AI人材とは
AI人材は、機械学習や深層学習といったAIに関する知識とスキルでAIの構築や運用を担う人材です。AI構築に携わるエンジニアだけでなく、AIプランナーやAIユーザーなど、AIを効率的に活用する人材も含まれます。
AI人材と似た言葉にIT人材があります。IT人材は、システムの構築や運用、データベース管理など、情報技術の幅広い分野を担う人材です。AIの知見を持ったIT人材は「先端IT人材」に分類されることからもわかる通り、AI人材はIT人材の一部に含まれます。
IT人材と同様に、DX人材もAI人材と似た印象をもたれる場合があります。DX人材は、技術面だけでなく、企画や戦略策定などにも携わりながらビジネス全体の変革を目指すのに対し、AI人材は、主にAI技術で問題解決や新たな価値の創出を図ります。
AI人材を育成するメリット・重要性
AI人材の育成を通じて、業務プロセスの革新や企業の生産性向上などにつながる下記のようなメリットがもたらされます。
自社の競争力アップを図れる
AI技術は、DX推進やイノベーション促進の有効な手段です。AI人材が育つことで、新商品の開発、業務プロセスや既存サービスの改善などにAI技術を有効活用できるようになります。
AIの活用によってマーケティングの最適化や顧客体験の改善などが実現できれば、競争力アップにつながり、市場における自社の優位性も確保できるでしょう。
業務効率を高められる
AI人材は、業務の自動化や最適化などにも貢献できる存在です。データ処理や定型的な作業、共通パターンの抽出などを得意とするAIを次のような業務に活用できれば、業務効率や品質の向上なども期待できます。
・データ入力や議事録の自動化
・AIチャットボットによる問い合わせへの自動対応
・AIを使用した不良品の検出
人材育成にはコストがかかるものの、AI活用で企業全体の生産性が向上し、業績や中長期的な成長にプラスの影響を与えれば、結果としてコスト削減にもつながります。
意思決定スピードを早められる
データ分析に優れたAI人材が加わることにより、膨大なデータから抽出された情報の分析に基づく合理的かつスピーディーな意思決定が可能になります。
AIによる予測や複雑なシミュレーションから適切な判断を下せるため、データドリブン（※）な経営判断、企業課題の解決にも貢献するでしょう。
※データドリブン（Data Driven）…営業データやマーケティングデータ、Web解析データなどのデータ分析に基づいて判断やアクションをすること。
AI人材の種類
AI人材は、役割によって次のように大別されます。
・AI開発に従事する人材
・AI関連の事業計画を立案し、牽引する人材
・事業推進に向けてAI技術を活用する人材
具体的な職種をそれぞれみていきましょう。
AI研究者
大学や企業の研究・開発部門などで、AI技術の研究、論文の執筆や発表などに従事する研究者です。機械学習や音声・画像認識、データ分析などの各分野において、新しいアルゴリズムの開発やAIモデルの精度向上などに取り組みます。
AIエンジニア
AIモデルの構築に加え、AIモデルを搭載するITシステムの設計、開発、保守なども担うエンジニアです。市場の動向や顧客ニーズなども考慮しつつ、統計やアルゴリズム、プログラミングなどの専門的な知識とスキルを駆使してAI開発を推進します。
デジタルストラテジスト
企業の成長や競争力強化を目的に、AIをはじめとするデジタル技術を活用して、ビジネス戦略を立案、推進する職種です。データ解析に基づき、企業戦略やマーケティング方針の策定、顧客体験の設計などを担います。
データサイエンティスト
AIや情報処理、統計などの知見で大量のデータを解析し、ビジネス課題の解決に役立てる技術者です。データの収集や加工、分析だけでなく、課題の抽出や戦略の策定などにも携わります。
AIプランナー
AIを活用した商品やサービスの企画、実装、管理を担う人材です。クライアントの課題解決に向けたAI戦略の提案のほか、AIソリューションの選定やプロジェクト管理、実装後の評価、改善などにも関わります。
AIユーザー
業務効率化や品質向上などを目的に、ビジネスの現場でAIを利用する人材です。AIに関する基本的な知識や活用方法、利用上の注意点などを理解しており、AIを適切に使う能力を有しています。
AI人材に必要なスキルセット
AI人材として活躍するために、まずは次の4つのスキルセットを身に付けることが重要です。
機械学習・ディープラーニングに関するスキル
機械学習やディープラーニングは、さまざまな場面や用途で用いられるAI技術の代表的な手法です。機械学習やディープラーニングに関する知見は、AIの開発や運用に携わる方だけでなく、すべてのAI人材に求められます。
機械学習は、多様なデータから学んだパターンやルールに従って、予測や分類をする技術です。ディープラーニングは機械学習の一種で、人間の神経細胞をモデルにしたニューラルネットワークにより、学習データから自動で共通項を抽出して認識や判断をします。
どちらも膨大なデータを読み込ませて、特定のパターンやルールを見つけるために欠かせない技術です。
デジタルリテラシー
デジタルを理解した上で、適切かつ効果的に活用できるスキルを「デジタルリテラシー」といいます。
デジタルリテラシー協議会は、「Di-Lite（ディーライト）」という言葉を用いて、すべてのビジネスパーソンに必要なデジタルリテラシーの範囲を示しています。具体的には下記の3領域です。
・IT・ソフトウェア領域
・数理・データサイエンス領域
・人工知能（AI）・ディープラーニング領域
デジタルリテラシーを向上させることで、IT活用やDX化に対する意識の底上げを促せます。
課題解決力
AI人材に欠かせない能力のひとつが課題解決力です。AIプロジェクトでは、自社の現状分析に基づいてビジネス課題を抽出し、AIによる解決が可能な領域を特定して対応策を見つけ出さなくてはなりません。
具体的には、問題解決につながるAIツールを選定する、データの処理方法を検討するほか、検証結果に基づく効果的な改善などでも課題解決力が求められます。
あらゆるビジネスのドメイン知識
ドメイン知識とは、業界やビジネス領域に特有の知見やトレンド、ニーズを指します。AIに関する知識やスキルだけでは、AI活用の成果を最大化させられません。AIプロジェクトでは、課題解決に取り組む事業はもとより、業界全体への理解を深めることも必要です。
プロジェクトに関わる人材が持つ知識と技術を自社のビジネス領域にマッチさせられるか否かが、AI導入の成否を左右するといっても過言ではないでしょう。
AI人材を育成する方法
AI人材の育成方法として、次の3つが考えられます。
・自己学習の促進
自分のレベルやペースに合わせて学習を進められるため、特に初学者におすすめの方法です。体系的に学ぶ必要が出てきたら研修の受講も推奨してみましょう。
・社内研修の実施
AIの知見やノウハウが蓄積されている場合は、社内研修の実施も前向きに検討してみてください。自社の課題やニーズに合った研修を低コストで実現できます。
・外部研修の実施
専門的な知識やスキルの習得を目指す場合は外部研修が効果的です。AI関連の幅広い知識を効率良く学べるほか、実践力の向上にも役立ちます。
実務に即したスキルの習得には、AI研修サービス「SkillBridge」がおすすめです。営業やバックオフィスなど、部門別のカリキュラムが用意されており、eラーニング形式で効率的に学べます。3日間限定のトライアルの利用も可能です。詳しくは下記をご覧ください。
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まとめ
AI人材は、ビジネスにおけるスピーディーな意思決定を支え、企業全体の業務効率化や競争力向上に貢献する存在です。AI人材には、AIエンジニアやデータサイエンティスト、AIプランナーなど、複数の職種が含まれます。
AI人材を育成する際は、自社に必要な人材像を見極めた上で、外部の研修も活用しながら、従業員のスキルや経験に応じた育成プランを検討しましょう。
