AIの進化により、仕事の在り方は大きく変わりつつあります。単純作業はAIに置き換えられる一方で、「AIを使いこなせる人材」と「そうでない人材」の差は、今後ますます広がっていくと考えられます。

本記事では、AI時代に求められる人材の特徴や、身に付けるべきスキル、知識について分かりやすく解説します。

AI人材が求められている背景

経済産業省が公表した「2040年の就業構造推計（改訂版）について」によると、人口減少の影響により、就業者数は2022年の約6,700万人から2040年には約6,300万人まで減少すると見込まれています。

その一方で、AIやロボットの活用やリスキリング等によって業務は効率化されるため、全体として深刻な人手不足にはならないとされています。しかし、問題となるのは「人材の量」ではなく「人材の種類」です。同資料では、以下のような需給ミスマッチが発生する可能性も指摘されています。

• 事務職：約440万人が余剰
• 文系人材：約80万人が余剰
• AI・ロボット活用人材：約340万人が不足
• 専門職・現場人材：約260万人が不足
• 理系人材：約120万人が不足

つまり、今後の日本ではAIを活用できる人材や専門スキルを持つ人材が圧倒的に不足する一方で、従来型の業務を担う人材は余剰になると予測されています。このような構造変化により、企業はAIを活用して業務効率化や競争力強化を進める必要があり、その中核を担うAI人材の確保が急務となっているのです。

参考：経済産業省「2040年の就業構造推計（改訂版）について」P1

AI時代に求められている人材とは

AI時代において価値が高まるのは、AIには代替できない仕事を担える人材です。具体的には、単なる作業やルーティン業務ではなく、課題設定や意思決定、創造的なアウトプットを行える人材が求められています。

従来の経験や勘、既存の枠組みにとらわれるのではなく、変化を前提に柔軟に対応し、継続的に学び続ける姿勢が重要です。また、与えられた業務をこなすだけでなく、「なぜこの業務を行うのか」「本当に解決すべき課題は何か」といった本質を問い直し、課題そのものを再定義できる力も求められます。

【職種別】経産省が定義するAI時代に求められるスキル・知識

経済産業省の「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024 （令和6年6月）＜概要＞～変革のための生成AIへの向き合い方～」では、AI時代に求められる人材とスキルが体系的に整理されています。

ここでは、代表的な5つの人材タイプと、それぞれに求められるスキル・知識を解説します。

参考：経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024 （令和6年6月）＜概要＞～変革のための生成AIへの向き合い方～」

ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトとは、企業の課題を整理し、AIやデータを活用した戦略や施策を設計する人材です。例えば「どの業務にAIを導入すべきか」「どのツールを使うべきか」といった意思決定を担い、業務効率化や売上向上につながる仕組みを構築します。

AI時代のビジネスアーキテクトには、複数の選択肢の中から最適な解決策を導き出す「選択力・評価力」に加え、経営視点で投資対効果（ROI）を判断する力が求められます。

デザイナー

デザイナーの主な役割は、ユーザー視点で課題を捉え、価値ある体験（UX）を設計することです。AIを活用したサービスにおいて「どのような画面設計なら直感的に使えるか」「ユーザーが迷わず操作できる導線は何か」を考えてUI/UXを設計します。独自の視点による問題解決能力や、顧客体験を高めるための発想力・構想力が重要です。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データ分析を通じて意思決定を支援する人材です。売上データや顧客データを分析し、「どの施策が効果的か」「どの顧客層にアプローチすべきか」といった示唆を導き出します。AI時代では、データを「使う・作る・企画する」といった利活用スキルに加え、倫理的観点を踏まえた判断力も求められます。

ソフトウエアエンジニア

ソフトウエアエンジニアは、AIツールや開発技術を活用し、システムやアプリケーションとして実装する役割を担います。例えば、AIチャットボットの開発や業務自動化ツールの構築、API連携によるデータ活用基盤の整備などが挙げられます。システム設計などの上流工程でビジネス要件を技術に落とし込む力や、チーム・関係者と連携するためのコミュニケーション能力が重要です。

サイバーセキュリティ人材

サイバーセキュリティ人材とは、AIやデータを安全に活用するために、情報資産やシステムを保護し、リスクを管理する役割を担う人材です。AI活用の進展に伴い、データ漏えいや不正利用などのセキュリティリスクも高度化しています。

AI導入によるメリットとリスクを評価し、「どのデータをどこまで利用してよいか」「どのようなセキュリティ対策を講じるべきか」といったルール設計や運用を担う人材が求められています。

AI人材を育成するために必要なこと

AI人材を育成するためには、単に知識を教えるだけでなく、継続的な学習環境と実践的な経験を組み合わせた育成体制を構築することが重要です。ここでは、AI人材育成において重要となるポイントを解説します。

幅広い知識を継続的に学べるカリキュラムを用意する

AI人材育成に取り組む際は、幅広い知識を体系的に学べるカリキュラムを整備する必要があります。AI人材は役割によって求められるスキルが異なるため、職種ごとに必要なスキルを整理し、段階的に習得できるカリキュラム設計が重要です。

また、AI技術は日進月歩で進化しており、新しい技術やツールが次々と登場するため、継続的に学び続ける仕組みが求められます。最新技術をキャッチアップできるeラーニングや社内勉強会、外部研修などを組み合わせ、継続的にスキルをアップデートできる環境を整えましょう。

演習型の研修も用意する

AI人材の育成においては、座学中心の研修だけでは不十分です。実際のAIプロジェクトでは、顧客の課題を整理しながら最適な技術を選定し、試行錯誤を繰り返す必要があります。あらかじめ答えが用意された課題を解く力だけでなく、自ら課題を発見し解決する力が求められます。

こうした実践力を身に付けるためには、演習型の研修を取り入れることが有効です。例えば、実際の業務データを用いた分析演習や、AIツールを活用した業務改善のシミュレーションなどを通じて、現場に近い環境で学べる機会を提供すると良いでしょう。

AI時代を生き抜くために今からできることを始めよう

今回は、AI時代に求められる人材の特徴や、身に付けるべきスキル・知識について解説しました。AIの進化により、単純作業は自動化される一方で、課題設定や意思決定、創造的なアウトプットを担える人材の価値は、今後さらに高まっていくと考えられます。

重要なのは、特別なスキルを一度に身に付けることではなく、日々の学習や実践を通じて、少しずつスキルを積み上げていくことです。まずは、AIツールを実際に使ってみる、関連分野の知識を学ぶといった、小さな一歩から始めてみましょう。