結論から言えば、「AIを使わないと昇進できない」が共通ルールになったわけではない

2026年時点で、すべての企業がAI利用の有無を人事評価項目にしているわけではありません。業界、職種、セキュリティ方針、導入段階が異なり、同じ会社でも役割によって必要なAI活用レベルは変わります。「毎日ChatGPTを使わなければ昇進できない」と一般化する根拠はありません。

一方で方向性は見え始めています。AI活用は個人の任意の生産性ツールだけではなく、一部企業ではtalent discussionやperformance reviewの言葉に入り始めました。問いは「使うかどうか」から「AIでどのような成果と変化を作ったか」へ移っています。

Accentureでは一部のsenior promotionでAI利用が実際の判断材料になった

Financial Timesは2026年2月、Accentureが一部のassociate directorとsenior managerについて、leadership promotionの議論で主要AIツールのregular adoptionをvisible inputとして扱い始めたと報じました。一部社員では週次ログインデータも収集されたとされています。全社員・全地域に一律適用される単一ルールではありませんが、AI利用が推奨事項を超えて実際のtalent discussionに入った例です。

この事例が示すのは、AIツール自体が新しい資格になったというより、「新しい働き方を受け入れ、顧客や組織の変革に使える人か」がリーダーシップの一部として見られ始めたことです。

社員はすでにプレッシャーを感じているが、評価制度はまだ追いついていない

Microsoftの2026 Work Trend Indexでは、AIユーザーの65%がAIを使って素早く適応しなければ取り残されると不安を感じています。一方、AIで仕事を再設計してもすぐ目標達成につながらなかった場合、その試み自体が報われると答えた人は13%にとどまりました。企業は変革を求めても、評価指標やインセンティブが旧来の仕事を強化する「Transformation Paradox」が起きています。

つまり社員には「AIを使うべきだ」という圧力が強くなっているのに、何をすれば本当に評価されるのかはまだ曖昧です。この不一致こそ、AI活用を人事評価へ入れるときの大きな課題です。

日本でも「AIを使える人と使えない人で評価が分かれる」という認識が広がっている

SHIFT AIが2026年6月に全国の管理職・経営層271人を対象に行った調査では、60.1%が今後、生成AIを使える人と使えない人で評価・昇進に差が生じると回答しました。今後3年以内に評価・昇進へ影響するスキルでは「AI活用スキル」が39.5%で最も多く選ばれました。

ただし、この結果を「日本企業の60%がすでにAIを昇進評価へ導入している」と読むのは誤りです。AI教育サービス企業による271人の意識調査であり、制度導入率ではありません。それでも管理職側に、AI活用がキャリア評価へつながるという認識が形成されていることは確認できます。

採用市場ではAI literacyが「あると良い」から「基礎能力」へ近づいている

LinkedInの2026 Labor Market Reportによると、米国でAI literacyを求める職種は前年比70%増加しました。これはAI研究者だけを指すものではなく、非技術職にもAIを仕事へ適用する力が広がっているというシグナルです。

外部採用で求める能力が変われば、同じ役割を担う既存社員の評価基準も長期的には変わります。採用基準と昇進基準は完全に別世界ではありません。

しかし「AIを何回使ったか」を評価すると、点数のためのAI利用が始まる

2026年にはAI利用量をそのまま成果指標にする方法の限界も見え始めました。利用回数やランキングを強く押し出した結果、実際の価値より利用量を増やす行動が生まれ、基準を見直す企業も報じられています。Gustoのように、単なる利用回数ではなく、AIを日常業務へ統合し、より良い成果を出し、同僚へ広げるレベルを分けて話す試みもあります。

JILPTが整理した日本企業の調査でも、HRでAIを「評価」に使う企業はまだ限定的で、安全性・公平性・透明性の確保が課題として挙げられています。使いやすい数字と、本当に測るべき仕事の価値は同じではありません。

昇進で価値が上がりそうなのは、プロンプト技術より「判断・検証・再設計・展開」だ

AIの答えをそのまま使うのではなく、何をAIに任せ、どこを人が責任を持つかを決める判断力。誤りやリスクを確認し品質基準を設定する検証力。既存業務を速くするだけでなくプロセス自体を変える再設計力。そして個人の効率化をチームの標準へ広げる展開力。この4つは、管理職やリーダーの役割とつながりやすい能力です。

「AIが昇進に重要になる」という言葉は、AIツールをたくさん使うことより、AIを使ってより大きな責任を担える人であることを示す方向へ進む可能性があります。

BANSEOG VIEW

AIが評価項目になるほど、「利用量」と「役割価値」を分ける必要がある

AIが職場の標準インフラになれば、まったく使えない人が一部の役割で不利になる可能性はあります。しかしAIを大量に使うだけで高い成果やリーダーシップが証明されるわけでもありません。企業が買いたいのはトークン使用量ではなく、より良い判断、安定した品質、速い問題解決、そしてチームの仕事を変える力です。

個人も「毎日AIを使っています」ではなく、「分析時間を4時間から1時間へ短縮し、検証手順まで標準化した」「顧客対応の初稿を自動化し、管理者が例外判断へ集中できるようにした」と役割と結果で説明する方が強いキャリア資産になります。

SOURCES

参照した主な資料

Accentureの事例はFinancial Timesが内部メールなどをもとに報じた一部senior promotionのケースであり、全社員共通の昇進ルールではありません。SHIFT AIは271人の意識調査で、実際の制度導入率ではありません。本稿は「AIを使わないと必ず昇進できない」と主張するものではありません。