明らかに足りない「AI人材」、どんな方法で確保するのが正解か?
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高まるAI人材不足と育成の課題は?
データとテクノロジーを活用した社会課題の解決に向けた取り組みとして超スマート社会「Society 5.0」が注目されている。また、働き方改革や、新たなビジネス価値創出のために、デジタル変革(DX)に取り組む企業が増えている。社会問題とビジネスの中核テクノロジーを担うAIは、今や多くの企業で本格的な実装フェーズに入ったといえるだろう。AIプロジェクトは、これまでのテクノロジーと異なり研究開発から、リアルのビジネスに実装されるまでの時間が「短い」という特徴がありそうだ。競争優位性を確保するため、各社がいち早くAIを実ビジネスに採用しようとしている。AIの研究開発が社会実装されるまでのリードタイムは、ますます短縮していくことが考えられる。
そこで問題なのが、テクノロジーの担い手としての「AI人材」だ。従来のIT人材の不足傾向に加え、AI導入、実装の受け皿となる人材の不足は、企業にとって喫緊の課題となっている。まず、「AI人材」として、どんな能力、スキルが求められているのかを確認しておこう。
AI人材には、AIの開発、デリバリーに通じた「技術面」でのスキルはもちろん、AIで何ができるかを理解し、自分たちのビジネスにどう組み込むかといった「企画面」でのスキルに対するニーズも高い。
具体的に、AI人材に求められるスキルとは、営業やコンサルタントなど、AI導入の背景となる「ビジネスドメインに関するスキル」や、データ分析を行う「分析スキル」、システムインテグレーションを担う「システムスキル」、そして、これら全体を束ねる「マネジメントスキル」などに分解される。
これらを複数兼ね備える「ビジネスと技術の両面に通じた人材」が理想だが、優秀なAI人材は「引く手あまた」であり、外部から獲得するのは難しい。
AI人材は、企業内部で育成するのが現実的と言えそうだ。一方、AI人材を育成する際、ビジネスと技術のスキルを1人の人間が同時に身につけるのは難しいだろう。見てきたように、AIの担い手としてのスキルは多層的だからだ。業務に通じた「ドメイン人材」と、テクノロジーに通じた「データサイエンティスト」を育成し、双方の人材をバランスよく配置してチームで動くことが求められる。
では、どのようにすれば肝心の「AI人材」を育成できるのだろうか。
・AIの学びを「机上」で終わらせないために
・そのスキルでAIの「実案件」に太刀打ちできるか?
・スポーツや製造、流通などの領域で培ったノウハウが反映
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