AI人材不足への懸念が広がっているにもかかわらず、組織が直面する真の課題は、熟練した人材の不足ではありません。採用における期待と実際の運用状況の間には、ますます乖離が生じています。最近の調査によると、AIの能力は急速に進歩しています。一方で、多くの企業には、AIイニシアチブをパイロット段階から実稼働段階に移行させるために必要な社内体制と専門知識が不足しています。.
洞察から スタンフォードHAIの 2025年AI指数 AIの導入が組織の吸収能力を上回っていることを示しています。企業は、システムを支えるために必要なデータ統合、ガバナンス、運用基盤を構築する前に、より多くの業務機能にAIを導入しています。その結果、技術的な可能性は高いにもかかわらず、AIプロジェクトはしばしば停滞しています。.
この傾向は、IBMの調査によって裏付けられています。この調査では、AI導入における主な障壁として、モデル開発ではなく、スキル不足とデータの複雑さが挙げられています。多くの組織は、AIシステムを本番環境で運用すること、不完全なデータを管理すること、そしてモデルの出力をビジネスで実際に活用できる意思決定に結びつけることについて、チームの経験不足に悩まされています。.
採用慣行はしばしば問題を悪化させています。求人票では、モデル開発、データエンジニアリング、アナリティクス、そしてデプロイメントといった要素を、単一の「ユニコーン」的な役割にまとめる傾向が強まっています。こうした期待の拡大は、成長を加速させることを意図しているものの、人材不足という印象を与え、採用を困難にしています。そのため、企業はより高い報酬を提示しています。ロバート・ハーフによると、 給与ガイド2026, AI および ML エンジニアの給与は 4.1% 増加すると予測されており、多くの雇用主が専門的なスキルに対してプレミアムを支払っています。.
しかし、給与の引き上げだけでは根本的な問題は解決しません。組織は往々にして、理論モデルの専門家を減らし、データパイプライン、運用環境におけるシステム障害、部門横断的な連携、ガバナンスなどを理解している実務家を増やす必要があります。役割を絞り込み、責任を明確にし、応用的なエンドツーエンドの経験を優先することで、給与を引き上げ続けるよりも大きな価値を引き出すことができます。.
雇用主と専門家にとっての重要なポイント:
- AIスキルのギャップは、人材不足ではなく、期待値のずれを反映している
- AIの導入は組織の準備や運用モデルを上回っている
- エンドツーエンドの応用経験は、狭い技術的深みよりも重要です
- 明確な役割設計と所有権は、給与の増加よりもAIの成功を加速させる
最終的に、AIスキルのギャップを埋めるには、「AIスキル」の実践的な意味を再定義する必要があります。企業にとって、それは理論的な幅広さではなく、業務へのインパクトを重視した採用を意味します。専門家にとって、それはAIライフサイクル全体にわたる実践的な経験を示すことを意味します。不足している要素は、人材の不足ではなく、人材の連携です。.
ソース：
https://www.hpcwire.com/bigdatawire/2026/01/20/the-ai-skills-gap-is-not-what-companies-think-it-is/
