AI技術の発展に伴い、企業や組織はAIの導入や活用を積極的に進めています。
しかし、AIを活用するためには、AIの専門知識を持った人材が必要不可欠です。
そのため、多くの企業や教育機関は、AIの研修や人材の育成に力を入れています。
今回は、AIの研修や人材の育成に成功した6つの事例を紹介します。
これらの事例は、AI人材の育成に関心のある方々にとって、有益な情報となるでしょう。
AI研修の事例6選
それではAI研修の事例を6つ紹介していきます。
世界70万人受講！即戦力を生み出した教育モデル｜NVIDIA
NVIDIAは、独自に設立した「Deep Learning Institute（DLI）」を通じて、世界70万人以上のAI人材を育成した実績から、企業・教育機関より「即戦力人材を生むモデルケース」として高く評価されています。
単なる研修提供で終わらず、「教育×実装×認証×コミュニティ」の4軸を戦略的に研修を設計しました。そうした企業努力により真の意味での“即戦力AI人材”を輩出し続けているのが、NVIDIAなのです。AI人材育成に悩む企業や教育機関にとって、まさにベンチマークとなる存在です。
NVIDIAのAI研修の特徴を見てみましょう。
- 世界標準のカリキュラム
- AI技術研究団体へ支援にも用いる独自プログラム
- ハンズオン形式で“できる”まで導く
- 資格制度でスキル証明が可能
- 開発者コミュニティとの連携支援も充実
それぞれ詳しく掘り下げていきます。
世界標準のカリキュラム
NVIDIA DLIでは、GPUコンピューティングや深層学習など、最新のAI技術に特化した研修プログラムを提供。基礎から応用まで体系的に学べる構成で、初学者からプロフェッショナルまで対応していると高く評価されています。
ビジネスリーダー・研究者・エンジニア・学生もターゲットとしていて、学んだことを実践する場としてワークショップも提供しているのも特徴でしょう。
AI技術研究団体へ支援にも用いる独自プログラム
NVIDIAの推進プログラム「NVIDIA AI Technology Center（NVAITC）」は、研究機関・大学・企業などAI技術を研究している団体への支援にも用いられるもの。支援とあわせアドバイスも行う同社だからこそ実現できた、実践的なプログラムは、AIリサーチャーなどともコラボして開発されたものです。
世界中で70万人以上が受講し、企業のAI導入プロジェクトで中心的な役割を担う人材も多数受講。「成果に直結するスキル習得」を確実なものとするために組まれたプログラムだからこそ、AI研修の際に注目される事例の1つとなっています。
ハンズオン形式で“できる”まで導く
NVIDIAのAI研修は、単なる知識ではなく“実装できる”スキルに重きをおいて、実装可能なレベルに到達させるためのプログラムが組まれています。机上の空論で終わらないため、シミュレーションやリアルデータを活用した演習も豊富に準備されているのです。
資格制度でスキル証明が可能
「NVIDIA Certified Engineer（NCE）」という独自の認定制度を設け、修了者はAIスキルの証明を通じてキャリアの武器につなげる工夫も凝らされています。この資格はAI技術に関するエキスパートとして、システム設計・開発ができるエンジニアであることを証明するものです。
開発者コミュニティとの連携支援も充実
「NVIDIA Developer Program」という独自のAI技術コミュニティを創設し、AIエンジニア同士がナレッジ共有できる環境も整備されています。
世界中の開発者ネットワークとつながるこ繋がれるため、最新の動向や実装知識をキャッチアップしやすく、技術革新スピードの早いAI分野での開発を力強くサポートする存在となるでしょう。
AI研修を体系化！世界展開する教育・研究モデル｜IBM
IBMは、AI技術の商用利用を先導するグローバルリーダーとして知られています。AI教育と人材育成においても確かな実績を持ち、「基礎から応用、認証、実装、そしてコミュニティ形成」に至るまで、AIスキル習得の全工程をカバーする研修体系を構築。
特に注目すべきは、AI教育プログラム「Watson Academy」や、認定資格制度、そして開発者向けの支援コミュニティ「IBM Developer」です。これらを通じ、AI人材の裾野を広げると同時に、専門性の高い人材の育成を可能にしている点は、企業や教育機関にとって大きな参考になるでしょう。
IBMのAI人材育成を支える特徴は以下の通りです。
- 業界横断で学べる「Watson Academy」の充実した教育カリキュラム
- ビッグデータとAI実装に強い認定資格制度
- 世界中のAIエンジニアをつなぐ開発者コミュニティ
- 研究成果を実装に落とし込むAI研究機関「IBM Research」
それぞれの特徴を詳しく見ていきましょう。
業界横断で学べる「Watson Academy」の充実した教育カリキュラム
IBMが提供する「Watson Academy」は、AIの理論と実践を両立した教育プログラムです。オンラインによるセルフラーニングと、リアルまたはバーチャル形式のハンズオンワークショップが組み合わされており、初心者から現場で活躍するプロフェッショナルまで幅広く対応。
金融・製造・医療・教育といった複数の産業分野に対応したカリキュラム構成も特徴で、業界別に最適なユースケースを学べる点が、多くの企業から支持される理由です。
ビッグデータとAI実装に強い認定資格制度
AIやデータエンジニアリングの専門性を証明できる資格として、「IBM Certified Data Engineer – Big Data」を創設。AIと連動するビッグデータ処理技術や、実際の実装スキルまでカバーし、単なる知識保有でなく「現場で使える力」を持った人材として証明する資格です。
実際、取得者は企業内でのAIプロジェクト推進メンバーに抜擢されるケースも多く、キャリアアップにも直結しています。
世界中のAIエンジニアをつなぐ開発者コミュニティ
IBMは「IBM Developer」という開発者向けコミュニティを運営しています。
単なる情報提供の場にとどまらず、AI・機械学習の実装支援ツールや、API・オープンソースリソースなども利用できる実践的なプラットフォームであることが大きな特徴。
開発者間でのナレッジ共有が活発に行われており、実際の開発現場での課題解決にも寄与する仕組みが整っています。AI技術の進化スピードが早い中で、こうした情報交換の場が持てることは、企業にとっても大きな強みとなるでしょう。
研究成果を実装に落とし込むAI研究機関「IBM Research」
AI技術の最前線を走る研究機関として設立された「IBM Research」では、自然言語処理・画像認識・量子AIといった先端技術の研究が日々進められています。
すでに数千件以上のAI関連特許を取得しており、これらの研究成果は商用AIソリューションや、ここでAI研修の教育プログラムにも反映されています。
研究・教育・実装がシームレスに連携しているからこそ、IBMのAI人材育成は理論にとどまらず、実践力に直結した内容である点が高く評価されているのです。
世界の開発者を巻き込むAI教育モデル｜Google
GoogleはAIの研究開発および、ビジネス活用において世界をリードする存在で、AI人材の育成にも早期から注力してきました。特に注目されているのが、同社の提供するツール・教育プラットフォーム・認定制度です。
Googleでは、AIエンジニア育成のために「TensorFlow」や「Google Cloud AI Platform」、そして世界中の開発者が集う「Google Developers」などの取り組みを推進。教育と実践、そしてグローバルなコミュニティによって、AI技術の普及と人材育成の両面で大きな成果をあげています。
GoogleのAI研修の特徴は以下の通りです。
- AIエンジニアの登竜門「TensorFlow」とその学習支援プログラム
- 自己学習とハンズオンを両立した「Google Cloud AI Platform」
- 開発者コミュニティ「Google Developers」によるナレッジ共有
- 研究と実用の橋渡しを担う「Google AI」研究機関
それぞれの取り組みを詳しく見ていきましょう。
AIエンジニアの登竜門「TensorFlow」とその学習支援プログラム
Googleが開発した「TensorFlow」は、機械学習ライブラリとして世界中で活用されており、AI学習のスタンダードとも言える存在です。Googleはこのツールを中心に据えた教育プログラムやワークショップを展開しており、実践を重視した学習が可能。
また、TensorFlowのスキルを証明するための認定資格制度も整備されており、学んだ知識を客観的に示せる点も人材育成の加速に寄与しています。
自己学習とハンズオンを両立した「Google Cloud AI Platform」
「Google Cloud AI Platform」は、AI技術の学習に特化したオンライン教育プログラムで、基礎から応用までを網羅しています。
オンデマンドでのセルフラーニングと、実践的なラボセッションを組み合わせることで、受講者は実際の開発現場を想定した学びを得られます。世界中の学生やエンジニアにとって、手軽かつ本格的にAI技術を習得できる場として活用されています。
開発者コミュニティ「Google Developers」によるナレッジ共有
Googleは「Google Developers」という国際的な開発者向けコミュニティを設立。AI分野の最新情報や技術トピックが共有されるほか、実装に役立つツール・API・オープンソースリソースも多数提供。
オンラインとオフラインでの勉強会やハッカソンも活発に行われており、AI人材同士の交流と相互学習の場として非常に有用です。
研究と実用の橋渡しを担う「Google AI」研究機関
「Google AI」は、AI技術の研究・開発を専門とする組織で、自然言語処理や自動運転、医療AIなどの最先端分野における研究を進めています。
これまでに数多くの特許を取得しており、研究成果はTensorFlowやGoogle Cloud製品、教育コンテンツにも反映。理論と実装を密接に連携させたGoogleのAI研修モデルの中核を担っています。
資格×教育×社会貢献で支えるAI人材育成｜Microsoft
Microsoftは、AI技術とそのビジネス活用で高い評価を得ているグローバル企業です。AI人材育成においても、資格制度・教育プログラム・研究開発・社会貢献の4軸で多角的な取り組みを展開しています。
特に、実務直結型の認定資格や、開発者向け教育コンテンツ「Microsoft AI School」、そして先端研究を行う「Microsoft Research」が注目を集めています。以下に、MicrosoftのAI研修の強みを整理しました。
- 現場力を証明する「Azure AI認定資格」
- 学習者視点で設計されたオンライン講座「Microsoft AI School」
- 先端研究を商用実装に結びつける「Microsoft Research」
- 社会課題の解決を目指す「AI for Accessibility」
それぞれのポイントを詳しく解説します。
現場力を証明する「Azure AI認定資格」
Microsoftは、AI分野に関するスキルを証明できる3種の認定資格を提供しています。
- Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
これらは、基礎知識から実務スキルまで段階的に学べる構成で、受講者は自分のキャリアに応じて選択可能。認定資格は、企業でのAIプロジェクト参加やキャリアアップにも直結しています。
学習者視点で設計されたオンライン講座「Microsoft AI School」
「Microsoft AI School」は、AIの基礎知識から応用スキルまでをカバーするオンライン教育プログラムです。
実践的なカリキュラムに加え、業界別のユースケース紹介やツールの使い方解説も含まれており、AI未経験者から中上級者まで幅広く対応。企業研修として導入するケースも増えています。
先端研究を商用実装に結びつける「Microsoft Research」
Microsoftの研究機関「Microsoft Research」では、AI分野における革新的な研究が日々行われています。自然言語処理・視覚AI・倫理的AIなど幅広いテーマに取り組んでおり、取得特許も多数。
これらの研究成果は、「Azure Machine Learning」や「Dynamics 365 AI」といった製品にも反映され、教育とビジネスの両面からAI人材育成を支えています。
社会課題の解決を目指す「AI for Accessibility」
Microsoftは、AI技術を活用した社会貢献にも注力しています。中でも「AI for Accessibility」は、障がいを持つ人々の生活を支援するためにAIを応用するプロジェクトです。
音声認識・画像解析・ナビゲーション支援など、技術の恩恵をより多くの人に届ける取り組みは、単なるスキル育成を超えた「AIの倫理的活用」を示す好例といえるでしょう。
高信頼性コンテンツで人材育成に広く活用｜Coursera
Courseraは、AI研修や人材育成に特化したオンライン学習プラットフォームとして、世界中の企業や教育機関に利用されています。
実践的かつ信頼性の高いコンテンツが豊富で、各業界の人材育成に活用されています。主な活用事例は以下の通りです。
- Google：PythonとTensorFlowを用いた機械学習スキルの習得
- IBM：AIの基礎知識を学べる「AIエッセンシャルズ」コース
- Stanford大学：理論と実践を兼ね備えた機械学習講座
- Google・IBM・Microsoftなどによる認定プログラムの導入
Google：PythonとTensorFlowを用いた機械学習スキルの習得
Courseraは、Googleが提供する機械学習コースを取り扱っており、PythonやTensorFlowを使った実践的な問題解決スキルが習得可能。 企業のAI導入初期段階において、社内技術者のスキルアップに広く活用されています。
IBM：AIの基礎知識を学べる「AIエッセンシャルズ」コース
IBMと連携した「AIエッセンシャルズ」コースでは、AIに関する用語や基礎概念を幅広くカバーしています。AIリテラシー向上を目的とした導入研修や、非エンジニア層の基礎教育に最適です。
Stanford大学：理論と実践を兼ね備えた機械学習講座
Stanford大学が提供する人気講座では、機械学習の理論背景から実装スキルまでを体系的に学べます。特に中級以上の技術者や研究開発部門の社員向けに導入されており、技術力の底上げに貢献しています。
Google・IBM・Microsoftなどによる認定プログラムの導入
Courseraでは、各大手企業による公式認定プログラムも受講可能です。
実践的かつ標準化されたスキルの取得に有効で、社内認証制度や昇格要件としても活用が進められている、認定プログラムとして注目されています。
AI技術に特化し高い専門性を誇る教育の提供｜Udacity
Udacityは、AI技術に特化した専門性の高いオンライン教育プラットフォームとして、多くのグローバル企業に導入されています。
実務直結型のカリキュラム設計により、AIスキルの習得と即戦力人材の育成を同時に実現できる点が高く評価されています。主な活用事例は以下の通りです。
- Mercedes-Benz：AIによるシャシー設計プロセスの高速化
- Uber：自動運転エンジニアの育成に「Nanodegree」を活用
- NVIDIA：社内外向けAI研修「Deep Learning Institute」を共同運営
Mercedes-Benz：AIによるシャシー設計プロセスの高速化
Mercedes-Benzは、UdacityのAIコースを活用し、自動車のシャシー設計にAIを導入。 その結果、デザインフェーズの所要時間を大幅に短縮し、開発効率の向上を実現しました。
Uber：自動運転エンジニアの育成に「Nanodegree」を活用
Udacityの「Self-Driving Car Engineer Nanodegree」は、Uberの自動運転技術部門での人材育成に活用されています。 受講者は、センサーデータ処理や制御アルゴリズムなどの実践的スキルを習得し、プロジェクトに即戦力として参加しています。
NVIDIA：社内外向けAI研修「Deep Learning Institute」を共同運営
先の事例としても紹介したNVIDIAは、Udacityと連携して「Deep Learning Institute」を設立し、高度なディープラーニング技術に関するトレーニングを提供しています。 このプログラムは、自社エンジニアの教育だけでなく、パートナー企業や研究者へのリスキリングにも活用されています。
AI研修が必要な理由と導入時の5つのチェックポイント
AI研修を導入する場合、一般的な「〇〇セミナー」などとして決まったセミナーをいくつも受けるのは、かなり非効率的です。AI人材育成は、一般的に長期的なスパンで行われます。学ぶべきことが多いだけでなく、専門的な知識が求められ、そのすべてを網羅するには時間がかかることが、その理由です。
また、AI研修を導入するにあたり注意しておきたいのが、「表面化している課題だけを解決して、満足しては時代に追いつけない」ということです。技術革新がかなりのスピードで進むAI業界において、他社にリードをとるためには、「潜在している課題も深堀し、解決し先を読んで人材育成する」のが重要なのです。
そのため内製化では視野が狭くなり、また常に最新の情報を網羅した研修の実施が事実上不可能に近い、ということで外部に委託するのが通例となりつつあります。その観点から、AI研修を選定する際に絶対に見ていただきたいポイントをまとめましたので、ご覧ください。
- 自社の現状・潜在的なものも含めて課題にあった研修か
- 自社で把握しきれない課題まで深堀してプランニングしてくれるか
- 単なる知識で終わらない実践的な学びが可能か
- 信頼に足る講師から学べるか
- 日常業務に大きな影響を受けずに研修が受けられるか
上記5つのポイントを踏まえ、AI研修の依頼先を検討いただければ、御社の今後のAI市場での躍進に通じるAI研修が導入できるでしょう。
AI市場で躍進する企業を目指してAI人材を育成するなら
総務省の令和5年版情報通信白書によれば、日本のAIシステム市場規模は2027年には1兆1千億円を超える市場になると予測されています。
生成AIで新たなビジネスチャンスを創出し、躍進する企業も増えていることを考えると、生成AIを使いこなせる・生成AIを開発できる人材を保有する企業は、これからも大きく躍進してきやすい時代となったと捉えてもよいでしょう。
こうした時代に成長していける企業となるには、AI人材育成が急務です。乗り遅れてから躍進するのは難しいことは、皆さんご存じの通りです。また、DX・AI人材を育成するには、「足りないものは何か」「何が人材育成の課題なのか」を掘り下げ、「DX・AI人材育成に直結する育成プラン」を展開することが欠かせません。
単に「AIを使える」だけでなく、「ビジネス創出」「DX活用に必要な汎用的な技術力」「デジタルの専門的な技術力」を保有する人材育成につながる研修を、と考えなら以下のようなコンサルティングも含めたサービスの活用がおすすめです。
組織のステージにあわせて、また部署に最適な人材育成なら、以下のボタンからチェックしてみてはいかがでしょうか。
おすすめAI・DXサービス
- AI人材を育成したい方→企業向けDX・AI人材育成サービス
- AIの開発を発注したい方→AI技術コンサルティング 受託開発/PoCサービス
- AIプロジェクトを任されているがどうしていいかわからない方→AIプロジェクト推進サービス
こちらから自社に合うサービスをお選びください。
AI人材の育成に取り組む企業に今後も期待しよう
これらの事例は、AI人材の育成に成功した企業や教育機関が、AI技術の発展に貢献するために尽力していることを示しています。
AI技術は今後ますます進化し、様々な分野に適用されることが期待されます。
そのため、AIの研修や人材の育成は今後もますます重要になっていくでしょう。
これらの事例を参考に、AI人材の育成に取り組む企業や教育機関が、AI技術の発展に貢献できることを期待しています。
