AI人材とは？不足する理由・今後の需要・必要なスキル・育成方法を徹底解説

AI（人工知能）・機械学習の事業ニーズがBtoC、BtoB問わずますます高まっています。それに合わせて「AI人材が不足している」という言葉も見聞きするようになってきたと思います。

「AI人材とはどんなスキルを持つ人材？」「AI人材を育成するにはどうすればいい？」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。実は、AI人材と言ってもさまざまな種類と分野があります。

この記事では、AI人材とはどういう人材か、AI人材の種類や必要なスキル、今後の需要などを紹介していきます。AI人材の活用に興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください。

AI人材を活用してAI導入を検討する際に必要なシステム開発の体制や工数や手順については、こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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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、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の専門的な技術系の人材を指していることが多かったのですが、現在ではChatGPTをはじめとする生成AIやAIエージェントの普及によって、既存のAIモデルやツールを選択・評価し、業務やシステムへ組み込む人材の重要性も高まっています。

そのため、AI人材にはプログラミングやデータ分析を担う技術者だけでなく、AIの導入を企画・推進する人材、業務でAIを活用する人材、AIが利用するデータやセキュリティ、ガバナンスを管理する人材なども含まれます。

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、現在ではIT・デジタル人材の中でも、AIを開発・活用する知識やスキルを持つ人材をAI人材として捉える方が実態に近くなっています。

例えば、ソフトウェアエンジニアが生成AIを利用してシステムを開発したり、データエンジニアがAIで利用するデータ基盤を整備したり、セキュリティ人材がAI利用時のリスクを管理したりするなど、既存のIT職種でもAIに関するスキルが求められるようになっています。

また、AIの導入・活用には技術者だけでなく、ビジネス課題を整理してAI活用を企画する人材や、業務プロセスを設計する人材も必要です。

そのため、「IT人材」と「AI人材」を明確に分けるというより、それぞれの職種にAIを活用するための知識・スキルが加わっていると考えるとよいでしょう。

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今後需要が増すAI人材の種類は？

AI人材には、AIを開発する技術者だけでなく、データを扱う人材、AIの導入を企画する人材、実際の業務でAIを活用・運用する人材など、さまざまな種類があります。代表的なAI人材を以下で紹介します。

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の活用を含めてデジタル活用全般の戦略を立案する役割です。最高デジタル責任者はCDOと呼ばれます。デジタル全般を活用して企業戦略を立てます。

これからは企業全体の事業方針やマーケティング方針を決めるにあたり、AI技術の活用は欠かせません。デジタルストラテジストは、IT・AIだけに限らず、デジタル技術全般を活用して企業戦略を立案します。

AIシステムを設計・開発するAIエンジニア

AIエンジニアは、AI開発を行うため、AIモデルやAI技術を活用したシステムの設計・開発・運用を担う人材です。

従来は、自社データを用いて機械学習モデルを構築・学習し、精度を改善する業務が中心でした。現在でも画像認識、需要予測、異常検知などの分野では、こうしたモデル開発のスキルが重要です。

一方、生成AIの普及により、GPTやClaude、Geminiなどの基盤モデルをAPIで利用し、RAGや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AIシステムを開発するケースも増えています。

そのため現在のAIエンジニアには、Pythonなどのプログラミングスキルに加えて、基盤モデルの選定、プロンプト設計、RAG、AIエージェント、API連携、評価・監視などの知識も求められています。

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とは、データを分析し、そこから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。

また、生成AIの活用が広がる中では、AIが参照する企業データの品質や構造を理解したり、AIの出力を評価したりする場面でもデータに関する専門知識が重要になっています。

AIエンジニアやデータエンジニア、ビジネス部門などと連携しながら、データとAIを企業の意思決定や業務改善につなげる役割を担います。

AIが利用するデータを整備・管理するデータ人材

AIの精度や活用範囲を高めるには、AIが利用するデータを適切に整備・管理する人材も重要です。

データエンジニアやデータマネジメント人材は、社内に分散するデータの収集・統合、品質管理、アクセス権限の設定、データ基盤の構築などを担います。

特に生成AIやRAGの活用では、AIが参照する企業データの品質が回答精度に大きく影響するため、AI時代においてデータを管理できる人材の重要性が高まっています。

AIの安全な利用を支えるガバナンス・セキュリティ人材

企業でAI活用が広がるにつれて、AIを安全かつ適切に利用するためのガバナンス・セキュリティ人材も重要になっています。

AI利用ルールの策定、機密情報や個人情報の管理、AIの出力リスクの評価、アクセス制御、監査などを行い、企業全体で安全にAIを利用できる環境を整備します。

生成AIやAIエージェントが業務システムと連携するようになるほど、技術面だけでなく、リスク管理やガバナンスの知識を持つ人材が求められます。

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に関する知見とビジネスに関する知見を両方持っており、AI製品やサービスを企画する人材です。多くの場合はベンダー企業に所属しています。現場が必要とする新しいAI製品や、多くの企業の課題を解決するAIサービスを企画します。最新トレンドに通じている情報収集力が求められます。

AIオーケストレーター（プロダクトエンジニア）

AI駆動開発（ADD）の普及に伴い、複数のAIモデルや開発ツールを組み合わせてシステムを構築する「AIオーケストレーター（プロダクトエンジニア）」の重要性も高まっています。

コード生成AIやAIエージェントによって実装作業の一部をAIに任せられるようになったことで、エンジニアにはコードを書く能力だけでなく、複数のAIモデルやツールを選択・統合し、システム全体を設計する能力が求められるようになっています。

AIオーケストレーターは、ビジネス要件をAIが処理できる形へ落とし込み、AIが生成したコードや処理を統合しながら、セキュリティ、品質、保守性などを担保します。

AIの出力を適切に評価し、人間が最終的な品質を担保しながら、AIを実務で利用できるシステムへと組み上げる役割です。

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、生成AIやAIツールを実際の業務やビジネスへ適用できる人材も重要になっています。

こうした人材は必ずしも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を適用できるかを判断したうえで、適切なAIツールを選択し、業務プロセスへ組み込む役割を担います。

具体的には、AI導入の企画、ユースケースの選定、業務設計、プロンプトやAIツールの活用、AI出力の評価、現場への定着支援などを行います。

また、AIシステム内製化を目指す企業では、AI導入後の運用や継続的な改善を行える社内人材の育成も重要です。

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る役割が求められています。

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。

現場の変革を推進し、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変革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。

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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。