25万人育成計画?!いま企業がもっとも欲しがる「AI人材」とは何だ?
最終更新日:2024/04/04
「AI・人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」といったワードを耳にしない日はありません。政府の統合イノベーション戦略推進会議は19年3月、AI技術を活用できる人材を年間25万人育成する計画を発表し、注目を集めています。今、企業がもっとも欲しがるといわれる「AI人材」とは、一体どういった人材なのでしょうか。今回はAI人材についてまとめました。
AI人材とは?
「AI人材」という言葉を聞けば、「AIに関わる仕事を行う人」であることは何となくイメージできるかと思いますが、具体的な定義までは分からないという方も多いのではないでしょうか。そのため、まずは「AI人材」の定義について理解していきましょう。
文部科学省では、AI人材の定義を以下のように定めています。
・AIの問題を解決する人材
・AIを具現化する人材
・AIを活用する人材
AIの問題を解決する人材に当てはまる職業としては「研究者」、AIを具現化する人材に当てはまる職業としては「エンジニア」、AIを活用する人材に当てはまる職業としては「アナリスト」「プランナー」などが挙げられるでしょう。
そんなAI人材ですが、IT人材と混同されてしまうケースも少なくありません。しかし、IT人材はあくまでもIT業界に関わる人材を指す言葉であるため、AI人材とは少し意味合いが異なります。「IT人材の一部にAI人材が含まれる」とイメージしていただければ分かりやすいのではないでしょうか。
IT分野やAI活用、データに基づいた企業経営で立ちおくれる日本企業
政府がとりまとめた戦略案では、数理・データサイエンス・AIを、これからの時代の「読み書きそろばん」にあたる基礎的な素養と規定しました。年間50万人が卒業する大学や高等専門学校(高専)の学生全員に、初級レベルの数理・データサイエンス・AI教育を施すとしています。このうち、半数にあたる25万人については、それぞれの専門分野でAIを応用できる人材として育成します。また、大学内に社会人向けの専門課程も設け、「学びなおし」にも対応するとしています。
あらゆるモノがインターネットにつながる「IoT」やコネクテッドカー、自動運転車の開発、ビッグデータの活用など、産業界にAIが与える影響はますます深化しています。一方で、日本では数学と産業との連携がおろそかにされてきたことで、欧米に比べてIT(情報技術)分野の発展が立ち遅れている現状があります。
セールスフォース・ドットコムが国内の外資系、日系企業を対象に実施した調査では、外資系企業に比べて、日系企業におけるAIの重要性への認識や業務での活用度が低いという結果になりました。
例えば、「企業経営の格差にAIが影響を及ぼす」と感じている人の割合は、外資系企業では70.9%、国内企業では65%です。実際に業務でAIを利用している企業の割合は、外資系企業で2割を超えるのに対し、日系企業では約半数の1割程度にすぎません。
また、「データを蓄積・分析し業務に活用している」と回答した外資系企業(従業員数1000名以上)が35.9%に対して、国内企業(従業員数1000名未満)20.0%と、日本企業では企業経営におけるデータ活用が進んでいない現状も浮き彫りになっています。
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AI人材は30万人不足、金融や不動産などでも採用活発
企業経営におけるデータ活用が進んでいない背景には、人材不足があると考えられます。とくに中小企業では、データ管理に割ける人員が十分ではありません。
経済産業省の試算では、AIなどの知識をもつIT人材は、2020年末に約30万人不足するとされています。
日本経済新聞社がまとめた調査によると、理工系の採用計画は11.7%増と文系と比較して伸び率で7.5ポイントの開きが表れている状況です。一方で、内定者を確保できなかった計画未達の割合が5%強に達しています。AI技術者やデータサイエンティストといった人材を求める動きが業種を超えて活発化し、人材難が深刻になっている現状がみられるのです。
中途採用市場でもこの傾向は同様で、18年のAIに関する中途採用の求人数は16年比で3倍に増加しています。不動産や金融といった、IT系ではない業種でもAI人材を求める動きが強まっています。
日本と世界ではAI人材の教育・育成方法が大きく異なる
AI人材の教育や育成に多くの力を注いでいるのは中国とアメリカであり、日本はAI人材の教育・育成という部分においては決して世界をリードしているとはいえません。むしろ、中国とアメリカのほうが遥かにリードしていると言わざるを得ないでしょう。
たとえば中国の場合、大手企業がアメリカの大学に通って優秀な学生を獲得するなど、人材獲得に積極的な姿勢を見せています。アメリカも、Googleが北京に「AI中国センター」を設置するなどして、常にAI研究者の募集を行っているのです。
さらにアメリカは、世界中からAI研究者を集め、ホワイトハウスでAIサミットを行うなど、国をまたいだ人材教育・育成を積極的に行っています。日本では、まだここまで積極的なAI人材教育・育成は行われていませんでしたが、内閣府が平成31年にAI戦略を発表したことで、少しずつAI人材の底上げが始まっている状況です。
その一例としては、小中高の学校教育の中で、AIの基礎となる実習授業を実施していることが挙げられます。大学・高専生に関しては、文系・理系を問わずにAIリテラシー教育を50万人に展開しており、今後のAI人材の増加が期待されているわけです。
ただ、日本のAI人材の平均年収は600万円ほどであり、アメリカのAI人材の平均年収は1,200万円ですので、処遇面ではまだまだ改善の余地があるかもしれません。この部分が改善されていけば、よりAI人材の底上げが加速されていく可能性も高まるでしょう。
GAFAや中国IT大手がAI人材を狙っている
AI人材の国外流出も懸念事項です。Google、Apple、Facebook、Amazon.comといった米国のIT大手、いわゆる「GAFA」に加え、近年急速に存在感を高める中国のIT大手などが、日本のIT人材を高給で引き抜く動きが活発化しています。先ほどのセールスフォースの調査にも表れているように、国内企業は外資系企業に比べてAIの活用でおくれをとっている現状があります。エンジニア側としても、高給だけに惹かれるだけでなくビジネス環境も整った外資系企業で思い切り技術を高めたいという希望があるのでしょう。
AI人材の不足を補うためには、大学でのサイエンス教育という入り口を拡大することに加えて、ビジネス環境を整える、といった人材のリテンション(引き止め)の重要になりそうです。
企業が求める「AI人材」の具体的な役割
AI人材が不足しており、多くの企業に求められていることはお分かりいただけたかと思いますが、そのAI人材にも大きく分けて6つの役割が存在します。ここからは、その具体的な役割についてみていきましょう。
・AI研究者
AI研究者とは、AIにおける問題を解決する人材のことです。AIに関連する応用研究などを通じて、AIの標準化を図っていく役割を持っています。分かりやすくいえば、「AIをテーマに研究している人たち」となるでしょう。
また、AIの新たなアルゴリズムを提案していくのも仕事のひとつです。ただし、このAI研究者は一部の限られた人材であり、その大半は博士号や修士を取得した人たちとなっています。
・AIエンジニア
AIエンジニアは、AIを具現化する仕事を行う人材のことです。構築したAIを活用して、周辺技術と掛け合わせて実装していく役割を担っています。そのため、AIの性質をしっかりと理解した上でシステムの企画や設計を行えるようにならなくてはなりません。AIプログラマーと混同されることも多いのですが、「担当する業務が上流工程なのか、下流工程なのか」といった点が大きな違いになります。
・AIプログラマー
AIプログラマーは、AIを具現化する人材のことです。データやライブラリを活用してAIの構築を行っていく役割を担っています。AIシステムの企画や設計をAIエンジニアが行い、その設計されたAIシステムをもとに、AIプログラマーがプログラミングを用いて具体的に実現するということです。
・AIプランナー
AIプランナーは、AIを活用する人材のことです。AIを有効活用するための企画や業務設計を行い、周囲との調整を図る役割を担っています。そのためAIプランナーは、AIの性質を十分に理解した上で、ビジネスに活用していくための柔軟性が欠かせません。ただし、AIエンジニアやAIプログラマーのように高度なスキルが備わっていなくても活躍することができる役割です。
・AIアナリスト
AIアナリストも、AIプランナーと同じく「AIを活用する人材」のことです。ただし、AIや統計を利用して知見を見出すことが主な役割であるため、AIプランナーとも少し異なります。「AIを利用してデータ分析を行うアナリスト」と考えれば分かりやすいのではないでしょうか。
・デジタルストラテジスト
デジタルストラテジストも、AIプランナーやAIアナリストと同じく「AIを活用する人材」のことです。ただし、デジタル活用における「戦略立案」が主な役割となるため、上記2つの役割とは異なります。デジタル活用によって企業の戦略を立て、企業の方向性を定めていく役割ですから、非常に重要な存在であることがお分かりいただけるのではないでしょうか。
このように、AI人材にはさまざまな役割が存在します。AI人材を求める企業としては、具体的にどのような役割を担うAI人材が必要なのかを明確にした上で採用活動を行っていくことが大切になるでしょう。
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