AI人材不足はなぜ起きる？2030年に12.4万人不足の現状と企業が取るべき対策を解説

AI人材不足とは、AI活用に必要な高度なスキルを持つ人材の供給が、企業の需要拡大に追いついていない状態を指します。

経済産業省の試算では2030年に最大約12.4万人、2040年には約340万人の人材不足が見込まれており、生成AIの普及とともに採用市場での獲得競争は年々激しさを増しています。

本記事では、AI人材不足について以下の内容を解説します。

• AI人材不足の現状
• 不足が起きる理由
• 企業への影響
• 解消するための対策
• 採用代行（RPO）活用のメリット

AI人材の採用や社内育成における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人材不足の現状【最新データ】

AI人材不足は、単なる体感ではなく公的な統計にも表れている社会的な課題です。

現状を示す主なデータは以下の4点です。

• 経済産業省の試算では2030年に最大約12.4万人のAI人材が不足
• 2040年にはAI・ロボット人材が約340万人不足する推計も
• 生成AIの普及でAI人材の需要はさらに拡大している
• AI人材の年収は高騰し、獲得競争が激化している

経済産業省の試算では2030年に最大約12.4万人のAI人材が不足

経済産業省が公表している調査では、AI需要の伸びが高位シナリオで推移した場合、2030年には最大で約12.4万人のAI人材が不足すると試算されています。

これはIT人材全体の不足数の中でも大きな割合を占める規模であり、需要の伸びに対して供給側の育成・輩出が追いついていない状況を示しています。

同調査では、需要の伸びが低位で推移した場合でも一定規模の不足が見込まれており、シナリオにかかわらず需給ギャップの解消が容易ではないことがうかがえます。

2040年にはAI・ロボット人材が約340万人不足する推計も

不足は2030年で止まるものではありません。

経済産業省の推計では、AIやロボットなどの先端技術を利活用できる人材が、2040年には約340万人不足するとされています。

これは短期的な採用難ではなく、長期にわたって続く構造的な課題であることを意味します。

企業は目先の採用だけでなく、中長期的な人材戦略として育成と確保の両輪を検討する必要があります。

生成AIの普及でAI人材の需要はさらに拡大している

2023年以降の生成AIの急速な普及は、AI人材需要をさらに押し上げています。

企業への調査では、生成AIの業務活用を進めるうえでの課題として「活用できる人材やノウハウの不足」を挙げる企業が最も多い結果となっており、需要が供給を大きく上回っている実態が浮き彫りになっています。

従来の機械学習エンジニアだけでなく、生成AIを業務に実装できるプロンプト設計やデータ活用の知見を持つ人材へのニーズも急速に高まっています。

AI人材の年収は高騰し、獲得競争が激化している

希少性の高まりを受け、AI人材の年収水準は上昇傾向にあります。

大手企業や外資系企業では、新卒であっても年収1,000万円程度の高待遇を提示するケースが見られるようになりました。

給与水準の上昇は人材獲得競争の激化を裏付けるものであり、限られた人材を巡って企業間の争奪戦が起きている現状を反映しています。

AI人材が不足する5つの理由

AI人材不足の背景には、複数の構造的な要因が重なっています。

代表的な理由は以下の5つです。

• AI技術の進化スピードに教育・育成が追いつかない
• 高度な専門スキルが求められ人材の母数が少ない
• リスキリング・学び直しの文化が定着していない
• 大手企業・外資系に優秀な人材が集中している
• 少子高齢化でIT人材全体の供給が減っている

1.AI技術の進化スピードに教育・育成が追いつかない

AI分野は技術の進化が非常に速く、大学のカリキュラムや企業の育成プログラムが最新の技術動向に追いつきにくいという課題があります。

数年前に主流だった技術が短期間で陳腐化することも珍しくなく、教育機関・企業のいずれにとっても、実務レベルで活躍できる人材を継続的に育成する体制を維持することが難しくなっています。

結果として、座学だけでなく実践的な経験を積んだ人材の絶対数が不足する状況が続いています。

2.高度な専門スキルが求められ人材の母数が少ない

AI人材には、プログラミングスキルに加えて統計学・数学・機械学習理論など幅広い専門知識が求められます。

求められる要件のハードルが高いため、条件を満たす人材の母数がそもそも限られており、企業が求める水準の人材を採用市場で見つけること自体が難しくなっています。

3.リスキリング・学び直しの文化が定着していない

日本企業は、諸外国と比較してOJTや自己啓発による学び直しの実施割合が低い傾向にあるとされています。

社会人が新たなスキルを習得する文化が根付いていないことは、社内からAI人材を生み出す土壌の弱さにつながっており、既存社員のリスキリングによる人材創出が進みにくい一因となっています。

経済産業省が認定する「第四次産業革命スキル習得講座」のように、AI・データ分野の学び直しを費用面で支援する公的制度も整備されていますが、こうした制度を積極的に活用する土壌はまだ十分に育っていないのが実情です。

4.大手企業・外資系に優秀な人材が集中している

豊富な計算リソースやデータ、高い給与水準を提示できるメガベンチャーや外資系企業には、優秀なAI人材が集中しやすい傾向があります。

そのため、中小企業やスタートアップほど採用のハードルが高くなり、人材獲得競争において不利な立場に置かれやすいのが実情です。

採用競争が激しい職種における採用戦略を検討する際は、大手と同じ土俵で戦うのではなく、自社ならではの魅力を明確に打ち出すアプローチが重要になります。

5.少子高齢化でIT人材全体の供給が減っている

少子高齢化に伴う労働人口の減少は、IT人材全体の供給を先細りさせる要因になっています。

IT人材全体の母数が縮小する中で、その中でも専門性の高いAI人材はさらに希少な存在となっており、業界全体の人手不足がAI人材の不足に拍車をかけている構図があります。

AI人材不足が企業に与える影響

AI人材の不足を放置すると、採用活動だけでなく事業運営全体に影響が及ぶ可能性があります。

企業が直面しやすい影響は以下の4つです。

• DX・AI活用プロジェクトが停滞する
• 既存社員への負荷集中と属人化リスク
• 採用コスト・人件費が高騰する
• 競争力の低下・ビジネス機会の損失

DX・AI活用プロジェクトが停滞する

AI活用を推進する役割を担う人材が社内に不在のままでは、構想したDXプロジェクトが検証段階から先に進まず、本番運用まで到達できないケースが少なくありません。

プロジェクトの停滞は投資対効果の観点でも大きな機会損失につながるため、推進役となる人材の確保は経営課題として位置づける必要があります。

既存社員への負荷集中と属人化リスク

限られたAI人材や情報システム担当者に業務が集中すると、特定の個人にノウハウが偏る属人化が進みやすくなります。

その担当者が離職した場合、プロジェクトの継続自体が困難になるリスクを抱えることになり、組織としての持続可能性を損なう要因となります。

採用コスト・人件費が高騰する

獲得競争の激化により、人材紹介手数料や提示年収などの採用コストは上昇を続けています。

エンジニア職の採用単価は他職種と比較しても高い水準で推移する傾向があり、1人あたりの採用コストが企業の採用予算を圧迫する要因となっています。

競争力の低下・ビジネス機会の損失

AI活用による生産性向上や新規事業の創出といった機会を逃すことは、中長期的な競争力の低下に直結します。

競合他社がAI活用を先行して進める中、自社の対応が遅れれば市場での差は徐々に拡大し、事業成長のスピードにも影響が及ぶ可能性があります。

AI人材不足を解消する5つの対策

AI人材不足は一朝一夕に解決できる課題ではありませんが、複数のアプローチを組み合わせることで不足を補うことは可能です。

企業が検討できる対策は以下の5つです。

• 採用要件を明確にして採用チャネルを見直す
• ダイレクトリクルーティングで転職潜在層にアプローチする
• 既存社員の育成・リスキリングで内製化する
• 業務委託・AI開発会社など外部リソースを活用する
• 採用代行（RPO）で採用体制を強化する

1.採用要件を明確にして採用チャネルを見直す

まず取り組みたいのが、求める職種タイプやスキルレベルを明確に定義することです。

「AI人材」とひと口に言っても、機械学習エンジニア・データサイエンティスト・AIプランナーなど役割は多岐にわたります。

要件を明確にしたうえで、AI・エンジニア採用に強い媒体やエージェントを選定することが、採用活動の第一歩になります。

2.ダイレクトリクルーティングで転職潜在層にアプローチする

求人を出して応募を待つ従来型の採用手法だけでは、転職市場に出てこない優秀な潜在層に出会うことは困難です。

企業側からスカウトを送るダイレクトリクルーティングは、転職を積極的に考えていない層にもアプローチできる「攻め」の採用手法として、AI人材の獲得において有効な選択肢の一つです。

3.既存社員の育成・リスキリングで内製化する

自社の業務やドメイン知識をすでに理解している既存社員に、AI関連のスキルを習得してもらう育成アプローチも有効です。

採用市場での獲得競争を回避できるうえ、業務理解のある人材がAIスキルを身につけることで、現場に即した形での活用が進めやすくなるという利点もあります。

4.業務委託・AI開発会社など外部リソースを活用する

正社員採用にこだわらず、副業・業務委託人材の活用や、AI開発を専門に手がける外部ベンダーへの委託も選択肢の一つです。

プロジェクトの規模やフェーズに応じて外部リソースを柔軟に組み合わせることで、社内に専任人材がいない状態でもAI活用を前進させることができます。

5.採用代行（RPO）で採用体制を強化する

スカウト運用や母集団形成といった採用実務の負荷が高く、社内リソースだけでは対応しきれないケースも少なくありません。

そうした場合は、採用代行（RPO）を活用し、採用実務を専門チームに任せることで、限られた社内リソースでも採用活動を止めずに進められる体制を構築できます。

次の章では、AI人材採用における採用代行活用のメリットを詳しく紹介します。

AI人材の採用に採用代行（RPO）を活用するメリット

AI人材のようにニーズの高い職種の採用では、スカウト運用のノウハウや候補者への向き合い方が成果を大きく左右します。

採用代行（RPO）を活用する主なメリットは以下の3つです。

• 採用のプロがスカウト・母集団形成を代行してくれる
• 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の採用支援

採用のプロがスカウト・母集団形成を代行してくれる

AI人材やエンジニアは、画一的な定型文のスカウトメッセージに対する反応が薄い傾向があります。

求める技術領域への理解を欠いたテンプレート文面では、経歴や志向性への関心が伝わらず、返信につながりにくいためです。

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は、候補者の経歴や使用技術を踏まえてスカウト文面を個別に調整するなど、AI人材特有の傾向を踏まえたアプローチを行います。

CASTER BIZ recruitingの支援実績では、こうした運用の見直しによってスカウトの返信率が10倍に改善した事例もあり、母集団形成の質を高めながら社内の採用活動を止めずに進められる点が、採用代行活用の大きなメリットです。

採用担当者がコア業務（見極め・動機づけ）に集中できる

スカウト送付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）といったコア業務に時間を割けるようになります。

特にAI人材は複数社から内定を得やすい立場にあるため、経営層や現場エンジニアが候補者と直接対話し、自社で働く魅力を伝える動機づけの時間が、内定承諾の可否を左右します。

CASTER BIZ recruitingの支援事例では、専任の人事担当者を置かない体制であっても、経営層がアトラクトに専念できる仕組みを整えたことで、半年間で内定4名・承諾率100%を実現したケースもあります。

CASTER BIZ recruitingの採用支援

CASTER BIZ recruitingは、エンジニア・AI人材採用の支援実績を持つ採用代行サービスです。

知名度の低いスタートアップであっても成果につなげている点が特徴で、東大発のAI×XRスタートアップでは、支援開始から半年間で11名の採用に成功した事例があります。

また、別の企業では支援開始からわずか2ヵ月目にエンジニア採用の成果が出始めたケースも報告されています。

利用企業からは「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」といった声が寄せられており、実務代行にとどまらない伴走型の支援スタイルが評価されています。

サービスの詳細は公式サイトで確認できます。

まとめ：AI人材不足への対策は「採用力の強化」と「育成・外部活用」の両輪で

経済産業省の試算によれば、AI人材の不足は2030年に約12.4万人、2040年にはAI・ロボット関連人材で約340万人にのぼるとされ、一過性ではなく長期的に向き合うべき課題です。

技術の進化スピードや専門性の高さ、獲得競争の激化といった複数の要因が重なり、採用だけで不足を解消することは容易ではありません。

だからこそ、採用チャネルの見直しやダイレクトリクルーティングといった「採用力の強化」と、既存社員の育成・外部リソースの活用という「育成・外部活用」の両輪で取り組むことが重要です。

特にAI人材のように争奪戦が激しい職種では、スカウト運用や動機づけの巧拙が採用成果を大きく左右します。

自社だけでの採用活動に限界を感じている場合は、CASTER BIZ recruitingのような採用代行（RPO）サービスの活用も検討してみてはいかがでしょうか。

専門チームによる伴走支援を受けることで、限られたリソースの中でもAI人材の獲得に向けた採用活動を着実に前進させることができます。