求人票に「AI・デジタルスキル」と書いてあるのを見て、「自分には無理だ」と応募をやめたことはないだろうか。プログラミングやデータサイエンスを何年もかけて学ばないといけない——そんなふうに思っている人も多いかもしれない。でも、企業が本当に欲しがっているのは、そんな高度な専門技術ではないことが多い。むしろ、日常の仕事でデジタルツールやAIツールをどう使って、何をラクにしたか。そこを見ている。

シンガポールの採用担当者に聞いた調査でも、いま一番力を入れたい研修分野は「デジタル・AI関連スキル」だった。プロジェクトマネジメントやデータ分析よりも上位に来ている。ただし、ここでいうデジタル・AIスキルは、多くの人が想像するよりずっと実務的で、範囲も限られている。だから、埋められないギャップではない。

企業が求める「デジタル・AIスキル」って、結局なに？

特別な技術力ではない。ふだん使っているデジタルツールやAIツールで、仕事をより速く、より良く進められるか。そして、それを具体的に説明できるか。これがポイントになる。

たとえば、AIツールでレポートの下書きを作った。調査結果を整理して要約した。面倒な繰り返し作業を自動化した。そんな経験があれば、技術的なバックグラウンドがなくても、企業が求めるスキルを十分に示せる。

面接官が見ているのは、知っているツール名を並べる人ではなく、そのツールで実際に何をしたのかを話せる人だ。「AIツール使えます」だけでは、ただの自己申告で終わってしまう。でも、「この作業にAIを使って、これだけ時間が短くなった」と具体的に言えれば、それは自分のスキルの証拠になる。

2026年に差がつくスキル

AIを使った文章作成やリサーチ。文書の下書き、要約、構成の整理などにAIを使う。ただし、出てきた内容をそのまま使うのではなく、自分で確認して修正する力も必要になる。

実務で使えるデータリテラシー。データサイエンスの専門知識ではなく、表計算ソフトやダッシュボード、基本的なデータツールを使って、ビジネスの課題に答えを出せるかどうか。

業務自動化の基礎スキル。繰り返し発生する作業を見つけて、シンプルなツールやAIアシスタントで手作業を減らす。これも立派なスキルだ。

国境を越えたデジタルコラボレーション。共有のデジタルツールを使って、時差や言葉の壁を越えて仕事を進める。ツールを使えるだけでなく、チームや地域をまたいで活用できることが大事になる。

職種によって、使い方は変わる

これらのスキルがどう現れるかは、担当する仕事によって違う。人の例を無理に自分に当てはめなくていい。自分の仕事の中でどう使っているか、そこを見ればいい。

人事なら、AIツールで面接質問のたたき台を作ったり、複数の面接担当者からのフィードバックを要約したりする。営業なら、商談前にCRMの分析機能やAI要約ツールを使って、顧客情報を短時間で整理する。マーケティングなら、AIツールでキャンペーンコピーの案を複数作ったり、各市場向けにローカライズしたりして、その中から最適な案を選んで磨き上げる。財務・経理なら、表計算ソフトの自動化やAI分析で定期レポート作成を効率化して、人による判断が必要な分析に時間を回す。オペレーションなら、デジタルツールで業務のボトルネックを見つけたり、チームや時差をまたぐ調整業務を自動化したりする。

同じスキルでも、伝え方でこんなに変わる

海外拠点間の調整をするポジションに、デジタルツールの経験がほぼ同じ2人が応募したとする。

1人目は履歴書に「AI活用スキル」「高いExcelスキル」とだけ書いている。

2人目はこう書いている。「毎月のリージョナルレポートの初稿作成にAIツールを使い、準備時間を丸1日から2時間未満に短縮しました。その後、内容を自分で精査・修正して関係者に共有しました」。

実際の経験にほとんど差はないかもしれない。でも、面接官が具体的に評価できる情報を出しているのは2人目だけだ。その後の面接の受け答えにも、差が出ることが少なくない。

技術的なバックグラウンドがなくても、スキルは身につくし、伝えられる

まずは日常業務から活用できる場面を探す。普段繰り返している仕事に目を向けて、AIやデジタルツールで時間を短縮できる部分、質を高められる部分がないか考えてみる。先にツールを選ぶのではなく、仕事の課題から始めるのがコツだ。

試したことと結果を記録する。何を試して、何が変わって、どんな結果が出たのか。簡単にメモしておく。その記録が、自分のスキルを示す具体的な証拠になる。

ツールではなく成果を説明する。使ったツール名ではなく、得られた成果をビジネスの言葉で話す練習をする。「AIツールを使いました」より、「AIで初稿を作ることでレポート準備の時間を短縮しました」のほうが伝わる。

曖昧な表現を避ける。「AIツールに慣れています」だけでは、突っ込まれたときに答えられないかもしれない。具体的な活用例を一つ用意しておけば、自分のスキルを明確に伝えられる。

やりがちな間違い

デジタル・AIスキルは技術職やIT系だけに必要だと思い込む。これはもったいない。調査では、特定の技術職に限らず、幅広い職種でデジタル・AI関連スキルが最も重視されていた。

自分には関係ない仕事だと考える。「それはIT部門の仕事でしょ」と思ってしまうと、自分のスキルや対応力を実際より低く見せてしまう。

使えるツール名だけを並べて、成果を示さない。ソフトウェア名をいくつも並べるより、どれか一つで何を達成したかを具体的に話すほうが効果的だ。

英語力とAI・デジタルスキルは、役割が違う

デジタル・AIリテラシーは、語学の代わりになるものではない。この2つは役割が違う。英語力は国際的な仕事に就くための基礎的な要件。デジタル・AIリテラシーは、その基礎を満たしたうえで、ほかの候補者との差別化につながるスキルの一つだ。

今回の調査では、シンガポールの採用担当者の68.6％がデジタル・AIリテラシーを最も重視する研修分野として評価していて、プロジェクトマネジメントの52.4％を上回った。語学学習に加えて、デジタル・AI分野の準備にもしっかり取り組む必要があるということだ。ただし、語学よりAIを優先すべきという話ではない。

調査結果から見えること

「Reeracoen Singapore Hiring Manager Survey 2025/2026」では、企業の68.6％が、調査対象の研修分野の中でデジタル・AI関連スキルを最も重視すると回答した。次いでプロジェクトマネジメントが52.4％、データ分析・ファイナンシャルリテラシーが49.6％で、いずれもデジタル・AI関連スキルを大きく下回っている。また、76.6％が、具体的な活用事例や研修受講歴など、スキルアップを示す実績を候補者評価のうえで「重要」または「非常に重要」と答えている。

まとめ

企業が求めるデジタル・AIスキルは、プログラミングのような高度な専門技術ではない。日常業務の中でデジタルツールやAIツールを使って、仕事を効率化したり質を高めたりした経験こそが、企業にとって魅力的なスキルとして評価される。大事なのは、使ったツール名を並べるのではなく、その活用でどんな成果が出たのかを具体的に伝えること。技術的なバックグラウンドに不安がある人も、日常業務の中から活用できる場面を探して、試したことと結果を記録して、成果をビジネスの言葉で説明する練習を始めてみよう。