記事の要約
- AI人材とは研究者・開発者・企画者の3つを指す言葉ですが、実務で最も不足しているのは自社の業務とAIをつなぐ橋渡し役です。
- 人材の不足は量より質の面で深刻化しており、人数を揃えることと、成果を出せる状態にすることは別の課題として扱う必要があります。
- 確保の手段は育成・採用・外部委託の3つで、着手までの期間と社内に残る資産が異なるため、自社の時間軸に合わせて組み合わせるのが現実的です。
「AIを活用したいが、社内に分かる人間が一人もいない」。経営会議でこの課題が挙がったまま、何年も動けずにいる企業は少なくありません。求人を出しても応募がなく、育成しようにも教えられる人がいない。
この行き止まりは、AI人材という言葉が指す範囲が曖昧なまま議論されていることにも一因があります。本記事では、AI人材の定義を国の調査に沿って整理したうえで、統計から見える不足の実態を「量」と「質」に分けて説明します。
そのうえで、育成・採用・外部委託という3つの選択肢を比較し、それぞれが向く状況を具体的に示します。読み終えるころには、自社が今どの手段に投資すべきかを、根拠を持って判断できるようになるはずです。
目次
AI人材とは？経済産業省の定義と現場で求められる実像
AI人材とは、経済産業省の調査における定義では、AIを実現する数理モデルについての研究者、AI機能を搭載したソフトウェアやシステムの開発者、AIを活用した製品・サービスの企画・販売者の3つを指します。学術・研究機関に属する研究者は含まれません。
この定義の重要な点は、AI人材が技術者だけを指す言葉ではないということです。企画や販売を担う人材も、はじめからAI人材の範囲に含まれています。
一方で、実際の企業でAI活用が止まる原因を見ていくと、この3分類のどれにも当てはまらない役割の不在が浮かび上がります。以下では、定義に沿った3つの役割と、現場で最も不足している役割の両方を確認します。
定義に含まれる3つの役割
1つ目の数理モデルの研究者は、新しいアルゴリズムやモデル構造そのものを扱う役割です。高度な数学と論文レベルの知識が求められ、母数が最も少ない層にあたります。
2つ目の開発者は、既存のモデルを自社のシステムに組み込み、動く形にする役割です。データ処理基盤の構築や既存システムとの接続が主な仕事で、AI活用の実装を担います。
3つ目の企画・販売者は、AIを使って何を実現するかを決め、価値として届ける役割です。技術の詳細を自分で実装する必要はありませんが、AIに何ができて何ができないかを正しく理解している必要があります。
多くの企業が「AI人材が欲しい」と言うとき、実際に想定しているのは1つ目ではなく、2つ目と3つ目であることがほとんどです。
定義に入っていない「橋渡し役」が最も足りない
実務で決定的に不足しているのは、自社の業務を深く理解したうえで、どの工程にAIを入れるべきかを判断できる人材です。この役割は、モデルを作る力よりも、業務の流れを分解して「ここは自動化できる」「ここは人が判断すべき」と切り分ける力を必要とします。
AIプロジェクトが途中で止まる典型的な原因は、技術力の不足ではなく、解くべき課題の設定が間違っていることにあります。優秀な技術者を採用しても、何を作るべきかが決まっていなければ成果は出ません。
逆にこの橋渡し役が社内にいれば、技術部分を外部に委託しても、プロジェクトは前に進みます。AI人材の確保を検討する際は、この役割を誰が担うのかを先に決めてください。
参照元：経済産業省「IT人材需給に関する調査（概要）」（2019年4月公表）
データで見るAI人材不足の実態｜量は緩和、質は悪化している
AI人材の不足は繰り返し語られますが、その中身は数年前と変わってきています。DXを推進する人材の「量」について、「やや不足している」「大幅に不足している」と回答した企業の合計は2025年度で85.5％でした。10社のうち8社以上が、いまも人数が足りないと感じている計算です。
ただし、内訳を見ると変化が起きています。「大幅に不足している」と答えた企業は2025年度に50.1％で、2023年度の62.1％から2年続けて下がりました。深刻な不足を訴える企業が1割以上減ったということで、量の面ではやや解消に向かっていると読めます。
問題はここからです。人材の「質」の確保状況では、不足と回答した企業の合計が2024年度の86.1％から2025年度は88.8％へと増加しました。人数の面では改善の兆しがある一方で、必要な水準に達した人材が足りないという感覚はむしろ強まっているのです。
この落差は、採用や育成によって人員を増やしても、期待した成果に結びついていない企業が相当数あることを示唆しています。
AIの利活用状況にも、同じ構図が現れています。生成AIを利用している部署は「ITシステム」が71.9％と最も高く、「経営企画」69.0％、「総務・法務」68.4％と管理系の部門が続きます。管理部門では、およそ3社に2社が生成AIを使っている状態です。
一方で、現場に近い部署の数字は大きく下がります。「製造」は35.7％、「調達」31.3％、「流通」23.9％にとどまり、管理部門との差はおよそ2倍です。事業の中核である現場業務には、生成AIがまだ届いていないということです。
現場業務でAIを使うには、その業務固有の知識とAIの理解を両方持った人が必要になります。ここでも不足しているのは人数ではなく、組み合わせの力だといえます。
参照元：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026」（2026年7月30日公表・2025年度調査）
AI人材がいない企業がとるべき3つの選択肢
結論から述べると、育成・採用・外部委託のどれか1つで解決する企業はほとんどありません。それぞれ、成果が出るまでの時間と社内に残るものが異なるためです。まず違いを整理します。
| 選択肢 | 着手から成果まで | 社内に残るもの | 向いている状況 |
|---|---|---|---|
| 育成 | 年単位 | 業務知識とAI理解を併せ持つ人材 | 中長期でAI活用を自走させたい |
| 採用 | 半年〜年単位 | 専門スキルそのもの | 継続的な開発案件が確実にある |
| 外部委託 | 数か月 | 契約内容により大きく変わる | 実現可能性を早く見極めたい |
育成：最も確実に資産が残る方法
育成は、最も確実に資産が残る方法です。自社の業務を知る社員がAIを理解すれば、前章で述べた橋渡し役が生まれます。ただし、教える人材が社内にいない状態では独学に頼ることになり、途中で止まるリスクがあります。
外部の学習資源を使う場合、到達目標の目安として日本ディープラーニング協会（JDLA）の「G検定」（AI・ディープラーニングを事業活用する知識を問う検定）と「E資格」（理論を理解し実装する能力を認定する資格。JDLA認定プログラムの修了が受験条件）が広く使われています。
社会人向けの認定講座としては株式会社松尾研究所の「Deep Learning 基礎講座」（受講料99,000円・E資格認定講座）などがあり、経済産業省とIPAが運営する「マナビDX」では受講料無料の講座も探せます。
いずれの場合も、座学だけで終わらせず自社の実データを扱う演習まで組み込まないと、業務に接続しません。
採用：必要なスキルを直接得られるが競争が激しい
採用は、必要なスキルを直接手に入れられる一方で、市場の競争が激しい方法です。採用できたとしても、その人材が力を発揮するには課題設定とデータ環境が整っている必要があります。受け入れ体制のないまま採用すると、期待した成果が出ず早期に離職するという結果になりかねません。
外部委託：着手が最も早いが社内に知見が残りにくい
外部委託は、着手までの時間が最も短い方法です。ただし、成果物だけを受け取る契約では、社内に知見が残らないという弱点があります。この弱点を補うのが、外部の専門家と社内メンバーが一緒に手を動かす伴走型の進め方です。
弊社の「AI×DX寺子屋」もこの考え方に立った月額制の相談サービスで、内容は記事の後半で紹介します。
伴走型支援が選ばれる理由と実際の進み方
伴走型支援とは、外部の専門家が成果物を納品して終わりにするのではなく、社内の担当者と並走しながら進め方そのものを共有していく形式を指します。育成と外部委託の中間に位置づけられ、着手の速さと知見の定着を両立できる点が特徴です。
この形式の支援は弊社に限らず複数の企業が提供しており、たとえばAVILENは戦略立案からAI導入・人材育成までを一気通貫で支援すると公式サイトで説明し、ブレインパッドはデータ分析・基盤構築とあわせて人材育成を支援領域に挙げています。松尾研究所はAIソリューション開発とAI人材育成の2事業を柱としています。
候補を比較する際は、次章のチェックリストを共通の物差しにしてください。ここでは、弊社が実際に支援した事例から、伴走型の進み方を具体的に紹介します。
三菱電機グループの総合技術商社である株式会社RYODENの戦略技術センターでは、AIや機械学習のPoC経験はあったものの、生成AIについては学術的な検証実績がなく、研究の進め方自体に戸惑いがあったといいます。
弊社との協業の決め手となったのは、単なる受託開発ベンダーではなく、学術的な素養を持つ研究者出身のメンバーが在籍していた点でした。プロジェクトは月額数十万円というスモールスタートから始められ、月に1回の定例報告会で進捗と技術的な説明を行いました。
評価をいただいたのは、単なる結果報告ではなく、課題に対してどのような前提でその結果が導かれたのかを丁寧に説明した点です。「AI×DX寺子屋」という形で社内メンバーと弊社の技術者が密にコミュニケーションを取る体制をとったことで、知識の定着や理解の深まりにもつながったとの評価をいただいています。
東北電力株式会社の事業創出部門では、生成AIの基本とプロンプトの書き方、新規事業開発に活きる使い方を扱う1Day研修を実施し、研修後には受講者が各自の業務効率化を進める結果につながりました。
同部門とはその後、事業創出部門専用のAIモデルの研究やパーソナルLLM構想など、多岐にわたるテーマで協業を検討しています。学ぶことと作ることを切り離さず、同じ相手と続けられる点が伴走型の利点です。
参照元：株式会社EQUES「三菱電機グループ RYODENが語る、生成AI導入の決め手とその成果」／「東北電力が語る、AIリテラシー向上を目的とした1Day研修導入とその手応え」
失敗しないAIパートナー選びのチェックリスト
外部の力を借りると決めた場合、次の論点はパートナーの選定です。提案の見栄えではなく、次の項目を確認してください。
- □ 自社の業種・業務領域での支援実績が公開されているか
- □ できないことや前提条件を事前に説明してくれるか
- □ 結果だけでなく、その結論に至った根拠を説明できるか
- □ 小さく始められる契約形態があるか
- □ 社内メンバーが関与できる進め方になっているか
- □ 技術者本人と直接話せる体制か
- □ 検証が不調だった場合の判断基準を事前に決められるか
とくに2番目と7番目は見落とされがちです。AI活用には、やってみなければ分からない領域がどうしても残ります。その不確実性を伏せて「できます」とだけ答える相手より、条件と限界を先に示す相手のほうが、結果的に投資判断を誤りにくくなります。
AI人材がいない企業の相談窓口「AI×DX寺子屋」とは
ここからは弊社のサービスの紹介です。「AI×DX寺子屋」は、AIやDXに関する疑問や困りごとに、東大出身のAI専門家集団がチャットで回答する月額制の相談サービスです。
「AIやDXに詳しい人材が社内にいない」「どのAIサービスを導入すればよいか分からない」という、本記事で扱ってきた状況を想定して設計しています。採用や育成の成果が出るまでの期間に、社内に足りない橋渡し役を外から補う使い方ができます。
| プラン | 料金 | 内容 |
|---|---|---|
| トライアル | 無料 | 初回オンライン相談（30分） |
| プランA | 月額20万円（税込22万円） | チャットで相談し放題、オンラインコンサルティング（月1回60分） |
| プランB | 応相談 | 要望に応じて内容を決定（例：技術顧問、開発支援、AI人材研修の実施） |
相談の方法は、メールやチャットで担当者にメッセージを送るだけです。24時間を目安に担当者から連絡が届きます。
実際には、上申のための資料づくり、業務内でのAI活用方針の策定、技術検証といった場面でのご利用が多く、「AIツールを導入したが社内に定着しない」という運用面のご相談にも対応しています。
プランBでは企業向けのAI人材研修や技術顧問のほか、茨城県立竜ヶ崎第一高等学校・附属中学校でAIエージェントを題材にした特別授業を実施した例もあります。
ロート製薬株式会社：製品スペック作成の自動化から生成AI活用
品質部門の人材不足を背景に導入された、ロート製薬株式会社の事例です。同社の品質統括部では、GMP（医薬品の製造管理および品質管理の基準）の要求水準が年々高まって業務量が増える一方、専門人材はキャリア採用が難しく、育成にも長い年月を要するという課題を抱えていました。
そこで「まずは30〜40%でも業務効率化を実現できないか」と発想を切り替え、製品スペック（仕様書）作成の自動化から生成AIの活用に着手しています。導入の決め手として挙げられているのは、AI×DX寺子屋の提案が費用面でスモールスタートを切りやすく、導入のハードルが低かった点です。
導入後は、生成AIを実際の品質管理業務にどう落とし込むかという実践的な知見を得られたとの声をいただいています。
株式会社Essencimo：約30名の組織で全社的な生成AI活用
約30名の組織で全社的な生成AI活用を進めた、株式会社Essencimoの事例です。補助金申請支援を手がける同社では、「そもそも生成AIをどう業務に取り入れたらいいのか分からない」という声があり、AIリテラシーにも個人差がありました。
テキストベースで個別の相談に応じる形式が、現状のリテラシーに合ったサポートになると判断して導入されています。回答に参考URLが添えられていた点や、結論だけでなく技術的な背景まで説明された点を評価いただきました。
一方で、「1ヶ月という期間では、期待するレベルに到達するにはもう少し時間が必要」という率直な声や、回答を実際の業務に落とし込む難しさも挙がっています。相談窓口を置くだけでなく、社内で活用を推進する担当者を決めておくことが、効果を引き出す前提になります。
参照元：株式会社EQUES「【ロート製薬】製品スペック作成の自動化から始めるAI活用。品質統括部が実践するスモールスタートなDX戦略とは」／「Essencimoが語る、生成AI活用の第一歩と「AI DX寺子屋」導入の実感」／「AI×DX寺子屋｜茨城県立竜ヶ崎第一高校・附属中学校で「未来の教室」を開催」
AI×DX寺子屋が向いているのは、何から着手すべきかを見極めたい段階や、社内の担当者が判断に迷ったときの相談先を確保したい段階です。反対に、作るものがすでに決まっていて開発の手だけが必要な場合は、受託開発や採用のほうが適しています。
自社の状況が相談に向くかどうかは、無料の初回オンライン相談（30分）で確かめられます。
業務知識を体系的に学びたい場合は、1回約10分の動画と確認テスト、実務用プロンプトテンプレートで学べる「AI×DX寺子屋 Learning」もご利用いただけます。
研修サービスの選び方については「AI研修のおすすめ比較！失敗しない選び方とは？【法人向け活用講習】」、内製化との比較は「AI内製化とは？外注との比較表やメリット、費用と成功事例を徹底解説」もあわせてご覧ください。
AI人材に関するよくある質問
役割によって異なります。開発を担うならプログラミングとデータ処理の知識が必須ですが、企画を担うなら自社業務の理解とAIの限界に関する知識が中心になります。求人票を書く前に、どの役割を埋めたいのかを先に決めてください。
継続的な開発案件が確実にあるなら採用、まだ何を作るか決まっていない段階なら育成と外部活用の組み合わせが現実的です。作るものが決まっていない状態での採用は、受け入れ側の負担が大きくなります。
可能です。実際に成果を出している企業では、業務知識を持つ担当者が課題設定を担い、技術部分を外部と分担しています。重要なのは専攻ではなく、業務を分解して考えられるかどうかです。
契約の形によります。成果物のみを受け取る形では残りにくい一方、社内メンバーが検討に参加する伴走型であれば、進め方の判断基準が組織に蓄積されます。契約前に関与の形を確認してください。
まず、社内の疑問を専門家にすぐ聞ける状態を作ることをおすすめします。判断に迷うたびに検討が止まる状況を解消できれば、今いる社員だけでも小さな活用は進められます。
弊社の「AI×DX寺子屋」は初回30分のオンライン相談が無料ですので、どのような相談ができるかの確認からご利用ください。
まとめ
AI人材の確保は、人数を揃える問題ではなく、自社の業務とAIをつなげられる状態を作る問題です。統計が示すとおり、量の不足が緩和に向かう一方で質の不足感はむしろ強まっており、採用や育成だけでは埋まらない領域が残ります。本記事の要点は次のとおりです。
- AI人材には研究者・開発者・企画者の3つの役割があり、実務で最も不足しているのは業務とAIをつなぐ橋渡し役
- DX推進人材の不足は量が85.5％、質が88.8％で、質の不足感は前年度より強まっている
- 育成・採用・外部委託は時間軸と残る資産が異なる。伴走型支援は着手の速さと知見の定着を両立できる
- 採用や育成の成果が出るまでの間は、月額で専門家に相談できる窓口を持つと、判断に迷って検討が止まる状況を避けやすい
自社に足りないのがどの役割なのかが定まれば、打つべき手は自ずと決まります。何から手を付けるべきか迷う段階であれば、「AI×DX寺子屋」の無料相談（初回30分）をご活用ください。最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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