近年はAIの発展が目覚ましく、多くの場面で活用されています。AIの使い方により業務の効率化も望めるため、積極的に導入を検討する企業も増えています。
AIを企業に導入するには、専門家である「AI人材」が欠かせません。しかし、AI人材にはさまざまな種類があるため、自社に適した人材を選ばないと、せっかくの能力を発揮してもらえないでしょう。
この記事では、AI人材の種類や不足する理由、求められる能力などを解説します。自社でAI人材を育成する方法も紹介します。今後AIの導入を検討する企業担当者や、AI人材としてキャリアを築きたい方は、ぜひご一読ください。
AI人材とは
AI人材とは、専門知識やスキルを生かしてAIシステムの開発や運用などを行う人物です。機械学習やデータサイエンス、自然言語処理などの知識を駆使して、業務改善や課題解決に取り組みます。
一般的なITエンジニアが、システムをプログラムして問題解決を目指すのに対し、AI人材は、AIがデータを学習し、最適な解決策を見つけるプロセスを支援する点が特徴です。また、技術者としての役割に加え、AIを活用したプロジェクトの計画や管理といったマネジメント領域でも活躍しています。
これからの社会では、さまざまな分野でAI人材の需要が高まると予想されます。
AI人材の種類
AI分野は多岐にわたり、それぞれの役割に応じた専門知識やスキルが求められます。以下は、AI人材の代表的な種類です。
- AI研究者
- AIエンジニア
- AIプランナー
- データサイエンティスト
- デジタルストラテジスト
上記のAI人材について詳しく解説します。
AI研究者
AI研究者は、人工知能技術を進化させるために研究を重ね、新しい技術やアルゴリズムを開発する専門家です。主な役割として、機械学習モデルの精度向上や新たなアルゴリズムの考案などが挙げられます。
AI研究者は、大学や公的研究機関、大企業の研究部門に所属するのが一般的で、長期的な視点で技術開発に取り組むのが特徴です。そのため、一般企業でAI研究者を採用するケースは多くありません。
AI研究者の成果は、後に実用化され、産業や社会に大きな影響を与える要素となります。
AIエンジニア
AIエンジニアは、AI技術を業務やサービスなどに活用するシステムの開発や実装を担う専門家です。機械学習やディープラーニングといったアルゴリズムを適切に選び、用途に応じたAIモデルの構築が主な役割です。
さらに、開発したAIを組み込んだシステムやソフトウェアを設計・運用し、実用可能な形で導入する作業も行います。そのため、AI技術に関する深い知識だけでなく、顧客行動や市場動向を理解し、課題解決に結びつける力も求められます。
AIエンジニアは、技術と実用性を結びつける、現場での重要な橋渡し役といえるでしょう。
AIプランナー
企業がAIを活用して課題解決やビジネス成長を目指す際に、企画や運用を担う専門家がAIプランナーです。AIを活用する企業やユーザーと、システム開発するAIエンジニアとの間をつなぎ、効果的な運用をサポートします。
AIプランナーの主な業務は、以下のとおりです。
- AI製品やサービスの企画立案
- プロジェクト管理
- リスク評価
- ソリューションの実装
- 効果測定
AIプランナーは、技術的な知識に加え、ビジネス視点を持つことが重要です。企業戦略とAI活用を調和させ、プロジェクトの成功に貢献する役割を担います。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、大量のデータを収集・分析し、組織の課題解決や意思決定を支援する専門家です。統計学やプログラミング、データベース管理などの専門知識を活用し、データから有益な情報を導き出します。
データサイエンティストの役割は多岐にわたり、マーケティング戦略の策定や業務改善の提案、リスク管理の強化など、企業のさまざまな課題に応じた分析を行います。
データサイエンティストは、データを基にした客観的な判断を可能にし、企業の競争力向上に寄与する重要な存在です。
デジタルストラテジスト
デジタルストラテジストは、企業のデジタルプレゼンス向上を目的に戦略を立案・実行する専門家です。AI技術の活用を含め、マーケティング施策やコンテンツ戦略、データ分析やパフォーマンス測定などを統合的に設計します。
デジタルストラテジストは、企業のブランド認知を高めると同時に、顧客の獲得やロイヤリティ向上にもつながる重要な役割を担います。デジタルマーケティングで、企業が競争力を強化するための支援を期待できるでしょう。
AI人材が不足する3つの理由
AI技術の発展に伴い、AI人材の需要が高まっています。しかし、以下の理由で多くの企業が人材不足に直面しています。
- 1.専門知識が必要
- 2.人材の獲得が困難
- 3.社内教育が不十分
これらの理由により、AI人材の育成や確保は今後さらに重要な課題となるでしょう。
1.専門知識が必要
AI人材が不足する理由のひとつは、必要になる専門知識やスキルを習得する難しさです。
AI分野には、プログラミングスキルや統計学・解析手法に基づく数学的な考え方、課題解決スキルなど、多くの専門的な知識が求められます。これらを基礎から学ぶこと自体に時間を要し、実際の業務で応用できる実践力を身につけるには、さらに多くの努力が必要です。
AI技術は進化が速く、常に新しい知識を得る必要があります。しかし、学校教育や企業の研修制度は十分に整備されていないため、自己学習が必須となり、学び続ける負担も大きくなります。
2.人材の獲得が困難
AI人材は大手企業に多く、中小企業は人材獲得に苦労しているのが現状です。
AI技術を実務で活用できる人材は需要が高く、企業間での競争が激化しています。大手企業は、高待遇や福利厚生、キャリアアップの機会などを提供できるため、AI人材を獲得しやすい状況です。
一方で、中小企業は予算や条件面で大手企業に対抗できず、魅力的なプロジェクトや最先端技術の提供も難しいでしょう。結果として、優れたAI人材の採用が困難になり、人材不足を深刻化させています。
3.社内教育が不十分
AI人材不足の原因のひとつは、社内教育の不十分さにもあります。
多くの企業では、AIに関する研修やセミナーが不規則であったり、内容が古くなっていたりするため、社員のスキルアップが遅れがちです。さらに、AI技術は日々進化しているため、最新の情報や技術を学ぶ必要がありますが、教育機会がないケースもあります。
また、AIに関するプロジェクトは、専門知識や実務経験が必要になるため、スキルが足りない社員にとっては参加が難しく、結果的に実務経験を積むことができません。これらの原因が、企業内でのAI人材不足を加速させています。
AI人材に求められるスキル・知識
AI人材には、以下のスキルや知識が求められます。
- 機械学習やディープラーニング
- データサイエンス
- プログラミングスキル
- 法的知識
これらのスキルを組み合わせることで、AIの設計や開発から運用までの幅広い業務に対応できるでしょう。
機械学習やディープラーニング
機械学習は、大量のデータをコンピューターに学習させ、パターンや特徴を発見する技術で、過去のデータに基づいた予測や判断が可能になります。
一方、ディープラーニングは機械学習の一部で、複雑な課題を解決するための方法です。ニューラルネットワークを使用し、人間の脳に似た方法で特徴を自動的に学習し、より精度の高い結果を導きます。
AI人材には、これらの技術に関する深い理解と知識が求められます。データをどのように扱い、問題解決するかを理解する能力が必要であり、機械学習やディープラーニングを効果的に運用できるスキルが不可欠です。
データサイエンス
データサイエンスとは、膨大なデータを統計学や数学を用いて分析する手法です。顧客の行動パターンや潜在的なニーズを発見し、企業の意思決定を容易にできます。
なお、データサイエンティストはデータを解析し、意味のある情報を引き出すことで、戦略的な判断材料を提供する職種です。
統計学と数学は、AIアルゴリズムの理解やデータ解析において重要な役割を果たします。これらのスキルが不足していると、AIの能力を十分に生かせないため、データサイエンスの知識はAI人材にとって必須の要素といえるでしょう。
プログラミングスキル
AI人材には、Pythonを中心としたプログラミングスキルも求められます。
AIはアルゴリズムを基に動作するため、実装にはプログラミング言語の習得が欠かせません。機械学習やデータ解析ツールの多くがPythonで構築されているため、AI開発するために必須のスキルといえるでしょう。
プログラミングスキルを駆使して、AIシステムやモデルを実装する能力は、AI人材にとって非常に重要です。
法的知識
AIを正しく活用するためには、知的財産権や契約などに関する法的知識が不可欠です。
他人が所有するデータを無断で使用すると、知的財産権を侵害する可能性があります。2024年3月にEUで採択されたAI規制法案は、とくにEU加盟国だけでなく海外にも影響を与えるため、AIを活用する企業は事業展開する地域の法令を遵守する必要があります。
また、日本でも2024年に経済産業省および総務省から「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」という、AI開発する事業者と利用者で遵守すべき事項をまとめられたガイドラインが公表されております。
このように、法的知識とともに各国のガイドラインに沿ってAI開発および利用することが必要となっています。
このような法的知識は、AIを導入する企業にとって非常に重要です。
AI人材になるために必要なこと
AI人材として活躍するためには、以下のポイントを押さえましょう。
- 現場で経験を積む
- 学習を続ける
- 資格取得を目指す
これらを実践することで、AI人材として専門性を高められます。
現場で経験を積む
AI人材になるには、実際の職場でさまざまな経験を積むことが欠かせません。
実務を通じてAIの適用範囲や課題を学び、現実的な解決策を提案できる能力を養います。さらに、プロジェクトでは他の職種のメンバーと協力する機会が多いため、コミュニケーション能力やプレゼンテーションスキルも向上します。
これらの経験は、市場で強みとしてアピールでき、キャリアアップにもつながるでしょう。
学習を続ける
AI人材として活躍するには、継続的な学習が必要です。
AI技術は日々進化しており、最新のアルゴリズムやツールが次々に登場しています。オンライン講座や書籍を活用することで、自分のペースで新しい技術を学べるでしょう。また、コミュニティや勉強会などに参加して、他のAI専門家からフィードバックをもらい、知識を深めることも重要です。
資格取得を目指す
AI人材になるには、資格取得も効果的な手段となります。
資格は、自分の知識やスキルを証明できるため、転職活動やキャリアアップにも有利です。なお、AI分野では、以下の資格が注目されています。
- AIエンジニア検定
- 機械学習エンジニア認定試験
- ディープラーニングエンジニア認定試験
- ビッグデータ分析技術者認定試験
- データサイエンティスト認定試験
これらの資格を取得すると、専門的な知識を深められるでしょう。
AI人材を育てる方法
以下の方法を活用することで、AIの知識とスキルを持つ人材を育てられます。
- 社内で教育する
- 自己学習を推奨する
- 外部研修を実施する
AI人材の育成は、企業が競争力を高める上で重要です。
社内で教育する
AI人材は、社内教育を通じて育成可能です。
社内にAIに関する十分なスキルと知識を持つ人材がいれば、その人を活用して研修やOJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）を実施できます。外部研修や資格取得支援に比べてコストを抑えられる点が大きなメリットです。
また、実際のプロジェクトや業務に関連した教材や事例を使うことで、学んだ知識を即実践に生かせるため、学習効果が高まるでしょう。
自己学習を推奨する
AI人材を育成するには、まず自己学習を推奨し、基本的なAIの知識を習得してもらうことが重要です。
AIの理論やプログラミング言語の基礎は、参考書やWeb教材を活用して学習できます。自己学習を進める中で、従業員が興味を持ち続けられるよう、学習環境やサポート体制を整えることが大切です。
定期的なフィードバックや学習の進捗状況の確認により、モチベーションを維持し、効果的に学習を進められるでしょう。
外部研修を実施する
自己学習を終えた従業員には、外部講師による研修を実施し、実践的なスキルを習得してもらいましょう。
AIを活用した課題解決のロールプレイングやディスカッションを通じて、実際のビジネスシーンで応用できる力を養います。グループディスカッションではとくに、AI技術を活用した具体的な戦略を考え、チームでの協力や問題解決能力を高めることが効果的です。
このような研修を通じて、実務に直結するスキルを身につけられるでしょう。
役割ごとに教育する
AI人材の育成では、業務や役割に応じた知識やスキルの教育が重要です。
職種ごとの教育カリキュラムを作成し、定期的に見直すことで、効率よく必要なスキルを習得できます。
たとえば、データサイエンティストには、データ収集や前処理、統計分析、機械学習モデルの構築などのスキルが求められます。
一方で、デジタルストラテジストには、AIの概要やマーケティング戦略、データ活用法、リスク管理など、より広範なビジネス知識とAIの応用能力が必要です。
このように、役割に合わせた教育を提供すると、従業員が業務に適したスキルを習得できるでしょう。
AI人材を活用して業務の効率化を図ろう
AI人材は、現代の企業にとって非常に重要です。AI研究者やエンジニア、データサイエンティストなど、さまざまな役割を担う人材が求められています。
しかし、AI人材には専門的な知識が必要なため、多くの企業で不足しているのが現状です。
AI人材に求められるスキルや知識は、主に以下のものがあります。
- 機械学習
- ディープラーニング
- データサイエンス
- プログラミングスキル
- 法的知識
これらのスキルを身につけるためには、現場での経験を積みながら学習を続け、資格取得を目指すことが重要です。
なお、AI人材は以下の方法で社内育成も可能です。
- 社内教育や自己学習を促進
- 外部研修の活用
- 役割ごとの適切な教育
企業はこれらの方法を取り入れて、AI分野で活躍できる人材を育て、競争力を高めることが求められます。
執筆者名小川桂徳
編集企画CWパートナーシップ・フリサプ編集チーム
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