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LASSIC IT事業部｜元請（プライムベンダー）としてシステム保守・運用を受託

AI・機械学習エンジニアが不足する理由：需要急拡大・スキル範囲の広さ・育成の難しさ

AI・機械学習エンジニア不足の補完策とは、生成AI・予測モデル・画像認識などAI/ML開発を進めたい企業が、専門人材を自社採用だけでは確保できない場合に、受託開発・ラボ型・ニアショアといった外部の技術力と社内育成を組み合わせて開発を継続させる取り組みを指します。

需要急拡大の背景には、クラウドサービスの普及によりAI/MLを実装するための計算資源が手に届きやすくなったことがあります。生成AI・予測分析・画像認識・自然言語処理など活用場面が広がり、非IT業種を含む多くの企業がAI開発の検討を加速させています。

経済産業省が2019年に公表した「IT人材需給に関する調査」^*1では、AI・クラウド・セキュリティなどの先進IT分野でエンジニア需給ギャップが拡大する見通しが示されています。2030年に向けてIT人材が約79万人不足するという上位シナリオが広く引用されており、先進技術系の人材はその中でも特に需給が逼迫する分野として位置づけられています。

AI/ML開発に求められるスキル範囲が広いことも採用を難しくしています。主な領域を整理すると次のとおりです。

• データ整備・前処理：学習に使えるデータを収集・クレンジング・ラベリングするパイプラインの設計・実装
• モデル設計・実験管理：アルゴリズム選定・ハイパーパラメータ調整・実験ログ管理
• MLOps：機械学習モデルの継続的な訓練・評価・デプロイを管理する運用基盤の構築と維持
• モデル評価・品質保証：精度指標の設計・バイアス検証・本番データでのドリフト検知
• インフラ・クラウド連携：GPU/TPUリソース管理・コンテナ化・CI/CDパイプラインとの統合

これらを一人でカバーできるエンジニアは少なく、専門領域が分かれることも多いです。採用要件を広げるほど候補者が減り、絞るほど後工程で専門スキル不足が顕在化するジレンマが生じます。

育成が進んでいない企業の実態

機械学習の実務教育は体系化が難しく、OJTで経験を積める環境がなければ独学に頼らざるを得ないのが現状です。既存のITエンジニアをAI/ML担当に転換しようとしても、データサイエンスの統計的知識とソフトウェアエンジニアリングの双方が求められるため、短期間での戦力化は容易ではありません。

また、育成に投資しても社内で実際のAIプロジェクトが動かなければ実践機会がなく、習熟が進みません。外部研修だけでは業務レベルに達しないケースがあり、外注とのOJT的な並走が育成を加速させる手段として有効です。

不足を放置するリスク：AI活用の遅れ・PoC止まり・競争力低下

AI・機械学習エンジニアの不足を補わないまま放置すると、複数のリスクが連鎖します。課題を認識しながら対策を先送りすると、修正にかかるコストは時間とともに増大します。

AI活用計画が動かず競合に差をつけられるリスク

AI/ML開発に着手できない期間が続くと、競合他社がAIを活用した新サービス・業務効率化・予測分析を先行展開するのを見送るだけの状況になります。業界によっては、AIを使いこなせる企業とそうでない企業の間で、意思決定の速度・コスト構造・顧客体験に差がつき始めています。

特に、製造業の品質検査・小売の需要予測・金融のリスクスコアリング・医療の画像診断支援といった領域では、AIの活用タイミングが競争上の優位性に直結します。先行投資を先送りするほど、後から追いつくためのコストも増大します。

PoCが完了せず投資対効果が見えないまま停滞するリスク

担当エンジニアがいないためにPoC（概念実証：Proof of Concept）さえ始められず、予算が確保できても着手できない状況は珍しくありません。PoCを完了させる前に担当者が異動・退職してしまい、ノウハウが引き継がれずにプロジェクトが白紙化するケースもあります。

PoCが完了しなければ本番移行の判断ができず、AI投資の投資対効果を経営層に示せません。結果として、予算承認が得られないまま同じ議論を繰り返す悪循環が生じます。

既存エンジニアへの負荷集中と属人化リスク

AI/ML担当者が1名しかいない状態でプロジェクトを進めると、その人物への依存が高まります。担当者が病欠・異動・退職した際に、モデルの再訓練も運用監視も止まってしまうリスクがあります。

属人化が進むと、データ前処理のロジックやモデルの評価基準が文書化されずブラックボックス化します。外部の専門家が入っても引き継ぎに時間がかかり、最初からやり直しに近い状況になるケースもあります。補完策を早期に講じることで、組織としての開発継続性を確保することが大切です。

補完の選択肢：受託・ラボ型・ニアショア外注と社内育成の比較

AI・機械学習エンジニア不足に対応する選択肢は採用一択ではありません。外部活用と内製育成を組み合わせることで、状況に応じた柔軟な体制を作れます。以下に主な補完手段を比較します。

これらは排他的な選択肢ではありません。PoCは受託で素早く検証し、継続的な改善フェーズへ移行する際にラボ型に切り替えながら社内育成を並走させる、という組み合わせが現実的に機能しやすいパターンです。

外注と育成で補完する進め方：課題定義→PoC外注→運用設計→内製化育成の4ステップ

補完策を「とりあえず外注する」だけで終わらせると、外部依存が固定化して内製化が進みません。以下の4ステップに沿って進めることで、外注と育成を組み合わせた持続可能な体制を構築できます。

ステップ1：課題とユースケースを定義し、優先順位を絞る

AI/ML開発で最初に陥りやすい失敗は、「AIで何かやりたい」という漠然とした目標のまま外注先を探し始めることです。ユースケース（例：受注予測・異常検知・チャットボット対応・画像検査）を具体化し、事業インパクトと実現可能性の2軸で優先順位を整理してから外注を検討することが大切です。

この段階でデータの存在・品質・量も確認します。学習データが存在しない、または精度が低い状態でモデル開発を始めると、データ整備に予算の大半を費やす事態になります。「データの棚卸し」を最初のアウトプットとして設定すると、その後のPoC設計がスムーズになります。

ステップ2：PoCを外注で素早く検証する

ユースケースと利用データの見通しが立ったら、まず受託またはラボ型でPoCを実施します。PoCの目的は「本番移行できるか判断すること」であり、完全精度の完成モデルを目指すことではありません。評価指標（精度・再現率・処理速度など）をあらかじめ合意し、その指標に対してどの程度の結果が出たかを判断基準にします。

PoC段階で社内の担当者（将来の内製化候補）をプロジェクトに参加させておくと、外注先の設計判断を間近で見ることができます。委託先に毎回のレビューへの参加と設計ドキュメントの整備を義務づけることが、知見移転の出発点になります。

ステップ3：本番移行に向けた運用設計とMLOps基盤を整える

PoCが成立と判断されたら、本番環境への移行と継続運用のための設計を進めます。ここで重要なのはMLOps（機械学習モデルの継続的な訓練・評価・デプロイを管理する運用基盤）の整備です。モデルは学習データが変化するにつれて精度が劣化するため、定期的な再訓練と評価のサイクルを自動化する仕組みが必要です。

また、推論APIのレイテンシ・可用性・コストも設計段階で検討します。クラウドのGPUインスタンスをフル稼働させ続けるとコストが膨らむため、リクエスト量に応じたスケーリング設計が運用コスト管理の鍵になります。この段階では外注先に設計を主導してもらいながら、社内担当者が並走して運用手順を習得することが内製化への道筋を作ります。

ステップ4：内製化に向けた育成と採用を並行して進める

外注依存を段階的に減らすためには、社内育成と採用を運用フェーズと並行して進める必要があります。外注先のレビューに社内担当者を参加させながら、e-learningや外部研修でAI/MLの基礎知識を補完します。育成中の担当者が実際の運用タスク（データ前処理の確認・モデル評価指標のモニタリング・再訓練トリガーの判断）を担えるようになれば、外注の範囲を段階的に縮小できます。

採用においても、PoC・運用設計の段階で具体的なプロジェクト実績が生まれることで、求人票に記載できる内容が充実します。「実際に稼働しているAI案件がある」という事実は採用競争力の向上にもつながります。

委託先の選び方：AI/ML実績・データ基盤・MLOps・知見移転の4軸

AI/ML開発の委託先選定は、一般的なシステム開発の委託先選定と異なる観点が必要です。以下の4軸で確認することをお勧めします。

軸1：AI/MLの公開実績と業種・ユースケースの一致

自社のユースケースに近い業種・課題での開発実績があるかどうかが最初の確認ポイントです。製造業の異常検知と小売の需要予測では使うアルゴリズムも学習データの設計思想も異なります。ポートフォリオや事例紹介で類似案件を確認し、モデル精度の評価指標をどのように設定・管理したかを聞いてみることが判断材料になります。

軸2：データ基盤の整備支援に対応できるか

モデル開発だけでなく、その前段となるデータ収集・クレンジング・ラベリング・パイプライン構築まで対応できるかを確認します。AI開発プロジェクトでは、開発工数の半分以上をデータ整備が占めるケースがあります。「モデル開発だけ」しか対応できない委託先に発注すると、データ整備を自社で担う必要が生じ、専門スキルがない場合は開発が止まります。

軸3：MLOps構築と本番運用まで伴走できる体制

PoCだけを切り出して委託し、本番移行後のMLOps・モデル監視・再訓練サイクルを自社で引き受けると、専門知識がなければ運用が破綻するリスクがあります。委託先にMLOps構築の実績があるか、Kubeflow・MLflow・SageMakerなど主要なMLOpsプラットフォームへの対応経験があるかを確認することが大切です。

軸4：知見移転・ドキュメント整備の実績と契約上の義務化

委託先がどのように社内への知見移転を進めてきたかを確認します。設計ドキュメントの整備・週次レビューへの社内担当者参加・内製化ロードマップの策定支援を実績として持つ委託先は、単純に「作って終わり」ではなく長期的なパートナーとして機能します。契約時に知見移転の方法・頻度・成果物をスコープに含めることが後のトラブル防止になります。

元請（プライムベンダー）として窓口を一本化できる体制かどうかも重要です。複数の下請けが介在すると、AIモデルの設計責任とデータ管理の責任の所在が曖昧になりやすく、品質トラブル時の対応が遅れます。一社が全工程に責任を持つ体制が、AI/ML案件では特に有効に機能します。

まとめ：AI/MLエンジニア不足に対応する3つの判断軸

本稿では、AI・機械学習エンジニア不足の背景から補完策の選び方・進め方・委託先の評価軸までを整理しました。要点を3つに集約すると次のとおりです。

第一に、AI/ML人材の需給ギャップは経済産業省の調査でも拡大傾向が示されており、採用一本足では開発着手が大幅に遅れるリスクがあります。受託・ラボ型・ニアショアなどの外注手段と社内育成を目的・フェーズに応じて組み合わせる発想が現実的です。

第二に、補完は「課題定義→PoC外注→運用設計→内製化育成」の4ステップで進めることで、外注依存を固定化させずに社内への知見蓄積ができます。PoC段階から社内担当者を参加させ、外注先と並走する形がもっとも育成効率が高まります。

第三に、委託先の選定ではAI/ML実績・データ基盤対応・MLOps構築力・知見移転の4軸で評価することが成否を分けます。PoCから本番運用まで一気通貫で伴走できる元請（プライムベンダー）体制の委託先を選ぶことが、長期的なリスク低減につながります。

よくある質問

著者：テレリモ総研編集部　鈴木 亮佑

ご不明な点はお問い合わせフォームからもご連絡いただけます。

1. *1　出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年公表）

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