AI人材採用の重心はどこへ向かうのか──「エンジニアリング」から「ビジネス」へ

AI領域の採用を見ていると、ここ数年で明確な変化を感じる。

数年前は、ピュアなデータサイエンティストやLLMエンジニア、リサーチエンジニアなど、いわゆるエンジニアリング寄りのポジションに強い採用熱があった。

一方で最近は、FDE（Forward Deployed Engineer）や、ビジネスリテラシー・顧客折衝経験を持つデータサイエンティスト、AIコンサルタントなど、ビジネスサイドに近いAI人材の採用が一気に加熱している印象だ。

多くの「AI」を掲げる企業の採用に日々携わる中で感じるのは、 「エンジニアリング能力の高いデータサイエンティスト」よりも、 「ビジネス寄りのデータサイエンティスト」の方が、圧倒的に採用が難しいということ。

そもそも日本国内における母数が非常に少ない。

エンジニアリング寄りのポジションでは、日本語要件がそれほど厳しくなく、多国籍採用によってヘッドカウントを埋められたケースも少なくなかった。

しかし、ビジネス寄りのポジションになると、高いレベルの日本語能力が求められる。

その結果、候補者は一気に限られてしまう。

「AI × ビジネス」を本当に担える人材の希少性は、今後さらに顕在化していきそうだ。

次回は、こうした状況下で採用においてどのような工夫が必要になるのかについて、自身の経験を踏まえて整理してみたい。