AI人材とは？求められる理由や必要なスキル、育成方法を解説

AI技術の急速な発展に伴い、企業におけるAI人材の重要性が飛躍的に高まっています。しかし、年々増加する需要に対して、専門知識やスキルを有する人材の供給は追いついておらず、多くの企業がAI人材の確保・育成に課題を抱えています。

この記事では、AI人材の定義やIT人材・DX人材との違い、需要が高まる理由と必要なスキル、育成方法について解説します。

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AI人材とは

AI人材とは、AI技術に関する深い知識を持ち、その知識をビジネスシーンに活かしながら課題解決や新たな価値創造につなげられる人材のことです。例えばAIアルゴリズムの開発やAIシステムの構築・運用、データ分析を通じた事業戦略の立案などを担い、技術とビジネスをつなぐ存在です。

IT人材やDX人材との違い

AI人材と混同されやすい言葉として、IT人材、DX人材があります。いずれもデジタル領域に関わる人材であるものの、専門性や役割に大きな違いがあることが特徴です。

AI人材は、AI技術の専門家としての役割を担い、IT人材が持つ広範な知識のなかでも、AI・データ活用に特化した知識・スキルを持ちます。また、DX人材は、AIを含むデジタル技術を経営や事業の変革に活かす戦略家という立ち位置など、細かな違いがあります。

関連記事：IT人材を育成するには？不足の要因や採用に向けて企業が取り組むべき項目を解説

関連記事：DX人材に必要なスキルとは？育成方法やマインドセットを徹底解説

AI人材の需要と供給

各種調査によれば、日本では2030年までにAI人材を含む先端IT人材が最大で12.4万人不足すると予測されており、AI人材の需要は今後も供給を上回る深刻な状況が続くと考えられています。

特に、DX推進の加速により、AIツールの導入・活用に取り組む企業では、AI人材の育成・確保が喫緊の課題になっています。また、福祉業界においてもデジタルツールや生成AIの活用による業務の自動化・効率化が進んでいることから、全業界で需要が飽和していると考えられます。

参考：ＩＴ人材需給に関する調査（概要）

AI人材が求められる4つのメリット

多くの企業からAI人材が強く求められている理由は、主に技術進化のスピードと企業経営におけるAI活用の重要性が高まっていることが挙げられます。こうした理由から、AI人材を確保することで、企業にとってはさまざまなメリットがあります。

業務効率化の実現

AIを活用することで、データ入力やルーティンワーク、製品の品質管理など、人手で行われていた定型業務や反復作業を正確かつ迅速に自動化できます。その結果、社内全体の業務効率化が実現し、人件費の削減や生産性の向上に結びつきます。

業務プロセスにAI技術を導入・活用したい企業が増えた結果、AI人材の需要が高まり、供給が追いつきにくい状況を招いています。

迅速な意思決定の実現

AIは膨大なデータであっても、リアルタイムで素早く分析し、収集した結果から予測やインサイトを導き出すことができます。AI人材が自社に在籍していれば、多種多様なデータから得た情報を基に、迅速な意思決定につなげることができます。

また、AI人材の確保・育成を通じて、貴重な分析結果を経営層や事業部門など、部署の隔たりを取り除いた上で提供できることもメリットの1つです。

労働力不足の補填

少子高齢化による労働力不足が各業界で叫ばれていますが、AI技術のめざましい進化により、解決につなげることも可能です。AI人材を確保・育成しAIツールの活用が社内に醸成できれば、定型業務・反復業務の効率化や自動化が実現し、労働力不足の補填につながります。

人手を必要としなくなった業務から従業員が離れ、社内のコア業務にリソースを充てる環境を構築できれば、これまで以上に顧客に寄り添ったサービスの開発・提供も実現し、企業の市場競争力強化や顧客満足度の向上など、さらに多くのメリットをもたらします。

企業基盤の強化

AI人材を社内に確保・育成することは業務の効率化に留まらず、競合他社には真似できない自社ならではのAIシステムやサービスを開発する能力の強化にもつながります。従来は外部ベンダーへの依頼でしたが、AI人材を確保・育成できればシステムの開発から保守運用まで社内で完結するため、ベンダーロックインの防止にも期待できます。

こうした取り組みを通じて企業基盤の強化につながる点も、AI人材を確保・育成した企業のみが得られるメリットです。

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AI人材に必要なスキル

AI人材を確保・育成する上では、必要なスキルについて押さえておくことが大切です。具体的には、技術スキルとビジネススキルに区分されます。

社内育成では対象者のスキルレベルに応じた研修と実務経験を設計し、外部人材の活用では必要スキルの保有レベルを事前に確認することが望ましいです。

ここではそれぞれの詳細について解説します。

技術スキル1.プログラミングスキル

AI技術の実装においては、Pythonをはじめとするプログラミング言語のスキルが欠かせません。AIを現実世界で動かすため、最初に求められる行動がプログラミングスキルであるためです。

なかでもPythonをはじめとする言語は、AIアルゴリズムを具現化し大量のデータを処理した後、実務で使えるシステムへと昇華させます。

効率的かつ堅牢なAIシステムを構築するためには、コードに関する知識に留まらず実務的な開発能力を有していることが条件の1つです。

技術スキル2.機械学習・ディープラーニングに関する知識

AIの進化を牽引するために必要となるものが、機械学習・ディープラーニングに関する知識です。具体的には、さまざまなモデルの特性について理解し、ビジネス課題に応じて最適なアルゴリズムを選択・適用できる能力が求められます。

特にディープラーニング領域は、画像認識や自然言語処理など、高度なAI活用を業務で活用し、効率化・自動化を実現するためには欠かせない知識です。

技術スキル3.データサイエンスの知識

AIの燃料となるものがデータです。この燃料に位置するデータを最大限に活かす能力がデータサイエンスです。収集や前処理、統計学に基づく洞察力、データの可視化などを通じてAIモデルの精度を高め、データに潜むビジネスの示唆を得る上で欠かせない技術スキルの1つです。

技術スキル4.AI領域に関する知識

AI人材は常に最先端の技術について理解を深め、周囲をリードする存在でなければなりません。特に機械学習やディープラーニングの原理やアルゴリズムを深く理解していることは、市場に存在する多様なAIソリューションのなかから自社課題を解決へと導くAIツールの選択につながります。

ビジネススキル1.論理的思考力

AIはあくまでツールの1つであり、多様なツールをどのように使い、ビジネスあるいは企業にある課題をどう解決するかを設計することは人間の役割です。そこで必要となるスキルが論理的思考力です。具体的には、目の前にあるデータや事象から問題の核となる部分を特定し、AIという技術を最大限に活用できるまでの能力を指します。

ビジネススキル2.コミュニケーションスキル

AIツールの使用環境を構築するためには、AI技術に関する知識と技術だけでなく、高いコミュニケーションスキルも欠かせない要素です。

どれだけビジネスに有効なAIモデルであっても、現場の従業員が適切に活用できなければ意味がありません。AI開発や導入の成功は、技術部門とビジネス部門、経営層との間にある壁を打ち破るコミュニケーション能力にかかっています。

高度な専門知識をただ従業員に伝えるだけでは、AIの魅力や特徴、応用方法について理解してもらうことは難しいでしょう。部門間の垣根を越え、AIという最新ツールを積極的に推進していく上では、コミュニケーションスキルに優れた人材であるかについても確認しましょう。

ビジネススキル3.課題解決能力・実行力

AI人材の存在意義は、課題を解決へと導き、自身の価値を生み出すことです。そのため、企業が抱える漠然とした課題に対して臆することなく深掘りし、データ分析とAI技術を適用できる問題定義へと落とし込める課題解決能力も必要です。また、課題を解決するために自身が積極的に取り組めるだけの実行力も欠かせません。

ビジネススキル4.企画力

AI人材は、AIツールを実装するだけの存在ではありません。市場や顧客のニーズ、技術の限界やビジネスへの影響を総合的に考え、AIでどのような未来につなげるかを考え抜く企画力も大切です。企画力が高いAI人材ほど、AI技術を通じてこれまで以上に真新しい形で企業成長に貢献するでしょう。

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AI人材が活躍できる職種

AI人材を確保および育成した後は、具体的にどのような職種で活躍できるのでしょうか。ここではAI人材を確保・育成した後、活躍が見込まれる職種について解説します。

AIエンジニア

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングといったAI技術を駆使し、AIシステムの設計から運用までを一貫して行いながら、企業課題を解決へと導く専門職です。画像認識や予測システムなど、企業にとって有効なシステムを構築し、企業の技術革新を根底から支える役割を担っています。

AI研究者

AI研究者は、AIモデルの精度向上やアルゴリズム開発など、主に学術的な研究に従事する人材です。ビジネス現場でシステム開発を行うAIエンジニアとは違い、AI技術の基礎となる仕組みを理解・追究する能力が求められます。

AIプランナー

AIプランナーは、市場や企業ニーズを基にAI技術を活用したビジネス戦略を立案し、AI導入プロジェクトを計画する職種です。AIエンジニアやデータサイエンティストと連携し新たな製品・サービスの開発・提供を推進する立場のため、AIをビジネス成功に結びつける橋渡し役のような要素もあります。

AIツール・サービスの使用者および教育担当

AIツール・サービスを活用できる人材は、AI導入の企画立案から活用調整までを担い、専門的なAI技術者と現場を結びつけるコミュニケーションスキルを持ちます。

企業に多数在籍することで、生産性の向上や業務効率化、新規プロジェクトの立ち上げなど、多様なシーンでの活躍が見込まれ、それと同時に市場競争力の強化、迅速な意思決定などさまざまなメリットに期待できます。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、統計学やAI技術などを組み合わせて膨大なデータを分析し、ビジネスに活用可能なインサイトを導き出す専門家です。データの可視化を通じて問題点や改善点を発見し、正確な意思決定と戦略提案を補助することで、マーケティングや生産管理など、幅広い分野での活躍が見込めます。

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の向上とデジタルマーケティング強化を目的に、AI活用を含むデジタル活用全般の戦略立案を担う人材です。マーケティング施策をはじめ、コンテンツ戦略やデータ分析など、多様なスキルを組み合わせて戦略を推進します。

プロダクトマネージャー

プロダクトマネージャーは、AIの知見を生かしてAI搭載の製品・サービスを企画・マネジメントする人材です。プロジェクトの進行管理や軌道修正、社内外の関係者との均衡を担う役割を持つことから、技術的知識と円滑なコミュニケーション能力が重視されます。

AI人材を育成する方法

AI人材の必要性や活躍が見込まれる職種について把握できた後は、具体的な育成方法について押さえておきましょう。

社内教育

社内教育は、既存のスキル保有者による研修やOJTを通じてAI人材を育成する方法です。低いコストで済む特徴がありますが、教育を受ける従業員の通常業務への影響を考慮し、余裕を持った計画を立案することが大切です。

育成を成功させるためには従業員の学習意欲向上が欠かせません。例えば実際に存在するプロジェクトの実例を教材に盛り込み、学習者同士で議論し合える環境を心がけることで、高いモチベーションを維持しながらスキルアップを目指すことができます。

自己学習

自己学習は、参考書やWeb教材などを活用して、AIの理論をはじめとした基礎知識を身につける方法です。身につけた知識の復習や未学習の項目を自発的に身につけられる特長から、基礎知識が不足している従業員に対しては促進を図るべき学習方法でもあります。

従業員に一定の基礎知識が身についた場合は、社内に演習環境を設けたり、外部研修への参加を促したりしながらスキルレベルを高め、ステップアップを目指します。

外部研修

外部研修は、社内にAIの専門家がいないときに有効な方法です。ロールプレイングやグループディスカッションを通じて実践的な知識を学べ、特にアウトプットに重点を置いたプログラムは、中級者から上級者にも高い効果が期待できます。ある程度のコストはかかりますが、着実にAI人材を育成したいときは検討すべき方法の1つです。

カリキュラム

AI人材は職種によって求められる知識やスキルが異なるため、各職種に応じたカリキュラムを作成・導入することが望ましいです。例えばデジタルストラテジストやプロダクトマネージャーであれば幅広い知識が、エンジニアにおいては深い専門知識が求められます。

また、育成効果を向上させるためには、作成したカリキュラムは定期的に見直し、改変しながら提供し続けることが推奨されます。

外部専門家による支援

AI人材の効率的な育成においては、社外の専門家との連携も有効です。例えば外部コンサルタントやAIエンジニアを招き、最新の知見に基づいた実践的なワークショップやトレーニングを実施することで、従業員の専門知識を着実に向上できます。

AI導入による現場経験の積み上げ

AI導入による現場経験の積み上げも効果的です。AI領域に関する知識を身につけても、それらがどのシーンで有用であるかをイメージできなければ育成の意味がありません。例えば従業員を社外プロジェクトに派遣することで、知識を発揮する環境が生まれます。

こうした経験を繰り返すことで、身につけた知識を改めて理解すると同時に技術力の向上につながります。

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AI人材を育成するなかでの注意点

AI人材の育成効果を高め、自社のビジネスに反映させるためには、下記のような注意点に留意する必要があります。

目的の明確化

AI人材を育成する場合は、なぜ育成を重要視するのか目的を明確にしましょう。目的が定まっていないと、どの従業員にAI領域に関する知識・技術を身につけさせるべきかが正確に判断できません。

AI人材のスキルは範囲が広いため、確保や育成の目的が明確である方が今後の策定が円滑に進みます。したがって、なぜAI人材を求めているのか自社課題などを洗い出しながら目的を明らかにしましょう。

必要性を全社に共有する

AI人材およびAIツール・サービスの必要性を全社に共有することも大切です。AI人材を育てた後は、AIツール・サービスの活用を通じて、身につけた知識と技術を自社ビジネスに反映し、企業に貢献する必要があります。しかし、AIツール・サービスは最新技術であり、抵抗感を抱く経営層や従業員が一定数います。

こうした環境下では、最大限の育成効果やAI人材の確保に結びつきません。企業に対するAI活用のメリットを説明しながら、自社にとってAIが重要な存在であるか共有することも心がけましょう。

まとめ

AI人材の育成には、専門知識の習得だけでなく、実務で活かせるスキルを継続的に身につけられる環境が欠かせません。しかし、社内だけで教育体制を整えるには、時間や人材の確保が課題になるケースも少なくありません。

そのような企業には、Robo Runnerの活用がおすすめです。Robo Runnerでは、RPA・AIのプロフェッショナルによるチャット相談や、実務を想定したe-learningコンテンツを通じて、AI人材の育成を段階的に支援しています。現場での活用を前提とした学習ができるため、知識習得にとどまらず、実践力の定着につなげることが可能です。

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