投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化に伴い、ビジネスの現場では技術的な実装スキルだけでなく、AIの成果物を監督・評価する「パワースキル」の重要性が高まっています。IBM幹部の発言を端緒に、AIエージェント時代に必要な人間の役割と、日本企業が取り組むべき人材育成やガバナンスのあり方について解説します。
AIエージェントの台頭と技術スキルのコモディティ化
昨今のAIトレンドにおいて最も注目すべき変化は、AIが単なる「テキスト生成ツール」から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと進化している点です。これまでAIエンジニアやデータサイエンティストに求められていた、モデルの構築や複雑なコーディングといった技術的なハードスキルは、AutoML（自動化された機械学習）やコーディング支援AIの普及により、急速に敷居が下がりつつあります。
IBMの幹部であるJustina Nixon-Saintil氏が指摘するように、技術的なスキルはもはや「ベースライン（最低条件）」となりつつあります。これからの時代、差別化要因となるのは、AIが生成したコード、戦略、あるいはコンテンツが、ビジネスの文脈において「正しいか」「適切か」を瞬時に判断できる能力です。
「パワースキル」＝AIを使いこなすための監督・判断能力
ここで言及されている「パワースキル（Power Skills）」とは、一般的にソフトスキルと呼ばれるコミュニケーション能力やクリティカルシンキング（批判的思考）を指しますが、AIの実務においてはより具体的な意味を持ちます。それは、「AIの出力を鵜呑みにせず、ビジネスリスク、倫理、コンプライアンス、そして顧客感情の観点から検証し、最終的な意思決定を下す能力」です。
例えば、大規模言語モデル（LLM）は依然としてハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを抱えています。また、日本の商習慣や法律（著作権法や個人情報保護法）に適合しない提案をしてくることもあります。こうしたAIの限界を理解し、手綱を握る（Human-in-the-loop）役割こそが、今後の「高度人材」の定義となるでしょう。
日本企業特有の課題：現場力とAIガバナンスの融合
日本企業は伝統的に、現場の担当者が細やかな判断を行う「現場力」に強みを持っています。しかし、AI導入においては、この現場力が逆に「AIへの過度な依存」や「ブラックボックス化の放置」につながるリスクも孕んでいます。「AIが言っているから正しいだろう」という思考停止は、企業のガバナンスにとって致命的です。
一方で、日本特有の稟議文化や合意形成プロセスにおいては、AIの提案を組織としてどう承認するかという新たな課題も生じます。パワースキルを持つ人材は、AIと経営層、あるいはAIと現場の間に立ち、AIの論理を人間社会の論理（説明責任や納得感）に翻訳する「ブリッジ」としての役割が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と日本の現状を踏まえ、日本企業の意思決定者やリーダー層は以下の点に着目してAI活用を進めるべきです。
- 採用・評価基準の再定義：エンジニア採用において、単にPythonが書けるかだけでなく、「AIの出力を批判的に評価できるか」「ビジネス課題にAIをどう適用するか」という設計・判断能力（アーキテクト視点）を重視する必要があります。
- 非技術職へのリスキリング：営業や企画職に対し、プロンプトエンジニアリングの小手先の技術だけでなく、「AIが得意なこと・苦手なこと」を理解させ、最終責任者が自分であることを自覚させる教育（AIリテラシー教育）が急務です。
- ガバナンスとアジリティのバランス：AIエージェントの導入により業務速度は上がりますが、チェックがおろそかになれば事故につながります。日本企業の強みである「品質へのこだわり」を、AIの監視・評価プロセスに組み込むことで、信頼性の高いAI活用を実現できます。
- 「問い」を立てる力の重視：AIは「答え」を出すのは得意ですが、「課題」を見つけることはできません。日本企業が今後イノベーションを起こすためには、AIに何を解かせるべきかを定義できる、課題設定能力こそが最大のパワースキルとなります。