「AI（人工知能）」利用が浸透していく中、技術研究・ビジネス開発や実装を担っている「AI人材」の需要が年々高まってきています。

本記事では今注目のAI人材とはどのような人材なのか、またIT人材との違いや求められるスキルについてご紹介していきます。

AI人材とは

機械学習・ディープラーニングの研究・応用といったものが進化し、DX推進・データ利活用とあわせて、さまざまな分野において「AI（人工知能）」の技術が注目され始めています。
そのようなAIを実務で取り扱うには、データ処理・数理統計・システム開発の知見をもった専門家が必要になります。
そのため需要が高まっているのが、AIエンジニア・データサイエンティストといったAIに関する人材、「AI人材」です。
こういったAI人材とは、機械学習・ディープラーニング研究の知見を持っている専門家を指します。
AI人材の仕事は、AIを研究して日々進歩させること・実際の現場でAIを使用できるように技術改善を行っていくこと、ビジネスシーンにおいて実際にAIを使用できるようフォローしていくことなどが挙げられます。
AI人材は理系出身者に限らず、アナリスト・コンサルタントといった文系出身者であってもAI人材として現場で活躍することができます。

AI人材とIT人材の違い

AI人材であっても、情報処理・プログラミング・クラウドといったエンジニアリングやシステム開発に関する内容理解は欠かすことができません。
広範的にIT技術を役立たせる専門家と言えばIT人材ですが、そのような意味ではAI人材もIT人材の中に含まれるのです。
ただAI人材を採用しようという際、重要だとされているのが、既存のIT人材とAI人材の違いを把握するということです。

AI知識・AI技能の有無

既存のIT人材は、ITシステム構築・IT運営や管理といった業務に長けています。
一般的なシステム開発・運用・保守といったものであれば、開発分野やそのソフトウェアの内容に合わせてSE（システムエンジニア）・PM（プロジェクトマネージャー）を割り当てるのが良いでしょう。
ただAIを導入したプロジェクトであれば、話は変わってきます。
事前に完成形を定義したうえで開発を行うのが主流であるIT開発と比較すると、AIに関しての開発では最初にデータ収集から開始したり、精度向上に向けた分析を繰り返したりといった試行錯誤が必要になるのです。
エンジニアリング経験に加えて、AI開発・データ分析を行った経験があるかどうかというポイントがAI人材とIT人材とを見分けるコツだと言えます。

AI活用が可能であるか

ビッグデータを正しく処理し、情報を得る目的としてAI技術が使われる事例も増えてきています。
この際大切になってくるのが、求めている結果が実際に得られるか見当したり、必要要件を判断したりする能力だと言えます。
データ解析・分析といった業務にあまり詳しくない人が担当になると、社内データ・社内資産を上手く活用しきれない可能性もあるのです。
AIを効果的に活用できるかどうかという点も、AI人材とIT人材を見分ける違いであると言えます。

AI人材が注目されている理由

AI技術の将来性が期待されているため

AI人材が注目されている理由の一つとして、「AI技術に関しての将来性が期待されている」ということが挙げられます。
世界中のさまざまな企業がAI技術の将来性を期待しているので、それと比例してAI人材の需要が高まっていく可能性も大きいのです。
日本においても企業・大学・専門学校がAI人材育成に力をいれており、国内だけでもAI技術に関しての将来的な発展は大いに期待されていると言えます。
デジタル化・データ分析の普及に関しては今後も進められることが予想されているので、AI人材は欠かすことができない存在となっていくでしょう。

AI人材が不足している

AI人材が注目されている理由の中には、「AI人材が不足している」というのもあります。
中小企業の中には、AI技術を活用したサービス導入を検討しているところも増えてきていると言います。
また日本においては、即戦力となるAI人材獲得が非常に難しいとされており、競争率が新卒・中途ともに高い傾向にあるのです。
そのため、AI人材の不足を社内人材の教育によって補うという企業も珍しくはありません。

少子高齢化に向けた対策

AI技術が発達することは業務の生産性向上にもつながります。
業務の生産性が向上することは、少子高齢化社会における人手不足の対策にもなると言われています。
日本以外にも、高齢化が進んでいる国は多いです。
現在の生活レベルを維持しながら持続可能な社会を実現させるためにはやはり、AI人材の活躍が必要不可欠なのです。

AI人材の職種の種類

AIを取り扱う職種は役割により複数あり、それぞれに担当する仕事が異なります。

PM（プロジェクトマネージャー）

会社・クライアントの要望を受けてAI開発工程のすべての段取りを行いつつ、進行していくのがAI開発においてのPM（プロジェクトマネージャー）です。
AI開発計画の策定を行ったり、予算・進捗といったプロジェクト管理を行ったりします。
実装・運用テストにも関わって、トラブルや精度が出ない場合の解決策の提示も行います。

データサイエンティスト

モバイル上でのSNSなどの世界的な浸透やデータ保管の技術進歩によって、注目を集めてきているのがビッグデータです。
データサイエンティストの仕事は膨大なデータを効果的に分析したうえで、ビジネスとして活用していくことです。
データの品質が悪くなってしまうと、どれだけアルゴリズム・モデルが優れていたとしても役に立つことはありません。
なので、データクレンジング・前処理といった分析前のデータ作成も重要な仕事の一つです。
データ分析・解析に優れているデータサイエンティストの需要は、今後も世界的に伸びていくものでしょう。

AIエンジニア、プログラマー

AI分野においても、システムを実装するためのプログラマーが不足していると言われています。
ソフトウェアエンジニアとして、AIを実際に具体化させるのが役割を担っています。
機械学習ライブラリを活用し、システム構築を行う案件、データサイエンティストが作成によるモデルをAPI化してシステムに組み込む開発なども行います。
実際にさまざまなAIを活用することができるよう、プログラミングを行うのがAIプログラマーの仕事です。
システム構築に関して上流の工程を担うのがAIエンジニアで、下流の工程を担うのがAIプログラマーという分け方もされています。

データエンジニア

データサイエンティスト・AIエンジニアが活躍できる環境を整備してくれるのがデータエンジニアです。
別の呼び方では、データアーキテクトやデータ整備人とも呼ばれることがあります。
この職種は、AI分野のインフラエンジニアでもある立ち位置に居る仕事だと言えます。
収集されたデータを有効的に活用するためには、そのデータ作業者が利用しやすいよう整備しなければならないのです。
データエンジニアは毎日蓄積されるデータを集めて加工し、AIが取り扱うものとして適した状態でメンテナンスを行うのが仕事です。
ビッグデータにはさまざまなデータが入り交じっているため、それを整備するデータエンジニアの役割は重大なのです。

IoTエンジニア

近年、離れたところから家電などのモノを操作するIoT技術にもAIは活用されています。
IoTエンジニアはAIだけではなく、プログラミングをはじめ、ネットワークやセキュリティ、スマートフォンアプリなどの幅広い知識やスキルが求められます。
また、これらを一人で行っていくわけではなく、様々な部門と協力しながら作業を進めていくため、コミュニケーション能力も重要であると言えます。

AI人材に求められるスキル

AIの活用力

ビジネスの問題・課題を解決させる方法はたくさんあります。
中にはAIよりも他の方法を取り扱う方が適していることもあるでしょう。
そのためAI人材としては、経営的課題・事業内容を理解したうえでAIに結び付けられるようなデータ取得方法・分析に活用したリソースを無駄にすることが無いように、AIが効果を発揮できる場所を選んで見極めなければなりません。

プログラミング力・データ処理能力

AIをより身近な存在にしたものの一つとして、ライブラリ・フレームワークといったものがあります。
自身で手を動かしつつ、それらOSSをすべて理解・活用するには、プログラミング・データ処理に関しての知識が必須です。
またほかのAI技術を理解・活用する際も、プログラミング・データ処理スキルがあると役に立つことでしょう。
プログラミングに関しては、まず初めに「Python」を学んでおくことがおすすめです。

数理・データサイエンスの知識や思考法

AI開発や活用を行う場合、必要となってくるのが数理的な思考です。
大学や専門学校で学習する確率・統計学にもつながるため、数学は勉強しておくことをおすすめします。
またデータを可視化して解釈し、施策につなげるためにはデータサイエンス・統計解析に関してのスキルも欠かすことができません。
そしてAI全般に関係してくるのが、そういった知識をすべて踏まえた思考力なのです。
可能な限り早くこのようなことに取り組んでおき、少しずつでも身に付けておくことが大切なのです。

AI人材の需要と将来性

日本国内で専門学校・大学・企業などが人材育成に力を入れている

日本はAI活用の面において、ほかの国と比べると少し後れをとっているという現状があります。
そのため、日本政府は2019年に「AI戦略 2019」を発表し、AI人材育成に力を入れ始めました。
この影響を受けて、日本国内でもAI人材に力を入れる専門学校・大学・企業といったものが増加してきています。
このように教育機会の増加は、さらなるデジタル化・データ分析の普及を一層呼び起こすことになるでしょう。

世界各国の企業がAIの先進的技術に注目している

機械学習・ディープラーニングといった先進的技術は、世界各国の企業の注目を集めています。
とくに医療・農業・建築業といった分野においては顕著に表れます。
また、自社製品に人工知能を導入しようとしている企業も増えています。
こういった流れは今後も加速すると考えられており、AI人材の需要も増えていくことでしょう。

持続可能社会の実現に向けて、AI活用は必要不可欠

日本を含めるすべての先進国の中では、高齢者の割合が増加し続けている国がいくつも存在しています。
現場で働くことができる人間が少なくなりつつある今、生活レベルを維持しながら、持続させることが可能な社会を実現させていくためにはやはり、AI技術活用が必要不可欠なのです。
そしてこのAIの公的活用を可能にするエンジニア・研究者といった専門職向けての期待値もどんどん上がってくることでしょう。

おわりに

本記事では今注目のAI人材とはどのような人材なのか、またIT人材との違いや求められるスキルについてご紹介しました。
AI人材を増やしていく方法はいくつか挙げられています。
人材不足により、AIの成長・発展が止まってしまうことが無いよう、AI人材確保・AI人材育成といったものは急務であると言えるでしょう。