経営者の65%が「使えない」と断じるAIスキルの正体。現場に欠けているのは「統合力」だ。

ノイズの多いAIの世界から、未来を読み解くための本質的な「シグナル」をあなたに。

ロジです。

2024年11月、株式会社devがある衝撃的なデータを公開しました。生成AIを導入済みの企業において、経営者の65.0%以上が従業員のAI活用スキルを「普通以下」と評価しているのです。

従業員側は「チャットボットを使えるようになった」「文章要約ができるようになった」と手応えを感じているかもしれません。しかし、経営層の目には、それらはビジネスインパクトを生まない児戯に等しいと映っている可能性があります。

なぜ、これほどまでに認識の断絶が生まれるのでしょうか。

その答えは、プロンプトの記述テクニックにはありません。経営者が渇望しているのは、AIを個別のタスクではなく、ビジネスプロセスそのものに組み込む「統合力」です。

本稿では、最新の調査データが発するシグナルを解析し、今まさに企業内で発生している評価ギャップの正体と、そこから抜け出すための論理的な解を提示します。

この記事は、次のような方へ向けて書きました。

AI研修を受け、ツール操作は習得したが、業務成果に繋がっている実感がない方
「もっとAIを活用せよ」という経営層の指示が、具体的に何を求めているのか理解できずにいる方
今後のキャリア戦略として、市場価値が暴落しないAIスキルセットを確立したい方

操作スキルの習得だけで安堵していると、あなたの市場価値は知らぬ間に陳腐化していくでしょう。

1 「普通以下」という評価が示す、期待値の構造的なズレ
2 なぜ「データ分析能力」が欠如スキルとして名指しされるのか
3 「オペレーター」から「プロセスの設計者」へ
4 まとめ：ツールを使う側から、ビジネスを変革する側へ

「普通以下」という評価が示す、期待値の構造的なズレ

株式会社devの調査結果において、私が最も注目したのは「ギャップの所在」です。経営者の約6割が「理想とするスキル」と「現実」の間に乖離（ギャップ）を感じていると回答しました。

企業はAIツールの導入コストを負担し、学習機会を提供しています。にもかかわらず、ROI（投資対効果）が見合わないと感じているのです。

経営者が見ているのは「操作」ではなく「変革」

この不満の根源を探るために、経営者が求めているスキルの内訳を見てみましょう。

生成AIを業務に適用・統合する能力（55.8%）
データ活用・分析能力（50.6%）

対して、「基本的な操作ができるレベル」を求めている経営者は25.4%に過ぎません。

ここには明確なメッセージが含まれています。「AIを使える（＝操作できる）」ことは、もはや評価の対象ではなく、業務遂行の前提条件（衛生要因）になっているということです。

経営者の視点は、ツールそのものではなく、ツールを使った結果としての「業務プロセスの再構築」や「意思決定の高度化」に向いています。したがって、既存の業務フローを変えずに、単に作業の一部をAIに置き換えただけでは、高い評価を得ることは不可能です。

【ロジの視点】

多くの現場担当者は、AIを「高機能な検索エンジン」や「文章作成アシスタント」として捉えています。しかし経営層は、AIを「労働生産性を構造的に変えるためのシステム部品」として見ています。この視座の高さの違い（解像度のズレ）を修正しない限り、どれだけプロンプトを学んでも評価ギャップは埋まりません。

なぜ「データ分析能力」が欠如スキルとして名指しされるのか

調査において、不足しているスキルとして最多（36.9%）となったのが「データ分析能力」です。

一見すると、生成AIとデータ分析は別の領域のスキルのように思えるかもしれません。しかし、この2つは密接不可分であり、むしろAI時代において分析能力の定義が変わったと言えます。

統計知識ではなく「問いを立てる力」

ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧Code Interpreter）などの機能を使えば、Pythonコードを書けない非エンジニアでも、高度な統計処理や可視化が可能になりました。技術的な障壁は消滅したのです。

それにもかかわらず、なぜスキル不足が叫ばれるのでしょうか。

それは、AIは「処理」はできても、「問い」を設定することができないからです。

「売上が下がった」という事象に対し、「天候要因か？」「競合の動きか？」「在庫切れか？」という仮説を立てる。
その仮説を検証するために必要なデータセットを定義する。
出力されたグラフを見て、ビジネス上の意味（インサイト）を解釈する。

これらのプロセスは、人間が担わなければなりません。

経営者が求めている「データ分析能力」とは、複雑な数式を操ることではなく、ビジネス上の課題をデータで解くための論理的な設計図を描く力です。AIに指示を出す前の「仮説構築力」と言い換えてもよいでしょう。

KEY SIGNAL:

真に求められるAIスキルとは、プロンプトの書き方を知っていることではなく、解決すべき課題を定義し、既存の業務プロセスの中にAIとデータを論理的に配置する「システム設計力」である。

「オペレーター」から「プロセスの設計者」へ

「普通以下」という評価を覆し、組織内で不可欠な人材となるためには、自身の役割定義を書き換える必要があります。

1. 受動的処理から能動的構築へ

上司から指示されたタスクをAIでこなすだけでは不十分です。「この定型業務フロー全体を、AIを活用して自動化・短縮化できないか？」という視点で、業務プロセスそのものを見直す姿勢が不可欠です。AIを「使う」のではなく、AIを組み込んだワークフローを「作る」側へと回るのです。

2. 結果の検証能力（クリティカル・シンキング）

AIが出力した分析結果や提案を鵜呑みにせず、その妥当性を検証するリテラシーが求められます。データにバイアスが含まれていないか、論理の飛躍がないかを見抜く力こそが、AIに対する人間の優位性です。

3. ビジネスKPIへの接続

自身のAI活用が、最終的にどの経営指標（売上、利益率、工数削減など）に貢献しているのかを言語化してください。「AIを使って便利になりました」という定性的な報告ではなく、「AI活用により、リードタイムを40%短縮し、機会損失を削減しました」という定量的な成果で語ることで初めて、経営者と同じ言語で対話が可能になります。