今や、バズワード化している「生成AI」。それは今後人々の働き方に変革をもたらす技術といえますが、人間に取って代わるものではないと認識されつつあります。より正確には、AIの能力は学習効果により高度になるが、それを使いこなし、適応することができる人間が増えるため、AIに取って代わることはないと考えられているからです。

このような楽観的な考えの中、今データリテラシーに続く新たなスキルギャップとして、AIリテラシーが注目されています。

生成AIのユニークな側面のひとつは、AI体験があっという間に民主化したことです。疑問を持った時点に、誰でもがChatGPTや他の同様のツールにログインし、質問し、答えを得られるようになりました。
しかし、企業で利用する場合、利用者は専門家である必要はありませんが、より生産性が高くなるような仕事の活用方法を模索する必要があります。

私どもは長年、データを使う従業員に対しデータリテラシーの必要性を言及してきました。今回のAIリテラシーも、データリテラシー同様に、AIを使う従業員に対して必須となるリテラシーといえます。
今回、これから身につけるべきAIリテラシーについて語ります。

AIリテラシーが重要な理由

生成AIの最も興奮させる側面の1つは、コンテンツを生成したり、数秒で要約したりすることで、自分自身に「10倍の力」を与えてくれるように見えることです。具体的にAIは反復的なタスクを自動化し、膨大なデータセットを分析、意思決定に役立つ洞察を提供することができます。
しかし、これらの能力をフルに活用し業務の生産性を高めるためには、AIに関する適切なレベルの習熟が必要となります。このAIのスキルがあれば、AIシステムによる最適なアウトプットを生成する手法を理解し、その結果の正誤を見定める能力を身につけられます。

その反面、生成AIに関する最大の懸念は、データセキュリティやプライバシーの侵害、著作権侵害や剽窃のリスク、不正確または不完全な情報に基づく誤った結論のリスクなどです。責任をもって倫理的にAIを利用するには、適切なレベルのAI習熟度が必要となります。AIリテラシーは、AIアルゴリズムのバイアスを認識する方法、データのプライバシーとセキュリティを保護する方法、AI規制と標準の複雑な新しい状況をナビゲートする方法など、リスクを軽減するために必要な知識とツールを提供します。

このようにAIリテラシーを持つ人材は、今後必要不可欠になると考えられています。
それを示すデータとして、AIリテラシーを必須条件した求人情報が急速に掲載されるようになりました。LinkedInのデータによると、これらの求人情報は2年間で2倍以上に増加したことで証明しています。

AIリテラシー・そのギャップ

現在の状況はいかがでしょうか？
企業において、従業員に対して企業価値を高めるAIリテラシーの重要性を認識し始めていますが、その道のりは長いといえます。最近のマッキンゼー社のグローバル調査によると、AIを導入する企業の10社に4社が、全体のうち20％以上の自社従業員に対して再訓練する必要性があると答えています。
同時に、他のグローバル調査では、従業員の50％以上が自分の職務にAIのスキルが不可欠になると考えているなか、過去1年間にAI関連のトレーニングを受けたことがあるのは13％に過ぎないという結果も出ています。

このように、AIを積極的に導入する企業は多いものの、従業員への教育は遅れていると言っても過言ではありません。しかし、良い兆しも見えてきております。教育機関が新しいAIトレーニングプログラムを開発・提供されつつあります。これらを活用することで、企業は従業員に対してに学ぶ機会を与え始めています。

データリテラシーが依然として重要な理由

このAIの新時代においても、データリテラシーは必要でしょうか？私たちの答えは「イエス」です。AIリテラシーは、AI技術、アルゴリズム、およびそのアプリケーションを理解することに重点を置いていますが、データリテラシーはデータを効果的に操作するために必要な基礎知識に重きを置いています。

昨年から生成AIに大きな注目が集まっていますが、AIの潜在的な価値の大部分は従来の伝統的なAI技術が活用されています。

データリテラシーは、従来型のAIを実現するための優れた手段と言えます。高品質のデータセットを選択・準備し、データ内のバイアスを認識・軽減し、データ駆動型の意思決定を行うためにアウトプットを提供できるからです。
したがって、企業が従来型AIと生成AIを組み合わせたハイブリッドAIアプローチを採用する際には、AIリテラシーとデータリテラシーの両方を組み合わせたハイブリッドリテラシーを持つ人材を用意することが不可欠となる。

企業がAI戦略を策定・実施する際、データファブリックをAIに対応させ、信頼できるデータ基盤を確立し、すべてのAIのパワーを活用することは、その戦略の基本的な構成要素と言えます。しかし、AIで成功するには、仕組みだけではなく従業員の能力向上も重要でしょう。だからこそ、AIリテラシーは新しいデータリテラシーの一部と断言できます。

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