AIの導入があらゆる業界で進むなか、「AI人材が足りない」という悩みを抱える企業は年々増加しています。特に中小企業においては、大手企業との採用競争に勝てず、AIに精通した人材を確保することが難しい状況に陥りがち。
しかし、AI人材が不足している理由を理解し、適切な教育方法を実施すれば、社内で人材を育てることも可能です。
本記事では、AI人材不足の現状と原因を整理したうえで、企業が実践すべき内製化・外注化の教育アプローチをわかりやすく解説します。採用だけに頼らず、人材を育てる選択肢を知ることで、御社のDX推進を一歩前進させるヒントが得られるはずです。
AI人材不足の現状
日本企業におけるAI人材不足は年々深刻さを増しており、経済産業省が公表した「AI人材育成の取組」によると、現状約17万人から2030年には約79万人に拡大すると予測されています。
引用：経済産業省
優秀なAI人材を巡っては大企業でも獲得が難しい状況であり、中小企業にとっては確保が容易ではありません。実際、スタートアップや外資系企業が高待遇で経験豊富なAI人材を採用してしまい、中小企業には応募すら来ないというケースも増えています。
また、ようやく採用できたとしても、社内に受け入れる体制や育成環境が整っていないために定着しないという悩みも中小企業では見られています。
AI人材不足が叫ばれる今”いらない”といわれる理由
AI人材が「いらない」とされる意見の背景には、以下2つの要因が複雑に絡み合っているからです。
- AI技術の進化に対する誤解や既存人材への過信
- 短期的なコスト感覚
AIは定型作業やデータ分析といったルールベースの処理に優れており、こうした業務が自動化される中で「人を減らせるのではないか」と考えるのは自然な流れです。しかし、実際には創造的な発想や複雑な判断、感情的な配慮が求められる業務など、人間特有のスキルが必要な領域ではAIの限界が明確であり、AIが出した分析結果をビジネスにどう活かすかといった判断も人間にしかできません。
そのため、AIの導入が進むほど、むしろAIを適切に使いこなす人材、すなわちAI人材の必要性は高まっているのです。AI人材は確かに高コストですが、その費用を避けた結果、プロジェクトが進まない、競合に後れを取る、成果が出ないといった損失の方がはるかに大きくなるリスクがあります。
AI人材が不足している3つの理由
AI人材が不足している理由は主に以下の3つです。
- 高度な専門知識を要する
- ツールやプラットフォームの高度化
- 継続的な学習と改善が必要
①高度な専門知識を要する
1つ目は高度な専門知識を必要とするためです。機械学習やディープラーニングなど高度な技術を理解・活用できる専門知識が必要であり、そのハードルの高さが人材不足の一因となっています。
実際、AIモデルを開発・運用するには、高等数学の理解、プログラミングスキル、最新のAIアルゴリズムやフレームワークに関する知識が必須に。高度な専門スキルを持つ人は決して多くなく、また一朝一夕で育成できるものでもありません。日本ではAI人材を育成する教育機関やプログラムの整備が追いついていないという課題も。大学や専門学校でAI関連のカリキュラムが拡充されつつあるものの、即戦力となる人材を十分に供給できる状況には至っていないのが実情です。
②ツールやプラットフォームの高度化
AIを取り巻くツールやプラットフォーム自体が高度化・複雑化していることも、人材不足に拍車をかけている要因です。AI技術の進歩は目覚ましく、新しいAIモデルや開発ツールが次々と登場しているのが現状です。
企業でAIを活用するには、以下のような高度なスキルが必要になります。
- 最新の機械学習フレームワークの使いこなし
- 大規模データ処理基盤の運用
- クラウド上のAIサービスの活用
AI関連のプラットフォームが高度化・多様化するほど、それらに対応できる人材が不足する結果となっています。 中小企業では特に、社内に最新ツールの知見を持つ人がいないケースが多く、結果として「何をどう使えばよいか分からない」という状況に陥りがちです。高度化したAIツール群を前に尻込みしてしまい、データ活用を進めたくても具体策を描けない企業も少なくありません。
③継続的な学習と改善が必要
AI分野で活躍するには、一度身につけた知識やスキルを磨き続ける姿勢が必須です。技術進歩が速いため、継続的な学習とスキルアップが必要であり、怠るとすぐに時代遅れになってしまいます。裏を返せば、AI人材として活躍し続けること自体が難しく、途中で挫折してしまう人も出てくるということです。
企業側から見ても、社員に常に最新の知識を習得させ続けるには支援と投資が求められます。 しかし、多くの日本企業では社内でAI人材を継続育成するための研修体制や環境が不十分です。AI分野の研修プログラムや教材、講師などが社内に整っていないケースが多く、社員が実務経験を積む機会も限られていることが問題となっています。
AI人材不足6つの解決方法
AI人材不足を解決する方法は「自社で育成する」「外部に依頼する」方法があります。
AI人材を自社で育成する3つの方法
ここからはAI人材を自社で育成する方法を3つ紹介します。
- 社内研修・教育プログラムの整備
- DXリーダーの選出と育成
- 社内PoCへの参加
①社内研修・教育プログラムの整備
まず取り組みたいのは、社内研修や教育プログラムの整備です。企業が主体となって社員にAIを学ばせる機会を提供することで、社内全体のAIリテラシー向上と人材育成を図ります。具体的には、以下のような施策が考えられます。
- 社内勉強会やワークショップの開催
- オンライン学習プラットフォームの活用
- 社内資格制度や評価への反映
計画的な研修プログラムを整備することで、社員が体系立ててAIスキルを身につけられる環境を作ります。特に中小企業では予算や人員に限りがありますが、小規模でも継続的に研修の場を設けることが重要です。
②DXリーダーの選出と育成
次に、DXリーダーとなる人材を社内から選抜し、重点的に育成する方法があります。DXリーダーとは、社内でAIやデータ活用プロジェクトを主導できる人材のことで、社内のAI推進担当チームの中心人物です。多くの企業で「AIの知識を持つ人材やDX推進リーダーがいない・不足している」ことが課題となっており、まずはその中核となる人を育てることが急務です。
具体的には、以下のようなステップでDXリーダー育成を進めます。
- 適任者の選出
- 専門研修への派遣
- プロジェクト経験を積ませる
- 権限と裁量を与える
DXリーダーを育てることで、社内にAI推進のリーダーが生まれ、他の社員の模範ともなります。リーダーが中心となって社内教育を回すことで、OJT的に周囲のメンバーも育っていく効果が期待できるでしょう。
③社内PoCへの参加
PoCとは、AI技術の有用性や効果を検証するために行う試行的なプロジェクトのことです。社内PoCに社員を参加させることも、AI人材育成の機会となります。実際に手を動かしてAIモデルを構築・適用してみることで、机上では得られない生きた知識と経験を蓄積できるからです。 社内PoCを活用した育成のポイントは以下の通りです。
| 小規模で明確なテーマ設定 | 現場の課題改善や業務効率化など、小さくても明確なテーマでPoCプロジェクトを立ち上げます。 例えば「過去データを用いた売上予測モデルを作ってみる」「画像認識で製品検品を自動化できるか試す」など具体的な題材を設定しましょう。 |
| 社内メンバーの積極的な起用 | PoCチームに、育成対象となる社員をメンバーとして加えます。外部の専門家に丸投げするのではなく、社内メンバーが主体的に手を動かす体制にすることがポイントです。 |
| 実践からの学び | PoCを進める中で、データ収集・前処理、モデル構築、結果検証といった一連のプロセスを実体験できます。理論と実務のギャップや、予期せぬ課題に直面することで、初めて分かる知見も多いでしょう。 |
| 結果を共有し次につなげる | PoCが成功しても失敗しても、社内で結果や得られた知見を共有することが大切です。成功事例は社内で発表して「AI活用アイデアを募る」「失敗事例も教訓としてナレッジ化する」などノウハウとして蓄積しましょう。 |
社内PoCへの参加を通じて、社員は実践的なAIプロジェクト遂行能力を身につけていきます。OJTの一環として位置付けることで、研修で学んだ知識をすぐに実務で試せる好循環が生まれるでしょう。
外部に委託しAI人材を育成する3つの方法
次に外部に委託しAI人材を育成する方法を3つ紹介します。
- AI教育の外部講師・法人研修の活用
- コンサルティング企業による育成支援
- 業務の一部を外注し、ノウハウを学ぶ
①AI教育の外部講師・法人研修の活用
社内にAIを教えられる人材がいない場合や、最新の知識を短期間で習得させたい場合には、外部の講師や法人向け研修サービスを活用するのが効果的です。教育機関や研修プログラムを利用することで、効率よく実践的なスキルを学ぶことができます。 外部研修活用のメリットは次の通りです。
- 最新技術に基づく実践的カリキュラム
- 経験豊富な講師による指導
- カスタマイズ可能な法人研修
外部研修を導入する際は、研修で学んだ内容を社内業務で生かすフォローも重要です。
②コンサルティング企業による育成支援
AI人材育成とプロジェクト推進を同時に実現したい場合は、コンサルティング企業への依頼がおすすめです。
社内研修だけでなく、実際のプロジェクトに伴走する形でコンサルタントが現場指導を行います。座学にとどまらず、実務に即した育成が可能。初めてAI導入に取り組む企業は、計画策定から運用まで一貫して支援を受けられる点が魅力です。
中小企業ではマンパワー不足を補える手段としても注目されています。ただし、費用は高めになりやすいため、導入前に成果の定義や期待する効果を明確にしておくことが重要です。
③業務の一部を外注し、ノウハウを学ぶ
AI業務の一部を専門ベンダーに外注し、自社メンバーが実践を通じてノウハウを学ぶ方法も有効です。
すべてを丸投げせず、一部だけを委託することで、外部から技術や知見を取り入れつつ、社内の人材育成も進められます。特にAIに関する実務経験が浅い企業には、外注先とのやりとりが学びの場となります。この際に重要なのは、外注をブラックボックス化させないこと。契約段階でナレッジの内容を明文化し、社内担当者が積極的にコミュニケーションを取る体制を整えましょう。
AI人材に必要なスキル・知識
AI人材を採用・育成するうえで、どのようなスキルや知識が求められるのかを理解しておくことは重要です。AI人材にはさまざまな役割がありますが、共通して求められるスキルは主に以下の7つです。
- プログラミングスキル
- 機械学習・ディープラーニングの理解
- データサイエンスの知識
- クラウド・開発基盤の理解
- ビジネス課題の理解力
- コミュニケーション能力
- 倫理・法務への配慮
AIの技術領域は日々進化しているため、「学び続ける姿勢」が大切です。すべてのスキルを一人でカバーする必要はなく、チームで補完し合う体制づくりも意識しましょう。
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AI人材の不足についてのまとめ
AI人材の不足は、専門知識の高度化やツールの複雑化、継続的な学習が必要とされる問題によって、中小企業にとって深刻な課題となっています。しかし、採用に頼らずとも、自社内で人材を育成する体制を構築することで、持続的にAI活用を進めることは可能です。
社内研修の整備やDXリーダーの育成、PoCによる提供に加え、外部講師やコンサルティング企業との連携、業務の一部委託を通じたスキル定着など、手法を組み合わせて取り組むことが重要に。AI人材に必要なスキルを明確にし、社内への定着を図ることで、企業は自律的なデジタル化を実現できるでしょう。
