スキルインテリジェンスプラットフォーム「Track（トラック）」を展開する株式会社ギブリー（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：井手 高志、以下「ギブリー」）は、AI時代に求められるソフトスキル・マインドセットを体系化した「ソフトスキル・マインドセット標準 2026」を公開しました。あわせて、同標準に準拠したAI面接型スキルアセスメントの提供を開始します。
本標準は、経済産業省・IPA「デジタルスキル標準（DSS）ver.2.0」のマインド・スタンスを継承しつつ、世界経済フォーラム（WEF）※1の「Global Skills Taxonomy」に対応付けて策定したものです。また、同標準に対応したAI面接が受検者のエピソードを深掘りし、10のカテゴリーごとにソフトスキルを客観的に可視化・自動採点します。採用時の見極めから、次世代人材の発掘、サクセッションプランニング、人的資本情報の開示、評価・人材配置まで、スキルデータに基づく人材戦略を支援します。
※1 世界経済フォーラム（World Economic Forum：WEF）：1971年に設立された、スイス・ジュネーブに本部を置く非営利の国際機関。政治、経済、学術などの各界のリーダーと連携し、世界・地域・産業の課題に取り組んでいる。年次総会「ダボス会議」の主催で知られる。
取り組みの背景
WEFの「Future of Jobs Report 2025」※2では、2030年までに現在の労働者に求められるスキルの約4割（39%）が変化すると予測されています。同報告で雇用主が最も重視するコアスキルは「分析的思考」であり、「レジリエンス・柔軟性・敏捷性」「リーダーシップと社会的影響力」「創造的思考」「動機づけと自己認識」が続きます。技術スキルと並んで、人に固有の思考・姿勢・対人スキル、いわゆるソフトスキルの重要性が高まっています。
生成AIの普及により、知識の記憶や定型的な処理作業はAIが担うようになっています。この先、人間に求められるのは、AIの出力を検証して判断する力、問いを立て直す力、周囲やAIを巻き込んで価値を生み出す力、そして変化の中で学び続ける姿勢です。国内でも、DSS ver.2.0（2026年4月改訂）が「マインド・スタンス」を全ビジネスパーソンに求められる基礎として位置づけています。
重要性が高まる一方で、ソフトスキルは測定の難しさという課題を抱えてきました。履歴書や資格では把握しにくく、面接では面接官による評価のばらつきが避けられません。また、自己申告型の適性検査では本人の自己認識に依存し、行動の裏付けを取れません。そのため、未だ多くの企業では、採用でも配置・育成でも、ソフトスキルが経験と勘に基づいて判断されているのが実情です。
ギブリーはこうした状況を踏まえ、国内外の最新標準に準拠したソフトスキルの共通言語を策定するとともに、AI面接による深掘りで行動の裏付けを取りながら客観的にソフトスキルを採点する仕組みを整えました。
※2 出典：World Economic Forum（2025）『The Future of Jobs Report 2025』
https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
「ソフトスキル・マインドセット標準 2026」の概要
AI時代に全ビジネスパーソンに求められるソフトスキル・マインドセットを、10のスキルカテゴリー・30の評価項目で定義し、各カテゴリーを5段階で評価します。
| スキルカテゴリー | 概要 | 対応するWEFスキル | |
|---|---|---|---|
| 1 | 適応力 （Adaptability & Resilience） | 新しい手法やツールを受け入れて役割・スキルを自ら更新し、不確実な状況でも成果に向けて行動し続ける | Resilience, flexibility and agility |
| 2 | 協働・影響力 （Collaboration & Influence） | 立場や専門性の異なる人、さらにAIとも役割を分担し、周囲を巻き込んで合意と協力を引き出す | Leadership and social influence |
| 3 | 顧客志向 （Customer Focus） | 顧客・利用者の課題や感情に耳を傾け、体験と信頼を起点に価値を設計し、要望に誠実に応える | Empathy and active listening / Service orientation and customer service |
| 4 | 創造性 （Creativity & Innovation） | 前提を疑って解くべき問いを定義し直し、AIも活用しながら多様な選択肢と新しい価値を生み出す | Creative thinking |
| 5 | 学習志向 （Learning Agility） | 小さく試して失敗から学び、好奇心を持って学習を続ける | Curiosity and lifelong learning |
| 6 | 意思決定力 （Decision Making & Judgment） | 全体最適の観点に立ち、不確実な状況やAIの提案を踏まえて自ら判断し、その責任を負う | Systems thinking |
| 7 | 分析的思考 （Analytical Thinking） | データや一次情報に基づいて主張し、情報やAI出力の信頼性を検証したうえで判断する | Analytical thinking |
| 8 | 主体性・責任感 （Accountability & Initiative） | 自己理解をもとに自ら動いて約束を確実に果たし、AIに委ねた作業も含めて最終品質に責任を持つ | Motivation and self-awareness / Dependability and attention to detail |
| 9 | 人材育成 （Developing Others） | 知見を共有し、問いかけとフィードバックで他者の成長を促し、メンバーの強みを活かす | Teaching and mentoring / Talent management |
| 10 | 誠実性・倫理観 （Integrity & Ethics） | 多様性を尊重し、法令・倫理・公正さを優先して、社会・環境への影響に配慮しながら行動する | Environmental stewardship / Global citizenship |
10カテゴリーの全体像
本標準の特長
1. AI時代の観点を全項目に組み込み
AIが答えを生成する時代に人が担うべき行動として、「AIへの委任と監督」「AI出力の批判的検証」「問いの再定義」「人とAIを含むチームでの役割分担」といった観点を、既存のマインド・スタンスの拡張として各項目に織り込んでいます。AI活用のリテラシー（知識・操作スキル）とは切り分け、ソフトスキルとしての姿勢・行動に絞って定義しています。
2. 国内標準（デジタルスキル標準 ver.2.0）を継承
経済産業省・IPA「デジタルスキル標準 ver.2.0」（2026年4月改訂）のDXリテラシー標準で定義されたマインド・スタンス7項目（変化への適応、コラボレーション、顧客・ユーザーへの共感、常識にとらわれない発想、反復的なアプローチ、柔軟な意思決定、事実に基づく判断）を名称ごと継承し、内容をAI時代向けに拡張しました。DSSに基づいて人材育成を進めている企業は、既存の取り組みと連続した形で本標準を利用できます。
3. 海外標準（WEF Global Skills Taxonomy）に対応
WEFの「Global Skills Taxonomy」のうち、ソフトスキルに該当する14スキルを漏れなく10カテゴリーに対応付けています。DSSに対応する項目のない「自律と責任感」「人材の育成・活用」「社会・多様性への責任」の3カテゴリーを新設し、WEFが「Future of Jobs Report」で重要性の高まりを指摘するスキルを網羅しました。グローバル企業や海外拠点との人材データ連携にも利用できます。
4. AI面接によるアセスメントで、客観的に可視化・自動採点
本標準に準拠したAI面接が、受検者に対してカテゴリーごとに過去の行動エピソードを質問し、「どのような状況で、何を自分で判断し、誰に・どの範囲に影響したか」を追問で深掘りします。語られた行動の具体性と再現性を30の評価項目に照らして判定し、カテゴリーごとに5段階で自動採点します。面接官の主観や自己申告に依存せず、同じ基準で全受検者を評価できます。
図1 評価レポートのイメージ①
図2 評価レポートのイメージ②
活用シーン
①人材採用：候補者のソフトスキルの可視化
書類や短時間の面接では把握しにくい候補者のソフトスキルを、選考の初期段階で10カテゴリーのプロファイルとして可視化します。面接官ごとの評価のばらつきを抑え、求める人物像との適合を定量的に判断できます。新卒・中途を問わず利用できます。
②次世代人材の発掘・サクセッションプランニング
既存社員を対象にアセスメントを実施し、役職や経歴に表れない次世代リーダー候補を発掘します。候補者ごとのプロファイルをもとに、後継者計画や選抜型育成プログラムの対象者を客観的に選定できます。
③人的資本情報の可視化
組織全体のソフトスキル分布をデータとして把握し、人的資本経営における開示や、経営層への報告に活用できます。国内外の標準に準拠しているため、社外に対しても説明可能な指標として利用できます。
④評価・人材配置
評価制度における行動評価の根拠データとして、また職務やプロジェクトへの配置判断の材料として利用できます。スキルインテリジェンスプラットフォーム「Track」が提供する技術スキル・AI活用スキルのアセスメントと組み合わせることで、ハードスキルとソフトスキルの両面から人材を捉えられます。
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スキルインテリジェンスプラットフォーム「Track（トラック）」について
Trackは、「スキルを、経営の意思決定OSへ」をコンセプトに、人材のスキルデータを可視化・統合し、人材・組織戦略の意思決定や採用・育成・配置施策の実行を一気通貫で支援するスキルインテリジェンスプラットフォームです。導入企業数650社以上、スキル人材データ100万件以上、テスト・教材コンテンツ数10,000以上の実績を持ちます。既存のタレントマネジメントシステムやLMSとの連携も可能な設計です。
https://tracks.run/
株式会社ギブリーについて
ギブリーは「すべての人が物心豊かな社会を実現する」をビジョンに掲げ、生成AIやAIエージェントなどを支援するAIイネーブルメントカンパニー。
グローバル開発組織と事業創造力を強みに、累計4,000社を支援。AIトランスフォーメーション事業「MANA」、AI共創開発事業「Givery AI Lab」、AIマーケティング事業「DECA」、人的資本インテリジェンス事業「Track」を展開。
生成AI分野の支援実績は1,000社以上。
| 会社名 | 株式会社ギブリー |
| 所在地 | 東京都渋谷区南平台町15-13 帝都渋谷ビル 8階 |
| 代表者 | 代表取締役社長 井手 高志 |
| 設立 | 2009年4月28日 |
| 資本金 | 50,000,000円 |
| URL | https://givery.co.jp/ |