AI人材とは？求められるスキルと未経験からなる方法

AI人材という言葉は、AIを開発するエンジニアから、生成AIで業務を効率化する営業・事務・企画の担当者まで、幅広い人を指して使われています。企業の採用や人材育成でも「AI人材を増やしたい」という声が広がり、職種名を問わずAIを扱える人が求められるようになりました。

AI人材の意味と求められるスキルを把握すると、今の職種のままAIを使える側に回るのか、AIの職種へ転職するのかを判断しやすくなります。未経験から何をどの順番で学べばよいかも整理できます。

本記事では、AI人材の定義と3つのタイプ、政府・公的機関が示す人材像、代表的な職種と年収、求められるスキル6つをまとめています。さらに、未経験からAI人材を目指す4つのステップと、向いている方の特徴も紹介します。

AI人材とは？定義と3つのタイプの早見表

AI人材は、AIの技術がどこまで仕事に入り込んだかによって、指す範囲が大きく変わってきた言葉です。以前はAIを研究・開発する専門家を指すことが多く、生成AIが広まった現在は、AIを使って業務を変える人まで含めて使われています。

ここでは、AI人材の定義を3つのタイプの早見表で示したうえで、政府・公的機関の人材像と、IT人材・DX人材との違いを解説します。

AI人材の3つのタイプを、役割・職種・スキル・未経験からの目指しやすさで比較します。

※◎＝今の職種のまま始めやすい、○＝業務経験を土台に目指しやすい、△＝専門の学習が必要

上の表のとおり、AI人材にはAIを作る人だけでなく、AIを使う人も含まれます。未経験から目指す場合は、3つ目の「AIを使って業務を変える人」から始めると、今の経験をそのまま活かせます。

AI人材の定義

AI人材とは、AIを使って業務を変えられる人のことです。エボルートでは、AIを開発するエンジニアだけでなく、AIを業務に取り入れて成果を出せる人をすべてAI人材と呼んでいます。

AIの価値は、作ることより、業務のどこに使って何を変えるかで決まるからです。たとえば、営業職の方が提案書の下書きを生成AIで作り、提案準備の時間を半分にした場合、プログラミングをしていなくても業務を変えたAI人材といえます。

ただし、企業の求人で「AI人材」と書かれている場合、AIエンジニアやデータサイエンティストを指していることもあります。求人を見る際は、仕事内容と必要なスキルの欄で、どのタイプのAI人材を求めているかを確認しましょう。

政府・公的機関が示すAI人材の人材像

政府・公的機関は、AI人材を1種類ではなく、レベルや役割ごとに分けて育成目標を立てています。AIを全員が使う時代に向けて、基礎を身につける人から専門家まで、段階的に人材を増やす考え方を取っているためです。

内閣府の統合イノベーション戦略推進会議が2019年6月に決めた「AI戦略2019」では、数理・データサイエンス・AIの教育を段階ごとに分けて、次の目標を置いています。

※出典：内閣府「AI戦略2019」（2019年6月11日 統合イノベーション戦略推進会議決定）

文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」も、全ての学生が身につける「リテラシーレベル」と、専門分野にAIを応用する「応用基礎レベル」の2段階で教育内容を定めています。また、情報処理推進機構（IPA）の「デジタルスキル標準（DSS）」では、DXリテラシー標準をビジネスパーソン全般の学びの指針とし、DX推進スキル標準でDXを推進する人材を6つの類型（ビジネスアーキテクト・デザイナー・データサイエンティスト・データマネジメント・ソフトウェアエンジニア・サイバーセキュリティ）に分けています。

上記の人材像から分かるのは、国も「AIの基礎は全員、専門は一部の人」という分け方をしていることです。社会人がAI人材を目指す際も、まずリテラシーの段階から始め、仕事に合わせて応用・専門へ進めば問題ありません。

AI人材とIT人材・DX人材の違い

AI人材・IT人材・DX人材は、扱う技術と目的の範囲が異なります。IT人材は情報システム全般を扱う人、DX人材はデジタル技術で事業や組織を変える人、AI人材はその中でAIを使って業務を変える人を指すのが一般的です。

3つの人材の違いを、扱う範囲と目的で比較します。

ただし、3つの人材は重なる部分が大きく、企業によって呼び方が違います。DX人材との違いをさらに詳しく知りたい方は、DX人材とは何かと求められるスキルもあわせて確認してください。

AI人材が求められる背景3つ

AI人材は、AIの技術が進む速さに対して、扱える人の数が追いついていないことから求められています。特に生成AIの普及後は、開発者だけでなく、AIを業務で使える人の需要も広がりました。

ここでは、AI人材が求められる背景を、公的な調査をもとに3つ紹介します。

AI人材が求められる背景は、以下のとおりです。

1. AI人材の不足が推計されている
2. 生成AIでAIを使う仕事が広がった
3. DXの推進にAI人材が欠かせない

AI人材の不足が推計されている

AI人材は、国の調査で将来の不足が推計されています。AIを導入する企業が増える一方で、AIを扱える人材の育成が追いつかないためです。

たとえば、経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年）では、2030年にAI人材が平均で約12.4万人不足すると推計されています。同じ調査では、IT人材全体の不足も中位の推計で約45万人とされています。

ただし、2019年の推計は生成AIが広まる前の数字です。現在は、AIを作る人材だけでなく、AIを使って業務を変える人材も含めて需要を考える必要があります。

生成AIでAIを使う仕事が広がった

生成AIの登場で、AIはエンジニア以外の職種でも使う道具になりました。文章・資料・データ集計など、多くの職種の日常業務に生成AIを使える場面があるからです。

たとえば、国際労働機関（ILO）が2025年5月に公表した調査では、世界の労働者の4人に1人が、生成AIの影響を受ける可能性のある職業に就いているとされています。影響が最も大きいのは事務職で、業務の一部をAIに任せ、人は判断や調整に時間を使う働き方への変化が見込まれています。

ただし、ILOの調査は「仕事がなくなる」ではなく「仕事の中身が変わる」可能性を示したものです。業務のどこをAIに任せるかを決められる人が、AI人材として評価されやすくなります。

DXの推進にAI人材が欠かせない

DXを進める企業では、AIを使った業務改善や新サービスの企画を担う人材が必要です。デジタル技術で事業を変える際に、データの分析や業務の自動化にAIを使う場面が増えているためです。

たとえば、IPAのDX推進スキル標準では、データサイエンティストの役割に「AIシステムに関する仕組みの設計・実装・運用」が含まれています。DXの推進とAIの活用は切り離せない関係です。

ただし、DXの推進には、AIの知識だけでなく業務と現場の理解が欠かせません。社内の業務をよく知る方がAIを学ぶと、外部から採用したエンジニアにはない強みになります。

AI人材の代表的な職種と年収

AI人材の職種は、AIを作る仕事・企画する仕事・使う仕事で分かれ、年収も職種によって差があります。年収の目安は、求人サイトの数字より、公的な統計で確認すると比べやすくなります。

ここでは、AI人材の代表的な職種6つを、厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）の公開データとあわせて紹介します。

AI人材の代表的な職種を、タイプ・仕事内容・年収の公的統計で比較します。

※年収は厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）より（令和7年賃金構造基本統計調査・職業分類単位の数値。2026年10月時点）

job tagでは、AIエンジニアの有効求人倍率は1.96、データサイエンティストは8.91と公開されています。ただし、職業分類単位の数値のため、同じ職種名でも企業や経験年数で年収は大きく変わります。職種ごとの仕事内容はAIの仕事一覧で、開発職を目指す方はAIエンジニアになるにはで詳しく解説しています。

AI人材に求められるスキル6つ

AI人材に求められるスキルは、AIを作る側か使う側かで、必要な深さが変わります。使う側のAI人材にとって最初に必要なのは、プログラミングより、業務でAIを使いこなす力です。

ここでは、AI人材に求められるスキル6つを、使う側・作る側での必要度とあわせて解説します。

AI人材のスキル6つを、使う側と作る側で比較します。

※◎＝必須、○＝あると強い、△＝なくても始められる

上の表のとおり、使う側のAI人材は、プログラミングがなくても始められます。AIのスキル全体の学び方は、仕事で使えるAIスキルの記事でロードマップとしてまとめています。

AIの基礎知識

AIの基礎知識は、どのタイプのAI人材にも共通して必要なスキルです。AIにできること・できないことを知らないと、任せる業務の選び方を誤るからです。

たとえば、生成AIはもっともらしい誤りを出すことがあると知っていれば、数字や固有名詞を毎回確認する前提で業務に組み込めます。機械学習・ディープラーニング・生成AIの違いを、自分の言葉で説明できる程度が目安です。

ただし、基礎知識は学ぶだけでは評価されません。業務で使った経験と組み合わせて初めて、AI人材としての強みになります。

生成AIを業務で使うスキル

生成AIを業務で使うスキルは、使う側のAI人材の中心になる力です。ChatGPT（OpenAI）やGemini（Google）、Claude（Anthropic）などのツールは、指示の出し方と確認のしかたで成果が大きく変わるためです。

たとえば、議事録の要約を頼む際に「誰向けに・何文字で・どの形式で」を指示に入れると、手直しの時間が短くなります。目的・前提・出力形式・条件を指示に含める習慣をつけると、業務での成果が安定します。

ただし、会社が利用を認めていないツールに業務情報を入力してはいけません。使う前に社内のルールを確認しましょう。

課題設定・業務を分解する力

課題設定・業務を分解する力は、AIを業務の成果につなげるために欠かせないスキルです。AIは指示された作業は得意でも、どの業務をAIに任せるべきかは人が決める必要があるからです。

たとえば、「営業資料づくり」を「情報収集・構成づくり・下書き・デザイン・確認」に分けると、AIに任せやすい工程（下書き・情報整理）と人が担う工程（最終判断・顧客に合わせた調整）が見えてきます。

ただし、業務の分解は、現場の仕事をよく知る方ほど得意な作業です。これまでの職務経験が、そのままAI人材としての強みになります。

データを扱うスキル

データを扱うスキルは、AIの出力を判断し、業務の改善を数字で示すために必要です。AIに渡すデータの質が悪いと、出力の質も下がるためです。

たとえば、Excelやスプレッドシートで集計・グラフ化ができる方なら、AIで業務を改善する前後の作業時間を比べて、成果を数字で示せます。作る側のAI人材は、統計の知識やSQLでのデータ抽出まで求められます。

ただし、使う側のAI人材が最初から統計学を深く学ぶ必要はありません。表計算で集計と比較ができる段階から始めれば十分です。

AIのルール・法律の知識

AIのルール・法律の知識は、AIを安全に業務で使うための前提となるスキルです。情報漏えいや著作権の問題を起こすと、AIの活用そのものが社内で止まってしまうからです。

AIを使う際に確認しておきたいルールは、以下のとおりです。

• 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月31日）
• 文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日）
• 勤務先のAI利用規程・情報セキュリティ規程
• 利用するAIツールの利用規約（入力データの扱い）

上記のルールを把握しておくと、社内でAIの導入を提案する際にも説明しやすくなります。

プログラミング・機械学習

プログラミング・機械学習のスキルは、AIを作る側のAI人材に必須のスキルです。AIのモデルを開発・改善するには、Pythonなどの言語と、機械学習の仕組みの理解が必要だからです。

たとえば、AIエンジニアを目指す場合は、Python・数学（線形代数・統計）・機械学習のライブラリを順に学びます。本業と並行して学ぶ場合は、使う側のAI人材より学習期間を長めに見込みましょう。

ただし、使う側のAI人材を目指す方は、プログラミングを後回しにしても問題ありません。業務の自動化を進める段階で、必要に応じて学べば十分です。

AI人材に未経験からなる方法【4STEP】

AI人材に未経験からなるには、資格や知識を集めるより、今の業務でAIを使った成果を作ることが近道です。企業がAI人材に求めるのは、AIの知識の量より「AIで業務をどう変えたか」だからです。

ここでは、未経験からAI人材を目指す方法を4つのステップで解説します。

未経験からAI人材を目指す4ステップの全体像は、以下のとおりです。

※期間は使う側のAI人材を目指す場合の目安。AIを作る側を目指す場合は、STEP2の学習期間を長めに見込む

AI人材に向いている方・向いていない方

AI人材に向いているかどうかは、AIの知識の量より、業務の改善に関心があるかで決まります。技術に詳しくなくても、業務の無駄に気づき、新しい道具を試せる方はAI人材を目指しやすい傾向があります。

ここでは、AI人材に向いている方と向いていない方の特徴を比較します。

向いていない方の特徴に当てはまっても、AI人材を目指せないわけではありません。業務の改善に関心を持ち、小さく試すところから始めれば、向いている方の特徴は後から身につけられます。

AI人材の将来性とキャリアの広げ方

AI人材の将来性は高く、特にAIを使って業務を変える人材は、職種を問わず求められ続ける見込みです。AIのツールは毎年新しくなりますが、業務の課題を見つけてAIで解決する力は、ツールが変わっても通用するからです。

ここでは、AI人材として経験を積んだあとのキャリアの広げ方を紹介します。

AI人材のキャリアの広げ方は、以下のとおりです。

• 今の職種のままAI活用の中心になる：部署のAI活用を担当し、社内で評価を高める
• AIを企画・推進する職種へ移る：AIプランナー・DX推進担当などへ社内異動や転職をする
• AIを作る職種へ進む：プログラミングと機械学習を学び、AIエンジニアを目指す
• AIを活用する企業へ転職する：これまでの業界・職種の経験とAIの活用経験を掛け合わせて応募する

どの道に進む場合も、評価されるのは「これまでの経験×AIで何を変えたか」です。学んだAIのスキルを転職につなげる具体的な手順は、未経験からAI転職する方法で解説しています。

企業が採用でAIの扱える人材のどこを見ているかは、AI時代に求められる人材の記事も参考にしてください。

まとめ：AI人材は「AIで業務を変えた経験」で目指せる

• AI人材とは、AIを使って業務を変えられる人のことで、AIを作る人・企画する人・使う人の3タイプがある
• 経済産業省の2019年の推計では、2030年にAI人材が平均で約12.4万人不足するとされている
• 求められるスキルは、AIの基礎・生成AIの活用・業務の分解・データ・ルールの5つが中心で、プログラミングは作る側で必須
• 未経験からは、タイプを決める → 基礎を学ぶ → 業務で使い成果物にする → 役割を広げる、の4ステップで進める

まずは今の業務を1つ選び、生成AIで改善できる工程がないかを書き出すところから始めましょう。