควรสังเกตในตารางนี้คือความต่างของราคาต่อคน แบบ e-Learning อยู่ที่ 50,000-100,000 เยน ต่อคน ส่วนแบบปรับให้ตรงกับงานจริงอยู่ที่ 200,000-400,000 เยน ต่อคน ห่างกันราว 4 เท่า ยิ่งไปกว่านั้น การอบรมรวมกลุ่มเป็นการเสนอราคาแบบเหมาต่อครั้ง สัมมนาพื้นฐานครึ่งวันชุดเดียวกัน (300,000-500,000 เยน ต่อครั้ง) ถ้ามีผู้เข้า 50 คน จะตกคนละ 6,000-10,000 เยน แต่ถ้ามี 10 คน จะตกคนละ 30,000-50,000 เยน ราคาต่อคนขยับได้หลายเท่าเพียงเพราะจำนวนผู้เข้าอบรม พูดอีกอย่างคือ ต่อให้ขอใบเสนอราคาด้วยคำเดียวกันว่าอบรมพนักงานด้าน Generative AI ถ้ายังไม่กำหนดจำนวนคนและรูปแบบ ตัวเงินก็เอามาเทียบกันไม่ได้

ชั้นที่ 1 การอบรมความรู้พื้นฐานสำหรับพนักงานทั้งองค์กร

ชั้นที่ 1 คือพนักงานทั้งองค์กร สิ่งที่สอนในชั้นนี้ไม่ใช่วิธีใช้งาน แต่คือเส้นแบ่งว่าอะไรใช้ได้และอะไรใช้ไม่ได้ กับท่าทีที่จะไม่เชื่อคำตอบที่ออกมาโดยไม่ตรวจสอบ ขอบเขตที่มาตรฐานความรู้พื้นฐาน DX ครอบคลุมก็อยู่ตรงนี้

ชั้นนี้เหมาะกับแบบ e-Learning ในแง่ค่าใช้จ่าย ระดับ 50,000-100,000 เยน ต่อคน ไม่ได้ถูก แต่ถ้าเทียบกับการแจกการอบรมรวมกลุ่มให้พนักงานทุกคนก็ต่างกันคนละหลัก สำหรับฐานผลิตในไทย ปัญหาที่เกิดตรงนี้คือสื่อการสอนภาษาญี่ปุ่นจะนำมาใช้ต่อได้เลยหรือไม่ ในฐานผลิตที่พนักงานคนไทยเป็นส่วนใหญ่ การขยายผลระบบ e-Learning ที่สำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นทำสัญญาไว้โดยไม่ปรับอะไรเลย มักลงเอยด้วยอัตราการเข้าเรียนที่ไม่ขยับ

ชั้นที่ 2 การอบรมรวมกลุ่มและสัมมนาสำหรับผู้ขับเคลื่อนประจำแผนก

ชั้นที่ 2 คือผู้รับผิดชอบการขับเคลื่อนที่คัดเลือกมาจากแต่ละแผนก องค์ประกอบที่พบบ่อยคือแผนกละ 1 คนจากวิศวกรรมการผลิต ประกันคุณภาพ บริหารการผลิต และจัดซื้อ รวมแล้วประมาณ 10 ถึง 30 คน

ชั้นนี้เหมาะกับการอบรมรวมกลุ่มโดยเชิญวิทยากรมาบรรยาย ด้วยระดับราคาสัมมนาพื้นฐานครึ่งวันที่ 300,000-500,000 เยน และเวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ 1 วันที่ 800,000-1,500,000 เยน กรณีจัดเวิร์กช็อป 1 วันให้ผู้เข้าอบรม 20 คน จะตกประมาณ 40,000-75,000 เยน ต่อคน ราคาต่อคนใกล้เคียงกับ e-Learning สำหรับพนักงานทั้งองค์กร แต่ต่างกันตรงที่ผู้เข้าอบรมสามารถโยงเนื้อหาเข้ากับงานของแผนกตัวเองได้ผ่านแบบฝึกหัด

หากจะจ้างภายนอกจัดสัมมนา Generative AI สำหรับองค์กร การว่าจ้างที่เล็งไปที่ชั้นที่ 2 นี้ก็เป็นชั้นที่สร้างความคุ้มค่าได้ง่ายที่สุด เพราะมีความเข้มข้นระดับกลางที่พอดี คือแพงเกินกว่าจะแจกให้พนักงานทุกคน แต่บางเกินกว่าจะทุ่มให้บุคลากรแกนหลัก

ชั้นที่ 3 การอบรมแบบปรับให้ตรงกับงานจริงสำหรับบุคลากรแกนหลัก

ชั้นที่ 3 คือคนไม่กี่คนที่จะออกแบบและดูแลกลไกภายในองค์กรจริง ๆ ตรงกับแบบปรับให้ตรงกับงานจริงของบริษัท ที่ราคารวม 1,000,000 ถึงมากกว่า 3,000,000 เยน หรือประมาณ 200,000-400,000 เยน ต่อคน สำหรับผู้เข้าอบรม 3-20 คน

สิ่งที่พลาดง่ายในชั้นนี้คือ พอเห็นตัวเงินก้อนใหญ่แล้วเกิดความคิดว่าควรให้คนเข้าอบรมมากที่สุดเท่าที่จะทำได้ จึงขยายกลุ่มเป้าหมายออกไป คุณค่าของการอบรมแบบปรับให้ตรงกับงานจริงอยู่ที่การใช้ข้อมูลและกระบวนการทำงานของบริษัทตัวเองเป็นโจทย์ ยิ่งผู้เข้าอบรมมากขึ้น โจทย์ก็จะยิ่งถูกดึงไปหาจุดร่วมที่กว้างที่สุด และกลับกลายเป็นเรื่องทั่วไป การจำกัดไว้ที่ 3 ถึง 5 คน แล้วออกแบบให้เอาข้อมูลจริงของบริษัทเข้ามาใช้ จะเหลืออะไรติดตัวมากกว่า ทั้งที่ใช้เงินเท่ากัน

ทั้งนี้ เรื่องว่าจะสอนอะไรและจะตรวจสอบอย่างไรในชั้นนี้ ซึ่งเป็นทฤษฎีการออกแบบฝั่งหลักสูตร ได้อธิบายไว้อย่างละเอียดใน หลักสูตรอบรม AI ปี 2026 – สิ่งที่สร้างความต่างไม่ใช่เนื้อหาที่สอน แต่คือการตรวจสอบและแม่แบบ บทความนี้จะจำกัดอยู่แค่เรื่องการจัดสรรว่าจะให้ใครเข้าอบรม

แนวคิดในการจัดสรรงบประมาณ

ไม่จำเป็นต้องแบ่งงบเท่ากันทั้งสามชั้น ในทางปฏิบัติแล้ว ปีแรกควรจัดสรรให้ชั้นที่ 2 หนากว่าชั้นอื่นเสียด้วยซ้ำ เพราะการอบรมความรู้พื้นฐานของชั้นที่ 1 นั้นงานมักไม่เปลี่ยนหลังเข้าอบรม ส่วนชั้นที่ 3 ถ้าทุ่มลงไปทั้งที่ยังนิยามบทบาทที่จะมารองรับไม่ได้ ก็จะใช้ไม่หมด ถ้าเรียงลำดับให้ผู้ขับเคลื่อนประจำแผนกในชั้นที่ 2 ไปหาจุดที่ใช้งานได้ในแผนกตัวเองก่อน แล้วค่อยเลือกคนจากกลุ่มนั้นขึ้นไปสู่ชั้นที่ 3 การจัดสรรงบของปีถัดไปก็จะมีเหตุผลรองรับ

กลุ่มศึกษาภายในองค์กรไม่ใช่สิ่งทดแทนการอบรม

ด้วยเหตุผลว่าอยากคุมค่าใช้จ่าย จึงมีคนมาปรึกษาไม่น้อยว่าอยากใช้กลุ่มศึกษาภายในองค์กรแทนการอบรมจากภายนอก ถ้าพูดจากข้อสรุปก่อน กลุ่มศึกษาภายในไม่ใช่สิ่งทดแทนการอบรมจากภายนอก แต่จะได้ผลเมื่อออกแบบให้เป็นส่วนเสริม

สิ่งที่กลุ่มศึกษาภายในทำได้และทำไม่ได้

สิ่งที่กลุ่มศึกษาภายในถนัดคือการแบ่งปันวิธีใช้งานที่ตรงกับงานของบริษัทตัวเอง และการสะสมตัวอย่างความล้มเหลว คุณค่าในฐานะเวทีที่ทำให้รู้ว่าแผนกอื่นเอาเครื่องมือเดียวกันไปทำอะไรนั้นมีมาก และนี่เป็นสิ่งที่วิทยากรภายนอกสร้างให้ไม่ได้

ในทางกลับกัน สิ่งที่กลุ่มศึกษาภายในไม่ถนัดคือความเป็นระบบ เพราะเพดานความรู้จะอยู่ที่ความเข้าใจของคนที่รู้มากที่สุดในกลุ่ม และมีความเสี่ยงที่ความเข้าใจผิดจะฝังตัวไปเลย นอกจากนี้ กลุ่มศึกษามักถูกจัดนอกเวลางานหรือช่วงพักกลางวัน ทำให้ผู้เข้าร่วมกลายเป็นหน้าเดิม และเหลือแต่คนที่สนใจอยู่แล้วมารวมกัน นั่นคือมีจุดอ่อนเชิงโครงสร้างว่าเข้าไม่ถึงกลุ่มที่ความสนใจต่ำ

องค์ประกอบขั้นต่ำในการเริ่มต้น

ถ้าจะเริ่มกลุ่มศึกษา Generative AI ภายในองค์กร องค์ประกอบขั้นต่ำมีเพียง 4 ข้อนี้ก็พอ

• ตรึงความถี่ไว้ที่เดือนละ 1 ครั้ง และจองวันเวลาล่วงหน้าไว้ทั้งปี
• ใช้รูปแบบผลัดกันเล่า โดยแต่ละครั้งให้ 1 คนเล่าสิ่งที่ตัวเองลองใช้ในงานจริงภายใน 10 นาที
• สร้างช่วงเวลาที่ต้องแบ่งปันตัวอย่างที่ทำแล้วไม่สำเร็จอย่างน้อย 1 เรื่องทุกครั้ง
• จัดในเวลางาน และให้การเข้าร่วมเป็นเรื่องที่ต้องได้รับอนุมัติจากหัวหน้างาน

ถ้าใส่รายละเอียดมากกว่านี้ จะไปต่อไม่ได้ตั้งแต่ครั้งแรก โดยเฉพาะข้อที่ 4 นั้นสำคัญ เพราะถ้าทำให้เป็นการรวมตัวโดยสมัครใจนอกเวลางาน อีกครึ่งปีจะเหลือแต่ผู้จัดคนเดียว

กลุ่มศึกษาไม่ใช่มาตรการลดค่าอบรม แต่เป็นเกราะปกป้องเงินลงทุนด้านการอบรม

ขอสรุปให้ชัดว่าในแง่การตัดสินใจลงทุน กลุ่มศึกษาภายในองค์กรอยู่ตรงไหน กลุ่มศึกษาภายในองค์กรไม่ใช่ทางเลือกทดแทนเพื่อลดค่าอบรม แต่เป็นเกราะที่ทำให้ค่าอบรมที่จ่ายไปแล้วไม่สูญเปล่า ปรากฏการณ์ที่ทันทีหลังอบรมก็มีการใช้งานแต่ผ่านไปไม่กี่เดือนก็กลับไปเหมือนเดิม เกิดจากรอยแยกระหว่างการอบรมกับงานจริง ไม่ใช่จากคุณภาพของการอบรม โครงสร้างของรอยแยกนั้นและวิธีรับมือได้อธิบายไว้ใน การสนับสนุนให้ใช้ AI จนติดเป็นนิสัย ปี 2026 – รอยแยก 3 จุดที่ทำให้ไม่มีใครใช้หลังจบอบรม บทความนี้จึงจำกัดอยู่แค่การตัดสินใจตอนตั้งต้นเท่านั้น ถ้าพูดในแง่งบประมาณ สิ่งที่กลุ่มศึกษาต้องการไม่ใช่ค่าใช้จ่ายเพิ่ม แต่คือการจัดการฝั่งระเบียบภายในองค์กร ได้แก่ ช่องเวลาในเวลางาน และการอนุมัติจากหัวหน้างาน

เกณฑ์ตัดสินเมื่อจะจ้างจัดสัมมนา Generative AI สำหรับองค์กร

ในขั้นที่กำลังพิจารณาว่าจ้างจากภายนอก ขอจัดระเบียบว่าจะใช้อะไรเป็นเกณฑ์เลือก

จุดแยกระหว่างสัมมนาทั่วไปกับการอบรมแบบปรับให้ตรงกับงานจริง

จุดแยกของการตัดสินใจคือ ในระหว่างอบรมจำเป็นต้องนำข้อมูลงานจริงที่ผู้เข้าอบรมจะใช้ตั้งแต่วันรุ่งขึ้นเข้ามาใช้ด้วยหรือไม่ ถ้าไม่จำเป็น สัมมนาทั่วไปก็เพียงพอ แต่ถ้าจำเป็น ก็ควรเบนไปทางแบบปรับให้ตรงกับงานจริง

กรณีที่สัมมนาทั่วไปเพียงพอคือเมื่อกลุ่มเป้าหมายอยู่ที่ชั้นที่ 1 และระดับเริ่มต้นของชั้นที่ 2 ถ้าวัตถุประสงค์คือการให้ความรู้ร่วมกันว่า Generative AI คืออะไร มอบหมายงานให้ได้ถึงไหน และจะจัดการข้อมูลอย่างไร ก็ไม่จำเป็นต้องเอาข้อมูลของบริษัทเข้ามา ในทางกลับกัน ถ้าวัตถุประสงค์คือการลงไปถึงงานเฉพาะอย่าง เช่น การสรุปรายงานประจำวัน การจำแนกรายงานของเสีย หรือการร่างคู่มือขั้นตอนการทำงาน สัมมนาทั่วไปจะเหลือไว้เพียงการบ้านที่ให้กลับไปลองเองเท่านั้น

สิ่งที่ต้องตรวจสอบเพิ่มเมื่อจัดอบรมที่ฐานผลิตในไทย

กรณีจัดอบรมที่ฐานผลิตในไทย จะเดินด้วยเงื่อนไขเดียวกับในประเทศญี่ปุ่นไม่ได้ ขอยกประเด็นที่ควรตรวจสอบไว้ล่วงหน้า

• จะใช้ภาษาอะไรในการอบรม เพราะทั้งสื่อการสอนและวิทยากรจะเปลี่ยนไปตามว่าเป็นเฉพาะพนักงานญี่ปุ่นที่ประจำการอยู่ หรือรวมพนักงานคนไทยด้วย
• กรณีรวมพนักงานคนไทยด้วย จะใช้ล่ามคั่นกลาง หรือจะหาวิทยากรที่บรรยายเป็นภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษได้
• โปรแกรมอบรมที่สำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นทำสัญญาไว้แล้วนำมาใช้ต่อได้หรือไม่ เพราะบางครั้งไลเซนส์จำกัดไว้เฉพาะนิติบุคคลในประเทศญี่ปุ่น
• บริษัทกำหนดหรือยังว่าอนุญาตให้ใช้บริการ Generative AI ตัวไหน ถ้าจัดอบรมล่วงหน้าไปก่อนโดยที่ยังไม่กำหนด พอจบอบรมก็จะไม่มีเครื่องมือให้ใช้
• ระเบียบการจัดการข้อมูลของบริษัทในไทยได้นิยามขอบเขตหรือยังว่าข้อมูลงานแบบใดป้อนเข้าบริการภายนอกได้

สองข้อสุดท้ายเป็นคนละเรื่องกับการคัดเลือกบริษัทผู้จัดอบรม แต่ถ้าจัดอบรมทั้งที่ตรงนี้ยังไม่พร้อม ผู้เข้าอบรมก็จะเอาสิ่งที่เรียนมาใช้กับงานไม่ได้ จึงจำเป็นต้องเดินเรื่องฝั่งระเบียบภายในไปพร้อมกับการว่าจ้างจัดอบรม

แผนการลงทุนที่ตั้งอยู่บนเงินอุดหนุน

กรณีที่กลุ่มเป้าหมายเป็นพนักงานในประเทศญี่ปุ่น ภาระค่าอบรมที่ต้องจ่ายจริงจะเปลี่ยนไปมากเมื่อใช้เงินอุดหนุน

เงินอุดหนุนสนับสนุนการพัฒนาบุคลากรมีปีงบประมาณเรวะที่ 8 เป็นปีสุดท้าย

คอร์สส่งเสริมการลงทุนในคน (การฝึกอบรมบุคลากรดิจิทัลระดับสูงและอื่น ๆ) ของเงินอุดหนุนสนับสนุนการพัฒนาบุคลากร ระบุว่าปีงบประมาณเรวะที่ 8 หรือปีงบประมาณ 2026 เป็นปีสุดท้ายของโครงการ กรณีวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม จะได้รับการอุดหนุนค่าใช้จ่ายสูงสุด 75% และอุดหนุนค่าจ้าง 1,000 เยน ต่อคนต่อชั่วโมง

ตัวอย่างการคำนวณ กรณีพนักงาน 5 คนเข้าอบรม 20 ชั่วโมง ด้วยค่าอบรม 330,000 เยน ต่อคน มีการระบุว่าภาระที่ต้องจ่ายจริงจะลดลงเหลือประมาณ 62,000 เยน ต่อคน ส่วนต่างจาก 330,000 เยน เหลือ 62,000 เยน เป็นขนาดที่ชี้ขาดว่าจะว่าจ้างจัดอบรมแบบปรับให้ตรงกับงานจริงของชั้นที่ 3 ได้หรือไม่

และสิ่งที่สำคัญคือ การขยายเวลาโครงการตั้งแต่เดือนเมษายน 2027 เป็นต้นไปยังไม่มีการกำหนด ก่อนจะตัดสินใจเลื่อนการจัดอบรมไปเป็นปีงบประมาณหน้า ควรตรวจสอบให้แน่ชัดกับสำนักงานแรงงานที่รับผิดชอบหรือจากแหล่งข้อมูลปฐมภูมิของโครงการว่ากำหนดสิ้นสุดการใช้สิทธิและกำหนดปิดรับคำขออยู่ที่เมื่อใด

ใช้กับพนักงานของฐานผลิตในต่างประเทศไม่ได้โดยตรง

สิ่งที่ต้องระวังคือ เงินอุดหนุนนี้เป็นโครงการที่ตั้งอยู่บนสถานประกอบการในประเทศญี่ปุ่นที่อยู่ในระบบประกันการจ้างงานและผู้เอาประกันของสถานประกอบการนั้น พนักงานคนไทยที่นิติบุคคลในไทยจ้างโดยตรงจึงไม่ได้เข้าข่ายโดยอัตโนมัติเสมอไป

ดังนั้น การออกแบบที่เป็นจริงได้คือการแยกงบประมาณระหว่างพนักงานที่เข้าอบรมฝั่งสำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นกับพนักงานที่เข้าอบรมฝั่งนิติบุคคลในไทย ถ้าเรียงลำดับว่าฝั่งญี่ปุ่นจัดการอบรมแบบเข้มข้นโดยตั้งอยู่บนเงินอุดหนุน แล้วให้บุคลากรที่เติบโตจากตรงนั้นมารับบทบาทขยายผลไปยังฐานผลิตในต่างประเทศ ก็จะลงมือทำได้ทั้งสองฝั่งภายใต้งบที่จำกัด นอกจากนี้ยังคุ้มค่าที่จะพิจารณาด้วยว่าจะขยับการเข้าอบรมของพนักงานญี่ปุ่นขึ้นมาให้เสร็จก่อนออกเดินทางมาประจำการได้หรือไม่

จะวางบุคลากรที่พัฒนาแล้วไว้ตรงไหน และขยายผลในองค์กรอย่างไร

ณ เวลาที่การอบรมจบลง การลงทุนเพิ่งเสร็จไปครึ่งเดียว อีกครึ่งที่เหลือคือการวางกำลังคน

กำหนดหน้าที่ประจำของ 3 เดือนหลังจบอบรมไว้ล่วงหน้า

อย่างที่กล่าวไปแล้ว สิ่งที่ได้ผลที่สุดคือการกำหนดการจัดสรรเวลาของ 3 เดือนหลังจบอบรมไว้ตั้งแต่ตอนว่าจ้างจัดอบรม สิ่งที่ต้องกำหนดมี 3 ข้อ

• จะใช้เวลากี่ชั่วโมงต่อสัปดาห์ไปกับงานขับเคลื่อน DX
• ระหว่างช่วงเวลานั้น จะส่งมอบงานประจำส่วนไหนให้ใครรับช่วงต่อ
• จะรายงานต่อใคร และใครเป็นคนตรวจสอบความคืบหน้า

ถ้าข้อที่ 3 หายไป จะกลายเป็นสภาพที่กันเวลาไว้แล้วแต่ไม่มีอะไรคืบหน้า หัวหน้าจะไม่เข้าใจเนื้อหาก็ไม่เป็นไร แต่การมีหรือไม่มีปลายทางที่ต้องรายงานเดือนละ 1 ครั้ง ทำให้ความคืบหน้าต่างกัน

เลือกงานแรกจากงานที่ประเมินชั่วโมงได้

หลักการคือ งานแรกที่มอบหมายให้บุคลากรที่พัฒนามาแล้ว ควรเลือกจากงานที่ประเมินชั่วโมงได้ ไม่ใช่งานที่ให้ผลลัพธ์ใหญ่ งานอย่างการรวบรวมรายงานประจำวัน การร่างรายงานตามแบบฟอร์มมาตรฐาน หรือการจัดทำคู่มือขั้นตอนงานหลายภาษา สามารถนับได้ก่อนลงมือว่าตอนนี้ใช้เวลากี่ชั่วโมงต่อเดือน ถ้าเป็นงานที่นับได้ ผลลัพธ์หลังปรับปรุงก็นับได้เช่นกัน

ในทางกลับกัน หัวข้ออย่างการพยากรณ์ความต้องการหรือการวิเคราะห์สาเหตุของเสีย แม้ผลลัพธ์จะใหญ่ แต่ทั้งชั่วโมงก่อนลงมือและผลลัพธ์หลังปรับปรุงต่างวัดได้ยาก จึงไม่เหมาะเป็นงานชิ้นแรก เส้นทางที่ให้หัวข้อยากแก่บุคลากรที่เพิ่งพัฒนามาตั้งแต่แรก แล้วมองไม่เห็นผลลัพธ์ จนงบประมาณปีถัดไปไม่ได้รับอนุมัติ เป็นสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง

การขยายผลในองค์กรเร่งได้ด้วยการให้มาอยู่ฝั่งผู้สอน

การนำบุคลากรที่พัฒนามาแล้วในชั้นที่ 2 และชั้นที่ 3 มาอยู่ฝั่งวิทยากรของการอบรมสำหรับชั้นที่ 1 ในปีถัดไป เป็นการขยายผลที่ได้ผลดี เพราะนอกจากพวกเขาจะมีกรณีตัวอย่างของบริษัทตัวเองที่วิทยากรภายนอกสร้างไม่ได้แล้ว การได้ยืนในฐานะผู้สอนยังทำให้ความเข้าใจของตัวเองฝังแน่นขึ้นด้วย กลุ่มศึกษาภายในองค์กรที่กล่าวถึงข้างต้นก็ใช้เป็นเวทีที่ทำให้การเปลี่ยนผ่านนี้เกิดขึ้นได้อย่างไม่ฝืนเช่นกัน

ตรงนี้ สิ่งสำคัญคืออย่าคาดหวังให้วิทยากรภายในมีความเป็นระบบระดับเดียวกับการอบรมจากภายนอก สิ่งที่วิทยากรภายในรับผิดชอบคือการให้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมว่าที่บริษัทเราใช้แบบนี้ ส่วนการให้ความรู้อย่างเป็นระบบให้ยกไว้เป็นหน้าที่ของการอบรมภายนอก ถ้าแบ่งบทบาทได้แบบนี้ ภาระของวิทยากรก็จะไม่บานปลายทุกครั้งที่ขยายผลในองค์กร

คำถามที่พบบ่อย

การอบรมบุคลากร DX มีค่าใช้จ่ายเท่าไร

ราคาต่อคนต่างกันได้หลายเท่าตามรูปแบบ ตามราคาตลาด ณ เดือนมิถุนายน 2026 แบบ e-Learning อยู่ที่ 50,000-100,000 เยน ต่อคน อบรมรวมกลุ่มโดยเชิญวิทยากรมาบรรยายอยู่ที่ 300,000-1,500,000 เยน ต่อครั้ง (สัมมนาพื้นฐานครึ่งวัน 300,000-500,000 เยน เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ 1 วัน 800,000-1,500,000 เยน สำหรับผู้เข้าอบรม 10-50 คน) และแบบปรับให้ตรงกับงานจริงอยู่ที่รวม 1,000,000 ถึงมากกว่า 3,000,000 เยน (ประมาณ 200,000-400,000 เยน ต่อคน สำหรับผู้เข้าอบรม 3-20 คน) หากกลุ่มเป้าหมายเป็นพนักงานในประเทศญี่ปุ่น ภาระที่ต้องจ่ายจริงจะลดลงเมื่อใช้เงินอุดหนุนสนับสนุนการพัฒนาบุคลากร วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมจะได้รับการอุดหนุนค่าใช้จ่ายสูงสุด 75% และอุดหนุนค่าจ้าง 1,000 เยน ต่อคนต่อชั่วโมง โดยมีตัวอย่างการคำนวณว่ากรณีพนักงาน 5 คนเข้าอบรม 20 ชั่วโมง ด้วยค่าอบรม 330,000 เยน ต่อคน ภาระที่ต้องจ่ายจริงจะอยู่ที่ประมาณ 62,000 เยน ต่อคน

ควรให้พนักงานทั้งองค์กรเข้าอบรม Generative AI หรือไม่

ในทางปฏิบัติควรแยกระหว่างชั้นที่แจกให้ทุกคนกับชั้นที่คัดเลือกแล้วทุ่มอย่างเข้มข้น เป็นแนวคิดเดียวกับที่มาตรฐานทักษะดิจิทัลของกระทรวงเศรษฐกิจ การค้าและอุตสาหกรรมญี่ปุ่นแบ่งออกเป็น 2 ชุด คือมาตรฐานความรู้พื้นฐาน DX และมาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX กล่าวคือ ให้พนักงานทั้งองค์กรได้รับการอบรมความรู้พื้นฐานที่บอกขอบเขตที่ใช้ได้และข้อควรระวัง ให้ผู้ขับเคลื่อนประจำแผนกได้รับการอบรมรวมกลุ่มที่มีแบบฝึกหัด และให้บุคลากรแกนหลักได้รับการอบรมแบบปรับให้ตรงกับงานจริงที่ใช้ข้อมูลของบริษัท ถ้าแจกการอบรมชุดเดียวกันให้ทุกคน เนื้อหาจะยากเกินไปสำหรับคนส่วนใหญ่และตื้นเกินไปสำหรับผู้ขับเคลื่อน สุดท้ายจะไม่เหลืออะไรให้ทั้งสองชั้น

ควรเริ่มจัดกลุ่มศึกษา Generative AI ภายในองค์กรอย่างไร

เริ่มจากการตรึงความถี่ไว้ที่เดือนละ 1 ครั้ง และจองวันเวลาล่วงหน้าไว้ทั้งปี ใช้รูปแบบผลัดกันเล่า โดยแต่ละครั้งให้ 1 คนแบ่งปันสิ่งที่ตัวเองลองใช้ในงานจริงภายใน 10 นาที และสร้างช่วงเวลาที่ต้องใส่ตัวอย่างที่ทำแล้วไม่สำเร็จอย่างน้อย 1 เรื่อง เงื่อนไขของความต่อเนื่องคือจัดในเวลางาน และให้การเข้าร่วมเป็นเรื่องที่ต้องได้รับอนุมัติจากหัวหน้างาน ถ้าทำให้เป็นการรวมตัวโดยสมัครใจนอกเวลางาน ครึ่งปีก็จะเหลือแต่ผู้จัดคนเดียว อย่างไรก็ตาม กลุ่มศึกษาภายในไม่เหมาะกับการให้ความรู้อย่างเป็นระบบ จึงควรวางตำแหน่งให้เป็นส่วนเสริมที่หยุดกระแสการเลิกใช้งานหลังจบอบรม ไม่ใช่สิ่งทดแทนการอบรมจากภายนอก

เมื่อจะจ้างจัดสัมมนา Generative AI สำหรับองค์กร ควรใช้อะไรเป็นเกณฑ์เลือก

จุดแยกคือ ในระหว่างอบรมจำเป็นต้องนำข้อมูลงานจริงของบริษัทที่ผู้เข้าอบรมจะใช้ตั้งแต่วันรุ่งขึ้นเข้ามาใช้ด้วยหรือไม่ ถ้าวัตถุประสงค์คือการให้ความรู้ร่วมกัน สัมมนาทั่วไปก็เพียงพอ แต่ถ้าวัตถุประสงค์คือการลงไปถึงงานเฉพาะอย่าง หากไม่เลือกแบบปรับให้ตรงกับงานจริงที่ใช้ข้อมูลและกระบวนการทำงานของบริษัทเป็นโจทย์ ก็จะเหลือไว้เพียงการบ้านให้กลับไปทำเอง พร้อมกันนั้น ควรตรวจสอบไปควบคู่กับการว่าจ้างจัดอบรมด้วยว่าบริษัทกำหนดหรือยังว่าอนุญาตให้ใช้บริการ Generative AI ตัวไหน และระเบียบการจัดการข้อมูลได้นิยามหรือยังว่าข้อมูลงานแบบใดป้อนเข้าบริการภายนอกได้ ถ้าตรงนี้ยังไม่พร้อม พอจบอบรมก็จะไม่มีเครื่องมือให้ใช้

เงินอุดหนุนใช้ได้ถึงเมื่อไร

คอร์สส่งเสริมการลงทุนในคน (การฝึกอบรมบุคลากรดิจิทัลระดับสูงและอื่น ๆ) ของเงินอุดหนุนสนับสนุนการพัฒนาบุคลากร ระบุว่าปีงบประมาณเรวะที่ 8 หรือปีงบประมาณ 2026 เป็นปีสุดท้ายของโครงการ และการขยายเวลาตั้งแต่เดือนเมษายน 2027 เป็นต้นไปยังไม่มีการกำหนด ก่อนตัดสินใจเลื่อนการจัดอบรมไปปีงบประมาณหน้า ขอแนะนำให้ตรวจสอบกำหนดสิ้นสุดการใช้สิทธิและกำหนดปิดรับคำขอกับสำนักงานแรงงานที่รับผิดชอบหรือจากแหล่งข้อมูลปฐมภูมิของโครงการ อนึ่ง เงินอุดหนุนนี้เป็นโครงการที่ตั้งอยู่บนสถานประกอบการในประเทศญี่ปุ่นที่อยู่ในระบบประกันการจ้างงานและผู้เอาประกันของสถานประกอบการนั้น พนักงานที่นิติบุคคลในไทยจ้างโดยตรงจึงไม่ได้เข้าข่ายโดยอัตโนมัติเสมอไป ควรวางแผนโดยตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าจะแยกงบประมาณระหว่างฝั่งญี่ปุ่นกับฝั่งไทย

ควรให้พนักงานคนไทยที่ฐานผลิตในไทยเข้าอบรมเนื้อหาเดียวกันหรือไม่

การแจกเนื้อหาเดียวกันนั้นไม่มีปัญหาในตัวมันเอง แต่เงื่อนไขการจัดอบรมจะทำให้เหมือนในประเทศญี่ปุ่นไม่ได้ จำเป็นต้องตรวจสอบล่วงหน้าว่าจะใช้ภาษาอะไรในการอบรม จะใช้ล่ามคั่นกลางหรือจะหาวิทยากรที่บรรยายเป็นภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษได้ และโปรแกรมที่สำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นทำสัญญาไว้แล้วมีไลเซนส์ที่นำไปใช้ต่อที่ฐานผลิตนอกประเทศได้หรือไม่ ในผลการสำรวจสภาพบริษัทญี่ปุ่นที่ลงทุนในต่างประเทศ ปี 2023 ของ JETRO ซึ่งเป็นข้อมูลจากการสำรวจปี 2023 (ส.ค.-ก.ย. 2023) บริษัทในประเทศไทยที่ตอบว่าการขาดแคลนบุคลากรไอทีอยู่ในระดับรุนแรงมากหรือค่อนข้างรุนแรงมีสัดส่วนสูงถึง 56.7% จึงปลอดภัยกว่าถ้ามองว่าเป็นสภาพแวดล้อมที่ตั้งสมมติฐานว่าจะเติมช่องว่างด้วยการรับสมัครพนักงานอย่างเดียวได้ยาก การพัฒนาพนักงานคนไทยยังเป็นเป้าหมายของการลงทุนในความหมายที่ว่าเป็นการรักษาบุคลากรไว้ที่ฐานผลิตโดยไม่ขึ้นกับวาระประจำการของพนักงานญี่ปุ่นที่ส่งมาอีกด้วย

สรุป

ขอจัดระเบียบประเด็นที่ต้องจับให้มั่น เพื่อให้การอบรมบุคลากร DX ตั้งอยู่ได้ในฐานะการลงทุน

• การอบรมไม่ใช่อีเวนต์ครั้งเดียวจบ แต่เป็นส่วนหนึ่งของการวางกำลังคน จำเป็นต้องกำหนดการจัดสรรเวลาของ 3 เดือนหลังจบอบรมและปลายทางที่ต้องรายงานไว้ตั้งแต่ตอนว่าจ้างจัดอบรม
• กระทรวงเศรษฐกิจ การค้าและอุตสาหกรรมญี่ปุ่นได้ประกาศเผยแพร่มาตรฐานทักษะดิจิทัล ver.2.0 เมื่อวันที่ 16 เมษายน 2026 โดยสะท้อนความสำคัญของการจัดเตรียม บริหาร และใช้ประโยชน์จากข้อมูลซึ่งเป็นเงื่อนไขตั้งต้นของการใช้ AI ผ่านการเพิ่มประเภทบุคลากรด้านการบริหารจัดการข้อมูลเข้ามาใหม่
• มาตรฐานทักษะดิจิทัลประกอบด้วย 2 ชุด คือมาตรฐานความรู้พื้นฐาน DX สำหรับคนทำงานทุกคน และมาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX สำหรับบุคลากรที่ขับเคลื่อน DX ซึ่งนำมาใช้กับการออกแบบลำดับชั้นของการอบรมได้โดยตรง
• ในบุคลากร 5 ประเภทของมาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX นั้น Business Architect ที่รับผิดชอบการกำหนดเป้าหมายและประสานงานผู้เกี่ยวข้องเป็นบทบาทที่จ้างภายนอกไม่ได้ และต้องถือไว้ที่ฐานผลิตเอง
• ค่าอบรม Generative AI ณ เดือนมิถุนายน 2026 ต่างกันคนละหลักตามรูปแบบ โดยแบบ e-Learning อยู่ที่ 50,000-100,000 เยน ต่อคน อบรมรวมกลุ่มโดยเชิญวิทยากรมาบรรยายอยู่ที่ 300,000-1,500,000 เยน ต่อครั้ง และแบบปรับให้ตรงกับงานจริงอยู่ที่รวม 1,000,000 ถึงมากกว่า 3,000,000 เยน ถ้ายังไม่กำหนดจำนวนคนและรูปแบบก็เปรียบเทียบใบเสนอราคาไม่ได้
• ในทางปฏิบัติ ปีแรกควรจัดสรรงบให้ชั้นที่ 2 ซึ่งเป็นผู้ขับเคลื่อนประจำแผนกอย่างหนา แล้วเลือกคนจากตรงนั้นขึ้นสู่ชั้นที่ 3
• กลุ่มศึกษาภายในองค์กรไม่ใช่สิ่งทดแทนการอบรมจากภายนอก แต่เป็นส่วนเสริม ให้เริ่มด้วยองค์ประกอบขั้นต่ำคือเดือนละ 1 ครั้ง จัดในเวลางาน และใช้รูปแบบผลัดกันเล่า
• คอร์สส่งเสริมการลงทุนในคนของเงินอุดหนุนสนับสนุนการพัฒนาบุคลากรมีปีงบประมาณเรวะที่ 8 เป็นปีสุดท้าย วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมได้รับการอุดหนุนค่าใช้จ่ายสูงสุด 75% และอุดหนุนค่าจ้าง 1,000 เยน ต่อคนต่อชั่วโมง ส่วนการขยายเวลาตั้งแต่เดือนเมษายน 2027 เป็นต้นไปยังไม่มีการกำหนด
• ในการสำรวจปี 2023 ของ JETRO บริษัทในประเทศไทยที่ตอบว่าการขาดแคลนบุคลากรไอทีอยู่ในระดับรุนแรงมากหรือค่อนข้างรุนแรงรวมกัน 56.7% และทั้งภูมิภาคเอเชียและโอเชียเนียอยู่ที่ 58.2% จึงควรคิดเรื่องการพัฒนาบุคลากรบนสมมติฐานว่าการรับสมัครอย่างเดียวเติมช่องว่างไม่เต็ม
• บริษัทที่ไม่ได้ใช้เทคโนโลยีดิจิทัล 47.6% ยกเหตุผลว่าขาดบุคลากร และแม้ประมาณ 8 ใน 10 ของภาคการผลิตจะลงมือทำ DX แต่ที่ตอบว่าได้ผลลัพธ์แล้วมีเพียงประมาณ 2 ใน 10

สิ่งที่ควรทำเป็นอันดับแรกไม่ใช่การเปรียบเทียบบริษัทผู้จัดอบรม แต่คือการเขียนลงกระดาษก่อนว่าในบุคลากร 5 ประเภทนั้น จะตัดสินใจถือประเภทใดไว้ที่ฐานผลิตเอง จะวางใครในบทบาทนั้น และจะให้คนคนนั้นใช้เวลากี่ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ถ้าเติมสามข้อนี้ได้ครบ รูปแบบและตัวเงินของการอบรมที่จำเป็นก็จะถูกคัดกรองให้แคบลงเองโดยอัตโนมัติ

TOMAS TECH ให้การสนับสนุน DX ที่หน้างานแก่ผู้ผลิตสัญชาติญี่ปุ่นที่ดำเนินกิจการในประเทศไทย โดยมีระบบบริหารการผลิต PEGASUS เป็นแกนหลัก ในเรื่องการพัฒนาบุคลากรเองก็ปรึกษาได้ตั้งแต่ขั้นตอนก่อนว่าจ้างจัดอบรม เช่น ควรเริ่มลงมือจากชั้นไหน หรือจะแบ่งบทบาทที่ถือไว้ที่ฐานผลิตกับบทบาทที่ฝากไว้กับสำนักงานใหญ่และภายนอกอย่างไร แม้จะยังอยู่ในขั้นรวบรวมข้อมูลก่อนตั้งงบประมาณก็ยินดี ติดต่อเข้ามาพูดคุยกันได้ตามสะดวกที่ หน้าติดต่อเรา

ข้อมูลอ้างอิง

• กระทรวงเศรษฐกิจ การค้าและอุตสาหกรรมญี่ปุ่น – จัดทำและเผยแพร่มาตรฐานทักษะดิจิทัล ver.2.0 แล้ว (16 เมษายน 2026)
• กระทรวงเศรษฐกิจ การค้าและอุตสาหกรรมญี่ปุ่น – มาตรฐานทักษะดิจิทัล (มาตรฐานความรู้พื้นฐาน DX และมาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX)
• ALL DIFFERENT – บุคลากร 5 ประเภทและบทบาทตามมาตรฐานทักษะผู้ขับเคลื่อน DX
• JETRO – การขาดแคลนบุคลากรไอทีจากผลสำรวจสภาพบริษัทญี่ปุ่นที่ลงทุนในต่างประเทศ ปี 2023 (ฉบับเอเชียและโอเชียเนีย)
• dotpro – ราคาตลาดของการอบรม AI และราคาต่อหน่วยของแต่ละรูปแบบการอบรม
• TRUSTEP – อัตราการอุดหนุนและตัวอย่างการคำนวณของคอร์สส่งเสริมการลงทุนในคน ภายใต้เงินอุดหนุนสนับสนุนการพัฒนาบุคลากร
• TRISE – ช่องว่างระหว่างการขาดแคลนบุคลากรกับการรับรู้ผลลัพธ์ในการขับเคลื่อน DX ของภาคการผลิต