AI語彙化された評価不能性による採用硬化
求人と採用の乖離をAIスキル不足として読む見方に対し、現場ではAI能力を客観的に証明する基準がまだ薄く、実際には線形入力・評価・試行錯誤・不確実性耐性のようなメタスキルを『AI対応』という語で代用しているように見える。結果として、企業は能力そのものよりも将来適応性を仮説的に判定し、その判定を社内で説明できるかどうかまで含めて採用判断を重くしている可能性がある。日本では現時点で、この未確定性を採用後の試行とノウハウ化で吸収している局面があり、人員確保が先行しているように見えるが、評価OSと説明OSが固まるにつれ、将来的には採用条件の硬化へ移行する可能性がある。ここでは、AIそのものよりも、AIを語彙とした評価不能性・説明コスト上昇・過渡的なバッファ雇用の構造を観測対象として記録する。