ツールやプラットフォームが進化しているため

AI人材が「いらない」「やめとけ」と言われる1つ目の理由が、AIに関するツールやプラットフォームが日々進化していることです。

例えば、GoogleのAutoMLやMicrosoftのAzure Machine Learningなどは、コードを書かずに機械学習モデルを作成できるサービスです。また、簡単にプログラムを作成したり、データを分析したりする機能まで備えていることもあります。

さらに、急速に広まった自然言語処理を利用したChatGPTを使うことで、難しいコードをゼロから生み出す必要もなくなってきました。

このように、進化したツールやプラットフォームを使えば、一定のエンジニア業務をAIが代行してくれると考えられます。その結果、需要が減ると予想されることから、AI人材は「いらない」「やめとけ」と意見が挙がっています。

高度な技術を求められるため

一方で、AI人材には高度な技術が求められるハードルの高さも「やめとけ」と言われる理由の1つです。AIに関するプログラミングスキルや機械学習・ディープラーニングの理論、統計学・数学の知識、データベースやクラウドの操作など、多岐にわたる専門知識やスキルが必要となります。

また、AIは多岐にわたる試行錯誤によって常に進化しており、最新の技術やトレンドに対応する能力も求められるでしょう。AI人材は、こうした技術的なハードルに加えて、最新情報をキャッチアップする能力が求められます。

このように、技術的なハードルが高く、習得するコストが大きいという理由で、AI人材は「やめとけ」と言われることもあります。

継続的な学習とスキルのアップデートが必要ため

さらに、AI人材には継続的な学習とスキルのアップデートが必要です。先ほども軽く触れたように、AIは市場環境や社会課題に応じて変化しており、新しいAIが登場したり、古いAIが廃れたりするリスクがあります。

そのため、AI人材は常に変化に対応しなければならず、自己啓発やキャリア開発に努力しなければなりません。このように、継続的な学習とスキルのアップデートが必要であるという理由で、AI人材は「やめとけ」と言われることもあります。

専門知識やスキルが求められるため

まず、人材不足の理由として挙げられるのが、以下の専門知識やスキルが求められるためです。

しかし、昨今のAI人材を取り巻く学校・社内教育などの環境は、いまだに十分とは言い切れません。そのため、自主的に学習したり、実践したりする必要があります。

また、AI分野は日々進化しており、常に最新の技術やトレンドに対応できるようにアップデートしていくことも求められます。このように、高度な専門知識やスキルが必要ですが、主体的に実現できるAI人材は少ないでしょう。

AI人材の獲得競争が激しいため

2つ目の理由として、AI人材の獲得競争が激しいことも考えられます。AI技術を社内に取り入れるため、人材を獲得しようとする企業や組織が動きだすためです。

即戦力として現場で活躍できるAI人材は、人材不足の昨今では貴重な存在です。そのため、資本力があり競争に優位な大手テクノロジー企業や研究機関は、高額な給与や待遇を提示したり、興味深いプロジェクトやチームを提供したりして、AI人材を引き寄せます。

一方で、中小企業や公共機関などは魅力的なオファーを出せなかったり、知名度やブランド力が低かったりして、AI人材の獲得に苦慮するでしょう。こうしたAI人材の獲得競争の激化によって、AI人材の不足を招いていると考えられます。

教育体制が追いついていないため

最後に、急速にAI技術が進化する昨今において、教育体制が追いついていないことも理由として挙げられます。

例えば、社内教育ではAIに関する研修やセミナーが不規則だったり、内容が陳腐化していたりすることなどが挙げられます。また、実案件で経験を積んでいくことが難しいことも課題です。

AIプロジェクトは、高度な技術や専門性を要します。そのため、初心者や未経験者は、率先して参加できる機会をなかなか得られません。

こうしたAI人材を取りまく教育体制が不十分であることも、人材不足を招く理由として考えられます。

必要な実務能力の明確化・体系化（ITスキル標準）

ここまで、何度かAI分野は日々進化しており、一般的なスキルや知識だけでは対応できないことをお伝えしました。これを受けて経済産業省は、ITスキル標準という制度を導入しました。ITスキル標準とは、「ITスキル標準（ITSS）」は、IT領域で活躍するための実務能力を具現化し、整理する枠組みのことです。

ITスキル標準では、AI分野における6つの職種（AIエンジニア、データサイエンティスト、データエンジニア、データアナリスト、ビジネスアナリスト、プロジェクトマネージャー）とそれぞれのレベル（初級・中級・上級）について、詳細なスキルマップが公開されています。

そのため、必要な実務能力の明確化・体系化が実施されたことで、AI人材の育成や評価において、客観的な基準として利用できるでしょう。また、情報処理推進機構（IPA）も定期的にこの標準を見直し、最新の技術動向に合わせてアップデートしています。

第四次産業革命スキル習得講座認定制度

また、AI人材の育成に対して経済産業省は、第四次産業革命スキル習得講座認定制度という制度も導入しています。

第四次産業革命スキル習得講座認定制度とは、AIやIoTなどの第四次産業革命に関連する技術や知識を学ぶことができる講座に対して、経済産業省が認定する制度です。

認定された講座は、ITスキル標準に基づいてカリキュラムや教材が作成されており、受講者に対しては修了証が発行されます。これにより、AI人材の育成や就職・転職において、信頼性や効果性が高まります。

デジタル人材育成プラットフォーム

経済産業省のデジタル人材育成プラットフォームでは、マナビDXとマナビDX Questという2つのサービスが提供されています。

まず、マナビDXは経済産業省とIPAが立ち上げたプラットフォームで、デジタルリテラシーの向上を図ることを目的としています。プラットフォームでは、デジタルスキルの初学者から経験者まで、多くの人々に実践的な学習の機会を提供しています。

次に、マナビDX Questは、実際の企業データを利用したケーススタディや地域企業と連携したオンライン研修を通じて、デジタル技術を活用する人材を育成するプログラムのことです。

プログラムは、ビジネスの現場で直面する課題を解決する能力を育み、地域企業のデジタル変革を支援することを目指しています。マナビDX Questは2つのフェーズで構成され、参加者はまず理論を学び、次に現地の中小企業と連携して実際のプロジェクトに取り組みます。

実務経験を積む

AI人材になるには、実際のプロジェクトや業務でAIを使った問題解決や開発を行うことが大切です。

実務経験を積むことで、AIの応用範囲や可能性、制約や課題などを理解できます。また、チームワークやコミュニケーション、プレゼンテーションなどのスキルも身につけることができます。

実務経験を積むためには、自分の興味や関心のある分野や業界でAIを活用している企業や組織に参加することがおすすめです。なお、研修でも実務経験に近い内容を取り入れていることもあります。

継続的に学習していく

次に、AI人材になるには、継続的に学習していくことが必要です。AIは日々進化しており、新しい技術や手法、ツールやプラットフォームが登場しています。

そのため、常に最新の知識やスキルをキャッチアップすることが求められます。継続的に学習していくためには、オンラインコースや書籍、ブログや動画などの教材を活用することが有効です。

また、コミュニティや勉強会などに参加して、他のAI人材と交流したり、フィードバックを得たりする方法も良いでしょう。

資格を取る

最後に、AI人材を目指すと決めた際には、資格を取ることも有効な手段です。資格を取ることで、自分の知識やスキルのレベルを客観的に証明できます。

AI人材に関連する資格は多数ありますが、代表的なのは以下の通りです。

こうした資格を取得するまでの過程で、AIの基礎から応用まで幅広く学ぶこともできます。加えて、就職や転職、昇進などのキャリアアップのチャンスも広がるでしょう。