三菱商事が「G検定」を昇格要件に導入｜AI人材育成の戦略とは？
このページでわかること
- 三菱商事がG検定を昇格要件にした背景
- G検定とは何か？ 難易度や対象範囲
- 導入の現実性と他社への波及可能性
- 技術者視点からの評価と懸念点
驚きのニュース──「AI検定」が昇格要件？
三菱商事が「G検定」を昇格要件に導入するというニュースが飛び込んできた。筆者が最初にこの話を聞いたとき、「AI検定とは何だろう？」と素朴な疑問を持ち、調べてみたところ、それは一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する「G検定（ジェネラリスト検定）」であることが分かった。
G検定は、これまでデータサイエンティストやAI開発者のための専門的な知識を測る試験として知られており、「一般社員が対象になるのか？」と疑問を抱いたのが正直なところだった。
G検定の内容とそのハードル
実際にG検定の出題範囲を見てみると、統計学、ニューラルネットワーク、教師あり学習・教師なし学習、強化学習、自然言語処理といった、AI理論の根幹に関わる分野が並んでいる。生成AIの登場により、プロンプトエンジニアリングのような実用的なスキルが徐々に一般にも広まりつつあるが、G検定は依然として理論重視であり、初学者には決して易しい試験ではない。
そのため、「これを一般社員の昇格要件にするのは厳しいのではないか」と感じた。
超大手だからこそ可能な導入？
ただし、その導入企業が三菱商事である点は重要だ。高年収・高学歴の社員が多く在籍し、もともと能力の高い人材が集まる環境であれば、G検定レベルの知識を昇格要件とすることも、ある程度合理的であるとも考えられる。
一方で、筆者が勤務するような技術系メーカーであっても、中高年層を中心にG検定の取得はハードルが高いと感じる。全社的な導入は、慎重な判断が必要だ。
他社への波及はあるのか？
AIリテラシーの底上げは多くの企業にとって急務だが、G検定のように理論に寄った試験を導入する企業がどれほど増えるかには疑問が残る。むしろ、今後はプロンプトスキルや実用的な生成AI活用法の方が重視される傾向が強まると考えられる。
企業によっては、話題性や経営層の思い付きでG検定を制度に組み込む動きが出るかもしれないが、実務との乖離が表面化すれば、数年のうちに撤回される可能性も高い。
※（追記）なお、実際にG検定を制度として導入している他社の事例について、別記事でまとめてみた。筆者の懐疑的な視点とは異なり、大企業にて導入の広がりを前向きに捉えていた。
技術者の視点から見たG検定
筆者自身はエンジニアとしての立場から、G検定の内容に対して一定の関心と理解があるため、受験には前向きだ。理論的な背景を知っておくことは、現場での応用や判断力にもつながるからだ。
しかし、それは技術職であるからこその視点であり、非技術系の社員に一律に求めるにはやはり無理があるだろう。昇格要件として運用するならば、選択制や補完的な研修制度との組み合わせが望ましい。
結論──AIリテラシー教育に必要なバランス感覚
G検定の導入は、AIリテラシー向上に向けた先進的な取り組みである一方、その運用には慎重な設計が必要である。知識の深さと実用性、理論と現場感覚のバランスを取りながら、より多くのビジネスパーソンが無理なくAIと付き合える土壌を作ることが、これからの企業に求められる姿だ。
そういえば、10数年前はTOEICの点数を昇格要件として課す企業が流行りのように増えた覚えがある。楽天がその代表で、その後も楽天は英語能力の高さについての噂は継続的に聞く。当時、それに追従しただけの企業は、さて、その制度を今も残しており、ビジネスに活用できている企業がどれほどあるだろうか？