企業におけるAI活用が広がる一方、AIの知見・技術を活用して価値を創出できる「AI人材」の採用には、多くの企業が苦戦しているのではないでしょうか。需要の急拡大に供給が追いついていない上、「AI人材」の定義が曖昧なまま採用を進めてしまうことなども、ミスマッチの一因になっています。
本記事では、AI人材の定義や求められるスキル、採用が難しいとされる理由と、採用を成功させるポイントを解説します。
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AI人材とは、AI活用で事業価値を生む人材のこと
AI人材とは、機械学習やデータサイエンスなどAI技術に関する専門知識を持ち、それをビジネス課題の解決や新たな価値創出に応用できる人材のことです。
具体的には、AIエンジニアや機械学習エンジニア、データサイエンティストといった技術系の職種に加え、AIプランナー、AIコンサルタント、AIプロダクトマネージャーなど、事業視点でAI活用を推進する職種も含まれます。
AI人材に求められる主なスキル
一口にAI人材といっても、求められるスキルはさまざまです。ここでは、AI人材の代表的なスキルをご紹介します。
| ▍AI人材に求められる主なスキル ・プログラミングスキル ・データサイエンスの知識 ・データ分析力や活用力 ・事業やガバナンスに対する理解 |
プログラミングスキル
プログラミングスキルは、AI人材に求められる代表的なスキルです。
プログラミングスキルとは、Pythonなどを用いた機械学習・ディープラーニング向けライブラリを駆使して、AIやデータ分析モデルを構築・実装する技術力のことです。AIモデル開発の基礎技術にあたり、AIエンジニアや機械学習エンジニアは、このスキルを土台としてAIモデルの実装・運用を行います。
データサイエンスの知識
AI人材には、データサイエンスの知識も欠かせません。
データサイエンスの知識とは、統計学や数学、情報科学の知識のほか、これを基盤として膨大なデータから重要な意味のある要素を抽出し課題解決につなげる幅広い知見を指します。これはいわば分析の土台となる理論面の理解であり、データサイエンティストやAI研究者は、この知識をもとにAIモデルの設計方針を検討します。
データ分析力・活用力
データサイエンスの知識に基づき、データを分析・活用する能力も、AI人材に求められるスキルです。
データ自体には価値はなく、目的に応じて分析・活用して初めて価値が生まれます。理論的な知識を実際の事業データに当てはめ、精度や妥当性を検証しながら成果につなげる実践的な力が、この項目の核となります。収集したデータの質を見極め、事業課題の解決につながる形に加工することは、AI人材の重要な役割といえるでしょう。
事業・ガバナンスに対する理解
AI人材には、AIに関する技術だけでなく、それを事業推進やガバナンスに役立てるスキルも必要です。そのためには、事業・ガバナンスに対する深い理解が欠かせません。
具体的には、AI技術を事業課題の解決に結びつける企画力や、個人情報保護法などの法規制への対応力を指します。AI人材の中でも、AIプランナーやAIコンサルタント、AIプロダクトマネージャーは、こうした対応力を活かしてAI導入を推進する役割が求められるでしょう。
AI人材の採用が難しい理由
AI人材の採用は、近年の状況変化により難度が高まっています。ここでは、AI人材の採用が難しい理由について解説します。
| ▍AI人材の採用が難しい理由 ・拡大する需要に供給が追いついていないから ・世界規模の採用競争になっているから ・定義の曖昧さによりミスマッチが起きやすいから ・高度な専門スキルが求められるから |
拡大する需要に供給が追いついていないから
AI人材の採用が難しい理由のひとつは、拡大する需要に供給が追いついていないことです。
AI人材の育成には、学校教育や実務経験の積み上げなどで数年単位の時間がかかります。そのため、AI人材の求人数は近年急速に増加しているものの供給が追いつかないのです。経済産業省の調査によると、IT人材全体の需要と供給の差は2030年には最大79万人に拡大すると試算されています。同調査ではAI人材についても別途試算が行われており、AI人材の育成には高度な専門性が求められる分、供給拡大のペースが需要の伸びに追いつきにくい構造的な課題があるとされています。
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世界規模の採用競争になっているから
AI人材の採用競争が世界規模となっていることも、採用が難しくなっている理由といえるでしょう。
優秀なAI人材は、国内の大手企業、資金力のある外資系企業からも求められる存在です。そのため、採用競争は国内にとどまりません。ブランド力や待遇面で見劣りする企業ほど、母集団形成の段階で苦戦しやすい傾向があります。
定義の曖昧さによりミスマッチが起きやすいから
「AI人材」の定義が採用側で固まっていないと、募集要件と応募者のスキルセットが噛み合わず、ミスマッチにつながりやすくなります。こうした事情も、AI人材の採用が難しい理由のひとつです。
特に中小企業では、AI人材の教育体制・評価制度などの整備が追いついておらず、採用ができても定着させるのが難しいといったケースもあるでしょう。
高度な専門スキルが求められるから
AI人材として活躍するには、高度な専門スキルが不可欠です。「AIを使いこなせる人材」の希少性が高いことが、結果として採用難度を押し上げています。
機械学習・ディープラーニングや統計学・数学、プログラミングといった、AI人材に必要な専門知識は習得に相応の時間がかかり、実践的なレベルまで身に付けるにはさらに時間と労力を要します。企業が必要とする、業務理解・データ設計・AI導入後の運用まで一気通貫で担える人材となるとさらに限られ、採用が難しくなるでしょう。
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AI人材の採用で押さえておきたいポイント
AI人材を採用する際には、いくつかの押さえておきたいポイントがあります。主なポイントは下記のとおりです。
| ▍AI人材の採用で押さえておきたいポイント ・自社に必要なAI人材の定義を明確化する ・ダイレクトリクルーティングで転職潜在層にアプローチする ・カジュアル面談で具体的な役割を丁寧に説明する ・リファラル採用も視野に入れる |
自社に必要なAI人材の定義を明確化する
AI人材の採用では、採用要件を作成する前に、自社の求めるAI人材の職種・スキル水準・経験年数を具体的に言語化することが重要です。
「AIに詳しい人」といった抽象的な要件のままでは母集団の質にばらつきが出やすく、選考も進めにくくなります。
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ダイレクトリクルーティングで転職潜在層にアプローチする
ダイレクトリクルーティングで転職潜在層にアプローチすることも、AI人材の採用のポイントです。
AI人材は転職市場に出る前に他社から声がかかるケースも多く、求人広告だけでは母集団形成が難しいのが実情です。しかし、ダイレクトリクルーティングなら転職潜在層にもアプローチできます。スカウトする際は候補者の研究テーマや技術領域に合わせた個別のアプローチを行い、解決したい技術的課題を具体的に伝えるとよいでしょう。
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カジュアル面談で具体的な役割を丁寧に説明する
AI人材の採用では、カジュアル面談で具体的な役割を丁寧に説明することが大切です。
AI人材は、選考前に「入社後どのような役割を担うのか」を具体的に知りたいと考える傾向があります。「AI人材」というフレーズから想起される人材像は幅広く、求人票だけでは業務範囲やチーム体制、扱う技術領域まで伝えきることは困難です。カジュアル面談のように選考を前提としない場を設け、業務内容を具体的に説明すれば、候補者は入社後の姿をイメージしやすくなります。採用後のミスマッチの防止にもつながるでしょう。
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リファラル採用も視野に入れる
自社主導でスカウトするダイレクトリクルーティングとは異なり、社員の人脈を介してアプローチできるリファラル採用も、AI人材を採用する際は視野に入れるのがおすすめです。
リファラル採用なら、求人広告では出会えない候補者にアプローチできます。候補者も社風や業務内容を事前にある程度理解した状態で選考に臨むため、ミスマッチが起きにくく、定着率も高まりやすい傾向があります。
ただし、AI人材のリファラル採用は、自社にとって有用なAI人材を知人に持つ人材が在籍していることが前提となる点には留意しましょう。
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「どんなAI人材が必要か」解像度を上げ、採用を成功させよう
量よりも質が重要になりやすいAI人材の採用は、求人広告だけに頼らず、ダイレクトリクルーティングやカジュアル面談を組み合わせて進めるやり方が向いています。
まず取り組みたいのは、自社に「どんなAI人材が必要か」の解像度を上げることです。そして採用後は、AI人材として価値を創出できるよう、計画的に育成する必要があります。こうした取り組みを積み重ねることが、限られたAI人材との出会いを確かな成果につなげる近道となるでしょう。
Wantedlyでは、募集ページでの情報発信や、気になる人材に直接アプローチできるスカウト機能、選考前のカジュアル面談を通じて、企業と応募者が相互理解を深められます。AI人材を採用したい企業は、こうした仕組みを活用しながら、自社に合う人材との出会いにつなげてみてはいかがでしょうか。
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