AIとコラボするための重点スキル10選とは

AIは、電光石火のスピードで雇用を変革しています。世界経済フォーラム（英語）によると、AIは9700万人の新規雇用を創出すると予測されています。そして、その新規雇用は給与面でも魅力的で、2024年4月のAI関連職種の平均給与は16万56ドルで（英語）、前年の14万4986ドルから上昇しました。

AIがあなたに代わる存在ではありませんが、AIを使える人材は競争優位を獲得できます。だからこそ、AIと協働するためのスキルを身につけることが、これまで以上に重要です。時代を先取りするために、職場で活躍するために必要な人間とAIとのコラボレーションスキルを紹介します。

人とAIのコラボレーションのメリット

なぜ、AIを効果的に使う能力が重要なのか。それを理解することが、まずは重要です。

AIは、セールスやサービス、マーケティング、在庫管理、工場運営などの分野で作業をより迅速かつ効率的にします。実際、AIを導入している業界では、労働生産性が約5倍に増加しています（英語）。

AIによって、未来の仕事は確実に変化しますが、AIが人完全に代替することを意味するものではありません。マットレス・ファーム社の最高デジタル責任者であるジョージ・ハンソン氏は、Experts of Experience（英語）のインタビューでこのように語っています。「私がAIに見出す価値は、人を代替するものはなく、人を支援するものです」

AIは、生産性を向上させ、他の方法では気づかないかもしれないインサイトを明らかにすることで、私たちの働き方に革命を確実にもたらします。しかし、その裏には、人の努力と創意工夫が必要です。AIは特定の人による作業をサポートしますが、「本当の魔法」は人間のガイドによって起こります。

AIをトレーニングしてそのアウトプットを解釈し、最終的な決定を下すのは人です。依然として人の判断力と創造性、そして人にしか持ちえない独自の視点が重視されるのです。

これは、あなたが際立った存在となり、スキル強化と優秀な成果を上げる大きなチャンスがあることを意味します。

AIとの協働関係を築くことで、あなた独自の強みとテクノロジーの能力を組み合わせ、目覚ましい成果を出すことができるのです。

「人 x AI」のコラボレーションスキルトップ10

今回紹介するのは、今後求められる重要な技術スキルや分析スキル、そしてソフトスキルです。これらを身につけて、変化するビジネス環境の先頭に立ちましょう。また、チームの生産性を高め、自分のキャリアを新たな高みに引き上げましょう。

スキル1：生成AIを理解する

生成AIの仕組みと能力、制限を基礎から理解しましょう。プログラマーである必要はありませんが、基本を知ることは効果的なコラボレーションに不可欠です。以下の主要分野を知っておきましょう。

• 大規模言語モデル（LLM）：ChatGPTのようなモデルは、テキスト生成やコンテンツ要約、メールの下書き、質問への回答に優れています。
• 機械学習システム：大規模なデータセットの分析や予測、パターンの発見（顧客の需要予測やおすすめ商品のパーソナライズ）に最適です。
• 制限と倫理的使用（英語）： バイアスやデータプライバシーに関する懸念、人間の監視が不可欠な場合など、生成AIの制限を理解します。

スキル2：プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、AIと会話をすることです。適切な方法で適切な質問をすることが重要です。AIは、明確な指示が与えられたときに最も効果的に機能するからです。
さらに、独自データに基づいた正確で関連性の高いプロンプトによって、信頼できる結果を得られます。必要なものを正確に定義する方法、コンテキストの提供方法、境界の設定方法、サンプルの使用方法を学びましょう。そうすることで初めて、AIがあなたのタスクに有益で正確なアウトプットを確実に提供できるようになります。

スキル3：AIツールやプラットフォームに関する深い知識

一般的なAIプラットフォームやツールに精通していることは重要です。新しいAI技術に常にアンテナを張っておくことは、迅速な適応とAIの利用向上に役立ちます。業界におけるAIの動向を注視しましょう。関連する出版物を購読し、カンファレンスに参加し、オピニオンリーダーをフォローしましょう。

スキル4：回答の信憑性を判断する

AI が生成したインサイトは、額面どおりに信頼できるとは限りません。説得力があるように見える情報も、正確ではありません。だからこそ、その関連性と正確性を評価し、潜在的なバイアスを特定する方法を学ぶことが重要です。

自身をAIアシスタントのファクトチェッカーだと考えてください。AIアシスタントの回答を批判的に評価し、事実を確認し、不正確である可能性を常に意識することが大事です。AI が生成したインサイトの検証に積極的に取り組むことで、自信を持って情報に基づいた決定を行うことができます。

スキル5：解決すべき問題を知る 

AIはすべての課題を解決できるわけではありません。それだけにAIを使用するケースを知っておく必要があります。AIは、反復的で時間のかかるタスクや大量のデータを使う作業で威力を発揮し、より速くスマートに仕事をこなすのに役立ちます。

しかし、クリエイティブな思考や複雑な意思決定は、人が専門家であることに変わりはありません。AIの得手不得手を理解すれば、忙しい仕事はAIに任せ、チームがより高度な仕事に集中できる時間を増やせます。

スキル6：データリテラシー

データリテラシーを身につけることは、データがどのように構造化され、どのように使用されるかという基本を理解することを意味します。AIは、トレーニングや分析、意思決定のためにデータに大きく依存しているため、データの仕組みを理解することは、AIのアウトプットを使用し解釈するうえで非常に重要です。以下のことをよく理解しておく必要があります。

• さまざまな種類のデータ： 構造化データと非構造化データの違いを学びます。スプレッドシート内のきちんと整理された行と、カスタマーレビューやソーシャルメディアの投稿の集まりを比較してみましょう。
• データ収集方法： アンケート調査からウェブスクレイピングまで、データの収集方法を知ることで、その信頼性と妥当性を測ることができます。
• データ解釈のテクニック： 傾向に気づき、指標を比較し、「このデータはどのようなストーリーを伝えようとしているのか」などの質問をしましょう。

スキル7：適応力と柔軟性

AIは常に進化しているため、技術の進歩に合わせて柔軟に対応し、継続的なスキルアップが必要です。成長志向を持ち、生涯学習を受け入れることが重要です。

オピニオンリーダーをフォローし、トレンドを把握し、AIを効果的に活用するために必要なスキルを身につけるためのトレーニングプログラムを見つけて自己学習に投資しましょう。

「Trailhead（トレイルヘッド）」は、AIを活用した学習ツールの豊富なライブラリから、楽しく魅力的なスキルアップの方法を提供します。

• 無料でAIスキルを高める方法 Trailheadのおすすめ活用法6選

スキル8：AI翻訳

インサイトは共有できなければ役に立ちません。AIが生成した情報を、顧客やパートナーが理解しやすいように、要点でまとめることは重要なスキルです。AIのアウトプットを翻訳する技術を習得することで、組織がAIを受け入れる後押しとなり、あなたの価値を大きく高めるでしょう。

スキル9：好奇心と実験

AIが自動化や補助的な役割を得意とする一方で、創造性のような人特有のスキルは依然として不可欠であることに変わりはありません。

好奇心を養いましょう。仮定を疑い、物事が特定の方法で行われる理由を探求し、システムを改善できないか検討。新しいアプローチの導入について創造的に考えます。AIがルーチンワークの多くを処理するようになった今、空いた時間を使って実験・革新し、新しいアイデアを試してみましょう。 

スキル10：倫理的判断

AIは人が構築したものであり、作成者のバイアスや道徳観の影響を受けます。つまり、何かを進めることが適切かどうか、あるいは責任があるかどうかを判断するには、自分自身の倫理的判断に頼らなければなりません。

AIが普及するにつれ、その倫理的意味を理解することが不可欠です。いつ、どこで、どのように、責任を持って使用するのか、リアルタイムで判断する必要があります。

※本記事は米国で公開された “The Future of Work: AI Adoption and 10 Human-AI Collaboration Skills” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。