企業のためのAI人材「採用」「育成」「外注」の最適解とは
目次
AI活用の最大の壁。「AI人材ゼロ」という現実的課題
「AIを導入したが使われない」「誰に指示すればいいか分からない」という経営課題に対し、「AI人材の不在」は今や経営マターです。
経済産業省は2030年にAI人材が最大12.4万人不足すると予測 ¹。IPAのデータでは日本企業の85%以上がDX人材不足を訴え、これは米独を上回ります ³。AI関連求人数は2017年度比で約6.6倍に急増しました ⁵。
多くの経営者は「採用」を考えますが、その道は険しいです。日本の「AI戦略2022」は、「AIのシステムを構築できるような技術者を求めていては、AIの導入は遅れがちになる」「既存のAIを利用し、他の部分で差別化していくことも一つの有効な手段」と提言しています ⁶。
ゴールはAI開発ではなく、「AIを活用した事業課題の解決」です ⁶。「AI人材＝高度なAIモデル開発者」と狭く定義すると、選択肢は高難度の「採用」しか残りません。しかし、本当に必要なのは、自社課題を理解しAIで解決策を企画・実行できる「AI活用担当者」です ⁷。AI求人が営業や企画部門にも広がっている事実がこれを裏付けています ⁸。
本記事では、「AI人材がいない」課題に対し、①育成、②採用、③外注の3択を比較・分析し、コスト感や最適な戦略を提示します。
【選択肢1】既存社員を「育成」する：未来への投資としてのリスキリング
既存社員にAIスキルを習得してもらう「育成」は、持続的な能力開発投資です。
メリットとデメリットの分析
メリット
- ◎ 深い業務理解に基づく的確な活用: 育成の最大の強みです。外部専門家は業務やデータの文脈理解に時間がかかります ⁹。既存社員は現場の勘所を持つため、AIの最適な活用法を的確に判断できます。
- ◎ 高いロイヤリティと定着率: 会社からの成長投資は、社員のエンゲージメントを向上させます。引き抜きリスクのある外部採用とは対照的に、人材流出リスクを低減させるリテンション戦略にもなります。
- ○ 組織全体のAIリテラシー向上: 育成された社員が「AIエバンジェリスト」となり、同僚の相談や成功事例の共有を通じて、組織全体のAIリテラシーが底上げされ、全社的な活用文化が醸成されます ¹¹。
デメリット
- × 成果が出るまでの時間: 即効性はありません。基礎理解に1～2ヶ月、実務活用に3～6ヶ月、組織をリードするには1～3年といった期間を見込む必要があります ¹²。経営陣の長期的支援が不可欠です。
- △ スキルレベルの限界: 社内育成だけで最先端の研究者レベルを育てるのは非現実的です ²。主眼は「AI活用人材」や技術とビジネスの橋渡し役「ビジネス・トランスレーター」の育成に置くべきです。
- △ 対象社員の負担増: リスキリングは本業務への追加負荷です。育成が「自己啓発」でなく会社の公式ミッションであるという経営層の明確なコミットメントがなければ、学習は中途半端に終わります。DX人材育成の失敗は、経営層のビジョン不明確や現場任せが主因です ¹⁴。
育成コストの現実的な内訳
費用は手法により異なります。
- eラーニング／オンライン研修: 基礎リテラシー向上に最適で高コスパ。1人月額数千円～年3万円～15万円程度 ¹⁵。
- 公開セミナー: 特定テーマを少人数で学ぶ。1人1日あたり2万円～5万円程度 ¹⁵。
- 講師派遣型企業研修: 自社課題に合わせカスタマイズ可能だが高コスト。1日あたり20万円～100万円以上が目安 ¹⁵。
戦略的視点：「人材開発支援助成金」の活用
育成コストを考える上で、厚生労働省「人材開発支援助成金」は必須です。「事業展開等リスキリング支援コース」などを活用すれば、AI分野の研修費用が大幅に軽減されます ²⁰。
この制度は、経費の最大75%（中小企業）に加え、受講中の賃金一部も助成されます ²⁰。要点は、研修開始前に労働局へ「職業訓練実施計画届」を提出することです ²²。多くのAI研修が対象で、申請サポートもあります。活用すれば、育成はコストでなく国の支援する戦略的投資に変わります。
育成成功には、研修購入だけでは不十分です。組織の文化変革として捉え、経営層がビジョンを示し、「なぜ学ぶのか」を伝え、実践の場と評価の仕組みを整える必要があります。経営者自ら学ぶ姿勢が変革を加速させた事例もあります ²⁵。
【選択肢2】外部から専門家を「採用」する：即戦力を求めるハイリスク・ハイリターン戦略
高度なスキルを持つAIエンジニア等を中途採用し、特定のミッションを迅速に遂行する直接的なアプローチです。
メリットとデメリットの分析
メリット
- ◎ 高度なスキルと即戦力: 自社独自のAIサービス開発や高度な予測モデル構築など、複雑なプロジェクトに即時着手できます ²。ノウハウゼロからでも技術レベルを一気に引き上げ可能です。
- ○ 新しい知見と技術の導入: 外部専門家が最新トレンドや他社事例といった「外の血」をもたらし、組織の技術的停滞を防ぐ触媒となります。
デメリット
- ×× 極めて高い採用難易度とコスト: AI人材市場は深刻な「超売り手市場」です。情報・通信系の有効求人倍率は全体を大きく上回り ²⁶、AIスキル人材の求人倍率は7倍超とのデータもあります ²⁷。GAFAMやスタートアップとも競争になります。
- ×× 高騰する報酬水準: 競争により報酬は高騰。AIエンジニア等の平均年収は600万～1,000万円が一般的ですが ²⁸、トップタレントには年収1,500万～2,000万円超の提示も珍しくなく、3,000万円のケースも見られます ³⁰。高額な成功報酬も発生します。
- × 高いミスマッチのリスク: 高コストで採用しても成果が出ないリスクがあります。原因はスキル不足より、データクレンジングや部署調整といった「非AI業務」 ⁹ や企業文化への不適応が多いです。生成AIの普及で実力を見極めるのも難しくなっています ³¹。
戦略的視点：職務ではなく「達成すべきミッション」を定義する
採用の失敗は「AIエンジニア募集」といった漠然とした求人から始まります。成功には、経営陣が「なぜ専門家が必要か」を突き詰め、「達成すべきミッション」を具体的に定義することが不可欠です ⁷。
例えば「問い合わせ対応コストを半年で30%削減する」「製造ラインの非計画停止時間を年間5%削減する」といったミッションです。これにより求めるスキルが明確になり、候補者も役割をイメージでき、ミスマッチを低減できます。
採用は単なる穴埋めではなく、課題解決のための戦略的投資です。
さらに「定着リスク」も考慮すべきです。需要の高い人材は常時オファーを受けます。報酬だけでの引き留めは困難で、挑戦的なミッションや成長機会、専門家が活躍できる文化を提供し続けなければ、数年で離職し、投資と機会を失う可能性があります。採用戦略は定着戦略と一体です。
【選択肢3】専門パートナーに「外注」する：スピードと専門知識を即座に確保する
AIコンサルや開発を外部企業に委託する「外注」は、社内リソースゼロからでも迅速・低リスクに第一歩を踏み出せる現実的アプローチです。
メリットとデメリットの分析
メリット
- ◎ 圧倒的なスピードと俊敏性: AIプロジェクトを最速で立ち上げる方法。契約後数週間で専門家チームを確保し開始できます ³⁴。育成や採用の時間がない場合に有効です。
- ◎ リスクの最小化: 高額な採用コストやミスマッチリスクを回避できます。プロジェクト単位契約や小規模なPoCから始められるため、投資をコントロールし費用対効果を見極められます。「スモールスタート」に最適です。
- ○ 客観的な外部視点: 外部パートナーは多様な業界知見に基づき、内部では気づかない新たなAI活用法や本質的な業務課題を指摘することがあります ³⁵。
デメリット
- × ノウハウが社内に蓄積されない（ブラックボックス化のリスク）: 最大の懸念点。外部に「丸投げ」すると、プロジェクト完了後に知見が残らず、改修のたびに同じパートナーに依存する「ベンダーロックイン」に陥るリスクがあります ³⁶。
- △ 継続的な運用コスト: プロジェクトや運用・保守が続く限りランニングコストが発生します。ただ、専門人材を正社員雇用し続けるより、必要な時に専門性を確保できる外注の方がトータルコストを抑えられる場合もあります。
- △ 業務理解のための時間: パートナーが自社の複雑な業務を理解するには時間が必要です。立ち上がり期間中、社内担当者はヒアリング等に多くの時間を割く必要があります。
外注コストの現実的な内訳
費用はフェーズごとに発生します。
- フェーズ1：コンサルティング & PoC（概念実証）: プロジェクトの成否を分ける初期段階。課題特定と実現可能性・費用対効果を検証。費用は100万円～500万円程度、期間は1～3ヶ月が目安 ³⁸。
- フェーズ2：本格開発・実装: PoCの有効性確認後、本格開発へ。「人月単価」計算が多く、シニアAIエンジニア1人月額100万円～250万円が相場 ³⁸。3～6ヶ月のプロジェクトで総額500万円～1,500万円以上になることもあります。
- フェーズ3：運用・保守: 稼働後のサーバー費用、モデル再学習、精度監視など。月額数十万円からの継続コストが発生します ⁴⁰。
戦略的視点：「丸投げ」から「伴走支援」へ
外注の弱点「ノウハウが蓄積されない」を克服するのが「伴走支援」です ⁴²。単なる成果物納品とは異なります。
伴走支援モデルでは、パートナーの役割に「クライアントへのノウハウ移転」が明確に含まれます ³⁷。契約時に自社社員をプロジェクトメンバーとしてアサインし、仕様策定からデータ分析、運用保守まで一体で業務を遂行。パートナーは開発者兼メンターとなります。
これにより、外注はコストでなく、実践的OJTによる「投資」へと昇華します。外部の専門知識で迅速に成果を出しつつ、知見を社内に根付かせる。「外注」と「育成」のメリットを両立させる戦略的選択肢です。
比較一覧表と判断フレームワーク：我が社の最適解を見つける
「育成」「採用」「外注」の特性を整理し、最適解を導くフレームワークを提示します。
3つの選択肢：強みと弱みの比較一覧
| 評価軸 | ① 育成 (リスキリング) | ② 採用 (外部専門家) | ③ 外注 (専門パートナー) |
| 成果までのスピード | 遅い (数ヶ月～年単位) | 速い (即戦力) | 最速 (契約後すぐ) |
| 初期コスト | 低～中 | 高～超高 | 中～高 |
| 到達可能なスキルレベル | 応用レベル (AI活用人材) | 専門家レベル (AI開発者) | 専門家チーム |
| 社内へのノウハウ蓄積 | ◎ (組織の資産になる) | ○ (個人に依存) | × (伴走支援モデルを除く) |
| 実行難易度 | 中 (文化変革が必要) | 高 (獲得競争が熾烈) | 低 (パートナーが主導) |
| リスク | 低 (投資額が比較的小さい) | 高 (ミスマッチ時の損失大) | 低 (スコープを限定可能) |
AI人材戦略 診断フレームワーク
以下の3質問で、取るべき戦略の方向性が見えてきます。
【質問1】 AI活用の主な目的は？
- A) 全社的な業務効率化、生産性向上(例: 定型業務自動化、情報検索高度化、資料作成補助など)→ 【質問2】へ
- B) AIを中核とした新規事業・サービスの開発(例: 独自推薦エンジン開発、AI搭載製品投入など)→ 【質問3】へ
【質問2】 (目的が「A: 業務効率化」の場合) 成果を求める時間軸は？
- A) 短期 (6ヶ月以内) で具体的な成功事例が欲しい→ 推奨戦略： まず「③ 外注 (伴走支援型)」で特定業務のPoCからスモールスタート。並行し、助成金活用で「① 育成」（eラーニング等）に着手。
- B) 中長期的 (1～3年) に組織能力を構築したい→ 推奨戦略： まず助成金を活用した「① 育成」を最優先。キーパーソンを選抜・研修し社内推進チームを組成。必要に応じ「③ 外注」コンサルを活用し計画策定やテーマ選定を支援。
【質問3】 (目的が「B: 新規事業開発」の場合) 予算とリスク許容度は？
- A) 予算に限りがあり、リスクは最小限に抑えたい→ 推奨戦略： 「② 採用」は高リスクなため、まず「③ 外注 (伴走支援型)」でプロトタイプ開発。自社中核人材を関与させノウハウを吸収（OJTによる「① 育成」）。市場の反応を見て「② 採用」を検討。
- B) 十分な予算があり、高いリターンを狙う→ 推奨戦略： 「② 採用」を視野に。ただし、まずは「③ 外注」パートナーと事業計画・技術戦略を策定。その上でミッションを定義しトップタレント採用に動く。採用後も外部パートナーと連携しチーム立ち上がりを支援。
このフレームワークは、自社の「目的」「時間軸」「予算」に沿って、合理的で失敗の少ない戦略の出発点を示します。
企業の最適解は「外注」と「育成」のハイブリッド戦略にある
多くの企業にとって、単一の選択肢は最適解ではありません。短期的な成果と長期的な組織能力の構築を両立させるには、戦略的な組み合わせが不可欠です。
最も現実的で賢明な戦略は、「③ 外注」と「① 育成」を組み合わせたハイブリッド戦略です。
これは、国のAI戦略が示す「外部の力を活用しつつ、内部の力を育む」という思想とも合致します ⁶。ハイリスクな採用の前に、まず外部の専門知識で確実な一歩を踏み出し、そのプロセスでノウハウを蓄積する。この段階的アプローチが成功の王道です。
このハイブリッド戦略を3フェーズに分解します。
【フェーズ1：短期 (0～6ヶ月)】 「外注」でスモールスタートし、小さな成功（Quick Win）を創出する
- アクション： 信頼できる外部パートナーと「伴走支援」契約を結びます ⁴³。対象は、特定の部門における明確な課題（例：品質検査の一部自動化 ⁴⁵、報告書作成の効率化 ⁴⁶）に絞り込み、成果が測定しやすいテーマを選びます。
- ゴール： 測定可能な成功事例（Quick Win）を一つ作ること。これによりAIの価値を社内に示し、懐疑的な意見を払拭し、次への投資合意を促します ³⁴。
【フェーズ2：中期 (6～18ヶ月)】 OJTによるノウハウ吸収と、全社的なリテラシー向上を並行推進する
- アクション： 2つの育成トラックを同時に走らせます。
- OJTによる実践的スキル習得： プロジェクトチームに自社エース社員を最低2名以上、専任でアサイン。彼らのミッションは、パートナーの開発プロセスや思考法を吸収し、社内用に体系化すること。パートナー側にもノウハウ移転協力を契約要件とします ³⁷。
- 全社的な基礎リテラシー向上： 並行し、全社員対象のAIリテラシー研修を開始。eラーニング等を活用し、「人材開発支援助成金」で費用を軽減します ²⁰。
- ゴール： 外部依存から脱却し、初期システムの運用・改善を共同で担える状態へ移行。同時に組織全体のAI理解度と受容性を高め、現場から次の活用アイデアが生まれる土壌を育みます。
【フェーズ3：長期 (18ヶ月以降)】 内製化への移行と、戦略的「採用」の検討
- アクション： フェーズ1のシステムが安定稼働し、フェーズ2で育成した人材が運用保守を担えるようになった段階で、本格的な「内製化」を検討します。
- ゴール： この成熟段階で初めて「② 採用」が現実的かつ効果的な選択肢となります。「AIで何かしたい」ではなく「このシステムを発展させるため〇〇のスキルが必要」と明確なミッションを提示できるからです。成功実績と活躍環境が整っているため採用競争を有利に進められ、成功確率は格段に高まります。
すべてを自前でやろうとせず、外部に丸投げするのでもない。最適解は「プロの力を借りながら、今いる社員と共に学ぶ」ハイブリッドなアプローチにあるかもしれません。リスクを抑え確実な成果を生むこの第一歩が、AI時代を勝ち抜く最も確実なスタートとなるでしょう。
引用文献
- 不足する AI 人材の育成は間に合うのか – 大和総研,
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https://genee.jp/contents/ - DX外注？内製？中小企業がAI開発・導入で選ぶべき最適パートナー …,
https://manplus.co.jp/dx-outsourcing-inhouse/ - 生成AIの導入は外注すべき？費用・期間・支援範囲をわかりやすく …,
https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/generative-ai-outsourcing-guide/ - 【業界別】企業の生成AI活用事例13選と成果を徹底解説 | NTT …,
https://www.ntt.com/bizon/generation-ai-industry-case.html - 生成AIの活用事例14選！生成AIの導入を成功させるポイントやおすすめツールも紹介,
https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study
