戦略人事×生成AI：未来の組織デザインとHRの役割 - 第4回　生成AIリテラシーを採用・育成・評価に組み込む　～生成AI時代の「人材要件」の作り方

　生成AIの導入は、単なる業務効率化ではない。
　企業にとって本質的な問いは、「AIを使える人材をどう採用し、どう育て、どう評価するか」である。実際、生成AI活用が進む企業では、“生成AIを前提に仕事を再設計できる人” と、“従来のやり方を維持する人” の間で、生産性や価値創出に大きな差が生まれ始めている。
　つまり今後、人事に求められるのは、「生成AIコンピテンシー（生成AI時代に必要な能力定義）」を採用・育成・評価制度に組み込むことである。
　本稿では、生成AI時代の人材要件設計について、具体的な企業事例とともに解説する。

企業が定義すべき「生成AIコンピテンシー」の3階層

　生成AIを使うための力の一つに「生成AIリテラシー」（以下、AIリテラシー）がある。ただし、これは単に「ChatGPTを使ったことがある」ということではない。企業としては、生成AIコンピテンシーを少なくとも以下の3階層で整理する必要があり、AIリテラシーは第1階層（Level1）に当たる［図表1］。

［図表1］生成AIコンピテンシー

●Level1：AIリテラシー

　ここで重要なのは、「ただ使える」のではなく、「正しく使える」ことである。具体的には、以下のような力が求められる。

　このリテラシーは、今後 “パソコンスキル” や “Excelスキル” と同様に、働く人の基礎能力になっていく可能性が高い。

●Level2：AI活用実践力

　このレベルでは、「自分の仕事を生成AIでどう変えるか」が問われる。例えば、次のような活用が考えられるだろう。

　AI活用実践力がある人材とは、単なる “利用者” ではなく、“生成AIを業務成果につなげられる人材” である。

●Level3：AI変革推進力

　生成AIコンピテンシーの最上位層では、「生成AIを前提に組織を再設計できるか」が重要になる。具体例は、以下のとおり。

　ここでは、テクノロジーに関する知識だけでなく、「戦略」「組織」「倫理」「マネジメント」を統合する力が必要になる。

採用でどう評価するか——面接時の質問と評価基準

　人材採用において生成AIコンピテンシーを評価する際に重要なのは、“生成AIを使った経験” ではなく、“生成AIをどう思考に組み込んでいるか” である。以下に、面接における質問の例と評価のポイントを示しておく。

階層別育成モデル

　 “AIを使える人材” の育成で失敗する企業の特徴は、「全員に同じ研修をする」ことである。生成AIの活用目的・方法は業務内容等によって異なるため、本来は、職種・階層別に施策を分ける必要がある。例えば一般社員の場合、育成の目的・ゴールは、「生成AIを怖がらず、安全に使える状態」といえる。そのため、研修内容は基礎リテラシーに加え、プロンプト作成の基礎、情報漏洩対策、日常業務への適用方法などが中心となろう。管理職の場合は、育成の目的・ゴールが「チームの生産性を生成AIで改善できる状態」となる。研修内容としては、生成AIによる業務設計や生成AI活用のKPI、生成AI時代のマネジメント、部下育成などが挙げられる。経営層では、さらに高い視座で「AIを前提に経営判断できる状態」を目指すこととなる。それ故、AI戦略やガバナンス設計、投資判断、組織変革、AI倫理といった、AI変革推進力を高めるプログラムが有効だろう。

生成AIコンピテンシーと人事評価

［1］人事評価に生成AI関連の項目を組み込む方法
　人事評価に生成AIコンピテンシーの考え方を採り入れる場合、重要なのは “生成AIを使ったか” ではなく、“成果につながったか” を評価することである。そのため、人事評価では従来のような「業務量」「努力量」「経験年数」といった評価項目ではなく、「生成AI活用による改善提案数」「生産性向上率」「ナレッジ共有」などを設定する必要がある［図表2］。

［図表2］人事評価における生成AI関連の評価項目

　個人別の目標例は、以下のとおり。

［2］成果を生む生成AI活用を評価する仕組み
　ここで注意すべきなのは、「生成AIの利用回数」だけをKPIにしてはいけないという点である。重要なのは、“生成AIで何を変えたか” だ［図表3］。

［図表3］望ましい評価

先進企業の事例

［1］アクセンチュア
　世界最大級の経営コンサルティングファームであるアクセンチュアでは、生成AI時代に対応するため、全社規模でAIリスキリングを推進している。特徴的なのは、「AIを専門職だけのものにしない」という思想だ。
　同社は、コンサルタント・営業・マーケターを含む幅広い職種に対し、生成AI教育を実施し、AIを “全社員の基礎能力” として位置づけている。さらにグローバルでは、生成AI関連事業に30億ドル規模の投資を発表（2023年）し、AI人材育成を経営戦略レベルで進めている。

［2］三菱商事
　三菱商事は、2027年度から管理職の昇格要件にAI資格「G検定」（ジェネラリスト検定、日本ディープラーニング協会が運営）を組み込む方針を打ち出したことで、大きく注目されている（「三菱商事、AI資格を管理職の昇格要件に　全社員必修へ」日本経済新聞 2025年4月28日付）。対象は課長級への昇進者を中心とし、将来的には全社員5000人超への展開も視野に入れる。
　こうした方針の背景には、

・AIを理解できない管理職では、今後の事業変革を担えない

・AIを共通言語として意思決定できる組織が必要

・DX推進を現場任せにしない

——という経営判断があるとみられる。
　重要なのは、単なる資格の取得ではない。同社が本当に求めているのは、“AI前提で業務を再設計できること” “AI活用を現場で推進できること” “AIを活用した意思決定ができること” である。
　これは、日本企業において「AIリテラシーを昇格要件に統合した代表例」の一つといえる。

［3］ソフトバンク
　ソフトバンクでは、G検定取得者が2200人超に達しており、全社員の約8人に1人がAI資格を保有している（2025年3月時点）。特筆すべきなのは、対象がエンジニアだけではない点だ。営業・企画・管理部門を含めた全社的なAI教育を推進しており、「AIを全社員の共通言語にする」という思想を明確に打ち出している。
　同社が重視しているのは、単にAIの専門家を増やすこと、資格保有者を増やすことではなく、「AIを前提に意思決定できる組織をつくること」だと考えられる。また、「手を挙げた人に機会を与える」自律型の学習文化とAI教育の連動に加え、AI教育をキャリア形成とも接続させている。これは、従来型の “受け身研修” とは大きく異なる。
　さらに興味深いのは、管理職層のAIリテラシー向上によって、意思決定の質そのものが変わり始めている点である。生成AI時代においては、現場よりもむしろ “上司” “評価者” “経営層” がAIを理解できないことが、組織変革の最大のボトルネックになる。その意味で、同社の事例は、「AIを組織文化として浸透させる」先進例として非常に示唆的である。

［4］電通グループ
　電通グループでも、1000人超がG検定を取得しており（2024年11月時点）、AIリテラシーをマーケティング変革の基盤として位置づける。広告業界では、生成AIによって企画・制作・分析の在り方が急速に変化しており、「AIを使いながら創造性を発揮できる人材」が重要視されている。

［5］PwC
　PwCは、AI活用を単なる業務効率化ではなく、「全社員のアップスキリング課題」と位置づける。米国法人であるPwC USでは、AI関連事業に10億ドル規模を投資し、数万人単位でAIリスキリングを推進している。特徴的なのは、“AIを使える人材” ではなく、“AIを顧客価値につなげられる人材” を評価対象にしている点だ。

生成AI時代、人事は「能力定義」をつくり直す必要がある

　これまで人事は、過去実績や経験年数、専門性を中心に人材を評価してきた。しかし今後は、“AIと協働できるか” “AIで成果を出せるか” “生成AI時代に価値を再定義できるか” が重要になる。
　先進企業に共通するのは、「AIを専門部署だけのものにしていない」という点である。三菱商事は、管理職の昇格要件にG検定を導入し、“AIを理解できる管理職” を標準化しようとしている。ソフトバンクでは、全社員の約8人に1人がG検定を取得し、「AIを共通言語として使える組織」を目指している。
　つまり、AI人材戦略とは、“AIの専門家を育てること” ではない。“AIを前提に意思決定できる組織をつくること” こそが、本質なのである。

津田恵子　つだ けいこ Happiness insight合同会社　CEO／ベンチャー採用コンサルタント 岐阜県生まれ。早稲田大学法学部を卒業後、2002年より株式会社リクルートスタッフィングにて人事採用業務に従事。2004年より伊藤忠人事総務サービス株式会社にて、グループ会社向け採用アウトソーシングや伊藤忠商事向け研修企画・運営に従事。 2019年9月に独立し、「一人ひとりの能力が活きる社会を実現する」をビジョンにHappiness insightを創業。企業における採用活動支援では、2022年の面接実績は350名、ダイレクトリクルーティングに関しては、複業クラウド、LinkedIn（リンクトイン）、LabBase、Wantedly、アサインナビ、キミスカなど対象別にプラットフォームを使い分けて実績を出す。その他リカレント教育普及やRPO（採用代行）を通して、働き方に悩んだ自身の経験を活かし、人々の幸せな働き方を支援している。 2023年3月、早稲田大学大学院経営管理研究科修了・MBA取得。稲門会会員。プライベートは三児の母。生成AIプロダクト「Crew」を提供する株式会社クラフターでは、2023年3月から2025年11月まで人事を担当。生成AIに関する資格「生成AIパスポート」取得。現在は従業員幸福度測定のAgentic AI「ハピ子」についてプロダクト構想中。