スマートビル人材とは？求められるスキル・育成方法・最新求人動向を徹底解説【2025年版】

スマートビル化の成否を分けるのは、最新の設備でもAI技術でもありません。
鍵を握るのは、それらを使いこなし、改善を続けられる“人材”です。

いま、多くの企業がスマートビル導入を進めていますが、実際の現場では 「データを活かせる人がいない」「AI制御を運用できる担当がいない」といった課題が急増しています。
つまり――技術は整っても、人が育たなければROI（投資効果）は上がらないのです。

スマートビル運用には、設備・IT・マネジメントを横断的に理解するハイブリッドな人材が不可欠です。
しかし、この分野の人材は国内でも慢性的に不足しており、 AI・BEMS・IoTなどを扱える人材は“次世代のインフラ人材”として市場価値が急上昇しています。

本記事では、

• スマートビル時代に求められる人材像とスキルセット
• 社内で育成すべき領域と研修設計の考え方
• 最新の求人・市場動向とキャリア戦略

を解説します。
単なる技術紹介ではなく、経営戦略の一環として「人材をどう整えるか」を明確にできる内容です。

関連記事：スマートビルディング（スマートビル）とは？AI×IoTで変わる次世代ビル管理の仕組みと導入メリット

スマートビル化において“人材”が最重要になる理由

スマートビルは、最新設備を導入すれば自動的に省エネ化・効率化が進む――
そんな“魔法の仕組み”ではありません。
AIやIoTがビルの脳や神経のような役割を果たす一方で、それを設計し、運用し、学習させる人がいなければ機能しないのです。

いま、スマートビルの現場では“人”の要素が最大のボトルネックになりつつあります。

スマートビルは「AI×設備×人」が連動して初めて機能する

スマートビルを構成する要素は大きく3つ。
AI（制御・分析）／設備（ハードウェア）／人（運用・意思決定）です。
この3つが循環的に連動して初めて、エネルギー効率や快適性、生産性の最適化が実現します。

しかし実際には、AI制御やBEMS（ビルエネルギーマネジメントシステム）の設定を理解し、 その結果をデータで分析・改善できる人材が社内にいないケースが多く見られます。

多くの企業では「機器を導入してもデータを読み解けない」「AI制御の結果を検証できない」状態に陥り、 “技術が眠るビル”が増えています。
AIやIoTは、人が意図を与えて初めて成果を生むツール。
つまり、“学習・最適化の設計者”としての人材こそ、スマートビルの心臓部なのです。

技術進化より“運用体制”が遅れている現状

もうひとつの問題は、組織構造が技術進化に追いついていないことです。
多くの企業では「設備担当」と「IT担当」が別部署にあり、 設備の知見とデータ活用スキルが分断されています。

結果として、

• 設備データをリアルタイムで共有できない
• 省エネの効果検証が現場止まりで終わる
• 改善提案が経営層まで届かない

といった“分断の壁”が生まれ、せっかくのスマート化が形骸化しています。

この傾向は、国土交通省や環境省が推進するZEB（ゼロエネルギービル）実証事業でも指摘されています。
設備投資を行っても、運用人材がいないために省エネ効果を維持できないという課題が、採択後の報告で数多く見られます。

つまり、今のスマートビルに必要なのは“新しい機械”ではなく、 それを動かし、成果を出すための「組織と人」なのです。

スマートビル人材に求められるスキルセット３領域

スマートビルは、建築・設備・IT・データを一体で運用する仕組みです。
そのため、人材にも従来の「設備管理」や「システム運用」を超えた複合スキル（ハイブリッドスキル）が求められています。

AI経営総合研究所では、スマートビル時代の人材スキルを以下の３領域に整理しています。

スキル領域	具体スキル	想定職種
① 設備・制御スキル	空調・照明・防災・BEMS／省エネ制御	設備管理者・ビルエンジニア
② データ・AI活用スキル	IoT連携・AI制御・データ分析・ダッシュボード化	情シス・データアナリスト
③ 運用・マネジメントスキル	KPI管理・コスト分析・ESG／SDGs連動	経営企画・FMマネージャー

1. 設備×デジタルの“ハイブリッド人材”が不足

現在のスマートビル市場で最も深刻なのは、設備とICTの両方を理解できる人材が極端に少ないことです。

従来、設備担当者は空調・照明・電気・防災などの“ハード”を中心に扱ってきました。
一方で、IoT制御やBEMS、データ分析は“IT側の領域”として分断されており、 この２つを橋渡しできる人材がいないことが、運用上の最大の課題となっています。

国のプロジェクトでもこのギャップは深刻視されており、 経産省・国交省が推進する「GX・ZEB関連事業」や「スマートシティ官民連携プログラム」では、 “リスキリング人材（設備×ICTの複合スキル人材）”を重点育成分野に指定しています。

つまり、これからのビル運用では「機器を管理する人」ではなく、 “データで設備を最適化する人”が求められるのです。

例：設備トラブルを“修理”でなく“データ解析”で予防する──
そんな発想の転換こそが、スマートビル人材の価値を高める要素です。

2. AIリテラシーがROIを左右する

BEMSやAI制御設備を導入しても、使いこなせる人がいなければROIは上がりません。
実際、同じ設備を導入しても「稼働最適化で電力10％削減できた企業」と「効果が見えない企業」に分かれる最大の要因が、AIリテラシーの差です。

AIリテラシーといっても、プログラミングではなく、

• AI制御の仕組みを理解し、
• データの意味を読み取り、
• 改善指標（KPI）を設定し、
• 実行と検証を繰り返せるスキル

が求められます。

つまり「データを見る人」ではなく、「データで意思決定できる人」がROIを最大化する鍵。

AI制御の結果を「見える化」し、経営層へ効果報告できる力を持つ人材が、 次世代のスマートビル組織では中心的存在になります。

AIリテラシーを持つ現場担当＝投資を成果に変える実行者。
スマートビル経営の勝敗は、“データを読む力”にかかっています。

スマートビル人材の育成方法｜社内体制と研修設計

スマートビルの導入が進む一方で、実際にAI制御やBEMSを運用できる人材が社内にいない――
この“運用の空白”こそ、導入効果が伸び悩む最大の原因です。

重要なのは、「導入後に誰がシステムを動かし、改善を続けるのか」を最初から設計すること。
ここでは、社内での育成ロードマップと、外部リソースを活用した実践的な研修方法を整理します。

社内での育成ロードマップ

スマートビル人材の育成は、一度きりの研修で完結するものではありません。
AI制御やIoT設備の運用には、段階的な学習・実践・検証のサイクルが不可欠です。
以下の３ステップを意識して、フェーズごとに必要なスキルを磨いていきましょう。

▶ 導入前：社内理解と基本研修（スマートビル概論＋AIリテラシー）

• 目的：経営層・現場担当が「スマートビルの仕組み」と「データ活用の価値」を共有
• 内容：BEMSやAI制御の基礎、ZEBとの違い、ROI算出の考え方などを学習
• 成果：導入の目的が明確になり、投資判断・社内稟議がスムーズに

導入前の理解度が、その後の運用定着率を左右します。

▶ 導入期：設備×データ連携を理解する実務OJT

• 目的：現場担当者が設備の制御ロジックとデータ構造を理解
• 内容：実際の制御システム画面やダッシュボードを用いたハンズオン研修
• 成果：データの「意味」と「動き」を把握し、異常検知・省エネ効果を定量的に分析できる

AI活用×業務改善を導入期から学ぶことで、補助金申請や省エネ効果検証にも直結します。

▶ 運用期：データ分析・改善提案を担うリーダー層育成

• 目的：ビル全体のデータを俯瞰し、改善を主導できる人材の育成
• 内容：エネルギー分析・運用最適化シミュレーション・経営報告用KPI設計
• 成果：運用段階でのROIを最大化し、他拠点への横展開をリード

導入効果を“持続的な成果”に変えるには、現場と経営をつなぐ「データリーダー」の存在が不可欠です。

外部研修・資格を活用した育成

スマートビル人材の育成には、社内教育だけでなく外部リソースとの連携も有効です。
技術分野が多岐にわたるため、専門性を高める研修や資格制度を組み合わせることで、スキル定着を加速させます。

▪ BEMS関連資格（エネルギーマネジャー・建築設備士など）

• 設備運用・省エネ評価の基礎力を体系的に習得できる。
• ZEB認証や補助金申請でも資格保有者が評価加点になるケースも。

▪ DX推進／AIリテラシー講座

• AI・データ分析の基礎、業務最適化のフレームワークを学べる。
• 設備担当・情報システム担当・経営企画が共通言語を持てるようになる。

▪ 外部パートナーによる実務研修（AI経営総合研究所など）

• 導入初期から実務課題ベースでAI活用を学ぶ研修を導入。
• 「データの読み方」「AI制御の結果検証」「報告資料化」まで現場実践を重視。
• 教育と運用支援を一気通貫で行うため、“学びが現場で定着する”。

導入・運用・教育を一気通貫で支援し、現場で成果を出せる人材を育てます。

スマートビル関連の求人動向と市場ニーズ（2025年版）

スマートビル市場は今、技術投資フェーズから「人材投資フェーズ」へと移行しています。
AI・IoT・BEMS・ZEBなどの導入が進む中、それらを運用・改善できる人材の需要が急速に拡大。
2025年の求人市場では、「設備管理」や「施設運営」といった従来職種が、“データを扱う職種”へと進化しつつあります。

求人市場の急拡大：スマートビル×DXが新たなキャリア領域に

求人サイト（Indeed・リクナビNEXT等）では、 「スマートビル」「スマートシティ」に関連する求人が前年比約1.8倍に増加しています。

背景には、以下のような構造変化があります。

• 国・自治体による脱炭素・ZEB化政策の加速
• 建設業界のDX・BIM導入の一般化
• 省エネだけでなくデータドリブンな施設運用への転換

新たに台頭している職種には、次のようなものがあります。

• 「設備管理＋データ分析」：設備情報をBEMSで収集し、運用改善を提案
• 「FM（ファシリティマネジメント）×AI活用」：複数拠点のデータ統合と運用最適化を担う
• 「IoTエンジニア」：センサー・クラウド・制御システムの連携を設計・保守

これらの職種は、従来の建築・設備・情報系の垣根を超えた“横断的スキル”を前提にしています。
つまり、スマートビル分野は「建設とDXの融合領域＝新たなキャリア市場」として拡大しているのです。

補足: 国内主要求人サイトで「スマートビル」を含む求人は、2024年比で約80％増（AI経営総研調べ）。
DX推進部門・FM部門・設備運用部門などでの新設ポジションが急増しています。

高年収・希少性の高い職種傾向

需要の高まりに比例して、スマートビル関連職の平均年収も上昇傾向にあります。

特に、以下の職種は市場での希少性が高く、 年収800〜1000万円クラスの募集が増加しています。

職種	主な役割	求められるスキル
スマートビル運用マネージャー	各拠点の設備・データ統合、最適化	BEMS理解、マネジメント、データ分析
エネルギーデータアナリスト	省エネ効果の分析・可視化	AI・BIツール操作、統計・解析力
IoTビルシステムエンジニア	IoT機器連携・制御開発	センサー通信、Python、クラウド連携

これらの職種は単に「機械を動かす」ではなく、 “経営成果をデータで示せる技術職”として評価されています。

特にAI・データ分析スキルを併せ持つ人材は、建設・不動産・エネルギー業界を横断して引き合いが強く、 “スマートビル人材＝次世代の社会インフラ人材”という位置づけに変わりつつあります。

技術スキルよりも「成果を説明できる力」「改善を提案できる力」が評価軸に変化。

企業が求める人物像＝「協働できるハイブリッド人材」

採用現場で最も重視されているのが、「協働力」です。

スマートビル運用では、

• 設備担当
• IT・情シス担当
• 経営企画・FM部門

 がチームを組んで動くため、「分野を越えて話せる力」が不可欠になります。

企業が求める人物像は、単なる専門家ではなく、 “設備も理解し、データも読み、現場を巻き込める”リーダータイプです。

この「技術理解＋マネジメント＋コミュニケーション」の３要素を備えた人材は、
現場では“ハイブリッドマネージャー”として高く評価され、 多拠点展開やZEB対応プロジェクトで中心的役割を担っています。

ポイント: スマートビル時代のリーダーは、“データで語れる現場のまとめ役”。
分野横断的な協働力こそ、最も求められる資質です。

成功企業に共通する「導入→運用→教育」３ステップ戦略

スマートビルの導入を成功させる企業と、形だけで終わる企業。
両者の違いは、「投資を一度きりで終わらせない仕組み」を持っているかどうかにあります。

設備投資そのものよりも重要なのは、 導入 → 運用 → 教育 の３ステップを継続的に回し、 AI制御やデータ活用の成果を“人と組織に定着させる”こと。

このサイクルを確立している企業ほど、設備のROI（投資回収率）だけでなく、 人材のROI（成長と再現性）も最大化しています。

① 導入：経営層がROI視点でスマートビル投資を判断

成功する企業の共通点は、導入初期から「ROI（投資対効果）」を基準に意思決定していることです。

単に「新しい設備を入れる」ではなく、

• どの設備・AI制御がどれだけの省エネ効果を生むか
• 何年で投資回収できるか
• どのデータをどの部署で活用するか

を明確に定義した上で、経営層が“数字で語れる投資判断”を行っています。

さらに、導入時から「運用担当」「データ担当」「教育担当」を設定し、 人の役割まで含めた導入設計を行うことで、後の定着フェーズがスムーズになります。

ポイント: 設備投資ではなく“経営システム投資”として捉えることが、成功の第一歩。

② 運用：AI制御とデータ分析でPDCAを可視化

AI制御を活かしきる企業ほど、データの“見える化”とPDCAの高速化を徹底しています。
BEMSやIoTセンサーで得た膨大なデータを分析し、 「どの設備が最も効果的に稼働しているか」「どの時間帯に無駄が多いか」を可視化。

このデータを定期的にレビューし、

• AI制御の最適化
• エネルギー利用の平準化
• 環境・快適性のバランス改善

といった改善サイクルを回しています。

データを活かした運用によって、 単なるコスト削減を超えた「快適性」「生産性」「ブランド価値」の向上まで実現している点が特徴です。

設備が学び、人が改善する。
AIがもたらす効率化は、人の判断力と組み合わせて初めて最大化されます。

③ 教育：AIリテラシーを社内に根付かせる仕組み

そして何より、成果を持続させる要となるのが「教育の内製化」です。

導入時に外部パートナーに依存するだけでは、 時間の経過とともに運用ノウハウが失われ、効果が頭打ちになります。

成功企業は例外なく、

• 専任のAI運用担当を設ける
• 各部署でデータ活用を推進する社内研修を設計
• 成果共有会やナレッジ蓄積の仕組みを定期運用

といった“AIリテラシーを組織文化にする設計”を行っています。

この教育設計があることで、 導入したスマートビルが「学び続ける組織」として進化し続けるのです。

結論：
導入効果が続く企業は、例外なく“教育設計”を内製化している。
スマートビルを「持続的な経営資産」に変えるのは、人の学びです。

導入後の人材定着・効果検証フェーズを一気通貫で支援します。

まとめ｜スマートビル時代に“AIを使いこなす人”が企業価値を決める

スマートビルの真価は、最新の設備やAI技術そのものではありません。
AI × 設備 × 人――この３つが有機的に連動して初めて、 エネルギー効率・快適性・生産性のすべてを最適化できるのです。

これからの競争優位を決めるのは、 「どんな設備を導入したか」ではなく、 「誰がデータを読み、どう使いこなせるか」です。

AI制御を理解し、現場で改善を続けられる人材がいれば、 スマートビルは“設備”から“経営資産”へと進化します。

そのためには、人材育成・運用体制・教育設計を含めた全体戦略が欠かせません。
導入から運用、そして人材の成長までを一貫して設計できる企業こそ、 ROIを最大化し、長期的な価値を生み出せる時代です。