投稿者 global-ai-media 
Googleが実践的なAIスキルを証明する新たなプロフェッショナル認定プログラムを発表しました。これは単なる資格制度の拡充にとどまらず、世界的な「AIスキルの実用化」へのシフトを象徴しています。本稿では、このニュースを起点に、日本の組織が直面するAI人材不足の課題と、実務に直結する教育体制のあり方について解説します。
「学術的なAI」から「使えるAI」へのシフト
Googleが発表した「Google AI Professional Certificate」などの新たな学習プログラムは、AI業界における重要なトレンドの変化を示唆しています。それは、AIに関する知識が「研究開発者だけのもの」から「すべての実務家に必須のスキル」へと移行したということです。
これまでAI人材と言えば、高度な数学やプログラミングを駆使してモデルを一から構築できるエンジニアを指すことが一般的でした。しかし、生成AI（GenAI）の台頭により、既存のモデルをいかに業務に組み込み、適切にコントロールするかという「活用スキル」の価値が急騰しています。今回のGoogleの動きは、雇用主が求めるスキルが、理論だけでなく実践的な適用能力にあることを裏付けています。
日本企業における「資格」と「実務」のギャップ
日本企業は伝統的に、社員のスキルアップ手段として資格取得を奨励する傾向があります。しかし、AI分野においては「資格コレクター」を生み出すだけでは不十分であり、時にはリスクにもなり得ます。知識として用語を知っていることと、現場でAIツールを使って課題解決ができることには大きな隔たりがあるからです。
特に日本の商習慣や組織文化において、AI活用を阻む壁の一つに「現場の硬直性」があります。トップダウンで「AIを使え」と号令をかけても、現場は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクや著作権侵害を恐れ、萎縮してしまうケースが散見されます。ここで重要になるのは、単にツールの使い方を学ぶだけでなく、AIの限界やリスク（コンプライアンス、ガバナンス）を正しく理解し、自社のガイドラインに沿って判断できる「AIリテラシー」の底上げです。
社内教育における「共通言語」の重要性
Googleのようなグローバルベンダーが提供する体系的なカリキュラムを活用する最大のメリットは、社内に「共通言語」を作れる点にあります。エンジニアではない企画職や営業職であっても、プロンプトエンジニアリングの基礎や、LLM（大規模言語モデル）が得意なこと・苦手なことを理解していれば、開発側とのコミュニケーションコストは劇的に下がります。
例えば、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進部門がどれほど優れたAIソリューションを導入しても、受け入れ側がその仕組みを「魔法の箱」だと誤解していれば、期待値のズレからプロジェクトは失敗します。認定プログラムなどを利用し、組織全体で最低限のベースラインを揃えることは、日本企業が得意とする「すり合わせ」や「現場力」をAI時代に適応させるための近道と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの取り組みやグローバルの動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務リーダーは以下の点に留意してAI活用を推進すべきです。
1. 「作る人」だけでなく「使う人」の教育への投資
AIエンジニアの採用難易度は極めて高いため、既存社員のリスキリングが現実解です。その際、モデル開発技術だけでなく、生成AIを用いて業務フローを再設計できる「AI活用人材」の育成に予算と時間を割くべきです。
2. 資格取得をゴールにしない評価設計
資格取得はあくまでスタートラインです。学習した内容を用いて「具体的にどの業務をどれだけ効率化したか」「どのような新規サービスのプロトタイプを作ったか」というアウトプットを評価する仕組みが必要です。サンドボックス（検証）環境を提供し、失敗を許容しながら実践させる文化が不可欠です。
3. ガバナンスとリテラシーのセット運用
禁止事項ばかりを並べたガイドラインは、シャドーAI（会社が許可していないツールの無断利用）を誘発します。体系的な教育プログラムを通じて、「なぜそのリスクがあるのか」という原理原則を学ばせることで、社員自らがリスク判断できる自律的なガバナンス体制を目指してください。