AI人材の採用が難しい理由とは？有効な採用手法と成功させる7つのポイントを解説

「AI人材を採用したいのに、求人を出しても応募がまったく集まらない」「そもそも、どこまでのスキルを持つ人材を『AI人材』と呼べばいいのか分からない」——このような悩みを抱える採用担当者・経営者は少なくありません。

AI人材市場は需要に対して供給が大きく不足しており、定義や採用手法を整理しないまま採用活動を進めると、選考が長期化したり、内定を出しても辞退されたりといったミスマッチが起きるリスクがあります。

本記事では、「AIに関する専門知識を持つ人材の獲得」に焦点を当て、AI人材の採用について以下の内容を解説します。

• AI人材の定義と職種タイプ
• AI人材の採用が難しい理由
• 有効な採用手法
• 採用を成功させる7つのポイント
• 採用代行（RPO）活用のメリット

AI人材の採用が思うように進まない、応募が集まらないといった課題解決の参考として、本記事の解説をご活用ください。

AI人材とは？採用前に押さえておきたい基礎知識

AI人材とは、AI（人工知能）に関する専門知識を活かし、AIの開発・実装・活用を通じて自社のビジネス課題を解決する人材の総称です。

ひとくちにAI人材といっても求められる役割や専門性は幅広く、採用活動を始める前に、まずはその定義とタイプ、求められるスキルの違いを正しく理解しておくことが、採用活動全体の土台になります。

AI人材の主な職種タイプ（機械学習エンジニア・データサイエンティスト・AIプランナー）

AI人材は、担う役割によって大きく3つのタイプに分類されます。

• 開発系（機械学習エンジニア）：AIモデルの設計・実装やシステムへの組み込みを担当
• 分析系（データサイエンティスト）：統計解析や機械学習を用いてデータからビジネス上の示唆を導き出す
• 企画系（AIプランナー）：現場の業務課題を整理し、AI活用の企画・要件定義を行う

同じ「AI人材」という言葉でも、この3タイプでは求められるスキルセットや採用市場での見極めポイントが大きく異なるため、まずは自社がどのタイプを必要としているのかを明確にすることが採用の第一歩です。

タイプを混同したまま募集をかけると、応募者側にも自社側にも役割のイメージがずれたまま選考が進んでしまう点に注意が必要です。

AI人材に求められるスキル・知識

AI人材に共通して求められるスキルとしては、まずPythonをはじめとするプログラミング言語のスキルが挙げられます。

加えて、統計学や線形代数といった数学的な知識、機械学習アルゴリズムの仕組みへの理解も欠かせません。

しかし、技術的なスキルだけでは実務では十分に機能しません。

自社が抱えるビジネス課題を正しく理解し、数ある技術の中から目的に適した手法を選定・提案できる力も、AI人材のスキルとして重要視されています。

また、AIの出力結果に対する著作権侵害リスクの判定や、個人情報保護法などのデータ保護法制に配慮できる「AI倫理・ガバナンス」の基礎知識も、企業が安全にAIを活用するうえで欠かせない要素です。

採用選考では、技術力とビジネス実装力の両方をバランスよく見極める視点が求められます。

AI人材の年収相場

AI人材の年収は、需要に対して供給が追いついていない需給ギャップを背景に、上昇傾向が続いています。

一般的な国内平均年収を大きく上回る水準で求人が出されるケースも多く、特に大手企業や外資系企業では、より高い待遇を提示して優秀な人材の獲得を図る動きが見られます。

年収水準の相場観を持たずに採用活動を進めると、候補者との条件面での交渉が難航し、内定辞退につながることもあるため、事前の市場調査が欠かせません。

職種タイプや経験年数によっても相場は大きく変動するため、自社が求めるポジションに近い水準を個別に把握しておくことが望ましいでしょう。

AI人材の採用が難しい5つの理由

AI人材の採用は、他の職種と比べて難易度が高いといわれています。

ここでは、AI人材の採用が難しいとされる代表的な5つの理由を整理します。

• 需給ギャップによる深刻な人材不足
• 「AI人材」の定義が曖昧なまま採用を進めてしまう
• 採用担当者側の技術理解が不足しやすい
• 大手企業・外資系との報酬・待遇競争が激しい
• 採用要件が高くなりすぎてしまう

1.需給ギャップによる深刻な人材不足

経済産業省の「IT人材需給に関する調査」では、生産性の上昇を見込まない場合で最大約14.5万人、労働生産性の向上を考慮した場合でも約12.4万人のAI人材が不足すると推計されています。

そもそもAI領域の専門知識を持つ人材の母数が少ないうえに、多くの企業が同じタイミングで獲得を目指しているため、採用市場における競争は年々激しさを増しています。

求人を出すだけでは候補者の目に留まりにくく、他社との差別化が求められる状況です。

今後も需要の拡大が見込まれる分野だけに、早い段階から採用体制を整えておくことが重要になります。

2.「AI人材」の定義が曖昧なまま採用を進めてしまう

AI人材の採用がうまくいかない最大の原因は、自社が求める職種タイプやスキルレベルを明確に定義しないまま募集を開始してしまうことにあります。

「AI人材」とひとくくりに求人を出しても、実際には機械学習エンジニアなのか、データサイエンティストなのか、あるいはAIプランナーなのかによって、求められる経験やスキルは大きく異なります。

定義が曖昧なままでは、求職者に自社が求める人物像が伝わらず、応募が集まらなかったり、選考を進めても期待とのミスマッチが発覚したりする事態を招きます。

3.採用担当者側の技術理解が不足しやすい

AI領域は、機械学習モデルの評価方法や運用体制など専門性の高いトピックが多く、人事担当者だけで候補者のスキルレベルを正確に見極めたり、魅力の伝わる求人票を作成したりすることが難しいという課題もあります。

技術的な理解が不足したまま選考を進めると、本来採用すべき優秀な候補者を見送ってしまったり、逆にスキル不足の人材を採用してしまったりするリスクが高まります。

現場のエンジニアと連携しながら選考を進める体制づくりが重要です。

選考基準をあらかじめ言語化し、面接官同士で評価のズレをなくしておくことも欠かせません。

4.大手企業・外資系との報酬・待遇競争が激しい

AI人材の獲得競争では、報酬額だけでなく、リモートワークの可否、扱える技術環境、研究開発への投資姿勢まで含めた総合的な条件で比較検討されるケースが増えています。

特に大手企業や外資系企業は、高水準の報酬に加えて充実した開発環境やキャリアパスを提示できるため、年収だけで対抗しようとすると採用競争で不利になりやすいのが実情です。

限られた予算の中でどう戦うか、自社ならではの魅力をどう打ち出すかが問われます。

5.採用要件が高くなりすぎてしまう

現場からの要望を一つひとつ積み上げて求人要件を作成した結果、1人の候補者にCTOクラスの幅広いスキルを求めるような、非現実的な募集内容になってしまうケースも少なくありません。

要件が高くなりすぎると、そもそも条件を満たす候補者がほとんど存在しなくなり、選考が長期化する原因になります。

必須要件と歓迎要件を切り分け、本当に譲れない条件から優先順位を整理することが重要です。

AI人材の採用に有効な5つの採用手法

AI人材の採用が難しい状況を踏まえ、ここではAI人材の採用に有効とされる代表的な5つの手法を紹介します。

従来の求人媒体だけに頼らず、複数の手法を組み合わせることで、母集団形成の幅を広げることができます。

• ダイレクトリクルーティング（スカウト）
• リファラル採用
• AI・エンジニア特化型エージェント・求人媒体
• SNS・技術コミュニティ・イベントの活用
• 副業・業務委託からの正社員登用

1.ダイレクトリクルーティング（スカウト）

ダイレクトリクルーティングは、転職サイトなどの転職市場に登録していない、いわゆる「転職潜在層」の優秀な人材にも直接アプローチできる手法です。

応募を待つ「受け身」の採用ではなく、企業側から積極的にスカウトを送る「攻め」の採用スタイルであり、希少性の高いAI人材・エンジニア採用と相性が良いとされています。

一方で、スカウト文面の作成や候補者リストの選定には一定のノウハウと工数が必要であり、片手間で運用すると成果が出にくい手法でもあります。

2.リファラル採用

リファラル採用は、社内で活躍しているエンジニアの人脈を通じて候補者を紹介してもらう手法です。

既に信頼関係のある社員からの紹介であるため、スキルの信頼性を見極めやすく、社風とのカルチャーマッチも期待しやすい点がメリットです。

一方で、紹介を依頼する社員の人脈やネットワークに依存するため、母集団の規模を大きく確保することが難しい側面もあります。

リファラル採用を活性化させるには、紹介インセンティブの設計や、社員が自社の魅力を語りやすい環境づくりも合わせて検討したいところです。

3.AI・エンジニア特化型エージェント・求人媒体

AI・エンジニア領域に特化した人材紹介エージェントや求人媒体を活用する方法もあります。

総合型のサービスと比べて母集団の質が高く、専門性の高いポジションでもマッチする候補者に出会いやすいのが特徴です。

ただし、成功報酬型の場合は採用決定時の手数料が高額になりやすいため、費用対効果を見極めながら活用することが重要です。

複数のエージェントを併用する場合は、求人票の内容や訴求ポイントを統一し、候補者に伝わる情報がぶれないようにする配慮も欠かせません。

4.SNS・技術コミュニティ・イベントの活用

勉強会やカンファレンスへの登壇・協賛、技術ブログでの情報発信、技術者コミュニティへの参加なども、AI人材との接点をつくる有効な手段です。

即効性は高くないものの、自社の技術力や取り組みを継続的に発信することで、中長期的な採用ブランディングにつながり、候補者側から興味を持ってもらいやすくなる効果が期待できます。

こうした発信活動は「採用広報」とも呼ばれ、どのチャネルを選び、どれだけ継続して発信できるかによって成果が大きく変わってきます。

5.副業・業務委託からの正社員登用

いきなり正社員として採用するハードルが高い場合は、まず副業や業務委託という形で協働し、実際の業務を通じてスキルやカルチャーフィットを相互に見極めたうえで、正社員登用へとつなげる方法も有効です。

候補者にとっても転職リスクを抑えながら自社の理解を深められるため、双方にとって納得感のあるマッチングを実現しやすい手法といえます。

特に、正社員採用の難易度が高いハイスキル層へのアプローチ手段として、近年注目度が高まっています。

AI人材の採用を成功させる7つのポイント

AI人材の採用を成功させるには、採用手法を工夫するだけでなく、社内の体制や進め方を見直すことも重要です。

ここでは、AI人材の採用を成功させるために押さえておきたい7つのポイントを解説します。

• 自社のAI活用目的から採用要件を明確にする
• 求めるスキルレベルを職種タイプごとに設定する
• 現場エンジニアを巻き込んだ選考体制をつくる
• 報酬以外の魅力（技術環境・裁量・データ資産）を整理する
• スピード感のある選考プロセスを設計する
• 採用と並行して社内育成・リスキリングも検討する
• 採用代行（RPO）など外部の専門リソースを活用する

1.自社のAI活用目的から採用要件を明確にする

AI人材採用の出発点となるのは、「自社は何のためにAIを活用したいのか」という目的を明確にすることです。

目的が定まって初めて、必要な職種タイプやスキルレベル、経験年数といった採用要件を具体的に定義できます。

目的があいまいなまま採用要件を作成すると、実際の業務内容と入社後のギャップが生まれやすくなるため注意が必要です。

経営層・現場・人事の間で目的のすり合わせを行い、共通の認識を持ったうえで採用活動をスタートさせましょう。

2.求めるスキルレベルを職種タイプごとに設定する

同じAI人材でも、最先端のアルゴリズムを研究開発するレベルを求めるのか、既存のAIモデルやツールを実装・活用できるレベルを求めるのかによって、採用の難易度や年収相場は大きく異なります。

自社の課題解決に本当に必要なスキルレベルを職種タイプごとに整理しておくことで、過剰な要件による採用難易度の上昇を防ぐことができます。

将来的な事業拡大を見据えて、現時点で必須のスキルと、入社後の育成で補えるスキルを切り分けて考えることも有効です。

3.現場エンジニアを巻き込んだ選考体制をつくる

人事担当者だけで技術的なスキルを正確に見極めることは容易ではありません。

カジュアル面談や選考の段階から現場のエンジニアに参加してもらうことで、候補者のスキルを的確に評価できるだけでなく、技術的な観点から自社の魅力を候補者に直接伝えられるというメリットもあります。

現場を巻き込んだ選考体制は、見極めと魅力づけの両面で効果を発揮します。

現場社員の稼働時間を確保するためにも、選考プロセスのどの段階でどれくらい協力してもらうかを事前に取り決めておくとスムーズです。

4.報酬以外の魅力（技術環境・裁量・データ資産）を整理する

報酬水準だけで大手企業や外資系企業と競うことが難しい場合は、報酬以外の魅力を整理して打ち出すことが重要です。

扱えるデータの種類や規模、利用できる計算リソース、技術選定における裁量の大きさ、身につけられるキャリアパスなど、自社ならではの訴求ポイントを具体的に言語化しておくことで、候補者に響く訴求ができます。

求人票や面談の場だけでなく、社員インタビューや技術ブログなど、さまざまな接点でこうした魅力を伝えていく工夫も効果的です。

5.スピード感のある選考プロセスを設計する

優秀なAI人材は複数の企業から同時にオファーを受けていることが少なくありません。

面接の日程調整に時間がかかったり、選考ステップが必要以上に多かったりすると、その間に他社で内定・承諾が決まってしまう可能性があります。

書類選考から内定までのリードタイムを短縮し、スピード感を持って選考を進める体制を整えることが、内定承諾率を左右する重要な要素になります。

関係者のスケジュールをあらかじめ確保しておくなど、社内の意思決定を早める工夫も欠かせません。

6.採用と並行して社内育成・リスキリングも検討する

外部からの採用だけに依存すると、市場の需給状況に採用計画そのものが左右されてしまいます。

既存社員、特にIT・エンジニア職の社員を対象にAI領域のリスキリング（学び直し）を進めることで、外部採用と社内育成を組み合わせたリスク分散が可能になります。

中長期的な視点では、育成による内部人材の底上げも有力な選択肢の一つです。

社内の実業務を題材にした実践的な育成プログラムを組めれば、育成と現場の課題解決を同時に進められる利点もあります。

7.採用代行（RPO）など外部の専門リソースを活用する

スカウト文面の作成・送信、求人媒体の運用、候補者との日程調整といった、専門知識が必要な一方で定型化しやすいノンコア業務については、採用代行（RPO：Recruitment Process Outsourcing）などの外部の専門リソースを活用する方法も有効です。

ノンコア業務を外部に任せることで、社内の採用担当者は候補者の見極めや動機づけといった、社内でなければ担えないコア業務に集中できるようになります。

次の章では、AI人材採用における採用代行（RPO）活用のメリットについて、さらに詳しく解説します。

AI人材の採用に採用代行（RPO）を活用するメリット

AI人材の採用は、社内のリソースやノウハウだけで完結させようとすると、どうしても限界が生じやすい領域です。

ここでは、採用代行（RPO）を活用することで得られる主なメリットを、AI人材採用ならではの視点も交えて紹介します。

• 母集団形成・スカウト業務を専門チームに任せられる
• 採用担当者がコア業務（見極め・動機づけ）に集中できる
• CASTER BIZ recruitingのAI・エンジニア採用支援

母集団形成・スカウト業務を専門チームに任せられる

ダイレクトリクルーティングの運用ノウハウを持つ専門チームが母集団形成・スカウト業務を代行することで、社内の人員が不足していても採用活動を止めずに進めることができます。

特にAI人材やエンジニアは、テンプレート化された定型文のスカウトメールを敬遠する傾向が強く、技術スタックやプロダクトの魅力を具体的に言語化したアプローチでなければ返信率が伸びにくいという特徴があります。

CASTER BIZ recruitingでは、こうした傾向を踏まえたスカウト文面の設計・改善を重ね、プロの運用によってスカウト返信率が10倍になったという実績も生まれています。

採用担当者がコア業務（見極め・動機づけ）に集中できる

スカウト送信や日程調整といったオペレーション業務を外部に任せることで、採用担当者は候補者の見極めや動機づけ（アトラクト）といった、社内の人間にしか担えないコア業務に時間を割けるようになります。

AI人材は引く手あまたであるため、経営層や現場エンジニアが候補者と直接向き合い、事業や技術の魅力を語る「動機づけ」の時間をいかに確保できるかが、内定承諾を左右する大きな要因になります。

実際に、専任の人事担当者がいない体制でも、経営層がアトラクトに集中できる仕組みを整えたことで、半年間で内定4名、内定承諾率100%を実現した事例も生まれています。

CASTER BIZ recruitingのAI・エンジニア採用支援

CASTER BIZ recruitingは、累計800社以上の採用支援実績を持つ採用代行（RPO）サービスで、AIエンジニア・機械学習エンジニア・データサイエンティストなど採用難易度の高い職種でも、戦略設計から母集団形成、選考運用、入社手続きまでを専門チームが一気通貫でサポートします。

知名度のない東大発のAI×XRスタートアップが半年間で11名の採用に成功した事例や、支援開始2ヶ月目からエンジニア採用の成果が出た事例もあり、導入企業からは「単なるアウトソーサーではなく、一つ一つの対応に魂が入っている」「相談したくなるパートナー」といった声も寄せられています。

AI人材の採用は「要件定義」と「採用体制づくり」から始めよう

AI人材の採用が難しい背景には、需給ギャップによる深刻な人材不足に加え、「AI人材」という言葉の定義が曖昧なまま採用を進めてしまうという、企業側の課題も存在します。

まずは自社がAIを活用する目的を明確にし、必要な職種タイプ・スキルレベルを具体的に定義した「要件定義」を行うことが、採用成功の出発点です。

そのうえで、ダイレクトリクルーティングや特化型エージェントなど複数の採用手法を組み合わせ、現場エンジニアを巻き込んだスピード感のある選考体制を整えることが求められます。

もっとも、専門性の高いAI人材採用を社内のリソースだけで完結させるのは容易ではありません。

母集団形成や選考運用といった実務を採用代行（RPO）に任せ、社内は見極めと動機づけに集中するという体制づくりも、有効な選択肢の一つです。