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AI人材を育成したい

目次

AI人材とは?

AI人材とは「AI(人工知能)に関する業務を遂行する人材」のことです。
文部科学省はAI人材を以下のように定義しています。

01

AIの問題を解決する人材

02

AIを具現化する人材

03

AIを活用する人材

AIの問題を解決する人材は主に「AIアーキテクト」、AIを具現化する人材は主に「AIエンジニア」、AIを活用する人材は「AIアナリスト」や「AIプランナー」が該当します。

4種類のAI人材

AIアーキテクト

AIの根幹となる新しいアルゴリズムを提案する人材

AIエンジニア

AIの性質を踏まえた上で、ITシステムの企画・設計を担当する人材

AIアナリスト

AIを用いてビジネスデータを解析する人材

AIプランナー

AIを活用してビジネスの課題解決や新規ビジネスの立ち上げなどを推進する人材

なぜ今AI人材の育成が必要なのか?

近年、AIの社会実装・活用が急速に進み経済がデジタル化するなか、世界的にAI人材の不足が大きな社会課題となっています。日本においても、内閣府がAI社会原則1)の1つとして「教育・リテラシーの原則」を掲げており、産学官共同でAI人材育成に取り組むことが求められています。また、統合イノベーション戦略推進会議「AI戦略2019」2)のなかでも、デジタル社会の基礎知識として「数理・データサイエンス・AI」の3つが挙げられており、AI人材育成に対するニーズが高まっています。

AI人材不足について

しかし、高まる需要に対して、AI人材不足は深刻です。経済産業省によると、2020年時点で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると言われています。

企業におけるAI人材確保の実情を見てみると、IT企業でさえ日本企業の約85%が「AI人材を確保していない」と回答しています。加えて、海外に目を向けると、米中で人材争奪戦が熾烈です。世界のAIエンジニアの平均年収は1,000万円を超えており、日本よりも海外の方が高年収であることは明らかです。

海外への人材流出も懸念される中、今後ますます新卒・中途採用におけるAI人材の争奪戦は激化していくと言えるでしょう。

AI人材の争奪戦が激しさを増す中、外部からの採用に加えて、社内におけるAI人材育成の重要性が高まることが予想されます。

参照資料

「AI戦略 2019 ~人・産業・地域・政府全てにAI~(統合イノベーション戦略推進会議決定)」2019年3月公開

経済産業省「IT人材需給に関する調査」(2019年3月公開)

「IT人材白書2019」図表2-3-2よりP.88(調査年:2018年度)

AI人材に求められるスキル・知識

4種類のAI人材

AIアーキテクト

AIアーキテクトは、博士号や修士を取得しているような人たちがほとんどであり、ごく限られた一部の人材が該当します。AIに関する応用研究を通じて、AIアルゴリズムの標準化を推進する役割を持ちます。これらの最先端のAI(人工知能)理論を武器に、お客様のビジネス変革や成長をデザインし、その実現を担います。独自のカスタムモデルだけでなくパブリックのAI APIなど、世の中の様々なAIや他の技術を組み合わせて、最適な形でお客様のAI導入を推進し、幅広い業界、ソリューションやサービスのイノベーションを創出します。

AIエンジニア

AIエンジニアには、「AIに関する知識」「AIを使うスキル」「AIをつくるスキル」という3つのスキルが求められます。

AIに関する知識

AIに関する知識としては、数学と機械学習アルゴリズムの2つがあげられます。AIを使う・つくる以前に、既存アルゴリズムに対する理論的な理解が必要です。そしてアルゴリズムの理解に必要な基礎となるのが数学の知識です。

AIを使うスキル

AIを使うスキルとは、AIを使う上で一般的な環境でデータを扱い、プログラミングを用いて既存のアルゴリズムを使えるスキルです。「プログラミング」「ライブラリやフレームワークの活用」「データベース運用」「クラウドの知識」といったスキルが必要です。

AIをつくるスキル

既存のアルゴリズムでは解決できない問題に対し、新たなアルゴリズムを開発できるスキルや、既存のアルゴリズムを改善できるスキルです。類似した問題に取り組む研究を調査し解決のためのアイデアを探すとともに、考案したアルゴリズムをプログラミングで実装するスキルも必要となります。

AIアナリスト(データアナリスト)

AIアナリスト(データアナリスト)とは、収集した情報をAI技術を駆使して分析するプロフェッショナルのことを指します。分析した情報で仮説を立て、クライアントの悩みや課題への解決策を提案するなども行うため、高度な分析技術やスキルが求められる仕事です。AIアナリスト(データアナリスト)はデータサイエンティストと同義のスキルが求められます。一般社団法人データサイエンティスト協会は、データサイエンティストのスキルセットを次の3種類に分類しています。

ビジネス力

課題背景を理解したうえで、ビジネス課題を整理し解決する力

データサイエンス力

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系に知恵を理解し、使う力

データエンジニアリング力

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

AIプランナー

AIプランナーの役割は、AIを活用した企画をたてたり、導入後の業務設計のプランをたてたりすることです。AIを実際のビジネスの現場で活かす役割として注目されています。具体的な業務としてはAI開発の構想を練ったり、実現可能かどうかを検証したりすることであり、主に以下の様なスキルが必要とされます。

着想・創造力

市場や顧客の課題やニーズをくみ取って、ビジネスやサービスを発想し、それを有効なコンセプトに発展させるスキル

企画構築力

アイデアやコンセプトを、分析・組み合わせ・図解・説明などを駆使して、魅力ある企画に仕立て上げるスキル

ファシリテーション力

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

プロジェクトマネジメントスキル

プロジェクト全体の進捗状況、人員管理、予算、納期、品質管理、リスクまで把握し、チームをまとめ上げるスキル

データリテラシー

「データを理解し、解釈し、分析する能力」を指し、データに基づいた課題の発見と、意思決定ができるスキル

テクノロジーリテラシー

AIは、まだまだ発展途上のテクノロジーで、今後も進化していきます。AIテクノロジーの現在地点と今後の技術発展ロードマップを把握するのはもちろん、それらの技術をどの様なクラウド環境やAPIで実装できるかを把握しキャッチアップするスキル

AI人材育成にありがちな失敗

Case 01

自社に必要なAI人材の
要件定義ができていない

一口にAI人材と言っても、自社の事業特性、今後の事業方針、組織慣習等によって、必要なAI人材や求められるスキルのポイントも変わってきます。また、取り扱うデータによってもカリキュラムの重要ポイントが変わってくるでしょう。AI人材育成の企画を担当する人は、自社に必要なAI人材の要件を定義した上で、立体的にAI人材育成の企画構想をしていく必要があります。

Case 02

学術的な最先端知識の
インプットに偏り、実践的なノウハウが
薄いカリキュラム

これまで企業のAI人材育成責任者にお話をお伺いして、もっとも多かったのがこの失敗です。AIはまだ研究開発のステージにあり、日々、研究論文もアップデートされ学術フィールドに主導権がある分野とも言えます。しかし、ビジネスの実装においては、それとは別に実践的なノウハウが必要になってくることを忘れてはいけません。AI人材育成の企画設計においては、両方のバランスを意識してコンテンツを押さえる必要があるでしょう。

Case 03

研修やeラーニングのカリキュラムが
自社の課題やテーマに則していない

AI人材不足の課題を解決するために、多くの企業がAI人材育成講座を提供し始め、「E資格」や「G検定」の様な仕組みも整ってきました。皆が受けているから、人気の講座だからという理由だけで、研修やeラーニングのカリキュラム選定を行ってはいないでしょうか?もちろん基本的な知識やノウハウを押さえるためのカリキュラムはとても重要で、しっかりと設計に組み込んでいくべきでしょう。しかし、これからは、自社の課題やテーマに則した、もう一歩踏み込んだカリキュラムを設計していくべきでしょう。本当に自社に必要なAI人材は誰なのか、自社の人材の強みはどこで弱みはどこにあるのか?今後伸ばしていくべきスキル要件は何なのか?これらを複合的に検討し、自社の課題やテーマに則したカリキュラムの開発やオーダーメイドが必要になってきていると言えるでしょう。

Case 04

研修は実施したが、
実践で活かす機会が少ない

多くの企業が研修やeラーニングを通じたAI教育の提供機会は整えつつありますが、事業活動において、せっかく学んだAIスキルを活かす機会を創出あるいは用意できていない企業が多いのが現状です。機会を作るのは経営やマネジメントサイドの役割です。今、組織開発の現場で必要となっているのは、AIの人材育成だけではなく、それと並行して、AIプロジェクトを発足させ、事業活動におけるAIビジネスの実態を作りながら、AI人材が育つ実践的な機会を作り出していくことと言えるでしょう。

Case 05

他の職種のようにOJT環境が
整えられていないため
継続的な成長につながらない

研修やeラーニングの中で身に付くスキルは、実践的な要素が盛り込んであったとしても、やはり、1対多の参加者向けにアレンジされた標準的かつ汎用的な要素に絞り込んだコンテンツであることに間違いありません。そう考えると、やはり、現場での実践教育環境は必要ですが、AI人材を既に多く抱えるIT企業でない限りこのような環境を用意できていないというのが現状でしょう。

AI人材育成に必要なこと

上記の様な失敗をしないために、AI人材育成においては、以下のポイントを押さえましょう。

Point 01

自社におけるAIの取り組みから逆算し
必要なAI人材の要件を定義すること

自社におけるAIの取り組みと、そこに必要なAI人材の要件を定義しましょう。今後どこまでを内製化していくのかでも、必要な人材は変わってきますので、中長期的な事業方針の中で、AIの人材要件を定義していきましょう。

Point 02

学術的な知識レベルのインプットだけではなく、
実践的なノウハウを押さえること

最先端の知識のインプットだけではなく、実践的なノウハウの吸収を意識してカリキュラムを設計しましょう。今後は技術的な側面だけではなく、プロジェクトマネジメントのビジネスサイドのノウハウもより重要になってきます。

Point 03

現場の課題やテーマと則した
教育研修カリキュラムを設計すること

現場や受講者の課題やテーマに則したカリキュラムを設計しましょう。
よくあるケースでPythonも扱ったことがないのに、いきなり機械学習の研修に参加し、何も吸収できずに終わってしまったということもあります。ゴールは高かったとしても、現状に則して段階的にカリキュラムを設計してくことが必要です。

Point 04

実務の中で継続的な学びの場を設計すること

実務の中で継続的な学びの場を設計しましょう。具体的には、最初は小さくてもAIプロジェクトを発足させ、AI活用の企画を考えたり、実際のビジネスデータを扱う場面を増やしていくことが大切です。大上段に構えすぎるとプレッシャーも大きくなり、失敗した時のリスクを考えメンバーが萎縮してしまいがちです。組織として成果も大切ですが、学びの中なら成果が生まれてくるケースが多々あることも事実です。まずは継続的な学びの機会を設計しましょう。

Point 05

躓いた時に成長を支援してくれるメンターが
持てる環境を用意すること

各企業で取り組もうとしているAI課題やテーマは様々で、また、取り扱うデータや、システム環境も多岐にわたっています。さらには、置かれているステージもまだ準備段階なのか、既にデータを集め始めている状況なのかで全く異なります。このような個別具体的な状況下、初めて向き合う課題の中で、常に相談できる先輩メンターがいることは、成長スピードに大きな差が出てきます。

マインドテックのAI人材育成サービス

自社に必要なAI人材の要件整理から相談したい

Service 01

AI人材育成プラン無料相談

御社のAI取り組み状況や課題をお伺いし、AI人材育成の企画ポイントをアドバイスします。

メリット

  • AI人材育成計画のチェックポイントが分かる
  • 自社のAI人材要件設計のアウトラインが描ける
  • 自社のAI人材育成カリキュラムの設計ポイントが分かる
  • 他社のAI人材育成の取り組み状況が分かる

自社のAI人材の現在地点を知りたい
AI人材育成教育の効果検証がしたい

Service 02

AI人材育成育成アセスメントサービス

AI人材育成候補者のスキル状況を簡易的なアセスメントを通じて可視化します。研修前後で受けることで効果検証もできます。

メリット

  • 受講者層の現在地点を把握することでカリキュラムポイントが分かる
  • 研修の前後で受けていただくことで研修効果の検証ができる

AI人材育成の研修カリキュラムを総合的に相談したい

Service 03

オンライン型集合研修

御社のAI取り組み状況や課題をお伺いし、ビジネスパーソンからエンジニアレベルまで、学術面と実践面のポイントを押さえた幅広いラインナップを揃えています。また、自社独自の課題に合わせたカスタマイズにも柔軟に対応しています。人材育成の企画ポイントをアドバイスします。

メリット

  • AIプランナーからAIエンジニアまでワンストップでの実施が可能
  • 自社の課題に合わせた様々なオーダーメイドも可能

AI人材育成のeラーニング環境を作りたい

Service 04

eラーニング「TECH MASTER」

ビジネスパーソンからエンジニアレベルまで、学術面と実践面のポイントを押さえた幅広いラインナップを揃えています。また、貴社のeラーニング環境へのデータ納品にも対応しています。

メリット

  • AIプランナーからAIエンジニアまでワンストップでの実施が可能
  • 自社のeラーニング環境への組み込みも可能

研修後の継続的な成長支援の仕組みを作りたい

Service 05

メンターマッチング「Techmate」

テックスキル特化型のメンターマッチングサービス。様々なIT企業現場の最前線で、AI人材として活躍するスペシャリストがメンターにつき、一人ひとりの継続的な成長をサポートします。

メリット

  • 社内にAI熟達者がいなくても頼れる先輩が見つかる
  • 個別具体的な課題について相談できる
  • 研修後もOJTの様な成長支援の環境が用意できる

実務の中で継続的なAI実践の環境を作りたい
AIのプロジェクトをスタートさせたい

Service 06

AI Project Lab

貴社のAIプロジェクト発足から軌道に乗るまでのプロセスを、AIのスペシャリストが、包括的にアドバイス支援するサービスです。AI導入初期段階のラボチームとしてご活用いただけます。

メリット

  • AIプロジェクトの推進プロセスが分かる
  • 社内にAIプロジェクトのスペシャリストが育っていない段階から、プロジェクトをスタートさせることができる
  • 社内にAIエンジニアがいなくても技術的な判断ができる
  • 社内にAIエンジニアがいなくても簡易的なプログラム検証ができる

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