注目されているAI人材とはどのような人材をあらわすのでしょうか？AIが急速に浸透している現代社会におけるAI人材について、役割や必要なスキル、および育成方法について解説します。
AI人材とは
AI人材とは、人工知能や機械学習を利用したデータ解析を得意とし、それらを搭載したソフトウェアなどのデバイスに関する知識や技術を習得した人材のことです。
現在では、ソフトウェアのみならずアプリやロボットにもAI技術が組み込まれています。そのためAI人材にはそれらの構築や運用、システムの改善スキルが必要とされています。
データ解析やプログラミングなどの理系イメージが強いAI人材ですが、実際のところはAIの導入を進めたり、AIのシステムを現場でどのように取り入れ運用していくか、というような文系のスキルも必要な人材です。
AI人材が必要とされる背景
現代社会では、人工知能(AI)や機械学習のニーズが大幅に高まっています。
事業としてのニーズも、BtoBのみならずBtoCでも活用が進んでいます。
AIを取り扱う人材のニーズも同様に高まっています。
「AI人材の不足」という言葉も広く認識されてきました。
さらに、シンギュラリティという生成AIが人間の知能に到達するという状況も現実味を帯びてきています。
そのため、それらをコントロールするスキルや能力が求められる時代へと進歩してきています。
AI人材とIT人材との違い
「AI人材」に似た用語で「IT人材」というものがあります。
IT人材とは従来のITシステムに関して、開発や保守・運用を行う人材のことです。
人工知能を扱うAI人材とは、スキルも需要も全く異なる人材を表します。
IT人材の例としては、システムコンサルタント、ソフトウェア作成者、その他の情報処理・通信技術者です。
このような業務を行う人材を従来型のIT人材と称します。
一方で、人工知能(AI)やIoTを活用したITサービスを管理、運営していく人材をAI人材としています。
現在は非常に多くのIT人材が存在していますが、将来的にAI技術の進歩、多様化により従来型IT人材は2030年に10万人程度余剰が出るとも言われています。
AI人材の職種
今後、AI人材の需要はさらに高まっていくと考えられています。
その中でも、代表的な職種を紹介します。
データサイエンティスト
データを収集・分析して、膨大なデータから新しい情報を見つけ出す専門家をデータサイエンティストといいます。
統計学やプログラミング、データベース解析など種々の手法を用いて、ユーザーのインサイトを理解します。
その情報をどのように活用できるのか、また行動に対してどのような結果が得られるのかを予測します。
事業を提供する側が、今後どのような施策や戦略をしていくか検討する上で重要な要素となるため、データサイエンティストは非常に注目されています。
機械学習エンジニア
機械学習のアルゴリズムを設計、開発する専門家を機械学習エンジニアといい、AI人材とされます。
コンピューターにデータ分析や、AIにおこなわせる処理や業務を学習させることで、最適なAI機器のアルゴリズム開発および実証を行います。
機械学習を利用してデータサイエンティストのような業務を兼任し、データ分析などの業務をすることもあります。
ディープラーニングエンジニア
ディープラーニングエンジニアは、画像処理や音声処理、自動運転など深層学習の技術を用いてAIシステムを開発する専門家です。
AIによる情報処理を駆使して、多量のデータからコンピュータプログラムを設計します。
パターン認識や予測モデルを構築し、人間が脳でおこなうような情報処理方法を模したニュートラルネットワークを作成します。
機械学習との相違点は、AI技術の専門性が高い部分では似ているが、ディープラーニングは機械学習をさらに発展させており、機械学習の一種として分類されています。
AIエンジニア
AIエンジニアとは、AI開発技術の構築や最適化をおこなう専門職で、機械学習やディープラーニング、自然言語処理などを含む包括的意味合いを持ちます。
種々のAI技術を組み合わせてアプリやシステムを開発、構築し、実証していくエンジニアのことを総称します。
自然言語処理（NLP）エンジニア
自然言語処理(NLP)エンジニアは、人間とコンピューターが人間の言語を通じてコミュニケーションを取れるようシステムを開発、構成する専門家です。コンピューターが言語を理解し、解釈や生成するためには、自然言語処理の技術が必要です。
そのシステムにより、文章に内包される感情の分析や、機械翻訳、文章の要約、チャットボット(顧客とのコミュニケーションツール)などの開発や実証をおこないます。
AIプロジェクトマネージャー
AIプロジェクトマネージャーは、AIの実働部分をいかに効率化し、企業や組織が戦略的にAIを事業に取り入れられるか、という部分を支援する専門家です。
AI技術をどのように事業と組み合わせるのか、成功に導くための方法を提案したり、タスクの割り振りや導入のスケジュール管理、リスクマネジメント、リソースの調整、予算や業務の効率化を計画します。
AIプロジェクトの計画や実行、管理を総合的に管理する実働部分の重要な存在です。
AIの倫理専門家
AIの倫理専門家は、AIを利用する中で発生する倫理的な問題や課題を改善するための専門家のことをさします。
GoogleフォトはAI技術のうち画像認証や音声認証を取り入れていますが、以前黒人を「ゴリラ」として判定してしまう、という事例があり問題になりました。
大きな社会的影響をもたらすAI技術を倫理的に健全な方向に進めていく、また問題がある場合に対処するのがAIの倫理専門家の仕事となります。
倫理規範の策定やプライバシー保護、バイアスの排除、透明性の確保など必要なコンプライアンスを制定していきます。
AI人材になるためのスキル
今後、需要が高まるであろう、AI人材はどのようなスキルが求められるでしょうか？
ここでは、AI人材に求められるスキルについて紹介します。
数学的な知識・考え方
データ解析が主な仕事となるデータサイエンティストには、数学的な知識・考え方が特に重要となります。
実際にAIや機械学習では多くの数値データを扱い、数学的な処理も実行することが多くあります。
文部科学省の見解としても、人工知能やビッグデータを取り扱うような第4次産業革命においては、数学的思考は重要なポイントです。
先端ITと呼ばれるAIやIoTだけでなく、ライフサイエンス、ナノテクノロジー、科学、物理、金融、経済、社会学などあらゆる科学技術のベースに数学的思考があるとされており、重要視されています。
文系の人材にとっては数学に苦手意識を持つこともありますが、基礎的な知識だけでも身に着けることで運用に活用できる場面はあるでしょう。
プログラミングスキル
プログラミングスキルはAIや機械学習に関係する専門職には必須のスキルになります。
特に、エンジニアやデータサイエンティストにとって、主流のプログラミング言語であるPythonが使えることが必要になります。
Pythonには数的処理や統計解析をおこなうライブラリが数多く公表されているため、AIの開発やデータ解析をおこなう上で利便性が高い言語です。
プログラムコードを一から書くのは非常に困難で時間を要します。既存のライブラリを有効に活用しましょう。
文系のAI人材においても、プログラミングの基本を理解することで運用中の突発的な状況で役立ちます。
自分でプログラムが書けなくても、導入するサービスがどのような過程で結果を導くのか、トラブルが起きたときの原因予測にも対応しやすくなるので、プログラミングの基本的知識を身に着けるといいでしょう。
統計解析・分析手法
統計解析や分析手法も数学的考え方と同様に必須のスキルになります。
AIは大量のデータを収集・解析して作業を進めます。
そのため、統計解析や分析方法の知識は非常に重要です。
高校までの数学の履修過程では統計解析を学んでいない人もいるかと思います。
しかし頑張って習得することで、AI人材として必ず有益に働きますので、学習することをオススメします。
ハードウェアを含めた現場の推進スキル
AIを実際に導入し、運用して効果を得るためには、現状を変革させるスキルが必要です。
AIを導入することで現状を変え、課題を解決して時代に合った新サービスを提供することができます。
そのような場面では、現場の体制やハードウェアの部分も含めて環境が大きく変化します。
導入現場でのオペレーションやハードウェアの面も大きく再設計する必要があり、運用できるようにスムーズに推進させるスキルが要求されるのです。
AI人材や経営陣だけで導入を推し進めても、現場が対応して、オペレーションができなければAI技術の浸透や効果は半減します。
それらの実働部分に大きく働きかける力が必要です。
事業の変化に柔軟に対応できるスキル
AI技術を現場で効果的に発揮するためには、常に状況を把握し、変化に対し迅速に対応する力が必要です。
企業の状況や社会情勢などさまざまな環境の変化によってAIに求められるものは常に変化していくからです。
AIを導入したあとにも、事業や現場の事情に応じて柔軟に対応できるスキルをAI人材は求められています。
AI人材の育成方法
AI人材を自社で育成していくにはさまざまな方法が挙げられます。
AI人材の育成方法を理解し、自社に必要なAI人材を育成しましょう。
社内教育
現状で自社にAIに関する十分な知識やスキルをもつ人材がいる場合には、その人に社内研修やOJTをおこなってもらう方法があります。
育成に必要な人材が社内にいることで、教育プログラムを社内で完結できることからコスト面で有効です。
ただし教育にはある程度の時間や手間がかかることへの理解も必要です。
余裕を持った計画を立て、本来の業務に支障が出ないように調整しましょう。
社内教育をなるべく短期間で効率的におこなうためには、指導を受ける従業員の学習意欲が重要なポイントになります。
ひたすらに教育するだけでなく、目的意識を持たせて意欲を向上させることも重要です。
教材や動画などの受け身での学習は実践力が身に付きません。
AIを活用している実例などを教材にし、実務でのイメージがつきやすい状態にすると学習意欲の向上につながります。
実務に関係する事例を検討することで、付随するさまざまな知識やスキルが必要であることを実感し、より学習を進める意欲を高めます。
また、ひとりで学習することはモチベーションを高く維持することに不向きです。
共通した目的をもつ従業員がともに学び、事例について議論することで相互にモチベーションを高めることができます。
自己学習
自己学習は初期の基本的知識が不足している初心者や入門者向けの方法です。
AIに関する基礎をまとめた参考書や理論を勉強しましょう。
エンジニア志望であればプログラミングの言語を習得しなければいけません。
ある程度の基本的知識を得られたら、実践を重ねたり、他者との事例検討などのスキルを磨ける環境を提供すると効率的です。
基本を習得したうえで外部研修を実施することでさらなるステップアップが目指せます。
外部研修
AIは急速に進歩し、普及してきた技術のため、その分野に精通した人材が社内にいない場合も多く見受けられます。
そのような場合には外部の専門家による研修や外部実施のプログラムを受講するのも一つの方法です。
外部研修では、AIによる課題解決を想定したロールプレイやグループディスカッションなど、より実践的な知識を専門家から学ぶことが可能です。
特に、AI人材の中級者から上級者といった、インプットよりもアウトプットを重視した車外研修は、より大きな効果を見込めます。
コスト面では少し負担が大きくなる場合もありますが、確実なAI人材の育成に取り組みたい場合には検討しましょう。
必要なAIスキルごとのカリキュラムを作成
AI人材と一括りにいっても、さまざまな職種があり、担う役割や仕事の内容も異なります。
各職種によって必要とされる知識やスキルが異なるため、それぞれに合わせた学習方法が必要です。
効率よくAI人材を育成していくためには各職種ごとに応じたカリキュラムや、必要な知識・スキルを整理して管理することも重要なポイントです。
企業の状況やAI導入の状況に合わせてカリキュラムも定期的に見直しましょう。
まとめ
AIが広く研究され、日常生活にも浸透してきている現代社会では、AI人材をより多く育成・登用することが必須です。
AI人材を広く活用し、企業のDX推進を加速させることが急務です。
AI人材にはさまざまな職種があり、専門的知識やスキル、マネジメント力など求められる能力も異なります。
自社のAI導入に際して、どのような職種が必要なのか、どのような人材育成が必要なのかを検討し、対応可能な人材を確保することが重要です。
社内でAI人材を育成する際には、育成の時間・コスト的側面を意識しつつどのような方法で教育するのか十分に検討しましょう。
あらかじめ経営陣や従業員の理解を得ることもスムーズな導入に有効です。
