AI人材の確保に苦心し、「AIを活用したいけれど、どこから手をつければいいのか分からない」「優秀なAI人材を採用したいが、競争が激しくて難しい」といった声をよく耳にします。

そこで今回は、企業がAI人材育成に成功した事例を分析し、効果的なAI人材育成のポイントを解説します。自社でAI人材を育成したいと考えている企業の担当者の方は、ぜひ参考にしてください。

• AI人材の需要が急増しているが、適切な人材を見つけるのが困難

• 自社でAI人材を育成したいが、どのように始めれば良いか分からない

• AI技術の進歩が速く、人材育成が追いつかない

など、AI人材の育成や適切な活用方法でお悩みではありませんか？専門家による実践的な研修で、ChatGPTなどの生成AIツールを効果的に使いこなせる人材を育成します。

AI人材とは

AI人材とは、人工知能（AI）技術を理解し、活用できる専門家のことを指します。その定義は広範囲におよび、AIの開発から応用まで様々な役割が存在します。

主な種類としては、AIエンジニア、データサイエンティスト、機械学習エンジニアなどです。このAI人材の育成には、各役割に応じた専門知識やスキルを学ばなければなりません。

AI人材の種類は多岐にわたり、企業のニーズに応じて適切な人材を育成することが重要です。AI人材の主な種類を以下に示します。

AI人材の種類

AI人材は大きくわけると、以下の4つに分類できます。

• 研究開発職

• 開発職

• 導入・運用職

• その他の専門職

研究開発職

研究開発職は、AI研究者やAIエンジニアなどです。主に、高度な数学や統計学の知識、最新のAI技術に関する深い理解が求められます。

新しいAIアルゴリズムの開発や、既存技術の改良に取り組み、学術論文の発表や特許の取得を通じて、AI分野の発展に貢献します。企業内でこのような人材を育成することで、独自のAI技術を生み出し、競争力を高めることができます。

開発職

開発職は、AI技術を実際のプロダクトやサービスに落とし込む役割を担います。役職で言えば、AIエンジニア、機械学習エンジニア、ディープラーニングエンジニアなどです。

主に、研究成果を実用化し、ビジネスに直結するAIソリューションを開発します。プログラミングスキルはもちろん、データ処理技術やクラウド環境の知識、ビジネス要件に合わせて適切に解決する能力も求められます。

導入・運用職

導入・運用職は、AI技術を企業の業務プロセスに効果的に組込み、最大限に活用する役割を担います。AIコンサルタント、データサイエンティスト、AIソリューションアーキテクトなどがこの分野に該当します。

具体的には、企業の課題を分析し、適切なAIソリューションを提案・導入します。また、導入後の運用や改善、継続的な価値創出を図ることも求められます。どちらにせよ、ビジネス知識とAI技術の両方に精通し、両者を橋渡しする能力がなければ務まらないでしょう。

その他

AI技術の普及に伴い、AI倫理、AI法、AIマーケティングなどに対応できる人材も1つの種類です。主な役割は、以下のとおりです。

いずれにおいても、AI人材の育成と活用は、企業の競争力向上に不可欠です。

特に導入・運用職の重要性が高まっています。効果的なAI活用コンサルティングをお求めの場合は、ぜひご相談ください。

AI人材育成の現状

AI人材育成の現状は、企業、政府、教育機関の各方面で進展しています。以下の3つの観点から、日本におけるAI人材育成の取り組みを詳しく見ていきましょう。

• 企業におけるAI人材育成の取り組み状況

• 政府によるAI人材育成支援策

• 大学・教育機関におけるAI教育の進展

企業におけるAI人材育成の取り組み状況

日本企業のAI人材育成は、現状では遅れが目立ちます。経済産業省調べ（※1）では、デジタル競争力の低下が顕著で、特に「人材/デジタル・技術スキル」面では63カ国中62位と深刻な状況です。

※出典：事業戦略上、事業を担う人材の「量」の確保より、NOVELが作成

また、76%の企業がDX人材不足を感じているにもかかわらず、全社的な学び直しを実施している企業はわずか7.9%にとどまります。

※出典：社員の学び方の方針(学び直し)より、NOVELが作成

しかし、政府主導の取り組みにより、状況は徐々に改善しつつあります。「マナビDX Quest」などのプログラムを通じて2022年には2,110名が受講し、実践的なAIスキルを習得しました。

今後は、プログラムの自走化や地域企業の参加促進、価値のPRなどが課題です。AI人材育成の重要性が認識され始めた今、企業の積極的な取り組みが期待されます。

政府によるAI人材育成支援策

政府は、AI人材育成を国家戦略として位置づけ、積極的な支援策を展開しています（※2）。「AI戦略2019」では、2025年までにAI人材を年間25万人育成する目標を掲げました。この目標達成に向け、様々な施策が実施されています。

例えば、「デジタル人材育成プラットフォーム」の構築により、企業内人材のリスキリングを推進しています。そのほかにも、以下のような多角的なアプローチでAI人材の育成を支援するなどです。

• オンライン教育サイトの提供

• ケーススタディ教育プログラムの提供

• 地域企業と協働したオンライン研修プログラムの実施

さらに、産学官連携を強化するため「デジタル人材育成推進協議会」を設立し、大学・高専のデジタル人材育成機能の強化、また地域ごとの人材ニーズの理解・検討を行っています。

この取り組みにより、2026年度末までに230万人のデジタル推進人材の育成を目指しています。

大学・教育機関におけるAI教育の進展

大学・教育機関におけるAI教育も、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」により、多くの大学でカリキュラムが整備されつつあります（※3）。2021年度には86件の申請があり、AI教育の裾野が広がっています。

特筆すべきは、文理を問わずAI教育が展開されている点です。

例えば、関西学院大学では文理横断型のAI活用人材育成プログラムを実践し、全学部で2,000人を超える学生が受講しています。eラーニングと対面演習を組み合わせた効率的な授業運営により、幅広い分野でAIリテラシーを持つ人材の育成を目指すものです。

また、高等専門学校でもAI教育の充実が図られており、実践的なAIスキルを持つ技術者の育成が進んでいます。

AI人材育成における4つの課題

AI人材育成には、以下の4つの重要な課題があります。

• 習得難易度の高さ

• 教育カリキュラムの不足

• 専門人材の不足

• 企業と教育機関の連携不足

習得難易度の高さ

AI人材に求められるスキルは、高度で多岐にわたります。数学や統計学の深い理解、プログラミング能力、データ分析スキル、さらには最新のAI技術に関する知識など、習得すべき内容は膨大です。

特に、AI技術の進歩は急速で、常に最新の知識をアップデートし続ける必要があります。多くの企業や個人にとって、この高い習得難易度はAI人材育成への取り組みを躊躇する要因です。

教育カリキュラムの不足

次に、AI技術の急速な発展に、教育カリキュラムの整備が追いついていないのが現状です。体系的なAI教育プログラムは少なく、各分野に特化した専門的なカリキュラムの開発も遅れています。

さらに、AI技術の進歩に合わせてカリキュラムを常に更新しなければなりません。とはいえ、効果的なAI人材育成には最新のAI技術を反映した、実践的かつ体系的な教育カリキュラムの整備は急務です。

専門人材の不足

現状ではAI分野の専門家が圧倒的に不足しています。特に、最先端のAI技術に精通し、かつ教育スキルを持つ人材は極めて少ないのが現状です。

この専門人材の不足は、教育の質と量の両面に影響を与えます。質の高い指導を受けられる機会が限られ、多くの学習者がAIスキルを効果的に習得できていません。

また、専門人材の不足により、AI教育を提供できる機関や企業も限られています。この状況が、AI人材の育成スピードを大きく制限し、需要と供給のギャップを広げる要因となっています。

企業と教育機関の連携不足

AI人材育成において、企業が求めるAIスキルと、教育機関が提供するカリキュラムにミスマッチが生じているケースも多々あります。また、企業側の最新のAI活用事例や実務上の課題が、教育内容に十分に反映されていないことも問題です。

逆に、教育機関の最新の研究成果や技術革新が、企業の人材育成に活かされていないケースも見られます。この連携不足により、実践的なAI人材の育成が遅れ、卒業後すぐに活躍できる人材の輩出が困難になっています。

このようなAI人材育成の課題に対応するには、専門家のサポートが不可欠です。効果的な教育カリキュラムの設計や、最新技術の習得をサポートする研修プログラムをご提供します。

企業の成功事例

AI人材育成の成功事例を、以下の3つに分けて紹介します。

• 製造業：日立製作所

• 金融業：セブン銀行

• 流通業：イオン株式会社

製造業：日立製作所

日立製作所は、独自のAI人材育成プログラム「Hitachi AI Academy」を実施し、大きな成果を上げています（※4）。このプログラムは、AI技術の基礎から応用まで幅広く学べる構成となっており、社員のスキルレベルに応じた段階的な学習が可能です。

実際のビジネス課題を題材にした実践的な演習を取り入れており、学んだAI技術を即座に業務に活かすことができます。また、社内のAI専門家がメンターとして参加し、きめ細かな指導を行っています。

金融業：セブン銀行

セブン銀行は、「AI活用の基本は内製」という方針のもと、独自の人材育成施策を展開しています（※5）。同行のアプローチの特徴は、全社員を対象としたAIリテラシー教育と、専門人材の育成を並行して進めている点です。

全社員向けには、AIの基礎知識や活用事例を学ぶ研修を実施し、AIへの理解と活用意識を高めています。一方、専門人材の育成では、データサイエンティストやAIエンジニアを目指す社員に対し、外部の専門機関と連携した高度な教育プログラムを提供しています。

この二段構えの育成戦略により、セブン銀行はAI技術を活用した新サービスの開発や業務効率化を成功させ、金融業界でのAI活用をリードしています。

流通業：イオン株式会社

イオン株式会社は、パート従業員へのAI研修を通じて、業務効率化と人材活用の両立を実現しています（※6）。同社の取り組みの特徴は、これまで正社員が担当していた販売計画作成などの中核業務をパート従業員に移管した点です。

この移管を実現するため、パート従業員に対してAIを活用した業務効率化や需要予測などの研修を実施。研修を受けたパート従業員は、AIツールを駆使して高度な業務をこなせるようになり、正社員と同等の役割を果たすまでに成長しました。

この取り組みにより、イオンは人材不足の解消と店舗運営の効率化を同時に達成し、競争力の強化につなげています。

自社で取り組むべきAI人材育成の3つのポイント

AI人材育成を成功させるには、以下の3つのポイントが重要です。

• 自社に合ったAI人材像を明確化

• 効果的な育成プログラムの実施

• コミュニティ形成と情報共有の促進

自社に合ったAI人材像を明確化

AI人材育成の第一歩は、自社に必要なAI人材像を明確にすることです。事業内容、直面する課題、将来のビジョンを踏まえ、具体的にどのようなスキルや経験を持つAI人材が必要かを定義します。

• データ分析に強い人材

• AIシステムの開発ができる人

• AIを活用したビジネス戦略を立案できる人材

などの人材像の定義により、効果的な育成計画の立案や、適切な人材を採用・配置ができます。自社のAI活用の方向性と人材ニーズを適切にマッチングさせることが、成功への近道となります。

効果的な育成プログラムの実施

AI人材の育成を実施するため、AI技術の基礎から応用まで網羅した体系的なカリキュラムを用意します。このカリキュラムには、最新の技術動向を常に反映していることがポイントです。

また、座学だけでなく、実際のビジネス課題を題材にした演習やプロジェクト学習を取り入れることで、学んだ知識を実践に結びつける力も養えます。社員のスキルレベルや役割に応じて段階的に学習できれば、各社員が自身のペースで着実にAIスキルは高まるでしょう。

コミュニティ形成と情報共有の促進

AI技術の急速な進歩に追いつくには、社内外のAI人材同士が交流し、最新情報やノウハウを共有できる仕組みづくりも必要です。定期的な勉強会やハッカソンの開催、オンラインコミュニティの構築などを行いましょう。

例えば、月1回のAI技術勉強会を開催し、社内外の専門家による講演や事例共有を行うことで、最新のAI動向をキャッチアップできます。また、年に1回程度のハッカソンを実施し、チームでAIプロジェクトに取り組む機会を設けることで、実践的なスキルアップと部門を越えた交流も促進できます。

まとめ

AI人材育成で、AI技術の急速な進歩に追いつくには、自社に合ったAI人材像の明確化、効果的な育成プログラムの実施、そしてコミュニティ形成と情報共有の促進が不可欠です。

しかし、AI人材育成は複雑で専門性の高い取り組みです。多くの企業にとって、独自に効果的な育成戦略を立案し実行することは簡単ではありません。

もし、AI人材育成に関する課題や疑問がある場合は、ぜひNOVEL株式会社にご相談ください。貴社のAI戦略を成功に導く、最適な育成プランをご提案いたします。

AI人材育成に関するFAQ

人材育成の期間はどれくらい必要ですか？

AI人材の育成には、最低でも3か月以上の期間が必要です。ただし、基礎的なスキルを身につけるための最小限の期間であり、実践的なAI人材として活躍するためには、さらに長期的な学習と経験が求められます。

AI人材育成にかかる期間は？

AI人材の本格的な育成には、3年程度を1つの目安にしてください。この期間は、基礎的なAIスキルの習得から、実践的な応用力の獲得、さらには専門性の高い領域での活躍まで、段階的に成長するために必要な時間です。

IT人材とAI人材の違いは何ですか？

IT人材とAI人材は、共通するスキルもありますが、重要な違いがあります。

IT人材は主にコンピュータシステムやネットワークの設計、開発、運用を担当し、幅広いIT技術に関する知識が求められます。一方、AI人材は人工知能技術に特化し、機械学習やデータ分析など、より専門的なスキルが必要です。

【この記事の参考文献】

• ※1：https://www.meti.go.jp/shingikai/monoinfoservice/digitaljinzai/pdf/00603_00.pdf

• ※2：https://www.hitachi-solutions-create.co.jp/column/technology/ai-quest.html

• ※3：https://project.nikkeibp.co.jp/pc/atcl/19/06/21/00003/061100238/

• ※4：https://www.hitachi-ac.co.jp/index.html

• ※5：https://wisdom.nec.com/ja/feature/ai/2023011601/index.html

• ※6：https://biz-journal.jp/company/post_380325.html