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AI人材に必要なスキルマップ｜現場で役立つ資格もまとめて解説
目次
AIは、自動運転や家電、医療機関など日常生活で多く活用されるようになりました。AIの需要は高まっているものの、AI人材の不足が問題となっています。
AI人材を社内で育成するには、どのようなスキルマップが必要か分からない方もいるのではないでしょうか。そこでこの記事では、AI人材に必要なスキルや資格を紹介します。
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AI人材に必要なスキルマップ
AI人材育成に必要なスキルには、どのようなものがあるのでしょうか。ここでは、AI開発に必要な6つのスキルを紹介します。AI開発のためには、どのスキルも欠かせません。社内でAI人材育成を計画する際の参考にしてください。
プログラミング
さまざまなプログラミング言語がある中で、AI開発に必要なのは、Python（パイソン）です。Pythonは、AI分野に限らず、IoT分野やウェブアプリケーション開発にも応用できます。
社内にIT人材がいる場合、JavaやPHPなどのプログラミング言語を使えるかもしれません。JavaやPHPを存分に使えるのであれば、Pythonも習得できるようになるでしょう。
機械学習・ディープラーニング
機械学習とは、膨大なデータから決まった法則やパターンを見つけ、AIに学習させる方法です。AIに学習させる方法として、ディープラーニング（深層学習）も挙げられます。
ディープラーニングは、機械学習を発展させたものです。人間の脳神経回路をモデルにした構造で、人間が膨大なデータから特微量（手掛かりとなるデータ）を指示する機械学習と異なり、ディープラーニングは特微量をAIによって自ら判断、解析します。
数学知識
AIの機械学習には、データが欠かせません。データを分析し、機械学習の内容を理解するためには、数学知識が求められます。
例えば、微分積分学です。関数の傾きを求められる微分積分学は、データ解析の場面で誤差を算出できます。誤差とは、実測と予測値の差です。AIの精度を上げるためには、誤差を限りなく0に近づけなくてはなりません。
データサイエンス力
データサイエンス力は、統計学やアルゴリズム、情報工学を用いて膨大なビックデータから課題解決につながる必要な情報を見つけ出せるスキルです。必要な情報だけを引き出し、どのように活用するのかも検討します。
課題を抱えている企業に対し、解決につながる的確な活用方法を提案する力も必要です。
AIを用いたビックデータの解析も行われるようになってきているため、分析のプロフェッショナル、データサイエンティストにもAIの知識が求められます。
コンサルティングスキル
AI人材の仕事は、プログラム開発がゴールではありません。あくまでも、企業のビジネス関連の課題やニーズにAIを活用し、解決へと導いていくのが目的です。
AI技術を活用すればどのような解決策があるのか、AI導入計画のサポート、サービス・商品の提案などの役割を担います。
優れたAIシステムを開発できても、企業の課題に対してどのように生かせるのかを説明できなくてはなりません。
データベース運用スキル
データベース運用スキルとは、AIに必要なデータを効率的に活用するために必要なスキルです。
AIの精度を高めるには、膨大にある有用データを活用し、予測などを行います。膨大な量のデータを保管するにあたり、データベースの運用スキルが欠かせません。
データベース内への情報の書き込みは、MySQLなどデータベース管理システムを介して行います。データベース管理システムを操作するためにも、SQLと呼ばれるデータベース言語スキルが必要です。
AI人材の活躍が期待される場所
AIのスキルを身に付ければ、どのような実務に生かせるのでしょうか。AI人材は、プログラミング分野のAI開発担当と、アナリティクス分野のデータサイエンティストに分けられます。ここでは、それぞれのAI人材にどのような役割があるのかを解説します。
AIを用いたプログラム開発現場
AIを活用して、ビジネスの課題解決につながるプログラムを開発する現場です。機械学習エンジニアとも呼ばれます。
アルゴリズムを駆使してプログラムの実装やシステム開発を行うため、プログラミングスキルは欠かせません。
テキストを使って自動的に会話ができるチャットボットも、機械学習やディープラーニングのスキルを生かして開発されたシステムです。
データを解析・活用する現場
膨大なデータを解析し、AIシステムを改善する現場で働く、データサイエンティストとしての活躍が期待できます。
AIは、繰り返し学習して予測精度を上げていくシステムです。学習させるために膨大なデータを取り込みます。単に取り込むのではなく、クレンジングと呼ばれるデータ削除も行います。
解析結果をベースに、目的を達成するための課題の洗い出しを行うのが主な役割です。
AIスキルマップを広げる資格の一例
AIエンジニアとしてのスキルがあることを証明する手段のひとつが、関連資格の取得です。資格の取得は、企業側と従業員側どちらにもメリットがあります。ここでは、AI人材のスキルを証明できる資格や検定試験を紹介します。
統計検定
統計検定とは、統計の知識や活用力を証明できる検定試験です。一般財団法人 統計質保証推進協会が主催しています。
AIエンジニアには、膨大なデータを分析する際に統計の知識が必要です。データ分析の際、客観的にデータを判断できる能力も求められます。
2022年11月に行われた統計検定試験（統計数理）では、1,364人が受験し、224人が合格しています（合格率22.4％）。統計検定試験（統計応用）の受験者数は、1,283人です。188人が合格しています（20.6％）。
G検定・E資格
G検定（ジェネラリスト検定）とE資格（エンジニア資格）は、どちらもディープラーニングに関係する資格です。
G検定は、AIにできるもの、AIの活用場所の検討、活用のために必要なものなど、体系的にAIを理解できるようになります。
2017年の試験開始以降、受験者数は増加傾向です。2022年7月に行われた試験では、6,398人が受験し、3,917人が合格しています（合格率61.2％）。
E資格は、ディープラーニングの理論を理解し、実装できるエンジニアとしての能力を証明できる資格です。2022年8月に行われた試験では、897人が受験し、644人が合格しています（合格率71.8％）。
Python3 エンジニア基礎試験
Pythonはプログラミング言語のうちのひとつです。汎用言語でもあり、何かに特化しているわけではありませんが、JavaScriptやHTMLと同様によく使う言語として有名です。
AI技術の開発には、データ処理が得意なPythonを使用します。膨大なデータを活用するAIでも効率化できるためです。Python3 エンジニア基礎試験に合格できれば、Pythonの基礎知識やデータ分析の知識があることを証明できます。
Python3 エンジニア基礎試験は、1年間に1万5,000人以上の受験者数がおり、75％の人が合格しています。
（参考：『Python試験（Python資格）｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会』）
基本情報技術者
基本情報技術者試験は、ITエンジニアの登竜門とも呼ばれる国家資格です。パソコンがどのようにして動くのか、基本的な仕組みからシステムおよびソフトウエア開発の流れまで理解できる応用力が身に付きます。
AIに限らず、IT業界で働くために必要な知識を習得可能です。2022年度春期に行われた試験では、4万6,072人が受験し1万8,235人が合格しています。合格率は39.6％でした。
（参考：『制度の概要：基本情報技術者試験｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構』）
AI人材を育てておきたい3つの理由
経済産業省が発表したDX（デジタル・トランスフォーメーション）推進ガイドラインの発表により、AIの注目度が高まりました。AI人材の現状と将来性から、早い段階から確保しておくのがおすすめです。AI人材を育てておくとよい理由を3つ紹介します。
将来性が見込めるため
あらゆる企業が、AIを社会貢献に役立てるため、商品やサービスの開発に力を入れています。例えば、AI搭載のロボットが介護現場で活躍し高齢化による人手不足を解消したり、農作業の負担を減らすAI搭載ロボットが開発されたりするかもしれません。
また、AIはビックデータを用いた需要予測が可能です。需要予測ができるようになることで、商品供給不足や過剰在庫の削減につながります。
AI人材が足りない現状があるため
2018年、経済産業省はDX推進のためのガイドラインを発表しました。DXとは、AIやIoT技術を活用して、企業のビジネスモデルや組織を変革させることです。そのためには、データを価値に変える技術を持つAI人材が欠かせません。
DX推進ガイドライン発表以降、AI人材の需要は高まっており、2023年現在も高い状況が続いています。
DX白書2021によると、AI人材を含むエンジニアの量が「不足している」「大幅に不足している」と回答した企業は、47.5％にのぼりました。2030年には、12.4万人の人材が不足すると推計されています。
少子高齢化対策になるため
日本は少子高齢化が顕著です。このままの勢いで出生数減少と死亡者数増加が続くと、2025年には生産活動の中心の生産年齢人口は7,000万人、65歳以上の高齢者は3,500万人を超えると予測されています。
2060年には、全人口の約4割を65歳以上の高齢者が占める見込みです。人口が減少するにつれて、企業は人材確保が困難になっていきます。人材確保の解決策として注目されているのがAI技術です。
AI技術によって労働者の負担を減らしていくことで、人は人にしかできない仕事に注力できるようになるでしょう。
AI人材の育成には膨大な時間・コストがかかる？
AI人材の育成には、さまざまなスキルや難易度の高い資格取得が欠かせません。社内教育でAI人材を育てようと思っても、時間やコストがかかります。
また、どのように教育をすればよいのか悩んだり、教える立場の人材がいなかったりすることもあるでしょう。
外部のAI研修を活用すれば通常業務の負担を抑えられますが、コストがかかります。社内教育・外部研修どちらであっても、AI人材の育成には時間やコストが必要です。
TRYETINGならAIスキルマップ不要で業務の効率化が可能
通常業務の限られた時間の中で、AI人材を育成するのが困難な企業様には、TRYETINGのUMWELTをおすすめします。UMWELTは、プログラミングや機械学習の専門知識がなくとも効率化を図れるノーコード予測AIです。
プログラミング不要でデータ分析ができる
UMWELTは、ノーコード予測AIです。ノーコードのため、プログラミングなど専門的な知識は必要ありません。誰でも普段使用しているExcelやGoogle スプレッドシートにまとめたデータを利用し、需要予測や在庫管理などの業務効率化を図れます。
導入後は講習会への参加も可能です。講習会では、実際のデータとUMWELTを使った需要予測や機械学習の方法、AIの基礎知識を学べます。
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さらに、TRYETINGにはデータ分析の専門家が在籍しています。データ処理の方法やレシピの組み合わせ方など、課題が生まれた際には伴走してサポートいたします。
まとめ
AI人材のスキルマップは、プログラミングや機械学習に限らず、コンサルティングスキルも必要です。関連する資格も取得すれば、AI開発に役立つでしょう。しかし、AI人材の教育には時間もコストもかかります。
AI人材の教育や確保が難しい環境では、TRYETINGのUMWELTがお役に立てます。UMWELTは、プログラミングの知識不要で業務の効率化を図れます。導入後のサポート体制も整っているため、AI導入を検討されている場合は、お気軽にお問い合わせください。
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