こんにちは、いつも「かつコード」のサイトをご覧いただきまして、ありがとうございます。

毎週金曜日にブログとしてリポートをお伝えしております。

今回は、AIでSEO対策をどのようにするのかについて解説します。

「AIに使われる側」になる不安

AIに文章を書かせてみた。画像も作らせてみた。

便利だとは思う。

でも同時に、ふとこんな不安がよぎることはないでしょうか。

「このままだと、自分の仕事はAIに置き換わってしまうのではないか」

「今から何を勉強すれば、AIに使われる側ではなく、使う側でいられるのか」

結論から言うと、必要なのは「AIについての専門知識」ではありません。

プログラミングを覚える必要も、AIの仕組みを理解する必要もありません。

本当に差がつくのは、もっとシンプルな力です。この記事で具体的に整理していきます。

AI時代に必要なスキルの基礎知識

技術力より「AIへの指示力」が差になる。AIに何を、どう頼むかを設計できる人が評価される。

プロンプト力とは何か

プロンプト（AIに対する指示文・質問文のこと）を、目的に合わせて的確に組み立てる力を「プロンプト力」と呼びます。

たとえば同じ「ブログ記事を書いて」という指示でも、「経営者向けに、専門用語を避けて、結論を先に書いて」と条件を付け加えるだけで、出てくる文章の質はまったく変わります。

AIは指示された通りのことしかできません。

だからこそ、「何を、どんな順番で、どんな条件で頼むか」を設計する力が、成果物の質を直接左右するのです。

これは特別な訓練が必要な技能ではなく、「自分が本当に欲しい結果は何か」を言語化する習慣があれば、誰でも伸ばせる力です。

なぜ技術力ではなく「指示力」が重要なのか

AIツールの操作そのものは、年々簡単になっています。

専門的なプログラミング知識がなくても、チャット形式で誰でも使えるようになりました。

つまり「AIを使える」こと自体は、もはや差別化要因にはなりません。

差がつくのは、AIに何を任せ、どんな結果を求めるかを的確に設計できるかどうかです。

同じAIツールを使っても、あいまいな指示しか出せない人と、目的・条件・完成イメージまで具体的に伝えられる人とでは、出てくる成果物の質にはっきりとした差が生まれます。

これが「技術力より指示力」という結論の根拠です。

スキル別・重要度の判断軸

すべてを一度に伸ばす必要はない。まず「問いを立てる力」から着手するのが最も効果的。

AI時代に求められるスキルの重要度表

必要とされるスキルは1つではありません。

優先順位をつけて整理すると次のようになります。

スキル	内容	重要度	身につけやすさ
問題定義力	何を解決したいかを明確に言語化する力	★★★	やや難しい
プロンプト力	AIへの指示を具体的に設計する力	★★★	身につけやすい
批判的思考力	AIの回答を鵜呑みにせず検証する力	★★★	やや難しい
対人コミュニケーション力	人にしかできない交渉・信頼構築の力	★★☆	経験に依存
情報の目利き力	何が正しく、何が古い情報かを見抜く力	★★☆	訓練で伸びる
AIツールの操作知識	各種AIツールの使い方そのもの	★☆☆	身につけやすい

表の中で意外に感じるかもしれないのが、「AIツールの操作知識」の重要度が最も低い、という点です。

ツールの使い方は調べればすぐわかりますし、日々新しいツールが登場して入れ替わっていきます。

それよりも、「そもそも何を解決したいのか」を自分の頭で考える力の方が、時間が経っても価値が落ちない、本質的なスキルだということです。

「問いを立てる力」が最優先である理由

生成AIは、明確な問いに対しては驚くほど質の高い答えを返しますが、あいまいな問いに対してはあいまいな答えしか返しません。

つまりAIの性能を引き出せるかどうかは、使う側が「良い問い」を立てられるかにかかっています。

これまでのビジネスでは「与えられた課題を解決する力」が評価されてきましたが、これからは「そもそもどんな課題があるのかを発見し、言葉にする力」の方が価値を持つようになります。

課題そのものをAIに解かせることはできても、「何が課題なのか」を見つける部分は、まだ人間にしかできない領域だからです。

実践例：採用面接で見ているポイント

面接で見るべきは「AIを使ったことがあるか」ではなく「AIとどう付き合っているか」。

かつコードの採用面接で実際に聞いていること

弊社では、スタッフの採用面接の際に、AIツールの操作経験そのものはほとんど聞きません。

代わりに聞いているのは、次のような質問です。

• 「AIに何かを頼んで、期待通りの結果が返ってこなかった経験はありますか。その時どうしましたか」
• 「AIの回答をそのまま使わずに、修正・検証したことはありますか。どんな点を疑いましたか」
• 「最近、AIを使って自分の仕事のやり方を変えた具体例を教えてください」

これらの質問で見ているのは、AIを「魔法の箱」として盲信していないか、それとも「便利だが間違えることもある道具」として、うまく付き合えているかという点です。

たとえば「AIに書かせた文章をそのままお客様に送っていた」という答えが返ってくると、批判的思考力が育っていないサインだと判断します。

逆に「AIの提案を3パターン出させて、自分で比較検討してから決めた」というような答えは、指示力と検証力の両方が身についている証拠として高く評価しています。

スキルは採用時だけでなく育成でも重視している

採用後も、スタッフ研修の中で「AIへの指示の出し方」を具体的に指導する時間を設けています。

たとえば同じ依頼を3通りの指示文で試させ、結果を比較させるという簡単な演習だけでも、指示力は目に見えて向上します。

特別なスキルではなく、意識して練習すれば誰でも伸ばせる力である、という実感があります。

まとめ

AI時代に必要なのは、AIについての専門知識ではなく、AIに何を、どう頼むかを設計する「指示力」と、その回答を鵜呑みにせず検証する「批判的思考力」です。

どちらも特別な才能ではなく、日々の意識と練習で誰でも伸ばせるスキルです。

今日からできる3つのアクション

• 直近でAIに出した指示を1つ振り返り、条件や完成イメージをもっと具体的にできないか考えてみる
• AIの回答をそのまま使わず、一度「本当にこれで合っているか」を自分で検証する習慣をつける
• スタッフがいる場合は、AIとの付き合い方について1つ質問を投げかけてみる

まずは自分自身の「AIへの頼み方」を振り返るところから始めてみてください。

次回は第6章の締めくくりとして「AIは仕事のパートナーになる」というテーマで、どこまでAIに任せ、どこから人がやるべきかを整理します。