「AI人材はいらない」という声が経営層から聞こえる昨今。確かに、高額な採用コストや人材確保の困難さを考えると、そう考える気持ちも理解できます。
しかし、本当にAI人材なしでDXは進められるのでしょうか？
実は、多くの企業が見落としているのは「AI人材を採用する」以外にも「AI人材を育成する」という現実的な選択肢があることです。
本記事では、「AI人材はいらない」と考える企業が見落としがちな視点を整理し、社内で人材を育成するメリットとその具体的なステップを丁寧に解説します。
「外部採用なしで、自社の既存社員にAIを使える力をつけさせたい」「採用には手が届かないが、DXは諦めたくない」
そんなお悩みを抱える人事・経営層の方は、ぜひ最後までお読みください。
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「AI人材」とは
AI人材とは、AI技術を活用してビジネス課題を解決できる人材を指します。一口にAI人材といっても、その役割は多岐にわたっています。
具体的には、AIアルゴリズムを開発するデータサイエンティストから、AI技術をビジネスに応用する企画担当者、現場でAIツールを活用する実務者まで幅広い人材タイプが含まれます。重要なのは、全員が高度なプログラミングスキルを持つ必要はないという点です。
多くの企業が求めているのは、AIの可能性を理解し、自社の業務課題とAI技術を結びつけて考えられる人材です。技術の詳細よりも、「何をAIで解決すべきか」を見極める判断力と、プロジェクトを推進する実行力が重視されています。
「AI人材はいらない」と言われる3つの理由
近年、一部の企業や経営層から「AI人材はいらない」という声が聞かれるようになりました。
この背景には、AI人材の採用市場の現実と、AI技術に対する認識のギャップが存在しています。以下の3つの要素など、様々な要因が複合的に作用しているのが実情です。
- 高額な採用コストに見合わないから
- AIツールの進化で専門家が不要になるから
- 既存社員で十分対応できるから
高額な採用コストに見合わないから
AI人材の年収は中堅層で800万〜1,000万円超と、他のIT職種と比べても高い傾向にあります。特にPoCから運用まで一貫して対応できるスキルを持つAI人材は市場で圧倒的に不足しており、年収面でも優遇される状況です。
この高額な採用コストに対して、多くの企業が投資対効果への疑問を抱いています。中小企業では採用予算との乖離が特に大きく、「本当にそこまでの投資が必要なのか」という声が経営層から上がることも珍しくありません。
結果として「AI人材は贅沢品」という認識が生まれ、採用を見送る企業が増えているのが実情です。
AIツールの進化で専門家が不要になるから
ChatGPTやノーコードツールの普及により、「専門知識がなくてもAIを活用できる」という誤解が広がっています。確かにこれらのツールは使いやすくなりましたが、ビジネスで成果を上げるには適切な使い方の理解が不可欠です。
AIツールは万能ではありません。どの場面でどのツールを選ぶか、どのようにプロンプトを設計するか、結果をどう解釈するかといった判断には、AI に関する基礎知識と業務理解が必要になります。
ツールの進化によって敷居は下がりましたが、それを有効活用するための人材は依然として重要な位置を占めているのです。
既存社員で十分対応できるから
「現場の業務を熟知した既存社員がいれば、簡単にAI導入できる」という楽観的な見方も存在します。業務知識の重要性は確かですが、それだけではAI活用は成功しません。
AI導入には技術的な理解に加え、データの品質管理、効果測定の方法、継続的な改善プロセスなど、専門的な知識が必要です。また、AI プロジェクトは従来の業務改善とは異なるアプローチが求められるため、経験と知識の両方が重要になります。
既存社員の業務知識は貴重な資産ですが、それにAI活用スキルを加えることで、真の価値を発揮できるのです。
深刻化するAI人材不足の現実
「AI人材はいらない」という声がある一方で、実際の企業現場では正反対の状況が進行しています。経済産業省の「AI人材育成の取組」によると、AI人材の不足は約17万人から2030年には約79万人にまで拡大すると予測されています。
企業の現場でも人材不足は深刻な課題となっており、総務省の調査では67.5%の企業が「人材不足」をデジタル化推進の最大の障壁と回答しています。
出典：総務省（2022）「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」
つまり、「AI人材はいらない」のではなく、「AI人材が確保できない」というのが実情です。
この人材不足により、DXプロジェクトの遅延や頓挫が相次いでおり、競合他社に後れを取る企業も増加しています。AI人材不足は単なる採用の問題ではなく、企業の競争力に直結する経営課題となっているのが現実です。
AI人材に求められるスキル
AI人材の育成を検討する前に、実際にどのようなスキルが求められるのかを正確に理解することが重要です。AI人材には技術的なスキルだけでなく、ビジネス課題を解決するための総合的な能力が求められます。
ここでは、技術スキルとビジネススキルの両面から、現代のAI人材に必要とされる具体的な能力について詳しく解説していきます。
AI人材に必要な技術スキル
AI人材には、役割に応じて以下の技術スキルが求められます。ただし、全てのAI人材が同じレベルの技術スキルを持つ必要はありません。
| スキル分野 | 具体的なスキル | 重要度 | 活用場面 |
| プログラミング言語 | Python | ★★★ | 機械学習ライブラリとの親和性が高く、AI開発の標準言語 |
| R | ★★☆ | 統計解析に特化、データサイエンス分野で広く活用 | |
| SQL | ★★★ | データベース操作とデータ抽出に必須 | |
| 機械学習・AI技術 | 機械学習アルゴリズム | ★★★ | 適切な手法選択と結果解釈のための理論と実践 |
| 深層学習 | ★★☆ | 画像認識、自然言語処理などの高度なAI技術 | |
| 統計学 | ★★★ | データ分析と予測モデル構築の基礎 | |
| データ処理・分析 | Excel | ★★★ | 基本的なデータ分析と可視化 |
| Tableau/Power BI | ★★☆ | 高度なデータ可視化とダッシュボード作成 | |
| Jupyter Notebook | ★★☆ | データ分析環境とプロトタイピング |
- ★★★：必須スキル（全AI人材が習得すべき）
- ★★☆：推奨スキル（役割に応じて習得）
- ★☆☆：専門スキル（特定の役割で必要）
AI人材に必要なビジネススキル
技術スキルと同様に重要なのがビジネススキルです。AIの技術的な価値をビジネス成果に変換するために不可欠な要素となります。
| スキル分野 | 具体的なスキル | 重要度 | 活用場面 |
| 課題解決能力 | 課題発見・設定 | ★★★ | ビジネス課題をAIで解決可能な問題に変換 |
| データ分析思考 | ★★★ | データに基づく意思決定と仮説検証 | |
| 論理的思考力 | ★★★ | 複雑な問題の構造化と解決策の立案 | |
| プロジェクト推進力 | プロジェクト管理 | ★★★ | AIプロジェクトの計画立案と進行管理 |
| アジャイル手法 | ★★☆ | 不確実性の高いAI開発の効率的な進め方 | |
| リスク管理 | ★★☆ | AI導入時のリスク識別と対策立案 | |
| コミュニケーション | 説明・プレゼン力 | ★★★ | 技術内容を非技術者に分かりやすく説明 |
| ステークホルダー調整 | ★★★ | 関係者間の利害調整と合意形成 | |
| チームワーク | ★★★ | 多職種チームでの協働とナレッジ共有 |
確実にAI人材を育成するための5つのステップ
AI人材不足の解決策として注目されているのが、外部採用ではなく内部育成による人材確保です。しかし、闇雲に研修を実施しても期待する成果は得られません。
成功する企業に共通しているのは、体系的で段階的なアプローチを取っていることです。ここでは、確実にAI人材を育成するための5つのステップを具体的に解説します。
- ステップ1：自社に必要なAI人材像を明確化する
- ステップ2：既存社員のスキルアセスメントを実施する
- ステップ3：段階別・職種別の研修プログラムを設計する
- ステップ4：実務プロジェクトでの実践機会を創出する
- ステップ5：継続的な評価・改善サイクルを構築する
ステップ1：自社に必要なAI人材像を明確化する
AI人材育成の成功は、明確な人材像の定義から始まります。ビジネス目標に基づいて、技術特化型・企画推進型・活用実践型など、自社に必要な人材タイプを具体的に定義しましょう。
技術特化型は AI アルゴリズムの開発や高度な分析を担当し、企画推進型はAI活用戦略の立案と推進を行います。活用実践型は現場でAIツールを使いこなし、業務改善を実現する役割です。各タイプで求められるスキルレベルと業務範囲を明確にすることで、効果的な育成計画が立てられます。
重要なのは、全社員をデータサイエンティストにする必要はないという認識です。自社のビジネス特性と戦略に応じた現実的な人材像を設定することが成功の第一歩となります。
ステップ2：既存社員のスキルアセスメントを実施する
次に、現在の社員のデジタルスキルレベルを客観的に測定します。技術スキル、ビジネススキル、AI リテラシーの各分野について、目標とのギャップを可視化することが重要です。
アセスメント手法としては、スキルチェックテスト、実践的な課題解決演習、上司・同僚からの360度評価などを組み合わせることで、多角的な評価が可能になります。この結果をもとに、個人別の育成計画を策定し、効率的なスキル向上を図ります。
定期的なアセスメントの実施により、育成効果の測定と改善点の特定も行えるため、継続的な人材育成の基盤となります。
ステップ3：段階別・職種別の研修プログラムを設計する
アセスメント結果に基づいて、入門・基礎・応用の段階設定を行います。入門レベルでは AI の基本概念と身近な活用事例、基礎レベルでは具体的なツールの使い方と簡単な分析手法、応用レベルでは高度な分析やプロジェクト管理を学習します。
同時に、営業・企画・技術など職種別のカリキュラム設計も重要です。営業職には顧客データ分析や営業効率化、企画職には市場分析や戦略立案、技術職にはシステム開発とAI実装といった具合に、実務に直結する内容を組み込みます。
段階的かつ職種別のアプローチにより、学習者の負担を軽減しながら実践的なスキル習得が可能になります。
ステップ4：実務プロジェクトでの実践機会を創出する
知識の習得だけでなく、実際のプロジェクトでの実践経験が不可欠です。小規模なPoCプロジェクトから始めて、段階的に難易度を上げていくことで、安全に経験を積ませられます。
実践プロジェクトでは、問題設定から解決策の検討、実装、効果測定まで一連のプロセスを経験させます。失敗を恐れずチャレンジできる環境を整備し、メンターによる適切なサポートを提供することで、着実なスキル定着を図ります。
成功事例は社内で共有し、他の社員のモチベーション向上と学習促進につなげることも重要なポイントです。
ステップ5：継続的な評価・改善サイクルを構築する
AI 分野は技術の進歩が速いため、継続的な学習と評価が必要です。スキル習得状況の定期評価により、個人の成長度合いと研修効果を測定します。
評価結果に基づいて研修内容の改善を行い、最新の技術動向や業界トレンドを反映したカリキュラムに更新していきましょう。また、受講者からのフィードバックを積極的に収集し、学習体験の向上にも取り組みます。
このPDCAサイクルにより、常に実効性の高い人材育成プログラムを維持し、組織全体のAI活用能力の継続的な向上が可能です。
【成功事例】大手企業のAI人材内部育成事例3選
「AI人材を外部から採用するのは困難」という現実に直面した企業が選択したのが、内部育成による人材確保でした。
ここでは、以下の大手企業3社の成功事例を通じて、効果的なAI人材育成の実践方法を具体的に紹介します。
- LINEヤフー株式会社｜5,400人参加の大規模AI人材育成でAIスコア3.7倍向上を実現
- トヨタ自動車株式会社｜7万人の従業員を対象にしたDX人材育成プロジェクト
- ダイキン工業株式会社｜2年間の専念研修で実現する確実なAI人材育成モデル
これらの事例から、自社に適用できるノウハウやアプローチを見つけられるでしょう。
LINEヤフー株式会社｜5,400人参加の大規模AI人材育成でAIスコア3.7倍向上を実現
LINEヤフー株式会社は、企業内大学「LINEヤフーアカデミア」において、AIに特化した学びの場「AI活用アカデミア」を展開しています。グループ企業向けのAI研修には過去5,400人が参加し、受講者の「AIスコア」が平均約3.7倍に向上するという具体的な成果を上げました。
同社の特徴は、「文系デジタル人材」の育成に注力していることです。エンジニア以外の職種を対象とした「AI活用アカデミア」では、「AI基礎知識・最新技術紹介」から「生成AI活用・実践」まで計7回の講座を実施し、未経験者でも生成AIを業務に活用できるノウハウを習得できます。受講を通じて約700ものAI活用企画が誕生しており、実践的な成果につながっています。
このプログラムでは、LINEヤフーが定義する「AI人材マインド」「AI基礎用語力」「AI企画力」など7項目の「AIスコア」すべてが向上しました。また、複数社が同じグループになってディスカッションを行うことで、自社内だけでは得られない新たな視点や気づきの発見も可能にしています。
現在は法人向けサービスとしても展開し、日本全体のリスキリング加速を目指しています。
出典：LINEヤフー、生成AIの業務活用法などが学べるリスキリングプログラムを法人向けに提供開始し、「文系デジタル人材」の育成を支援
トヨタ自動車株式会社｜7万人の従業員を対象にしたDX人材育成プロジェクト
トヨタ自動車株式会社は、社内のデジタル人財育成・認定制度の一環として、オリジナルのアセスメントを制作しました。このアセスメントは、経済産業省・情報処理推進機構（IPA）のデジタルスキル標準（DSS）に準拠しながら、トヨタ独自の要件を組み込んで設計されたものです。
同社の「デジタル変革推進室のデジタル人財育成グループ」が企画・運営するこの取り組みでは、デジタルスキル標準で定義されている5つの人財ロールについて、必要な知識やスキルをレベル別に定義し、製造業に合わせたロール設定も行いました。社員はそれぞれのロール・レベルに応じたアセスメントを受検し、要件を満たすとデジタルバッジが付与される仕組みです。
累計14,500名以上が受検し、合計で9,100個以上のバッジを発行した実績があります。受検者からは「これをきっかけにデジタルスキルについてさらに勉強していきたい」「受けるだけで勉強になる」といった前向きな評価を獲得し、口コミでも受検が広がっています。
出典：【事例：DXアセスメント共同制作】DX人財育成の新基準を作る。トヨタ自動車が実現した全社規模のスキル可視化への挑戦
ダイキン工業株式会社｜2年間の専念研修で実現する確実なAI人材育成モデル
ダイキン工業株式会社は、2017年12月に社内大学「ダイキン情報技術大学（DICT）」を設立し、本格的なAI人材育成に取り組んでいます。同社の最大の特徴は、新入社員毎年100名規模を対象に、大学院に入り直すことと同じ2年間の専門教育を実施していることです。
DICTでは、実際の事業課題を解決できる人材として「①AIを活用できる人材」「②AI技術を持って課題を解決できる人材」「③AIアルゴリズムを理解して具現化する人材」の3つの人材像を定義しています。これらの人物像やスキルレベルに応じて教育カリキュラムを企画・実行し、毎年新設・改廃を行いながら展開しています。
同社は2023年度末までに1,500名の育成計画を達成し、現在は2025年度末までに2,000名の育成を目標に掲げています。
DICT卒業生は現在、事業企画部門やテクノロジー・イノベーションセンターなど様々な部門で活躍しており、中には世界的なデータサイエンスコンペティション「Kaggle」でMaster称号を獲得する人材も輩出しています。
出典：デジタル時代における製造業の変革～ダイキン情報技術大学におけるAI人材の育成と卒業生の活躍～
AI人材育成を成功させる3つのポイント
成功事例を分析すると、AI人材育成で成果を上げる企業には共通したアプローチがあることが分かります。それは、以下の3つの要素をバランス良く組み合わせていることです。
- 自社の育成体制を構築する
- 外部リソースを効果的に活用する
- 継続的な学習環境を整備する
これらのポイントを押さえることで、確実な成果につながる人材育成が実現できます。
自社の育成体制を構築する
AI人材育成の成功には、まず社内研修・教育プログラムの体系化が不可欠です。単発的な研修ではなく、基礎から応用まで段階的に学習できる継続的なプログラムを設計することが重要になります。
次に、DX推進リーダーの選定と集中育成を行います。各部署から適性のある人材を選出し、彼らに高度なスキルを習得させることで、社内の指導者として機能させる仕組みを作ります。
さらに、実践的なPoCプロジェクトへの参画機会を創出し、学習した知識を実際の業務課題解決に活用する経験を積ませることで、真の実力を養成できます。
これらの要素を組み合わせることで、外部に依存しない持続可能な育成体制が構築できます。
外部リソースを効果的に活用する
自社だけでは限界がある分野については、外部の専門リソースを戦略的に活用します。専門講師による法人研修の導入により、最新の技術動向や実践的なノウハウを効率的に習得できます。
AI人材育成に特化したコンサルティング企業との連携も有効です。育成計画の策定から実施、効果測定まで、専門的な知見に基づいた支援を受けることで、成功確率を高められます。また、業務の一部を外注し、そのプロセスでノウハウを獲得するという手法も実践的です。
重要なのは、外部リソースを単純に利用するのではなく、自社の育成体制強化につながるよう戦略的に活用することです。
継続的な学習環境を整備する
AI分野は技術の進歩が速いため、一度の研修では不十分です。資格取得支援と報奨制度を設計することで、社員の継続的な学習意欲を維持し、スキル向上を促進します。
役割・レベル別カリキュラムの作成により、個人の成長段階に応じた最適な学習機会を提供します。また、政府のAI人材育成施策との連携により、補助金や公的な研修プログラムを有効活用し、コストを抑えながら高品質な教育を実現できます。
学習コミュニティの形成や定期的な勉強会の開催など、社員同士が切磋琢磨できる環境づくりも重要な要素となります。
まとめ｜AI人材は「採用するもの」から「育成するもの」へ
「AI人材はいらない」という考えは、実は「高額なAI人材を外部から採用する必要はない」という意味だったのです。確かに市場でのAI人材争奪戦は激化しており、多くの企業にとって外部採用は現実的ではありません。
しかし、だからといってAI活用を諦める必要はありません。LINEヤフー、トヨタ自動車、ダイキン工業の事例が示すように、既存社員を体系的に育成することで、自社に最適化されたAI人材を確保することが可能です。内部育成なら採用コストの1/10で、かつ自社の業務を熟知した即戦力となる人材を育てられます。
SHIFT AI for Bizでは、このような内部育成による AI人材確保を全力でサポートします。2,500社以上の実績に基づいた効果的な研修プログラムで、あなたの会社の既存社員を短期間でAI活用人材に変えることが可能です。
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