ディープラーニングや深層学習などの技術は、AIの第3世代技術の中の1つです。
これらの技術は社会の中にすでに実装されており、企業はビジネスのために取り入れなければなりません。
高度な技術となるため扱える人材は少ないですが、企業はAI人材不足の改善に努める必要があります。
AI人材不足とは？
AI人材不足が問題視されています。しかし多くの企業にとっては、AI人材の不足を他人事だと感じるかもしれません。
IT業界だけの話だと感じても不思議ではありませんが、残念ながらこの問題はすべての産業に影響があります。
なぜなら今後企業が発展していくためには、業態に関わらずAIエンジニアのようなAI人材が必要になるからです。
ここではAI人材不足について、詳細に解説していきます。
AI人材とは機械学習や深層学習についての知識やスキルを持ち、それらの技術を用いて一からAIシステムを構築・運用することのできる人材のことです。
企業が生産性を上げるためには、様々なAI技術によるデータ活用・DX推進をする必要がありそのためにAI人材が求められています。
特にAIが活用されやすいのは、需要予測の分野です。
AIを導入することによって予測精度が向上し無駄を省くことが可能になります。
その他にも自動化による作業負荷の軽減・在庫の最適化・属人化の排除などが、AIを導入によって可能になるでしょう。
なぜ不足するのか
AI人材が不足している理由は、大きく分けて2つあると考えられます。
不足している理由の1つ目は、AIスキルの需要が高まっていることです。
かつてはIT産業でのみ用いられてきた技術も、研究が進んでいくごとに一般的な産業でも使えるレベルにまで達しました。
自社で集めたデータを活用し今後の経営計画に役立てる作業は一般的になってきたので、他社との違いを生み出すために不可欠となっています。
不足している理由の2つ目は、人材育成に時間がかかることです。
技能が高度化しているということは、その知識を身につける為の時間も伸びるということを意味します。
Pythonなどのプログラミング言語を複数習得するだけでは、AI人材として十分ではありません。
数多くのデータを分析しなければならないので、数学的なセンスも求められるでしょう。
各種データを取り扱う為の統計解析・分析手法も必要です。
AI人材不足の現状
経済産業省の報告によると2025年までに、AI人材は8.8万人不足すると言われています。
そのような状況の中で、多くの企業は人材獲得に苦戦しています。
世界の市場に目を向けると、国内とは比べられないほどAI人材は高給取りです。そのような状況ですから海外への人材流出も懸念されます。
さらなる人材不足が起こることも考えられるので、企業の危機感も大きいです。
日本の企業も努力していますが、多くの課題を抱えていると言えるでしょう。
ここではその中のいくつかを、紹介していきます。
育成自体の問題
社内でAI人材を育成しようにも、どのように進めていったらいいのかのノウハウすらないと言うのが現在の状況です。
教育するための講師の数も限られているため、プランを立てても実行に移せない場合もあります。
既存事業との共存が難しい
会社が割くことのできるリソースの量にも限界があります。
AI関連の事業を新たに立ち上げる場合でも、担当者は兼任となることが多いです。
働きながら新しいことを覚えなくてはならないため、社員への負荷が大きくなってしまいます。
実際の知識を学べない
AIスキル自体を学べる教材は増えているので、手に入れることも難しくありません。
しかしながら企業の場合、実際の課題と取り組まなければなりません。
理論通りに行かないケースも多いですが、そのような事柄を学ぶための教材は少ないです。
実際的なデータの蓄積にはトライアンドエラーが必須なので、知識の獲得には時間がかかってしまいます。
スキルアップの道が少ない
AIに関する高度な知見は、まだまだ発展段階にあります。
従来型のIT人材であればスキルアップの道筋はすでにできあがっています。
しかし深層学習などのスキルは、実務を通してしか獲得できないというのが現状です。
企業が抱える大きなプロジェクトに、経験の少ない人材を投入しなければならないことは、企業の抱える問題の一つだと言えます。
AI人材不足を改善する方法
AI人材の不足を改善していくためには、企業側の適切な行動が不可欠となります。
対策方法の中で最も力を入れなくてはならないのは人材の育成です。
ただ企業が割けるリソースには限りがあるので、闇雲に育成を行おうとしても上手く行かないでしょう。
人材の育成を失敗しないためには、あらかじめ何が必要なのかをしっかりと決めてから取り組んでいく必要があります。
最初にゴールを明確化していくことで、社員の負荷を最小限に留めることが可能です。
ノウハウを蓄積していくためにも自社に人材を獲得することは不可欠ですが、すべての課題を自分たちだけで解決してくのは難しいでしょう。
ですからAI人材が解決しなければならない課題の中で、自分たちで解決していくものと、そうでないものに分けておく必要があります。
自分たちで解決することが難しい課題に関しては、外部の専門家に委ねていくと無理なく人材の不足を改善できるようになります。
ネットワークや保守業務などは比較的簡単にアウトソーシング可能な分野です。
そういった分野を外注していくことで、必要なプロジェクトにリソースをしっかり投入できるようになります。
AIチャットボットなどを導入することでも、人的不可を下げることは可能です。
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。
学際的なAI人材について
AI人材と聞くと典型的な理系職だと思ってしまうかもしれませんが、AI人材は理系職に限定されるものではありません。
むしろAIスキルを取り扱う際には、文系的な感性が求められるのです。
特に企業のトップである経営者がAIについて理解があることは、これからのビジネスにとって重要となります。
これからの経営者には、両系統に知見があることが求められてくるのです。AIは導入すれば終わりというものではありません。
実際にこの技術をどうやって会社の利益につなげられるかを、考えていく能力が必要になるのです。
AIを使って新しいビジネスを企画したり、課題の解決に活用したりするためには幅広い知識や柔軟な視点が不可欠となります。
そのため企業にとって、学際的な視点を持った人材の発掘は避けて通れません。
現状では不足しているAI人材を揃えるだけで精一杯かもしれませんが、その目的を考えると運用面や活用面のことも忘れるわけにはいきません。
また実際にAIが導入された後も、効果があるのか定量的に把握する努力も必要です。
より精度を高めていくためにはデータを集めて分析し、常にシステムを最適化していく努力を怠ってはいけません。
そうして精度を高めていく努力を重ねていくことで、知見が蓄積されていくのです。
AIの人材不足についてのまとめ
AI技術は企業の成長にとって不可欠なものとなっています。
そのためAIスキルを持ったAI人材の獲得は、企業にとって焦眉の急だと言えるでしょう。
AI人材の育成は様々な面で困難なことだと言えます。
目的を明確化し、外注できるところは専門の会社に任せると上手くいくようになるでしょう。
