AI人材とはデータサイエンスや機械学習、深層学習などの専門知識を有し、それらの知識をビジネスへ活用できる人材のことです。近年、社会の中のあらゆるものがデータ化され、情報が蓄積されており、これらのデータを適切に活用できる人材の需要は急速に高まっています。
本記事では、AI人材を取り巻く現状、AI人材が求められる主な職業のまとめ、AI人材として転職・キャリアアップする具体的な方法について紹介します。
AI人材として活躍したいけど、企業が求めるスキルレベルや転職・キャリアアップする方法がわからないという方はぜひ本記事の内容を参考にしてみてください。
AI人材の需要は拡大し続けている
近年、IoTの普及により、私たちの生活やビジネスのあらゆる側面がデータ化され、AI技術による処理が進展しています。これにともない、以下のようなAI技術に関する専門知識をもつAI人材の需要が急増しています。
- データサイエンス
- 機械学習
- 深層学習
AI人材は、データとAIの融合によって社会を変革させる重要な存在となっています。株式会社矢野経済研究所が2023年に実施した「データ分析関連人材規模に関する調査」によると、データ分析関連の人材規模も右肩上がりで拡大しており、2025年度には17万人に達すると予測されています。
しかし需要の拡大に対して供給は不足しており、経済産業省が平成31年4月に発表した「IT人材需給に関する調査」によると、AI人材不足数は2025年に8万8460人、2030年には12万3718人に上ると試算されています。
出典：経済産業省「AI人材需給に関する調査」
すなわちAI人材は現在、超売り手市場といえます。
AI人材の概要や需要についてもっと詳しく知りたい方は下記の記事もご一読ください。
AI人材とは｜需要や職種、AI人材になるために必要なスキル | スキルアップAI | AI人材育成・開発組織の構築支援
企業が求めているAI人材の特徴
企業が求めているAI人材の特徴について、下記3つのパターンに分けて解説していきます。
- 職種別
- 業界別
- 企業規模別
職種別
AI人材として活躍できる主な5つの職業について役割や仕事内容を解説します。また、各職業でどのようなスキルが必要とされるかについても記載します。
1. AI/DXコンサルタント
AI/DXコンサルタントは、企業にAIツール導入などを提案し、クライアントのDXを推進する職業です。クライアントの課題をヒアリング・整理し、AI・DXの専門知識を用いてアドバイスや戦略的なサポートを提供します。
AIやDXなどの先端技術に興味がある人や、クライアントとのコミュニケーションが得意な人に向いています。
AI/DXコンサルタントに必要なスキル
ドメイン知識・ビジネス構造の理解、他社事例などの理解に加えてG検定レベルのAI基礎知識も必要になってきます。また、クライアントとのコミュニケーションが必要となるため、営業・コンサルティング経験も必要なスキルの1つです。
おすすめ講座：G検定対策 AIジェネラリスト基礎講座
2. AIプランナー
AIプランナーは、AIサービス開発・AI導入などのプロジェクトを企画・推進する職業です。クライアントの課題のヒアリング・整理や、AIサービス開発・導入の全体設計などが主な役割です。タスク・予算・スケジュール管理や社内各部署との調整業務を行うこともあります。
AIエンジニアやデータサイエンティストの経験を活かし、ビジネス側へシフトしたい人には特におすすめの職種です。
AIプランナーに必要なスキル
AI/DXコンサルタントと同様のG検定レベルのAI基礎知識、ドメイン知識・ビジネス構造の理解、他社事例などの理解が必要です。また、プロジェクトマネジメント力やステークホルダーとの調整力も重要になります。
おすすめ講座：G検定対策 AIジェネラリスト基礎講座、現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎講座
3. データサイエンティスト
データサイエンティストは、データの分析・集計・可視化・AIモデル開発を行い、クライアントの抱えるビジネス課題をデータを活用して解決する職業です。統計・機械学習モデル及びアルゴリズムの構築や、分析プロセスの報告書の作成、クライアントへの提案を通して組織の意思決定をサポートします。
データを活用してビジネス課題を解決したい人に向いています。
データサイエンティストに必要なスキル
統計学や数学、データベースに関するスキルや、Python、機械学習ライブラリ、SQLの利用経験などの技術スキルが求められます。クライアントと関わるため、コミュニケーションスキルも必要です。
AIの最新手法の深い理解やPythonによる実装も問われます。そのためE資格や、データ分析に軸足を置き、統計の問題やSQLの問題が問われるデータサイエンティスト検定（DS検定）の取得がおすすめです。
おすすめ講座：E資格対策 現場で使えるディープラーニング基礎講座、【受講料無料】DS検定リテラシーレベル対応 データサイエンティスト基礎講座
データサイエンティストについて、以下の記事で詳しく紹介していますのでぜひご覧ください。
データサイエンティストになるには？転職に向けて必要なスキルや有効な学習方法を徹底解説
4. AIエンジニア
AIエンジニアは、データ分析の環境構築・データ前処理・AIモデル開発を行い、ソフトウェアやシステムにAIを落とし込む職業です。データ分析・集計・可視化や統計、機械学習モデル及びアルゴリズムの構築、インフラ環境の設計や構築を行います。
ソフトウェアエンジニアの経験を活かしてAI領域のエンジニアへシフトしたい人におすすめです。
AIエンジニアに必要なスキル
データサイエンティストと同様の技術スキルに加えて、開発環境を構築するスキルやクラウドの知識が求められます。
おすすめ講座：E資格対策 現場で使えるディープラーニング基礎講座
AIエンジニアについて、以下の記事で詳しく紹介していますのでぜひご覧ください。
1,000万円以上も狙える！AIエンジニアの年収が高い企業や求人例、役立つスキルとは
5. 研究開発職
研究開発職は、最新の技術動向を研究し、新たなAIモデルを開発してビジネスに変革をもたらす職業です。研究した成果や新たな知見を論文として執筆し、学会などで発表をすることもあります。
技術への関心が高く、興味がある分野を突き詰めていきたい人や、自然言語処理、マテリアルズ・インフォマティクスなどの特定の技術領域に強みがある人に特に適した職業です。
研究開発職に必要なスキル
統計学や数学に関するスキルやPython・機械学習ライブラリ利用経験のほか、企業が求める特定の技術領域の知識や論文執筆の経験は必要なスキルとなります。
おすすめ講座：専門性の高いAI開発スキルが学べる講座一覧、マテリアルズ・インフォマティクスなどより業界や分野を絞った内容が学べる講座一覧
業界別
続いて、業界別として「事業会社」と「コンサル会社」でそれぞれ比較しながら特徴を紹介していきます。
事業会社
事業会社の最大の特徴は、何といってもサービスやプロダクトへの貢献度が大きいということです。事業会社に所属する場合、自社サービス・プロダクトとしてプロジェクトに関わることになり、データ分析の結果などがダイレクトに事業・サービス拡大に反映されるため、貢献度合いは非常に高くなります。
また、担当する業務範囲は会社の規模が大きいほど狭く、小さくなるほど広くなります。扱うデータ量は会社の規模に応じて多くなっていく傾向があります。
企業が求める人材としては、社内のAI人材のポジション数が限られているため、後述のコンサル会社よりも採用要件が高く、より実務経験を要求される傾向があります。また、社内カルチャーに適応するかどうかも重要視されます。
事業会社には、その企業の理念・サービスに共感し一緒に大きくしたいと思える人、得意な業界・ドメインがあり、そこで活躍していきたいという想いがある人が向いています。
コンサル会社
コンサル会社は、クライアント企業の課題を見つけ、改善策の提案をすることで事業運営のサポートをする会社です。あくまで事業運営のサポートを提供するため、事業・サービス拡大に対する責任や裁量は限定的なものになる場合が多いです。
一つ一つの案件で関わる業務範囲は限られますが、クライアントによってさまざまな要望があるため、扱う案件の数が増えるにつれて経験する業務範囲も広くなります。
企業が求める人材としては、特定の技術にこだわりすぎず、クライアントの要望に合わせて手法を変えられる柔軟性のある人が求められます。また、AIをあくまで手段として捉え、ビジネス課題を解決することを優先して取り組めることも重要視されます。
コンサル会社は、採用要件が事業会社よりも低く、社内の教育に力を入れている会社が多いため、データ分析の経験が少ない人でもスキルアップできる環境で働くことができます。クライアントワークが好きな人やさまざまな業界のデータに触れて知見や興味の幅を広げたい人にも向いています。
企業規模別
続いて、企業規模別に「スタートアップ・ベンチャー」「メガベンチャー」「大手」をそれぞれ比較しながら紹介していきます。
スタートアップ・ベンチャー
スタートアップ・ベンチャーは新しいアイデアや技術に基づいて創業し、成長を目指している企業です。会社規模が小さいため、担当する業務範囲は広くなる傾向があります。扱えるデータ量は少ないですが、逆にどのようにデータを集めていくかという段階から関わることができます。フルリモートなど柔軟に働ける可能性が高いことも特徴の1つです。
下記のような人材が求められる傾向にあります。
- データ収集からパイプラインの構築ができる人
- AIやデータに関わらず開発における広い知見をもち、フルスタックで動ける人
- 整っていないものを整えにいくバイタリティーがある人
スタートアップ・ベンチャーには0から1にする過程に取り組みたい人や変化を好む人、福利厚生や報酬よりも経験を得たい人に向いています。
メガベンチャー
メガベンチャーは、成長は著しいですが、まだ大手企業とは異なる点があります。会社規模はベンチャーに比べてかなり大きいため担当業務範囲は狭くなります。扱えるデータ量は多いですが、急成長メガベンチャーの場合は整備が追いついておらず混沌としている場合も多いです。 成果や能力に応じて給料も上がっていきます。
メガベンチャーでは、既存のデータパイプラインから高度な分析やビジネスインパクトを生み出せる人や、専門性が高く特定の分野において高い能力を発揮できる人が求められます。
メガベンチャーにはさまざまな分野のスペシャリストがいる環境で切磋琢磨したい人や安定性・給与の高さ・自由度などすべていいとこ取りしたい人、チャレンジもしたいが、ある程度基盤がある環境で安心感を得たい人が向いています。
大手
大手企業は、会社規模が大きいため一人当たりの担当業務範囲は狭くなります。扱えるデータ量は多いですが、データ分析をしやすい形に整っていない場合が多く、データパイプラインの構築から入ることもあります。
求められる人材としては、パイプラインの構築から動いて高度な分析やビジネスインパクトを生み出せる人、ステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトを推進できる力をもっている人などが挙げられます。 大手企業には福利厚生を重視する人や安定志向の人、パフォーマンスベースよりもテーブルベースの評価を好む人などに向いています。
AI人材として転職・キャリアアップする方法
AI人材として転職・キャリアアップするためには、ただ闇雲にスキルを習得したり求人を探して応募したりするだけでは上手くいきません。
以下の4つのステップに従って目指すべき理想と現状を明確にする必要があります。各ステップについて詳しく見ていきましょう。
STEP１：「自分のなりたい姿」を考える
転職やキャリアアップを目指す際には、まず最初に自分のなりたい姿を明確にすることが重要です。将来のビジョンやキャリア目標を設定し、自分がどのような職業やポジションに興味があるのかを考えましょう。
自分がどのような職業・ポジションに興味があるかを考える際には、STEP2の職種別・業界別・企業規模別の特徴などもぜひ参考にしてください。
STEP２：「企業から求められているもの」を知る
自分の目指す職業・ポジションが明確になったら、次は当てはまる求人を調べます。複数の求人を見て、共通して求められているスキル・経験をリサーチします。この際、目先のやりたいことではなく、数年後どのようになりたいかを意識しながら背伸びした求人もリサーチすることがポイントです。
STEP３：「自分に今あるもの」と「自分に今足りないもの」に分ける
一通りリサーチができたら、すでにもっているスキル・経験と、これから獲得する必要があるものに分けます。必須要件で足りないものについては着実に獲得していきましょう。歓迎要件で足りないものについては優先度をつけて獲得しやすいものから順に獲得していきましょう。
STEP４：「自分に今足りないもの」を一つずつ獲得する
今足りないものが明確になったら、一度にすべてを獲得しようとせず、段階的に獲得していきましょう。今の会社での業務や独学で必要なスキルが獲得できない場合は、経験獲得のための「ステップ転職」も選択肢に入れてみましょう。
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まとめ
本記事では、AI人材の需要が高まり続けている背景や、企業が求めているAI人材の特徴、AI人材として転職・キャリアアップする方法をステップごとに詳しく解説しました。
AI人材として転職を考えている方は、ぜひ本記事で紹介したキャリアアップのプランニングや職種別・業界別・企業規模別の特徴を参考にして、自分にあったキャリアを検討してみてください。
- いつ頃転職するのがベストか
- どんな経験を積むべきか
- 身につけておくべきスキルは何か
上記のようなお悩みがある際にはぜひスキルアップAIの転職支援サービスSkillUp AIgentをご活用ください。
まずはAI人材についてもっと詳しく知りたいという方は以下をご覧ください。
AI人材とは｜需要や職種、AI人材になるために必要なスキル | スキルアップAI | AI人材育成・開発組織の構築支援
