エンジニア以外でAIスキルをテストする理由は？
職場でのAI利用の大半はコードではありません。MicrosoftとLinkedInの2024年Work Trend Indexでは、ナレッジワーカーの75%が職場でAIを使っていると答え、そのうち78%が自分のAIツールを持ち込んでいます（Microsoft）。つまり、次に採用するマーケティング職や財務職は、テストするかどうかにかかわらず、仕事の多くをAIで行う可能性が高いのです。
リスクは静かに進みます
AIがコードを間違えると、何かが壊れることがよくあります。予算、契約の要約、顧客へのメールを間違えても、何も壊れません。同じように読めて、誰かがそれに基づいて動きます。
スキルは同じです
タスクを理解し、AIに指示し、返ってきたものを確認し、修正し、正しい成果物を提出します。変わるのはタスクとツールだけです。
非技術職のAIスキルテストの違い
| 技術職 | 非技術職 |
|---|
| AIツール | Claude CodeまたはCodexで、コード上で作業 | ChatGPTまたはClaude Coworkで、文書、スプレッドシート、ウェブを使って作業 |
| AIが間違えたとき | 何かが壊れることが多い：テストが失敗する、コードが動かない | 通常は何も壊れません。でっち上げの数字や誤った主張も、正しいものと同じように読めます |
| 確認の意味 | テストの実行 | 各数字と主張を情報源までたどること |
| 提出するもの | 誰かがレビューする変更 | 誰かがそのまま動くことの多いメール、計画、要約 |
| 6つのスキル | 同じ | 同じ |
非技術職のAIスキルテストの4つのルール
- 1実際のファイルを使い、業務からタスクを作る。文書、スプレッドシート、メモ、ポリシー。AIに関するクイズではなく、コードも不要です。
- 2普段使っているAIツールを使ってもらう。ChatGPT、Claude、Claude Cowork。新しいツールを強制すると、人ではなくツールをテストすることになります。
- 3AIの利用が前提だと伝える。AIを使ってよいのか迷うと、人は働き方を隠すか、手作業で行います。
- 4会話と成果物を読む。文章の洗練度ではなく、どう指示し、確認し、修正したかを採点します。
マーケティング、財務、営業、人事、オペレーションのAIスキルテスト
Lemonsignalにはこれらの職種ごとの実際のタスクがあります。候補者自身のAIツールで取り組み、Lemonsignalの一次評価をチームが確認します。
他の職種のAIスキルテストのアイデア
用意済みのタスクがない職種向けに、出発点となるアイデアです。実際のタスクと、AIが間違えやすい箇所の種類を示しています。ファイルは自社のものをお使いください。
| 職種 | タスク | AIが間違えやすい箇所 |
|---|
| 営業 | ウェブサイト、前回の通話メモ、CRMの履歴をもとに、特定の顧客との通話を準備します。 | AIが顧客情報の空白を、もっともらしいが誤った内容で埋めます。 |
| 採用・人事 | 採用マネージャーのメモと給与レンジから、求人票とスクリーニング計画を作ります。 | 不要な要件や、応募者を狭めるAIの言い回しが加わります。 |
| カスタマーサポート | ヘルプセンターと返金ポリシーをもとに、5件の問い合わせに回答します。 | AIがポリシーで認められていないことを約束します。 |
| オペレーション | 整理されていない手順書と1か月分の依頼を、チームが使えるチェックリストにします。 | 1件の依頼にしか出てこない手順や、AIが空白を埋めるために作ったルール。 |
| 法務・コンプライアンス | 新しい仕入先契約の変更点を、旧契約と比較して要約します。 | AIの要約から抜け落ちる、1つの条項の変更。 |
候補者のAIスキルをテストする方法 AIスキルアセスメントの結果（財務職の例）
タスクの説明：「前四半期の仕入先の請求書400件を6件の契約と照合し、過大請求の箇所を見つけてください。」LemonsignalはChatGPTとの会話から6つのスキルを読み取り、各レベルは根拠となったターンにリンクしています。
LemonsignalAlex Morgan
72%適合、確認事項が1点
- 請求書を照合する前に、AIに契約条件を一覧にさせました。
- AIの合計をうのみにせず、手計算でやり直しました。
- 要約に機密情報を残したままにしました。
- 理解する 十分 何かを頼む前に6件の契約書を読みました。 ターン2
- 指示する 優秀 まず契約書の価格条件をすべて一覧にさせ、その後で仕入先を1社ずつ照合させました。 ターン3
- 確認する 優秀 2社分を契約書と照らして手計算し直し、合計を修正しました。 ターン14、17
- 修正する 十分 合計にどの契約条件が抜けているかを伝えました。 ターン15
- 承認する 部分的 CFO向けの要約はわかりやすいものの、仕入先の銀行情報が残っていました。
- 再利用する 十分 同じプロンプトで今四半期の請求書も処理しました。
職務に必要なスキル - 契約条件の読解基準以上
- 正確な照合基準どおり
- 機密データの取り扱い基準未満
提出されたままの成果物です。各マークは結果に示されたスキルに対応しています。
承認する部分的 CFOへ 前四半期に€48,210の過大請求がありました - 400件の請求書のうち23件が契約と一致しません。
- そのうち€45,300は3社によるものです：Nordfrakt、Brekke Pack、Solvik IT。
- 各社にクレジットノートを依頼することを提案します。仕入先別の請求書リストを添付しました。
- 今四半期の請求書も、支払い前に同じ確認を行います。
確認する優秀 非技術職向けAIスキルアセスメントについての質問
非技術職のAIスキルをテストできますか？
はい。予算の計画、請求書の照合、サポートの問い合わせへの回答など、実際の業務タスクにChatGPTやClaudeで取り組んでもらいます。そのうえでAIとの会話と提出物を読みます。6つのスキルはエンジニアと同じで、変わるのはタスクです。
AIスキルアセスメントに技術スキルは必要ですか？
いいえ。非技術職のタスクは、ChatGPTやClaude Coworkなどのチャットツールで文書、スプレッドシート、ウェブを使って行います。コードは不要です。
非技術職で最も重要なAIスキルは？
何より確認です。非技術の仕事では、AIが間違えても何も壊れません。でっち上げの数字も正しいものと同じように読めます。次に承認です。送ったものは、誰も確認し直さないまま使われることがよくあります。
非技術職にはAIリテラシーのクイズで十分ですか？
研修の出発点にはなります。採用では、AIについて何を知っているかはわかっても、実際の仕事でAIの間違いに気づけるかはわかりません。
文章の質や英語力はスコアに影響しますか？
影響すべきではなく、Lemonsignalでは決して影響しません。洗練された文章はAIから簡単に得られます。重要なのは、提出物が正しく、読み手に渡せる状態かどうかです。
Lemonsignalにはどの職種のタスクが用意されていますか？
エンジニアリングのほか、マーケティング、財務、プロダクト、デザイン、データです。他の職種は、実際の業務をお持ちいただければ、一緒にタスクにします。
