AIビジネスの導入が各企業において積極的に検討されている中では、AIエンジニアを採用したいと考えている企業も少なくないでしょう。今回は日本におけるAI産業の実情、AIを活用するべき領域、エンジニアを採用する際のポイントについて解説します。
目次
日本のAIを巡る実情とは？
AIを導入したい企業は増えていますが、日本全体においてのAIを取り巻く環境にはどのようなことが起きているのでしょうか？ここでは、エンジニア採用の前に理解しておく点として、日本のAI実情について解説します。
AIに対する理解が進んでいない
実は、日本おけるAIの実情として、まだまだAIへの理解が進んでいないことが挙げられます。
AIブームを迎え、ニュースで「AI」という文字を目にしない日はないくらい各所でAIの必要性が叫ばれていますが、その一方ではAIができる作業について理解している人が少ないのが現状。このような中で「AIを採り入れないと遅れてしまう」という漠然とした危機感からやみくもにAIを導入することは、逆効果になってしまうこともあります。
AI×働き方改革というテーマや、AI活用のメリット・デメリットは以下の記事をそれぞれご覧ください。
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AIの開発レベルを理解するべき
「AI企業」と謳っている会社の中でも、「AIを設計するレベルの会社」や「AIに必要な機能を開発している会社」など、複数のレベルが存在していることを理解しておきましょう。
たとえば、通称GAFAと呼ばれる「Google」「Apple」「Facebook」「Amazon」は、自社でAIの設計と開発を行っています。また、AIに必要な機能である「画像認識機能」「自然言語処理機能」を作っている企業もあり、Microsoftなどがこれにあたります。
AIエンジニアを活用するべき領域
AIエンジニアの採用を検討する前に、エンジニアを活用するべき領域について理解しておきましょう。ここではその領域として2つのポイントを解説します。
AIを使わなければ達成できないレベル
まず、AIを使わなければ達成できないレベルはどのレベルなのかを理解しておきましょう。
たとえば、Eコマースサイトなどで表示されるリコメンデーション機能などはAI活用の事例として有名ですが、実はAIを活用しなくともこの機能を使うことは可能です。AIを導入することが目的になりつつありますが、統計上の処理で実現できるものにはAIを使う必要がありません。
AIは、言語理解や会話認識、高度な画像認識などが必要な場合に導入を検討しましょう。
AIエンジニアは上流プロセスから活用
AIエンジニアは上流のプロセスから参加することが求められます。AIをどのように活用していくべきか、また、AIにできること・できないことを判断して指南することもAIエンジニアの重要な役割です。
技術的な観点でAIに詳しくないと、AIでできることを逸脱した要件を盛り込んでしまい、結局プロジェクトの軌道修正を行う事態に陥る可能性があります。
AIエンジニアは需要増！年収も増加傾向になっている？
AIのビジネス導入が加速する中、AIエンジニアの需要が高まっています。日本においてAIエンジニアは不足状態が続いており、優秀な人材の確保だけでなく、年収という点でも採用の難易度が高いです。
年収1,000万円以上が相場
AIエンジニアは一般的なシステムエンジニアと比較しても収入が高い傾向にあり、海外では数千万円以上、日本でも1,000万円以上となるケースが多いとされています。その理由として、日本においてはAI導入のニーズは高いものの、人材の母数自体が不足しているためです。
要件に合った良い人材を見つけることに加え、高い報酬を払う必要があるという点でもAIエンジニアの採用は難しいと言われています。
AIエンジニアの確保が難しい理由
報酬が高く採用に踏み切ることが難しいという問題以外に、AIエンジニアの確保が難しいのは具体的にどのような理由があるのでしょうか。ここでは具体的な理由について3つ紹介します。
優秀なAIエンジニアは転職市場で少ない
優秀なAIエンジニアの採用が難しい理由は、転職市場で見つけられないということです。
優秀なエンジニアとは、技術面に加え、データサイエンス、統計処理などAIに関する幅広い知識を持っている人を指します。このようなエンジニア達は、先に紹介したGAFA、メガベンチャー等で既に働いている人が多く、そもそも転職市場に出回ることが少ないという実態があります。
スキルがない人や経歴を盛る人からの応募
AIブームに便乗して、本を読んだだけの人、これから学習をしていく人、AI開発に必要なPythonのプログラムが書けない人などからの応募や、中には経歴を水増しする人からの応募もあるようです。
良いエンジニアを採用するためには、経験が十分にあるか、希望の要件は満たしているかなどのチェックは怠らないようにしましょう。また、過去のキャリアの確認、ポートフォリオ提出などを採用工程の中に組み込み、慎重に見極めることが重要です。
人数でカバーできるという分野ではない
経験やスキルがある人でないとAI開発は進みません。それだけAI開発には特殊なスキルが必要だということです。AI分野に限っては、専門的な人がいなくても人数でカバーできる、というものではありません。
AIエンジニアの採用のポイント
優秀で、実績・スキルを伴ったAIエンジニアを採用することの難しさは理解できたはずです。では、実際にどのような観点でAIエンジニアを採用していけばよいのかを解説します。
AIエンジニアに必要なスキルを確認
優秀な人材を見極めるために、AIエンジニアに必要とされるスキルを理解しておきましょう。プログラミングスキルとして欠かせないPython、ほかにもnumpy、pandas、matplotlibなどが挙げられます。
また、微分、線形代数、ベクトル、行列などの数学の知識、統計の知識、機械学習に関する基礎知識などが重要とされています。これらに加えて、データベースを操作する知識、クラウドに関する知識も重要だと言えるでしょう。
クラウドワークスでの依頼も可能
社員としてAIエンジニアを採用することが難しい場合、また本当にAIが必要かを見極める場合などに、クラウドワークスで人材確保をすることも検討してみましょう。上記で挙げたスキルや知識について、特定の人材を絞り込むための検索もできます。いきなり社員としての採用が難しい場合はぜひ検討してみましょう。
まとめ
今回はAIエンジニアを採用するポイントとして、日本におけるAIの実情、活用するべき領域、採用が難しい理由、確認したいスキルなども紹介しました。自社の課題に対して本当にAIが必要なのか見極めたうえで、AIエンジニア採用を検討してみてください。
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