AI人材とは？育成方法や求められるスキルを企業のAI研修行うAIエンジニアが徹底解説

AI技術の急速な発展により、企業におけるAI人材の重要性は年々高まっています。しかし、専門的なスキルを持つAI人材は世界的に不足しており、日本企業の多くが人材確保に苦心しているのが現状です。

本記事では、AI人材の定義から、求められるスキル、キャリアパス、さらには育成方法まで、包括的に解説します。 AI人材に必要なスキルセット、現在の人材不足の実態、育成のための様々な取り組み、そして将来的な市場価値や年収の見通しまで、詳しく紹介していきます。
AI人材を目指す方はもちろん、企業でAI人材の採用・育成を担当する方々に役立つ内容となっています。ぜひ最後までお読みください。

AI人材とは

AI人材とは、企業や組織の課題に対してAI技術を活用して解決を図る専門人材を指します。
近年では、AI人材は大きく分けて以下の2つのタイプに分類されます。

• 生成AIを活用する人材（生成AI人材）

• 従来型のAI開発を担う人材（従来型AI人材）

従来型AI人材は、機械学習やディープラーニングのモデルを自ら設計・構築する技術的専門家であり、アルゴリズムの開発や精度チューニングが主な役割です。

一方で、生成AI人材は、ChatGPTのような既存の大規模言語モデル（LLM）を活用し、業務に組み込むことで新たな価値を生み出す“応用型”のAI人材です。

つまり、AIを「作る人」から「使いこなす人」へと、役割の幅が広がっているのが現代のAI人材の特徴 です。特に生成AIの普及により、プロンプト設計や出力の評価、業務プロセスとの統合設計といった、実務視点でのスキルが重視されるようになっています。

デジタルトランスフォーメーション（DX）からAIXおよびAXという言葉も浸透してきています。

生成AI人材と従来型AI人材の比較

では、生成AI人材と従来型AI人材の違いを具体的に見ていきましょう。

項目	生成AI人材	従来型AI人材
定義	生成AI（ChatGPTなどのLLM）を業務に組み込み、活用・運用することに特化した人材	機械学習・深層学習モデルの構築やAIアルゴリズムの開発を専門とする技術者
主なスキル	プロンプト設計、出力評価、業務プロセスへの統合、LLMのAPI活用、AI倫理	モデル設計、機械学習理論、特徴量設計、ハイパーパラメータ調整、アルゴリズム選定
使用するツール	ChatGPT API、Azure OpenAI、LangChain、Notion AI、Zapierなど	TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Jupyter Notebookなど
役割の中心	既存のAIモデルを“使って成果を出す”こと	AIモデルを“一から構築・最適化する”こと
分野	文書要約、FAQ自動化、コード生成、チャットボット、社内ナレッジ活用など	医療診断支援、金融予測、画像認識、自然言語解析、需要予測など
職種例	生成AI活用コンサルタント、プロンプトエンジニア、業務設計者、AI UXデザイナーなど	AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、研究者など
求められる思考	実務への応用力、ユーザー視点、業務改善志向、既存ツールの組み合わせによる最適化	数理的思考力、問題定式化能力、研究開発志向、アルゴリズム重視

一口にAI人材といっても、役割や求められるスキルは多岐にわたります。生成AI人材は、特に業務の効率化や新たな価値創出に寄与することが期待されています。

なぜAI人材が注目されているのか

企業のデジタル化が加速する中、AI技術の活用は競争力維持のための必須要件となっています。特に、労働人口の減少や生産性向上の要請を背景に、業務の自動化やデータ駆動型の意思決定の重要性が増しています。

2023年に入ってからのChatGPTの爆発的な普及は、AI技術の実用性と重要性を広く認識させる契機となりました。

市場からの要請

1. 技術の進展
- アルゴリズムの進化：機械学習や深層学習などのアルゴリズムが急速に進化し、AIの性能が向上しています。
- 計算能力の向上：GPUやTPUなどのハードウェアの進化により、より複雑なAIモデルのトレーニングが可能になっています。

2. データの増加
- ビッグデータの普及：IoTやSNSの普及により、大量のデータが生成されています。このデータを活用するためにはAI技術が不可欠です。
- ビジネスの意思決定を支えるために、データ解析能力が求められています。

3. 業界のニーズ
- 自動化の推進：効率化やコスト削減のため、企業は業務プロセスの自動化を進めています。AI技術はその中心的な役割を果たします。
- 競争力の向上：AIを活用することで、企業は新たなビジネスモデルや製品の開発が可能になり、競争力を高めることができます。

4. 社会的影響
- 多様な応用分野：医療、金融、製造業、エンターテインメントなど、AIの適用範囲が広がっており、様々な問題解決に寄与しています。
- 社会課題への対応：環境問題や人口減少、健康管理など、現代の複雑な課題に対する解決策としてAIが期待されています。

5. 教育と人材不足
- 人材の不足：AI技術に特化した人材が不足しており、その需要が高まっています。このため、AI人材の価値が一層注目されています。
- 教育機関の対応：大学や専門学校でのAI関連のカリキュラムが充実しており、新たな人材育成が進んでいます。

企業は業務効率化だけでなく、新規事業開発やカスタマーエクスペリエンスの向上など、様々な場面でAI技術の活用を模索しています。

AI人材不足の現状と課題

AI技術の重要性が高まる一方で、AI人材は世界的に不足しており、日本も例外ではありません。現状のままだとAI不足が確実に起こると予測されています。

AI人材の需給ギャップ

経済産業省の「IT人材需給に関する調査」 (2019年) によると、2030年にはAI人材が最大12.4万人不足すると予測されています。
この調査では、AI人材を「AIモデルの研究及び開発者、AIモデルを利活用した製品・サービスの企画開発等を行える人材」と定義しており、高度な知識や技術力が求められる人材です。

AI導入の現状:

総務省の「令和3年通信利用動向調査」によると、企業におけるIoTやAIの導入率はわずか14.9%に留まっています。
AI導入を検討している企業やAIを導入する予定の企業は多いものの、AI人材の不足が導入の障壁となっていると考えられます。

AI導入率 (参考:総務省)

人材不足の影響

AI人材の不足は、企業の競争力や成長戦略に深刻な影響を及ぼします。

まず、AI人材が不足している企業では、AIプロジェクトの立ち上げや推進がスムーズに進まず、技術革新や業務改善のスピードが鈍化 します。特に、AI技術を活用して業務効率を高めたり、新たなビジネスモデルを構築したりするには、専門的なスキルを持つ人材の関与が不可欠です。

また、AIシステムの導入・運用には高度な知識が求められます。こうしたスキルを持つ人材がいない場合、プロジェクトの失敗やシステムの非効率な稼働といったリスク が高まり、投資対効果が大きく損なわれる可能性があります。

さらに、AI導入の遅れは競合他社との技術格差を広げる要因 にもなります。すでにAIを活用して、データ分析や顧客行動予測などを行い、優位性を確立している企業が増えている中で、人材不足によって競争力を失う企業も少なくありません。その結果、市場シェアや収益の減少といった事態に直面するリスクが高まります。

加えて、AI人材の獲得競争が激化する中で、採用コストの上昇も企業にとって大きな負担となっています。優秀な人材を確保するためには、高水準の給与や福利厚生の整備に加え、リモートワークやフレックス制度など、柔軟な働き方への対応も求められます。

このように、AI人材の不足は単なる採用課題にとどまらず、新規プロジェクトの停滞、経営コストの増加、競争力の低下など、企業活動全体に波及する重大な問題です。

AI人材不足の理由

AI人材不足の背景には、様々な要因が考えられます。

1.教育システムの遅れ
AI分野に必要な知識やスキルを提供する教育システムの整備が追いついていない点が大きな課題です。特に、従来の教育カリキュラムにはAIやデータサイエンスに関する専門的な内容が少なく、高校や大学レベルでAI教育が十分に行われていないことが多いです。また、AIは急速に進化する分野であるため、教育機関が常に最新の知識を教えられる環境を整えるのが難しい現状があります。これにより、企業が求めるAI人材が育ちにくい状況が続いています。

2.高度な専門知識の必要性
AI分野では、数学、統計、プログラミング、データ解析、機械学習の理論など、幅広い専門知識が求められます。

3.AI人材育成の難しさ
AIの知識は急速に更新されるため、人材育成においても新しい内容を取り入れ続ける必要があります。また、AIの専門的な内容は、指導者側にも高いスキルが求められるため、育成環境の整備が難しいとされています。

4.企業側の課題
企業側には、AI人材の採用・定着に関する問題があります。AI人材は市場価値が高く、競争も激しいため、他社に引き抜かれるリスクが高く、採用には高いコストがかかります。また、AI人材の業務内容やキャリアパスを明確に設計できていない企業も多く、待遇や成長機会の面で十分な環境を提供できないケースが見られます。こうした企業側の課題も、AI人材の定着率を低下させ、結果として人材不足を深刻化させる原因となっています。

このように、教育システム、専門知識の高度さ、人材育成の難しさ、企業側の課題が複合的に絡み合い、AI人材不足が生じていると言えます。

AI人材育成の方法と取り組み方法のご紹介

AI人材不足を解消するため、政府、企業、教育機関など、様々な主体がAI人材育成に取り組んでいます。
具体的な取り組みとしては、AI人材育成のための教育プログラムの開発、AIに関する教育機関の設立、企業におけるAI研修の実施などが挙げられます。

AI総合研究所は、貴社のAI人材育成を力強くサポートします

AI研修ページ

AI総合研究所では、企業のAI活用を本質的に支える「人材育成」に特化した支援体制を整えています。
これまでに多数の企業研修・導入支援を手がけてきた実績をもとに、以下のようなサポートをご提供しています。

• 現場に即した実践型AI研修プログラム
• ChatGPTなど生成AIツールを活用した業務適用支援
• 現場の定着を目指す伴走型支援・相談対応

「AIを導入したいが、社内に知見がない」「生成AIを活用できる人材を育てたい」とお考えの企業様に対し、導入前の企画段階から、実践・定着までを一貫してご支援いたします。

AI時代における人材戦略の強化に向けて、ぜひお気軽にご相談ください。

自己啓発とeラーニングの活用

オンライン学習プラットフォームの発展により、個人でも高度なAI技術を学習できる環境が整っています。特に、実践的なプロジェクト経験を積めるプラットフォームの充実は、即戦力となるAI人材の育成に大きく貢献しています。

オンライン学習プラットフォーム

Coursera、Udemy、edXなどのプラットフォームでは、世界中の大学や企業が提供するAI関連の講座を受講することができます。機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの基礎から応用まで、幅広いレベルの講座が提供されています。

例：

• CourseraのMachine Learningコース (Stanford University提供)
  CourseraのeLearning

• UdacityのDeep Learningコース
  udacityのeLearning

• DeepLearning.AIのDeep Learning Specialization
  DeepLearning.AIのeLearning

• AI関連書籍: AI技術の基礎を学ぶための入門書から、専門的な知識を深めるための専門書まで、様々な書籍が出版されています。

例：

• 「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」(松尾 豊 著)
• 「ゼロから作るDeep Learning」(斎藤 康毅 著)
• 「はじめてのパターン認識」（河村篤男　著）
• 「Pythonで学ぶ強化学習」（斎藤康毅　著）

• プログラミング学習サイト: Progate、ドットインストールなどのサイトでは、Pythonなどのプログラミング言語をインタラクティブに学ぶことができます。

例：

• Progate：スライド形式で初心者向けのプログラミングを学べる。日本語対応で初心者にもわかりやすい。
• Kaggle：データサイエンス、機械学習の実践的なコンペや課題が豊富。リアルなデータセットを使って実践力が磨ける。
• AtCoder：プログラミングコンテストが定期的に開催され、アルゴリズムやデータ構造の問題を解くことで実力を試せる。

• AIコミュニティへの参加: connpass、Doorkeeperなどのサイトでは、AI関連の勉強会やイベント情報が掲載されています。積極的に参加することで、他のAI学習者と交流したり、最新のAI技術に関する情報を得たりすることができます。

例：

• AI Japan：日本のAIコミュニティで、AIに関するイベントや勉強会、ハッカソンを企画。
• Deep Learning Tokyo：東京を拠点としたAIエンジニア・リサーチャーのコミュニティ。実践的な研究や技術の共有を重視
• PyData：Pythonユーザー向けのデータサイエンス・AIコミュニティ。NumPyやPandas、機械学習なども扱う

AI・DX研修の実施

企業内での人材育成として、体系的なAI研修プログラムの導入が進んでいます。特に重要なのは、座学だけでなく実践的なプロジェクト経験を組み込んだ総合的な育成アプローチです。

• 社内研修: 企業が独自にAI研修プログラムを開発し、従業員に提供する方法です。基礎から実践まで段階的に学べることが多いです。自社のビジネスニーズに合わせた研修内容にすることができるため、すぐに業務で活用しやすいのが特徴です。

  • 例： AI基礎研修、AIツール活用研修、AIプロジェクト実践研修、AIリーダーシップ研修

• 外部研修: 外部の研修機関が提供するAI研修プログラムを受講する方法です。最新技術や専門性の高い研修を受講することができます。外部での専門知識を取り入れやすく、幅広い知識を得られます。

  • 例： データサイエンティスト育成研修、AIエンジニア養成講座

• OJT (On-the-Job Training): 実際の業務を通してAI技術を習得する方法です。経験豊富なAI人材から指導を受けることで、実践的なスキルを身につけることができ、即戦力につながりやすいです。

• メンター制度: 経験豊富なAI人材が、個別に若手社員の育成を支援する制度です。キャリア形成の相談に乗るなど、包括的なサポートを行うことができます。個別にアドバイスが受けられるため速いスピードで成長できます。

• その他:　ワークショップ、ハッカソンなど自主的に学べる環境を整備することでモチベーション向上につながります。

産学連携によるAI人材育成

大学・企業間の連携強化により、理論と実務の両面を備えた人材育成が進められています。
この取り組みは、アカデミックな知識と実務スキルのバランスの取れた人材を育成する上で重要な役割を果たしています。

項目	内容	メリット
実務スキルの獲得	企業主導のプロジェクトに参加し、実際のビジネス課題に取り組む	即戦力として活躍できるスキルが習得できる
最新技術の習得	企業が有するAI技術やツールを学ぶ機会を提供	最新トレンドに対応できるAI人材の育成
カリキュラムの柔軟性	産業界のニーズに応じた柔軟なカリキュラムを構築	技術進化に迅速に対応できる教育内容を提供
インターンシップ	学生に職場体験の場を提供し、学びと実務を融合	就職時の即戦力としての価値が高まる
リカレント教育支援	企業の技術者向けにリカレント教育を提供	既存社員のAIスキル向上が可能
地域発展への貢献	地域社会と連携し、地方都市でもAI人材育成の場を拡大	地域の産業活性化や雇用創出に寄与

今後の課題	内容
プログラムの見直し	双方のニーズに合わせたカリキュラム更新と最新技術導入の支援
講師育成の強化	学術機関側の講師の専門知識向上や、実務に即した教育提供の強化が必要

AI人材のキャリアパスと将来性

キャリアパス

AI人材は、高い専門性と市場価値を有しており、幅広いキャリアパスを描くことができます。 AI技術は、今後も様々な分野で活用が拡大していくことが予想され、AI人材の需要はますます高まっていくでしょう。

AI人材のキャリアパス

主にAI人材は特定の技術スキルを高めてスペシャリストを目指す道と、AIプロジェクトを総括し、ビジネスへの応用をリードするマネジメント系の道に分かれる傾向があります。

1. AIスペシャリスト職キャリアパス

• データアナリスト/データサイエンティスト: 最初の段階であり、データの収集・分析を行い、ビジネスに役立つ知見を導く役割です。AIの基礎的な技術とデータ分析スキルを磨きます。
• 機械学習エンジニア： データサイエンティストよりも高度なアルゴリズムを扱い、データを基にAIモデルを開発・最適化します。プログラミングやデータエンジニアリングの知識が不可欠です。
• AIリサーチサイエンティスト： 研究職で、AI技術そのものの発展に貢献する役割です。特に自然言語処理、強化学習、生成AIなどの分野において、先進的な技術研究を行います。Ph.D.や大学との連携が求められることが多いです。
• AIアーキテクト: AIの全体構造を設計し、ビジネスニーズに合わせたAIシステムの開発を指導します。深い技術理解と設計力に加え、プロジェクト管理能力も重要です。

2. AIマネジメント・ビジネス系キャリアパス

• プロジェクトマネージャー/AIプロダクトマネージャー: AIプロジェクトを管理し、データエンジニアやサイエンティストと協力して成果を出す役割です。技術知識とプロジェクトマネジメントのスキルを合わせ持つ必要があります。
• AI戦略担当/AIビジネスアナリスト: AIを用いた事業戦略の立案や、ビジネスの問題解決を目指すポジションです。市場の知識とデータ活用能力、ビジネス分析スキルが求められます。
• AI部門リーダー/ディレクター: AI部門を統括し、企業のAI戦略の方向性を決定します。技術力だけでなく経営者視点やリーダーシップが重要で、大規模なAIプロジェクトの成功に責任を持ちます。
• AI事業責任者/チーフAIオフィサー（CAIO）: 最高責任者として企業全体のAI導入戦略を指揮します。AI技術の深い理解と、経営戦略をリンクさせる能力が求められます。

AI人材の年収と市場価値

AI人材は、高い専門性を持つことから、他の職種と比較して高収入を得られる傾向があります。経験やスキル、職種によっては、年収1,000万円を超えることも珍しくありません。

職種	年収（日本国内の目安）	年収（国際平均、特に米国）	市場価値・コメント
データアナリスト / データサイエンティスト	500万〜800万円	70,000〜120,000 USD	データ分析の需要が高く、基礎的なAIスキルでの参入が可能。実務経験により年収が上がるが、参入障壁は比較的低め。
機械学習エンジニア	700万〜1,200万円	90,000〜150,000 USD	深いプログラミング・モデル最適化スキルが必要。高度なスキルを有する機械学習エンジニアは高い需要があり、年収も高め。
AIリサーチサイエンティスト	1,000万〜1,500万円	120,000〜200,000 USD	専門性が非常に高く、Ph.D.が求められる場合が多い。AI技術の最先端にいる研究職で、企業によっては更に高額な年収も。
AIアーキテクト	1,200万〜2,000万円	130,000〜220,000 USD	AIシステム設計のスペシャリストであり、AI導入をリード。実務経験と技術力で高い評価を受け、市場価値は非常に高い。
AIプロダクトマネージャー	800万〜1,500万円	100,000〜180,000 USD	技術とビジネス両方の知識が必要で、AI分野でのマネジメント経験が求められる。年収はプロジェクト規模に依存しやすい。
AI戦略担当 / ビジネスアナリスト	800万〜1,400万円	90,000〜160,000 USD	AIを用いた事業企画や戦略の立案担当で、企業のAI導入率に伴い需要増。ビジネス視点とデータスキルが重視される職種。
AIディレクター / 部門リーダー	1,500万〜2,500万円	150,000〜300,000 USD	経営的視点が求められるリーダー職。技術力とマネジメントスキルの双方が必要で、市場価値は高く、競争率も高い。
CAIO（チーフAIオフィサー）	2,000万〜4,000万円	200,000〜400,000 USD	AI戦略の最高責任者で、企業のAI導入全体を監督。経験と影響力が求められるが、AIに積極的な企業で高年収が期待される。

グローバル市場でのAI人材の需要

(https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/業界-レポート/人工知能市場-100114)

AI人材は、日本国内だけでなく、世界中で求められています。ブルームバーグ インテリジェンス（BI）が発表したレポートによると、生成AI市場は今後10年間で1兆3000億米ドルにまで急激に成長すると予想されています。

グローバルで働いていくにはAIのスキルは必須になりそうですね。

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まとめ

AIは、私たちの生活や社会を大きく変革する可能性を秘めています。AI時代を生き抜くためには、AI技術を理解し、AI人材として活躍できるスキルを身につけることが重要です。

• AI技術の基礎知識を習得する。
  まず、数学（特に統計学や線形代数）やプログラミング（Pythonなど）の基礎知識を学びます。AIの基盤となる理論やアルゴリズムの理解が重要です。

• 専門スキルを身につける。
  機械学習、ディープラーニングなどの技術を学び、実際にモデルを構築・実装する経験を積みます。オンラインコースやプロジェクトを通じて実践的なスキルを養いましょう。

• 自分の興味や適性に合わせて、実務経験を積み重ねる。
  インターンシップやプロジェクトに参加し、実務での課題解決やチームでの協働を経験します。リアルなデータを扱うことで、技術的な応用力が向上します。

• 常に最新の技術動向を把握し、学び続ける。
  AIは進化が速いため、常に最新技術や動向をキャッチアップし続けることが大切です。研究論文や業界のニュースをチェックし、自己学習を続けましょう。

企業は、AI人材の確保・育成に積極的に投資し、AI技術をビジネスに活用することで、競争力を強化していく必要があります。

AI技術は、今後も進化を続け、私たちの社会に大きな影響を与えていくでしょう。AI技術を正しく理解し、活用していくことで、より良い未来を創造していくことができると信じています。