AI人材とは？求められる背景と育成方法を徹底解剖

AI人材とは、産業の発展に不可欠な技術である「人工知能」の根幹を担う存在です。AI人材の重要度は増していますが、どのような役割があるのか知らない方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、AI人材が求められている背景や、必要なスキルなどを解説します。自社でAIの導入や業務のデジタル化を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

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AI人材とは？

AI人材とは、AIを用いたシステムの開発や活用を行ったり、機能・技術の改良を実施したりする存在です。基本的には機械学習やデータサイエンス、ディープラーニングなどに精通しており、それらの知識やスキルでAIシステムを構築します。

AIは効率化や生産性の向上など、企業にさまざまなメリットをもたらす技術です。実際に、AIの導入で成功に至った事例は多くあります。そのためAIを管理・運用できる人材も重要になってくるのです。

AI人材が求められる背景

AI技術はさまざまな業界で活用が期待される反面、多くの企業でAIの導入が課題となっています。自動化システムやソフトウエアを活用するAI人材も、重要な要素のひとつです。AI人材は、なぜここまで求められるようになったのでしょうか。ここではAI人材の価値が高まっている背景について解説します。

AI技術の進歩

人工知能は、1950年に出版された『計算する機械と人間』で、言葉として初めて登場しました。その6年後、ダートマス会議にて人工知能が言及され、存在や概念が知れ渡ります。そして各国の研究者による開発や解析・調査などで、発展を続けていました。

1960年代にはコンピューターを用いた推論と探索で、第1次AIブームが起こります。その後一度停滞の時期を迎えるものの、1980年代に専門家のような受け答えをする「エキスパートシステム」の登場により、第2次AIブームが訪れました。

第3次AIブーム

1980年代後半に入ると、第2次AIブームにも陰りが見え始めます。そのまま20年近く低迷しましたが、2000年代初めに登場した「ディープラーニング」をきっかけに、第3次AIブームが幕を開けました。

現在も第3次AIブーム真っただ中で、ディープラーニングの他にも機械学習やビッグデータがAI技術を発展させています。例えば、通販などの画像検索技術や製造現場における自動化、在庫管理などがAI技術によって実現しました。

人材不足

AI技術とAI人材の需要は増すばかりですが、供給が伴っていません。『DX白書2023』に記載がある2022年の調査では、AI技術者などの人材が「大幅に不足している」と、日本企業の49.6％が回答しています。

人材不足の主な原因は少子高齢化・人口減少です。AI技術の需要が増え続けているにもかかわらず、少子高齢化や人口減少はもちろん、現職者の退職によって技術を持つ人が減り続けています。そのためAI人材の不足問題は、大きくなるばかりです。

（参考：独立行政法人情報処理推進機構『DX白書2023』）

将来性の高い分野

AIはあらゆる業界で必要とされており、将来性が高い分野といえます。業務の効率化や生産性の向上など、利益につながる技術のひとつです。その技術を持っているAI人材も同様に必須な存在のため、今後も需要が高まるでしょう。

またAIの技術は、高いスキルや多くの知識が不可欠です。AI人材を目指す場合は、学生時代から専門的な学習を続ける必要があります。高度なAI技術をもった人材は希少性があり、あらゆる企業で引く手あまたです。

AI人材はDX推進に欠かせない存在

昨今では多くの企業がDXを推進しています。DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、AIなどのデジタル技術を利用して企業の事業戦略や収益構造を改善したり、刷新したりすることです。

企業でDXを推進させるには、データを分析して業務の効率化や生産性の向上などへつなげていくことが重要になります。そしてその役割を担うのがAI人材です。DX推進においてAI人材は、欠かせない存在といえます。

AI人材は理系・文系問わず求められている

AI人材は理系専門の職種のように感じますが、実際には理系・文系問わず求められています。それぞれで役割や携わる業務が異なるため、活用する専門知識も変わってきます。ここではAI人材が必要とされる役職や部門を紹介します。ぜひ知識として把握しておきましょう。

経営・マネジメント

経営・マネジメント層であっても、企業でAIを活用する場合は専門的な知識を有しておく必要があります。

現場がどのような提案をしても、最終的な判断を下すのは経営・マネジメント層です。AIについて理解がなければ適切なかじ切りができず、思うような成果が得られない可能性も出てきます。

AI事業企画

AI事業企画とは、AIを利用した商品やサービスを立案する分野です。AIによるシステムやソフトウエアなどの特徴を踏まえて、課題が解決できるかを判断します。そのためAIの知識と事業内容、どちらへの理解も重要です。

企画立案の際は、技術者と密なコミュニケーションを取りながら導入や運用を進める役割を担っています。

AI研究者

AI研究者は、自身の研究する専門分野において高度な知識やスキルを有し、AIアルゴリズム等の最先端技術の開発、分析や解析を行います。AIを活用した商品やサービスを作るのではなく、AI技術そのものを作るイメージです。

研究がメインの業務であるため、一般的には大学や研究所に所属することが多くなります。

AI開発者

AI開発者は、AIを活用した商品やサービスの開発を行います。AIエンジニアと呼ばれ、企業やユーザーが利用できるものを構築するため、AIに関する知識だけでなく、要望どおりのシステムやソフトウエアを実際に開発できる高度な技術力が必要です。

「商品・サービスの開発」は事業において不可欠なポジションであることから、多くの企業がAI開発者の獲得を望んでいます。

AI人材に必要なスキル

AI人材として活躍したい場合、さまざまな知識や技術を身に付けるのは必須です。ここではAI人材に必要な「プログラミング」「データサイエンス」「ディープラーニング」「分析する知識」について解説します。

また、スキルアップ方法についても触れています。自社でAI人材を用意したい方やAI人材を目指している方は、ぜひ参考にしてください。

プログラミング

プログラミングは、AI人材とって欠かせない代表的なスキルです。一般的にAI分野で利用される言語「Python（パイソン）」の知識や技術が求められます。

Pythonは機械学習を活用したAIの開発やデータ処理の自動化、ウェブサービス、アプリケーションの開発など、できることの多さが魅力です。

データサイエンス

データサイエンスは、統計学や機械学習などさまざまな理論を利用して、収集・蓄積したデータから有用な情報や見解を導き出すスキルです。膨大な情報を抱えているビッグデータの解析にはAIが使われているため、データサイエンスのスキルが必要となっています。

また、導き出した情報をどう活用していくか検討するのもAI人材の役割です。企業の課題を解決するために、適切な案を提示することが求められます。

ディープラーニング

ディープラーニングは、システムやソフトウエアが自ら大量のデータを取得して、さまざまな行動を習得する技術です。人間が普段自然に行っている認識や分別などの行動を、AIに学習させることもできます。

例えば、車の自動運転はディープラーニングによるシステムです。車に搭載されたAIが白線を認識するため、道路を逸脱することなく走行させられます。

分析する知識

分析する知識は、AI人材であれば身に付けておきたいスキルです。AIは人間に代わって膨大なデータを簡単に処理し、処理して得られた情報を基に課題解決の根拠を算出できます。しかし、AIが導き出した分析データを活用するのはAI人材です。

システムに反映したり商品やサービスを開発したり、施策はAI人材のアイデア次第です。

AI人材の育成方法

DXの推進やさまざまなシステムの開発を行うために、AI人材の確保は急務です。高度なスキルを持った人材は希少なため、社内でのAI人材の育成を多くの企業が検討しています。しかし、AI人材を育てるには適切な育成方法やノウハウが必要です。

ここではAI人材の育成方法について、ポイントや注意点なども併せて解説します。自社で優秀なAI人材を育てたい方は参考にしてください。

社内でAIスキルを教育

すでに高度なAIスキルを持つ従業員がいる場合は、社内での教育がおすすめです。研修やOJTを組んで、教育担当がサポートしながら実践スキルを身に付けていきます。

全て社内で完結するため、低コストがメリットです。成功すれば同じ方法でAI人材を増やすことが可能になり、教育の効率も上がります。

しかし教育マニュアルや手順の作成など、準備が必要です。必ずしもうまくいくとは限らず、実施していく中で教育内容を精査・改善を繰り返すため、多くの手間と時間がかかります。また業務以外で教育しなければならないことから、思うように育成が進まない可能性もあるでしょう。

社外のAI研修を活用

自社にAIスキルを持った人材がいない場合は、社外のAI研修を受けましょう。講師を用意して社内で学習したり、社外のセミナーへ参加したりする方法などがあります。

社内で教育体制を整えなくてもよいため、業務圧迫の必要がありません。研修の質が高く、内容が充実しているのもメリットです。

デメリットはコストがかかることです。サービスによって価格は変動しますが、安価であっても研修人数が増えれば、予想以上の負担になるかもしれません。そのため、教育に予算を抽出できる企業におすすめの方法です。

自己学習ツールを利用

自己学習ツールを利用して、AI人材を育成するのもおすすめです。個々のレベルに合わせて、学習内容を選択できるのが特徴です。近年ではどのツールもオンライン化が進んでおり、時間や場所を選ばずに学習できるため、効率よくAIスキルを伸ばせます。

しかし、自己学習ツールは高度なAIスキルを学ぶのには向いていません。企業で実践できる段階に至らない可能性があるため、質の高い学習を望むなら外部での研修やAIスキルを持つ講師の元で学習するとよいでしょう。

AI導入や人員不足は『UMWELT』で解消！

高度なスキルや技術を持つAI人材は、希少な存在です。社内で育成するにしても、時間や労力・コストがかかります。すぐにAI人材を確保するのは、企業によっては困難な場合もあります。

もしAI人材の不足がネックになっているなら、TRYETINGの『UMWELT』を導入しましょう。ここではUMWELTのメリットや機能を紹介します。

スピーディーにAIを導入できる

UMWELTは、コストを抑えつつも素早く導入できるノーコード予測AIです。導入にかかる期間が75％、費用は90％もの削減を可能とします。

また自社にAI人材がいなくても、簡単に導入・設定できるのが魅力です。ノーコードのため、高度なAIスキルを習得していない方でも扱えます。導入時には、AIの基礎的な知識やUMWELTの使用方法を学べる講習を受けられるため安心です。

AI人材の代わりとなる機能を存分に搭載

UMWELTには、AIの人材不足・AI導入の遅れなどをカバーする多くの機能を搭載しています。例えば、膨大なデータの収集や自動処理、商品やサービスの需要予測を可能にするアルゴリズム、RPA機能によるデータの結合・変換・取得など便利機能が満載です。

UMWELTを導入するだけでAI人材の働きを担ってくれるため、人材不足に悩まずに済みます。

まとめ

AI人材は、DXの推進に不可欠な存在です。事業の発展を支えるポジションのため、AI人材の確保に動いている企業は多くいます。

しかし、AI人材にはプログラミングやディープラーニングなどの幅広い知識・技術が必要です。育成するには時間や労力、コストなどがかかることを留意しておきましょう。

AI人材の不足にお困りの企業様には、高度なデータ処理・機械学習などを備えるTRYETINGの『UMWELT』がおすすめです。ウェブサイトでは資料のダウンロードや無料相談ができます。ぜひお気軽にお問い合わせください。