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AI関連プロジェクト推進、AI人材獲得はなぜうまくいかないのか 優秀なAI人材はシェアする~アビリティシェアリングの時代へ

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 今、多くの日本企業がデジタル化の波に直面し、戸惑い始めている。あらゆるビジネス分野で最先端の技術を推し進めているAIやビッグデータ――。しかし戦略や人材が不足し、これらを有効に活用する術が見つからないのが現実だ。経営課題を解決するためには何が必要なのか。AIやデータを扱える優れた人材は、どのように確保すればいいのか。その解となるのが、「アビリティシェアリング」である。AIの開発やビッグデータの活用、データサイエンティストやAIエンジニアの発掘・採用・育成を支援する株式会社SIGNATEでは、優秀なAI人材を多くの企業でシェアし開発の質と人材確保を両立させる新たな仕組みとして、AI開発コンペティションを開催。AIに関わる新たなソリューション、次世代の採用手法として注目を集めている。そこで今回ProFuture代表/HR総研所長の寺澤康介が、取締役副社長 COO 夏井氏に、そのソリューションの仕組みやメリットについて伺った。

デジタル時代に不足しているデータサイエンティストとは?

寺澤 今やビジネスにおけるデジタル化の波はあらゆる産業にとって避けては通れない状況になっていますが、一方でAI人材やデータサイエンティストと呼ばれる人たちが圧倒的に不足しているとも言われていますね。

夏井 現在日本の大学でAIやデータを学び、卒業する学生の総数は、年間5,000人弱しかいません。アメリカは2万5,000人、中国は1万7,000人ですから、いかに日本が少ないかがわかります。こうした状況に国も危機感を感じ、AI人材の育成に力を入れ始めました。AI人材に対する企業側のニーズも年々高まっていますが、社内にそのAI人材のスキルを測れる人材がいない、そもそもどう採用すればいいかわからないなど、自社で採用するには高いハードルがあります。仮に採用できたとしても、自社の課題とその人材とのマッチングが悪ければ、成果が出なかったり、辞めてしまったりする可能性もある。その人材が本当に自社の課題解決に貢献できるか否かは、実際に仕事をしてみないと分かりません。つまり採用できないリスクもあれば、採用するリスクもあるということです。このような八方塞がりの状況から、「どうしたらいいのか分からない」と戸惑っている企業が増えてきているのが現状です。

寺澤 データサイエンティストとひと言で言っても、そのスキルは多岐にわたると思います。実際に求められているのは、どのような人材像なのでしょうか?

夏井 データサイエンティストのスキル要件の定義・標準化を推進しているデータサイエンティスト協会によると、不可欠な3つの能力として、ビジネス力(課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し、解決する力)、データサイエンス力(情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力)、データエンジニアリング力(データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力)を挙げています。しかし現実には、これらすべてを兼ね備えている人材など滅多にいないでしょう。よってこれからは、ビジネス力の高い人材、データサイエンス力の高い人材など複数人が集まって一つのチームを編成していかなければなりません。そのため、単に手を動かす技術者だけでなく、プロジェクト全体を動かすプロデューサーのような人材も求められています。自社の経営課題を見つけ、それに対して戦略を練り、プロジェクトを立ち上げて舵取りをする。そういったプロデュースが重要です。しかしそれができる人材もまた、技術者以上に不足しているのが現状なのです。
デジタル時代に不足しているデータサイエンティストとは?

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