AI人材とは？育成における課題や不足を解決するための具体策

近年、さまざまなシステムやサービスにAIが活用されるようになりました。そのなかでも、音声認識や機械翻訳などの自然言語処理を用いた身近なサービスにおいては、日常的に活用している人も多いのではないでしょうか。

自社でもAIを扱うとなればAIに精通した人材が必要ですが、どのように確保すれば良いのでしょうか。

AI人材を確保するためには、自社で育成したりAIに関する専門知識を有する人材を採用したりする必要があります。自社が求める人材を採用するためには、そもそもAI人材にどのような要素が必要なのかを理解しておくことが大切です。

この記事では、AI人材に必要なスキルや育成における課題、さらに人材不足を解消するための具体策などを解説します。

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1.AI人材とは？IT人材やDX人材との違い

AI人材とは、機械学習やディープラーニングなど、AI技術に関する専門的な知識やスキルを有している人材のことです。AI人材と聞くとAI開発におけるエンジニアなどの技術職をイメージする人もいるかもしれませんが、AI関連の業務であればプロジェクトマネージャーなども含まれます。

近年では、IT人材という言葉も耳にする機会があるでしょう。似ているようにも思えますが、AI人材とIT人材には大きな違いがあります。

IT人材は、情報技術全般に精通しており、AI人材よりも有している知識やスキルの領域が広範囲です。

具体的な例としては、ソフトウェアエンジニアやサイバーセキュリティ専門家、ネットワークエンジニアなどが挙げられます。

また、DX人材についても、AI人材との違いを明確に理解しておくとよいでしょう。DX人材とは、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するためのスキルを有している人のことです。専門知識だけでなく、コミュニケーション力や実行力、牽引力、ビジネス観点なども求められます。

具体的な例としては、ビジネスアーキテクトやビジネスデザイナー、ビジネスプロデューサーなどが挙げられます。

2.AI人材のおもな職種

ひとくちにAI人材と言っても、携わる仕事はさまざまです。AIの専門知識を持った人に適した職種としては、以下のようなものが挙げられます。

• AIエンジニア
• データサイエンティスト
• 機械学習エンジニア
• AIプランナー
• AI研究者　など

近年ではAI関連のツールやプラットフォームが存在するため、AI人材の必要性に疑問を持つ人もいるようです。たしかに、データを分析できたりノーコードでプログラムを作成できたりするサービスもあるため、専門知識のない人材でも対応できることがあるかもしれません。

しかし、そのようなサービスを企業に導入するとなれば、自社に適した活用法への深い理解が必要です。そのため、AI人材は今後の企業にとって不可欠な存在であると考えられます。

3.日本国内におけるAI人材の需給状況

AIの活用によって労働力不足の解消が期待できることなどから、AIの需要は高まっています。そのため、AIシステム開発の専門知識やスキルを持った人材を求める企業は、今後さらに増加すると考えられます。

しかし、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）のデータによれば、「AI人材が不足している」と回答している企業が49.7％と、比較的高い割合で人材不足の課題を抱えていることがわかりました。

出典：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX白書2023」

さらに、経済産業省「IT人材需給に関する調査」の試算によれば、2030年に予想されるAI人材不足は12.4万人にのぼると予想されています。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

このままでは、優秀なAI人材を獲得したい企業同士の獲得競争が激化する可能性も考えられるでしょう。そのため、自社で育成することも視野に入れて今後の人材確保を検討する必要があるかもしれません。

4.AI人材に必要な知識やスキル7つ

AIを活用するためには、AIを適切に扱うことのできる知識やスキルが必要です。ここでは、AI人材に必要な知識やスキルを7つ紹介します。

4-1.プログラミング

プログラミングスキルは、おもにデータサイエンティストやエンジニアとして業務に従事する際に必要なスキルといえるでしょう。AI開発に関連のある言語としては、PythonやPHP、C言語、Javaなどが挙げられます。

AI領域で活躍できる人材を育成するには、まずPythonを習得してもらうとよいでしょう。現状ではAIエンジニアが社内にいなくても、複数のプログラミング言語を扱えるエンジニアがいる場合はAIエンジニアとして育成できるかもしれません。

4-2.数学や統計学

おもにデータサイエンティストとして従事する人材には、数学や統計学といった専門性の高い知識やスキルが求められます。

AIの分野では数値データを取り扱う機会が多いため、数的処理などをこなせる人材は不可欠です。先端技術に分類されるIoTにおいても、数学的思考は重要視されています。

また、データ解析を行なうことで、データのパターンや傾向への理解を深める必要があります。膨大なデータを解析するためには、統計学の知識やスキルも不可欠です。

4-3.機械学習やディープラーニング

機械学習は、AIに膨大なデータを読み込ませることで、法則やルール、パターンなどを見つける技法のことです。さまざまなアルゴリズムを使用し、データから学習します。

一方のディープラーニングも機械学習の手法の一つですが、より複雑なモデルである多層のニューラルネットワークを使用するといった違いがあります。膨大なデータを処理して高精度な予測や分類を可能にするため、自動運転車や画像認識、音声認識などへの応用も可能です。

優秀なAI人材を獲得するためには、機械学習やディープラーニングに関する知識やスキルレベルがどの程度なのかを見極める必要があるでしょう。

4-4.デジタルリテラシー

デジタルリテラシーとは、コンピューターで扱う情報の適切な理解や活用スキルを意味するものであり、すべてのAI人材に必要なスキルです。デジタルリテラシーにおいては、デジタルリテラシー協議会によって「Di-Lite」という範囲が定義されています。

Di-Liteに定義されている領域は、以下の3領域です。

1. AI・ディープラーニング
2. 数理・データサイエンス
3. IT・ソフトウェア

4-5.論理的思考

論理的思考とは、感覚や直感で物事をとらえるのではなく、体系的に道筋を立てて矛盾なく考える思考のことです。AIによる分析結果から法則性や規則性などを見つけ、それらを適切に分類する際に論理的思考が求められます。

また、AIモデルの性能を評価したり改善点を見つけたりする際にも、論理的に分析する思考が必要です。ほかにも、チームメンバーやステークホルダーに説明する場面などでも、論理的思考で内容を整理してから伝える必要があるでしょう。

4-6.課題解決力

AIのプロジェクトでは、予期せぬ複雑な問題に直面するケースがあります。このような状況においても、焦らず適切な判断で解決するスキルが求められます。

また、課題を解決することで、より良いAIモデルの開発につながる可能性が高まります。これにより、新たな価値の創出や価値提供につながることも期待できるでしょう。

4-7.AIおよびデータの利活用における法律知識

AI技術の活用にあたっては、膨大なデータで学習を重ねる必要があります。その際、他人が所有しているデータが紛れていた場合、知的財産権に抵触する恐れがあるため注意しなければなりません。

また、海外では、AIの利活用や開発を規制する動きが見受けられます。そのため、AIシステムやサービスを国内外で提供したい場合などは、海外のAI規制法案なども理解したうえで対応する必要があるでしょう。

5.AI人材はどのように育成すれば良い？

AI人材を育成する方法としては、社内教育プログラムを構築する方法が挙げられます。その際、機械学習、ディープラーニング、データ分析の基礎から応用までをカバーするカリキュラムを作成することが重要です。実際のプロジェクトに取り組む機会を提供し、実践的なスキルを磨かせるとよいでしょう。

社員の技術的な指導やメンタリングを行なう際には、専門知識を持つAIアドバイザーを採用する選択肢も有効です。AIに関する豊富なノウハウや知見を持っているため、品質管理や問題解決などのスキル習得も期待できます。

最新の技術やトレンドにも対応するなら、外部研修を依頼するのもおすすめです。外部に依頼することで、社内には存在しなかった知見やネットワークを新たに取り入れることが実現するでしょう。

6.AI人材育成における課題

AI人材育成における課題は多岐にわたります。

まず、AIの活用方法が曖昧で、育成方針が定まっていないことが挙げられます。企業が具体的なAI戦略を持たない場合、どのスキルを優先的に育成すべきかが不明瞭なため、効果的な教育プログラムを実施することができません。

次に、AI分野は急速に進化しており、最新のトレンドや技術に対応し続ける必要があります。業務に従事しながらも継続的な学習が求められるため、現場の技術者にとっては大きな負担となるでしょう。

さらに、OJT（On-the-Job Training）を通じてAI人材を育成する際、社員の能力や成長を適切に評価することが難しいという問題があります。評価が不適切であると、社員を的確にプロジェクトにアサインすることが困難となり、組織全体の効率が低下する可能性も否定できません。

このような要素が絡み合うことで、AI人材育成は極めて困難を極めるものとなります。企業は明確な育成方針を持ち、継続的な教育と適切な評価システムを構築する必要があるでしょう。

7.AI人材育成の課題を解決する具体策

ここでは、AI人材の育成における課題を解決する具体策について解説します。自社での育成を進める前に確認しておきましょう。

7-1.AIの活用方法を明確にする

企業が具体的なAI戦略を策定し、どの分野やプロジェクトにAIを活用するのかを明確にすることで、育成方針を定めることができます。

例えば、製造業では予防保全、物流業では需要予測、金融業では不正検知といった具体的な用途を設定します。この明確なビジョンに基づいて必要なスキルセットをリストアップし、各用途に対応する教育プログラムを構築します。

こうすることで、社員は自身の学習が具体的なビジネス成果にどのように寄与するかを理解しやすくなり、モチベーションアップにもつながるでしょう。

7-2.従業員や経営層から理解を得て協力してもらう

従業員には、AI技術がどのように業務を改善するのか、自身のキャリアにどのように役立つかなどを説明し、積極的に学習する意欲を高める必要があります。そのためには、社内でAIに関するワークショップやセミナーを定期的に開催したり、成功事例を共有したりするのが効果的です。

また、経営層には、AI人材育成が長期的な企業成長に寄与することを強調し、投資の必要性を理解してもらう必要があります。

経営層のサポートを得ることで予算やリソースの確保が容易になるため、教育プログラムの実施をスムーズに進めることが期待できるでしょう。

7-3.SES企業に相談してAI人材不足を解消する

AI人材の即戦力を確保する方法としては、SES（システムエンジニアリングサービス）企業に相談することも有効な手段の一つといえます。

例えば、自社で言語を習得させる場合、習得までに要する時間を考慮しなければならないため、進めたいAIプロジェクトがあってもすぐには着手できないかもしれません。

SES企業に相談することで、AI人材に必要なPythonやPHP、Javaなどのプログラミング言語をすでに習得しているエンジニアを派遣してもらえます。

SES企業は、経験豊富なAIエンジニアやデータサイエンティストを提供してくれるため、即戦力を確保しやすくなります。自社のAIプロジェクトを迅速に進められるだけでなく、内部の技術者にとっての学びの機会も増えることが期待できるでしょう。

また、自社でAI人材を育成するとなれば、育成コストがかかります。SES企業に依頼すれば、すでにスキルを習得しているエンジニアを派遣してもらえるため、コスト削減にも貢献するでしょう。

8.まとめ

AI技術の発展により、AI人材の確保はどの企業においても重要な課題になると考えられます。現状、AI人材が在籍していない企業としては、人材を採用する、あるいは在籍している社員を育成するという選択肢で悩んでしまうかもしれません。

また、育成するとなれば、いくつかの課題を乗り越える必要があります。自社の生産性維持や育成コストの削減を考慮し、SES企業に相談することも検討してみてはいかがでしょうか。

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