AI人材とは何か？ 定義や多様な職種・育成方法まで解説

自社で「AIを開発したい」「AIを使ってビジネスの課題を解決したい」といった検討をしていく際に、「AIのことに詳しい人材がいない」という壁に直面する企業は少なくないと思います。

そこで、今回は「AIをビジネスに活用できる人材 = AI人材」というテーマで、「AI人材」とはどんな人材なのか？ どんなスキルが必要なのか？ どうすれば育つのか？ といったことを解説していきたいと思います。

※すべての企業に「AI人材」が必要なわけではありませんが、多くの産業や業界でAIの開発や導入が進んでいる現代の企業経営においては、経営者もAIに関する基礎知識は持っておくことがとても重要になってきています。

「AI人材」の定義を理解する

そもそも「AI人材」とは、どんな人材のことを指すのでしょうか？

「AI人材」を広く言えば、「AIに関する深い知識を持ち、それを世の中に役立てることのできる人材」を指します。
例えば、AIの代表的な技術である「機械学習」「ディープラーニング（深層学習）」「データサイエンス」などの技術を用いて、AIシステムを構築、運用、改善などを行っていきます。文字通り、AI技術を実際のビジネスの現場に落とし込める能力が不可欠となります。

ただ、一言で「AI人材」と言われても具体的に何ができる人材なのかがピンと来ない方もいらっしゃると思います。

そこで、以下は代表的な「AI人材の定義」についてご紹介いたします。

3つの「AI人材」の定義 (「独立行政法人情報処理推進機構」の定義)

まずは、公的な「AI人材」の定義を1つご紹介いたします。安全で利便性の高い「頼れるIT社会」の実現を目指している「独立行政法人情報処理推進機構（Information-technology Promotion Agency, Japan）」では、「AI人材」を次のように定義しています。

職種名	レベル	求められるスキル
AI 研究者	エキスパートレベル	AI を実現する数理モデル(以下、「AI モデル」という。)についての研究を行う人材。 AI に関連する分野で学位(博士号等)を有するなど、学術的な素養を備えた上で研究に従事する、AI に関する学術論文を執筆・発表した実績があるか、少なくとも自身の研究領域に関する学術論文に日頃から目を通しているような人材を想定。
AI　開発者	エキスパートレベル	AI モデルやその背景となる技術的な概念を理解した上で、そのモデルをソフトウェアやシステムとして実装できる人材 (博士号取得者等を含む、学術論文を理解できるレベルの人材を想定)。
AI　開発者	ミドルレベル	既存の AI ライブラリ等を活用して、AI 機能を搭載したソフトウェアやシステムを開発できる人材。
AI 事業企画	エキスパートレベル	AI モデルやその背景となる技術的な概念を理解した上で、AI を活用した製品・サービスを企画し、市場に事業を売り出すことができる人材 (博士号取得者等を含む、学術論文を理解できるレベルの人材を想定)。
AI 事業企画	ミドルレベル	AIの特徴や課題等を理解した上で、AI を活用した製品・サービスを企画し、市場に売り出すことができる人材。

この定義から分かるように、「AI人材」と一言で言っても、「研究」「開発」「企画」のように役割があり、技術者の種類によって求められるレベルが存在しています。

特に多くの企業で必要となるのが「AI 事業企画」が実施できる人材です。

AIの研究や開発自体は、自社で実施しなくても外部の企業に委託したり外注したりすることが可能です。

ですが、「自社の課題は何か」「課題に対してどのようなデータを用いれば解決できるか」「自社のビジネスに合う技術は何か」といったことは、自社の社員が考えていかなければいけません。

こうした「要件」をしっかりと決めることができずに、外部のAI開発企業やベンダーなどに「丸投げ」してしまうと、ほとんど役に立たないAIを開発してしまったり、開発まで至らずに概念実証(PoC)の段階でつまづいて終わってしまう可能性が高くなります。

7つのAI人材定義 (「ITスキル研究フォーラム」の定義)

もう一つの定義は、NPO法人「ITスキル研究フォーラム（iSRF）」が定義したもので、それによると「AI人材」を次の７種類に定義しています。

職種名	職務の概要	求められる能力
データサイエンティスト	データを活⽤し、分析⼿法を駆使し、成果に繋がるビジネスモデルや業務改善のための⽰唆を提⾔する。また、収集されたデータを分析 しやすい形に加⼯し、様々な統計分析⼿法、モデリングやシミュレーションを業務に適⽤する。	統計解析やITスキルに加えて、ビジネスやトレンドなど幅広い知識。
CDO/デジタルストテジスト	企業の成⻑に向けて、AIを含むデジタル活⽤全般に関する戦略⽴案を実施する。	デジタル活用全般の戦略立案や企業戦略。
AI プランナー	現場で活⽤できるようなUI・業務設計をおこない、周囲との調整（PM）。	AI企画を立案し、ディレクションできる能力。また、エンジニアとのコミュニケーションといった、マネジメント能力。
AI アナリスト	AIや統計を駆使し、企画側にとって有⽤な知⾒・⽰唆を⽣み出すために、問題を解き明かす。	ビッグデータでAI分析を行い、その結果を活用できる能力。
AI エンジニア	構築したAIを活⽤し、企画されたビジネスで利⽤できるよう周辺技術とあわせて実装する。	AIの性質を踏まえ、ITシステムの企画・設計が行える。
AI プログラマ	データとライブラリなどを利⽤して、学習済モデルを提供するために、AIを構築する。	プログラミングを用いて具体的に実現する能力。
AI 研究者	AIに関する応⽤研究を⾏い、より広く利⽤してもらえるよう論⽂化・標準化を進める。	AIの根幹となる新しいアルゴリズムを提案できる知識。最新の研究動向を把握し、課題を特定する能力。

上記でご紹介した「情報処理推進機構」の3つの定義よりも、より役割が細分化された定義になっています。

「AI人材」というと、どうしても「開発」や「プログラミング」といった技術的な側面に焦点があたりがちですが、企業の戦略に沿ってAI戦略を構築するストラテジストや、AI開発プロジェクトや新規ビジネス創出プロジェクト等をリードするプランナー、プロジェクトマネジャーといった人材も非常に重要です。

実際には、これだけの人材を自社で揃えることは難しい場合が多いと思いますし、採用したとしても「適切な業務を任せることができない」「チームビルディングやマネジメントができない」といったことも起こり得ます。

まずは、「自社でAIを扱う場合にどのような人材が必要になりそうか」を、上記のような定義を参考にして検討し、採用や委託をしていくと良いと思います。

「AI人材」と「データ活用人材」の違いは？

ここで気になることは、似たような意味合いを持つ「データ活用人材」との違いについてです。

「データ活用人材」とは、データをビジネスに活用することのできる人材のことを指します。
ビジネスで蓄積されたさまざまなデータを活かし、生産性や業績の向上を図っていきます。

注意したいポイントは、「データ活用は必ずしもAIの活用に繋がる訳ではない」ということです。

過去のデータを集計し可視化するだけでも、ビジネスの問題点や課題解決のヒントになる場合もたくさんありますので、どんな場面でもAIが必要になる訳ではありません。

「一般社団法人 データサイエンティスト協会」によれば、データ活用人材（データサイエンティスト）には以下のような3つのスキルが必要であると定義がされています。

人工知能に関する知識は必要とされてはいますが、それがメインではなく、あくまでビジネス課題解決におけるデータサイエンスの中で必要な場合に、人工知能を使う、という意味合いです。

一方、「AI人材」とは、AIに関する業務を遂行する人材のことです。AIを活用することはもちろん、AIの問題を解決し、AIを具現化していきます。

両者は厳密に区分けができるわけではありませんので重なる領域も多いですが、現在主流となっているAIは基本的に「データ」がなければ動かないため、「AI活用とデータは切り離せない関係」と言えます。

ただし、以下の「一般社団法人 人工知能学会」が公表している「AIマップ」を見ると、AIが扱う領域は非常に幅広くなっており、一般的なビジネス活動で扱うデータ活用の範囲を超えている領域もあるため、AI人材の中でも様々な領域の得意不得意があることが分かると思います。

自社で「データ活用」や「AI活用」をしたいときには、安易に「AIができる人材が必要」といったような言葉を使わず、「どの領域で」「どんなスキルで」「どのような役割で」「どのような業務を任せる想定で」といったことをしっかりと定義して議論を進めていくことが重要です。

AI人材を自社で育てるための3つの方法

AIを扱える人材は非常に不足しているため、中途採用などでもなかなか人材を確保できない場合があります。
そこで、「社内でAI人材を育てる」という方法を取る場合に、どのような取り組みを行えばよいのかを簡単にご紹介いたします。リソースの少ない企業でもすぐに取り組める方法から、外部ベンダーに依頼する方法まで詳しく解説していきます。

ここでは、AI人材育成のために次の3つの方法について解説いたします。

方法① 無料のコンテンツを活用する

どんな企業でもすぐに取り組めるのが、「無料のコンテンツ」を活用することです。

ウェブ上でAIに関する無料コンテンツを探し、社員に学ばせる機会をつくります。

例えば、AIに関連する考え方や出来事、企業の取り組み事例などを紹介する「Ledge.ai 」や「AINOW」といったメディアの記事を読んでみたり、「Qiita(キータ)」のようなエンジニアコミニティサイトで、AI関連のプログラミングなどを学ぶという方法です。

同じ業界のAI活用の動向を調べたり、どのような技術がよく使われているのかといったことを把握するのにとても役立ちます。

一人では学習意欲が低下するので、これらのネタを題材にして、チームや部署ごとに勉強会を開いたりするのもよいと思います。

デメリットとしては、体系的にAIの基本から応用までを学ぶことができないことや、集めた情報に誤りや不足が生じることがあげられます。

また、社内にAIに詳しい人材や上司・先輩などがいない場合は、社員の疑問やより知りたいことなどを解消することができないため、AIに関する深い知識・技術の取得は難しくなります。

とは言え、まずは社内でAIの導入や開発などの議論が出てきた場合には、こうしたサイトなどを参考にして現状で出来ることを探していくとよいでしょう。

方法② AI研修を実施する

社外のAI研修に社員を参加させたり、社内に外部講師を招き、研修を実施する方法です。

外部講師にアウトソースすることで、「正確なAI知識が手に入る」「より専門的な情報が得られる」「業務に影響が及ばない」といったメリットがあります。研修を行うプロが対応してくれるので、理解が深まることはもちろん、社員からの質問などにも、その場で対応してくれます。

デメリットをあげるとしたら、ある程度のコスト負担が必要になってくる点です。また、研修は数時間から数日程度で終わってしまう場合が多いので、研修後にどのような業務を経験させてスキルをつけてもらうかといったこともよく検討する必要があります。

ただし、これからAI人材の需要が増えることを踏まえると、デメリットよりメリットの方が上回るでしょう。

簡単ですが、法人・企業向けにおすすめのAI研修会社を2つ紹介します。

予算の少ない中小企業におすすめなのが、「スキルアップAI株式会社」が提供する法人向けAI研修プログラムです。(リンク)
先端技術領域の学びと、組織作りを支援するサービスを提供する企業です。企業の目的に合わせて研修カリキュラムを作成してくれるので、質の高い研修が受けられます。

予算がある大企業におすすめなのが、「株式会社キカガク」が提供するデジタルトランスフォーメーション・データ活用関連の研修プログラムです。

「株式会社キカガク」はAI・機械学習をはじめとする先端技術の研修事業を行っている企業です。

AI研修は種類が多く、AI知識が少ない初心者向けの短期間コースから、AIエンジニアを目指したコースまで、目的に合わせてカリキュラムを組めます。

方法③ 育成プログラムを導入する

最後は、自社で「育成プログラムを設計し、運用する」という方法です。

予算や人的リソース、異なる部署同士での協力体制構築など、多くの壁を乗り越える必要があるためとても難易度の高い方法ですが、自社の課題に沿ったテーマでAIの知識やスキルを学んだり、社内の活性化にも繋がるため上手くいけば非常に高い育成効果をもたらします。

近年では、特に大手企業がこうした「デジタル人材育成」に関連するカリキュラムやプログラムなどを自前で作りだして、年間数百人単位で自社の人材を育成するという取り組みが活発になってきています。

例えば、NTTドコモでは機械学習エンジニアやデータエンジニアといったデータ活用人材を、自社で1000人以上育成するという取り組みを2021年度から開始しています。

また、大手化粧品の資生堂もコンサルティングファームのアクセンチュアと協力して資生堂グループ内で、デジタル・IT関連の人材育成カリキュラムの実施を2022年度から開始しています。

リソースが潤沢な大手企業でなければ、ここまで大規模な育成プログラムを設計し運用することは難しいですが、既存のコンテンツなどを上手く組み合わせることで、中小企業でもこうした育成プログラムを設計することは不可能ではありません。

※例えば、SBイノベンチャー株式会社が提供している「Axross」や株式会社SIGNATEが提供する「SIGNATE Quest」などを利用して育成プログラムを設計する。

プログラムを運用するための専門チームなどを作る必要があるためハードルは高いですが、全社的なデジタルトランスフォーメーションやデータ活用を目指す企業においては、選択肢の1つになると思います。

おわりに 「AI人材」は次世代のキーパーソン

最後までお読みいただきありがとうございます。

今回は「AI人材とは何か？」について解説いたしました。
日本はこれから少子高齢化が進み、確実に労働力不足となります。
そこで企業は業務の負担を減らすために、AI導入を検討するでしょう。実際、これまでITとあまり縁のなかった福祉・介護といったような業界でもAIの導入事例が出てきています。

そうなれば当然、AIに関する深い知識を持った「AI人材」が必要となります。

これは時代の流れであり、確実にやってくるものです。この流れにうまく乗るために「AI人材」の確保が今、求められるのです。

当社では、お客様のDXやデータ活用推進に親身になって二人三脚で取り組み、1社1社をオーダーメイドでご支援させていただいております。ぜひお気軽にエスシードにお問い合わせください。