最近、業務の中で生成AIをこれまで以上に活用するようになりました。使えば使うほどその便利さに驚かされる一方で、ずっとなんとなく聞き流していた「AI人材」という言葉の意味を、自分なりに考え直すようになりました。以前の私は「AI人材」という言葉に対して、かなり専門寄りのイメージを持っていました。
たとえば、
・AIそのものを開発できるエンジニア
・統計学や数学の知識を駆使して複雑な分析ができるデータサイエンティスト
といった、いわゆる“高度スキルのある人”という印象が強かったのです。
しかし、実際にAIを使い、業務に組み込んでいく過程で、必要なのは必ずしも技術ではないと感じるようになりました。

むしろ重要なのは、どこまでAIに任せて良いのかを判断する力ではないか。AIは便利ですが完璧ではなく、人の確認が欠かせない場面も多くあります。また、その判断をチームやクライアントに説明するための根拠を言語化する力も不可欠だと感じています。AIの出力を理解し、自分の言葉で説明できなければ、仕事としては成立しません。

さらに、安全で適切なAIの使い方を周囲に共有し、チームとして扱えるようにする力も重要です。情報管理や著作権など、配慮すべき点は多く、環境づくりまで含めて取り組む姿勢が求められます。

こうして考えると、私が思う「AI人材」とは、単にAIを開発・使用できる人ではなく、AIを使用して得られた結果を判断し、説明し、共有できる人です。技術以上に、AIと人の役割を見極める感覚が問われているのだと思います。

特にSESのように案件ごとに扱う情報や環境が異なる業界では、画一的なルールを作ることが難しく、状況に応じた柔軟な判断が欠かせません。だからこそ、AI時代に求められる人材像は、専門性だけでは語りきれず、より“人の判断力”が重視されていくのではないかと感じています。