AI人材を育成するには ～不足するAI人材をどう育成するか～

近年あらゆる分野でAI（人工知能）の活用が広がる一方で、AI人材の不足が深刻化しています。ここでは、そもそもAI人材とは何か、AI人材育成の課題、どうすれば企業においてAI人材を育成できるのかをお伝えします。

AI人材とは

政府の発表しているAI戦略の中では、AIが下記のように語られています。

デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」

このようにデジタル社会で必須のスキルとなっているAIですが、それらの全部、または一部を有しているのがAI人材です。 同じく政府によると、AI人材はスキルと役割によって、以下の3つに大別ができます。「AI自体を進歩させる人材」「AIを具現化する人材」「AIを活用する人材」です。これら3つの人材についてさらにご紹介します。

AI人材の種類と役割

「AI自体を進歩させる人材」

AI研究者などが該当します。 AI研究者は最先端のAI技術を研究し、開発することが役割です。

「AIを具現化する人材」

データサイエンティスト、AIエンジニアなどが該当します。 データサイエンティストは、数理学と統計学に長け、AIモデルを開発することが役割です。 AIエンジニアは、開発したAIモデルを現場環境に合わせて実装することが役割です。

「AIを活用する人材」

AIコンサルタントやプランナーなどが該当します。 AIコンサルタントはAIの知見を持ち、現場課題の整理やビジネス側と開発側を繋ぐ役割があります。 プランナーはAIエンジニアやプロジェクトメンバーとコミュニケーションをとり、現実の課題についてAIでの解決を導く役割があります。

AI人材不足の現状

しかし、高まる需要に対して、AI人材不足は深刻です。経済産業省によると、2020年時点で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると言われています。

企業におけるAI人材確保の実情を見てみると、IT企業でさえ日本企業の約85%が「AI人材を確保していない」と回答しています。加えて、海外に目を向けると、米中で人材争奪戦が熾烈です。世界のAIエンジニアの平均年収は1,000万円を超えており、日本よりも海外の方が高年収であることは明らかです。

海外への人材流出も懸念される中、今後ますます新卒・中途採用におけるAI人材の争奪戦は激化していくと言えるでしょう。

参照資料： 「AI戦略 2019 ～人・産業・地域・政府全てにAI～（統合イノベーション戦略推進会議決定）」2019年3月公開 経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年3月公開） 「IT人材白書2019」図表2-3-2よりP.88（調査年：2018年度） The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor（Forbes）

企業におけるAI人材育成の課題

AI人材の争奪戦が激しさを増す中、外部からの採用に加えて、社内におけるAI人材育成の重要性が高まることが予想されます。 ここでは、社内でAI人材を育成する際の課題について紹介します。

AI人材育成のプランを立てられない

いざ社内育成をしようと思っても、AI人材が何人必要なのか、どう教育すべきなのかが分からない、という壁にぶち当たります。 AI教育自体が体系化できるほど成熟していない現状もあります。

また、AI人材獲得が困難である状況は前述の通りなので、AI教育ができる講師を確保するのも容易ではありません。

社員が既存事業との兼ね合いに疲弊

リソース配分は、すでにある既存事業との兼ね合いです。AIにまつわる部署を新たに立ち上げる企業ばかりではなく、多くの企業では、既存事業と並行した形でAI導入のプロジェクトを進めることとなります。 専任の担当者をおけない場合、AI担当者には既存業務との兼任という負荷がかかります。

実務に活かせる教材が少ない

現場に活きるAI教育となると、企業の実際の課題にもとづくケーススタディがとても重要です。すぐさま実務への活用を求められる場合は特に、どれだけ具体的な想定課題を教材として学ぶかが重要になります。

一般的に、AIリテラシーの向上を目的とした資格試験向けの教育プランは多く存在しますが、実務に立ち入ったAI教育は少ないです。 これは、AI教育を展開する多くの会社が実際のAI案件に携わっていないこと、また携わっていたとしてもクライアント企業のデータを教材として使用できないことが要因です。 実践的なデータの使用には、AI業界全体での知財関連の整理を待つ必要があります。

もし自社の現場に取得しているデータがあるのならば、これを実践的な教材とするのも選択肢のひとつです。もちろん、現場の協力が必要不可欠となります。

実案件でのスキルアップが難しい

従来型IT人材であれば「基本情報技術者試験」などの資格試験で基本的知識・技能を学んだ後に、実務で経験を重ねてスキルアップしていくことが多いでしょう。

しかし、AI人材のスキルアップとなると、AI案件の実務で経験を積んでいく必要があります。人を育てるのが先か、事業をスタートするのが先かは、ニワトリと卵ですが、AI導入が社運をかけた一世一代のプロジェクトとなってしまうと、実案件でスキルアップすることが難しくなります。

ときにはAIプロジェクトの目的そのものを、社内のAI人材育成と割り切ることも必要です。

AI人材を育成するには

まず、自社が求めているAI人材を知る必要があります。多くの企業にとって「AIを駆使すること」はゴールではなく、「AIを駆使して課題を解決」することがゴールです。 そのため、まず自社が求めているゴールを明確にしてから人材育成に取り組む必要があります。

企業の求めるゴール

「AIを駆使して課題を解決」すると言っても、課題は企業によって千差万別です。しかし、大別すると2つに分けることができます。「自社内の課題解決」と「社外の問題解決」です。

前者は、自社での課題について、日々の業務改善や効率化といった解決を目指すものです。後者は、自社製品やサービスにAIを搭載し、社外、つまり世の中の課題を解決することを目指すものです。

どちらも必要なスキルに大差はありませんが、後者の方が、より難易度が高い場合が多く、スキルとしても高レベルが求められます。また、AIベンダーと協業して解決を行うのか、自社内のみで完結するのか、によって求められるスキルも異なります。

解決に必要なスキル

AIベンダーと協業して課題を解決する場合と、自社内のみで完結する場合において、それぞれ必要なスキルを簡単にご説明します。

AIベンダーと協業する場合に必要なスキル

• 部門横断で業務プロセスを把握する力
• AIベンダーと要件をまとめる力
• 該当業務を理解する力
• 現場からニーズを汲み取る力
• 現場に実行させる力　……など。

自社のみでAIによる課題解決を行う場合に必要なスキル

• 該当業務を理解する力
• 現場からニーズを汲み取る力
• 現場に実行させる力
• 部門横断で業務プロセスを把握する力
• 課題に紐づくデータの分析をする力
• 課題からAIモデルを開発する力
• 開発したAIモデルを現場に実装する力　……など。

必要な教育

自社が求めているゴールが決まれば、どのようなAI人材、およびスキルが必要なのかが分かります。不足しているスキルについて、社内での教育が難しい場合には、外部の適した教育サービスを選択し、受講する必要があります。

AI人材育成サービスの活用

2020年6月現在、各社からさまざまなAI人材育成サービスが展開されています。社内での教育に限界を感じたら、これらのサービスも検討してはいかがでしょうか。AI人材育成の目的や目標レベルに応じて、適切なサービスを選ぶことが大切です。

AI人材育成サービスの俯瞰

2020年6月時点でのAI人材育成サービスについて、カオスマップを作成しました。

スカイディスクのAI人材育成サービス

スカイディスクが提供するAI人材育成サービスは、AI開発の実案件と並走しながら、データ分析を学ぶことができる『製造業に特化した』教育サービスです。

社内における最適なAI人材確保を目的としており、実際の取得データ、AIプロジェクトの進行状況など、現場状況に応じて教育プログラムをカスタマイズします。 スカイディスクが製造業で150以上のAI開発案件で培った解析知見をもとに、より実践的にお客様の課題解決にあわせた内容でコンテンツを提供いたします。 製造業向けAI人材育成サービス【SKYDISC】

さいごに

AI人材不足が深刻化していく中で、AI人材の有無がこれからの企業競争力の源泉となることは確実です。

AI活用のゴールが企業ごとに異なるように、ひとくちに「AI人材」といっても、企業によって求められる役割やスキルセットは多種多様です。 まずは、自社のAI人材育成では何が課題であるかを把握し、AI人材育成の目的や目標レベルやチーム体制など、AI人材育成のプランを立ててみましょう。自社の事業をよく知るAI人材が、自社の専門分野や技術にAIを活用できれば、新たな価値創造や事業開発につながります。

この記事を読んで、AI人材育成について、少しでも具体的なイメージを得ていただければ幸いです。AI人材育成にお悩みでしたら、ぜひスカイディスクにご相談ください。