AI人材とは、機械学習やデータ活用を軸に、AIの研究・開発・業務実装を担う人材の総称です。経済産業省の試算では、AI人材の不足は2030年に約12.4万人規模へ拡大すると見込まれています。さらにManpowerGroupの2026年の調査では、AI関連スキルが初めて世界で最も確保しにくいスキルのトップになりました。
この記事では、AI人材の定義と種類、不足が起きている構造、求人倍率や年収といった採用市場のリアルなデータ、求められるスキル、そして「育成で全社の活用力を底上げし、採用でコア技術者を確保する」という採用と育成の両輪の考え方までを、採用責任者の視点で整理します。
AI人材とは、IT人材・DX人材との違い
AI人材とは、機械学習・データサイエンス・AI実装といった専門技術を担う層と、現場でAIを業務に使いこなす層の二層からなる人材です。言葉は広く使われる一方で、IT人材やDX人材との境界は曖昧なまま語られがちです。まず定義を整理し、自社が「どの層を確保しようとしているのか」の解像度を上げましょう。
AI人材の定義、研究・開発・活用を担う人材
AI人材は、AIの技術そのものを生み出し、プロダクトに実装し、現場で使いこなす一連の役割を担います。具体的には、機械学習モデルの研究、データ基盤の構築、アルゴリズムの実装、そして業務へのAI適用までが守備範囲に入ります。
ここで押さえておきたいのは、AI人材が一枚岩ではないという点です。高度な数理やアルゴリズムを扱う「専門技術を担う層」と、自部門の業務にAIを取り入れて成果を出す「現場で活用する層」では、求められる素養も、確保の方法もまったく異なります。前者は市場から採るしかない希少人材であり、後者は社内のリスキリングで広げられる層です。この二層構造の理解が、後半の採用と育成の役割分担につながります。
AI人材とIT人材・DX人材の違い
AI人材は、より大きな枠であるIT人材の一部です。経済産業省は「IT人材需給に関する調査」で、IT人材を従来型・高度・先端の3階層に整理しており、AI人材はそのなかでもクラウドやビッグデータと並ぶ先端領域に当たります。つまりIT人材という大きな円のなかに、AI人材という専門性の高い小さな円が含まれる関係です。
一方、DX人材は事業やビジネスモデルの変革を推進する役割を指し、技術者だけでなく企画や事業側の人材も含みます。AIを変革の手段として使う点でAI人材と重なりますが、DX人材は「変革をリードすること」、AI人材は「AI技術を担うこと」に軸足がある点が違いです。自社が採りたいのは先端技術を担うAIエンジニアなのか、AIで事業を変える推進役なのか。ここを曖昧にしたまま求人を出すと、要件と候補者がかみ合いません。なお採用難の構造はIT人材不足の記事でも詳しく触れています。
AI人材の種類、3つの類型と役割
AI人材は、技術を生み出すAI研究者、実装するAI開発者・エンジニア、現場で使うAI活用人材の3類型に大きく分かれます。どの類型を採用で確保し、どの類型を育成で賄うかは、この分類を起点に考えると整理しやすいでしょう。多くの解説記事が触れる定番の切り口でもあります。
AI研究者、新しいモデルを生み出す層
AI研究者は、機械学習のアルゴリズムやモデルそのものを生み出す、最も上流の層です。深い数理・統計の素養と、論文レベルの最新研究を追い続ける力が求められます。母数が極端に少なく、博士課程出身者や研究機関経験者が中心になるため、AI人材のなかでも採用難易度は最も高いといえるでしょう。
AI開発者・エンジニア、実装を担う層
AI開発者・AIエンジニアは、研究の成果をプロダクトに載せ、動くシステムとして実装する層です。機械学習エンジニアやMLOpsエンジニアがここに当たり、AI人材の採用ニーズが最も集中するのもこの層です。ソフトウェア開発の力と、機械学習・データ処理の知識を併せ持つ必要があり、市場での取り合いが激しくなっています。エンジニア全体の採用動向はエンジニア採用の記事で整理しています。
AI活用人材、現場でAIを使いこなす層
AI活用人材は、自部門の業務に生成AIや既存のAIツールを取り入れ、成果を出す層です。高度なモデル開発は担いませんが、課題を見つけてAIで解く発想と、ツールを使いこなすリテラシーが問われます。この層こそ、社内のリスキリングで広げていける主対象です。後半で触れる「育成で底上げする部分」は、主にこのAI活用人材を想定しています。
AI人材が不足している理由
AI人材が不足する根本原因は、需要の急増に供給が追いつかない需給ギャップにあり、その背景には教育体制・獲得競争・専門性・経営層の理解という構造要因が重なっています。「人手不足」の一言では片づけられない、需給ギャップを生む5つの構造要因。
AI人材の需要が急増し供給が追いつかない
最大の理由は、需要の伸びに人材の供給が追いつかないことです。生成AIの普及で企業のAI活用ニーズは一段と加速し、レバテックの調査では生成AI関連の案件数が前年同月比で410%に伸びました。求める企業が一気に増える一方、育成には時間がかかるため、ギャップは開く一方です。
AI人材を育てる教育・育成体制が整っていない
二つ目は、AI人材を育てる教育基盤が国内で十分に整っていないことです。大学などの教育機関でも、企業の社内でも、体系立った育成の仕組みはまだ発展途上にあります。供給の蛇口そのものが細いため、需要が増えても人材の絶対数が増えにくい状態が続いています。
AI人材のグローバルな獲得競争が激化している
三つ目は、優秀なAI人材が世界規模で奪い合いになっていることです。AIスキルは国境を越えて評価されるため、国内企業は海外の大手テック企業とも採用競争を強いられます。この点は次の章のグローバルデータで詳しく扱います。
AI人材に必要な専門知識の参入障壁が高い
四つ目は、AI人材に求められる専門性が高く、誰でも短期間でなれるわけではないことです。機械学習、統計、数学、データ基盤の知識を横断的に身につける必要があり、参入障壁の高さがそのまま供給の細さに直結します。
経営層のAI・ITリテラシーが追いついていない
五つ目は、採る側である経営層のリテラシーが追いついていないことです。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の『DX動向2025』では、IT・デジタルに見識のある役員がいる企業の割合は日本で19.9%にとどまり、米国の43.4%の半分以下でした。AIへの投資判断や採用要件の設計が経営の優先課題になりにくく、現場任せになりやすい構造が、確保の遅れを生んでいます。
AI人材不足の最新データと現在地
AI人材不足は感覚ではなく数字で語れます。日本では2030年に約12.4万人の不足が見込まれ、世界でもAI関連スキルが最も確保しにくいスキルになりました。日本の需給予測と、他の解説記事がほとんど触れていないグローバルの最新データを並べ、不足の深刻さと緊急性を確認します。
AI人材不足は2030年に12.4万人へ
経済産業省の前掲「IT人材需給に関する調査」では、AI人材の需要は2020年の約4.4万人から、2025年に約8.8万人、2030年には約12.4万人へと拡大すると試算されました。これは供給が追いつかないことによる不足見通しであり、IT人材全体では2030年に最大約79万人の不足、うちAI人材が約12万人を占めると見込まれています。
不足は企業の実感にも表れています。IPAの『DX白書2023』では、日本企業の83.5%がDXを担う人材の不足を感じていると回答しました。人材が「充足している」と答えた割合は、米国が約6割だったのに対し、日本はわずか10.9%です。需給の予測だけでなく、現場の手触りとしても不足が広く共有されている状態がうかがえます。
世界でもAI人材は最も採りにくい人材に
視野を世界に広げると、AI人材の希少さはさらに際立ちます。ManpowerGroupが41カ国・約39,000社を対象に実施した『2026 Global Talent Shortage Survey』では、AI関連スキルが初めて「最も確保が困難なスキル」のトップに立ちました。世界の雇用主の72%が人材確保に苦戦していると答えており、AIはその中心にいます。
米国の求人データでも同じ傾向が出ています。スタンフォード大学の人間中心AI研究所（HAI）の『AI Index 2025』によれば、AIスキルを要求する求人の比率は過去10年で297%増加しました。日本だけの問題ではなく、世界中の企業が同じ人材を取り合っている。この前提に立つと、確保の緊急性は一段上がります。
AI人材を放置するリスク、トップ人材の流出
不足は「採れない」だけにとどまりません。育てた人材、採った人材が外に流れるリスクも無視できないでしょう。ガートナーは、人を中心に据えたAI戦略を持たない企業の50%が、2027年までにトップのAI人材を失うと予測しています。確保の打ち手を持たない企業ほど、せっかくの人材を競合に明け渡してしまう。守りの観点でも、確保の戦略は待ったなしです。
採用市場の全体像をさらに確認したい方は、IT人材不足やエンジニア採用の記事もあわせてご覧ください。市場のデータと採用手法の両面から、自社の現在地を測る材料になります。
AI人材の採用市場と求人倍率・年収
AI人材を採る側から見ると、求人倍率は10倍を超え、生成AI関連の案件は前年比410%に伸び、AIスキルには約25%の賃金プレミアムがついています。他の解説記事がほとんど示さない「採る側」の数字を並べると、今この瞬間の採用難易度が見えてくるでしょう。
AI人材の求人倍率と求人数の伸び
採用難易度を端的に表すのが求人倍率です。レバテックの調査では、ITエンジニアの正社員求人倍率は10倍を超える水準で推移しています。エンジニア1人を10社以上が取り合う計算であり、AI領域に絞れば競争はさらに激しくなるでしょう。前述のとおり生成AI関連の案件数は前年同月比410%に伸びており、求人が急増する一方で応えられる人材が限られる構図が、数字にはっきり表れています。
AI人材の年収と賃金プレミアム
希少性は処遇にも反映されます。転職市場のデータでは、AIエンジニアの平均年収はおおむね558万円前後とされ、生成AIや大規模言語モデル（LLM）のスキルを持つ層では800万〜1,200万円クラスの求人も珍しくありません。AIスキルを持つことによる賃金の上乗せ、いわゆる賃金プレミアムは国内で約25%とされ、世界では従来のソフトウェア職と比べて+67%という分析もあります。「採れない」だけでなく「採るなら相応の処遇が要る」ことも、AI人材確保の前提として押さえておきたいところです。
AI人材に求めるスキルが変わっている
採用要件そのものも揺れています。レバテックの調査では、生成AIの普及によって求めるスキルが変化したと答えた採用担当者は約4割にのぼり、なかでもプロンプトエンジニアリングを重視する声が38.5%を占めました。就業者側でも生成AIを業務に使う人は4割を超え、その54.3%が業務効率の向上を実感しています。求める人物像が固定的でなくなっているため、要件を定期的に見直さないと市場とのずれが広がってしまいます。
AI人材に求められるスキルと職種
AI人材に共通して求められるのは、機械学習・データサイエンス・プログラミング・数学/統計、そしてAI関連の法知識です。採用でも育成でも、どんなスキルと職種を対象にするかを具体化することが出発点になります。代表的なスキルセットと職種を整理します。
AI人材に共通して求められるスキル
AI人材の土台となるのは、機械学習やデータサイエンスの知識、それを形にするプログラミング力、モデルを理解するための数学・統計の素養です。加えて近年は、AIの適正な利用に関する法・ガイドラインの知識も重要になっています。EUのAI法が2024年に承認され、2027年から本格的に適用されるなど、AIを扱う以上は法規制への目配りが避けられなくなりました。技術一辺倒ではなく、データの扱いやリスクを理解したうえでAIを使える人材が求められています。
代表的なAI職種とキャリアパス
職種としては、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニア、MLOpsエンジニア、そして生成AI時代に注目されるプロンプトエンジニアなどが代表的です。同じAI人材でも、研究寄りのデータサイエンティストと、実装寄りの機械学習エンジニアでは、評価すべきスキルも候補者のいる場所も変わります。どの職種を狙うのかを定義してから採用要件に落とすことが、ミスマッチを防ぐ近道です。職種ごとの採り方はエンジニア採用の記事でも掘り下げています。
生成AI時代に重みが増したスキル
生成AIの普及で、求められるスキルの重心も動きました。前述のレバテックの調査では、採用担当者がプロンプトエンジニアリングを重視する割合が高まる一方、最も重視されたスキルはコミュニケーション能力で48.3%でした。AIを使いこなす技術と、その成果をチームや事業につなぐ力。この両方を備えた人材が、これからのAI人材像として浮かび上がっています。
AI人材の確保は採用と育成の両輪で
AI人材の確保は「育成」だけでは完結しません。全社の活用力は育成で底上げし、コア技術を担う層は採用で確保する。この役割分担が現実的な解になります。市場の常識は「AI人材は育てるもの」に傾きがちですが、ここに採用という当事者の視点を加えると、打ち手の幅は一気に広がるでしょう。
なぜ育成だけでは足りないのか
リスキリングは有効な打ち手ですが、それだけに頼るのは危ういといえます。マッキンゼーの調査では、テック組織の80%がリスキリングを最も有効な手段だと答えた一方、実際に投資を予定している企業は28%にとどまりました。有効だと分かっていても投資が追いつかない、というギャップです。
さらに本質的な問題として、AI研究者や機械学習のリードクラスのようなコア技術者は、社内育成では間に合いません。ゼロから育てるには数年かかり、その間に事業機会は過ぎていきます。底上げのための育成と、即戦力を確保する採用は、どちらか一方では成立しないのです。
育成で底上げ、採用でコアを採る役割分担
整理すると、確保すべき層は二つに分けられます。一つは、現場でAIを使いこなすAI活用人材。ここは社員のリスキリングで全社的に底上げできます。もう一つは、モデル開発や実装を担うコア技術者。ここは市場から採るしかありません。
全社員のAI活用力は育成、コア技術者は採用。この切り分けこそ、多くの解説記事が育成一辺倒で語るなかで抜け落ちていた視点です。自社のどのポジションがどちらに当たるのかを仕分けるだけで、限られたリソースの配分がぐっと明確になります。
自社の現在地で両輪の比重を決める
ただし両輪といっても、比重は企業ごとに異なるでしょう。AIを内製で開発する企業ほど採用の比重が高まり、既存業務へのAI適用が中心なら育成の比重が高まります。そして採用に振る場合でも、自社にノウハウやリソースが足りないなら、採用プロセスの設計から外部の力を借りる選択肢があります。採用代行（RPO）やAI採用サービスは、まさに採用力が不足する企業のための手段です。
AI人材育成・リスキリングの進め方
AI人材育成は、対象層の定義、学習設計、実務での適用という流れで進めます。受講料の補助制度も活用できますが、育成だけに依存しない設計が肝心です。両輪の一方である育成を、実務に落とし込みます。
AI人材育成・リスキリングの進め方
育成は、まず誰を対象にするかを定義することから始まります。全社員に広く生成AIのリテラシーを持たせるのか、特定部門にデータ分析のスキルを身につけさせるのか。対象が決まれば、それに合わせた学習を設計し、研修やeラーニングで知識を入れ、実際のプロジェクトや実務を通じた育成（OJT）で使わせて定着させます。大企業ではサイバーエージェントや日立製作所などが全社規模のAI研修に取り組んでおり、こうした事例は学習設計の参考になります。知識を入れて終わりにせず、業務で使う場面までつなげることが、育成を成果に変える分かれ目です。
AI人材育成に使える補助金・助成金
育成のコストは、公的な制度で軽くできます。経済産業省の第四次産業革命スキル習得講座（Reスキル講座）の認定講座では、専門実践教育訓練給付を通じて受講料の最大70%が補助される仕組みです。あわせて、在職者のリスキリングを支援する「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」も用意されています。AI人材育成を計画する際は、こうした制度を前提に予算を組むと、社内の納得も得やすくなるでしょう。
AI人材育成の注意点、育成だけに依存しない
育成には落とし穴もあります。一つは、日本に根強いメンバーシップ型の雇用慣行が、専門性を軸にした育成と相性が悪い場合があることです。役割が固定されにくいぶん、深い専門スキルが定着しづらいという指摘があります。
もう一つは、育てた人材の流出リスクです。前述のとおり、AI戦略を持たない企業の50%が2027年までにトップAI人材を失うとの予測もあります。手間をかけて育てた人材が外に流れてしまえば、育成投資は回収できません。だからこそ育成は採用とセットで考える必要があり、両輪の発想に立ち返ることになります。
AI人材を採用で確保するAI採用という解
採用でコアを確保すると決めたら、鍵は「AIで採用を効率化し、競合より先にAI人材へ出会う」ことです。露出が少なく転職潜在層が厚いAI人材に、どうアプローチするか。その鍵になるのがAI採用という打ち手です。
AI人材採用の難所と打ち手
AI人材採用の難しさは、優秀な層ほど積極的に転職市場に出てこない点にあります。声をかけなければ出会えない潜在層が厚いため、応募を待つ受け身の採用では取りこぼします。そこで有効なのが、企業側からデータベースを使って直接アプローチするダイレクトリクルーティングです。先に接点を作り、関係を育てておくことで、いざ転職を考えた瞬間に第一想起される位置を取れます。求人媒体に登録していない層へは、現場のエンジニアによる発信やカジュアル面談で関心を引く工夫も効くでしょう。採用チャネルを一つに絞らず複数の接点を重ねることが、希少なAI人材との出会いの確率を押し上げます。
AIでAI人材を採る、AIスカウトの実証データ
ダイレクトリクルーティングの課題は、スカウト文の作成や候補者選定に工数がかかることです。ここをAIで圧縮するのが、AIスカウトの発想です。Offersの「AIスカウト生成機能」は、求人情報と候補者の経歴データを照合し、一人ひとりに最適化したスカウトメッセージを自動で作ります。
導入した企業では、スカウト文作成の工数が80%削減されました。ある東証グロース上場企業ではスカウト承諾率が13.1%から31.7%へと242%改善し、シード期のスタートアップでも19.0%から32.4%へ171%改善しています。企業規模を問わず効果が出ている点が、この機能の特徴です。Offersには全国で2.7万人を超えるプロダクト開発人材が登録しており、累計の導入企業は600社以上にのぼります。
AI採用・AI RPOで採用プロセス全体を最適化する
個別のツールにとどまらず、採用プロセス全体をAIで効率化し、運用まで外部が担う形がAI RPOです。「8%を奪い合うのがダイレクトリクルーティング、先に出会えるのがAI RPO」。限られた転職顕在層を各社で取り合うのではなく、AIの力で潜在層に先に接触する。これが、AI人材という最難関の採用を成立させる現実的な道筋です。AI採用の全体像は、工数80%削減・承諾率2.4倍を7社が実証したAI採用の記事で詳しく解説しています。選考の効率化を進めたい場合はAIを使った面接・選考も参考になります。
AI人材の採用に向けて、スカウト運用の工数削減や採用プロセスの設計を検討している方は、Offers AI RPOプランをご確認ください。採用戦略の策定から運用までを一貫して支援します。
AI人材採用の成功事例5社
スタートアップやメガベンチャーが、AI・エンジニア人材を実際に正社員で採用した5社の事例を集めました。他の解説記事が大企業の育成事例に偏るなか、ここでは「採用」で成果を出した実例に注目します。いずれも正社員採用の事例です。
スタンバイの検索・ML採用、リテーナープランで2ヶ月
求人検索エンジン「スタンバイ」を運営する株式会社スタンバイは、検索・機械学習という超専門領域の人材確保が課題でした。母集団の絶対数が小さく、通常のチャネルでは数ヶ月待っても出会えないポジションです。Offersのリテーナープランを活用し、専任チームが伴走する体制で探索した結果、2ヶ月で機械学習エンジニアとバックエンド・フルスタックエンジニアの正社員採用に成功しました。
ナイルのAIスカウト伴走、リードエンジニア1名と業務委託2名
定額カーリース「カルモくん」を運営するナイル株式会社では、エンジニア採用市場のレッドオーシャン化が進んでいます。技術力とビジネス理解、主体性を兼ね備えたハイクラス層が市場に出にくく、主要な媒体やエージェントでは採用に至らない状況が続いていました。OffersのAIスカウト生成機能と運用代行プランを導入した結果、リードエンジニアを含む正社員1名と業務委託2名を確保。「限られた工数で新たな人材層にアプローチできた」とのコメントが寄せられています。
SmartHRが接点のなかったエンジニア層へリーチ拡大
クラウド人事労務ソフトを運営する株式会社SmartHRは、全社で年200名超、エンジニアでも年30名超という大規模採用を計画していました。課題は、これまで接点を持てなかったエンジニア層へのリーチ拡大です。Offersを活用してエンジニアとの接点を増やし、特定の経験を持つ候補者へ的確にアプローチすることで、計画を支える採用チャネルを広げています。
HRBrainのVPoE採用、開発組織の中核を確保
タレントマネジメントシステムを提供する株式会社HRBrainは、急成長する開発組織の中核を担うマネジメント人材の確保が課題でした。CTO・VPoEクラスは市場に出回らず、エージェント経由でも推薦が来にくいポジションです。Offersのヘッドハント支援を活用し、VPoEの正社員採用に成功。開発組織の強化につなげました。
ビットキーのIoT複合スキル採用、年間数十ポジションでリーチ
デジタルコネクトプラットフォームを展開する従業員229名の株式会社ビットキーは、専門性の高いIoT領域の開発人材の採用難に直面していました。複数の技術を横断する複合スキルが求められ、候補者の母集団そのものが限られる領域です。Offersの伴走支援を活用し、年間数十ポジションでハイレベルな候補者へリーチ。運用工数を抑えながら採用を進めています。
AI人材やエンジニアの採用で同じような課題を抱えている方は、Offersの導入事例一覧やAI RPOプランもあわせてご覧ください。自社のフェーズに近い事例から、採用設計のヒントが見つかるはずです。
AI人材確保は育成と採用の両輪で
AI人材とは、AIの研究・開発・活用を担う人材であり、その不足は2030年に約12.4万人規模へ広がると見込まれています。求人倍率は10倍を超え、世界でもAI関連スキルが最も採りにくいスキルになりました。需要が供給を上回る構造は、当面続くと見たほうがよいでしょう。
この状況で確保を成功させる鍵は、育成と採用の役割分担にあります。現場でAIを使いこなすAI活用人材は、社員のリスキリングで全社的に底上げする。一方、モデル開発や実装を担うコア技術者は、市場から採用で確保する。育成だけにも、採用だけにも偏らない両輪の設計が、現実的な打ち手になります。
そして、難易度の高いコア人材を採るには、AIで採用を効率化し、競合より先に潜在層へ出会う発想が効きます。AI人材を採用で確保する手段を具体化したい方は、Offers AI RPOプランや、AI採用の全体像をまとめた記事をご確認ください。自社の現在地に合わせて、育成と採用の比重を描くところから始めてみてください。
