年収3000万円！AI人材とは？IT人材不足に対する国と企業の取り組み

最終更新日:2024/02/08

近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が世界的に加速しており、多くの業界でAIの活用が進んでいます。しかし、日本国内ではAIを十分に活用できている企業はまだ限られており、人材不足がその大きな壁となっています。

この背景から、AI人材の育成と確保が重要な課題となっています。AI技術を理解し、データ分析や機械学習などの専門知識を持った人材は、貴重です。企業はこれらのスキルを持つ人材を内部で育成するか、外部から獲得する必要があります。

DX推進の一環としてAIをビジネスに取り入れる企業が増える中、AI人材の需要は今後さらに高まることが予想されます。企業はAI人材育成のための教育プログラムや研修を提供し、スキルアップを図ることが求められています。また、学びたいと考える個人にとっても、オンラインで利用できるサービスなど、多様な学習の機会が提供されています。

そこで、今回は以下について詳しく解説していきます。

AI人材とは
AI人材に必要な知識やスキル
AI人材の年収や種類について
AI人材の育成の事例

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

AI人材育成・教育のサービス比較と企業一覧

AI人材とは？

AI人材とはについて表している画像

AI人材とは、AIに関する専門知識を持つ人材のことです。企業がAIの開発・活用を進めていくためには、目的に応じた最適なシステムを開発していく必要があります。そのシステム開発を行うための知識や、システムを適切な方法で活用していくための知識を求められるのがAI人材なのです。このAI人材は、現在日本だけでなく世界中で「育成・獲得」を巡った競争が行われています。特に、AIの可能性に早くから目をつけていた先進国では、すでにさまざまな形でAI人材の育成が行われている状況です。

その一例としては、アメリカが2013年に発表した「2020年までに初等中等教育段階のSTEM（Science、Technology、Engineering、Mathematics）分野の教員を10万人養成する」という計画が挙げられます。また、中国でも2010年からイノベーション人材を育成する改革試行プロジェクトが実施されています。

こういった先進国と比較すると、日本はAI人材の育成という観点では遅れをとっていると言わざるを得ません。実際、経済産業省が平成31年4月に発表した「IT人材需給に関する調査」では、2030年にAI人材が約12.4万人不足することが予測されています。

（参照：経済産業省）

そんな背景もあり、経済産業省ではITSS（ITスキル標準）と呼ばれる教育・訓練を行う際の指標を作成しています。このような指標を作成することで、より明確に「ITサービスを提供する上で必要となるスキル」を可視化できるようになるためです。こういった取り組みが行われていることから、近年はAI人材に大きな注目が集まり始めています。

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AI人材に必要な知識

AI人材には、さまざまな知識が求められます。具体的にどのような知識が求められるのか、詳しくみていきましょう。

AI人材に必要な知識やスキルは、以下の6つです。

デジタルリテラシー
プログラミング
データサイエンス
機械学習・ディープラーニング
各ビジネスのドメイン知識
AI・データ利活用に関わる法律知識

それぞれ、詳しく解説していきます。

1. デジタルリテラシー

欠かせないスキルの一つとして挙げられるのが、デジタルリテラシーです。デジタルリテラシーとは、コンピューターで扱うさまざまな情報を適切に理解した上で、活用していくスキルのことを指します。

このデジタルリテラシーを指す言葉として、デジタルリテラシー協議会では「Di-Lite」という言葉が定義されています。「Di-Lite」は、「ITソフトウェア領域」「数理・データサイエンス領域」「AI・ディープラーニング領域」という3つの領域にまたがる言葉であり、DX化やAI導入が加速していくことが予想されるビジネスの分野において、すべての人材が持っておくべき共通のリテラシーとされているものです。

2. プログラミング

プログラミングは、主にAIエンジニアに求められるスキルです。AI技術の分野においては、Pythonというプログラミング言語がメインで使われるため、AI人材の育成においては必須の項目といえます。Pythonは、機械学習やデータ解析といったツールの開発時、各種アプリケーションの開発時などにも使用されています。

ただし、Pythonだけを習得していれば良いというわけでもありません。C言語やPHP、Javaといった、ITエンジニアとして需要の高い言語をAI開発に活用することもできるため、これらのスキルも習得しておくに越したことはありません。

3. データサイエンス

データサイエンスのスキルは、主にAI研究者やデータサイエンティストに求められます。統計学や情報工学、アルゴリズムといった手法を用いて、蓄積された膨大なデータの中から、新たな知見やビジネスチャンスを引き出していくのが主な役割です。また、知見やビジネスチャンスを引き出しただけで終わりというわけでもありません。「引き出した情報をどのように活用していけば良いか」を検討していくこともデータサイエンティストの仕事の一つです。

求めている結果から、必要となる情報を逆算しながら、「どのようなデータを活用して、どのようなロジックで結果を導き出していけば良いのか」を考察していくことも少なくありません。

4. 機械学習・ディープラーニング

AI人材に求められるスキルとして最も重要と言っても過言ではないのが、機械学習・ディープラーニングに関する知識です。機械学習やディープラーニングに関する知識は、AI関連のプロジェクトに関わる人全員に必要不可欠といえます。

専門的なスキルに関しては、研究者や開発者が備えていれば問題ありませんが、よりプロジェクトをスムーズに進行していく上でも、すべての人材が必要最低限の知識を備えておく必要があります。

5. 各ビジネスのドメイン知識

AI開発、そしてAI導入は、ただAIに関する専門知識だけを持っているだけでは成功できません。ビジネスの成果に結びつけるためには、その業界を深く理解しておく必要があるからです。

AI活用は、あくまでも成功に繋げるための一手段に過ぎません。だからこそ、各ビジネスのドメイン知識を養った上で、「AI導入を成功に導く適切な戦略」を立てることが重要になるのです。

6. AI・データ利活用に関わる法律知識

AI開発において、「知的財産と契約」に関する問題からは目を背けてはなりません。なぜなら、AI開発において頻繁に収集・利用される「データ」は知的財産と呼ばれるものであり、無断で使用していると大きな問題が生じる可能性があるからです。場合によっては、せっかく開発を終えたAIが商用利用できなくなってしまうという可能性も否めません。

そのため、最近ではAI人材にもデータ利活用に関わる法律知識が求められ始めています。最近では、法律の問題まで含めたサポート体制が設けられているAI開発会社も多くなってきているため、それらを活用することも一つの手段と言えます。

AI人材の初任給は1000万円！？

人手不足が叫ばれる「AI人材」ですが、実際にAI人材として働き始めた場合、どの程度の収入を得られるのでしょうか。あまりイメージが湧かないことが原因で、AIという領域に興味が湧かない人もいるかもしれません。そのため、AI人材としてどの程度の収入を得られるのか、明確な数字を把握しておくことも大切なポイントといえます。

海外の場合、もともと年功序列の給与体系が一般的ではないこともあり、技術さえ持っていれば高収入を得られるというケースが多くあります。それに加え、AIエンジニアは深刻な人手不足でもあるため、日本以上に高額な給料が提示されることも多いのです。

ただし、日本のAIエンジニアの待遇は、海外と比べて遅れをとっていると言わざるを得ません。日本は、海外のAI先進国と比べて「AI活用」という点では遅れている傾向にあるためです。とはいえ、最近では大手企業が思い切った改革に踏み切り始めているため、今後は少しずつAI人材の給料も高くなっていく可能性は高いと予想されます。2016年に日本国内の求人について行われた調査によれば、AIエンジニアの平均年収は約666万円でしたが、これはあくまで2016年の数字です。

中には、AI研究開発エンジニアに月給125万を提示している例も存在するため、AI人材として年収2,000万円、年収3,000万円を目指していくことも決して不可能ではないと考えられます。

AI人材の種類

AI人材は、あくまでAIに関する専門知識を持つ人材を指した言葉に過ぎません。そのため、AI人材が活躍する職業としてはさまざまな種類が存在します。ここからは、AI人材の種類について詳しくみていきましょう。

経営・マネジメント

AI人材と聞くと、理系職種をイメージされる方が多いかもしれません。しかし、AI人材は事業部門にも所属しています。その代表的な例として挙げられるのが、経営・マネジメント層です。企業がAI導入を成功に導くためには、経営・マネジメント層もしっかりとAIを理解しておかなければなりません。

そのため、実際にAIを導入し、成功へと導いている企業では、経営・マネジメント層のAI人材が適切なリーダーシップを発揮し、AIの導入を成功に導いている傾向にあるわけです。企業として明確なビジョンを描き、適切なAI活用を実践していくためにも、経営・マネジメント層のAI人材は非常に重要な役割を担っているといえます。

企画（AIプランナー）

AIに関する専門知識やビジネスに関する知識などを駆使して新たな製品（サービス）を企画していく「AIプランナー」も、AI人材の一種です。AIプランナーの多くはベンダー企業に所属しており、新しいAI製品（サービス）を生み出したり、企業が抱えている課題を解決したりしていきます。

いわゆる「プロジェクトマネージャー」の立ち位置と考えればわかりやすいです。AIプランナーにもAIの専門知識が求められますが、AIエンジニアやANプログラマーのように高い水準のスキルが求められるわけではありません。

研究開発（R&D）

AIの処理速度や精度を高めるための研究を行ったり、研究の結果にもとづいて社会に実装できるアルゴリズムを開発したりする人材です。企業に所属している人もいれば、大学や研究所に所属している人もいます。

AI運用担当者

自社の内部体制にAI導入を推進する人材です。現在抱えている課題を踏まえて、どこにどのようなAI技術を導入すれば課題解決に繋がるか、見極めていきます。AI導入に関するプロジェクトを推進していくためのマネジメント力も求められます。

AI現場利用者

現場で実際にAIを活用していく人材です。AIを活用してデータを解析したり、解析結果をもとに新たな予測を行ったりします。より高い精度での予測・分析を実現することによって、企業への貢献度も大きくなります。企業のプランニングやマーケティングを行う上で、欠かすことのできない人材といえます。

教育現場でも広がるAI人材教育

ハイテク産業で生き残るために、AI人材の教育に力を入れる国も多くなってきています。その代表例として挙げられるのは、台湾です。台湾は近年、電子機器産業のOEM（受託産業）集積地として発展してきました。

数年前にシャープを買収して注目を集めた鴻海精密工業も台湾企業です。しかし、多くのメーカーが価格の安い中国内陸やベトナムなどに生産を移転し、その強みも薄れつつあります。

台湾では、海外からの投資を呼び込むためにAI人材の育成に力を入れています。AIの研究開発に携わる人材を毎年1万人育成することを目標に掲げ、公立学校にAIの教材を導入したほか、政府が共同スポンサーになりAIのオンライン授業を展開。1,000人が申し込んだといいます。

また、GoogleやIBM、マイクロソフトといったIT業界の世界大手も、台湾での投資を拡大。Googleは台北郊外に新たなオフィスパークを建設し、従業員2万人を雇用してAI研究を拡大するとしています。

AIを搭載したスマートフォンやパソコンが増える中、もともと半導体や液晶パネルといった電機部品製造に強みを持っている台湾は、ハードウエアからAIなどソフトウエア部門の拡大へとかじを切ると予想されます。

ちなみに日本では、立教大学が2020年にAI専門の大学院修士課程「人工知能科学研究科」を新設しました。しかし、残念ながらAI研究や開発をリードする「トップ級人材」の育成では、日本は遅れをとっていると言わざるを得ません。

カナダのAIスタートアップ「エレメントAI」の調査によると、AI分野の「トップ級人材」の半数は米国在住で、日本はたった3.6％です。中国が2,525人で全体の約1割、米国に次ぐ世界2位につけているのと比較しても、出遅れているといえます。

日本の場合、人材の多様性に乏しいのも弱みになりかねません。海外でAIの専門教育を受けた後に自国企業で働く人材や女性の割合も、他国を下回っています。AIの開発には多様性が重要で、性別やバックグラウンドの似通ったグループが開発したAIは判断が偏りがちだとも指摘されます。

日本政府は、年間25万人のAI人材を育成する目標を掲げていますが、まだまだ道のりは遠いかもしれません。

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AI人材の育成における注意点

AI人材の育成にも注意点があります。
AI人材の育成における注意点は、以下の3点です。

明確な目的を持って育成をする
経営層と従業員の理解を得る
長期的な視野を持つ

それぞれ詳しく解説します。

明確な目的を持って育成をする

AI人材の育成では、明確な目的を持って育成をする必要があります。
希少なAIスキルを持つ人材を採用、育成できたとしても、その後の組織への貢献度が重要となることがあるからです。

また、ある企業ではデータ分析を強化して市場トレンドを素早く把握したいと考えている場合や、別の企業では、顧客サービスを自動化して効率を上げたいと考えているかもしれません。

つまり、各企業で目的はそれぞれ違うため、各企業の状況を把握し、必要なAI人材像を描くことで、効果的な人材育成が可能になります。

経営層と従業員の理解を得る

AI人材の育成には、経営層と従業員の協力が必要です。
全社的にAIに対する理解を深め、組織全体でAIの導入をスムーズに進めることが大事だからです。

全社的に導入を進めることで、企業としての競争力を高めることができます。
また、デジタルリテラシーの向上を目指し、継続的な教育プログラムの実施を考えることも重要です。

長期的な視野を持つ

AI人材育成は短期間で成果が出るものではありません。
なぜなら、AI技術は常に進化しており、今日学んだスキルが明日も通用するとは限らないからです。

また、組織全体の文化や価値観を変革する必要があり、これにも時間がかかります。

そのため、AI人材育成の成果を最大化するには、長期的な視野を持ち、継続的な人材の教育体制の構築が必要です。

各企業が取り組むAI人材育成

経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構が開設したポータルサイト「マナビDX（2022年にAI Questからリニューアル）」の影響もあり、最近では教育現場だけでなく、さまざまな企業においてもAI人材育成が行われ始めています。

ここからは、企業が取り組むAI人材育成の事例をいくつかみていきましょう。

Zホールディングス

Zホールディングス株式会社（ZHD）は、グループ企業横断でAI人材を育成するコミュニティ「Z AIアカデミア」を、ZHDの企業内大学「Zアカデミア」内に発足しました。「Z AIアカデミア」では、グループ企業であるヤフー株式会社、LINE株式会社、株式会社一休、アスクル株式会社、ZOZOグループが初期コア企業として参加。

AI人材が集まり学ぶ場を提供することで、グループ内における知識の共有やAIを利用したビジネス協業を促進し、研究者やエンジニアのみならず、“AIを活用する”プロダクトマネージャーやプロデューサーといった多様な職種も含め、“文理両軸”におけるAI人材の育成に注力。

ZHDグループでは、AIを中心に各事業を成長させるため、5年間で5,000億円の投資、そしてAI活用に携わる国内外のエンジニアについて、5年間で5,000名の増員を計画しています。一方、経済産業省が発表した調査によると、国内で不足するAI人材は2025年には8.8万人、2030年には12.4万人にまで拡大すると試算されています。

このような環境の下、ZHDは、外部からの増員のみならず、「Z AIアカデミア」においてグループ内の人材を交流・育成することで、内部からの人材活性化を促します。「Z AIアカデミア」は、まず「AIケーススタディコミッティ」を設置。

AI技術のアルゴリズムやビジネスへの利活用事例を紹介する座学や、ワークショップやグループ人材の交流会を通して、参加者の知識向上を目指します。また、研究者やエンジニアのみならず、今後の業務遂行やスキルアップを図るシーンでAIの知見が有益となる幅広い職種を「AIを活用する人材」として定義し、ノンエンジニアや文系出身人材からのA Iプロフェッショナルの育成にも注力します。

なお、「Z AIアカデミア」では、初期コア企業だけでなく、すべてのZHDグループ従業員に向けた学習機会の提供やコミュニティ形成も積極的に行っていきます。ZHDは、グループ全体のAIに関するナレッジ・実践力の底上げ・人材育成を図ることによって、AI人材不足という社会課題とも向き合いながら、「日本・アジアから世界をリードするAIテックカンパニー」の実現を目指していくといいます。

パソナグループ

パソナグループでは、単なるPythonエンジニアとしてではなく、データ分析・クレンジングに必要な要素技術を有するデータエンジニアを育成するためのサービスを提供しています。実践に基づいた「AIエンジニア育成」「AIビジネスパーソン育成」という、テクニカルとビジネスの両面において、利用者のAI内製化を強力にサポートしてくれるサービスです。

そのため、AI人材の確保が困難なため既存エンジニアのAI開発力を高めていきたいと考えている企業や、事業拡大に向けてAI活用を開始したいと考えている企業などに最適なサービスといえます。

パーソルグループ

パーソルテクノロジースタッフ株式会社は、株式会社エクサウィザーズと共同で、AIを活用したシステムの実装や運用のスキルを持つAI人材の育成を2022年1月から開始しました。パーソルテクノロジースタッフの社員エンジニアを対象に、エクサウィザーズが提供している「exaBase DXアセスメント＆ラーニング」というDX人材発掘・育成サポートサービスを活用することによって、AI人材としてのリスキリングの機会を提供していくそうです。

パーソルグループがAI人材育成を開始した背景としては、DX領域の社内教育を行えている企業がわずか36%に留まっていたことがあります。社内教育の環境が整備されていない一方で、2021年11月にパーソルテクノロジースタッフの社員エンジニアに対して行われたアンケートでは、約３割のWeb開発系エンジニアが「DX領域へのキャリアアップに興味がある」と回答したそうです。

この結果を踏まえ、AIについて学習する機会を提供することによって、AI人材不足の解消に繋がっていくことが期待されています。

NTTデータ

NTTデータでは、AIに関する知見を集約したりAI人材育成を行ったりするための「AI CoE（センター・オブ・エクセレンス）」という組織を2019年に設立しました。システムの開発・運用を一体で進めていく「DevOps」やブロックチェーンなど、既に3つの分野においてCoEが設置されている状況であり、そこに新しくAI CoEを設立することによって、2022年までに4つのCoE技術者を1000人から5000人まで増やしていく計画が立てられていました。

NTTデータでは、2019年度から2021年度の中期経営計画において、CoEを中心とした知見・技術の集約、AI人材育成などを「グローバルなデジタル事業強化の柱の1つ」として挙げていました。こういった点からも、AI人材の育成が企業に大きな影響を及ぼすことがお分かりいただけるかと思います。

NEC

NECでは、2013年から積極的にAI人材育成を行っています。最近では、これまでに行ってきたAI人材育成の実績を基に、社会課題を解決できるAI人材を輩出するための「NECアカデミー for AI」を開講しました。

この「NECアカデミー for AI」は、学び・実践の場を通してプロフェッショナルなAI人材を育成していくことが大きな目的です。「入学コース」「オープンコース」「NECアカデミー Online for AI」という3つのコースが設けられているため、人気講座をいつでもどこでも気軽に受講することができます。