AI人材とは？AIエンジニアからFDEまで17職種の役割・年収を徹底解説

AIの活用が企業に広がる中、求められるAI人材の種類も変化しています。

従来は、機械学習モデルを開発するAIエンジニアやデータサイエンティストなどが代表的なAI人材とされてきましたが、現在では、生成AIやAIエージェントを活用したシステム開発や業務活用を推進する人材にも需要が広がっています。また、顧客の業務課題の整理からAIシステムの実装・導入・改善までを担うFDE（Forward Deployed Engineer）のような、新しい職種も登場しています。

この記事では、AI人材とはどういう人材か、代表的な職種やそれぞれの役割、実際の求人における給与レンジ、必要なスキル、今後の需要などを紹介していきます。AI人材の採用・育成や活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

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AI人材とは？

AI人材とは、AIに関する知識・スキルを持ち、AIの企画、開発、データ整備、業務への導入・活用、運用、評価、セキュリティ、ガバナンスなどを担う人材です。

従来は、機械学習モデルを構築するAIエンジニアやデータサイエンティストなど、開発を伴う専門的な技術系人材を指すことが多くありました。

しかし現在では、生成AIやAIエージェントの普及によって、基盤モデルを活用してシステムを開発するソフトウェアエンジニア、AIを自社業務へ導入・推進する人材、AI製品・サービスを企画する人材などにも役割が広がっています。

また、AIを実際の業務や顧客環境へ導入するためには、データ基盤やAIインフラを整備する人材、セキュリティやガバナンスを担う人材なども重要ですし、近年では、顧客の業務課題の整理からAIシステムの実装・導入・改善までを一貫して担うFDE（Forward Deployed Engineer）のような職種も広がっています。

そのため現在のAI人材は、AIを「作る」人材だけでなく、AIを「使う」人材へと広がっているといえます。

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IT人材との違い

AI人材とIT人材は完全に別のものではなく、両者には重なる領域があります。

AIエンジニアやデータエンジニアなどはIT人材でもありますが、現在のAI人材には、AIの企画・業務活用・営業・ガバナンスなどを担う人材も含まれます。

そのため、AI人材は特定のIT職種を指すのではなく、それぞれの専門領域でAIを開発・活用・導入・管理する知識やスキルを持つ人材と捉えるとよいでしょう。

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代表的なAI人材の種類は？

AI人材には、顧客向けの製品・サービスを開発・提案する人材や、自社の業務でAI活用を推進する人材など、さまざまな種類があります。

以下では、代表的なAI人材を開発系・ビジネス系の役割と、機械学習モデルの開発・活用、生成AIの活用・システム開発といった分野に分けて整理しています。

※主な役割によるAI Market独自の整理です。各人材の担当範囲は重なり、データサイエンティストが生成AIの評価に関わる場合などもあります。

代表的なAI人材について、下記で詳しく解説します。各職種では、OpenAIやAnthropic、Amazon、Google、そしてNTTデータなど、AI開発をリードする企業の2026年10月時点で公開されている求人を該当職種に関連する求人例として掲載しています。

日本勤務の求人が確認できた場合はそちらも掲載し、確認できなかった場合は海外勤務の求人を紹介しています。閲覧時点では募集が終了している可能性がありますので、ご注意ください。

機械学習モデルを開発するAIエンジニア

AIエンジニアは、機械学習モデルの構築・学習・精度改善を担う人材です。機械学習エンジニアとも呼ばれ、画像認識、需要予測、異常検知などのモデルを開発します。

データの前処理、アルゴリズムの選定、モデルの学習・評価に加え、本番環境への導入や再学習なども担当します。Pythonなどのプログラミングスキルと、統計・機械学習に関する知識が必要です。

本記事では、基盤モデルのAPIを利用したアプリケーション開発を担う人材と区別し、モデルそのものを開発・改善する人材として整理しています。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：Amazon｜Machine Learning Engineer, EXR OPS Tech Team
参照：Anthropic｜ML/Research Engineer, Safeguards

データから課題を解決するデータサイエンティスト

データサイエンティストは、データを分析し、有用な知見やパターンを見つけ、企業や社会の課題解決につなげる人材です。

統計解析や機械学習を用いた予測・分類モデルの構築だけでなく、分析する課題の設定、必要なデータの整理、分析結果の評価、ビジネスへの活用まで幅広く担当します。

生成AIの活用においても、利用状況の分析やAIの出力評価などに専門知識を活かせます。AIエンジニアやデータエンジニア、ビジネス部門と連携し、データを意思決定や業務改善につなげます。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Data Scientist, Product
参照：Anthropic｜Data Scientist, Product
参照：Google｜Data Scientist
参照：Amazon｜Senior Data Scientist, JP Seller Services
参照：NTTデータ｜データドリブンDXを推進するデータサイエンティスト

AIを活用した製品・サービスを企画するAIプランナー

AIプランナーは、AIとビジネスの両方に関する知見を持ち、顧客に提供するAI製品・サービスを企画する人材です。

顧客や市場の課題を把握し、AIで実現する機能、対象となる利用者、提供価値、開発の優先順位などを整理します。画像認識や需要予測を活用した製品から、生成AIやAIエージェントを活用したサービスまで、企画の対象は幅広くあります。

自社の業務にAIを導入する推進人材とは、主に顧客向けの製品・サービスを企画する点で区別できます。企業によっては、プロダクトマネージャーなどの名称で募集されています。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Product Manager, API Agents
参照：Anthropic｜Product Manager, Claude Science
参照：Google｜Model Product Manager, Gemini for Enterprise
参照：NTTデータ｜生成AIを支えるプライベートAI基盤の企画構想・サービス開発

AIを業務で活用・推進できる人材

AIの特性や限界を理解し、AIツールを自社の業務へ適用し、活用・運用を進める人材です。必ずしもAIモデルを開発するエンジニアである必要はありません。

自社の業務を理解し、どの業務にAIを適用するかを判断したうえで、ツールの選定、業務プロセスへの組み込み、AI出力の評価、現場への定着支援などを行います。

AIプランナーが主に顧客向けの製品・サービスを企画するのに対し、こちらは自社の業務改善や生産性向上に向けたAI活用を進める点に特徴があります。

AIシステムの内製化を目指す企業では、導入後の運用や継続的な改善を担う社内人材としても重要です。AI技術者と現場部門の間をつなぎ、AIを実際の業務成果につなげます。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：Amazon｜Program Manager II, AI & Analytics, Rapid & Rural Logistics (R2L)
参照：Anthropic｜Commercial Legal Specialist, Technical AI Implementation

関連記事：「AIシステム内製化が進む理由とは？自社開発のメリット・デメリット・阻害要因・内製化のポイント・導入方法を徹底解説！」

生成AIを活用するソフトウェアエンジニア

生成AIを活用するソフトウェアエンジニアは、基盤モデルやAIツールを利用し、アプリケーションや業務システムを設計・開発する人材です。

GPTやClaude、Geminiなどの基盤モデルをAPIで利用し、RAG、AIエージェント、外部システムとの連携などを組み合わせて、業務で使えるシステムを構築します。

また、AI駆動開発では、ビジネス要件をAIが処理できる形へ落とし込み、コード生成AIやコーディングエージェントを使って実装・テスト・修正を進めます。AIが生成したコードを評価し、セキュリティ、品質、保守性を確保する能力も重要です。

本記事では、生成AIアプリケーションの開発と、AIを利用したソフトウェア開発を担う人材を、この職種にまとめています。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Applied AI Engineer, Codex | Tokyo
参照：Anthropic｜Applied AI Engineer
参照：NTTデータ｜LITRON等のAIファーストな業務変革を実現する生成AIソリューションの企画・開発・導入

関連記事：「コード生成AIとは？AI Marketへの相談事例の傾向、特徴やプログラミングでできること、企業ユースにおすすめサービスを徹底解説！」
関連記事：「AI駆動開発とは？役立つツール・メリット・導入手順・組織作りの成功ポイントを徹底紹介！」

AI技術を研究するAI研究者・リサーチエンジニア

AI研究者・リサーチエンジニアは、新しいモデルや学習手法を研究し、AIの能力・性能・安全性を向上させる人材です。

モデルの構造、学習アルゴリズム、推論手法、評価方法などを研究し、実験によって有効性を検証します。リサーチエンジニアは、研究に必要なコードや実験環境の実装など、エンジニアリング面も担います。

既存の技術を業務システムに適用するだけでなく、AI技術そのものの進歩に取り組む点に特徴があります。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Research Engineer/Research Scientist, RL/Reasoning
参照：Anthropic｜Research Engineer/Research Scientist, Pre-training
参照：Google｜Research Scientist, Cloud AI Research

AIが利用するデータ基盤を構築するデータエンジニア

データエンジニアは、AIや分析に必要なデータを収集・統合・加工し、安定して利用できるデータ基盤を構築する人材です。

社内に分散するデータをつなぎ、データベースやデータウェアハウス、データパイプラインなどを設計・運用します。データの更新、品質確認、アクセス制御なども担当します。

機械学習の学習データや、RAGが参照する企業データを継続的に利用できる状態にするなど、AIシステムの土台を支える役割です。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Data Engineer
参照：Anthropic｜Data Engineer
参照：Amazon｜Applied GenAI Engineer, Amazon Logistics

AIインフラ・運用を担うエンジニア

AIインフラ・運用を担うエンジニアは、AIモデルやAIシステムを安定して動かすための計算基盤・配信基盤を構築・運用する人材です。

GPUなどの計算資源、クラウド環境、モデルの配信、監視、障害対応などを扱います。処理速度や可用性を確保しながら、計算資源の利用効率や運用コストを改善します。

モデルを開発するだけでは業務で継続利用できないため、本番環境での安定稼働を支える専門性が必要です。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Software Engineer, Model Inference
参照：Anthropic｜Staff + Senior Software Engineer, Inference Infrastructure
参照：Google｜Software Engineer, Model Inference, DeepMind
参照：NTTデータ｜生成AIを支えるGPU基盤サービスのエンジニア

AIシステムの安全性を確保するセキュリティ人材

セキュリティ人材は、AIモデル、データ、アプリケーション、実行環境を不正アクセスや情報漏洩などから保護する人材です。

認証・アクセス制御、機密情報の管理、脆弱性への対策、監視などを設計・実装します。AIエージェントが外部ツールや業務システムを操作する場合には、実行権限や操作範囲の管理も重要です。

AI利用ルールを定めるガバナンス人材と連携し、そのルールを技術的な対策として実装する役割を担います。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Security Engineer, Agent Security
参照：Anthropic｜Senior Software Security Engineer

デジタル戦略を立てるデジタルストラテジスト

デジタルストラテジストは、AIを含むデジタル技術を活用し、企業の事業や業務の戦略を立案する人材です。

経営方針や事業課題を踏まえ、どの領域に技術を導入するか、どのような価値を生み出すか、投資や組織体制をどう整えるかを検討します。

個別のAI製品を企画するAIプランナーや、現場への導入を進める人材と連携しながら、企業全体の方向性と各施策を結び付ける役割です。

実際に、下記の企業では以下のような求人を募集しています。

参照：NTTデータ｜ITグランドデザイン・コンサルタント

AI導入を管理するプロジェクトマネージャー

AI導入を管理するプロジェクトマネージャーは、AI導入の目的・範囲・工程・予算・関係者を整理し、プロジェクトを進める人材です。

ビジネス部門と開発部門の間で要件や優先順位を調整し、進捗、リスク、依存関係、成果物などを管理します。PoCから本番導入へ進む際には、評価結果や運用上の条件を踏まえて計画を見直します。

技術的な理解に加え、AIの出力や精度に不確実性があることを踏まえて、関係者の合意を形成する能力が求められます。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Technical Program Manager, Global Programs — Applied AI Engineering
参照：Anthropic｜Technical Deployment Lead
参照：Google｜Technical Program Manager, GTM AI Tech, Google Cloud

データの品質・管理ルールを整えるデータマネジメント人材

データマネジメント人材は、企業が保有するデータの品質、利用条件、管理責任、ライフサイクルなどを整える人材です。

データの定義や分類、品質基準、更新・保存・削除のルール、アクセス権限、管理責任者などを整理し、部門をまたいで適切に利用できる状態をつくります。

データエンジニアが主に基盤の設計・実装を担うのに対し、データマネジメント人材は管理方針や運用ルールの整備を中心に担います。実際の求人では、両方を担当する職種もあります。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：Amazon｜Program Manager – Data Governance, LMAQ
参照：OpenAI｜Software Engineer, Privacy Engineering
参照：Google｜Group Product Manager, Gemini App Privacy and AI Data Governance, DeepMind
参照：NTTデータ｜データマネジメントコンサルタント（データ利活用促進／データマネジメント人材育成／ポリシー策定／生成AI活用）

AIの適切な利用を支えるガバナンス人材

ガバナンス人材は、AIを安全かつ適切に利用するためのルール、審査、リスク管理、監査などを担う人材です。

機密情報や個人情報の扱い、AIの出力リスク、利用可能なツール、承認手順、責任の所在などを整理し、企業全体でAIを管理する体制を整えます。

法務、セキュリティ、開発、事業部門と連携し、AIの導入や新機能の提供に伴うリスクを評価します。AIエージェントが業務システムと連携する場合には、操作権限や人による承認の設計も重要です。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Research Program Manager, Governance
参照：Anthropic｜Product Policy Manager, Product Risk
参照：NTTデータグループ｜AIガバナンススペシャリスト

AIを理解して提案・販売するAIソリューション営業

AIソリューション営業は、AIの機能や適用条件を理解し、顧客の課題に合うAI製品・サービス・開発を提案する人材です。

顧客の業務課題や予算、導入目的を把握し、AIによって実現できる内容や期待される効果を説明します。技術部門と連携しながら提案を具体化し、商談、契約、継続利用や利用拡大につなげます。

製品の機能を説明するだけでなく、顧客の業務とAIの利用方法を結び付ける力が求められます。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Account Director, Digital Natives
参照：Anthropic｜Enterprise Account Executive, Digital Native Business
参照：Google｜AI Sales Specialist, US North, Google Cloud
参照：NTTデータ｜生成AIビジネスを推進するソリューションセールス

顧客の現場でAI導入を進めるFDE（Forward Deployed Engineer）

FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の業務現場に深く入り込み、課題の整理からAIシステムの実装・導入・改善までを担うエンジニアです。

米国の防衛・軍事分野や政府機関向けを中心にAIソフトウェアを提供するPalantirが先駆けとして募集を開始した職種と言われており、近年はOpenAIやGoogleを始め、多くのAI関連企業にも採用が広がっています。

顧客の業務やデータ、既存システムを理解し、AIモデルやツールを組み合わせながら、現場で使える仕組みを構築します。要件を整理するだけでなく、自らプロトタイプを作成し、利用者の反応を踏まえて修正するなど、技術と業務の両面から導入を進めます。

AIエンジニアと役割が重なる部分もありますが、FDEは特に顧客と密に連携し、個別の業務課題に合わせた実装と現場への定着を進める点に特徴があります。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：Palantir｜Forward Deployed Software Engineer – Japan Government
参照：OpenAI｜Forward Deployed Engineer – Tokyo
参照：Amazon｜Sr Forward Deployed Engineer, AWS Forward Deployed Engineering
参照：Google｜Forward Deployed Engineer, Gen AI, Google Cloud (English, Japanese)
参照：NTTデータ｜生成AI×AI-BPRコンサルタント／FDE（AIエージェントによる業務変革の構想策定から実装・成果創出まで）

技術面から提案を支えるプリセールス・セールスエンジニア

プリセールス・セールスエンジニアは、営業担当と連携し、顧客への提案や導入判断を技術面から支援する人材です。

顧客の要件を確認し、システム構成の検討、デモ、プロトタイプ、技術検証、既存システムとの連携方法の説明などを行います。AIの性能や制約を踏まえ、提案内容が実現できるかを判断する役割も担います。

FDEが顧客の環境で実装・導入を進めるのに対し、主に商談段階の技術評価や提案を支えます。企業によっては、導入後の支援やパートナー企業への技術支援まで担当します。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Applied AI Architect, Partner
参照：Anthropic｜Applied AI Architect
参照：Google｜Customer Engineer, Applied AI

AIの学習データ・品質評価を担う人材

AIの学習データ・品質評価を担う人材は、学習や評価に必要なデータを作成・整備し、AIの出力や性能を評価する人材です。

画像、音声、テキストなどにラベルや正解情報を付けるアノテーション、生成AIの回答比較、評価基準の作成、データの品質確認などを行います。業務によっては、専門分野の知識を持つ評価者や、データ作成者・外部委託先を管理する人材も必要です。

モデルを開発する人材と連携し、学習データと評価結果の両面からAIの品質改善を支えます。

実際に、各企業では以下のような求人を募集しています。

参照：OpenAI｜Research Program Manager, Human Data Campaigns
参照：Anthropic｜Data Operations Manager, Human Data

関連記事：「AI開発でのアノテーションとは？必要性・種類・作業手順・使用事例徹底解説！」

AI人材の職種別の給与レンジ

上記で紹介したAI人材が、実際にどの程度の給与レンジで募集されているのかを調べました。以下では、各職種で紹介した求人のうち、給与レンジを確認できたものをまとめています。

なお、記事内で求人を掲載していても、求人ページ上で給与レンジの記載が確認できなかった場合は「−」としています。

※2026年10月時点で公開されている求人情報をもとにしています。

公開されている給与レンジを見ると、AIモデルそのものの研究・開発や、大規模なAI基盤を支える高度な技術職ほど給与が高い傾向が見られます。

特に、AI研究者・リサーチエンジニア、AIインフラ・運用エンジニア、セキュリティ人材などでは、OpenAIやAnthropicで年30万ドルを超えるレンジが多く、AnthropicのResearch Engineer/Research Scientistでは上限が85万ドルとなっています。

生成AIをめぐる企業間の開発競争が激しくなる中、最先端モデルの研究・開発を担える高度な専門人材の獲得競争も熾烈になっており、こうした人材の希少性が高い給与水準にも表れていると考えられます。

一方、AIプランナーやプロジェクトマネージャーなど、AIの企画・導入・管理を担う職種でも高い給与水準が設定されています。このことから、AI人材の高給与はエンジニアに限らず、AIを事業や業務へ導入し、品質やリスクを管理できる専門人材にも広がっていることがわかります。

ただし、各求人は勤務地や職位が異なるほか、報酬の構成も企業によって異なります。例えば、OpenAIでは基本給に加えて株式報酬が設定され、対象となる職種では業績連動ボーナスもあります。

そのため、表中の金額だけで単純に比較するのではなく、追加報酬を含めた報酬体系全体で見る必要があります。

AI人材に求められるスキルとは？

AI人材に求められるスキルは、担当する役割によって異なります。

AIエンジニアやデータサイエンティストには、プログラミング、機械学習、統計などの専門知識が重要です。一方、生成AIの企画・導入・業務活用を担う人材には、AIツールを使う能力や課題設定、AIの出力を評価する能力などが求められます。

また、企業全体でAI活用を進めるためには、データ、セキュリティ、ガバナンスに関する知識も重要です。

AI人材に求められる主なスキルを以下に示します。

それぞれのスキルについて説明します。

AI・データ技術に関するスキル

AIエンジニアやデータサイエンティストなど、AIシステムの技術的な開発やデータ分析を担う人材には、AI・機械学習の基礎知識やプログラミングスキルが重要です。

特にPythonは、機械学習、データ分析、生成AIアプリケーションの開発などで広く利用されており、AI技術者にとって重要なプログラミング言語の一つです。

一方、AIの企画・導入・業務活用を担う人材では、必ずしも高度なプログラミングスキルが必要とは限りません。

生成AIやローコード・ノーコードツールの普及によって、コードを書く能力だけでなく、AIの仕組みや特徴を理解し、適切なツールを選択・活用できる能力も重要になっています。

数学・統計・データ分析の知識

AIエンジニアやデータサイエンティストなど、機械学習モデルの開発やデータ分析を担当する人材には、数学や統計、データ分析に関する知識が重要です。

機械学習では、確率・統計、線形代数、微分などの考え方がモデルの仕組みや評価方法を理解する際に役立ちます。また、データサイエンティストには、統計解析を用いてデータから適切な示唆を導き出す能力が求められます。

一方、AIの企画や生成AIの業務活用を担う人材では、高度な数学や統計の知識が必須とは限りません。

担当する役割に応じて、AIの出力やデータを適切に理解・評価できるレベルのデータリテラシーを身につけることが重要です。

現場の理解と課題の特定スキル

AI人材は、現場の生の課題を理解し、AIを含めた技術で解決できる領域を特定するスキルが欠かせません。

AIの目的は、活用して課題を解決することです。実際に、現場でも自分で意思決定をすることや、経営陣を説得するための判断力、説明能力も大事になってきます。

AIを適切に活用・評価するスキル

AI人材には、目的に応じて適切なAIモデルやツールを選び、その出力を評価するスキルも求められます。

生成AIでは、事実と異なる内容を生成するハルシネーションが発生する可能性があります。そのため、AIの回答をそのまま利用するのではなく、正確性や品質、業務への適合性を確認することが重要です。

また、生成AIツールやAIエージェントなどの特徴を理解し、自社の業務や目的に応じて適切なものを選択・活用する能力も求められます。

現場の改善を推進し、継続的に改善するスキル

AIを導入して成果につなげるには、現場の業務プロセスを見直し、関係者を巻き込みながら改善を進めるスキルが必要です。

AIツールを導入するだけでは十分な効果を得られない場合もあり、既存の業務フローや役割分担、必要に応じてシステムやハードウェア環境まで見直す必要があります。

また、AI導入後も事業環境や現場の状況、AI技術の変化に応じて、利用方法や業務プロセスを継続的に改善していくことが重要です。

AIを安全に利用・管理するスキル

企業でAIを活用する際には、セキュリティやプライバシー、AIガバナンスを踏まえて安全に利用・管理するスキルも重要です。

機密情報や個人情報の取り扱い、アクセス権限、利用ルールなどを整理し、AIを適切に活用できる環境を整えることが求められます。

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AI人材の需要は右肩上がり？

これからのAI人材の需要、及び育成の必要性について考える際に、以下の現状と将来を占うためのポイントは抑えておきましょう。

• 国内のAI導入の状況
• AI技術の進展とコモディティ化
• AI人材の不足
• AI人材育成の難度は高い
• AI人材育成の指針となるデジタルスキル標準

それぞれのポイントについて説明します。

国内のAI導入の状況

国内企業におけるAIの導入・活用は、本格的に広がっています。

IPA「DX動向2026」によると、2025年度時点で「AIを導入している」と回答した企業は42.3％、「現在、試験利用をしている」は15.7％となっており、合計すると58.0％の企業が何らかの形でAIを導入・試験利用しています。

企業の半数以上がすでにAIを利用していることから、AIは一部の先進企業だけが活用する技術ではなく、企業活動に広く取り入れられる段階に入っているといえます。

一方、「利用に向けて検討を進めている」が8.5％、「これから検討をする予定である」が4.5％となっており、今後さらにAI導入企業が増える可能性があります。

こうしたAI活用の拡大に伴い、AIモデルを開発する専門人材だけでなく、自社業務に適したAIの活用方法を設計し、導入・運用・評価・改善まで担えるAI人材の重要性も高まっています。

AI技術の進展とコモディティ化

生成AIの普及によって、AIは一部の専門企業だけが利用する技術から、幅広い企業・職種が利用する技術へと急速に広がっています。

特に、既に学習済みの基盤モデルや生成AIサービスを利用することで、自社でAIモデルをゼロから開発しなくても、文章生成、情報検索、データ分析、ソフトウェア開発、業務自動化などにAIを活用できるようになりました。

一方で、AI技術が利用しやすくなるほど、自社の業務に適したAIを選択し、正しく評価・活用できる人材の重要性は高まっています。

そのため、AI技術のコモディティ化によって専門知識が不要になるのではなく、AIを実際の業務成果につなげられる人材への需要がさらに高まると考えられます。

AI人材の不足

AI人材の不足は、現在も企業のAI導入・活用を妨げる大きな課題となっています。

2025年度の調査では、AI導入・運用上の課題として「専門人材が不足している」と回答した企業が50.1％で最も多い結果となっています。

また、「生成AIの効果やリスクに関する理解が不足している」が45.8％、「適切な利用を管理するためのルールや基準の作成が難しい」が39.7％となっており、単にAIを開発できる専門人材だけでなく、生成AIを正しく理解し、業務への導入や運用、ガバナンスまで担える人材が不足していることがわかります。

そのため現在は、AIエンジニアやデータサイエンティストなどの技術者に加えて、AIと自社業務の両方を理解してユースケースを設計できる人材、AIの出力を評価できる人材、セキュリティやAIガバナンスを担う人材など、幅広いAI人材の確保・育成が求められています。

企業には外部から専門人材を採用するだけでなく、既存社員のリスキリングや社内教育を通じて、AIを実務で活用できる人材を増やしていくことも重要です。

AI人材育成の難度は高い

AI人材が不足する背景の一つに、AI人材を社内で育成する難しさがあります。企業におけるAI人材育成の主な課題について以下で説明します。

自社事業で必要とするAI人材の種類やレベルと、育成コストや時間を検討しましょう。AI人材の育成を外部に委託したり、ツールを利用する選択も可能です。
おすすめのAI人材育成・人材教育サービスをこちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。

AI人材育成の指針となるデジタルスキル標準

日本政府も、AIやデジタル技術を活用して企業のDXを推進できる人材の育成を進めています。

経済産業省とIPAでは、企業や個人がDXに必要なスキルを整理するための「デジタルスキル標準（DSS）」を策定しています。

デジタルスキル標準では、AIやデータを活用する専門人材だけでなく、ビジネス、ソフトウェア開発、データマネジメント、サイバーセキュリティなど、DXを推進するさまざまな人材に必要なスキルが整理されています。

また、生成AIの普及に伴い、AIを適切に利用するためのスキル、AIシステムの実装・運用、AIガバナンスなどの重要性も高まっています。

企業がAI人材を育成する際には、単にAIツールの使い方を学ぶだけでなく、自社で必要となる役割を整理し、それぞれの職種に必要なAI・デジタルスキルを体系的に身につけることが重要です。

AI人材についてよくある質問まとめ

まとめ

AI人材には、AIエンジニアやデータサイエンティストだけでなく、AI活用を企画する人材、AIを業務へ組み込む人材、データを整備・管理する人材、AIの安全な利用を支えるガバナンス・セキュリティ人材など、さまざまな役割があります。

生成AIやAIエージェントの普及によって、AI人材に求められるスキルも変化しています。プログラミングや数学、統計などの専門知識だけでなく、AIツールを適切に選択・活用する能力、AIの出力を評価する能力、業務課題を設定する能力、データやセキュリティを管理する能力などが重要になっています。

企業がAI活用を進めるためには、すべての社員をAIエンジニアにする必要はありません。自社に必要なAI人材の役割を整理したうえで、専門人材の採用、既存社員の育成、外部企業の活用などを組み合わせて体制を構築することが重要です。