AI人材とは？職種や必要スキル、人材育成のポイントや注意点

デジタル技術の発達により、AI（人工知能）は対話型AIチャットサービスをはじめ、さまざまなビジネスに普及しつつあります。この記事では、AIを自社に導入し活用する際に欠かせないAI人材について、概要や職種、求められるスキルを解説します。また、国内の需要状況や人材育成の方法、注意点も紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

AI人材とは？

AI人材とは、機械学習やディープラーニング（深層学習）、あるいはデータサイエンスなどへの確かな知識とスキルを持ち、AIシステムの構築や運用などを担当する人材を広く指す言葉です。AI人材と聞くとエンジニアや研究者など技術色が強いイメージが先行しがちですが、それだけでなくAIを使った事業やプロジェクトを進めるマネージャーなどの人材も含まれます。

AIは技術の進歩により発展しており、近年では経営判断のためのデータ分析や予測のみならず、従業員の業務を補助するツールや、顧客向けのサービスとして活用する企業も増えつつあります。そこで、AIそのものの開発はもとより、AIを用いてサービスを作ったり、効率的に活用できる人材として「AI人材」の需要が高まっています。

AI人材が必要とされる背景

AI人材が求められる背景として、主に以下の3つの要因が挙げられます。

• • AI技術の進歩
  • 第3次AIブーム
  • 人材不足

人工知能の存在や概念が知られ始めたのは1950年代です。その後、コンピューターやAI専門家の登場などにより、AI技術は急速に発展していきます。

2000年代になると「ディープラーニング」という技術が生まれ、画像認識技術を使った在庫管理、製造現場における自動化、自動翻訳、音声認識など、AI技術が広く活用されるようになりました。これが第3次AIブームです。

しかし、AI技術がいまだ発展を続けている中で、AIの知識やスキルを持った人材は常に不足しています。こうした背景により、AI人材のニーズがより一層高まっています。

AI人材とIT人材の違い

AI人材とIT人材の大きな違いは、専門知識やスキル、担う役割です。

AI人材には、ディープラーニングや機械学習といったAI活用特有の知識・スキルが必要で、システム設計・開発といったデータ科学やアルゴリズムの知識も必要になります。

一方、IT人材は、情報技術（Information Technology）の活用、情報システムの運用、データベース管理、ネットワークセキュリティ、などに関する知識やスキルを有しています。

DX人材との違い

DX人材とは、企業のデジタルトランスフォーメーションを推進・実行していく人材のことで、専門知識だけでなく、組織を牽引するリーダーシップ、実行力なども求められます。

デジタル技術、データ活用といった知識やスキルはもちろん必要ですが、コミュニケーション能力やビジネス観点も要求されます。

AI人材よりも、より広い視野、人を巻き込む力、牽引力、といった能力が重要視されるのもDX人材の特徴です。

AI人材に求められるスキルや知識

AI人材が活躍できる業務は、AIの研究や開発、AI活用など、多岐にわたります。ここでは、AI人材に求められる一般的なスキルや知識について紹介します。

プログラミングスキル

プログラミングスキルは、とくにエンジニア(開発者)として重要なスキルです。機械学習やデータ解析ツールの開発では、プログラミング言語として主にPython（パイソン）がよく用いられ、ほかにもC言語、PHP、Javaなどの知識が求められることがあります。AIエンジニアとして開発に携わる人材には、プログラミングは必須のスキルです。

データサイエンス

AIモデルの研究者やデータ分析のスペシャリストには、データサイエンスに関する知識やスキルが必要です。

データサイエンスは統計学、情報工学、アルゴリズムなどの専門的な知識や手法を用いて、膨大なデータからビジネスなどに活かせるインサイトを導きだします。データを分析するだけではなく、分析結果をもとにどう活用していくのかを考えることも、データサイエンスのスキルに含まれます。

機械学習・ディープラーニングに関する知識

AI人材は、機械学習やディープラーニングにまつわる知識も必要とします。機械学習とはAIに膨大なデータを読み込ませることで、決まったパターンを発見する方法のことです。

一方、ディープラーニングは機械学習の手法の一つですが、与えられた入力データから特徴を自ら学習し、より複雑なデータを分析・解析することができます。近年は画像認識や音声認識のシステムなどに使われています。

AIやデータの利活用に関係する法律の知識

AI技術の利用において、懸念されるのが法律や権利に関わる問題です。例えば、AIは多くのデータをもとに学習を重ねますが、勝手に他人が所有しているデータを使うことは知的財産権に抵触するおそれがあります。そのため、AIの利用においては、知的財産と契約に関する法的知識も必要です。

また、海外では、AIの開発や利活用において規制する動きも出ています。例えば、英国では「AI規制政策文書」が2022年7月に発表されました。さらに2023年5月には、EU議会員会で、AI技術の開発や使用に関するEU加盟国内の統一ルールを定める「AI規制法案」が承認されています。

日本で同様にAI規制が進む可能性があるほか、現状でも国内外で幅広くデータの収集やAIシステム・サービスの提供を行う場合には、対象とするすべての国と地域における法令を遵守する必要があります。今後、さらなる規制が講じられた場合にも現場の人材がすぐに理解し、対応できることが求められます。

論理的思考力

論理的思考力は「ロジカルシンキング」とも呼ばれ、飛躍や矛盾をせずに物事の筋道を立てて考える手法です。論理的思考にもとづき、パターンによる規則性と法則性を見つけ、分類するといった能力が求められます。論理的思考力と関連して、統計解析や分析などのスキルも重要です。

AI人材の代表的な職種

今後も需要が増していくAI人材について、代表的な職種をいくつか紹介します。また、自社には「どの職種のAI人材が必要か」ということも、常々検討しておくと良いでしょう。

デジタルストラテジスト

デジタルストラテジストは、企業のオンラインプレゼンス向上とデジタルマーケティングの取り組みを強化するため、デジタル活用全般にわたって戦略を立案する人材です。

AI技術の活用だけでなく、マーケティング施策、コンテンツ戦略、データ分析、パフォーマンス測定など、さまざまなスキルを併せ持つことが求められます。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータを分析・解析しながら「有益な情報」や「データ同士の関連性」などを導き出す人材です。

データの収集・処理、統計分析、機械学習の適用、予測モデルの構築、ソリューション開発など、AIのためのデータを活用して、企業の課題解決に向けた取り組みをします。

AIの進歩により、複雑な判断、将来の予測、作業の自動化などができるようになり、ビックデータの活用がより重要視されるようになりました。データサイエンティストは、市場分析、リスク管理、カスタマーサービスなど多岐にわたる分野での活躍が見込まれるでしょう。

AIプランナー

AIプランナーは、AI技術を活用した製品やサービスを企画し、組織のニーズや戦略に合わせて実装する人材です。

最新のAI技術やトレンドに精通することはもちろん、それらを企業・組織の利益に適用させる能力も求められます。その他、AI戦略の立案・プロジェクト管理、AIソリューションの実装と評価、リスク管理や品質向上、などの役割もあります。

AI技術を企業や組織の成長に結びつける重要な人材であり、AI導入・活用において中心的な役割を期待できるでしょう。

AIエンジニア・プログラマー

AIエンジニアやプログラマーは、AI開発者とも呼ばれます。製品やサービスに搭載するAI技術を開発・実装する人材です。

AIそのものの開発に携わるため、AIについての技術的な専門知識が必要となります。しかし、ただ単純に技術を盛り込むだけで、製品化やサービス化が成功するわけではありません。AIエンジニアやプログラマーには、製品やサービスを利用する顧客の行動や市場における慣習などを考えながら、AI開発を推進することも求められます。

プロダクトマネージャー

プロダクトマネージャーは、AIを活用した製品やサービスを作る人材です。AIについての知見を活かしながら、自社のプロダクトにどう活用すべきか、さまざまな角度から検討、判断し、企画を立て、そのマネジメントを行うのが一般的な仕事です。 プロジェクトは複数のメンバーで進め、ときには社外の関係者と折衝することもあります。スケジュール通りにプロジェクトが進んでいるかを管理し、停滞していればその原因を見つけ、軌道修正を行います。そのため、状況を把握できる技術的な知識に加え、円滑なコミュニケーション能力も重視されます。

AI研究者

AI研究者は、その名の通り、AIに関わる技術を研究する人材です。AI技術では、その根幹となる「AIモデル(機械学習モデル)」が不可欠となります。AIモデルとは、受け取ったデータをどのように処理し、アウトプットするかを決める仕組みです。AI研究者はこのモデルの精度向上や、新たな処理方法(アルゴリズム)の開発に携わっています。

AIエンジニアがビジネスの現場などに従事する技術者を指すのに対し、AI研究者は学術的な研究に従事する人材を指します。

AIサービスを活用できる人材

専門的なAI技術者だけでなく、AIをビジネスに活用できる人材も求められています。AI導入についての企画立案、AI活用のための調整などが実践できる人材です。

このような人材が企業にいることで、生産性向上、業務効率化、新規プロジェクト立ち上げ、といった場面で活躍が期待できるでしょう。

AIが活用される現場、AI技術者、この両者を結びつけるコミュニケーションスキルも重要です。

日本におけるAI人材の需要と供給

AI技術がビジネスでも応用されるシーンが増えつつある昨今、AI人材の需要は高まっていくものと予想されます。ここからは、AI人材の需要状況とその理由について解説します。

AI人材の需要は高まっている

AI人材は、業界問わずあらゆる企業から求められている状況です。その理由としては、AIの活用によって労働力不足を解消し、将来的な生産性の低下を防げると期待されていることが挙げられます。

総務省の「令和4年版情報通信白書」によると、日本の15歳から64歳までの生産年齢人口は1995年をピークに減少し続けています。

今後さらに少子高齢化が進めば、企業は人材不足に陥り、生産性の低下も懸念されます。労働力の不足に対して、AI活用による業務効率化が進めば十分な生産性の確保へとつながります。

現在でもこれまで人力で行っていた顧客対応や生産管理などの業務をチャットボットや検査の自動化、生産計画の自動立案といったAIの活用による効率化が行われています。AIの需要増大に伴い、AIの活用・導入をリードできるAI人材の需要も高まっています。

AI人材は不足している

AI関連技術が急速に発達、普及したことに伴い、需要に対してAI人材が不足しています。独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が公開した「DX白書2023」によると、AI導入課題として「AI人材の不足」を挙げた企業は49.7％に上り、次点の「自社内でAIへの理解が不足している」の45.5％を超えてもっとも多い回答となっています。

さらに、経済産業省が2019年3月に公表した「ーIT 人材需給に関する調査ー調査報告書」によると、このまま平均的にAI需要が伸びた場合には、AI人材の生産性が上昇しても、2020年には4.4万人、その5年後は8.8万人、さらに2030年には12.4万人ものAI人材が不足すると危惧されています。

このように、AI人材の供給に対する需要は今後も高まり続け、ますます人材不足が加速することが予想されます。企業としては、自社でAI人材を確保できるよう、早めに手を打つ必要があります。

AI人材が不足しているということは、企業にとって優秀な人材を十分に採用できないということでもあります。今後も中途採用・新卒採用ともにAI人材獲得競争はより熾烈な争いになることが予想されます。そのため、スキルや知識を持った人材を採用するだけでなく、自社で育成する方法も効果的です。

企業内育成が急務である

今後、AI人材の獲得競争はますます激しくなっていくため、外部登用により人材を確保することは困難になるでしょう。そのため、早急にAI人材を企業内で育成していくことが重要です。

AIサイエンティストのような高度な専門性やスキルを必要とする人材については、短期的に育成することは難しいですが、AIエンジニアなどは外部の研修プログラムを利用するなどして比較的短い時間で育成できるでしょう。

現在ソフトウェアの開発・実装を担っている人材に、AIに関する知識・技術を習得できる機会を増やすことで、AIエンジニアとして育成することができます。

また、AIプランナーなど「AI活用の企画・導入を立案」する人材の育成については、まだ育成方法が確立されているわけではありません。今後はAI人材の育成方法についても、自社で検討していく必要があるでしょう。

AI人材の育成方法

自社でのAI活用や、それによる課題解決を導けるようなAI人材を育成するには、さまざまな方法があります。育成方法について理解を深め、自社に適したAI人材を育成しましょう。

社内教育

すでに社内にAIに関する十分なスキルと知識を持つ人がいれば、その人に研修やOJTを実施してもらう方法があります。育成のプロセスすべてを社内で完結できることから、コスト面でも有効です。

ただし、教育には一定の期間や手間がかかることを念頭に置き、余裕を持った研修計画を立てましょう。また本来の業務に支障が出ないように所属部署との調整も必要となります。

なお、短期間で効率良く人材育成をするために、従業員の「学習意欲の向上」は必要不可欠なポイントです。学ぶ意欲を高めていくには、以下の方法が有効になります。

• • プロジェクトの実例や実態について学ぶ
  • 皆で考えながら学ぶ環境を作る

教材や動画による学習だけでは、実践力は身につきません。AIを活用した実例・実態を教材にして学ぶことで、実務でのイメージがしやすく従業員の学習意欲も高まるでしょう。

例えばたとえば、「オンライン窓口相談にChatGPTを実装する」という事例を使えば、ChatGPTに関する知識・スキルだけでなく、顧客が抱えている課題の掘り起こし、課題に沿ったソフトウェアの開発、チューニングなど、さまざま様々な知識・スキルが必要であることを実感できます。

事例を通じて学びを深めていくことで、より高い実践力を身につけられるでしょう。

また、一人で勉強することはモチベーション低下にもつながる可能性があります。共通した目的を持つ従業員が一緒になって学び、事例などについて議論することで、モチベーションを高めることが可能です。

必要なAI人材に合わせたカリキュラム作成をする

AI人材にはさまざまな職種があり、それぞれ担う役割も変わります。各職種によって必要な知識・スキルが異なるため、職種に合わせた学習方法が必要です。

また、デジタルストラテジスト、プロダクトマネージャーなどは、専門的な知識だけでなく幅広い知識が必要になります。一方、エンジニアやプログラマーは、より深い専門知識やスキルが求められます。

効率良くAI人材を育成するために、各職種に応じたカリキュラム作成も重要なポイントです。カリキュラムは作成して終わりではなく、定期的に見直しつつ改変していきましょう。

自己学習

自己学習は基礎的なAI知識が不足している初心者や入門者に対して効果的です。まずはAIの理論といった基礎をまとめた参考書を読むことや、エンジニア志望者であればWeb教材などを用いてプログラミング言語のPythonの会得を目指すのが良いでしょう。ある程度知識を得られたら、実践を重ねながらスキルを磨けるような環境を整えたり、下記の外部研修を実施することでステップアップが見込めます。

外部研修

AIは近年急速に進歩した技術であり、この分野に精通した人物が社内にいないケースも少なくありません。そうした場合は外部の専門家に研修を依頼し、プログラムを受講するのも一案です。

外部研修では、AIを用いた課題の解決といった状況を想定した ロールプレイングやグループディスカッションなどを通じ、より実践的な知識を学ぶことができます。

とくに、インプットよりもアウトプットに重きをおいた社外研修は、中級者から上級者に対しても効果が見込めます。コストがかかるものの、着実にAI人材育成に取り組みたい場合は、ぜひ検討してみましょう。

AI人材育成における注意点

育成効果を最大化し、自社のビジネスに生かしていくには、次のようなポイントに注意する必要があります。

AI人材育成の目的を明確にする

希少なAI人材を採用できたとしても、その後どのように人材を育て、経営に役立てていくのかが大切です。AI人材のスキルは幅広いため、採用の目的があいまいだと十分な効果は得にくくなります。

一般的な採用と同様、自社の状況やビジョンをもとに、何のためにAI人材を採用・育成するのか、目的を明確化しましょう。そうすることで、どのようなスキルセットを持つ人材が必要なのかがおのずと見えてきます。

経営層や従業員の理解を得る

AIをスムーズに導入するためには経営層や従業員の理解を得ることが重要です。AIは新しい技術であり、抵抗のある従業員も少なくありません。AIの重要性や将来性を理解してもらうためには、デジタルリテラシー向上の取り組みが重要です。

社内でAI人材育成に取り組む企業事例

AI人材の不足、人材獲得競争の激化などを懸念し、積極的にAI人材の育成に取り組む企業も増えています。AI人材の自社育成について、以下3社の事例を紹介します。

• • NEC
  • Zホールディングス
  • 東京海上ホールディングス

NEC

NECでは、2013年からAI人材育成の取り組みがスタートしました。現在では「NECアカデミー for AI」が、AI人材育成を担っています。

AI人材に必要なスキルを身につけるため、以下4つのジャンルに「約60種類の研修プログラム」が用意されています。

• • ベーススキル
  • ビジネス
  • データサイエンス
  • データエンジニアリング

職種ごとに必要な研修を選択することができ、効率的な人材育成を可能としています。

NECでは、グループ内のAI人材育成への取り組みを通じて得られた「考慮すべきポイント」に対応するため、2019年にグループ従業員、社会人、学生を対象に「NECアカデミー for AI」を開講しました。

考慮すべきポイントとは、以下の3つです。

• • 幅広い知識を学ぶためのカリキュラムが必要
  • 実践力を身につけるための場が必要
  • 継続的に学び続けるための仕組みが必要

体系的な学習ができるよう「約60種類の研修プログラム」が用意されており、職種ごとに必要な研修を選択して学ぶことができます。

また、実践力を身につけるため、メンター指導によるOJTを通じて「実践経験」が積める場を提供しています。NECでは、研修とOJTをセットとして捉えて、実践力を重視しているのも特徴です。

「NECアカデミー for AI」にはコミュニティも用意されており、情報共有や人材交流ができる環境が整備されています。

Zホールディングス

Zホールディングスでは、グループ企業横断でAI人材を育成する「Z AI アカデミア」を、2021年に発足させました。

以下の方法などにより、参加者の知識向上を目指しています。

• • AI技術のアルゴリズムやビジネスへの利活用事例
  • ワークショップやグループ人材の交流会

研究者やエンジニアだけでなく、AIの知見が有益となる幅広い職種に対しても、AIプロフェッショナルとして育成ができるよう注力しています。

AI人材育成にも力を入れつつ、今後Zホールディングスでは、AI活用に携わるエンジニアを5,000名増員する計画をしています。

東京海上ホールディングス

東京海上ホールディングスでは、2019年にデータサイエンティスト育成を目的に「Data Science Hill Climb」を創設しました。

東京海上はAIや機械学習を活用して、保険引受の効率化、事故を予防・軽減するサービスの開発などに取り組んでいます。しかし、保険業務を理解した上で、独自のアルゴリズムを適用できる人材が不足しているのが現状です。

このような人材を自社で育成するために、東京大学と連携して200時間以上の長期育成カリキュラムを実践しています。

まとめ｜AI人材の活用により自社DXを推進できる

今後の日本社会では、AI技術を広く活用し、企業のDX推進を加速させることが求められています。そのためには、AI技術を身につけた人材を育成・登用しながら、より多くのAI人材を確保することが急務です。

また、AI人材にはさまざまな職種があり、専門的な知識やスキルはもちろん、コミュニケーション力、マネジメント力、リーダーシップなども必要になります。

自社にAIを導入する際には、どのような職種や人材が必要かを見極め、外部からの採用だけに頼るのではなく、社内でもAI人材育成に取り組みましょう。

社内でAI人材を育成するにあたっては、育成の目的を明確にしてから、具体的な育成方法を決めることがポイントです。AI人材育成にはコストや時間がかかるため、あらかじめ経営陣や従業員の理解を得ておきましょう。