AI人材が必要な理由やAI人材育成の方法について解説

AI技術はここ数年で飛躍的に進化し、画像認識、自然言語処理、データ分析など、あらゆる分野で活用が進んでいます。日本国内の企業においても、AIによる業務自動化や新規ビジネスの創出が経営課題として急速に浮上しています。AIはもはや一部の先端企業だけの話ではなく、あらゆる業界に浸透する基盤技術となりつつあるのです。

このような状況下でAIを活用できる人材は、企業のデジタル競争力を支える重要な存在です。AIの専門知識だけでなく、業務理解やビジネス視点を持つAI人材が求められています。

日本では少子高齢化が急速に進行しており、働き手の確保がますます困難になっています。
総務省の統計によると、15～64歳の生産年齢人口は1995年をピークに減少を続け※、今後も減少傾向が続くと予測されています。

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  （「令和4年版 情報通信白書｜生産年齢人口の減少」総務省）

このような状況下で、限られた人材リソースを最大限に活用するためには、業務の効率化や自動化が不可欠です。AIを活用することにより、人材不足で予期される課題を解決できます。具体的には、定型業務・繰り返し業務をAIに任せることで、従業員をより付加価値の高い業務に集中させることを可能にしてくれます。

AI人材が企業にもたらす価値の一つが「自動化の推進」です。AIを活用することで、これまで人手に頼っていた作業を自動化し、業務効率化や人的リソースの最適化が可能になります。たとえば、採用業務ではAIが応募者情報のスクリーニングを行い、労務管理ではAIによる勤怠異常の検知が実現できます。前項でお伝えしたような少子高齢化による労働力人口の減少への対応に加え、グローバル競争の激化への対応、働き方改革の実現のために、自動化による業務効率化が求められているのです。

AIは単なる自動化ツールにとどまらず、データを基盤とした意思決定を支援する存在でもあります。現代において企業は、AIを活用して膨大なデータを分析し、客観的かつ迅速な意思決定ができる体制の構築が求められています。そのような背景から、AI人材がいることで、社内データの統合管理、AIによる分析モデルの設計、経営層へのわかりやすい説明まで一貫して担うことが可能となり、企業の「データドリブン経営」の推進につながります。

AI人材育成の一点目として「社内教育」が挙げられます。社内教育のメリットは、自社の業務内容や文化に即した育成が可能であり、既存の従業員に対してリスキリングの機会を提供できる点です。
具体的には、カリキュラムを初級・中級・上級に分けて整備し、対象者のスキルレベルに応じた教育を行う方法が効果的です。また、座学だけでなく、社内プロジェクトへの参加やOJT（On-the-Job Training）を通じて実践的なスキルを身につける取組みも有効です。加えて、社内で育成したAI人材を社内講師として活用することで、社内での学びの連鎖とナレッジ共有の促進が期待できます。

専門性の高いスキルを効率的に習得してほしい場合は、「外部研修」や「オンライン講座」の活用が有効です。AIやデータサイエンスの分野は日々進化しているため、最新知識を取入れるには外部リソースの活用が欠かせません。特にオンライン講座は時間や場所を問わず学習できる柔軟性があり、国内外の多様なコンテンツにアクセスできます。

一方で、外部研修を活用する際は学んだ内容を実務に活かせるようにする仕組みづくりも重要です。学んだだけで終わらせず、業務に結びつける環境や支援策を用意することが実践につながります。

AI人材育成では「自己学習」も大切な要素です。AI分野は変化が激しく、自主的に学び続ける姿勢が求められます。企業としては、書籍やオンライン講座、資格取得支援、社内勉強会など、個人の学習意欲を後押しする環境づくりが重要です。
近年では、社内外の勉強会やコンペティションへの参加を推奨・支援する企業も存在します。こうした自己学習の後押しにより、AI人材は実践経験や他社事例との比較、コミュニティとのつながりが得られ、技術だけでなくマインド面の成長にもつながります。

AI人材育成において、外部リソースを活用する「アウトソーシング」も選択肢の一つです。AIの教育コンテンツ提供、研修の企画運営、専門家の派遣など、外部の知見やリソースを活用することで、社内の負担を軽減しつつ、効率的に育成することが可能です。