生成AIを使って成果を出すにはどんなマインドやスキルが必要なのでしょうか？
パーソル総合研究所が2026年7月に発表した調査には、AIの利用者にとって興味深い結果がたくさんありました。今日はその中から、教室で学ぶ私たちに関わるポイントをご紹介します。

◆調査の概要
「AI環境における人材とマネジメントに関する定量調査」は、全国の正規雇用者3,300人を対象にした調査です。仕事でAIを使いこなし、成果を出している人にはどんな特徴があるのかを分析しています。

◆今から始めても、決して遅くありません
調査によると、正規雇用者の生成AI利用率は54.3%でした。2025年10月の41.9%から、半年で12.4ポイント増えています。年代、性別に見ると男性50代、女性60代のように、これまで利用が少なかった層ほど伸びが大きく、性別、年代間での利用の差が縮まっています。

→【Point】「AIの活用に乗り遅れてしまった。今さら学んでも・・・」と悲観する必要はありません。AIを使う人は、いま着実に広がっている最中です。学び始めるのに一番早いのは「今」です。

◆多くの人が感じている課題は？
AIの活用で多くの人が課題と感じているのは、「欲しい回答を得るために、指示を何度も出し直す」ことや、「仕事の前提をAIに伝えるのが負担」という点でした。しかも、活用が進んでいる人ほど、こうした課題をより強く感じる傾向がありました。
使い込むほど、うまくいかない点にも気づけるようになるようです。

→【Point】当教室の生成AI講座では、実際に指示を何度か出して回答の精度を上げる練習と、仕事の前提をAIに伝える練習がチャレンジ問題に含まれているので、この課題についても体験していただけると思います。

◆成果を分ける「メタ・スキル(行動特性）」と「思考・マインド」
今回の調査で印象的だったのは、同じようにAIを毎日のように使うヘビーユーザーでも、成果に最大3.6倍の差があったことです。その差を生んでいたのは、使う頻度ではなく、次の2つの「マインド」と5つの「メタ・スキル」でした。

マインド①　閃く(ひらめく）：「やってみたい！」を行動に移す衝動的なアニマル・スピリット
マインド②　練る　　　　　：物事を二分法で考えず複数の視点と長い時間軸で考える

メタ・スキル①　集める　　：着手前に前提条件を整理し、論点を定義する
メタ・スキル②　決める　　：無数の情報から「何を採り、何を捨てるか」の優先順位を決定する
メタ・スキル③　確かめる　：現実や他者にフィードバックを求める
メタ・スキル④　壊す　　　：フィードバックに対して前向きに修正する
メタ・スキル⑤　蓄える　　：個人の試行を組織の資産に変え続ける

また、成果を出している人には、強い好奇心や、失敗から立ち直る力、一段高い視点から全体を見る力といった特徴も見られました。

→【Point】学ぶときの姿勢と共通すると思います。「なんだろう」「やってみよう」と思う気持ちを大切に、失敗してもまた試す。そんな毎回の積み重ねが、AIとうまく付き合う力につながっていきます。
講座のチャレンジ問題が終わった後に、ご自身の好奇心でいろいろと試している受講生がいらっしゃいます。興味のあるテーマを探求しとても楽しそうに学習していて既にAIを活用している状態だと言えます。

調査では、AIをよく使う人の約3割(31.6%)が「人よりAIに話すほうが気楽」と答えていました。AIが、考えを整理する相談相手になっていることがうかがえます。
AIは頼もしい相談相手ですが、教室には「ここで詰まった」「こうしたらうまくいった」を声に出して共有できるインストラクターがいます。人と一緒に学ぶ時間は、AIに聞くだけではわからなかった気づきが得られるでしょう。

生成AIを学び始めるなら、ぜひパソコン教室を活用してください。

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出典:パーソル総合研究所「AI環境における人材とマネジメントに関する定量調査」(2026年7月22日公表)
https://rc.persol-group.co.jp/thinktank/data/ai-management/