AIの基本概念・限界・リスクを理解し、業務で適切に活用するための知識とスキル。EU AI Actで組織への確保が義務化。
## AI リテラシーとは AI リテラシー(AI Literacy)とは、AI の基本概念、能力と限界、リスクと倫理的論点を理解し、業務や日常で AI を適切に活用するための知識とスキルの総称である。### プログラミング能力とは別物 AI リテラシーはエンジニアだけのものではない。営業担当が生成 AI の出力をそのまま顧客に送ってしまう、経理担当が AI の集計結果を検証せず報告に載せる——こうしたリスクは技術力ではなく「AI の限界を知っているか」で防げる。
### EU AI Act による義務化 EU AI Act は 2025 年 2 月から AI リテラシーの確保を組織に義務付けた。AI システムの提供者と利用者は、従業員が AI の基本的なリスクを理解した状態で業務にあたれるよう、教育体制を整える必要がある。### 段階的な育成設計 全社員を AI エンジニアにする必要はない。
実務で有効なのは三段階のアプローチだ。**レベル 1(全社員)**: AI にできること・できないことの理解、ハルシネーションの存在、機密情報の入力リスク **レベル 2(部門リーダー)**: AI 活用の業務設計、ROI の評価、ベンダー選定の基礎知識 **レベル 3(推進担当)**: プロンプトエンジニアリング、RAG 構築、評価指標の設計 レベル 1 を半日の研修で全社に展開し、レベル 2・3 は希望者に段階的に——この設計が最も ROI が高いと筆者は考えている。


A2A(Agent-to-Agent Protocol)とは、異なる AI エージェント同士が能力の発見・タスクの委譲・状態の同期を行うための通信プロトコルであり、Google が 2025 年 4 月に公開した。

Agent Skills とは、AI エージェントに特定のタスクや専門知識を実行させるために定義された再利用可能な命令セットであり、エージェントの能力を拡張するモジュール単位として機能する。

Agentic AI とは、人間の逐一の指示なしに目標を解釈し、計画の立案・実行・検証を自律的に繰り返す AI システムの総称である。


Agentic RAG とは、LLM がエージェントとして検索クエリの生成・結果の評価・再検索の判断を自律的に繰り返すことで、単純な一問一答型 RAG では得られない回答精度を実現するアーキテクチャである。