2026年、人材が取れない会社の共通点——AI前提の採用要件「再定義」術

【Q&A】制度と課題の深層

Q1. なぜ2026年が転換点になるのですか？

A. 企業の投資計画と人事制度更新のタイムラグが収束するからです。2023〜2024年はPoC期、2025年に部門展開、2026年に全社標準化と評価制度反映が重なりやすいです。一次情報（アンケート）は「要件見直しが過半」と示唆しています。評価・報酬・採用が同期し、AI運用能力の市場価格が見えやすくなります。

Q2. 採用ミスマッチは金額換算できますか？

A. できます。採用ミスマッチコストは、（採用コスト＋オンボーディングコスト＋離職コスト）＋（期待生産性−実績生産性）×在籍月数で近似できます。IT・ソフトウェアでは、後段の生産性ギャップが支配的になりがちです。課題選考と再現性テストで、ミスマッチ率が二桁％改善した事例も見られます（※企業公表資料ベース）。

Q3. AIスキルは資格で足りますか？

A. 足りません。資格は最低限の知識証明に留まり、実務で効くのは「モデル選択→データ健全性→プロンプト→バリデーション→運用改善」を回す再現性です。したがって、JDに紐づく生成物ポートフォリオと業務データの扱いを評価軸に組み込むのが現実的です。

Q4. 中小企業はどう対応すべきですか？

A. 標準パッケージ活用と共同調達が現実解です。JDテンプレ、課題選考キット、オンボーディング教材を外部調達し、評価は成果物比較に集中します。内製に固執せず、外部アセッサーを短期導入して制度設計の初期誤差を抑えると、費用対効果が上がります。