AI人材とは？IT人材との違いや育成課題と市場価値や人材不足への対策を解説

AI人材とは、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に関する深い知識と技術を持つ人材のことで、AI技術によるシステム構築や運用、ソフトウェアやアプリ開発、データ解析、技術改善などを行います。

また、エンジニアや技術者だけでなく、AIを使った事業やプロジェクトを推進する人材もAI人材に含まれます。

AI人材は企業存続や企業の活性化に必要不可欠な人材と言えます。

世界的なAI人材の獲得競争に勝ち残るためにも、採用したAI人材の育成や定着に関わる、人事評価制度や人材育成についての施策を検討するとともに、人事データやスキルデータを適切に管理することが必要になります。

この記事では、AI人材とはどのような人材なのか、IT人材との違いや、AI人材が求められる背景、AI人材の市場価値、AI人材の育成方法とタレントマネジメントとの連携について解説します。

AI人材のスキルや能力の管理に

AI人材とは、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に関する深い知識と技術を持つ人材のことで、AI技術によるシステム構築や運用、ソフトウェアやアプリ開発、データ解析、技術改善などを行います。

AI人材は、エンジニアや技術者だけでなく、AIを使った事業やプロジェクトを推進する人材も含まれます。

AI人材の定義について確認してみましょう。

経済産業省の「AI人材育成の取組」によると、AI人材を3つに分類し定義しています。

AI人材の定義

1. AIの問題を解決する人材
2. AIを具現化する人材
3. AIを活用する人材

AI研究者が該当し、AIに関連する応用研究を通じて、AIの標準化を行う役割を担っています。

AI研究者の中には、大学でAIをテーマに博士号や修士を取得した人も含まれ、AIの新たなアルゴリズムを提案することも業務の一部に含まれています。

AIエンジニアやAIプログラマーが該当し、AIエンジニアは、AIの特質を正確に理解したうえで、システムの企画や設計を行う人材で、構築したAIを周辺技術とかけ合わせて、実装する役割を担っています。

AIプログラマーは、データやライブラリを活用し、AIの構築を行う役割を担っています。

AIエンジニアとAIプログラマーとの違いは、AIシステムの企画や設計を行うのがAIエンジニアで、AIシステムをプログラミングを用いて具現化するのがAIプログラマーとなります。

AIプランナーが該当し、AIを有効活用するための企画や業務設計を行い、周囲との調整を行う役割を担っています。

AIプランナーは、AIエンジニアやAIプログラマーのようなスキルがなくても活躍できますが、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柔軟性が必要です。

（参考）経済産業省「AI人材育成の取組」

AI人材とIT人材との違いについて、「業務目的の違い」「求められる知識や技術の違い」の2つに注目して確認してみましょう。

AI人材の業務目的は、AIが問題の解決方法や判断ルールを創造することを目指すことです。

IT人材の業務目的は、人が問題の解決方法や判断ルールをプログラムし、システムがそのプログラムに即して、問題を処理することを目指すことです。

AI人材に求められる知識や技術は、エンジニアに関する知識、技能に加え、データ分析や解析に関する知識や技能です。

IT開発は事前に完成形を定義してから、開発を行うのに対し、AI開発ではAIの精度を向上するため、求める結果が実際に得られるのかあたりをつけたり、必要な要件を都度判断して開発を行う必要があります。

業務の目指すべきところだけでなく、IT人材より高いレベルの知識や技能が求められます。

IT人材に求められる知識や技術は、ITシステムの構築や運用、管理などに長け、プログラミングや情報処理、クラウドなどといったエンジニアリングやシステム開発に関する知識と技能です。

AI人材やIT人材のスキル管理の方法

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AI人材が求められる背景について確認してみましょう。

AI人材が求められる背景

• AI活用で世界から後れを取っている

• IT産業を変革する可能性がある

• AI人材の不足

• 労働力不足の解決

企業において、あらゆるものがインターネットにつながるIoT、事業活動へのビッグデータの活用など、AIが及ぼす影響は2020年代に入ってますます大きくなっています。

企業活動の成否を握る鍵として、AIの活用は必須となっていますが、日本は海外に比べてAI分野の発展が遅れています。

セールスフォースが、2019年に日本企業および、国内の外資系企業を対象に、AIの企業活動への活用に関する調査を実施しました。

その調査で、実際に業務でAIを利用している企業の割合が、外資系企業が2割を超えている一方で、日本企業はその半数の1割にとどまりました。

また、ビッグデータを蓄積、分析し、業務に活用している企業の割合は外資系企業が4割近かったのに対し、日本企業はその半数の2割でした。

このように、日本企業は海外企業と比べて、企業活動におけるデータ活用が進んでいないという現状が浮き彫りになりました。

AIはあらゆる産業の構造を変える可能性を秘めています。

2020年代に入り、ウェブやIoTで利用できるデータのトラフィック量は日々増大しており、社会に与える影響は無視できない規模になっています。

そうした状況下で、ビッグデータの活用を始めとした「AI技術」は、社会構造をも変革する新しい技術として期待されています。

事実、AI技術への期待の高さから、GAFAと呼ばれる世界のIT業界を牽引する企業群が、大量のデータを保有して機械学習の技術開発に乗り出しています。

企業経営におけるAI活用が進んでいない背景には、AIの知識や技能を持つ人材が不足していることが考えられます。

経済産業省の「IT人材需給に関する調査」の試算によると、2020年時点で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると言われています。

そうした中、海外に目を向けると、AI人材の熾烈な争奪戦が起きており、外資系企業のAIエンジニアの平均年収は日本企業の水準を大きく上回っています。

国内でのAI人材が不足している中、処遇に起因した海外への人材の流出リスクもあり、今後ますます日本国内におけるAI人材の需要は高まっていくと言えるでしょう。

（参考）経済産業省「IT人材需給に関する調査（概要）」

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日本では少子高齢化により、2035年には国民の3人に1人が高齢者になると言われています。

現役世代の労働だけでは、あらゆる企業や行政の事業、サービスを成立させることが難しくなる中で、労働を削減、代替、効率化する手段として、AIの可能性に期待が集まっています。

AI人材の日本国内と海外での市場価値について確認してみましょう。

海外のAI人材に対する破格の待遇と比べると、日本のAI人材への対応は既存のIT人材と変わらない待遇であり、海外から遅れをとっていましたが、2019年頃から大企業を中心に大幅な待遇改善を行う動きが見られるようになりました。

• 富士通が高度AI人材に対して年収2,500万～3,500万円を提示

総合電機メーカーであり総合ITベンダーの富士通株式会社は、2019年にAIやサイバーセキュリティー分野の高度人材を対象に、専門性の高さや市場価値を踏まえて、報酬を個別に設定できる制度の導入を決定しました。この制度は企業の業績に多大な貢献をもたらすAI人材に対して、役員レベルの報酬を約束するものです。

富士通株式会社

• NECが新卒AIエンジニアに年収1,000万円を提示

総合電機メーカーの日本電気株式会社（NEC）は2019年に人事制度を改定し、新卒の従業員でも1,000万円以上の年収を得られるようにしました。

背景としては、前年にシリコンバレーのAI関連の競合企業とAI開発の分野で渡り合うために、世界的に有名なエンジニアとそのチームを別会社として独立させた経緯がありました。

同じモデルケースが適用できる後進の人材を生み出すために「世界基準の仕組み」として、この人事制度を導入しました。

国内でも、大企業は世界の人材獲得競争に乗り遅れないよう、AI人材の待遇を破格なものにしています。

AI人材を採用し雇用維持するための人事制度や育成制度について確認してみましょう。

AI人材の獲得競争は熾烈なため、AI人材を採用し雇用維持をするために、通常従業員とは処遇や育成の仕組みを別にし、AI人材が企業でやりがいを持って研究に専念できる環境を整える必要があります。

AI人材を確保し、維持するためには高額の報酬を用意する必要があるため、AI人材に特化した人事制度の構築が急務になります。

• AI人材の給与制度

AI人材を必要とする大企業では、通常の従業員とは給与の仕組みを別にして、新卒からでも高い金額を支払えるように給与制度を整えています。

AI人材に対して個別に給与を設定するのではなく制度化する狙いとしては、企業が多くの人材を新卒の時点で採用し中長期的に育成、雇用維持していく方針を打ち立てていくためだと言えます。

• AI人材の評価や昇降格制度

AI人材に企業が高額の報酬を支給する理由として、企業のAI開発に多大な貢献をし、業績の向上をもたらしてくれるという期待があります。

裏を返すと期待を下回る成果だった場合、高額の報酬は見合わなくなってしまうため、評価、昇降格の仕組みは、通常の従業員と比べて厳しいものになっています。

成果が一定基準を下回ると、AI人材としての認定を取り消したり、退職を促す企業もあります。

逆に企業が期待する以上の成果を出した場合は、市場価値に見合う処遇に設定するため、上位のポストに抜擢されます。

通常の従業員と比べて成果との連動性が極めて高い制度設計になっていると言えます。

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AI人材に向けた人事制度の設計や見直しに

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人材育成を実現するための「人事評価」とは

⇒「人材を成長させる人事評価のポイント」資料ダウンロード

AI人材の採用と雇用維持のためには、企業内のAI人材に対する人材育成の仕組みが整っているかどうかも重要になります。

• AI人材の育成プログラム

AI研究開発の質の向上と規模拡大を狙いとして、体系化したAI人材の育成プログラムを導入している企業があります。

株式会社東芝では、2019年に東京大学と共同でAI技術者の育成プログラム「東芝版AI技術者教育プログラム」を開発しました。

この教育プログラムでは、最新のAI手法を学ぶだけでなく、東芝グループが保有する現場のリアルなビッグデータを用いた実践演習によって、ビッグデータの利活用を推進できるAI技術者を育成し増強します。

こうした仕組みの導入によって、AI人材の育成に力を入れていることを社内外に示すことで、AI人材の採用や定着を行っています。

株式会社東芝

（参考）東芝「東京大学大学院情報理工学系研究科と共同でAI技術者育成プログラムを開発、AI技術者を現在の約3倍に増強」

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経営戦略と連動した人材育成を実現

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• AI人材の能力を発揮できる人材配置

AI人材の技能やスキルを最大限引き出すための育成を目的として、通常の従業員とは異なる人事異動の制度を整備している企業もあります。

例えば、トヨタ自動車株式会社ではAI技術の研究や開発強化に向け、新会社をシリコンバレーに設立するとともに、マサチューセッツ工科大学やスタンフォード大学との技術提携を締結しました。

このように、最先端の技術を手掛ける企業に自社のAI人材を派遣させ、やりがいのある業務をアサインしています。

トヨタ自動車株式会社

（参考）トヨタ自動車「『人工知能技術』の研究・開発強化に向け新会社を設立」
（参考）トヨタ「マサチューセッツ工科大学およびスタンフォード大学と連携研究センターを設立」

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AI人材育成の課題とタレントマネジメント施策の連携方法について確認してみましょう。

タレントマネジメントとは、優秀な人材をリストアップし、優秀な人材に特化して戦略的な育成や評価を実施することです。

採用したAI人材のやりがいを刺激し、能力を引き出すためには、自社が抱えるAI人材に対する育成の課題を抽出し、育成方針を検討したうえで、方針に基づいて、タレントマネジメント施策に連携させることが必要です。

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AI人材を育成する際に企業ないで起こる課題について確認してみましょう。

• AI人材の育成方針が曖昧

AI人材が「将来的に何人必要なのか」「どのように育成するべきか」について、企業としての方針が定まっていないケースがあります。

原因としては、そもそも「AIをどのような課題を解決するために活用するのか」という目的が定まっていないことが考えられます。

• 育成プログラムの設計が困難

AI人材の育成手段として、研修を始めとしたAI教育の体系的なプログラムを導入することが困難なケースが見られます。

国内企業では、AI案件の絶対数が少なく、教育に活用できる実践的なノウハウが無いためです。

また、外部ベンダーが実施するAI人材の育成サービスでも、企業の実際の課題に基づくケーススタディに対応しているものは少ないのが現状です。

• AI人材のOJTでの育成が困難

OJTを通じてAI人材を育成する場合、育成の対象者が高度な技能やスキルを持っている程、上司が本人の技能やスキルのどの部分が弱くどの部分が強いのか、正確な把握が困難になってしまいます。

結果として、本人の技能やスキルを適正に評価できず、専門性をいかし、伸ばすような業務への的確なアサインを行うことができないということになります。

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OJTを成功に導く方法

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スキルデータを活用する方法

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AI人材の育成の課題への対応策としてのタレントマネジメントの活用方法について確認してみましょう。

• AI人材育成の課題整理と方針設計

AI人材に育成に対して、タレントマネジメントの導入を検討する前に、企業内でのAI人材の育成方針について検討する必要があります。

AI人材の育成方針を検討するために、まずは「AIでどのような課題を解決するか」を整理しましょう。

課題は「社内の課題」と「社外の課題」の大きく2つに分けられます。

「社内の課題」は業務改善と効率化、「社外の課題」は自社の製品やサービスを用いた社会の課題解決を指し、社外の課題の方が難易度は高く、知識や技能も高い水準が求められます。

課題が明確になれば、育成の対象者、育成施策の内容範囲の絞り込みができ、育成方針を定めることが可能になります。

「社外の課題」解決にAIを活用する場合は、企業の専門領域や技術を応用して、新たな価値創造や事業の開発につなげられます。

優秀なAI人材に特化した評価、育成を行うことによって、動きにドライブをかけることができるため、タレントマネジメントの導入を検討すべきでしょう。

• AI人材の育成プログラム設計

AI案件の数が国内でも絶対的に少なく、教育の体系的なノウハウが少ない中、OFF-JTの育成プログラムを設計するためには、現場の協力が鍵になります。

自社の現場で活用できるビッグデータがあるか確認した上で、AI教育にそのデータが活用できるか外部の教育ベンダーの知見も得て検証すると良いでしょう。

自社内に活用できるデータがないのであれば、OFF-JTは行わず、AIの実際のプロジェクトを立ち上げる際にその場をOJTの場と位置づけ、育成目的でのプロジェクトへのアサインを行うことが考えられます。

企業内でAI人材の育成の実績がない場合の仕組みの構築は試行錯誤の連続になりますが、粘り強く継続して取り組むことが重要です。

一度、プログラムを設計してしまえば、タレントマネジメント施策の一部として取り込み、プログラムの修了履歴やプロジェクトへのアサインの履歴を、他の育成施策、評価、昇格などに連携させることが可能です。

• AI人材のOJT育成

高度なAI人材の技能やスキルを上司が正確に把握することが難しい場合、対応策として関連分野に精通する社内のスタッフや、AI技術を実際に活用する従業員やクライアントなど第三者の評価を補足情報として得るということが考えられます。

また、専門性を発揮して実際に企業や組織の事業や業績に貢献できたかという軸で評価を行う方法もあるでしょう。

効果的な育成につなげるために評価方法を工夫することが重要です。

評価や育成の軸が決まってしまえば、タレントマネジメント施策として評価や育成のサイクルを回すことで、本人の技能やスキルの向上だけでなく、企業の事業拡大、業績拡大につなげることができます。

他部署への異動履歴やプロジェクトへのアサインの履歴もタレントマネジメントの範囲に加えることによって、育成のための計画的な異動を検討できます。

本人の潜在能力をより早期の段階で開花させることができるでしょう。

AI人材の育成によって、自社の専門領域や技術にAIを活用できれば、新たな価値創造や事業の開発につながります。

タレントマネジメントを分かりやすく解説

⇒「ゼロから始めるタレントマネジメント」資料ダウンロード

AI人材とは、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に関する深い知識と技術を持つ人材のことで、AI技術によるシステム構築や運用、ソフトウェアやアプリ開発、データ解析、技術改善などを行います。

また、エンジニアや技術者だけでなく、AIを使った事業やプロジェクトを推進する人材もAI人材に含まれます。

企業の事業活動にAIが与える影響が深化する過程において、AI人材は企業存続や企業の活性化に必要不可欠な人材と言えるでしょう。

世界的なAI人材の獲得競争に勝ち残るためにも、採用したAI人材の育成や定着に関わる、人事評価制度や人材育成についての施策を検討するとともに、人事データやスキルデータを適切に管理することが必要になります。

「HRBrain タレントマネジメント」は、AI人材をはじめとする従業員のひとりひとりのスキルや人事評価などのデータを見える化し、従業員の成長や能力の強化に役立ちます。

また、従業員のスキルマップや、これまでの実務経験、育成履歴、異動経験、人事評価などの従業員データの管理と合わせて、1on1やフィードバックなどの面談履歴などを一元管理します。

HRBrain タレントマネジメントの特徴

• 検索性と実用性の高い「データベース構築」を実現

運用途中で項目の見直しが発生しても柔軟に対応できるので安心です。

• 柔軟な権限設定で最適な人材情報管理を

従業員、上司、管理者それぞれで項目単位の権限設定が可能なので、大切な情報を、最適な状態で管理できます。

• 人材データの見える化も柔軟で簡単に

データベースの自由度の高さや、データの見える化をより簡単に、ダッシュボードの作成も実務運用を想定しています。

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