【将来性】AI人材は不足しているか？今後の需要とAI人材になる方法を解説

AI人材の不足について、現状や将来性を理解したいと思いませんか？この記事では、AI人材の定義、不足している理由、そして今後のキャリアパスまでを網羅的に解説します。AI人材の種類や求められるスキル、AI人材不足の現状と将来予測、そしてその背景にある教育の需要と課題を詳しく説明することで、AI人材を取り巻く現状を深く理解することができます。さらに、AI人材を目指す人に向けて、具体的な学習方法やキャリア形成のヒントも提供します。結論として、AI人材は今後も不足が予測され、専門知識に加えてAIを活用した課題解決能力を持つ人材が求められるでしょう。

・AI人材の現状と将来性がわかる
・AI人材になるための具体的な方法がわかる

AI人材とは

AI人材とは、人工知能（AI）に関する専門知識やスキルを持ち、AIの開発、運用、活用に携わる人材のことです。AI技術は近年急速に発展しており、様々な分野で活用されるようになっています。そのため、AI人材の需要はますます高まっており、企業はAI人材の獲得に力を入れています。

AI人材の種類

AI人材は、その役割や専門性によって大きく以下の3つの種類に分けられます。

種類	役割	必要なスキル
AI開発者・研究者	AIの基盤となるアルゴリズムやモデルの研究開発を行う。	高度な数学的知識、プログラミングスキル、論文執筆能力
機械学習エンジニア	AI研究者によって開発されたアルゴリズムやモデルを実装し、システムとして構築する。	プログラミングスキル、ソフトウェア開発スキル、AIに関する基礎知識
AI活用人材	AIを活用してビジネス課題を解決するための企画立案や戦略策定を行う。	ビジネスセンス、AIに関する基礎知識、コミュニケーション能力

求められるスキル

AI人材には、様々なスキルが求められます。代表的なスキルは以下の通りです。

プログラミングスキル

AI開発にはPython、R、Javaなどのプログラミング言語が必須です。特にPythonはAI開発で最も広く使われている言語であり、ライブラリやフレームワークも充実しています。そのため、Pythonのスキルは特に重要です。

数学の知識（線形代数など）

AIのアルゴリズムやモデルを理解するためには、線形代数、微分積分、確率統計などの数学的知識が不可欠です。特に線形代数は、AIの基盤となる技術である機械学習を理解する上で非常に重要です。

統計・データ分析スキル

AIは大量のデータを学習することで精度を向上させます。そのため、データを収集、加工、分析するスキルは必須です。統計学の知識やデータ分析ツールを使いこなせるスキルが求められます。

専門性だけでなく、AIに何を解かせるかを考える、課題設定力も重要

AIは万能ではありません。AIを効果的に活用するためには、ビジネス上の課題を明確に定義し、AIに何を解かせるかを適切に設定する必要があります。そのため、課題設定力や論理的思考力は非常に重要です。

これらのスキルに加えて、コミュニケーション能力、問題解決能力、学習意欲なども重要です。AI技術は常に進化しているため、常に新しい技術を学び続ける姿勢が求められます。また、AI開発はチームで行うことが多いため、チームメンバーと円滑にコミュニケーションを取りながら仕事を進める能力も重要です。

AI人材は不足している？

AI人材は、現在、世界的に不足しています。経済産業省によるIT人材需給に関する調査（2019年）によると、2030年には最大で約12.4万人のAI人材が不足すると予測されています。

AI人材は、現在不足している

AI技術の急速な発展に伴い、AIを開発・運用できる人材の需要は急増しています。しかし、AI分野は比較的新しい分野であるため、専門的な知識やスキルを持つ人材の育成が追いついていません。特に、深層学習や機械学習などの高度な技術を扱える人材は、世界的に見ても不足しており、企業間での争奪戦が繰り広げられています。

今後も不足するかは、AIの成長次第

AI技術自体が進化することで、AI開発の自動化や簡素化が進み、将来的にはAI人材の需要が減少する可能性も考えられます。例えば、ノーコード/ローコードツールなどの普及により、専門的なプログラミングスキルがなくてもAIを開発できるようになるかもしれません。しかし、AI技術が高度化すればするほど、それを理解し、適切に活用できる人材の重要性は増していくと考えられます。AIの成長と人材需要のバランスは、今後のAI技術の発展に大きく左右されるでしょう。

AIが成長しても、需要がなくなることはない

たとえAIが高度に自動化されたとしても、AI人材の需要が完全に消滅することはないと考えられます。なぜなら、AIをビジネスに活用するためには、AIの特性を理解し、適切な課題を設定し、AIが出力した結果を解釈し、ビジネス上の意思決定に繋げる必要があるからです。これらの業務には、AIに関する深い知識だけでなく、ビジネスに関する知識や経験も必要となります。また、AIの倫理的な側面や社会的な影響についても考慮する必要があり、AIガバナンスを担える人材の育成も重要になってきます。

AI人材の種類	不足状況	求められるスキル
AI研究者	非常に不足	高度な数学・統計知識、アルゴリズム開発能力、論文執筆能力
AIエンジニア	不足	プログラミングスキル、機械学習/深層学習の知識、データ処理能力
データサイエンティスト	不足	統計解析、データマイニング、データ可視化、ビジネス理解
AIコンサルタント	不足	AI知識、ビジネスコンサルティングスキル、コミュニケーション能力
AIプロジェクトマネージャー	不足	プロジェクトマネジメントスキル、AI知識、コミュニケーション能力

上記のように、AI人材は様々な役割があり、それぞれ求められるスキルも異なります。AI人材の不足は、特定の分野に限定されたものではなく、幅広い領域で発生していると言えるでしょう。そのため、AI人材の育成には、多様なニーズに対応できる教育プログラムの開発が不可欠です。また、企業は、AI人材の採用だけでなく、既存の社員のAIスキル向上のための研修なども積極的に行っていく必要があるでしょう。 AI技術の進化と普及に伴い、AI人材の需要はますます高まっていくと予想されます。日本がAI分野で国際競争力を維持していくためには、AI人材の育成が喫緊の課題と言えるでしょう。

AI人材が不足する理由

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。主な理由として、高度な専門知識の必要性、優秀な人材の海外流出、そしてAI技術に対する需要の急増が挙げられます。

データサイエンスやコンピューターサイエンスの専門知識が求められる

AI開発には、データサイエンスやコンピューターサイエンスの深い知識が不可欠です。機械学習、深層学習、自然言語処理といったAI技術の中核を担うこれらの分野は、高度な数学的知識やプログラミングスキルを必要とします。大学や大学院レベルの専門教育を受けた人材でなければ、これらの知識やスキルを習得することは容易ではなく、これがAI人材の供給を制限する大きな要因となっています。

具体的には、以下のような専門知識が求められます。

分野	具体的な内容
機械学習	教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのアルゴリズムの理解と実装、モデルの評価とチューニング
深層学習	ニューラルネットワークのアーキテクチャ設計、最適化アルゴリズムの適用、GPUを用いた高速化
自然言語処理	形態素解析、構文解析、意味解析などの技術を用いたテキストデータの処理、音声認識、機械翻訳

これらの専門知識に加えて、AIモデルをビジネス課題に適用するための応用力や、データの前処理、特徴量エンジニアリングといった実践的なスキルも重要です。このような高度なスキルセットを持つ人材は限られており、企業は獲得競争に直面しています。

優秀なAI人材の海外流出も多い

日本国内で育成された優秀なAI人材が、より高い報酬や恵まれた研究環境を求めて海外の企業や研究機関に流出するケースも少なくありません。シリコンバレーなどのAI先進地域は、世界中から優秀な人材を集めており、日本企業はこれらと競争していく必要があります。待遇面だけでなく、最先端の研究開発に携われる機会や、国際的な共同研究のネットワークなども、人材流出の要因となっています。

特に、博士号取得者や、高度な専門知識と豊富な実務経験を持つ人材の流出は深刻です。これらの高度人材は、AI開発の中核を担う存在であり、彼らの流出は日本のAI開発力の低下に繋がります。国内での人材育成と同時に、優秀な人材が日本で活躍できる魅力的な環境を整備することが急務です。

AIの需要が伸びすぎている

AI技術は、様々な産業分野で急速に導入が進んでいます。自動運転、医療診断、金融取引、製造業など、AIの活用範囲は広がり続けており、それに伴いAI人材の需要も爆発的に増加しています。しかし、人材の供給が需要の増加に追いついていないため、深刻な人材不足が生じています。特に、ビジネス課題を理解し、AI技術を適切に適用できる人材は、どの業界でも不足しており、高い需要があります。

AI技術の進化は日進月歩であり、常に新しい技術やツールが登場しています。企業は、最新のAI技術に対応できる人材を確保するために、継続的な投資と人材育成が必要不可欠です。AI人材の需要は今後も増加し続けると予想されるため、人材不足はさらに深刻化する可能性があります。

AI人材教育の需要

AI技術の急速な発展と普及に伴い、AI人材の需要はますます高まっています。しかし、高度な専門知識とスキルを持つ人材の供給は追いついておらず、深刻な人材不足が多くの企業の課題となっています。この状況を背景に、企業内でのAI人材育成の重要性が増しており、様々な取り組みが行われています。

AI人材育成の現状

AI人材の育成は、企業にとって喫緊の課題となっています。社内でAI人材を育成する動きが活発化しており、研修制度の導入や外部機関との連携など、様々な方法が模索されています。しかし、効果的な教育プログラムの不足や、AIの実務経験を積める機会の少なさなど、多くの課題も存在しています。

育成における課題

• 即戦力となる人材の不足：AI分野は変化が激しいため、常に最新の知識とスキルが求められます。既存の教育機関では、実務で必要とされる高度な知識やスキルを習得することが難しい場合があり、企業は即戦力となる人材の確保に苦労しています。
• 教育体制の未整備：AI人材育成のための教育プログラムや教材は、まだ十分に整備されているとは言えません。特に、実践的なスキルを習得できる機会が不足しており、座学で得た知識を実際の業務に活かせるようにするための工夫が必要です。
• 費用と時間の制約：AI人材育成には、多額の費用と時間が必要となります。研修やセミナーへの参加、外部講師の招聘など、教育にかかるコストは決して小さくありません。また、社員を育成するには、一定の期間が必要であり、短期的な成果を求めることは難しいでしょう。
• 社内文化の変革：AIを効果的に活用するためには、企業全体のAIリテラシーを高める必要があります。AIに対する理解不足や抵抗感がある社員もいるため、AI導入のメリットを理解してもらい、積極的に活用する風土を醸成することが重要です。

企業の取り組み

AI人材不足を解消するために、企業は様々な取り組みを行っています。主な取り組みは以下の通りです。

取り組み	内容	メリット	デメリット
社内研修の実施	AIの基礎知識やプログラミング、データ分析などを学ぶ研修を実施	社員のスキルアップ、費用を抑えられる	専門知識を持つ講師の確保が難しい、研修時間確保の難しさ
外部機関との連携	大学や専門学校と連携し、AI人材育成プログラムを共同開発・実施	高度な専門知識やスキルを学べる	費用が高額になる場合がある
AI特化型人材紹介サービスの利用	AI分野に特化した人材紹介会社を利用し、経験豊富なAI人材を採用	即戦力となる人材を確保できる	人材獲得競争が激しく、採用コストが高い
オンライン学習プラットフォームの活用	UdemyやCourseraなどのオンライン学習プラットフォームを活用し、社員のスキルアップを支援	時間や場所を選ばずに学習できる、費用を抑えられる	学習の進捗管理が難しい、モチベーション維持が課題
AIプロジェクトへの参加	実際のAIプロジェクトに社員を参加させ、実践的な経験を積ませる	実務を通してスキルアップできる、社内でのAI活用を促進	プロジェクトの進捗に影響を与える可能性がある

これらの取り組みを通して、企業はAI人材の育成と確保に努めています。AI技術の進化は今後も加速していくと予想されるため、AI人材育成への投資は企業の競争力を左右する重要な要素となるでしょう。

AI人材教育のポイント

AI人材の育成は、企業にとって重要な課題となっています。効果的なAI人材教育を実施するためのポイントを解説します。

外部リソースの活用

社内だけでAI人材を育成するのは困難な場合もあります。外部の研修プログラムや大学との連携、AI専門企業への出向などを活用することで、最新の知識や技術を習得する機会を提供できます。費用はかかりますが、最新のAI技術やノウハウを学ぶことができるため、中長期的な視点で見れば投資効果は高いと言えるでしょう。また、メンター制度を導入し、外部の専門家から指導を受ける機会を設けることも有効です。

長期的な投資として捉える

AI人材育成は、短期的な成果を求めるのではなく、長期的な投資として捉えることが重要です。AI技術は常に進化しており、継続的な学習が必要です。AI人材育成のための教育プログラムへの投資や、学習時間の確保は、将来の企業競争力強化につながるでしょう。また、育成期間中は、成果が出なくても評価に反映しないなど、安心して学習に取り組める環境づくりも大切です。

実践的な学習機会の提供

座学だけでなく、実際のプロジェクトに参画させるなど、実践的な学習機会を提供することが重要です。Kaggleなどのデータ分析コンペティションへの参加や、社内データを使ったAIモデル開発などを経験させることで、実践的なスキルを身につけることができます。また、AI開発に特化したインターンシップ制度を設けることも有効です。

失敗を許容する文化

AI開発は試行錯誤の繰り返しです。失敗を恐れずに挑戦できる環境を作ることで、AI人材の成長を促進できます。新しい技術や手法を積極的に試せるように、心理的安全性を確保し、失敗から学ぶことを奨励する文化を醸成することが重要です。また、定期的な勉強会や発表会などを開催し、知識や経験を共有する場を設けることも効果的です。

明確なキャリアパスを示す

AI人材が将来どのようなキャリアを歩むことができるのか、明確なキャリアパスを示すことで、モチベーションの向上につながります。AIエンジニア、データサイエンティスト、AIコンサルタントなど、様々なキャリアパスを示し、それぞれの役割に必要なスキルや知識を明確にすることで、目標を持って学習に取り組むことができます。また、社内での昇進制度や資格取得支援制度などを整備することで、キャリアアップを支援することも重要です。

学習コンテンツの整備

効果的な学習を進めるためには、適切な学習コンテンツを用意することが重要です。書籍、オンラインコース、社内資料など、様々な学習リソースを活用し、体系的な学習を支援しましょう。UdemyやCourseraなどのオンライン学習プラットフォームや、Google Colaboratoryなどのクラウドサービスを活用することで、低コストで効果的な学習環境を構築することができます。また、社内Wikiなどを活用し、ノウハウやTipsを共有することも有効です。

ポイント	詳細	メリット
外部リソース活用	研修、大学連携、専門企業への出向	最新知識・技術習得、人脈形成
長期投資	継続学習、成果主義でない評価	スキル定着、企業競争力強化
実践的学習	プロジェクト参画、コンペ参加	実務経験、問題解決能力向上
失敗許容	心理的安全確保、挑戦奨励	創造性向上、成長促進
キャリアパス提示	役割明確化、スキルマップ作成	モチベーション向上、目標設定
学習コンテンツ整備	書籍、オンラインコース、社内資料	体系的学習、スキルアップ

AI人材のキャリア

AI人材のキャリアパスは、近年、AI技術の急速な発展と普及に伴い、大きく変化しています。従来は、大学や大学院で情報科学や統計学などの専門的な研究を積んだ人がAI人材として活躍するケースが主流でした。しかし、近年では、様々なバックグラウンドを持つ人々がAI分野に参入し、多様なキャリアパスが生まれています。

AI人材のキャリアパスの変遷

かつて、AI人材といえば、大学や研究機関で高度な専門知識を習得したエリート層に限られていました。彼らは、主に研究開発やアルゴリズムの開発などに従事し、AI技術の進歩を牽引してきました。しかし、近年のAIブームと技術の民主化により、AIの学習や活用のハードルは大きく下がっています。プログラミング未経験者でも、オンライン学習プラットフォームやAIツールを活用することで、AIの基礎知識やスキルを習得することが可能になりました。

求められるAI人材像の変化

生成AIの登場は、AI人材に求められるスキルセットにも変化をもたらしました。従来は、高度なプログラミングスキルや数学的知識が重視されていましたが、今後は、AIをツールとして使いこなし、ビジネス課題の解決や新たな価値創造に繋げられる人材が求められます。具体的には、AIを活用したサービスやプロダクトの企画・開発、データ分析に基づいた意思決定、AI倫理に関する知識などが重要になります。

AI人材のキャリアパス例

キャリアパス	主な業務内容	求められるスキル
AIエンジニア	AIモデルの開発、実装、運用	プログラミング、機械学習、深層学習、MLOps
データサイエンティスト	データ分析、AIモデル構築、ビジネス課題への応用	統計学、機械学習、データ可視化、ビジネス理解
AIコンサルタント	AI導入支援、戦略立案、プロジェクトマネジメント	AI知識、ビジネスコンサルティング、コミュニケーション能力
AIプランナー/プロダクトマネージャー	AIを活用したサービス/プロダクトの企画、開発、運用	AI知識、ビジネスセンス、プロジェクトマネジメント
AIビジネス開発	AIを活用した新規事業の開発、市場調査、顧客開拓	AI知識、ビジネス開発、マーケティング
プロンプトエンジニア	生成AIへの指示出し、出力結果の調整、業務効率化	言語モデルの理解、論理的思考力、言語表現力

今後のキャリア形成

AI技術は常に進化しており、AI人材に求められるスキルや知識も変化していくでしょう。そのため、継続的な学習とスキルアップが不可欠です。オンライン学習プラットフォームや資格取得、コミュニティへの参加などを通して、常に最新のAI技術やトレンドをキャッチアップし、自身のスキルを磨き続けることが重要です。また、AIだけでなく、ビジネスや業界に関する知識も深めることで、より市場価値の高い人材へと成長できるでしょう。AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIの可能性を最大限に引き出し、イノベーションを創出できる人材が、これからのAI時代をリードしていくと考えられます。

AI人材になるためには

AI人材になるための道筋は、あなたの現在のスキルや経験、目指すキャリアによって様々です。未経験からAI人材を目指す方、既存のスキルを活かしてAI分野へ転身したい方、それぞれの状況に合わせた学習方法やキャリアパスがあります。

学習方法

AIに関する知識・スキルを習得するには、様々な方法があります。自分に合った学習方法を見つけ、継続的に学習していくことが重要です。

オンライン学習プラットフォームの活用

Udemy、Coursera、Gaccoなどのオンライン学習プラットフォームでは、AIに関する様々な講座が提供されています。基礎から応用まで、自分のレベルに合った講座を選択できます。費用は無料のものから有料のものまで様々です。これらのプラットフォームを活用することで、自分のペースで学習を進めることができます。

書籍による学習

AIに関する書籍も多数出版されています。「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」や「ゼロから作るDeep Learning」など、初心者向けの書籍から専門的な書籍まで、幅広い選択肢があります。書籍による学習は、体系的に知識を習得するのに役立ちます。

大学・大学院への進学

より専門的な知識を習得したい場合は、大学や大学院への進学も選択肢の一つです。情報科学や人工知能関連の学科では、AIの理論や実践的なスキルを学ぶことができます。

プログラミングコンテストへの参加

AtCoderやKaggleなどのプログラミングコンテストに参加することで、実践的なスキルを磨くことができます。競技プログラミングを通して、アルゴリズムやデータ構造の知識を深めることができます。また、Kaggleでは、企業や研究機関が提供するデータを用いたデータ分析コンペティションに参加することができます。これらのコンテストに参加することで、実務的な経験を積むことができます。

AIスキルを活かせる分野を見つける

AIは様々な分野で活用されています。自分の興味や強みに合った分野を見つけることが重要です。

分野	仕事内容例
医療	画像診断、創薬、個別化医療
金融	不正検知、リスク管理、アルゴリズム取引
製造業	品質管理、生産最適化、予知保全
マーケティング	顧客分析、ターゲティング広告、需要予測

実践経験を積む

AIに関する知識を習得したら、実際にAIを使って何かを作ってみる、あるいは未経験OKの企業でインターンやアルバイトとして経験を積むことが重要です。ポートフォリオを作成し、自分のスキルをアピールすることも効果的です。企業の求めるスキルや経験は様々ですが、実務経験を通して学ぶことは非常に多いです。

未経験からAI人材を目指す場合

未経験からAI人材を目指す場合は、まずPythonやAIなどの基礎を学ぶことから始めましょう。その後、機械学習や深層学習の基礎を学び、自分でAIモデルを構築してみるなど、実践経験を積むことが重要です。未経験でも、積極的に学習し、実践経験を積むことで、AI人材として活躍できる可能性は十分にあります。

Udemyなどの学習プラットフォームで学ぶこともできますし、最近では東京大学の数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムをはじめとした有名大学の授業の無料を見ることもできます。

既存のスキルを活かしてAI分野へ転身する場合

例えば、データアナリストであれば、データ分析のスキルを活かしてAIを活用したデータ分析を行うことができます。Webエンジニアであれば、AIを活用したWebサービスの開発や、AIを使って開発時間を短縮しサービスをどんどんリリースすることなどができます。自分のスキルや経験を活かせる分野を見つけることで、よりスムーズにAI分野へ転身することができます。

AIという新しいジャンルではなく、自分の仕事をAIでどう拡張させるかを考えることが重要

AI技術は常に進化しています。常に新しい技術を学び続けることで、AI人材としての市場価値を高めることができます。AIに関する最新情報やトレンドを常にキャッチアップし、自身のスキルアップに繋げましょう。AIは今後ますます発展していく分野であり、AI人材の需要はますます高まっていくでしょう。積極的に学習し、実践経験を積むことで、AI分野で活躍できる人材を目指しましょう。

まとめ：AI人材はこれからも不足しており、専門知識だけでなく、AIに素早く物を作らせて検証を回していける人材が勝っていく

AI人材は、現在も将来も不足すると予測されます。その理由は、データサイエンスやコンピューターサイエンスといった専門知識が求められること、優秀な人材の海外流出、そしてAIに対する需要の急激な高まりにあります。AI技術の進化により、AI人材の育成も重要性を増しています。企業は社内での育成に力を入れており、研修や出向などを通して外部の知見を取り入れる動きが活発です。AI人材育成は長期的な投資と捉え、社員が試行錯誤できる環境を作ることも重要です。

従来、AI人材は大学での研究経験を持つ人が中心でしたが、生成AIの登場により学習や活用のハードルは下がっています。そのため、今後はAIの専門知識だけでなく、AIツールを使いこなし、迅速にプロトタイプを作成し、検証サイクルを回せる人材が求められます。Udemyなどのオンライン学習サービスや、未経験OKの企業への就職を通して、実践的なスキルを身につけることが重要です。AIをツールとして活用し、アイデアを迅速に実現できる人材が、これからのAI時代に活躍していくでしょう。