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【中国E83】 AIと人間が共創する未来（企業が直面する４大スキル）2025.04.11

 

今回は、前回の記事に引き続き、AIと人間が共創す
るための４大スキルの以下の３つについてお話する。

　・AIを理解する（ AIリテラシー）
　・言語化スキル（意図明確化）
　・リスク·ガバナンス体制（AIリテラシー）

 

※「BPRスキル（問題解決スキル）」に
　　関しては、前の記事をお読みください。

 

 

 

 1.【スキル❷】AIリテラシー：共創設計の核心

（例❶）杭州企業が実践する AIリテラシー養成術

杭州の化学原料商社C社で起きた衝撃的事実は、契約
書のチェックにおける「AIの盲点」を浮き彫りにした。

 

同社が、英文契約書のリスク条項抽出を生成AIに
依頼したところ「不可抗力条項（Force Majeure）」
の 89%を見逃していた。
　　↓
この原因は単純なプロンプトミスにあった。

「リスク関連条項を抽出してください」という曖昧な指
示では、AIは専門用語を認識できないことが判明した。

 

 

プロンプトとは、「促す」「指示する」といった意味を持つ言葉。
生成AIの領域では、AIに対して与える「指示や質問」を指す。
　　↓
このプロンプトを通じて、生成AIは与えら
れた指示や、質問に対する応答を生成する。

以下が生成AIを使いこなす上で重要なポイントとなる。
「いかに適切なプロンプトを作り出せるかどうか」

 

 

AIリテラシーとは、AI（人工知能）の基礎知識を理
解し、正しく使いこなすための能力のことを指す。

リテラシーは「特定分野に関する知識や活用能力」を指し、
AIリテラシーは、そのリテラシーと AIを組み合わせた造語。
　　↓
今、人手不足の解消や、アイデア創出のサポートとして、AIを導入する企
業が増加しているが、AIの特性を正しく理解していないと「重大なトラブ
ルが発生する」「誤ったコンテンツに騙される」などの事態が起こり得る。

 

 

①この教訓から生まれた「AIリテラシー３段階評価法」
が、中国BtoB企業の新基準になりつつある。

 

 

②C社が開発した「AI能力マトリクス」は注目を
集めており、業務タスクを以下の４象限で分類
し、適切なプロンプト設計を徹底。

　　　・AI単独可
　　　・AI支援要
　　　・人間主導
　　　・共同創造領域
　　　　　　↓
結果、同社の AI活用失敗率が 62%低下した。

 

 

③特に顕著な効果があったのは、
原料価格シミュレーションの改善事例。

・改善前：単純な「過去５年の価格推移を予測」→外れ率 22%
・改善後：「地政学リスク要因を加重計算する重み付けパラメータを追加」→外れ率 7%

 

 

（例❷）蘇州工場の「５層プロンプト設計法」革命

蘇州市の精密部品メーカーD社では、
AIリテラシー不足が重大事故を招いた。

生産ラインの異常検知AIに「温度上昇を監視」と指示した
ところ、基盤裏面の熱暴走を見逃すトラブルが発生した。

 

 

④この教訓から生まれた「５層プロンプト設計法」は、以下。

1. 目的定義層：「何のために？」（例：装置故障予防）
2. 対象特定層：「どこを？」 　   （例：モーター軸受け部）
3. 条件設定層：「どの範囲で？」（例：表面温度＋振動数）
4. 出力形式層：「どう表現？」　  （例：10分毎のグラフ化）
5. 検証方法層：「正しさの基準は？」（例：赤外線画像との突合）
　　↓
この手法で再設計したプロンプトにより、
異常検知精度が 94%に向上し、年間保守
コストを大幅に削減することに成功した。

 

 

（例❸）北京で明らかになった「人間の優位性」

北京市の人材開発機関E社が実施した実験では、
200名のビジネスパーソンに「顧客クレーム分析」
を AIと共同で実施させた。
　　　　↓
結果は、以下。

・AI単独：表面的なキーワード抽出
（例：「納期遅延」）

・人間＋AI：背景要因の構造化
（例：「雨季の物流遅延→代替ルート提案」）

 

 

⑤特に効果的だったのが「逆質問トレーニング」。

具体的な手法は、以下。

1. AIの出力結果に対して「なぜ？」を５回繰り返す
2. 各回答の根拠をデータで検証する
3. 説明できない部分を人間の観察で補完する
　　↓
この訓練を受けたグループは、以下が３倍向上した。
「AIの誤判断を修正するスキル」

 

 

⑥C社の人材開発部長の言葉は、現代の
AIリテラシーの本質を言い当てている。

 

「AIは優秀な新入社員である。ただし、
取扱説明書を自分で書かせる必要がある」
　　　↓
データ分析力より重要なのは「AIの思考のクセ」
を理解し、適切な指示を設計する能力である。

これこそが、人間と AIの共創設計を
可能にする真のリテラシーと言える。

 

 

 

 2.【スキル❸】言語化スキル：AIに伝わる日本語の磨き方

①プロンプト設計の革新が生んだ 89%精度向上

蘇州市の産業機械メーカーD社で、
起きたトラブルは業界に衝撃を与えた。

 

営業担当がAIに入力した「顧客の要望に合わせた
見積書作成」というプロンプトが想定価格の３倍
もの高額提案を生成した。
　　　　↓
原因は「要望」の具体性不足にあった。

 

 

②この教訓から生まれた「４段階プロンプト設計法」
が、中国製造業の AI活用を変革している。

1. 意図明確化：解決すべき本質課題を１文で定義
2. 文脈構築：関連データと制約条件を付加
3. 出力設計：希望する形式と詳細レベルを指定
4. 検証プロセス：AIの出力結果を評価する基準設定

 

 

（例❹）生産管理AIへの指示改善事例

【従来のプロンプト】
「金型の不具合を改善して」
→ 解決策提案の 75%が過去の類似事例のコピー

 

 

【４段階設計後のプロンプト】
1. 意図明確化：
「プレス加工時のバリ発生率を 2.8%→ 0.5%以下に低減」

2. 文脈構築：
「材料：SUS304、板厚1.2mm、速度毎分12回」

3. 出力設計：
「改善策を①金型改造②工程変更③補助工具の３点で比較表形式」

4. 検証プロセス：
「提案策ごとに想定コストと効果持続期間を数値化」

　　↓
この改善で、有効施策の採用率が 89%向
上し、バリ不良率は 0.4%まで改善した。

 

 

（例❺）北京の失敗が証明する「抽象語の危険性」

北京市の電子部品メーカーE社では、「生産効率向上を」
という曖昧な指示で、AIが提案した「ライン速度 20%
増」が装置の過負荷故障を連発させる事態が発生した。
　　　　　↓
根本原因は言語化スキルの不足にあった。

・「効率」の定義が不明（生産数？稼働率？）
・制約条件の記載漏れ（電力容量・メンテナンス頻度）

 

 

③D社の AI統括責任者の言葉は製造業の新常識を表す。
「プロンプト設計は技術文書の執筆である」

精密な言語化が、AIの潜在能力を解き放つ鍵である。

 

 

 

 3.【スキル❹】リスク・ガバナンス体制

（例❻）天津市の製薬企業E社の模範的事例

天津市の製薬企業E社が構築した「AI監視ダッシュ
ボード」は、以下の３層構造で運用されている。

1. リアルタイム監視層：AIの意思決定ログを可視化
2. バイアス検出層：倫理基準との乖離を自動検知
3. ヒューマンチェック層：専門家チームによる最終承認
　　↓
これにより、AI導入に伴うトラブルが 78%減少した。

 

 

 

 4. 未来の採用戦略を先取りする方法

（例❼）寧波市の電子機器メーカーF社の「AIスキルマップ診断」

寧波市の電子機器メーカーF社が実施した、
「AIスキルマップ診断」は全社員を５段階で評価する。

・Level1：基本的なAIツール操作
・Level2：業務プロセスへの適用設計
・Level3：予期せぬ事態への対応力
・Level4：組織横断的な活用推進
・Level5：新規ビジネスモデル創出
　　　　　↓
６ヶ月間の研修後、Level3以上が 28%から 63%に向上した。

 

 

 

 5. AI実務経験者の争奪戦と「進化型人材」の条件

あるビジネススクールの最新レポートによると、
2025年中に、以下と予測されている。

「中国BtoB企業の 89%が AI実務経験を採用必須条件とする」

 

 

（例❽）深センの産業用ドローン製造企業のDJIでは、
2023年時点ですでに生産ラインの異常検知システム
開発において、「機械学習モデルのカスタマイズ能力」
を採用基準に追加している。

 

実際にAIツールを「使いこなす」だけでなく、
「業務プロセスに応用する」スキルを持つ人
材の採用難易度が従来比３倍に上昇している。
　　　　　↓
重要なのは、単なるツール操作能力ではなく、
「AIと共に成長する進化力」。

 

 

 

 6. まとめ

①東方ビジネススクールのリサーチディレ
クター張氏は、次のように指摘しています。

「2025年の人材戦争は『AIを使う人材』から
『AIを進化させる人材』の獲得競争にシフトする」

 

 

②日系企業が、中国市場で競争力を維持するために
は、技術的スキルよりも、以下を兼ね備えた「人材
の育成システム」が分水嶺になると予想されます。

　　　・人間ならではの批判的思考
　　　・倫理的判断力

 

 

（参考）企業が求める優秀人材は「会社に合う人」で、かつ 会社に積極的に貢献できる人材のこと

 

 

 

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