職務要件とは、その仕事で何ができる必要があるかを言葉にしたもののことです。

AIを使える人を採りたい。そう考えて求人票を書き始めた瞬間に手が止まります。何ができれば使えることになるのか、事務所の側が言葉を持っていないからです。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。経済産業省と情報処理推進機構はデジタルスキル標準を公表しており、ver.2.0が2026年4月に出ています。求人票の言葉を作るとき、この標準は使える骨格になります。

求める人物像を書けないのは、業務の側が言語化されていないから

求人票にAIスキルを書けない事務所には、共通の構図があります。所内でのAIの使い方が担当者ごとにばらついていて、事務所として何をどう使っているかが定義されていない。定義がないものを求人票に書こうとすると、生成AIを使える方という曖昧な一行になります。

この一行は、応募者にも事務所にも役に立ちません。応募者は自分が当てはまるか判断できず、事務所は面接で何を確かめればよいか分かりません。結果として、面接でChatGPTを使ったことがあるかを聞いて終わる、という面談が起きます。

出発点になるのが、公的な標準の枠組みです。デジタルスキル標準は、すべてのビジネスパーソンがDXの基礎的な知識やスキルを身につけるための指針であるDXリテラシー標準と、DXを推進する専門人材の確保・育成のためのDX推進スキル標準の2つで構成されています（出典: IPA デジタルスキル標準策定の背景・目的）。士業事務所の職員に当てはめると、まず前者の水準を事務所全体で揃え、後者を一部の役割に置く形が現実的です。

生成AIについての位置づけも参考になります。デジタルスキル標準ver.2.0は、生成AIを、問いを立てることや仮説を立てて検証することといったビジネスパーソンのスキルと組み合わせて活用する対象として扱い、想定外の出力、著作権侵害、情報漏えい、倫理といったリスクを理解することもあわせて示しています（出典: 経済産業省・IPA デジタルスキル標準 ver.2.0）。ツールの操作ができることではなく、問いを立てられることと、リスクを分かっていること。求人票に書くべき軸はここにあります。

士業のチカラでは、士業事務所のAI人材は採用より育成が現実的な理由でも触れましたが、採用と育成は対立するものではありません。採用時に求める水準を明確にすると、入所後に育てる範囲も自動的に決まります。求人票を書く作業は、育成計画を書く作業とほとんど同じです。

求人票の職務要件を組み立てる7つの設計

以下は、事務所の求人票にAIに関する要件を書き込むための7つの設計です。書き上げた文面は、公開前に所長または人事の責任者が確認します。

第1設計は、所内の作業の棚卸しです。どの業務のどの工程で、実際にAIを使っているかを書き出します。議事メモの要約、申請書の文案作成、条文の検索、資料の分類。使っていない工程も含めて並べると、募集する職種がどこに関わるかが見えます。ここを飛ばして求人票を書くと、実態と要件がずれます。

第2設計は、水準を3段階に分けることです。使ったことがある水準、業務の手順に沿って使える水準、手順そのものを設計できる水準の3つです。デジタルスキル標準がリテラシーと推進の2層で組まれているのと同じ発想で、事務所の実態に合わせて段を作ります。募集する役割がどの段を必要とするかを決めれば、要件の文言は自然に決まります。

第3設計は、必須要件と歓迎要件の切り分けです。必須に積み込みすぎると応募が来ません。AIに関する項目は、多くの事務所で歓迎要件に置くのが現実的です。必須に置くべきは、その仕事が成り立たなくなる条件だけです。逆に、事務所として使い方を教える前提があるなら、その旨を書いたほうが応募の幅が広がります。

第4設計は、リスク理解の書き方です。ここが士業事務所の求人票で差が出る部分になります。守秘義務のある情報を扱う職場で、入力してよい情報とそうでない情報の区別が付くかどうかは、操作の巧拙よりも重要です。求人票には、顧客情報の取扱いに関する意識という抽象的な表現ではなく、業務で扱う情報の機微さに応じてツールの使い分けができること、といった具体で書きます。

第5設計は、選考で確かめる方法とセットにすることです。要件に書いたことは、面接や課題で確認できる形にします。たとえば、実際の業務に近い架空の場面を出して、どの情報をAIに入れ、どの情報を入れないかを説明してもらう。答えの正解を見るのではなく、判断の理由を聞きます。要件と確認方法が対応していない求人票は、書いた意味が薄くなります。

第6設計は、労働条件の明示との整合です。職業安定法第5条の3は、職業紹介事業者や労働者の募集を行う者等が労働条件等を明示することについて定めています。また労働基準法第15条は、使用者が労働契約の締結に際して労働者に対し賃金、労働時間その他の労働条件を明示することを定めています。AIスキルの要件を書き込むこと自体は業務内容の説明にあたりますが、業務内容の記載と実際の配属がずれると、入所後の齟齬につながります。

第7設計は、責任者による確認です。文面が実態を超えていないか、書かれた水準を事務所が本当に求めているかを見ます。求人票は事務所の外に出る文書であり、依頼者の目にも触れます。AIをどう使う事務所なのかという説明としても読まれることを踏まえて、最終確認を行います。

職務要件の下書きには、次のプロンプトが使えます。

あなたは採用文書の作成を手伝うアシスタントです。
以下の業務棚卸しをもとに、求人票の職務要件案を作ってください。
条件:
- 必須要件と歓迎要件に分ける
- 各要件は、面接で確認できる具体的な行動として書く
- ツール名を要件に含めない（特定の製品に限定しないため）
- 誇張表現や、応募者を萎縮させる表現は使わない
- 敬体で、それぞれ5項目以内

業務棚卸し:
（ここに貼り付ける）

面接で使う場面設定を作るときは、次のプロンプトが使えます。

以下の業務内容をもとに、面接で使う架空の場面を3つ作ってください。
条件:
- 応募者に、どの情報をAIに入力し、どの情報を入力しないかを判断してもらう場面にする
- 実在の顧客や企業を想起させる固有名詞は使わず、A社・甲などの表記にする
- 正解を1つに限定せず、判断の理由を問える構成にする
- 各場面は200字以内

業務内容:
（ここに貼り付ける）

出力はあくまで下書きです。事務所の実態に合っているかは、業務を知っている人が読み直します。特に、面接の場面設定は自分の事務所で実際に起きたことを土台にしたほうが、応募者の反応に深みが出ます。

採用の場面で扱う情報と、事務所の守秘義務

採用活動そのものが、個人情報を扱う業務です。応募書類には氏名、住所、経歴、場合によっては家族に関する情報が含まれます。この書類を生成AIで要約したり、比較したりする運用を始める前に、決めておくことがあります。

まず、応募者の個人データを外部サービスに送ることの整理です。個人情報の保護に関する法律第27条は、本人の同意を得ないで個人データを第三者に提供してはならないと定めたうえで、利用目的の達成に必要な範囲内で取扱いを委託することに伴って提供される場合について、提供先を第三者に該当しないものとする規定を置いています。応募書類の処理にAIサービスを使う場合、この委託の構成に乗るかどうかは契約と仕様によって変わります。

次に、応募者への説明です。選考の過程でAIを使う場合、そのことを募集要項や応募フォームでどう伝えるかを決めます。伝えない選択を採る事務所もありますが、後から質問されたときに答えられる状態にはしておく必要があります。士業事務所は、依頼者の秘密を預かる仕事をしています。自分たちの採用でデータをどう扱っているかは、事務所の姿勢として見られる部分です。

三つ目に、評価をAIに委ねないという線引きです。書類の要約や項目の抽出と、採否の判断は別の作業です。判断まで委ねると、なぜその評価になったかを説明できなくなります。デジタルスキル標準ver.2.0が、想定外の出力や倫理といったリスクの理解を求めていることとも重なる論点です（出典: 経済産業省・IPA デジタルスキル標準 ver.2.0）。

四つ目に、入所後の教育との接続です。求人票で求めた水準と、入所後に教える内容がつながっていないと、採用した人材が戦力になるまでの時間が延びます。士業のチカラの生成AI職員研修のカリキュラム設計では、職種別に段階を分ける組み立てを扱いました。求人票の3段階と研修の段階を同じ言葉で揃えておくと、入所初日から話が通じます。

求人票でやりがちな3つの失敗

ひとつ目は、ツール名を要件に書いてしまう失敗です。特定の製品名を必須要件に入れると、応募の間口が狭まります。加えて、AIツールの勢力図は短期間で変わります。名前ではなく、できることで書くほうが長持ちします。

ふたつ目は、水準を過大に書く失敗です。事務所の実態としては議事メモの要約に使っている程度なのに、AI活用の推進役を求めると書いてしまう。入所した人が期待とのずれに気づき、早期の離職につながります。実態より少しだけ先を書く程度が扱いやすい線です。

みっつ目は、要件と選考が対応していない失敗です。求人票にリスク理解を書いたのに、面接では前職の経歴しか聞かない。これでは要件を書いた意味がありません。要件を1つ書いたら、その確認方法を1つ作る。この対応関係を作業として固定します。

準備にかかる工数と体制

棚卸しから求人票の完成までは、事務所で1回打ち合わせを持ち、その後に文面を詰める流れで形になります。2回目以降の募集では、前回の棚卸しを更新するだけで済むため、負担が大きく減ります（出典: 士業のチカラ編集部による業務設計の想定であり、公表された調査に基づく数値ではありません）。

体制については、誰が求人票の最終確認を持つかを決めておきます。士業事務所では所長が兼ねることが多い部分ですが、実務を知る職員が下書きを作り、所長が確認する分担のほうが実態に近い文面になります。事務所全体のAI導入をどこから進めるかは、士業のチカラのAI導入は総務・管理部門が先行 着手順7設計も参考にできます。

AIスキルの定義が事務所の輪郭を決めていく

求人票にAIについて何を書くかは、採用の技術的な話に見えて、事務所の方向性を外に示す作業でもあります。どこまでAIに任せ、どこから有資格者が持つのか。その線を言葉にできている事務所は、応募者にも依頼者にも説明ができます。

論点として残るのは2つです。ひとつは、AIスキルの水準を業界共通で表す言葉がまだないことです。デジタルスキル標準は骨格として使えますが、士業の実務に翻訳する作業は各事務所が行う段階にあります。もうひとつは、求める水準が上がるほど、その人材の報酬をどう設計するかという問いに接続することです。要件を書き上げたら、次はその要件に見合う条件を書けるかという話になります。ここは事務所ごとの経営判断の領域です。

よくある質問

求人票にAIスキルを書く必要はありますか

事務所の判断になります。書く価値が出るのは、所内で実際にAIを業務に組み込んでいて、入所後にその作業を担ってもらう場合です。まだ試行段階であれば、必須要件ではなく、業務内容の説明の中で触れる程度から始める形もあります。

どんな表現なら応募者に伝わりますか

行動として書かれた表現が伝わりやすくなります。生成AIを使えることではなく、業務手順に沿って生成AIで下書きを作り、出力を原典と突き合わせて確認できること、といった書き方です。応募者が自分の経験と照らし合わせられる粒度が目安になります。

面接ではどう確認すればよいですか

架空の場面を出して判断の理由を聞く方法が使えます。どの情報を入力するかを選んでもらい、そう考えた理由を説明してもらいます。正解を当てさせるのではなく、判断の道筋が見えるかを確認する設計にすると、水準の違いが表れます。

応募書類の処理に生成AIを使ってもよいのでしょうか

事務所として決める領域です。判断の材料は、入力先サービスのデータ取扱いと、個人情報の保護に関する法律第27条の委託の構成に乗るかどうかの整理です。加えて、採否の判断そのものをAIに委ねない線引きを、あらかじめ決めておく運用が現実的です。

未経験者を採る場合の書き方はありますか

入所後に教える前提を明示する書き方があります。事務所として研修の枠組みを持っているのであれば、その内容を求人票に書くと、応募者にとっての判断材料になります。求める水準を下げるのではなく、育てる範囲を示す形です。

デジタルスキル標準はどこで確認できますか

情報処理推進機構のサイトで確認できます。DXリテラシー標準とDX推進スキル標準の2つで構成されており、ver.2.0が2026年4月に公表されています。士業事務所の求人票にそのまま使える形ではありませんが、水準を段階で表す骨格として参照できます。

報酬設計はどう考えればよいですか

要件の水準と対応させる考え方があります。上位の水準を求めるなら、その分の条件を示せるかを先に検討します。ここは事務所の収益構造に直結する部分であり、AIの導入で何が短縮されたかの実測がないまま条件だけを上げると、後で持たなくなります。実測と条件設計を並行して進める流れになります。

参考文献

• IPA デジタルスキル標準（DSS）策定の背景・目的
• 経済産業省・IPA デジタルスキル標準 ver.2.0
• e-Gov法令検索 職業安定法第5条の3
• e-Gov法令検索 労働基準法第15条
• e-Gov法令検索 個人情報の保護に関する法律第27条

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