生成AIの資格はベンダー選定の材料になる？目的別の使い方

「生成AI関連の資格保有者がいます。」——提案に増えつつある一文だ。個人の学習には意味がある。だがガバナンス・評価・本番組込の代わりにはならない。

資格を禁止する話ではない。目的を分けて使う。

ベンダー選定では、資格は加点の下限。本体は運用設計と事例だ。

結論：目的別

目的	資格の使い方
学習	社内の基礎合わせに有効
調達	「最低限の共通言語があるか」の参考。主根拠にしない
広報	対外アピール。選定基準と混ぜない

赤旗

• 資格一覧が提案の主役
• 本番の権限・評価・計測の話が薄い
• 合格者と実務アサインが別

代わりに見る成果物

• 対象工程と人間の承認点
• データの持ち出し境界
• 前後比較できる指標
• 失敗時の止め方

事例

匿名化した一例。資格を必須条件にしたRFP。採択後、PoCは進んだが権限事故で停止。資格はあったが、境界設計がスコープ外だった。

別の一例。資格は問わず、レビュー工程への組込事例を必須にした。導入は地味だったが、リードタイムが改善した。

判断軸

資格を参考にする	無視して他を見る
基礎知識の下限確認	提案の主根拠が資格
アサインとセット	運用設計の質問に答えられない

次に確認すること

1. 選定の主基準は運用設計か
2. 資格者とアサインは同一か
3. データ境界は文書か
4. 資格必須が候補を不当に狭めていないか
5. 広報目的と調達目的を混ぜていないか

まとめ

生成AI資格は、学んでいる信号としては悪くない。選定の主語にすると、本番に必要な設計が見えなくなる。 クラウド資格と同じく、下限のあとに事例へ戻す。

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