「AI人材」の人物像と求められる知識・スキルを、【前編】【後編】の2回にわたり解説。【前編】では「AIの研究者」と「データサイエンティスト」について紹介しました。
続く【後編】で紹介するのは「AI系エンジニア」「ビジネスコンサルタント」「プロジェクトマネージャー」です。
いずれもAI技術を実際のビジネスに活用するうえで必要な人材であり、データを活用してDXを進めていくためにも重要な役割を担います。AI人材が不足しているなかで、雇用・育成を着実に促進していくためにも、求められる人物像をしっかり押さえておきたいものです。
「AI系エンジニア」は、AIとビジネスの橋渡し的な存在。AIを駆使した多様なシステムやツールを開発するのが主な役割です。
データを有効的に活用するために、基盤構築・運用・データマネジメントなどを担う人材もニーズが高く、データサイエンティストと兼務するケースもあるようです。
求められるスキルとしては、データ分析・活用の知識のほか、Python、R、C言語といったAI関連のプログラミング言語や、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリの実用経験、機械学習・ディープラーニングの知識などが挙げられます。
一方、システム開発の上流工程では、目的と要件を正確に把握することが求められるため、コミュニケーション能力やビジネスに関する知識も欠かせません。
「ビジネスコンサルタント」は導入されたAIシステムを利用して新たなビジネスモデルを創出したり、現場でのAIの活用方法を考えたりするプロフェッショナル。
多くの企業で、現場の社員の大半がAI関連の知識・スキルがありません。そのためAIとビジネスの両方に精通したビジネスコンサルタントの存在が必要となります。
全社あるいは組織の状況・課題を正確に把握したうえで、非AI人材にシステムの活用方法をわかりやすく説明する力が求められます。システムエンジニアとともに実現したいシステムのすり合わせを行うため、プログラミングなどの知識もある程度は求められるでしょう。
「プロジェクトマネージャー」は、AIを導入したプロジェクトを企画したり、全体の進行を管理したりする現場の責任者。プロジェクトを進めるなかで問題があれば改善策を講じ、納期やコストを最適化するのが最も重要な仕事です。
プロジェクトマネージャーには、リーダーとしてプロジェクトのメンバーをまとめるマネジメント能力や、コミュニケーション能力が求められます。AIはもちろん、Webやクラウドに関する知識・スキルも、相応に必要となります。
現在は「人工知能プロジェクトマネージャー」という資格もあり、今後はますますニーズが高まっていくはずです。
以上、AI人材として求められる5つの人物像について紹介しました。
AIやDXの導入を進めていくためには、人材の雇用・育成が急務です。とはいえ人材不足の現状を考慮すると、専門性が高い企業との連携によって、スピーディーにシステムを改善することも検討する必要がありそうです。
企業のDX推進を支えることで社会に貢献するソルクシーズグループでも、AIに関するソリューションを提供すべく取り組みを進めています。信頼できるパートナーをお探しの方は、ぜひお問い合わせください。
