AIはテック人材不足を解決しない——解決できるのはリーダーだ

多くのCIOがスキルファースト採用の重要性を認識している。AIが採用プロセスの多くの段階に組み込まれつつある現在、テクノロジーに期待する声もある。しかし現実はそうではない。AIは採用の意思決定を速くできるが、その意思決定を支えるシステムの問題は解決できないからだ。

学歴要件の撤廃は進んできたが、多くの組織はいまだに間違いを犯している。そしてAIは、その間違いに、スピードとデータドリブンという名の正当性を与えてしまっている。スキルファースト採用の戦略があっても、IT、人事、事業と各部門のリーダーが成果・説明責任・評価指標で一致していなければ実行で失敗する。機能していない採用システムにAIを重ねても、偏った判断が速くなるだけだ。

「スキルファースト」がバズワードになった経緯

スキルを採用の軸に置くという考え方は新しくない。コンピテンシーベースの採用は1970年代から議論されてきた。テクノロジースキルのギャップ拡大、非伝統的な学習経路の増加、「学歴インフレ」への認識が広まる中で、スキルベース採用は主流になった。大手企業が学歴要件を撤廃し、他もそれに続いた。しかし議論が盛り上がってもシステムは変わらない。Indeedのデータでは、2019〜2024年に求人票での学歴要件は減少したが、2025年11月には再び増加に転じ、5年間の進展がほぼ帳消しになってしまった。

現在、最も重要なスキルであるプロンプトエンジニアリング、AIツールの活用、AI補完型プロジェクトの遂行力などは、伝統的な学位プログラム外で培われている。つまり、学歴はキャリアの準備指標としてますます機能しなくなっているのだ。

スキルファースト採用を宣言するだけでは、実態は変わらない。フェニックス大学の調査では、採用決定者の69%がいまだに学歴への依存が強すぎると感じており、代わりに何を評価すべきかの明確な指針がないと答えている。

スキルファースト採用が失敗する3つのポイント

スキルファーストのイニシアティブは、主に3つの場所で失敗している。求人票、スクリーニングツール、そして社内の懐疑論だ。

まず求人票を見てみよう。採用担当者は過去のテンプレートに頼りがちで、実際の業務パフォーマンスで検証されたことのない学歴要件や経験年数をそのまま流用する。

2つ目はスクリーニングツール。企業の約90%が何らかのAIを候補者スクリーニングに使っているが、AIは既存の採用データから学習する。そのデータにバイアスがあれば、バイアスが自動化されるだけだ。「過去の合格者パターン」が意思決定に組み込まれ、それが「データドリブン」や「中立的」に見えてしまう。

3つ目は社内の懐疑論とトレーニング不足だ。先ほどのフェニックス大学の調査では、非HR部門の管理職の4人に1人が、最終採用権を持ちながら面接トレーニングをまったく受けていない。「スキルファースト」の共通定義と明確な説明責任がなければ、イニシアティブは個々の裁量の中で崩れていく。

CIOだからこそ見えているもの

CIOはC-suiteの中でも、採用のミスマッチの影響を最も身近に感じる立場にある。セキュリティアナリストがインシデント対応時に機能しないとき、スキルギャップの代償を現実のものとして目撃するのはCIOだ。CIOはまた、AIの普及によって「優秀な人材の条件」が変わりつつあることをいち早く感じ取っている。エージェンティックAIシステムを構築して監視を自動化するエンジニア、複数のAIツールをカスタムワークフローに統合するアナリスト——こうした人材が生み出す価値は飛び抜けているが、その資格は従来の求人票の要件とはかけ離れていることが多い。

成功しているCIOのアプローチ

成功しているCIOは具体的だ。各役職に本当に必要なスキルを定義し、現在活躍している社員のパフォーマンスに照らして検証する。AIツールの実務経験は含まれるか——AIエージェントを構築・展開したことがあるか、複数のAIツールを横断して使えるか、AI補完型の問題解決プロジェクトを完遂した経験があるか。こうした具体的なスキルを確認する方が、学歴を見るよりもその人の業務での活躍を正確に見通せる。

次に、ITと人事が共通の指標を持つ。うまくいっている組織は、従来の採用指標に加え、入社90日後のパフォーマンスレビュー、1年後の定着率、昇進速度を追跡している。TEKsystemsがSentara Healthcareと行った「New Collar Program」では、スキルベースのコーホートモデルでビッグデータポジションを充足し、研修から1年後の定着率80%を達成した。

さらに、ポジションが空く前に研修パートナーとの関係を構築する。Bank of Americaは2025年だけで約4000万ドルを人材育成に投資し、全米600以上の非営利団体と連携した。技術スキルは門を開くが、長期的なキャリアを築くのは「スマートスキル」——判断力、感情知性、複雑な問題解決能力、俊敏性だ。

データが示すこと

スキルファースト採用は、体系的なオンボーディングと育成の仕組みと組み合わせることで、採用だけでなく定着にも効果を発揮する。

技術職の離職コストは年収の1〜2倍に達する。あるTEKsystemsのクライアントは、スキル訓練を受けた人材を活用することで初年度に23万8000ドル（約3700万円）のプラスを達成。年間110万ドル（約1億7000万円）以上のリターンが見込まれているという。
スキル訓練を受けた人材は、従来の採用経路からの人材より明らかに速く戦力化するという報告もある。

HRを管轄していなくても、CIOにできること

変化を起こしているCIOは、まず1〜2の役職でスキルベース採用を実験的に実施し、結果を厳密に追跡して、データで組織全体への展開を訴えている。技術職の空席は、プロジェクトの遅延やチームへの負荷として、じわじわとコストになって現れる。それを数字で示せるのは、CIOだ。

AIがスキルの定義を塗り替える中、スキルファースト採用は「宣言」ではなく「運用モデル」として機能させなければ意味がない。スキルの定義を具体化し、ITと人事を共通指標で揃え、研修パートナーとのパイプラインを持つ——その3つが揃って初めて、本当に使える人材を採用できる。Bank of AmericaもTEKsystemsも、原則を掲げたから成果を出したのではない。システムを作ったから成果を出した。そして、システムを作るのは、CIOが最も得意とすることだ。