AI人材不足が深刻!IT系人材の育成と派遣会社の役割は?

Offers HR Magazine編集部 2024年7月10日

Offers HR Magazine編集部

目次

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。

近年、AI技術の急速な発展に伴い、AI人材不足が深刻化しています。経済産業省の調査によると、2030年には最大約79万人のIT人材が不足すると予測されており、その中でもAI人材の不足は特に顕著です。本記事では、AI人材不足の実態や原因、そして企業が取るべき対策について詳しく解説します。

参考:IT人材育成の状況等について

AIで仕事はどう変わる?採用に役立つスキルとは

https://hr-media.offers.jp/articles/k9ep38yke/

AI人材の不足が生じる理由

AI人材不足の背景には、複数の要因が絡み合っています。ここでは、主な理由について詳しく見ていきましょう。

高度な専門知識が必要

AI技術は急速に進化しており、最新の知識やスキルを持つ人材の育成が追いついていません。AI人材には以下のような高度な専門知識が求められます:

  • 機械学習アルゴリズムの理解と実装
  • ディープラーニングの基礎理論
  • 大規模データ処理技術
  • 統計学と数学の深い理解

これらの知識を総合的に身につけるには、長期的かつ集中的な学習が必要です。そのため、即戦力となるAI人材の育成には時間がかかり、AI人材不足の一因となっています。

教育機関と企業の連携不足

AI技術の進化スピードに対して、教育機関のカリキュラムが追いついていないのが現状です。また、企業と教育機関の連携が十分でないため、実務で求められるスキルと教育内容にギャップが生じています。

  • 大学のAI関連学部・学科の不足
  • 実践的なAIプロジェクト経験を積む機会の不足
  • 産学連携プログラムの不足

これらの要因により、新卒者がすぐに即戦力となることが難しく、AI人材不足の解消を遅らせています。

少子高齢化の影響

日本特有の問題として、少子高齢化による労働人口の減少があります。特に若い世代の技術者の絶対数が不足しており、AI分野での人材確保が難しくなっています。

  • 新規参入者の減少
  • ベテラン技術者の退職
  • 技術の継承の困難さ

これらの要因が重なり、AI人材不足がさらに深刻化しています。

国内外の競争激化

AI技術の重要性が高まるにつれ、世界中の企業がAI人材の獲得に乗り出しています。結果として、以下のような状況が生まれています:

  • グローバル企業による高額報酬の提示
  • 海外へのAI人材の流出
  • 国内企業の人材確保の困難さ

このような国際的な競争の激化も、日本国内でのAI人材不足に拍車をかけています。

AI人材の具体的な種類

AI人材と一口に言っても、その役割や専門性は多岐にわたります。ここでは、主なAI人材の種類とその特徴について解説します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータから意味のある洞察を引き出し、ビジネス上の意思決定をサポートする専門家です。

  • 主な業務:データ分析、統計モデリング、機械学習モデルの開発
  • 必要スキル:統計学、プログラミング(Python、R)、ビジネス理解力

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIシステムの中核となる機械学習モデルを設計・実装する技術者です。Offersでは機械学習エンジニアの募集もできますので、ぜひお問合せください。

  • 主な業務:機械学習アルゴリズムの開発、モデルの最適化、大規模データ処理
  • 必要スキル:数学、機械学習理論、プログラミング(Python、TensorFlow、PyTorch)

ディープラーニングエンジニア

ディープラーニングエンジニアは、特に深層学習技術に特化したAIシステムを開発します。

  • 主な業務:ニューラルネットワークの設計、画像認識・自然言語処理モデルの開発
  • 必要スキル:深層学習理論、GPUプログラミング、大規模並列処理

自然言語処理(NLP)エンジニア

NLPエンジニアは、人間の言語をコンピュータに理解・生成させる技術を開発します。

  • 主な業務:テキスト分析、機械翻訳、対話システムの開発
  • 必要スキル:言語学、テキストマイニング、深層学習(BERT、GPTなど)

AIプロジェクトマネージャー

AIプロジェクトマネージャーは、AIプロジェクト全体を統括し、成功に導く役割を果たします。

  • 主な業務:プロジェクト計画立案、リソース管理、ステークホルダーとのコミュニケーション
  • 必要スキル:プロジェクト管理、AI技術の基礎知識、リーダーシップ

PMの仕事内容と必要なスキルとは?求人情報も紹介

https://hr-media.offers.jp/articles/pm/

AIの倫理専門家

AIの倫理専門家は、AIの開発と利用に関する倫理的問題に取り組む専門家です。

  • 主な業務:AIの倫理ガイドラインの策定、倫理的リスクの評価、法令遵守の確認
  • 必要スキル:AI倫理、法律知識、哲学的思考力

これらの専門性を持つAI人材を適切に組み合わせることで、企業は効果的なAIチームを構築することができます。しかし、現状では各分野でのAI人材不足が顕著であり、多くの企業が人材確保に苦心しています。

必要なスキルセット

AI人材に求められるスキルセットは、技術の進化とともに常に変化しています。ここでは、現在のAI人材に必要とされる主要なスキルを紹介します。

プログラミング

AI開発には、高度なプログラミングスキルが不可欠です。

  • 主要言語:Python、R、Julia
  • フレームワーク:TensorFlow、PyTorch、Keras
  • ビッグデータ処理:Hadoop、Spark
  • クラウドプラットフォーム:AWS、Google Cloud、Azure

統計学と数学

AIの根幹を支える理論的基盤として、統計学と数学の深い理解が必要です。

  • 線形代数
  • 微積分
  • 確率論
  • 統計的推論
  • 最適化理論

データ解析技術

大量のデータから意味のある情報を抽出するためのデータ解析技術も重要です。

  • データクレンジング
  • 特徴量エンジニアリング
  • データ可視化
  • A/Bテスト設計

機械学習の基礎知識

AI開発の中核となる機械学習に関する幅広い知識とスキルが求められます。

  • 教師あり学習・教師なし学習
  • ディープラーニング
  • 強化学習
  • 自然言語処理
  • コンピュータビジョン

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問題解決能力

実際のビジネス課題をAIソリューションに変換する能力が重要です。

  • ビジネス分析力
  • 問題定義能力
  • アルゴリズム設計スキル
  • データモデリング

これらのスキルを総合的に身につけることで、高度なAI人材として活躍することができます。しかし、これらのスキルを兼ね備えた人材は稀少であり、それがAI人材不足の一因となっています。

企業がAI人材を育成する方法

AI人材不足を解消するためには、企業自身が積極的に人材育成に取り組むことが重要です。ここでは、効果的なAI人材育成の方法について詳しく解説します。

社内研修プログラム

社内でAI技術に特化した研修プログラムを実施することで、既存の従業員のスキルアップを図ることができます。

  • AI基礎理論の講座
  • プログラミングワークショップ(Python、R等)
  • 機械学習モデル構築の実践演習
  • AIプロジェクト管理の手法

これらの研修を通じて、段階的にAIスキルを身につけることができます。

外部研修の活用

専門機関が提供する外部研修を活用することで、最新のAI技術やベストプラクティスを学ぶことができます。

  • AI専門のブートキャンプへの参加
  • 大学や研究機関との連携プログラム
  • AIベンダーが提供するトレーニングコース

外部の知見を取り入れることで、社内だけでは得られない幅広い視点を養うことができます。

オンライン学習プラットフォーム

オンライン学習プラットフォームを活用することで、従業員が自分のペースでAIスキルを学ぶことができます。

  • Coursera、Udacity、edXなどのMOOCプラットフォーム
  • AI専門のオンラインスクール
  • YouTubeやポッドキャストなどの無料学習リソース

これらのリソースを活用することで、柔軟かつ継続的な学習が可能になります。

実務経験を通じた育成

実際のAIプロジェクトに参加することで、理論を実践に結びつける機会を提供します。

  • 社内AIプロジェクトへの参画
  • ハッカソンやAIコンペティションへの参加
  • インターンシップやジョブローテーション

実践経験を通じて、AIの実装スキルと問題解決能力を養成します。

これらの方法を組み合わせることで、効果的なAI人材育成プログラムを構築することができます。しかし、育成には時間とコストがかかるため、多くの企業が即戦力の採用と育成のバランスに苦心しています。

AI人材の需要と市場価値

AI人材不足が深刻化する中、AI人材の市場価値は急速に上昇しています。ここでは、AI人材の需要と市場価値について詳しく見ていきましょう。

高需要の背景

AI人材の需要が高まっている背景には、以下のような要因があります:

  1. デジタルトランスフォーメーションの加速
  2. ビッグデータ活用の重要性の増大
  3. AIによる業務効率化・自動化の推進
  4. 新規AI関連ビジネスの創出

これらの要因により、あらゆる業界でAI人材の需要が高まっています。

国内外での給与比較

AI人材の年収は、一般的なIT人材と比較して高水準にあります。以下に、AI人材の平均年収を国内外で比較します:

国・地域

経験年数

平均年収(円)

日本

3-5年

700万〜1,000万

米国

3-5年

1,200万〜1,800万

中国

3-5年

800万〜1,200万

欧州

3-5年

900万〜1,400万

これらの数字から分かるように、AI人材の年収は国際的に見ても高水準にあります。特に米国では、トップレベルのAI研究者やエンジニアの年収が1億円を超えることも珍しくありません。

企業による待遇改善の取り組み

AI人材不足に対応するため、多くの企業が待遇改善に取り組んでいます。

  1. 競争力のある給与パッケージ
    • 業界平均を上回る基本給
    • ストックオプションの付与
    • パフォーマンス連動型ボーナス
  2. 柔軟な働き方の提供
    • リモートワークの導入
    • フレックスタイム制の採用
    • 副業・兼業の許可
  3. キャリア開発支援
    • 社内外の研修プログラムへの参加支援
    • 学会や国際会議への参加費用補助
    • 社内でのキャリアパス提示
  4. 最先端の研究環境の整備
    • 高性能なコンピューティングリソースの提供
    • 最新のAI開発ツールの導入
    • 研究成果の発表機会の確保

これらの取り組みにより、企業は優秀なAI人材の獲得と定着を図っています。しかし、人材獲得競争の激化により、中小企業や新興企業にとっては人材確保がますます困難になっているのが現状です。

AI人材の採用戦略

AI人材不足に対応するためには、効果的な採用戦略が不可欠です。ここでは、AI人材を獲得するための具体的な戦略について解説します。

効果的な採用プロセス

  1. 明確な求人要件の設定
    • 必要なスキルと経験を具体的に定義
    • 職務内容と期待される成果の明確化
    • 企業のAIビジョンの提示
  2. 多様な採用チャネルの活用
  3. 技術力評価の工夫
    • コーディングテストやアルゴリズム問題の実施
    • 実際のAIプロジェクトに基づくケーススタディ
    • ペアプログラミングセッション
  4. 文化適合性の確認
    • 価値観や働き方の相性チェック
    • チームメンバーとの面談
    • 企業文化紹介セッション
  5. 迅速な採用プロセス
    • 面接回数の最適化
    • オンライン面接の活用
    • 意思決定プロセスの効率化

魅力的な給与体系の整備

AI人材を惹きつけるためには、競争力のある給与体系が不可欠です。

  1. 業界水準以上の基本給
  2. パフォーマンス連動型ボーナス
  3. ストックオプションや株式報酬
  4. サインオンボーナス
  5. 定期的な給与見直し

職場環境と働き方の柔軟性

優秀なAI人材を獲得・定着させるには、魅力的な職場環境と柔軟な働き方の提供が重要です。

  1. リモートワークの導入
  2. フレックスタイム制の採用
  3. 副業・兼業の許可
  4. 最新の開発環境の整備
  5. 継続的な学習機会の提供

採用後のフォローアップ体制

AI人材の定着率を高めるためには、採用後のフォローアップも重要です。

  1. 入社後の研修プログラム
  2. メンター制度の導入
  3. 定期的な1on1ミーティング
  4. キャリアパスの明確化
  5. パフォーマンス評価と成長支援

これらの戦略を総合的に実施することで、企業は効果的にAI人材を獲得し、定着させることができます。しかし、AI人材不足が続く中、多くの企業がこれらの戦略の実施に苦心しているのが現状です。

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AI人材になるには

AI人材として活躍するためには、継続的な学習と実践が不可欠です。以下に、AI人材になるための具体的なステップを紹介します。

  1. 基礎知識の習得
    • プログラミング言語(Python、R)の学習
    • 統計学と数学の基礎理解
    • 機械学習の基本概念の習得
  2. 専門分野の選択と深掘り
    • データサイエンス、機械学習、深層学習などの専門分野を選択
    • オンラインコースや書籍を活用した集中学習
  3. 実践的なプロジェクト経験
    • Kaggleなどのデータサイエンスコンペティションへの参加
    • オープンソースプロジェクトへの貢献
    • 個人プロジェクトの立ち上げと実装
  4. インターンシップや実務経験
    • AI関連企業でのインターンシップ
    • 自社でのAIプロジェクトへの参加
  5. ネットワーキングとコミュニティ参加
    • AI関連のカンファレンスやミートアップへの参加
    • オンラインコミュニティでの情報交換
  6. 最新技術のキャッチアップ
    • 学術論文や技術ブログの定期的な読解
    • 新しいAIツールや技術の試用
  7. ソフトスキルの向上
    • プレゼンテーションスキルの磨き
    • チームワークとコミュニケーション能力の向上

これらのステップを着実に進めることで、AI人材としての能力を高めることができます。ただし、技術の進化が速いAI分野では、学習を継続することが極めて重要です。

AI人材とは?不足の理由と採用・育成のポイント

https://hr-media.offers.jp/articles/ai-human-resources/

AI人材不足解決のための政府の取り組み

AI人材不足の解決は、企業だけでなく国家レベルの課題となっています。日本政府も様々な施策を打ち出しています。

  1. AI戦略2019の策定
    • 2025年までに年間約25万人のAI人材育成を目標に設定
    • 初等中等教育でのプログラミング教育必修化
  2. NEDO(新エネルギー・産業技術総合開発機構)による支援
    • AI技術開発プロジェクトへの資金提供
    • 産学連携の促進
  3. 「未来投資戦略2018」における人材育成施策
    • IT人材の育成・確保を国家戦略として位置づけ
    • リカレント教育の充実
  4. 「AI人材育成プログラム」の展開
    • 大学や高専でのAI教育プログラムの充実
    • 社会人向けのAIリカレント教育の推進
  5. グローバル人材の獲得支援
    • 高度外国人材の受け入れ促進
    • 在留資格の要件緩和

これらの施策により、長期的なAI人材不足の解消が期待されています。しかし、即効性のある解決策ではないため、企業は独自の人材育成・獲得戦略を並行して進める必要があります。

AI人材はいらない?批判的な意見の検討

一方で、「AI人材はいらない」という意見も存在します。ここでは、そうした批判的な意見を検討し、AI人材育成の意義を再確認します。

批判的意見1:AIツールの進化により専門家は不要になる

反論: 確かにAIツールは進化していますが、それらを効果的に活用し、ビジネス価値を創出するためには、AI技術を深く理解した人材が不可欠です。AIツールはあくまでも道具であり、それを使いこなす人間の専門性が重要です。

批判的意見2:外部のAIサービスを利用すれば十分

反論: 外部サービスの利用は有効な選択肢の一つですが、自社の独自性や競争力を維持するためには、内部にAI人材を抱え、自社固有の課題に対応したAIソリューションを開発する能力が必要です。

批判的意見3:AIブームは一時的なもので、長期的な投資は不要

反論: AI技術は一時的なブームではなく、第四次産業革命の中核を担う基盤技術です。長期的な競争力を維持するためには、継続的なAI人材育成への投資が不可欠です。

批判的意見4:AI人材の育成よりも、既存人材の活用が重要

反論: 既存人材の活用は重要ですが、AI技術の特殊性を考えると、専門的なAI人材の育成も同時に行う必要があります。両者のバランスを取ることが、組織全体のAI活用能力を高める鍵となります。

これらの批判的意見を検討することで、AI人材育成の重要性がより明確になります。AI技術の進化に伴い、AI人材の役割はより高度化・専門化していくことが予想されます。

まとめ

AI人材不足は、日本企業が直面する重要な課題の一つです。本記事では、AI人材不足の実態や原因、必要なスキルセット、企業の取り組みなどについて詳しく解説してきました。

AI技術の重要性が増す中、企業はAI人材の確保と育成に積極的に取り組む必要があります。しかし、単に高額な報酬を提示するだけでは不十分です。魅力的な職場環境の整備、継続的な学習機会の提供、キャリアパスの明確化など、総合的なアプローチが求められます。

また、AI人材の育成は一朝一夕には進みません。長期的な視点を持ち、社内外のリソースを活用しながら、計画的に取り組むことが重要です。

AI人材不足の解消は容易ではありませんが、本記事で紹介した戦略や事例を参考に、各企業が自社の状況に合わせた取り組みを進めることで、徐々に改善していくことができるでしょう。

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