AI人材とは？育成の注意点と必要なスキル・不足する理由を解説

AI技術の急速な進化に伴い、ビジネスの現場ではAIの開発や活用ができる「AI人材」のニーズが急速に高まっています。しかしAI人材には高度な専門知識とスキルが求められるため、育成には多くの課題が存在します。

この記事では、AI人材の定義と職種、不足している理由、必要なスキルと育成におけるポイントについて詳しく解説します。

⇒AI/DX人材育成サービスの資料はこちらから

AI人材とは

はじめにAI人材の定義と、IT人材・DX人材との違いについて解説します。

AI人材の定義

AI人材とは、人工知能（AI）に関する専門知識やスキルを持ち、AI技術の開発、実装、運用、活用に携わる人材を指します。具体的には、機械学習、深層学習（ディープラーニング）、自然言語処理などのAI技術を理解する知識・スキルをもち、ビジネスに応用、新しい価値を創造できる人材です。

この定義から、単にAIの理論を理解するだけでなく、「実際のビジネス上の課題を解決するためにAI技術を適用できる能力があるかどうか」が重要であることがわかります。

近年では「生成AI」の登場により、AI人材の役割はさらに多様化しています。

AI人材は、その専門分野によってさまざまな役割が存在します。「IT人材白書2020」では、「AI白書2020」を引用し、調査時点においてどのようなAI人材が企業にとって不足しているかを公表しています。

なお、AI人材は2020年時点で、すでに不足について警鐘が鳴らされており、2030年までに10万人規模で不足すると考えられていました。2024年時点でもAI人材の不足は深刻な課題であり、政府だけでなく大手シンクタンクなどからも資料が公表されています。

（参考）大和総研：不足するAI人材の育成は間に合うのか

IT人材との違い

AI人材とIT人材は、専門知識、スキル、主な責務において違いがあります。

IT人材は、情報技術全般に関する知識やスキルを持つ人材を指します。インフラストラクチャの構築・運用・保守のほか、ネットワーク、データベース、システムの開発と運用保守など、幅広い分野で活躍する人材といえるでしょう。必要なスキルとしてプログラミング、システム管理、サイバーセキュリティの知識が含まれます。

一方、AI人材は、IT人材の中でも特にAI技術に特化した専門性を持つ点が異なります。機械学習モデルの開発、AIシステムの設計と実装、そしてAIを活用したビジネス価値の創出がポイントです。

根本的な違いは、「仕事の目的」にあるといえるでしょう。IT人材は情報システムの安定稼働や効率化など、より広範な業務を担当すると考えられます。それに対し、AI人材は「AI技術を活用して新たな価値を生み出すこと」に重点を置きます。これに伴い、問題解決へのアプローチや必要なスキルも異なります。

また、AI技術は現在、非常に急速に進化しているため、AI人材は常に最新の進歩に遅れないようにする必要があり、広い範囲の意味でとらえられる「IT人材」よりも専門的で継続的な学習が求められます。

経済産業省の資料では、「IoT/AI/ビッグデータ活用を担う」人材（この記事での「AI人材」と同義）を、「先端IT人材」としています。AI人材が、より広範なIT分野における高度な専門知識の一形態であることを示しているといえるでしょう。

（参考）経済産業省 商務情報政策局情報処理振興課：参考資料（ＩＴ人材育成の状況等について）,p7ほか

DX人材との違い

DX人材とは、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する人材を指します。既存のビジネスプロセスや組織文化を変革し、デジタル技術を活用して新たな価値を創造する役割を担う人材と考えることができます。

AI人材は、DXを実現するための重要な要素の一つといえます。一方でDX人材は、AI技術だけでなく様々なデジタル技術を総合的に活用し、ビジネス戦略の策定や組織変革の推進などを可能にする、より広範な視野とスキルが必要とされます。

DX人材は、組織内のさまざまな部門を横断して変革を推進し、ビジネス目標と整合させるためにコミュニケーション力とリーダーシップスキルを必要とします。組織への影響はDX人材の方が顕著と考えられます。

DX人材はIT人材を含むより広いカテゴリであり、IT人材の中にAI人材が含まれると考えるとわかりやすいかもしれません。DXは包括的な目標であり、AIがその達成を可能にする技術の一つともいえます。

AI人材が不足している理由・背景

AI人材が不足している背景について解説します。

需要の急増に供給が追い付いていない

AI技術の発展に伴い、企業は生産性向上や新サービス開発のためにAI人材を必要としています。特に、ディープラーニングやビッグデータ解析などの高度な技術が求められるため、専門知識を持つ人材の需要が急増しています。

教育体制の整備不足

現在の日本では、AI技術に対応できる人材を育成するための教育プログラムや機関が、十分に整備されているとは言えない状況です。大学や専門学校でのAI関連カリキュラムは増加しているものの、即戦力となる人材を育成するには時間がかかり、AI人材の需要に追い付いていないことが現状と考えられます。

少子高齢化と人口減少

日本では少子高齢化が進んでおり、労働力人口が減少しています。特に若年層の人口減少がIT業界への新卒人材供給に影響を与えています。

競争の激化

世界的にAI人材の獲得競争が激化しており、大企業でも難しい状況とされています。特に中小企業では優秀な人材を確保するのが難しくなっており、採用できたとしても教育体制などの不備から定着しないという悩みもあるようです。

（参考）日経ビジネス：「半人前でも奪い合い」、激化するAI人材獲得競争

育成の課題に対する解決方法が未熟

AI人材の育成には時間とコストがかかります。しかし現在の日本企業では、研修体制が整っていないことが多いと考えられます。また、実務経験を積む機会が限られている点も問題です。

これらの要因はどれか一つだけでなく、すべてが関連しあってAI人材不足が深刻化しています。

解決策としては、教育機関の充実、産学連携の強化、政府の支援政策などが挙げられます。さらに、自己学習やオンライン教育の活用も重要です（後述）。

AI人材の3つの種類

AI人材には大きくわけて3つの種類があります。それぞれの役割はそれだけで完結するのではなく、相互に補完的に機能することで、AI技術の研究開発から事業活用までを実現することが企業にとっての理想の形となります。

AI研究に携わる人材

AIの基礎理論やアルゴリズムの進化に取り組む「研究者」が当てはまります。主な目的は、AI技術の限界を押し広げ、新たな手法やモデルを提案することです。

この人材は企業よりも大学や研究機関に所属していることが多く、論文執筆や学術会議での発表を通じて成果を共有します。ただし各企業にも研究員として所属していたり、兼務しているケースも多くあります。

実際のAI開発を行う人材

研究を実際のアプリケーションや製品に応用する役割を担う人材です。

ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストとして、AIモデルの設計、トレーニング、テスト、そして最適化を行います。例えば顧客のニーズに基づいてAIソリューションを新たに開発したり、既存のシステムにAIを統合する作業を行ったりというケースが考えられます。業務範囲は開発に関連する多岐にわたります。

AIを活用した事業などを企画立案・主導する人材

AI技術をビジネスの現場でどのように活用するかを考え、事業戦略を立案する役割を持つ人材です。プロダクトマネージャーをはじめとする事業企画の担当者として、AIの導入による利益向上や競争力強化を目指します。

例えば市場分析やプロジェクト管理のほか、開発チームと連携しながらAI技術を活かした新サービスやプロダクトの企画を進めたり、AIを活用したカスタマーサービスの最適化や新規市場向けのプロダクト展開を行ったりというケースが考えられます。

AI人材が必要とされる理由

AI人材の必要性が高まっている背景、要因については以下のようなものが挙げられます。

AIを活用することで生産性向上が期待できるため

AIを活用することで、業務プロセスの自動化やデータ解析を通じて時間とコストを大幅に削減できる可能性があります。例えば、AIを活用したチャットシステムや画像認識システムは、人の作業負担を軽減し、迅速で正確な対応を可能にします。

ただし、こうしたAIの潜在力を最大限に引き出すためには、AI技術を理解し実装できる専門人材が欠かせません。

DX推進に不可欠であるため

現在、企業が競争力を維持するためにはデジタルトランスフォーメーション（DX）が不可欠とされています。AI技術はDXを実現する上でも中心的な役割を果たすと考えられています。

例えば、自社にとどまらない業界全体のデータに基づく意思決定を可能にしたり、人のアイデアのひらめきだけでは難しい、「これまでにない新しいサービス」の創出を可能にできるかもしれません。

DXを推進しようとする企業にとっては、AIを効果的に活用できる人材は必要不可欠な存在と言えます。

今後も発展するAIへの知識をもち社会の潮流に乗り遅れないため

AI技術はその進化のスピードと応用範囲の拡大が日々進んでおり、社会に次々と変革をもたらしています。この変化に遅れず適切に対応するためには、常に最新のAI知識を持つ人材が不可欠です。

また2025年現在、生成AIへの対応が可能な人材についても、採用と育成が求められています。生成AIも日々進化しており、柔軟にこれらに対応できる人材の確保は企業の成長に不可欠と考えられます。

【図1】生成AIに関するDX推進スキル標準の改訂 要旨（2024年7月）

（出典）IPA：DX推進スキル標準（DSS-P）概要

その他課題解決力や論理的思考力

AI技術の活用（特にビジネスへの活用）には、単なる「技術的なスキル」だけでなく、「問題を的確に分析する能力」「論理的思考力」、さらにそれらを用いて「最適な解決策を示して行動する能力」が求められます。

これらのスキルはAIをただ研究・開発するだけでなく、AIを組織や社会で有効活用するために必要不可欠といえます。

一方で、これらを揃ってもつ人材を獲得することは、非常に難しいことも事実です。AI人材の確保、そして継続的な育成は、一企業にとどまらない現代社会における喫緊の課題となっています。

AI人材に求められるスキルや知識と代表的な職種

AI人材に求められるスキルや知識、そしてそれらを活かせる代表的な職種について解説します。なお、ここに挙げたスキルと知識、職種は、恒常的なものではありません。AI技術の進化とともに常に更新していく必要があります。

プログラミングスキル

AI開発の基盤となるのがプログラミングスキルです。AIの開発と検証や機械学習モデルを意図通りに機能させるためには、プログラミング言語を用いて、モデルの動作に必要な命令をコンピュータに入力する必要があります。

Python（パイソン）は、機械学習やディープラーニングライブラリが豊富で、AI開発における事実上の標準言語となっています。R言語は統計解析に強く、データ分析や可視化で重宝されます。Javaは、大規模システム開発に適しており、エンタープライズレベルのAIアプリケーション開発に用いられます。

【関連する代表的な職種】
ソフトウェアエンジニア：AIアルゴリズムをシステムに組み込む役割を担います。
AIエンジニア：AIモデルの開発、実装、運用を専門的に行います。

（参考）大阪大学附属図書館：統計用言語Rの使い方

機械学習やディープラーニングに関連する知識

機械学習は、データからパターンを学習し、予測や分類を行う技術です。ディープラーニングは深層学習とも呼ばれ、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いることで、より複雑な問題を解決します。いずれも現在のAIの根幹を担う知識・技術です。

例えば自然言語処理（NLP）では、ディープラーニングを用いて文章の感情分析や機械翻訳を行います。

【関連する代表的な職種】
データサイエンティスト：ビッグデータを解析し、ビジネス課題を解決します。
リサーチサイエンティスト：最先端のAI技術を研究して研究をすすめ、新たなアルゴリズムやモデルを開発しビジネスにおける新しいソリューションを生み出します。

データサイエンスの知識

AI人材にはデータサイエンスの知識も必要とされます。データサイエンスとは、統計学や数学の理論を基に膨大なデータを分析し、そこから意味のある情報を抽出する学問です。

AIモデルの性能は、データの質と量に大きく依存します。そのため、データの収集と抽出、分析は、AI開発において非常に重要なプロセスです。統計学の知識は、データの傾向や分布を理解し、適切な分析手法を選択するために必要となります。

【関連する代表的な職種】
データアナリスト：データを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートします。
データサイエンティスト

デジタルリテラシー（AIを活用するための法律知識）

AI技術の発展に伴い、プライバシー保護や倫理的課題が注目されています。個人情報保護法やGDPR（一般データ保護規則）などの法律を理解し、遵守することは、企業にとって重要な責務です。

AIの利用に関する倫理的なガイドラインや規制については、現在のところ国や地域によっても異なります。このうち欧州連合（EU）は2024年5月、「AI法（Artificial Intelligence Act）」（人工知能（AI）の開発や運用を包括的に規制する法律）を世界に先駆けて承認、発効しています。2027年8月から全面的適用が始まる予定です。

企業は、これらの情報を常に把握し、迅速かつ適切に対応を行う必要があります。

【関連する代表的な職種】
プロダクトマネージャー：AI製品やサービスの開発において、法的・倫理的な側面を考慮してプロジェクトを進めます。
AIアドバイザー（AI機会アドバイザー・AI活用アドバイザーなどの名称がある）：政府や企業などに対して、AIに関する政策や規制に関する助言を行います。

（参考）EUのAI法について教えてください

AI人材採用・育成の課題

AI人材の採用と育成における、企業が直面する課題について解説します。

AI人材を活用する部署や実務が無い企業が多い

多くの企業がAI人材を採用しても、彼らの能力を最大限に活かせるような具体的な業務や部署が十分に整備されていない状況が見受けられます。これは、データ分析やAIモデルの運用を組み込んだ業務プロセスが確立されていない場合に特に顕著であり、AI人材がその能力を発揮する場を見つけられない原因となっています。特に中小企業においては、AI導入に関する戦略や計画が不足していることが、この問題の背景にあると考えられます。

企業内での育成の体制、教材がない

また、企業内でAI人材を育成するための体制や教材が不足していることも、大きな課題の一つです。AI技術に関する研修やトレーニングプログラムを提供できる企業は限られており、教材や講師の不足がその主な要因です。AI技術は急速に進化しているため、常に最新の知識を取り入れるための継続的な学習環境が必要ですが、そのような環境を提供できる企業はまだ少ないのが現状です。

AI人材のもつスキルをさらに磨くことが難しい

さらに、AI人材が既に持っている高度なスキルをさらに磨くことが難しいという問題も存在します。彼らのスキルアップには、実務経験や質の高い学習環境が不可欠ですが、多くの企業ではAIを活用するプロジェクトや十分なリソースが不足しているため、能力開発が困難です。技術的な交流の場やコミュニティの不足も、スキルアップを阻む要因となっています。

これらの課題を克服するためには、AIを活用するための業務プロセスの整備、充実した教育体制の構築、そして人材が能力を発揮し成長できる環境の提供が不可欠です。

AI人材を育成する方法とポイント

AI人材の育成は重要な課題ですが、現在の日本の企業では難しい問題を抱えています。政府の支援や取り組みの導入、社員の自己学習、外部研修の活用という3つの柱を組み合わせ、組織全体のAI活用能力を向上させる必要があります。

なお、どれか一つや単体ずつの活用ではなく、これらの方法を組織の状況やニーズに合わせて組み合わせ、さらに臨機応変にカスタマイズすることで、AI人材の育成を効果的に進めることや組織全体の成長につなげることができるでしょう。

政府の取り組みを導入する

政府は、AI人材育成のために多岐にわたるプログラムを提供しています。

例えば、経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」を活用する方法があります。AI技術を体系的に学べる講座を認定し、受講費用の最大70%を補助するものなどがあり、企業はこの制度を活用することで、社員に高度なAIスキルを習得させることができるでしょう。

また、地方自治体も独自のAI人材育成プログラムを提供している場合があります。例えば、東京都では、AI関連の専門家を招いたセミナーやワークショップを定期的に開催し、都内企業のAI導入を支援しています。

情報を積極的に収集し、自社のニーズに合ったプログラムを活用することが重要です。

社員による自己学習

AI技術は日々進化しており、社員一人ひとりが主体的に学び続ける姿勢が不可欠です。企業は、社員の自己学習を支援するために、オンライン学習プラットフォームの利用を推奨するほか、学習費用の補助を行うなどの制度を設けることが推奨されます。

また社内勉強会などを開催し、社員同士が知識や経験を共有する機会を設けることも、学習意欲を高める上で効果的です。

ただし、社員個人に任せきりにしていては全社的なスキル・知見の向上や共有には結びつかないため、社員が自己学習を進めやすい体制づくりや、学習の進度に応じて業務に活かせる仕組みづくり、一定のスキルを得た社員に対して褒賞が与えられる仕組みの構築などが求められます。

外部研修の活用

外部研修は、短期間で実践的なAIスキルを習得する上で有効な手段といえるでしょう。

専門機関や大学が提供する研修プログラムは、最新のAI技術や事例に基づいた実践的な内容が特徴です。大学や研究機関と連携し、研修に社員を派遣することで、即戦力となるAI人材を育成できる可能性が高まります。

また、外部研修を通じて、他社の実務経験豊富な講師や受講生と交流することもでき、新たな視点や知見を得ることも期待できます。

AI人材育成を進める際の注意点

AI人材育成を効果的に進めるためには、いくつかの重要な注意点を踏まえる必要があります。

AI人材育成を行う目的を明確にする

まず、AI人材育成の目的を明確にすることが不可欠です。単に「AI人材を増やしたい」という抽象的な目標ではなく、「業務効率を大幅に改善するために特定のAI技術を導入する」「AIを活用した全く新しいビジネスモデルを創出し、市場をリードする」など、具体的な目的を設定する必要があります。

製造業であれば、「製品の品質管理を高度化するために、画像認識技術に特化したAI人材を育成する」といった具体的な目標が考えられます。

社内体制と役割ごとのカリキュラム作成を急ぐ

実践的なカリキュラムを迅速に作成することが求められます。

AI人材には複数の種類の役割・職種があり、それぞれに多様な専門性が必要です。各役割に必要なスキルを分析し、実務での課題を解決できる実践的なカリキュラムを設計することが重要です。

経営陣や従業員への周知徹底

AI人材の獲得と育成には、経営陣と従業員の両方にAI人材育成の重要性を十分に周知し、理解と協力を得ることが不可欠です。

経営陣は、AI人材育成を「企業の将来を左右する重要な投資」と捉え、積極的に支援する必要があります。

一方で従業員は、AI技術が自分たちの業務にどのような変革をもたらすのか、学習によってどのようなキャリアアップが期待できるのかを理解し、学習へのモチベーションを高める必要があります。

組織全体でAI人材育成に取り組むことで、AI技術を最大限に活用し、企業の競争力を向上させることが可能となるかもしれません。

まとめ

AI人材とは、AI技術の研究、開発、活用に携わる専門知識を持つ人材であり、現代の技術革新や経済成長を支える重要な存在です。しかし現在の日本においてAI人材の不足は問題となっており、迅速な対策が求められています。

企業におけるAI人材の育成には明確な目的設定、役割ごとのカリキュラム作成と体制構築、経営陣や従業員への周知徹底が必要です。これらの課題を克服することでAI人材を育成・確保することが可能になり、企業の競争力強化につながります。

（参考資料）
経済産業省：生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024（令和6年6月）＜概要＞

サービス紹介

スキルアップAIでは、DX推進に向けた支援サービスや、法人研修プログラムを多数ご用意しています。自社の課題やニーズに合わせてサービスのご提供が可能ですので、是非下記よりご覧ください。