AI人材に共通して必要な力
生成AIの出力は、指示の粒度と評価方法によって大きく変わります。AI人材には、曖昧な課題を作業単位へ分解し、出力を検証し、必要に応じて人間の判断へ戻す力が求められます。
- 業務や開発課題を小さく分解する力
- AI出力をそのまま使わず検証する力
- 成果物の品質基準を説明できる力
面談前に確認する情報
AI人材は肩書きだけで実力を判断しづらいため、面談前に成果物や作業プロセスを見て候補者を絞るのが効率的です。ポートフォリオ、GitHub、利用ツール、過去の改善例を確認しましょう。
- GitHubやポートフォリオ
- AIツールを使った制作・開発プロセス
- 過去案件での役割、成果、失敗からの改善
正社員採用だけに限定しない
AI活用テーマは変化が速いため、最初から正社員採用だけに絞ると立ち上がりが遅くなることがあります。PoCや業務改善は、業務委託や副業人材で小さく始め、必要なスキルを見極めてから採用要件へ反映する方法も有効です。
- PoCやMVPは業務委託で始める
- 成果が出た領域を正社員採用要件に落とす
- 社内育成と外部人材を組み合わせる