AI駆動開発に必要な人材とは？考え方や活用ポイント、内製化・外注すべき領域を徹底解説！

コード生成AIやAIエージェントの台頭により、プログラミングの物理的な工数は劇的に削減されています。しかし、その一方で「何を解決すべきか」を定義する力や、AIのアウトプットを評価する審美眼の重要性はかつてないほど高まっています。

本記事では、AI駆動開発を進めるうえで必要となる人材や活用ポイント、内製化と外注の切り分け方を紹介します。ビジネス課題を技術に翻訳する人材から、複雑なAI基盤を支えるエンジニア、そして外部パートナーとの戦略的な付き合い方まで実戦的な視点で整理しました。

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AI駆動開発＝データサイエンティストは誤解！

データサイエンティストは、AI駆動開発において重要な存在です。しかし、データサイエンティストが高精度なモデルを作れるだけでは成功しません。

事業課題を定義する人材やデータを整備する人材、モデルを本番システムに組み込む人材など複数の専門人材が連携して初めて価値が生まれます。

AIを実際に使われる仕組みにするには、データの安定供給のための基盤設計スキルや、モデルを本番システムに組み込む実装力など開発から運用に関する多様なスキルが必要です。どれか一つでも欠けると、AI駆動開発はPoC（概念実証）で止まります。

その点、データサイエンティストが得意とするのは主にモデルの実験と検証です。精度の高いAIモデルを作る力は十分にありますが、それだけでAIが業務やプロダクトの中で価値を発揮するわけではありません。

データサイエンティストのモデルを作れるスキルは、業務システムとして成立させるスキルとは異なります。複数の専門人材が役割分担しながら連携する体制が不可欠です。

AI駆動開発では人はレビュー側に

従来のウォーターフォールやアジャイル開発と、現在のAI駆動型開発の最大の違いは、人間がレビュー側に回るという点です。

既に、ビジネスサイドの人間であってもプロトタイプを自作できるレベルまでコード生成AIのハードルが下がっています。そして、「何をどう作るか」という指示（プロンプトや文脈）の精度が成果物の品質を決定します。

この環境下で理解しておくべきは、「コードを書くのが速いエンジニア」よりも「システム全体を統制し、ビジネス要件をコードに翻訳できる人材」の価値が跳ね上がっている事実です。事業理解や技術理解、現場感覚を持つ人材の知見・経験・判断力が不可欠となります。

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AI駆動開発に必要な人材タイプは？

以下では、AI駆動開発に必要な人材の役割や求められるスキルを紹介します。

プロダクトマネージャーやプロダクトオーナー：ビジネス課題を定義する

ビジネス課題の定義が、AI駆動開発におけるプロダクトマネージャー（PM）やプロダクトオーナー（PO）の役割です。現場業務や事業戦略を踏まえ、解決すべきビジネス課題を定義し、その課題が本当にAIで解決すべきものかを判断します。

経営層や事業部門と、AIを駆使するエンジニアチームの間を繋ぐ役割も担います。

また、AI導入により目指すべき成果を定量・定性の両面から洗い出し、KPIとして明確にすることも重要な役割です。

PMとPOに求められるスキル・視点は以下のとおりです。

• 業務フローや現場課題を深く理解するドメイン知識
• 精度やROIが不確実な状況でも前に進める意思決定力
• KPIや評価指標をビジネス成果と結びつけて設計する視点
• エンジニア・データ人材と円滑に連携するコミュニケーション力

AI駆動開発では、事業サイドの関与不足が失敗の最大要因になりやすい点に注意が必要です。PMとPOが主体的に関わり続けることでAI駆動開発の成功につながります。

AIオーケストレーター（プロダクトエンジニア）：モデルを本番システムに組み込む

ソフトウェアエンジニアの主な役割は、データサイエンティストやMLエンジニアが構築したモデルを本番の業務システムやプロダクトに組み込むことです。単なるプログラマーではなく、複数のAIツールを組み合わせてシステム全体を組み上げる指揮者として機能します。

具体的には、AIが生成したコードの断片を統合し、セキュリティやスケーラビリティを担保したプロダクトとして完成させます。

ソフトウェアエンジニアには、セキュリティや可用性、スケーラビリティを考慮し、長期運用を前提とした実装を行う役割が求められます。

以下が、ソフトウェアエンジニアに求められる主なスキルです。

• AIに最適な指示を出すための背景情報（ドキュメントやデータ構造）を整理する能力
• AIが生成した「もっともらしいがバグがあるコード（ハルシネーション）」を即座に見抜く審美眼
• Webアプリケーションや業務システムの開発経験

AIは使われ続けて初めて価値を生みます。そのため、プロダクトエンジニアの役割はAI駆動開発の実用化と定着において重要です。

AIアーキテクト：システム設計のスペシャリスト

AI駆動開発では、小手先のコード修正は容易ですが、全体設計（アーキテクチャ）を間違えると修正コストが膨大になります。

AIアーキテクトは、AIが生成しやすい疎結合な設計（マイクロサービス化など）を行い、技術負債が溜まらない構造を作ります。

必要なスキルには以下があります。

• ビジネスの複雑さを正しくモデル化し、AIに「何を解決すべきか」を明確に伝える力
• どの工程にどのAI（LLM）を導入すべきかの選定能力
• Webアプリケーションや業務システムの開発経験
• RESTやGraphQLなどを用いたAPI設計・システム連携の知識
• 認証・認可、ログ管理などセキュリティを意識した実装力
• 障害対応やスケールを見据えた可用性設計の視点
• 運用・保守フェーズを考慮したアーキテクチャ設計力

データエンジニア：データを整備・供給する

データエンジニアはAI駆動開発においてデータづくりを担う中核的な存在です。AIモデルが安定して学習や推論できるように、業務システムや外部サービスからデータを収集し、AIが利用可能な形に整備・供給します。

AI駆動開発では、PoC段階と本番運用で必要なデータの量や品質が変わることも珍しくありません。そのため、データエンジニアは、将来的なスケールやモデル変更を見据え、柔軟かつ拡張性の高いデータパイプラインを設計する役割も担います。

以下がデータエンジニアに求められるスキルセットです。

• データベース設計やETLの設計スキル
• AWSやGCP、Azureなどクラウド基盤を用いたデータ処理・運用経験
• データの欠損・偏り・ノイズを意識した品質管理の視点
• データ更新頻度や遅延がモデル精度に与える影響への理解

AIモデルの精度は、アルゴリズム以上にデータの質や量、多様性に左右されます。そのため、データエンジニアはAI駆動開発の成否を支える重要な存在です。

AI駆動開発における人材活用のポイント

以下では、AI駆動開発における人材活用のポイントを紹介します。

役割の境界を曖昧にしない

AI駆動開発では、データエンジニアやデータサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアなど複数の専門人材が連携して取り組みます。そのため、役割や責任範囲を曖昧にするとプロジェクトが停滞します。

特に問題になりやすいのが、最終的な判断者が誰なのか分からない状態です。意思決定の所在が不明確だと、精度や仕様を巡って議論だけが長引き、検証や改善が進みません。

AI駆動開発は不確実性が高いため、責任者が割り切って決断する体制が不可欠です。

具体的には、プロジェクト開始時点で以下の役割を明確にしておく必要があります。

• 解くべき課題の定義や優先順位を決める責任は誰が持つのか
• データの欠損・偏り・更新遅延など、データ品質の担保は誰の責任か
• モデル精度を十分と判断する基準や、次の改善に進む判断権限は誰にあるのか

役割ごとに意思決定の境界線を引いておくことで、無用な対立や手戻りを防ぎ、プロジェクトをスムーズに推進できます。

運用フェーズの人材確保を軽視しない

AI生成コードは、メンテナンス性が低くなる（スパゲッティ化しやすい）傾向があります。「動くからOK」とするのか、「将来の拡張性のためにリファクタリング（人間の手による修正）に工数を割くのか」の合意が必要です。

具体的には、以下のような運用フェーズを担える人材をあらかじめ想定しておく必要があります。

• モニタリングを通じてデータや精度の変化に気づける人材
• 精度低下や業務影響を踏まえ、改善の要否を判断できる人材
• 再学習・特徴量見直し・モデル再設計のサイクルを回せる人材

運用フェーズの人材と役割を適切に設計できると、AI駆動開発は長期的な価値を生み出せます。

外部パートナーで補完する

AI駆動開発では、すべてを内製で完結させる場合、人材不足や立ち上がりの遅れ、属人化などのリスクが高まります。特に、急速に進化するAIスタック（LLM、AIエージェント、RAG、Evaluator等）への追従を自社リソースだけで行うのはリスクが極めて高いです。

そのため、外部に任せる業務を戦略的に見極め、自社に不足している専門性やリソースを補完することが大切です。特に、短期間でのPoC立ち上げや高度な専門性が求められる領域では、外部パートナーを活用することでスピードと品質を両立できます。

戦略的な外部パートナー活用は、最新のAIツールチェーンを使いこなす「開発の型」を自社に取り込み、プロダクトの市場投入までの時間（Time to Market）を劇的に短縮するための投資です。

以下に、AI駆動開発で活用できる外部パートナーの種類をまとめました。

内製化する領域を明確にしたうえで外部リソースを組み合わせることで、AI駆動開発の属人化を防ぎつつ推進できます。

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AI駆動開発で内製化すべき業務と外部利用すべき業務

AI駆動開発では、すべてを内製化すると立ち上がりが遅くなり、外注に頼りすぎるとノウハウが社内に残りません。そのため、自社の強みを活かす内製領域と、外部に任せる領域を適切に切り分けることが重要です。

「コアとなる文脈（Context）は自社で保持し、汎用的な実装（Execution）はAIと外部リソースを駆使する」ハイブリッド体制が勝率を最も高める戦略です。すべてを既存メンバーで賄おうとするのではなく、どの役割を育て、どの役割を新たに補うかを整理することで無理のない内製体制を構築できます。

さらに、内製化で持つべき領域は、既存エンジニアの強みを生かすべき領域と新規採用で補うべき領域に分けられます。

以下では、AI駆動開発で内製化すべき業務と外部利用すべき業務を紹介します。

既存エンジニアの強みを生かすべき領域

既存エンジニアが持つシステム理解力や業務知識は、AI駆動開発において強みとなります。特に、業務文脈の理解や社内システムとの整合性が求められる領域は、外部に任せるよりも内製で担うほうが効果的です。

以下が既存のエンジニアや事業メンバーが内製で担うべき業務です。

• 問いの設計：AIは指示待ちです。事業課題を解像度高く分解し、AIが解決可能なタスクに落とし込む力は現場を熟知した社内人材にしかありません。
• データの意味付けとガバナンス：AIに読み込ませるデータの「鮮度」と「倫理的妥当性」の判断
• AIとの対話を通じたプロトタイピング：外部に発注する前に、Cursorや自律型エージェントを用いて、数時間でモックアップを作成し、事業部と合意形成を行う

これらの領域を内製化すると、AI活用の主導権と意思決定力を自社に残し、改善や展開がスムーズに進みます。

新規採用で補うべき領域

一方で、以下のような領域は既存人材だけで無理にカバーしようとせず新規採用を検討すべきです。

• AIプロダクトエンジニア：LLMの特性を理解し、AIエージェントを組み込んだアプリケーションを最短で組めるエンジニア
• AIガバナンス・オフィサー：AIのハルシネーション（嘘）や、学習データの権利関係、セキュリティリスクを経営的視点から統制する人材
• AIエージェント・オーケストレーター：複数のAを適材適所で使い分け、開発フロー全体を自動化するワークフロー設計者

これらの役割は専門性が高く、兼務ではプロジェクト全体のボトルネックになりやすい領域です。新規採用を適切に行うことで、無理のない持続的なAI駆動開発体制を構築できます。

外部パートナー活用が有効な領域

AI駆動開発では、すべてを内製で進める必要はありません。外部パートナーは「労働力の提供者」ではなく、「高度な技術スタックのレンタル」と「リスク回避の専門家」として定義し直すべきです。

以下が外部パートナーの活用が有効な領域です。

• RAG・エージェント基盤の高度なチューニング
• AIネイティブなセキュリティ診断
• 最新AIツールの導入・定着支援

数百万件の文書から正確に情報を引き出すRAGの精度改善や複雑なエージェントの推論設計は、依然として外部の深い専門知見が有効です。また、生成AI特有の脆弱性（プロンプトインジェクション等）に対する擬似攻撃や法規制への準拠確認は、第三者の専門機関に委ねるべきリスク管理領域となります。

外部パートナーは完全委託ではなく、内製チームを補完し、ノウハウを社内に蓄積するための存在として活用することがポイントです。

内製と外部を適切に使い分けることで、AI駆動開発の成果を着実に生み出せます。

AI駆動開発の人材についてよくある質問まとめ

まとめ

AI駆動開発は、事業・データ・モデル・システムを担う人材が役割分担し、連携してこそ価値を生み出します。そのためには、事業判断が必要な領域は内製で担い、専門性の高い領域は外部を活用するなど内製と外注のバランスを意識した活用が重要です。

AI駆動開発の成功を左右するのは、技術そのものではなく人材とチーム設計です。自社で担うべき中核領域を明確にしたうえで外部の力も戦略的に取り入れることで、AI駆動開発を成功に導きましょう。

貴社の事業特性に合わせた最適なチームビルディングや、AI駆動開発へのスムーズな移行について、より具体的な知見が必要な場合は、ぜひ専門家への相談をご検討ください。現状の体制診断から、具体的な人材要件の定義まで次のステップへ進むための伴走支援をいたします。