2022年に加速する「AI内製化」とは?ビジネスパーソン2,000人に企業のAI内製化・人材育成の状況を調査
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2022年に加速する「AI内製化」とは?ビジネスパーソン2,000人に企業のAI内製化・人材育成の状況を調査

AI inside 公式note

あらゆる企業・団体が更なるビジネル変革に向けて挑戦していく中、2022年はさらにAIの活用も進んでいくと考えられます。

日経クロステックは、1月4日に「2022年は全ての日本企業がAIの内製開発にかじを切る、そう予測できる理由」という記事を公開しており、AIの開発を自社内で行う「内製化」が進むと予測しています。当社CEO 渡久地 のコメントも掲載されておりますのでぜひご覧ください。

AI inside では、AIの内製化とAI人材育成の状況把握を目的に調査*を実施し、プレスリリースにて発表しました。今回はそのポイントを改めてご紹介します。

「AI内製化」とは?

「内製化」とは、これまで外部の専門家やベンダーなどに委託していた業務を自社内で行うことです。特に「AI内製化」はAI活用を行うために必要な、ビジネス課題の洗い出しやAI活用の企画・実証実験(PoC)・モデル設計・実装・運用などのプロセスを自社内で行うことを指します。

AI活用における委託の方法のパターンは様々ですが、本記事では、AI活用のプロセスをベンダーに頼りすぎず、自社内の従業員でAI活用のサイクルを回していける状態をAI内製化と定義します。

なぜAI内製化が必要なのか?

AIの委託開発には様々な課題があり、例えば、下記のようなものがあげられます。コスト・時間・データの取り扱い・人材などの面がネックになっています。

・導入・運用費用が高い
・PoC止まりになってしまう
・本番運用までに時間を要する
・ベンダーとのコミュニケーションコストがかかる
・データを会社外の第3者に渡さなくてはいけない
・社内のAI知識不足により活用できない

新たな価値を創出するビジネス変革のためには、スピード感のあるAI活用の実現が必要です。AI活用を内製化することで、AI委託開発の負担を軽減し、自社にマッチした最適なAI活用へと繋げることができます。

どれぐらいの人が内製化を検討しているのか?

AI inside は2,000人のビジネスパーソンに対して、どれぐらいの人が勤め先企業で内製化を検討しているかを調査しました。その結果、会社でAIを導入していると答えた人の約6割が「内製化に取り組んでいる・検討している」と回答しました。

一方で、AIに限らず「システムの内製化を検討しているかどうか」という質問に対する結果は、2,000人全体に対し、約2割が「内製化に取り組んでいる・検討している」と回答しました。そもそも全体的に内製化への意識がそれほど高いものではないことがわかります。

しかし、AIを導入している人に着目すると、内製化に取り組んでいる・検討中の層は多い結果となっています。AIの導入経験がある層は、AIがどのようなものか具体的に理解することができているため、ランニングコストやナレッジの蓄積などの観点からAIの内製化を検討している人が多いことがわかりました。

求められるAI人材育成の意識

AIを内製化する上で、クリアしなくてはならないポイントとなるのが、AIを活用する人材の確保です。調査結果では、AIを導入していると答えた人のうち約4割が「AIに関する研修を実施し、人材育成を行っている」と回答しています。

AI導入の課題として議論されることが多い「AI人材不足」ですが、導入や内製化が進んでいる企業では、AI導入・活用する過程で、AIの基礎や活用方法、より実践的な経験を身につけていると考えられます。

注目される学び直し「リスキリング」

人材育成に関して、注目されているのが「リスキリング」(Reskilling)です。

<リスキリング>
「新しい職業に就くために、あるいは、今の職業で必要とされるスキルの大幅な変化に適応するために、 必要なスキルを獲得する/させること」

出典:経済産業省 2021年2月26日 第2回 デジタル時代の人材政策に関する検討会
リクルートワークス研究所 石原直子 人事研究センター長/主幹研究員(2021年2月26日)
「リスキリングとは ―DX時代の人材戦略と世界の潮流―」https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/pdf/002_02_02.pdf

あらゆる職業において、AIの活用機会が増えてくることを想定し、AIスキルを高めるリスキリングを行うことで、今後の個人のスキル向上・企業の人材の確保に繋がります。

実践的な内容を学ぶには、まずは始めやすいAIを使ってみることも重要です。そのためにも、

  • AIに関するe-learning等の受講

  • 低コスト・短期間でAI開発が可能なノーコードサービスの活用

などのツールを活用しながら「トライしてみる」ことが大切です。

一般的に、AI開発には多くのステップが必要とされていますが、「Learning Center」であれば、必要なステップを学びながら、最小限のステップで小さくAI活用を初め、改善していくことが可能です。AIに初めて挑戦する人であっても、コーディングなどを行わずにAIを活用することができます。

一般的なAI開発フローと「Learning Center」のフロー

2022年はAI活用・内製化の推進とAI人材を目指してリスキリングに挑戦してはいかがでしょうか。

*AI内製化・AI人材育成状況 調査概要
調査主体:AI inside 株式会社
調査協力:株式会社クロス・マーケティング
調査地域:全国調査対象:20〜59歳の男女で正社員として働いている人
調査期間:2021年10月15日(金)~17日(日)
調査方法:インターネット調査
有効回答数:本調査2,000サンプル

AI inside の「Learning Center」を使ったAI開発・活用の内製化に関する詳細は、ぜひお問い合わせください。


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