はじめに
米国のテクノロジーメディアComputerworldが2026年1月19日、2026年に求職者が習得すべきAIスキルについて報じました。生成AI技術の急速な進化により、単にChatGPTやGeminiを使える程度のスキルでは不十分になっており、より高度で実践的な能力が求められています。本稿では、記事で報じられている専門家の見解をもとに、2026年のAI人材市場で求められる具体的なスキルについて解説します。
参考記事
- タイトル: What AI skills job seekers need to develop in 2026
- 著者: Agam Shah
- 発行元: Computerworld
- 発行日: 2026年1月19日
- URL: https://www.computerworld.com/article/4117602/what-ai-skills-job-seekers-need-to-develop-in-2026.html
要点
- AI関連のスキルを求める求人は前年比5%増加しており、特に機械学習スキルの需要が高まっている
- プロンプトエンジニアリングから「コンテキストエンジニアリング」へと求められるスキルが進化している
- AIガバナンスとAI信頼性構築が2026年の重要スキルとして注目されている
- 実務でAIを活用して問題解決できる能力と、急速に変化する技術への適応力が必須である
- 技術的スキル以上に、学習意欲と適応性といった姿勢が重視される傾向にある
詳細解説
AI人材市場の現状と求められるスキルの変化
Computerworldによれば、人材派遣大手ManpowerGroupが2025年12月に発表したデータでは、求人におけるAIスキルの言及が前年比5%増加しました。この増加は、AI技術の構築需要と機械学習スキルへの需要増加が一因とされています。
一方で、AIによる雇用への影響も顕在化しています。数千人規模の労働者がAIに仕事を奪われる事態が起きており、AI人材市場は拡大と淘汰が同時進行する複雑な状況にあると言えます。このような環境下では、単に既存のAIツールを使える程度のスキルでは競争力を維持できなくなっていると考えられます。
ChatGPT使用だけでは不十分な理由
WorkatoのCIOであるCarter Busseによれば、OpenAIのChatGPTやGoogle Geminiといった生成AIツールを使えることは良いものの、それだけでは不十分だとされています。求められるのは、AIを「パートナー」として活用し、先を見据えて主体的に考える能力です。
具体的には、業務プロセスの根底にある仕組みを理解し、データポイントやシグナルの重要性を認識し、それらの情報をAIツールに適切に入力することで、より影響力のある従業員になることが求められます。営業担当者、顧客、財務チーム、CEOなど、組織内のさまざまなデータを統合的に活用する能力が重要になっていると考えられます。
コンテキストエンジニアリングの台頭
AI分野における初期の重要スキルはプロンプトエンジニアリング、つまり適切な質問によって必要なAI生成結果を得る能力でした。しかし、ManpowerGroupのExperis Services部門の副社長Bekir Atahanによれば、この基礎的スキルは現在「コンテキストエンジニアリング」へと進化しています。
コンテキストエンジニアリングは、プロンプトエンジニアリングを強化したもので、一貫性のある予測可能な回答を提供できるプロンプトの開発を意味します。理想的には、同じ質問をするたびに常に同じ回答が得られる状態を目指します。
この技術が重要な理由は、AIモデルが急速に変化しており、生成される回答が日々異なる可能性があるためです。コンテキストエンジニアリングは、急速に進化するAIエコシステムにおいて一貫した出力を確保することを目的としています。
Atahanは「人間はオペレーターからポリシー設計者へと移行しつつあります。そして、将来の仕事は出力を生産することではなく、インテリジェンスを監督することになります」と述べています。
コンテキストエンジニアリングには、AIに関連する典型的な問題、例えば幻覚（ハルシネーション）や論理的不整合を排除するために、従業員が専門分野や領域の専門家であることが求められます。特定の知識領域における定義、制約、信頼性の閾値を理解する領域専門家は、精度を検証し、結果の曖昧さを減らすことが容易になります。
Atahanは「AIが間違っている時、誰かが『これは正しくない。修正してください』と言えなければならず、あるいはガードレールを設置できなければなりません」と指摘しています。この指摘は、AI活用における人間の監視と判断の重要性を示していると思います。
AIガバナンスの重要性
ガートナーのディレクターアナリストDeepak Sethも、AIガバナンスが2025年のトップスキルの一つであり、2026年も引き続き重要であるとの見解をAtahanと共有しています。AIの多くの分野について少しずつ知っているジェネラリストよりも、特定分野に集中した専門家の方が価値が高いとされています。
Sethによれば、優れたAIガバナンスとは、説明責任と信頼を維持することによってAIリスクを最小化することを意味します。信頼とAI主権の両方が2026年の重要なスキルになるとしています。
Sethは「アルゴリズムとコーディングを超えて、次世代のAI人材は技術、ガバナンス、組織変革を橋渡しする必要があります。2026年に最も価値のあるAIスキルはコーディングではなく、信頼を構築することです」と述べています。
この観点から、Sethは求職者に対して、単に授業を受けるだけでなく、テクノロジーに深く没入することを推奨しています。例えば、財務分野で仕事を探している人であれば、財務関連のカンファレンスに参加することを勧めています。
現在、ビジネス界においてAIが遍在的になっているため、どのカンファレンスでもAIに焦点を当てた内容が含まれています。そのビジネス文脈でAIについて人々が何を語っているかを理解することが極めて重要になっていると考えられます。
実務でAIを活用する能力の実証
適切な場面では、求職候補者は実際の問題を解決するためにAIをどのように活用するかを示せることが重要です。これは適応力と、企業ワークフローにおいてAIをパートナーとして活用する意欲を示すものであり、企業が求める資質です。
RWSのエンジニアリング担当副社長Matthew Blackfordによれば、「良いシグナルは、候補者に生成AI時代の面接や持ち帰り課題をどのように設計するかを尋ねることです。これにより、候補者がツールとその影響をどれだけ思慮深く理解しているかが素早く明らかになります」とのことです。
Blackfordは、採用において本物のAI能力は好奇心と実体験を通じて現れると述べています。「優れた候補者は、自分が試したこと、うまくいかなかったこと、そこから学んだことについて正直に話すことができます」とし、「これらのスキルはエンジニア、プロダクトマネージャー、技術リーダーに等しく適用されます」と付け加えています。
多くの企業が市民開発者プログラムを通じて従業員のスキル向上を図っています。これにより、従業員は問題解決のイニシアチブを取ることができ、これは求職者が次の仕事に持ち込める資産となります。
例えば、ソフトウェア企業IvantiにはAIガバナンス協議会があり、従業員の参加とAIスキルの展開を奨励しています。Ivantiの上級副社長兼最高法務顧問Brooke Johnsonによれば、「協議会により、従業員はツールを提出してレビューを受けることができ、すべての部門にわたって監視と説明責任を維持しながら、協力とイノベーションを促進しています」とのことです。
継続的な学習姿勢の重要性
生成AIやその他のAI技術が登場してからわずか3年であり、真の専門家の数はまだ限られています。そして、AI技術は生成AIからエージェント型AI、さらには物理的AIへと急速に変化しているため、求職者はスキル開発の最前線にいる必要があります。
Sethは「物事が非常に速いペースで進化しているため、完璧なスキルセットは存在しません」と述べ、「スキル以上に、態度がより重要だと言えます。変化への適応力、物事を学ぶ速さです」と指摘しています。
技術的な観点から、AIスキルは新しいツールやパラダイムが利用可能になるにつれて、技術の進化を表していると言えます。Blackfordは「重要なのは適応力と真の関心です」と述べています。
この視点は、AIという急速に変化する分野において、特定のツールやフレームワークの知識よりも、学習能力と柔軟性が長期的な競争力を決定する可能性を示唆していると思います。
まとめ
2026年のAI人材市場では、単なるツール使用能力を超えた高度なスキルが求められています。コンテキストエンジニアリングやAIガバナンスといった専門的能力に加え、実務での問題解決能力と継続的な学習姿勢が重視されます。技術の急速な進化を考えると、特定のスキルよりも適応力と真の関心が、長期的なキャリア構築において重要な要素になると考えられます。
