AI・開発トレンド

AIリテラシー

（えーあいりてらしー／AI Literacy）

一言でいうと

AIが何を得意とし、どこで間違えるかを踏まえたうえで、使う場面を選び、結果を確かめられる力を指します。

生成AIが一般に広まった2023年から、企業内の育成テーマとして使われるようになりました。国内では IPA のデジタルスキル標準が全社員向けのリテラシーと専門人材のスキルを分けて示しており、社内研修の設計はこの区分を参照して組まれる例が多くあります。

用語としては新しく、指す範囲も定まっていません。ツールを操作できる水準から、リスクを判断できる水準まで、同じ語で語られています。

生成AIは誰でも使えるぶん、判断が個人に委ねられます。出力をそのまま提出して事実誤りが混ざる、社外に出してはいけない情報を貼り付ける。起きているのは技術の事故ではなく、判断の事故です。

AIリテラシーは、この判断の底上げを指す言葉です。具体的には、出力が誤りうることを知っていること、何を渡してよいかを判断できること、結果を確かめる手順を持っていることの3点に集約されます。

社内研修、利用規程の周知、業務での利用範囲の設計に関わります。全社員向けの基礎研修と、業務ごとの具体的な使い方の手引きを分けて用意する形が一般的です。

採用の実務でも、非エンジニア職の要件として書かれる例が増えています。

求人要件としては扱いが難しい語です。「AIリテラシーのある方」と書いても、応募者ごとに解釈が違い、選考の基準になりません。

書くのであれば、業務のなかで何ができてほしいかに置き換えてください。生成AIを使って資料の下書きを作れる、出力の誤りを自分で確認できる、といった形にすると、面接での確認もできるようになります。

用語	指すもの	AIリテラシーとの違い
プロンプトエンジニアリング	指示文の設計	技能のひとつ。リテラシーは判断まで含む
AIガバナンス	組織としての利用範囲と責任の枠組み	組織側の仕組み。リテラシーは個人の判断力
ITリテラシー	情報機器やネットを扱う基礎能力	対象が広い。AIリテラシーは出力が確率的であることの理解が中心