近年、多くの企業が生成AIの導入を急ぎ、それに伴い生成AI人材の需要が高まっています。しかし、具体的にどんなスキルを持った人材を採用すべきか、既存の社員をどう育成すべきか悩んでいる経営者や人事担当者は多いのではないでしょうか。
今回は、生成AI人材に求められる7つのスキルや企業における生成AI育成の注意点を解説します。
生成AIとは
生成AIは、データから学習したパターンを基にして新しいコンテンツを創造できる人工知能のことで、ジェネレーティブAIとも呼ばれています。
従来型のAIが既定のタスクを自動的に実行するのに対し、生成AIはテキストや画像、動画、音声など様々な形式のコンテンツを作り出す能力を持っています。
専門的なスキルや経験がなくても、生成AIを活用するだけで、独自のコンテンツを生み出すことが可能となり、様々な業界に革命をもたらしています。
生成AI人材とIT人材の違い
生成AI人材は比較的新しい人材であり、急速に需要が高まっている一方、IT人材は長い歴史があり、様々な専門分野に細分化されています。
近年、実務においては両方の要素を併せ持つハイブリッドな人材の需要も高まっています。両者の違いは以下の通りです。
| 生成AI人材 | 生成AIに関する深い理解と実践的なスキルを備えた人材 |
| IT人材 | デジタル技術を駆使してビジネスや組織の課題解決を行う人材 |
生成AI人材は、テキスト生成や画像生成、音声合成などの生成AI技術を効果的に活用する能力を持ち、その知識を様々な業務で応用できます。一方、IT人材は企画立案から推進、日常的な運用管理に至るまでを担当します。
生成AI人材が注目されている理由
ここでは、生成AI人材が注目されている理由を解説します。
海外企業に遅れを取っているため
IoTによるあらゆるモノのインターネット接続やビッグデータの事業活用など、生成AIが企業経営に与える影響は加速度的に増えています。
しかし、日本企業はグローバル企業と比較して、データドリブンな意思決定や業務改革の面で大きな遅れをとっています。AI時代における企業成長の鍵は、生成AIをはじめとするテクノロジーそのものよりも、それを効果的に活用できる人材の存在にあるのです。
大手企業が投資しているため
デジタルデータの洪水の中で、ビッグデータを効果的に分析し活用する生成AI技術は、従来の社会の枠組みさえも再構築する可能性のある技術として注目を集めています。
こうした背景から、GoogleやAmazon、Appleなどの大手IT企業は、膨大なユーザーデータを基盤に、高度な機械学習技術の開発に多くの投資を行っており、生成AIを制する者が、次世代のデジタル経済を制するとされているのです。
人材が不足しているため
日本社会は急速な少子高齢化の波に直面しており、現役世代の労働力だけでは、企業活動を従来通り維持することが次第に困難になっています。この課題に対して、生成AIは単純作業の自動化だけでなく、複雑な業務プロセスの効率化や、人間の創造的な活動の支援まで可能にする技術として期待されています。
特に、反復的な作業や大量のデータ処理が必要なタスクでは、生成AIの導入により人的リソースを創造的な業務や対人サービスへ振り向けることが可能です。このような未来を実現するためには、生成AIに関する深い理解と実践的なスキルを持つ人材の育成が不可欠なのです。
生成AIの知識を持つ人材が不足しているため
高齢化による人材不足同様、生成AIに関する専門知識やスキルを持つ人材も不足しています。日本国内で生成AI人材の供給が需要に追いついていない現状があり、今後日本企業における生成AI人材への需要はさらに加速していくことが予想されます。
この状況に対応するためには、生成AI人材の育成と確保に向けた戦略的な取り組みが急務となっています。
生成AIをCADで使うメリットについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
生成AIにより代替される業務があるため
生成AIにより将来的に労働者の多くが、自分の業務に何らかの影響を受けると予測されています。特に、代替されるリスクが高い職業として、以下が挙げられています。
- 事務関連業務
- 顧客サービス業務
- 教育分野における業務
- 文章や言語を扱う業務
現在、様々な生成AIが次々と登場しており、技術の進化に伴い、その応用範囲も急速に拡大していくでしょう。そのため、生成AIの能力を最大限に引き出し、適切かつ戦略的に活用できる人材の育成と確保は、企業や組織にとって緊急性の高い課題となっているのです。
生成AI人材に求められる必須スキル
生成AIによる技術革新の波に乗るためには、AIの基礎知識はもちろん、新たなスキルの獲得が欠かせません。経済産業省によれば、戦略的思考力や批判的考察力、変化への適応能力といったスキルは引き続き重要である一方、生成AIを効果的に活用する能力も今後のビジネス環境では必須とされています。
以下で、生成AI人材に求められるスキルを詳しく解説します。
参照：生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方｜経済産業省
①プロンプトの習熟スキル
プロンプトは、人間が生成AIに対して発する指示や質問のことを指します。生成AIによる出力の品質は、ユーザーが投げかける指示の質に大きく左右されるため、効果的なプロンプトを作成するためには、以下のようなポイントを押さえ、プロンプトスキルを継続的に磨いていくことが求められています。
- 曖昧さを排除した具体的な指示
- 出力の形式や数量、対象などの条件
- 背景や参考資料、視点などの追加情報
コンテキストが豊かであればあるほど、出力の質は向上するでしょう。また、正確な日本語表現力なども欠かせません。
②生成AIを使いこなすマインド
生成AIの技術の進化に合わせて自身の理解を深め、業務への応用方法を常に模索することが大切です。現状の考えに固執せず、新たな可能性を受け入れる柔軟性が求められるでしょう。
また、生成AIはデータがなければ機能しないため、日常業務におけるアナログ情報をどうデータ化するかという視点が、生成AIを効果的に活用する第一歩となります。
③クリエイティブな能力
生成AIは、相手の微妙な感情を読み取ることや、不安を抱える人々に共感し寄り添うことができません。このような感情理解や共感能力は、人間特有の強みとして今後も重要視されるでしょう。
また、生成AIにより業務が効率化されることで、人間はより付加価値の高い創造的な業務に時間を使えるようになります。
その中でも特に、ビジネスアーキテクトという、DXの取り組みに関する計画立案や推進を担う専門人材やデザイナーなど新たな価値を形にしていくスキルが重視されるようになります。
生成AI人材には、テクノロジーを活用しながらも、人間ならではの創造性や共感性、未来を構想する力も求められているのです。
ビジネスアーキテクチャについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
④問いを立てる力
問いを立てることで問題の根本原因や背景を深く考察でき、生成AIにおける新たな視点やアイデアが生まれる可能性が広がります。
効果的な解決策を見つけるには、まず適切な問いを設定することが鍵となるのです。このスキルを磨くには、日々の観察と記録を習慣化し、そこから仮説を立てるトレーニングが有効です。問いを立てる力は、単なる問題解決だけでなく、創造的思考の原点となります。
⑤事例収集力
多くの企業が生成AIを導入する中、効果的な活用法を見出すには幅広い事例の収集が重要です。この能力を高めるには、AI関連のニュースサイトや専門誌を定期的に確認し、得られた情報をテーマ別に整理して分析することが有効です。
また、これらの知見をチーム内で共有し、新たなプロジェクトに活かしていくプロセスが重要です。さらに、専門メディアやSNSを通じて最新の技術動向を追うことも欠かせません。
新しいアルゴリズムやAI関連技術の発表に注目することで、競合他社にはないビジネスを発見できる可能性が高まるでしょう。
⑥デジタルリテラシー
生成AI人材として活躍するためには、機械学習の基本を理解し、ディープラーニングの概念に精通することが求められます。また、生成AIシステムがどのような仕組みで動作しているのかという技術的な知識も欠かせません。
しかし、技術的な側面だけでなく、生成AIの活用に伴う様々なリスクについても深い理解が必要となります。例えば、生成AIを利用する際に発生しうる情報漏えいのリスクや、著作権侵害の可能性、生成AIが差別的な表現や社会的偏見を含むコンテンツを生成してしまう可能性についても、その原因と対策を把握しておくことが重要です。
生成AIの利用が社会や個人に与える影響を考察し、責任ある形で生成AIを活用するための判断力を養うことが大切になります。
⑦企画力・課題発見力・プロジェクト推進力
生成AIをフル活用する実践スキルとして、企画力、課題発見力、プロジェクト推進力が重要です。
| 企画力 | 生成AIの特性を理解し最大限活用するための計画立案能力 |
| 課題発見力 | 現状の業務における問題点を見つける能力 |
| プロジェクト推進力 | 計画から実行、評価までをスムーズに進める能力 |
企画力には、適切なデータ収集や出力の多様性に対応するリスク管理が求められます。多くの活用事例を学ぶことで、生成AIの動作原理への理解が深まり、活用アイデアが広がるでしょう。
生成AIはデータから新たな結果を生み出せますが、実際の課題を特定し解決策を導くのは人間の役割です。日常的に問題意識を持ち、異なる視点を取り入れることで課題発見力が向上します。
生成AIにおけるプロジェクトでは、具体的な活用方法と期待される効果を事前に共有し、日常的なコミュニケーションを通じてプロジェクトを成功に導く必要があります。
生成AI人材の主な職種
生成AI時代に注目されている主な職種をご紹介します。
プロンプトエンジニア
プロンプトエンジニアとは、自然言語処理や機械学習を活用して、テキストや音声などのデータを生成するAIの開発に携わる人材です。彼らの仕事は、チャットボットのような対話システムや、文章作成ツールといった様々な生成AIの開発に関わっています。
生成AIに対するプロンプト設計はもちろん、生成AIが学習するためのデータセットの作成も担当し、モデルの学習プロセスや性能評価なども行います。プロンプトエンジニアは、人間の意図を正確に生成AIに伝え、より有用な結果を得るための架け橋となる重要な存在です。
画像生成AIエンジニア
画像生成AIエンジニアとは、様々な技術を駆使して視覚的コンテンツを自動生成するシステムを構築する人材です。彼らは画像処理技術と深層学習の知識を組み合わせ、人物の顔写真や美しい風景画などの画像をコンピュータに生成させることができます。
生成AIが理解できる形で入力データを設計し、どのような画像を出力するかの仕様を決定します。また、生成AIの学習に必要な大量の画像データセットを準備したり、開発したモデルが期待通りに機能しているかを評価したりする役割も担っています。
生成AI人材の育成方法
生成AI人材の育成は、組織の未来を左右する重要な取り組みです。生成AIの育成には、以下のような方法があります。
独学
独学は、生成AI知識が不足している初心者や入門者に特に有効です。まずはAI理論などの基礎知識を解説した参考書から学び、無料で使用できる生成AIツールを実際に触ってみることをお勧めします。
エンジニアを目指す方は、オンラインなどを活用してPythonプログラミングの習得に取り組むと良いでしょう。基本的な知識基盤ができた後は、実践的な課題に挑戦できる環境を整えることが重要です。
さらに、外部研修に参加することで、より専門的なスキルの習得やキャリアアップが期待できます。
Pythonのライブラリについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
社内研修
社内に生成AIの専門知識を持つ人材がいれば、その人材を講師として研修やOJTを実施することで効率的な人材育成が可能です。この方法なら育成プロセスを社内で完結でき、コスト面でも優位性があります。
ただし、教育には時間と労力が必要なため、余裕を持ったスケジュールを計画しましょう。また、研修担当者の本来の業務に支障が出ないよう、所属部署との綿密な調整も欠かせません。
効果的な生成AI人材育成には、学習意欲の向上が鍵となります。実践的な事例を教材として活用することで、実務イメージが湧きやすくなり、学習者のモチベーションも高まります。
外部研修
社内に専門知識を持つ生成AI人材がいない場合は、外部専門家による研修が効果的です。外部研修では実践的なロールプレイやグループディスカッションを通じて、生成AIを活用した問題解決能力を身につけることが可能です。
特に、実践重視の研修プログラムは中上級者のスキルアップにも適しています。費用はかかりますが、確実なAI人材育成を目指す企業にとって価値ある投資と言えるでしょう。
セミナー
セミナーは生成AI人材を短期間で効率よく育成できる手段です。専門家から直接学べ、最新の知識を体系的に得られるため、技術の進化が早い生成AIは、セミナーによる集中的な学習機会が特に重要です。
セミナーを継続的な学習の一環として位置づけることで、個人のスキルアップと組織全体の能力向上も実現できるでしょう。
生成AIセミナー
生成AIセミナーは、初心者の方でも安心して参加いただける内容となっており、短期間で生成AIの基礎から応用までを包括的に学ぶことができます。短期間ながらも充実したカリキュラムにより、生成AIの世界への第一歩を踏み出せる絶好の機会です。
セミナーでは、生成AIの種類やLLMの仕組み、機械学習の基本概念や動作原理、アルゴリズムや数学的概念も実例を交えながら分かりやすく説明するため、AIの仕組みを直感的に理解できるようになります。
日常業務ですぐに活用できるよう、代表的な生成AIの具体的な活用方法や実践的なテクニック、プロンプトエンジニアリングについても学習します。AIに適切な指示を出すためのコツやテクニックを身につけることで、より精度の高い成果物を生成できるようになります。
本セミナーの講師陣は、AIコンサルティング業界での豊富な経験を持ち、各企業のニーズに合わせたオンサイトAI教育を数多く実施してきた専門家で、幅広い教育プログラムを提供した実績があります。
| セミナー名 | 生成AIセミナー |
|---|---|
| 運営元 | ProSkilll（プロスキル） |
| 価格(税込) | 27,500円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京・名古屋・大阪）・ライブウェビナー |
職種に合わせた育成
AI人材の育成には、各職種の特性に合わせたカリキュラム設計が重要です。効果的な人材育成を実現するためには、各職種の特性を考慮したカリキュラムを構築し、技術の進化に合わせて定期的に内容を更新していくことが重要です。
一度作成したカリキュラムを固定せず、常に最新の動向を取り入れながら柔軟に改良を重ねることで、実践的なAI人材の育成が可能になります。
生成AI人材を育成する上での注意点
生成AIの育成効果を最大限に引き出し、企業の成長へと結びつけるためには、いくつかの注意点があります。最後に、生成AI人材を育成する上での注意点を解説します。
明確な目標設定を行う
生成AIのスキルは多岐にわたるため、目標が不明確だと期待した成果を上げられないことがあります。通常の人材育成と同じく、自社の現状や将来ビジョンを踏まえて、生成AI人材を迎え入れる具体的な目標を定めることが大切です。
この目的設定により、必要とされるスキルや知識を持った人材像が自然と明らかになっていくでしょう。
経営層と従業員の理解を得る
生成AIをスムーズに企業へ導入するためには、組織全体で生成AIの重要性や将来性についての認識を深め、デジタルリテラシー向上の取り組みが成功への鍵となります。
経営陣からの明確なビジョン提示と従業員への丁寧な説明や教育を通じて、生成AIの導入によるメリットを組織全体で共有することが、円滑な技術移行への近道となるでしょう。
各部門の具体的な業務課題とAIによる解決策を結びつけて説明することで、抽象的な技術ではなく実務に役立つツールとしての認識を促進することができます。
強みや特性を活かした育成方法を採用する
生成AI時代に必要なのは、個々の強みや特性を活かしながら生成AIと共創できる人材です。例えば、技術的思考に長けた人やコミュニケーション能力の高い人など、一人ひとりの強みを生成AIスキルと掛け合わせることで、組織全体の可能性は何倍にも拡がります。
一人ひとりの特性を尊重した育成アプローチこそが、他社との差別化を生み、持続可能なイノベーションとなるのです。
学びの機会を継続的に提供する
多くの企業では、生成AIの導入時に大規模な研修を実施するものの、その後のフォローアップが不十分なケースが見受けられます。これでは折角身につけた知識やスキルが陳腐化してしまい、投資対効果も低下してしまうでしょう。
定期的なスキルアップセッションやコミュニティ活動を通じて、常に学びの機会を提供し続けることが、生成AI人材の真の育成には欠かせないのです。
組織として生成AI人材を効果的に育成するためには、一度学んだら終わりではなく、常に学び続ける文化を醸成することが成功への鍵となるでしょう。
生成AI人材を育成してDXを成功させよう
今回は、生成AI人材に求められる7つのスキルや企業における生成AI育成の注意点を解説しました。DXを成功させるカギは、生成AI人材の確保と育成にあります。
生成AI人材は、専門知識だけでなく、プロンプトの習熟スキル、クリエイティブな能力、問いを立てる力、デジタルリテラシー、実践スキルという総合的なスキルを備えている必要があります。
企業が生成AIを導入する際は、自社に必要な職種や人材像を明確に定義することが重要です。生成AI人材育成には相応の時間と投資が必要になるため、経営層からの理解と支援を事前に取り付けておくことも忘れてはなりません。
同時に、従業員にも生成AI導入の意義や育成の重要性を丁寧に説明し、全社的な理解を醸成することが長期的な成功に繋がるでしょう。
