「AIプロジェクトのリーダーに任命されたが、具体的にどんな人を集めればいいのかわからない」「優秀なエンジニアを募集しても、提示される年収が高すぎて採用まで至らない…」
DX（デジタルトランスフォーメーション）を進める企業や自治体にとって、人材確保は大きな課題となっています。
2026年現在、生成AIの活用が広がるなかで「ITに詳しい人」だけを探しても、現場とのミスマッチや採用コストの増加につながりやすくなっています。
必要な人材を適切に配置できないと、プロジェクトが進まず、競合他社に後れを取る可能性があります。
この記事では、AI人材の明確な定義から、現場で真に求められる必須スキル、そして「外部採用」と「内部育成」を組み合わせた現実的な確保戦略を詳しく解説します。
AI人材とは？DX成功に不可欠なポータブルスキル
AI人材とは、単にプログラミングができる技術者ではなく、AI技術を駆使してビジネス課題を解決し、具体的な成果を創出できる専門家の総称です。
AI人材はDXを進めるうえで重要な存在であり、2026年の労働市場でも需要が高まっています。
AI人材は、その専門性や役割に応じて大きく3つのタイプに分類されます。
①研究開発系（AIエンジニア・データサイエンティスト） 機械学習のモデル設計やアルゴリズムの最適化を担当するタイプです。PythonやTensorFlowといった高度な専門ツールを使いこなし、精度の高いAIをゼロから構築・調整する役割を担います。 ②活用推進系（AIコンサル・AIプランナー） ChatGPTやGrokなどの生成AIを既存の業務プロセスに組み込み、効率化を図る戦略家です。現場の業務フローを深く理解し、「どこにAIを導入すれば最大のインパクトが出るか」を設計する能力に長けています。 ③実務運用系（AI活用の現場リーダー） ノーコードツールなどを活用し、AIエージェントによる業務の自動化を現場で実装します。プログラミングの深い知識がなくても、最新ツールを組み合わせて日々の雑務を自動化する、現場のリーダー的存在です。
自社の目的が「AIの開発」なのか「既存AIの活用」なのかによって、確保すべき人材の定義は大きく異なります。
まずはこの分類を意識することが、採用の失敗を防ぐ第一歩となります。
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2026年現在、AI人材が求められる背景
なぜ、今これほどAI人材が求められているのでしょうか。
その理由は技術の進歩によって、業務の効率化だけでなくビジネスの形そのものが変わりつつあるからです。
まず、コンピューターの処理能力が飛躍的に向上したことで、かつては研究室レベルだったAIが実社会のインフラとなりました。
例えば、製造現場での画像認識による検品や、金融業界での不正検知などは、AIなしでは成り立ちません。こうした「実用化の波」が、専門家の需要を押し上げています。
次に、ディープラーニングの登場による「第3次AIブーム」を経て、現在は生成AIによるパラダイムシフトが起きています。
テキスト、画像、動画、プログラミングコードまでもがAIで生成可能になったことで、IT部門だけでなく、営業、広報、総務といったあらゆる部署にAI人材が必要とされるようになりました。
一方で、技術の進化に対して、それを使いこなせる人材が不足しているのが現状です。
多くの企業がAI導入を検討しているものの、実際に旗振りができる人材がいないためにプロジェクトが頓挫するケースが後を絶ちません。
その結果、一握りの経験豊富な人材に対して、企業の争奪戦が激化しているのです。
【役割別】AI人材に求められる必須スキル5選
AI人材にはさまざまな役割がありますが、共通して求められるのは、AIを業務の成果につなげる力です。
2026年現在は理論だけでなく、AIを使って売上向上やコスト削減につなげられる人材が評価されています。
1. プロンプトエンジニアリング
生成AIから高精度なアウトプットを引き出す指示（プロンプト）を作成するスキルは、もはや全ビジネスパーソンの必須科目です。
曖昧な指示ではAIの能力を十分に引き出せませんが、構造化された指示ができれば、これまで数時間かかっていた企画書作成やデータ分析が数分で完了します。
「役割指定」「背景説明」「出力形式の定義」といったフレームワークを使いこなし、業務に特化した回答を安定して得られる能力が重視されます。
2. データリテラシー
AIが提示した回答を鵜呑みにせず、客観的なデータに基づいて正誤を判断する力が不可欠です。
AIには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」をつく特性があるため、統計的な知識やExcelでのデータ検証能力を持って、その回答を採用するか捨てるかを判断できなければなりません。
これはエンジニアに限らず、AIを使うすべての人に共通して求められるスキルです。
3. AIエンジニア力（実装力）
プロンプトでの指示や分析結果を、実際に動く「システム」として落とし込む能力です。
Pythonなどの言語やAPI連携の知識を使い、インターネット上のサーバー環境でAIを24時間稼働させる仕組みを構築します。
特に複数のAIツールを連携させて複雑な自動化を実現できるエンジニアは、フリーランス市場でも報酬が高く、確保が難しい人材の一つとなっています。
4. ビジネスプランニング（戦略立案）
どの業務にAIを導入すれば最も投資対効果（ROI）が出るかを計算し、プロジェクトのシナリオを描くスキルです。
AIの基礎知識に加え、自社が属する業界の専門知識（ドメイン知識）が不可欠です。
経営層を納得させ、現場を巻き込んでプロジェクトを動かすこの役割は、企業にとって、それだけ重要度の高いポジションといえます。
5. チェンジマネジメント（組織変革）
AI導入に抵抗を感じる現場スタッフを納得させ、組織全体を前向きに動かすソフトスキルです。
「AIに仕事が奪われる」という不安に対し、「AIを使えば単純作業が減り、本来やりたかったクリエイティブな仕事に集中できる」といった具体的メリット（WIIFM）（※）を提示する力です。
技術的な導入以上に、人の心理的なハードルを取り払うこの役割が、AI活用を全社展開する際の要となります。
※WIIFMは“What’s In It For Me?の略称。「私がこの話を聞く事によって何があるの？」という意味で、プレゼンなどで相手にとってのメリットを伝えることで提案が通りやすくなるテクニック
なぜAI人材は不足しているのか？採用が難しい現状と背景
多くの企業や地方自治体がAI人材の確保に苦戦しているのには、市場構造そのものに原因があります。
市場価値の高騰と激しい争奪戦
AIエンジニアの平均年収は2026年現在、約1,200万円に達しており、高度なスキルを持つ人材はGoogleやMicrosoftといった外資系テック企業が好条件で囲い込んでいます。
中小企業が年収面だけで対抗しようとすると、人件費が利益を圧迫してしまうため、採用競争において不利になりがちです。
また、フルリモート勤務やストックオプションの付与が一般的となっており、条件面で劣る企業は候補者との接点すら持てないのが実情です。
求められるスキルの多様化
現在の市場では、単に「AIのコードが書ける」だけでは不十分で、「AI×業界専門知識」の掛け合わせが強く求められています。
例えば、製造業におけるAI活用には生産管理の知識が必要ですし、金融業界なら法規制の理解が欠かせません。
このような「AIスキル×〇〇（業界特有の専門性）」を両立した人材は極めて稀少であり、そのミスマッチが採用をさらに難しくしています。
人材教育機関の不足
大学や専門機関でのAI専攻枠は増加していますが、学問的な知識とビジネス現場での即戦力スキルには依然として大きな隔たりがあります。
経済産業省の試算では年間約58万人のAI人材が不足するとされていますが、教育機関や研修サービスが供給できる人数は、その不足分の10%程度に留まっています。
現場で実務を教えられる指導者そのものが不足しているため、人材不足がさらに悪化するという悪循環に陥っています。
「採用」か「育成」か？自社に最適なAI人材の確保方法は？
AI人材を確保するには、外部から「採用（Buy）」するか、社内で「育成（Build）」するか、自社の状況に合わせたハイブリッドな戦略が求められます。
外部採用（Buy）を狙うべきケース
即戦力が必要な大プロジェクトや、DXの基盤を短期間で作り上げたい場合は外部採用が適しています。
AIエンジニアを高い報酬で迎えることで、システムの構築時間を大幅に短縮し、早期の収益化を狙うことができます。
外部採用を成功させるコツは、IT・AIに特化したエージェントを活用し、募集要件を「特定のスキル×業界経験」で具体化することです。
自社でどのAIツールを導入すべきか迷っている段階であれば、ツール選定の知見を持つ人材を優先的に探すと良いでしょう。
社内育成（Build）を狙うべきケース
コストを抑えつつ、自社の業務に深く精通した人材を長期的に確保したい場合は社内育成が有効です。
特に中小企業や自治体では、現場の課題を熟知している既存社員をAI活用人材に転換する方が、定着率も高く、実務に即した改善が進みやすい傾向にあります。
社内育成を成功させるためには、「Udemy」などのオンライン講座への投資や、社内ハッカソンの開催が効果的です。
週に一度「AIで業務をどう変えたか」を共有するミーティングを設けることで、継続的なスキル向上とナレッジの共有が可能になります。
AI人材の採用・育成に関するよくある質問（FAQ）
Q. AI人材育成に活用できる助成金や政府の支援はありますか？
はい、2026年現在も多くの支援策が存在します。
厚生労働省の「人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）」を活用すれば、社員のAI研修費用の50〜80%が補助される場合があります。また、IT導入補助金や各自治体のDX支援策も継続されているため、教育投資を始める前に必ず管轄の窓口を確認し、コスト負担を軽減しましょう。
Q. 文系や未経験からでもAI人材になれますか？
十分に可能です。プログラミング不要の「G検定」などの学習から始め、AIの基礎概念を理解することからスタートしましょう。実際に、ダイキン工業では1,500人以上の非IT社員をAI講座で育成し、現場の業務改善を成功させた事例があります。現場の課題を一番知っているのは実務担当者であるため、AIという「道具」の使い方のコツさえ掴めば、1〜2年で立派なAI活用人材として活躍できます。
Q. AI関連のおすすめ資格（G検定・E資格・統計検定）はありますか？
役割に合わせて選ぶのが近道です。ビジネス職や初心者には、AIの全体像を網羅的に学べる「G検定（ジェネラリスト検定）」が最適です。一方、技術的な実装を目指すエンジニアなら、即戦力の証明となる「E資格」が高く評価されます。また、AIの根幹となるデータの扱いを学ぶ「統計検定2級」も、客観的な分析力を示す実績として非常に有効な資格です。
まとめ：明日から実践すべきAI人材確保の第一歩
AI人材は、あれば便利という存在ではなく、企業の成長に欠かせない存在になっています。
2026年の激しい競争を勝ち抜くためには、高騰する外部採用だけに頼るのではなく、社内教育を組み合わせた長期的な視点での戦略が求められます。
まずは、社内でAIに関心の高いメンバーを1人特定し、その人物にAIツールの検証を任せることから始めてみてはいかがでしょうか。
小さな成功を積み重ねることで、社内にAI活用が定着していきます。
AIツールの具体的な機能や選び方についてさらに詳しく知りたい方は、こちらの記事もぜひ参考にしてください。
株式会社 吉和の森
