AI人材はいらない？AI人材を取り巻く現状と将来展望、企業の採用戦略について

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こんにちは。エンジニア、PM、デザイナーの副業・転職採用サービス「Offers（オファーズ）」のOffers HR Magazine編集部です。AI技術の進化に伴い、企業におけるAI人材の需要が高まっていると言われています。しかし、一方で「AI人材はいらない」という声も聞こえてきます。果たしてAI人材は本当に企業にとって必要なのでしょうか？本記事では、AI人材を取り巻く現状と将来展望、そして企業の採用戦略について深く考察していきます。

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AI人材は本当にいらないのか？

AI人材を取り巻く環境は複雑で、その必要性については様々な議論が巻き起こっています。一見、自動化が進みAI技術が発展すれば、人間の仕事は奪われ、AI人材も不要になるように思えるかもしれません。

しかし、現実はそう単純ではありません。AI技術を効果的に活用し、ビジネスに結びつけるためには、それを理解し、適切に運用できる人材が不可欠なのです。

では、AI人材は本当にいらないのか、様々な視点から詳しく見ていきましょう。

AI人材の現状と予測

現在のAI人材市場は、需要と供給のバランスが大きく崩れているのが現状です。経済産業省の調査によると、2030年にはAI人材が最大124,000人不足すると予測されています。(参考：経済産業省「IT人材需給に関する調査」2019年)

これは、AI技術の急速な発展に伴い、AIをビジネスに活用できる人材の需要が急増している一方で、AIに関する高度な知識やスキルを持つ人材の育成が追いついていないことが原因と考えられます。AI人材の不足は、企業のAI導入を阻む大きな要因となっており、AI人材の育成は喫緊の課題と言えるでしょう。

一方で、AI技術の発展により、これまで人間が行っていた作業の一部が自動化されることで、一部の職種においては雇用が減少する可能性も懸念されています。AI技術の発展は、雇用市場に大きな変化をもたらす可能性を秘めており、今後の動向を注視していく必要があります。

AI人材が不要とされる理由とは？

AI人材が不要とされる理由として、いくつかの要因が考えられます。これらの要因を理解することで、企業はより適切なAI導入戦略を立てることができるでしょう。

■ツールやプラットフォームの進化

近年、AI開発の敷居を下げるツールやプラットフォームが数多く登場しています。これらのツールを活用することで、専門的な知識がなくてもある程度のAI開発が可能になるため、「AI人材はもはや必要ない」という意見も出てきています。

例えば、Google Cloud AutoMLやMicrosoft Azure Machine Learningなど、誰でも簡単にAIモデルを構築できるサービスが提供されています。これらのサービスを利用すれば、プログラミングの知識がなくても、データさえあればAIモデルを作成し、ビジネスに活用することが可能です。

これらのツールやプラットフォームの進化は、AI人材の役割や必要性に変化をもたらしていると言えるでしょう。

しかし、これらのツールを活用するためにも、基本的なAIの知識やデータ分析のスキルは必要とされます。また、ビジネス課題を解決するためにAIをどのように活用するのか、という視点を持つことも重要です。

そのため、ツールやプラットフォームの進化によってAI人材が完全に不要になるわけではなく、むしろAI人材の役割が変化していくと捉えるべきでしょう。

■高度な技術とハードルの高さ

AI技術は非常に高度で複雑なため、それを理解し、使いこなせる人材は限られています。そのため、AI人材の育成には多大な時間とコストがかかり、企業にとっては大きな負担となる場合があります。

特に、深層学習(Deep Learning)などの高度な技術を扱うには、数学、統計学、プログラミングなど、幅広い知識とスキルが必要とされます。このような高度な人材を育成するには、専門的な教育機関での学習や、実務経験を通じてのスキルアップが不可欠です。

また、AI技術は常に進化しており、最新の技術やトレンドを常にキャッチアップしていく必要があります。そのため、AI人材には継続的な学習意欲と、新しい技術への適応能力が求められます。

このような高度な技術とハードルの高さも、AI人材の不足に拍車をかけている要因の一つと言えるでしょう。

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■継続的な学習が必要

AI技術は日進月歩で進化しており、AI人材には常に新しい知識やスキルを学び続けることが求められます。しかし、常に変化する技術に追いつくのは容易ではなく、学習にかかる時間や労力は決して少なくありません。

新しいアルゴリズムの登場、フレームワークのアップデート、最新の研究成果など、AI人材は常に最新の情報を収集し、自身のスキルをアップデートしていく必要があります。そのため、学習意欲が高く、自己研鑽を続けられる人材でなければ、AI分野で活躍し続けることは難しいと言えるでしょう。

また、AI技術は単一の分野にとどまらず、様々な分野と融合していく傾向にあります。そのため、AI人材には、自身の専門分野だけでなく、関連する分野の知識も幅広く習得していくことが求められます。

このような継続的な学習の必要性も、AI人材の確保を難しくしている要因の一つと言えるでしょう。

AI人材が不足している理由

AI人材の不足は、様々な要因が複雑に絡み合って生じている深刻な問題です。
その背景には、AI技術の特殊性や教育体制の課題など、様々な要因が影響しています。

■専門知識やスキルが求められる

AI人材には、機械学習、深層学習、自然言語処理など、高度な専門知識やスキルが求められます。これらの知識やスキルを習得するには、大学や大学院での専門的な教育や、実務経験を通じての研鑽が不可欠です。

例えば、機械学習エンジニアとして働くためには、Pythonなどのプログラミング言語の習得はもちろんのこと、統計学、線形代数、微積分などの数学的な知識も必要とされます。また、深層学習を扱うには、ニューラルネットワークの構造や学習アルゴリズムなど、より高度な知識が必要となります。

このような専門知識やスキルを持つ人材は限られており、AI人材の不足の一因となっています。

■人材獲得競争の激化

AI技術の重要性が高まるにつれ、AI人材の獲得競争が激化しています。特に、GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)などの大手IT企業は、高額な報酬や魅力的な待遇で優秀なAI人材を引き抜こうとしています。

このような状況下では、資金力のある大手企業が有利となり、中小企業やスタートアップ企業はAI人材の確保に苦戦を強いられています。そのため、AI人材の獲得競争は、企業間の格差を拡大させる可能性も孕んでいます。

人材獲得競争の激化は、AI人材の不足に拍車をかけているだけでなく、企業のAI導入戦略にも大きな影響を与えていると言えるでしょう。

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■教育体制の不備

AI人材の育成を担う教育機関や研修プログラムは、まだ十分に整備されているとは言えません。特に、大学や大学院におけるAI教育は、最新の技術動向に対応できていない場合があり、実践的なスキルを身につけることが難しいという課題があります。

また、企業におけるAI研修も、一部の大企業を除いては、体系的なプログラムが不足しているのが現状です。そのため、AI人材を育成するには、企業側も積極的に教育体制の整備に取り組む必要があります。

教育体制の不備は、AI人材の不足を解消するための大きな課題と言えるでしょう。

AI人材不足の解決方法

AI人材不足は、日本におけるAI技術の発展を阻む大きな課題です。この課題を解決するために、様々な取り組みが実施されています。

■社内人材の再教育と育成

既存の社員をAI人材として育成する取り組みは、AI人材不足を解消するための有効な手段の一つです。企業は、社員に対してAIに関する研修プログラムを提供したり、外部の教育機関と連携してAI人材育成を促進したりしています。

例えば、社内でAIに関する勉強会を開催したり、オンライン学習プラットフォームを活用したりすることで、社員のAIスキル向上を支援することができます。また、AIプロジェクトへの参加を通じて、実践的な経験を積ませることも有効な手段です。

社内人材の再教育と育成は、AI人材不足を解消するだけでなく、社員のスキルアップやモチベーション向上にもつながるため、積極的に取り組むべきと言えるでしょう。

■経済産業省の取り組み

経済産業省は、AI人材育成のための様々な施策を推進しています。例えば、「未来の教室」とEdTechを活用した「AI人材育成」事業では、先端技術を学ぶ機会を提供し、AI人材の育成を支援しています。(参考：経済産業省「「未来の教室」とEdTechを活用した「AI人材育成」事業」)

また、「Reskilling 4.0」では、社会人の学び直しを支援し、AIなどのデジタル技術に対応できる人材育成を促進しています。(参考：経済産業省「Reskilling 4.0」)

これらの取り組みを通じて、経済産業省はAI人材不足の解消に貢献しようとしています。

■ITスキル標準(ITSS)の活用

ITスキル標準(ITSS)は、IT人材のスキルを体系的に整理したもので、AI人材育成の指針としても活用されています。 ITSSを活用することで、企業は必要なスキルを持つAI人材を明確化し、効果的な育成計画を立てることができます。(参考：IPA「ITスキル標準(ITSS)」)

また、ITSSは、個人のスキルレベルを客観的に評価するためにも活用できます。 AI人材は、ITSSを参考に自身のスキルレベルを把握し、キャリアアップを目指すことができます。

ITSSの活用は、AI人材育成の効率化に貢献する重要な要素と言えるでしょう。

■第四次産業革命スキル習得講座

厚生労働省が実施する「第四次産業革命スキル習得講座」は、AIやIoTなどの先端技術に関する知識やスキルを習得するための職業訓練です。この講座を受講することで、AI人材としてのキャリアアップを目指すことができます。(参考：厚生労働省「第四次産業革命スキル習得講座」)

講座の内容は、AIの基礎知識から応用まで幅広くカバーしており、実践的なスキルを身につけることができます。また、受講料は無料または一部負担となるため、経済的な負担を抑えてAIスキルを習得することができます。

第四次産業革命スキル習得講座は、AI人材育成を促進するための重要な取り組みの一つです。

■デジタル人材育成プラットフォーム

デジタル人材育成プラットフォームは、デジタル技術に関する学習コンテンツを提供するオンラインプラットフォームです。 AIに関する講座も多数提供されており、誰でも無料で学習することができます。(参考：デジタル庁「デジタル人材育成プラットフォーム」)

このプラットフォームを活用することで、AIの基礎知識から応用まで、幅広い知識を身につけることができます。また、オンラインで学習できるため、時間や場所を選ばずに学習を進めることができます。

デジタル人材育成プラットフォームは、AI人材育成を促進するための貴重なリソースと言えるでしょう。

AI人材の未来と展望

AI技術は常に進化を続けており、AI人材の役割や求められるスキルも変化していくことが予想されます。未来を見据え、AI人材の育成や活用について考えることは、企業にとって非常に重要です。

将来の需要予測

AI技術の普及に伴い、AI人材の需要は今後ますます増加していくと予想されます。特に、AI技術を活用した新製品やサービスの開発、業務プロセスの自動化、データ分析など、様々な分野でAI人材が求められるようになるでしょう。

一方で、AI技術の進化により、一部の業務は自動化され、人間の仕事がAIに取って代わられる可能性も指摘されています。そのため、AI人材は、AI技術を理解し、活用するだけでなく、AIと共存していくためのスキルも身につける必要があるでしょう。

AI人材の需要は増加する一方で、競争も激化していくことが予想されます。そのため、AI人材は、常に最新の知識やスキルを学び続け、自身の市場価値を高めていく必要があるでしょう。

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新たなスキルの必要性

AI技術の進化に伴い、AI人材には、従来の技術的なスキルだけでなく、新たなスキルが求められるようになるでしょう。例えば、AI倫理やAIガバナンスに関する知識、AIシステムの安全性や信頼性を確保するためのスキル、AIと人間が協働するためのコミュニケーション能力などが重要になってくると考えられます。

また、AI技術は様々な分野と融合していくため、AI人材には、自身の専門分野だけでなく、関連する分野の知識も幅広く習得していくことが求められるでしょう。例えば、医療分野でAIを活用する場合は、医療に関する知識も必要となります。

AI人材は、常に変化する社会のニーズに対応し、新たなスキルを身につける努力を続ける必要があるでしょう。

他分野との連携

AI技術は、単独で活用されるのではなく、他の分野と連携することで、より大きな効果を発揮することができます。例えば、医療分野では、AIを活用した画像診断や創薬研究が進められています。また、製造業では、AIを活用した生産ラインの自動化や品質管理などが行われています。

AI人材は、自身の専門分野だけでなく、他の分野の専門家と連携することで、AI技術をより効果的に活用し、社会に貢献していくことができるでしょう。そのため、AI人材には、コミュニケーション能力や協調性など、他者と協力して仕事を進めるためのスキルも重要になってきます。

AI人材は、他の分野の専門家と積極的に連携し、AI技術の可能性を最大限に引き出す努力を続ける必要があるでしょう。

AI人材のキャリアパス

AI人材のキャリアパスは多岐に渡り、それぞれのスキルや経験、興味に応じて様々な選択肢があります。ここでは、代表的なキャリアパスをいくつかご紹介します。

■プロダクトマネージャー

AIプロダクトマネージャーは、AI技術を活用した製品やサービスの企画、開発、運用を統括する役割を担います。市場調査、顧客ニーズの分析、開発チームとの連携など、幅広い業務をこなし、AIプロダクトの成功に導く重要なポジションです。

AIプロダクトマネージャーには、AI技術に関する知識はもちろんのこと、ビジネスセンス、リーダーシップ、コミュニケーション能力など、様々なスキルが求められます。また、常に変化する市場動向を把握し、新しい技術やトレンドをキャッチアップしていく能力も必要です。

■ITコンサルタント

AIコンサルタントは、企業のAI導入を支援する役割を担います。企業の課題を分析し、最適なAIソリューションを提案、導入、運用までサポートします。 AIコンサルタントには、AI技術に関する深い知識だけでなく、ビジネスコンサルティングのスキルも必要とされます。

AIコンサルタントは、企業の経営課題を解決するために、AI技術をどのように活用すればよいかを提案し、実行していく必要があります。そのため、ビジネス戦略、経営分析、プロジェクトマネジメントなど、幅広い知識とスキルが求められます。

■データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータから価値ある情報を抽出する役割を担います。統計解析、機械学習、深層学習などの手法を用いて、データ分析を行い、ビジネス課題の解決や意思決定に役立つ情報を提供します。

データサイエンティストには、データ分析に関する高度な知識やスキルはもちろんのこと、ビジネス課題を理解し、データ分析結果をビジネスに活かす能力が求められます。また、常に新しい分析手法やツールを学び続け、自身のスキルをアップデートしていく必要があります。

■フリーランスエンジニア

フリーランスのAIエンジニアとして、様々な企業のAIプロジェクトに参画することもできます。フリーランスであれば、自分のスキルや経験を活かせるプロジェクトを選択し、柔軟な働き方を実現することができます。

フリーランスのAIエンジニアには、高い技術力はもちろんのこと、自己管理能力やコミュニケーション能力も重要です。また、常に最新の技術動向を把握し、自身のスキルをアップデートしていく必要があります。

まとめ

AI人材を取り巻く状況は常に変化しており、その必要性や役割も進化し続けています。単純に「AI人材はいらない」と断言することはできず、企業はそれぞれの状況に合わせて、AI人材の育成、採用、活用について戦略的に考える必要があります。AI技術の進化をチャンスと捉え、AI人材と共に未来を切り開いていくことが、これからの企業にとって重要な課題と言えるでしょう。

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