【2026年7月最新】AI人材とは？定義・種類・年収相場と、企業が人材不足にどう向き合うべきか
aikanri-adminこの記事の内容
「AI人材を採用したいが、なかなか良い人が見つからない」「そもそもAI人材って、どんなスキルを持つ人を指すのか分からない」——多くの経営者・人事担当者が、AI人材の採用・確保に頭を悩ませています。
AI人材の需要は年々高まっている一方、供給は追いついておらず、採用市場での獲得競争は激化する一方です。しかし、この記事で伝えたい最も重要なメッセージは、「AI人材は外部から採用するだけでなく、社内で育成することもできる」という視点です。この視点を持てるかどうかで、今後の人材戦略の選択肢は大きく変わってきます。
この記事では、AI人材の定義・種類・年収相場、不足している理由を整理したうえで、中小企業が採用競争に頼らずAI人材を確保する方法、そして弊社（株式会社GENAI）の実運用データをもとに、非エンジニアの社員をAI人材へと育てる具体的なフローまで解説します。
代表菅澤
特に採用予算が限られる中小企業ほど、この視点の転換が経営判断として重要になってきます。ぜひ最後までじっくりお付き合いください。
AI鬼管理山崎
基礎知識だけで終わらせず、明日からの人材戦略に活かせる形で、具体的にお伝えできればと思います。
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 WHAT IS AI TALENT AI人材とは何か・2つの定義 「専門職」としての定義と「実務活用者」としての定義
「AI人材」という言葉には、大きく分けて2つの定義が存在します。この違いを理解することが、自社の人材戦略を考えるうえでの出発点になります。
1-1. 従来の定義：AI開発の専門知識を持つ人材
従来型の定義では、AI人材とは機械学習・ディープラーニング・LLMなどの専門知識を持ち、AIモデルの開発・運用を担う人材を指します。データサイエンティストやAIエンジニアがこの代表例です。
📚 用語解説
AI人材（従来の定義）：機械学習やディープラーニングの専門知識を持ち、AIモデルの設計・開発・運用を担う専門職人材。データサイエンティスト、AIエンジニアなどが該当し、高度な数学・プログラミングスキルが前提となる。
1-2. 新しい定義：生成AIを業務に組み込んで成果を出す人材
生成AIの普及とともに広がっているのが、「ChatGPTやClaudeなどの生成AIツールを業務に組み込み、アウトプットの質とスピードを飛躍的に高められる人材」という、より広い定義です。この定義では、専門的な開発スキルがなくても、AI人材として活躍できる余地が大きく広がります。
| 定義 | 必要なスキル | 代表的な職種 |
|---|---|---|
| 従来の定義（専門職） | 機械学習・数学・プログラミングの専門知識 | AIエンジニア、データサイエンティスト |
| 新しい定義（実務活用者） | 生成AIを業務に組み込む実践力・課題発見力 | AIビジネスパーソン（非エンジニア職全般） |
自社サービスにAI機能を組み込みたいなら従来型の専門人材が必要です。一方、社内業務の効率化・生産性向上が目的なら、新しい定義の「実務活用者」を育成する方が、コスト・スピードともに現実的な選択肢になります。
AI鬼管理山崎
02 TYPES AND SALARY AI人材の種類と年収相場 職種によって年収は大きく異なる
AI人材と一口に言っても、職種によって求められるスキルと年収相場は大きく異なります。
| 職種 | 年収相場の目安 | 主な業務内容 |
|---|---|---|
| データサイエンティスト | 約617万円（平均） | データ分析・モデル構築による示唆抽出 |
| AIコンサルタント | 約723万円（平均） | AI導入の戦略立案・企業への助言 |
| プロンプトエンジニア | 約1,500万円〜1,900万円（国内求人事例） | AIへの指示設計・出力精度の最適化 |
| AIエンジニア（海外水準） | 年収1,500万円超（月給換算約125万円） | AIモデルの開発・実装 |
| AIビジネスパーソン（非エンジニア） | 既存年収＋スキルプレミアム | 生成AIを業務に組み込み成果を出す |
📚 用語解説
プロンプトエンジニア：AIに対する指示文（プロンプト）を設計・最適化し、AIの出力精度を高めることを専門とする職種。専門的なプログラミングスキルがなくても、AIとの対話設計に長けていれば活躍できる比較的新しい職種。
注目すべきは、AIスキルを保有する人材は、職種を問わず平均25%程度の賃金プレミアムを得ているという調査データです。これは、AIスキルそのものが、専門職に限らず市場価値を押し上げる要素になっていることを示しています。
代表菅澤
📚 用語解説
賃金プレミアム：特定のスキルや資格を持つことで、平均的な給与水準に上乗せされる部分。AIスキルに関する調査では、生成AIを実務で活用できる人材が、そうでない人材と比べて平均25%程度高い賃金を得ているというデータが報告されている。
2-1. 年収相場から見える「専門職以外」の伸びしろ
表の年収データを見ると、専門職ほど高年収である一方、「AIビジネスパーソン（非エンジニア）」の年収は、既存の職種の年収にAIスキルの賃金プレミアムが上乗せされる形で伸びていく構造になっています。つまり、営業職・企画職・管理部門など、どんな職種であっても、AIスキルを身につけることで年収の伸びしろを作れる可能性があるということです。
03 WHY SHORTAGE AI人材が不足している3つの理由 需要・育成体制・人材流出という構造的な課題
3-1. 需要急増と供給不足
生成AI関連の求人は、近年急速に増加しています。一方で、国内企業のAI導入率はまだ低水準にとどまっており、「AIを使いたい企業」と「AIを使える人材」のギャップが急速に広がっているのが実情です。
3-2. 人材育成体制の遅れ
教育機関・企業内の育成体制の整備が、AI技術の進化スピードに追いついていません。体系的にAI活用を学べる場が限られていることが、供給不足に拍車をかけています。
3-3. 海外への人材流出
高い報酬水準を提示できる海外企業に、優秀な人材が引き抜かれるケースも増えています。国内企業が提示できる報酬水準との差が、人材の流出を後押ししている側面があります。
AI導入企業の
急速な増加
育成体制の
整備遅れ
海外への
引き抜き
中小企業ほど
不利な状況に
大企業や海外企業と同水準の報酬を提示できない中小企業にとって、外部からのAI人材採用は年々難しくなっています。採用一辺倒の戦略では、いずれ限界が来ることを想定しておく必要があります。
📚 用語解説
人材の需給ギャップ：特定のスキルを持つ人材への需要（採用したい企業数）と、実際にそのスキルを持つ人材の供給（労働市場に存在する人数）の差。ギャップが大きいほど採用競争は激化し、賃金水準も上昇しやすくなる。AI人材市場は現在このギャップが大きい状態にあるとされる。
この需給ギャップは、AI技術の進化スピードが速いほど拡大しやすい性質を持っています。教育機関のカリキュラム整備や企業の育成体制の構築には一定の時間がかかるため、技術の進化に対して人材供給が構造的に遅れがちになるのです。この構造を理解しておくと、「なぜ採用が難しいのか」を冷静に捉えられるようになります。
04 GROW NOT HIRE 【独自】中小企業は「採用」より「育成」で考える 外部から獲得するコストと、内部で育てるコストを比較する
採用市場が過熱する中、中小企業がAI人材を確保する現実的な選択肢は「社内での育成」です。ここでは、採用と育成のコスト構造を比較します。
| アプローチ | コスト構造 | リスク・課題 |
|---|---|---|
| 外部からの採用 | 高水準の年収提示＋採用エージェント費用 | 採用競争の激化、獲得できる保証がない |
| 社内での育成 | AIツール利用料＋学習時間の投資 | 育成には一定期間が必要、即戦力にはならない |
外部採用は「見つかれば早いが、見つかる保証がなく、コストも高い」選択肢である一方、社内育成は「時間はかかるが、既存社員の業務理解を活かせて、コストも抑えられる」選択肢です。中小企業にとっては、後者の方が現実的なケースが多いといえます。
4-1. 「新しい定義」のAI人材なら育成のハードルは低い
前述の通り、AI人材には「従来の定義（専門職）」と「新しい定義（実務活用者）」があります。「新しい定義」のAI人材であれば、専門的な開発スキルは不要で、既存社員が数ヶ月の実践を通じて到達できる水準です。中小企業が目指すべきは、多くの場合こちらの育成です。
全社員に一律の育成を求めるのではなく、まず社内で「AIツールに前向きな社員」を数名選び、そこから育成の実績を作ってから横展開するのが、現実的で失敗の少ない進め方です。
AI鬼管理山崎
4-2. 育成にかかる「見えないコスト」も理解しておく
社内育成は外部採用よりコストが低いというメリットがある一方、「育成期間中の生産性の一時的な低下」「育成担当者の時間的負担」といった見えないコストも存在します。この点を軽視すると、「思ったより時間がかかる」という不満につながりかねません。
現実的な対処法としては、最初から大きな成果を求めず、小さな業務改善の積み重ねとして育成を捉えることです。「3ヶ月でAI人材を量産する」といった急激な目標設定ではなく、「半年〜1年かけて、着実に社内のAI活用レベルを底上げする」という時間軸で計画することをおすすめします。
05 INTERNAL TRAINING 【独自】非エンジニアをAI人材に育てる社内フロー 4ステップで、既存社員をAI人材へと育てる
AIに前向きな
社員を選ぶ
1つの業務で
実践させる
成果を可視化し
横展開する
育成担当として
社内に広める
5-1. Step1〜2: 対象者選定と最初の実践
まず、社内でAIツールに興味・関心を持っている社員を1〜2名選びます。そのうえで、日報作成や資料整理など、効果が見えやすい定型業務にAIツールを導入し、実践経験を積ませます。
5-2. Step3〜4: 成果の可視化と横展開
実践を通じて得られた削減時間・効果を数値化し、社内で共有します。その後、成功事例を作った社員を「育成担当」として、他の社員への展開役に据えることで、無理なく育成の輪を広げていくことができます。
代表菅澤
5-3. 育成担当者に求められる役割
Step4で育成担当となる社員には、技術的な専門知識よりも「分かりやすく伝える力」「他の社員の疑問に根気強く付き合う姿勢」が求められます。育成担当者自身が最初から完璧である必要はなく、自分が試行錯誤した経験をそのまま共有できることの方が、むしろ他の社員にとって参考になりやすいものです。
また、育成担当者の負担が大きくなりすぎないよう、「質問対応の時間を週に数時間確保する」「成功事例をドキュメント化して繰り返し説明する手間を減らす」といった工夫も重要です。育成担当者自身の本来業務を圧迫しない設計を意識してください。
06 BEYOND HIRING 採用競争に頼らないための3つの施策 育成以外にも、中小企業ができることがある
6-1. 外部の専門家・コンサルタントを部分的に活用する
フルタイムでの専門人材採用が難しい場合、必要な期間だけ外部コンサルタントに支援を依頼するという選択肢もあります。常駐の人件費をかけずに、専門知識を必要なタイミングで取り入れられます。
6-2. AIエージェント型ツールで「人材不足」自体を補う
Claude Codeのようなエージェント型AIを業務に組み込むことで、専門人材がいなくても一定の業務自動化を実現できます。「人が足りないから何もできない」のではなく、「AIエージェントで人材不足の一部を補う」という発想も有効です。
6-3. 育成と採用のハイブリッド戦略
すべてを育成でまかなうのではなく、基礎的な業務活用は社内育成、高度な専門知識が必要な部分は外部人材や専門サービスに依頼するというハイブリッドな戦略も現実的です。自社に必要な水準を見極めて、適切に使い分けることが重要です。
6-4. 「今いる人材で何ができるか」から逆算する
採用競争に消耗する前に、まず「今いる社員のスキル・興味関心を棚卸しし、AI活用にどう組み合わせられるか」を検討することをおすすめします。意外と、既存社員の中にAIツールへの適性や関心を持つ人材が眠っているケースは少なくありません。採用活動を始める前に、この社内棚卸しのステップを挟むだけで、無駄な採用コストを避けられる可能性があります。
07 CLAUDE CODE ROLE AI人材育成とClaude Code活用の関係 ツールが「育成の教材」にもなる
Claude Codeのようなエージェント型AIは、単なる業務効率化ツールにとどまらず、社員がAIを使いこなす経験を積むための「実践教材」としても機能します。
日本語の指示だけで業務を進めてくれるため、専門知識がなくても「AIにどう指示すれば期待通りの結果が得られるか」を体感的に学べるのが特徴です。この経験の積み重ねが、そのまま「新しい定義」のAI人材への成長プロセスになります。
AI鬼管理山崎
7-1. 「指示の出し方」を学ぶこと自体がAI人材育成の中核
Claude Codeを使いこなす過程で社員が自然と身につけるのは、「AIに何をどう伝えれば、望む結果が得られるか」という指示設計の感覚です。この感覚は、Claude Codeに限らずあらゆる生成AIツールに応用できる汎用的なスキルであり、まさに「新しい定義」のAI人材が持つべき中核能力そのものです。
最初は簡単な指示しか出せなかった社員も、業務で使い込むうちに「もっと具体的に条件を伝えた方が精度が上がる」「複数の作業を一度に頼むより、段階的に依頼した方がうまくいく」といった経験則を自分なりに獲得していきます。この経験則の蓄積こそが、育成の実質的な中身になります。
📚 用語解説
OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）：実際の業務を通じてスキルを習得させる教育手法。座学中心の研修と異なり、実務の中で試行錯誤しながら学ぶため、実践的なスキルが身につきやすいとされる。AI活用スキルの育成は、このOJT型のアプローチと特に相性が良い。
AI人材の育成は、まさにこのOJT型のアプローチが有効な領域です。座学で生成AIの概念を学ぶだけでは、実務での応用力は身につきません。実際の業務にAIツールを組み込みながら、試行錯誤を繰り返す経験こそが、実務で通用するAI活用力を養う最短ルートになります。
08 GENAI CASE DATA 【独自データ】GENAIが実践する全社員AI人材化の実例 Claude Max 20xを全社導入する会社の人材育成の実際
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Max 20xプラン（月額$200・約30,000円）を契約し、経営・営業・広告・記事制作・経理・秘書業務まで社内のあらゆる業務にAIを組み込んで運用しています。この過程で、社員一人ひとりが自然と「新しい定義」のAI人材へと育っています。
| 業務領域 | 主な用途 | 削減時間（概算・肌感） |
|---|---|---|
| 営業 | 提案書・見積・顧客別資料の自動生成 | 週20h → 週2h |
| 広告運用 | 週次レポート・CPA分析・配信内容調整 | 週10h → 週1h |
| ブログ記事 | SEO記事執筆・リライト・内部リンク最適化 | 1本8h → 1本1h |
| 経理 | 請求書チェック・経費仕訳・Freee連携 | 月40h → 月5h |
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、業種・業態・担当者のスキルによって削減時間は変動します。「AIを業務全般でどこまで使い倒せるか」の参考情報としてご覧ください。
弊社では特別な採用活動をすることなく、既存の社員がAIツールを日常的に使い込むことで、自然発生的にAI活用力を高めてきました。これは、外部からAI人材を採用するのではなく、社内で育てるというアプローチの有効性を示す実例だと考えています。
代表菅澤
8-1. 「AI人材になろう」ではなく「楽になろう」から始まる育成
弊社の実例から得られる最大の学びは、「AI人材を育成しよう」という号令ではなく、「この業務を楽にしたい」という現場の切実な動機からスタートした方が、結果的にうまくいくということです。トップダウンで「AIを勉強しろ」と指示するよりも、日々の面倒な作業を軽減する手段としてAIを提示する方が、社員の自発的な活用意欲を引き出しやすい傾向があります。
この「楽になりたい」という素朴な動機は、実は非常に強力な学習ドライバーです。義務感で学ぶ知識よりも、「これで自分の仕事が楽になる」という実感を伴った学びの方が定着しやすいのは、AI活用に限らずあらゆるスキル習得に共通する原則だといえます。
09 STRATEGY GUIDE 企業規模別・AI人材確保の戦略早見表 自社の規模に合った戦略を選ぶ
| 企業規模 | おすすめの戦略 | 補足 |
|---|---|---|
| 小規模（〜10名程度） | 経営者自らが実践し、社内に広める | 育成担当を別途置く余裕がない場合、トップ主導が有効 |
| 中規模（10〜100名程度） | 育成対象を選定し、段階的に社内展開 | 成功事例を作ってから横展開するのが定石 |
| 大規模（100名以上） | 育成体制の構築＋一部専門人材の採用 | 規模が大きいほど体系的な育成プログラムが必要 |
10 CONCLUSION まとめ ── AI人材は「探す」より「作る」時代へ 採用競争に消耗せず、社内で育てる発想を持つ
この記事では、AI人材の定義・種類・年収相場、不足している理由、中小企業が採用より育成で考えるべき理由、非エンジニアを育てる社内フロー、そして弊社GENAIの実運用データまでを解説しました。最後にポイントを振り返ります。
長くなりましたが、実践に移す際は焦らず、まず1つの業務・1人の社員から始めてみることを意識してください。小さな一歩の積み重ねこそが、確実な成果につながっていきます。
採用市場の動向に一喜一憂するのではなく、自社の中に育成の芽を見つけることが、遠回りに見えて実は最も着実なAI人材確保の方法です。焦らず、着実に一歩ずつ進めていきましょう、応援しています。
もっとも重要なメッセージは、AI人材は「外部から探してくるもの」ではなく「社内で育てられるもの」という発想の転換です。採用競争が激化する中、この視点を持てるかどうかが、中小企業のAI活用の成否を大きく左右します。今いる社員の可能性に目を向けることから、AI活用の第一歩を始めてみてください。
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Codeを活用した社内AI人材育成の設計・伴走支援を行っています。「AI人材を採用したいがなかなか見つからない」「社内で育てたいが何から始めればいいか分からない」という方は、ぜひ一度ご相談ください。企業規模を問わず、育成の第一歩から一緒に設計します。
代表菅澤
AI人材を「採用する」から「育てる」へ、AI鬼管理が伴走します
採用市場での獲得競争に消耗するより、既存社員をAI人材へと育てる方が、中小企業にとって現実的な選択肢です。
弊社の実運用ノウハウをベースに、社内育成の設計をご相談いただけます。
AI鬼管理山崎
NEXT STEP
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実践してみませんか？
AI活用を自社で回せるようになりたい方へ
AI鬼管理
Claude Code・Cowork導入支援から業務設計・社内浸透まで実践ベースで伴走。「自社で回せる組織」を90日で作る経営者向けトレーニング。
よくある質問
Q. AI人材とはどんな人を指しますか？
A. 2つの定義があります。従来型は機械学習・ディープラーニングなどの専門知識を持つ開発人材、新しい定義は生成AIツールを業務に組み込みアウトプットの質とスピードを高められる実務活用者を指します。中小企業が目指すべきは多くの場合、後者の「新しい定義」のAI人材です。
Q. AI人材の年収はどれくらいですか？
A. 職種によって幅があります。データサイエンティストは平均617万円程度、AIコンサルタントは平均723万円程度、プロンプトエンジニアは国内求人事例で1,500万円〜1,900万円程度とされています。AIスキル保有者は職種を問わず平均25%程度の賃金プレミアムを得ているという調査データもあります。
Q. なぜAI人材が不足しているのですか？
A. 主な理由は3つです。生成AI関連の需要が急増する一方で供給が追いついていないこと、教育機関・企業内の育成体制の整備が遅れていること、そして優秀な人材が海外企業に流出していることが挙げられます。
Q. 中小企業がAI人材を確保するにはどうすればよいですか？
A. 外部からの採用競争に頼るより、既存社員を社内で育成する方が現実的な場合が多いです。AIに前向きな社員を選び、効果の見えやすい業務から実践させ、成果を可視化して横展開する、という段階的なアプローチが有効です。
Q. 非エンジニアでもAI人材になれますか？
A. なれます。「新しい定義」のAI人材は、専門的なプログラミングスキルよりも、生成AIツールを業務に組み込み成果を出す実践力が重視されます。日々の業務でAIツールを使い込む経験を積むことで、非エンジニアでも十分にAI人材として活躍できます。
Q. AI人材の育成にはどれくらいの期間がかかりますか？
A. 目安としては、1つの業務でAI活用の成果が見え始めるまでに1〜2ヶ月、それを社内展開して定着させるまでにさらに数ヶ月程度が一般的です。ただし、これは業種・担当者のスキルによって変動します。
Q. 外部採用と社内育成、どちらを優先すべきですか？
A. 基礎的な業務活用であれば社内育成が現実的でコスト効率も良い選択肢です。一方、高度な専門知識（AIモデルの開発など）が必要な場合は、外部の専門人材や専門サービスの活用も検討すべきです。自社に必要な水準を見極めて使い分けることが重要です。
（本記事に登場する年収データ・調査データは各種公開情報をもとに構成した目安です。最新の相場観については、各種求人サイト・統計調査を併せてご確認ください。年収は個人の経験・スキル・所属企業により大きく変動します。）
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受講者本人の業務を題材に、「使いこなせる」状態になるまで伴走する研修プログラム。1対1特化型・ハンズオン・法人講座の3コースを展開中。業務特化・実装まで踏み込むタイプのClaude Code研修です。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
