投稿者 global-ai-media 
シンガポールのStraits Times紙で取り上げられた「従来のスキル支援制度からChatGPT活用へのシフト」という視点を起点に、生成AIが個人の学習と業務にもたらすパラダイムシフトを解説します。Microsoft CopilotやGoogle Gemini等の普及に伴い、日本企業に求められる人材育成と組織文化の変容について考察します。
「形式的な研修」から「対話による実践」への転換
シンガポールの主要紙The Straits Timesのオピニオン記事では、政府が主導するスキル習得支援制度（SkillsFuture credit）と対比する形で、ChatGPTなどの生成AIを活用した学習の即時性と喜びについて触れています。これは単なるツールの比較ではなく、私たちの「学習」や「スキル習得」のあり方が根本から変わりつつあることを示唆しています。
従来、新しいスキルを習得するには、予算を確保し、講座に申し込み、時間をかけて学ぶというプロセスが必要でした。しかし、ChatGPTやMicrosoft Copilot、Google GeminiといったLLM（大規模言語モデル）の登場により、私たちは「今、目の前の業務で必要な知識」を、AIとの対話を通じて即座に引き出し、形にすることができるようになりました。これは、日本企業が長年重視してきたOJT（On-the-Job Training）の究極の形とも言えますが、その相手が先輩社員から「全知に近いAI」へと変わった点が大きな違いです。
プロンプトエンジニアリング：全社員に求められる共通言語
記事内でも言及されている通り、これらのAIツールを使いこなす鍵となるのが「プロンプト（指示文）」の設計です。いわゆる「プロンプトエンジニアリング」は、もはやエンジニアだけの専門スキルではありません。営業職が商談メールを作成する際や、人事担当者が規定案を練る際など、あらゆる職種において必須のビジネススキルとなりつつあります。
日本企業においては、Microsoft 365 Copilotなどの導入が進んでいますが、「導入したものの、どう指示を出せばいいか分からず使われていない」というケースも散見されます。プロンプト作成能力は、AIに対する「マネジメント能力」と同義です。的確なコンテキスト（背景情報）を与え、期待する出力形式を指定し、誤りがあれば修正を指示する。この一連のプロセスは、部下への指示出しと同様の論理的思考力を養うことにも繋がります。
AI活用における「ハルシネーション」リスクと向き合う
一方で、生成AIは万能ではありません。もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクは常に存在します。日本企業の実務においては、情報の正確性が厳格に求められるため、ここが導入の障壁となることが多々あります。
重要なのは、AIの出力を鵜呑みにせず、必ず人間が「ファクトチェック」を行うプロセスを業務フローに組み込むことです。AIは「下書き」や「壁打ち相手」としては優秀ですが、最終的な意思決定や責任は人間が負う必要があります。この「AIと人間の協働（Human in the loop）」の原則を徹底することが、リスクヘッジの第一歩となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の商習慣を踏まえ、組織のリーダーや実務担当者は以下の点に留意してAI活用を推進すべきです。
1. 「正解主義」からの脱却と試行錯誤の推奨
日本の組織文化では、マニュアル通りの正確な操作が重視されがちですが、生成AI活用においては「まず試してみる」姿勢が不可欠です。プロンプトに唯一の正解はありません。従業員がAIとの対話を通じて試行錯誤し、独自の「勝ちパターン」を見つけるプロセス自体を評価する文化を醸成する必要があります。
2. リスキリングの再定義
外部研修に多額のコストをかけるだけでなく、社内で安全にAIを利用できるサンドボックス環境（実験環境）を提供し、実務の中でAIを使わせることこそが、最も効果的なリスキリングになります。「習うより慣れろ」をデジタル環境で実践できる体制を整えてください。
3. ガバナンスとイノベーションのバランス
情報漏洩リスクを恐れて一律禁止にするのではなく、入力して良いデータ（公開情報など）と悪いデータ（個人情報、機密情報）を明確に区分したガイドラインを策定してください。Azure OpenAI Serviceのような企業向け環境を活用し、データが学習に利用されない設定を施した上で、現場に裁量を与えることが、業務効率化と競争力強化への近道です。