AIスキルとは? 雇用主が求める5つのこと
AIスキルとは、AIツールから正しい仕事を引き出すために人が行うことです。任せる仕事を選び、指示し、返ってきたものを確認し、仕事の進め方に組み込みます。ソフトウェア企業1,333社の求人票39,564件の25%がこれを求め、10%が必須要件としています。
実際の求人票に見るAIスキルの例
適切な仕事をAIに任せる
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“You use Claude to read a reporter's last fifty bylines before you pitch them, to build monitoring that surfaces the three things that matter each morning, and to run a mock hostile interview with our CEO before a launch.”
Nash、マーケティング -
“You'll use AI to build account plans faster, catch expansion signals before they're obvious, and draft outreach that still sounds like you wrote it.”
incident.io、営業
的確に指示する
返ってきたものを確認する
AIを求める求人票の18%がこれも求めています。
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“You use AI tools to do the work of three people, and you know when the output is wrong.”
Kinstead、オペレーション -
“You use AI tools in your daily work and can show how you use them, including when you step in because the output isn't good enough.”
Docker、デザイン
仕事に組み込む
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“You'll work in tools like Claude and Clay every day, and when a task repeats, you'll build the agent or automation that does it.”
Footprint、マーケティング -
“You use AI tools as part of how you work, beyond prompting, whether that is building reusable skills or agents, wiring tools together to automate reporting, or knowing which parts of the workflow should stay manual.”
Mighty Networks、財務
使うべきでない場面を知る
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“You use AI with good judgment to improve the speed and clarity of your day-to-day work while protecting sensitive data.”
Huntress、オペレーション -
“You use AI tools in your own work and can identify where they will make support better, how to check their output, and when a person must take over.”
Composio、カスタマーサポート・サクセス
職種別のAIスキル
AIを求める求人票の割合と、求人票で最も多く挙げられる仕事。
- デザイン 46% アイデア、プロトタイプ、デザインからコードへ
- マーケティング 34% ブリーフ、コピー、キャンペーン分析
- プロダクト 31% プロトタイプ、仕様書、リサーチの統合
- エンジニアリング 30% コーディングエージェントでのコードの作成、レビュー、テスト
- 人事・採用 30% ソーシング、スクリーニング、人員レポート
- 財務 29% 分析、文書作成、決算業務
- データ 27% クエリ、パイプライン、定期レポート
- 法務・コンプライアンス 26% 調査、起案、契約レビュー
- オペレーション 26% 手作業を置き換える自動化
- カスタマーサポート・サクセス 20% 返信の下書き、ランブック、顧客データ
- 営業 17% 顧客調査、アプローチ、商談準備
AIスキルとエージェントスキル
「AIスキル」を検索すると、エージェントスキルも見つかります。ClaudeのAgent Skillsのように、AIエージェントにタスクのやり方を教えるファイルです。これらはAIのものです。AIスキルは人のものです。エージェントスキルを書くことはAIスキルの1つで、それを求める求人票も少数あります。
“Hands-on experience using AI across sourcing, market mapping, and interview prep, and building the agents or SKILLs that carry what works to the whole team.”
候補者にAIスキルがあるかを見分ける方法
自分のAIツールで実際の業務タスクに取り組んでもらい、AIとの会話を読みます。AIをたくさん使うことがスキルではありません。AIの間違いに気づくことがスキルです。
AIスキルについての質問
AIスキルとは何ですか?
AIツールから正しい仕事を引き出すために人が行うことです。任せる仕事を選び、指示し、返ってきたものを確認し、仕事の進め方に組み込みます。
仕事でのAIスキルの例は?
自分らしさを保ったままAIで営業メールを書く、AIの要約を原典と照合する、Cursorやv0でデザインのプロトタイプを作る、週次レポートに代わる自動化を作るなどです。AIスキルを求める求人票のうち、ツール名を挙げているのは24%のみです。
AIスキルを最も多く求める職種は?
デザイン(求人票の46%)、マーケティング(34%)、プロダクト(31%)、次にエンジニアリング(30%)です。最も少ないのは営業の17%です。
AIスキルとAIフルエンシーは同じですか?
ほぼ同じです。求人票では同じ意味で使われています。AIリテラシーはより狭く、うまく使えなくても、AIとは何か、何が問題になり得るかを知っていることです。
AIスキルとエージェントスキルの違いは?
AIスキルは人のものです。エージェントスキルは、ClaudeのAgent Skillsのように、AIエージェントにタスクのやり方を教えるファイルです。それを書くことはAIスキルの1つです。
採用時にAIスキルをどうテストしますか?
実際の業務からタスクを出し、候補者自身のAIツールを使ってもらい、AIとの会話を読みます。手順はAIスキルのテストのガイドにあります。