従業員と採用候補者のAIスキルの評価

組織の人材に今後必要となるAIスキルを定義、測定、育成します。

重要なポイント

• AIスキルとは、従業員が、基礎知識を超えてAIを理解および活用し、ワークフローを見直してビジネス成果を向上する能力を指します。 
• この記事では、Zapier、Indeed、Salesforceが採用判断と生産性向上のために、AIスキルをどのように測定し、育成しているかを説明しています。 
• 自社チームのAIスキル向上を目指す採用企業向けに、実用的なポイントも提供しています。 

2023年3月、ZapierのCEOであるWade Foster氏は、スタッフに「コードレッド（非常事態）」を宣言しました。 

Foster氏は社内ブログで、より高度なプログラムミング能力を備えたOpenAI社のChatGPTの新バージョンについて従業員に説明し、AIファーストの世界では、チームが自らの仕事を全面的に見直す必要があると伝えたのです。

「このブログは皆に受け入れられたわけではありませんでした」と、ZapierのChief People and AI Transformation OfficerであるBrandon Sammut氏は、2025年9月に開催された Indeed FutureWorks 2025カンファレンスで述べました。しかし、AIを使ってユーザーのワークフロー自動化を支援する企業であるZapierにとって、ビジネス全体のタスクに役立つ可能性のある大規模言語モデル（LLM）のリリースは警鐘となりました。Sammut氏が述べたように、CEOをはじめ全員が「これらの新しいツールやテクノロジーを実際に手を動かして使ってみる」必要がありました。

このように、リーダーが率先して実践する戦略が成果を上げています。2025年12月には、Zapierは97％のAI導入率を報告*し、継続して測定可能な実績を積み上げています。AIによって、カスタマーサポートの応答時間を40％以上短縮し、見込み客を自動で担当者に割り当て、収益に関わる業務の所要時間を月200時間以上削減しました。Indeed でも同様の変革が見られます。従業員の75％が少なくとも週に1回はAIを利用しており、そのうち80％がAIによって日々の業務に付加価値がもたらされると回答しています。

多くの企業の取り組みは、単なる導入に留まっています。しかし、AIの価値を最大化するには、プログラミングの質問への回答や文書の要約、メール文章のブラッシュアップといった基本的な用途を超えた計画の策定が必要です。AIスキルは、コアビジネスの成果を有意義かつ測定可能な形で改善するための取り組みの第一歩です。それを実現するには、既存スタッフと新規採用者の双方のAIスキルを測定することが重要です。 

Zapier、Indeed、SalesforceがどのようにAIスキルを評価してパフォーマンス向上を図っているか、また他の採用企業がどのようにチームのAIスキル向上をサポートできるかを紹介していきます。

AIへの取り組みが期待を下回る原因は？ 

MITの研究者は最近、大企業におけるAI導入の95％がなんら費用対効果をもたらしていないことを明らかにしました*。「これは衝撃的な統計です」と、AI for Indeed 担当VPのHannah CalhoonはFutureWorksイベントで述べました。 

大きな問題は、企業が一貫性のある計画を持たずにAI導入を急いでいることだと彼女は主張しました。企業はAIの導入において画一的なアプローチをとることが多く、ツールが特定の仕事にどのように関連するかを事前に整理していないといいます。 

Indeed では、職種別のアプローチを採用しているとCalhoonは述べています。「私たちは、AIがあらゆる場所で普遍的に使えるとは考えていません」とCalhoonは言います。その代わりに、彼女のチームは営業やマーケティングなど明確な職種から始めて、AIで解決できる具体的な課題を特定しています。 

「実際の問題を把握した上で解決するので、より早くビジネスへの効果が現れます」と彼女は述べました。「日常的に行う業務に正確に合わせて、AIをカスタマイズしています」 

それぞれの役割におけるAIスキルをどう定義する？ 

AIスキルは普遍的なものではありません。役割やチームが改善を目指す成果によって異なります。

例えば、Zapierでは、職種別にAIスキルとマインドセットを分類する採用フレームワーク*を作成しました。ここでは、応募者を「unacceptable（不適格）」「capable（有能である）」「adoptive（適応力がある）」「transformative（変革をもたらす）」の4つのカテゴリーに分類します。 

例えば、Zapierの人事チームの求人への応募者が、すべてのAI採用ツールを個人の主観から信用しない場合は、「不適格」（つまり採用されない）の評価を受けることがあります。ChatGPTを使って面接ガイドの下書きを作成し、週に2時間節約できる人材は、「有能である」と考えられますが、「変革をもたらす」応募者は、AIを活用して採用プロセスを効率化し、採用までの時間を50％短縮しながら内定承諾率を10％向上させるような水準にあることが想定されます。

面接官は求人への応募者のAIスキルをどのように評価できるか？

Zapierは現在、同社のフレームワークを使用して、応募者全員のAIスキルを評価しています。これは、採用の可能性があるすべての応募者に技術評価を実施することではなく、例えば、マーケターにAIを使ったコンテンツ生成方法を尋ねることや、人材部門のリーダー候補に、彼らがAIを活用して再構築したことのある採用プロセスについて質問することを意味します。

Zapierは、ある程度のAIスキルを持つ候補者を探していると、Sammut氏は述べています。「AIを中心に据えて、ある種の仕事のあり方を再考するためにZapierに参画していただくので、変革をもたらすレベルの候補者を採用したいと心から願っています」と彼は述べました。「しかし、一部の求人については、AIの経験は少なくても、ある程度独学で学び、AIがどこで役立つかを深く理解している方も採用していきます。まだ一人でAIを使ってプロセスの再構築ができなくても構いません」 

AIの活用力はパフォーマンスレビューで考慮すべきか？

多くのマネジャーがスキル開発を自身の責務と捉えているため、現在の従業員の中でAIスキルを評価するのは困難です。一方で、Indeed の2026年レポート「スマートな採用に関する Indeed 採用市場レポート：採用を困難にする7つの分断を解消」では、従業員の約半数が、マネジャーはチームのリスキリングやアップスキリングに責任を負っていると回答しています。こうした状況を踏まえると、専門家は、AIに慎重な従業員にペナルティを課すのは時期尚早だといいます。

SalesforceのWorkforce Innovation担当VPであるRuth Hickin氏も、AIスキルをパフォーマンスレビューに結び付けるには早すぎると述べています。ただし、同社では自己評価とマネジャーによる評価を通じてAIスキルを測定しています。AIが生産性をさらに向上させるにつれて、状況が変わる可能性があると彼女は付け加えました。

従業員がAI搭載コードエディタのCursorを使用しない選択をすると、「同僚と同じ速度でコードを書くのはおそらく不可能でしょう」とHickin氏はFutureWorksで述べました。「それがパフォーマンスの問題になるかどうか、いずれ意思決定を下す必要がありますが、まだその段階ではありません」

Zapierでは、Sammut氏によると、AIスキルに関する目標を設定し、その目標が実現可能と判明した場合にパフォーマンスの期待値を調整しています。Zapierのカスタマーサポートチームでは、1年間でAIによって応答時間を半分に短縮できるかテストしました。 

チームが顧客満足度や従業員エンゲージメントを損なうことなく目標を達成したため、この種のAI利用をパフォーマンスの期待値に組み込みました。「チームが実験的な取り組みに参加するきっかけになりました」とSammut氏は述べ、実際にこの期間中の従業員エンゲージメントスコアは、実装期間を100とすると20〜30ポイント上昇したことを指摘しました。 

企業がAIスキルを長期にわたり最新の状態に保つにはどうすればよいか？

もちろん、AIスキルはゴールではありません。テクノロジーが進化するにつれて、AIスキルも進化していきます。 

Calhoonによると、Indeed は多層的なトレーニングアプローチを採用しています。全従業員を対象としたAI 101トレーニングに加え、特定の職種向けのグループ研修や、社内でAIを積極的に活用する「パワーユーザー」が講師を務める、同僚主導の研修を提供しています。 

「私や Indeed の他のリーダーがAIツールを使うよう何度伝えても、従業員が実際に信じるのは同僚の声なのです」と彼女は言います。

Salesforceでは、全従業員に一定レベルのAIトレーニングの受講を義務付けているとHickin氏は述べています。これらのコースはベンチマークとしても機能し、従業員のAIスキルが会社全体でどのレベルにあるかを測定します。 

例えば、Salesforceのオンライン学習プラットフォームであるTrailheadでは、従業員はAIエージェントの構築に関するコースを受講して、「Champion（チャンピオン）」から「Innovator（イノベーター）」、「Legend（レジェンド）」までレベルアップできます。2025年には、すべての従業員が少なくともチャンピオンのレベルに到達することを求められているとHickin氏は述べました。 

AIが働き方を変えていく中で、多くの企業にとっての課題は、単に導入を促すことではなく、AIスキルを高めることにあります。AIをたまに使うことと、AIを活用してプロセスを再設計し、新たな期待値を設定する方法を知っていることは同じではありません。その違いを早期に理解した企業は、テクノロジーの進化に遅れることなく対応し続けることができるでしょう。

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