AI人材とは？職種や求められるスキル、育成方法までを解説

2024年4月1日｜カテゴリー「人材育成コラム」
AI人材とは？
デジタル技術が進歩し、ChatGPTをはじめとしたAIと呼ばれる「人工知能」サービスが急速にビジネスに浸透しつつあります。企業として自社DXを推進したい一方で、AI技術を活用できるAI人材の不足に頭を悩ませている人事担当の方も多いのではないでしょうか。

今回は、そんな昨今注目されているAI人材について、不足している理由や求められるスキル、育成方法までを解説します。

＜目次＞

I人材とは

AI人材とは？
AI人材とは、機械学習やディープランニング、データサイエンスといったAI技術へのスキルと知識を持つ人材を指します。AI人材の役割は、AIシステムの構築や運用といったエンジニアのような技術職的な要素のみではありません。データ分析や事業進行の舵取りを担うプロジェクトマネージャーなどといった業務も担当し、ビジネスの効率化を実現し、課題の解決策を見つける重要な存在なのです。

AI人材が注目されるようになった背景

AI人材が注目されるようになった背景として、「AI技術の急速な進歩」「人材不足」の2つが要因として挙げられます。AI（人工知能）の概念が生まれた1956年以降、AI技術はこれまで半世紀以上にもわたって研究がなされてきました。2000年代初頭に登場したディープランニング（真相学習）技術をきっかけに、AI技術は一気に世間の日の目を浴びるようになり、現在ではデータ活用やDX推進など様々な分野で利用されるまでになりました。
ただその一方で、肝心のAI技術に精通した人材不足が課題となっています。AI人材には、機械学習やプログラミングスキルのほか、データサイエンスディープランニングといった必要とされる技術と知識が求められ、人材育成は非常に困難なのです。

IT人材、DX人材との違い

・IT人材
AI人材とIT人材とは「知識・スキル」が異なります。
例えば、AI人材はシステムの設計や構築を行うデータ科学や、AIを活用するために必要な機械学習やディープランニングに関する知識も習得します。
一方で、IT人材は、情報技術全般に精通しています。情報システムの運用と管理、データベース管理、ネットワークセキュリティといった知識を有し、AI人材よりも広範囲にわたった知識とスキルが必要です。

・DX人材
DX人材とは、企業のDXを推進し実行する役割を担う人材のことを指します。専門知識だけでなく組織やチームを牽引する統率力やリーダーシップも求められます。また、プロジェクトを進める上でのビジネス的な観点も要求されるため、AI人材と比較して対人スキルが重要視されることが特徴です。

AI人材の職種

AI人材とは？
AI人材には、様々な職種が存在します。以下の5つの職種について解説していきます。

・AIエンジニア
・データサイエンティスト
・AIプロジェクトマネージャー
・AIプランナー
・AI研究者

AIエンジニア

AIエンジニアは、AI開発者とも呼ばれ、技術の構築やサービスにAI技術を実装する役割を担います。AIアプリやシステムの開発をするため、機械学習やディープランニング、そして顧客行動をはじめとした市場の動向なども考慮しながらAI開発を行います。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータを収集・分析し、インサイトの情報を導き出す人材です。集めた情報をいかに解析し、企業にとって有用な情報を見つけ出すかを逆算して考えるため、AIデータの活用や統計分析、機械学習の知識・スキルが求められます。

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に関するプロジェクトの計画や実行、管理を担う人材です。担当するAI技術ビジネスを成功に導きつつ、プロジェクトチームのタスクの割り振りやマネジメントなども行います。

AIプランナー

AIプランナーは、AI技術を組織のニーズと戦略に合わせた活用方法を見い出し、サービスを企画する人材を指します。AI技術の知識はもちろん、組織や企業にとって利益、効果を最大化させる戦略能力が求められます。

AI研究者

AI研究者は、AIに関する技術を研究する人材です。AI技術には、サービスの根幹を担うAIモデルの仕組み開発が必要不可欠です。AI研究者は、こうしたモデルのブラッシュアップやアルゴリズムの開発に関わります。

AI人材に求められるスキル

AI人材とは？
次に、AI人材に求められるスキルについて解説していきます。

プログラミングスキル

プログラミングスキルは、主にエンジニア（開発者）に求められるスキルです。特にAI技術を取り扱う場合、Pythonというプログラミング言語がよく用いられます。ほかにもPHPやJavaといった様々な言語知識とスキルを習得し、機械学習やデータ解析のサービスツールの開発を行います。

データサイエンス

データサイエンススキルは、主にAIモデルの研究者やデータサイエンティストに求められるスキルです。データサイエンスは、情報工学やアルゴリズム、統計学といった手法を用いて、膨大な情報やデータからビジネスに有用なインサイトを見出します。有益な情報は、データサイエンティストによって有益な活用方法を導き出されるため、AI技術の浸透した現在ではますます重要なスキルになってきているといえます。

機械学習・ディープランニングに関する知識

機械学習とディープランニングは、現在普及しているAI技術の中でも特に代表的な領域です。機械学習とは、AIに膨大な情報を読み込ませる技術を指し、その機械学習の一つの手法であり、与えられた情報から自ら学習しより複雑なデータ解析を行うのがディープランニングです。職種によって求められる専門的な知識やスキルは異なりますが、基礎的な知識はAI技術に携わる人材であれば身につけておかなければならないスキルです。

論理的思考

論理的思考は、よくロジカルシンキングとも言い換えられ、物事の筋道を矛盾することなく考える思考のことを指します。AI人材は、膨大なデータをもとに分析・解析を行う場面も多く、目の前の情報からパターンや法則性を発見し、有益な情報を引き出すスキルが求められます。

AI人材の育成方法

AI人材とは？
最後にAI人材を育成する方法について3つご紹介していきます。
・自己学習
・外部研修
・社内研修

自己学習

自己学習は、これからAI技術を学び始める初心者向けの学習方法です。不足しているAI知識を自分の学習ステージに合わせて参考書を読みAI技術に関する理解度の基礎を固めます。エンジニア志望ならプログラミング言語を、データサイエンティストであればデータサイエンスを、といったように自分の関心のある分野の知識を蓄えることが可能です。AI技術をある程度理解したら、実践的にスキルを磨くことのできる環境でステップアップを目指しましょう。

社内研修

社内にスキルと知識を有する人材がいる場合、社内で研修プログラムを計画、実施します。育成の目的や育てたいAI人材の方向性、自社サービスへの理解も社員であれば認識の齟齬なく進めることが可能です。また、内省で完結すればコスト面でも節約が期待できます。
ただ一方で、教育や研修に割く人的コストなどにはあらかじめ配慮しておきましょう。知識やスキルは一朝一夕で習得できるものではなく、実施する研修プログラムの立案、計画、実施には従業員の労力も発生します。研修プログラムを長く持続的に実施できる社内体制を整えることが重要です。

外部研修

AI技術は、近年急速に社会に浸透してきた新しい分野です。だからこそ、AI人材を育成したくても教え手を担える人材が社内に見当たらないというケースも珍しくありません。

外部研修は、AI技術の専門家に研修を依頼し、研修を実施するというものです。基礎的なAI知識はもちろん、実際に起こりうるビジネスの課題をAIを活用して解決するロールプレイングをはじめとした実践的な学びもあります。
セゾンパーソナルプラスでは、AI人材の育成を考えている企業様に向けた研修プログラムを多数ご用意しています。AI初心者から実践に活用したい上級者まで、各レベルに合わせた研修をお選びいただけます。ご興味のある方は、ぜひお問合せください。

AI人材を活用して自社DXを推進しよう

AI技術は、今後の日本社会においてより広く活用され、企業には更なるDXの推進が求められています。AI技術を習得した人材を育成し、自社DXの推進を実現しましょう。

セゾンパーソナルプラスでは、AI人材の育成するための研修プログラムを多数ご用意しています。ご興味のある方は、ぜひお問合せください。


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