【2026】製造現場で活躍するAI人材とは？職種・スキル・採用法などを徹底解説

DXを推進する経営者にとって、AI人材の確保と育成は今や競争力を左右する最重要課題となっています。しかし、「AI人材とは具体的にどのような人材を指すのか」「年収相場はどの程度なのか」「自社でどう育成すればよいのか」といった疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AI人材市場の現状から具体的な職種・年収データ、さらに製造業で活用できるAI人材育成戦略などを解説します。

AI人材とは？

AI人材とは、機械学習やディープラーニング、データサイエンスなどの知識とスキルを持ち、AIシステムの構築・運用・活用を担当する人材を指します。

プログラミングができるだけでなく、AIの可能性と限界を理解し、ビジネス課題の解決に活用できる総合的な能力を持った専門家のことを言います。

AI人材とIT人材・DX人材の違い

AI人材・IT人材・DX人材の役割はそれぞれ異なります。

IT人材は、情報システムの運用、データベース管理、ネットワークセキュリティなど、既存のIT基盤を支える技術者です。一方、AI人材は、機械学習アルゴリズムの開発や運用、データ解析による予測モデル構築など、AI特有の技術領域に特化した専門家を指します。

また、DX人材は、AI人材よりもさらに広い視野を持ち、デジタル技術を活用した組織変革を牽引する人材です。技術的知識だけでなく、組織を動かすリーダーシップ、ビジネス戦略の立案、ステークホルダーとのコミュニケーション能力が重要視されます。

主なAI人材の職種一覧

AI人材にはさまざまな職種が存在し、それぞれが異なる専門性を発揮します。以下の表で、代表的なAI人材の職種とそれぞれの特徴・求められるスキルをまとめました。

①データサイエンティスト

データサイエンティストは、膨大なデータから必要なものだけを抽出し、ビジネスの意思決定を支援する専門家です。製造業では、生産ラインから得られるセンサーデータ、品質検査結果、設備稼働状況などを分析し、歩留まり改善や予知保全に貢献します。

主な業務内容には、仮説の立案とデータ収集、データの前処理と整理、統計的分析の実行、分析結果のレポート作成、そして分析結果の効果検証が含まれます。

②AIエンジニア／プログラマー

AIエンジニア・プログラマーは、AI技術を活用したシステムやアプリケーションの設計・開発・実装を担当する技術者です。機械学習アルゴリズムの実装、深層学習モデルの構築、AIモデルの最適化などの専門的な技術が要求されます。

AIエンジニアは幅広く関与し、システム全体の設計も担当します。一方、AIプログラマーは主にコードの実装やテストに特化しています。

③AIプランナー・プロダクトマネージャー

AIプランナー・プロダクトマネージャーは、AI技術をビジネス価値に転換するための戦略立案と実行を担う人材です。技術的な理解だけでなく、市場分析、競合分析、ROI計算、ステークホルダーマネジメントなど、幅広いビジネススキルが必要とされます。

また、AIプロダクトマネージャーの具体的な業務には、市場調査とニーズ分析、プロダクト戦略の立案、要件定義とロードマップ作成、AIモデルの評価と選定、倫理的AIの推進などが含まれます。製造業では、工場のスマート化プロジェクトの企画・推進役として重要な役割を担います。

④AI研究者

AI研究者は、AIの根幹となる技術やアルゴリズムの研究開発に携わる学術的な専門家です。新しい機械学習手法の開発、既存アルゴリズムの改良、論文執筆、学会発表などが主な業務です。

AI研究者には、高度な数学・統計学の知識、最新研究動向のキャッチアップ能力、論理的思考力、そして研究成果を論文として発表する文章力が求められます。

⑤AIコンサルタント・デジタルストラテジスト

AIコンサルタント・デジタルストラテジストは、組織全体のAI活用戦略を立案し、導入から定着まで一貫して支援する推進者です。技術的な知識に加えて、経営戦略、組織変革、プロジェクトマネジメント、人材育成など、多方面にわたるスキルが必要とされます。

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AI人材の年収

AI人材にとって年収は転職や採用検討時の重要な指標です。ここでは、AI人材の平均年収水準と、経験やスキルがどのように年収を押し上げるのかについて解説します。

AI人材の平均年収水準

国内の主要AI企業を比較すると、平均年収はおよそ564万円から1,125万円と幅広く分布しています。以下の表は、売上高・平均年収をまとめたものです。

なお、売上高は2024年度のデータに基づいたものになり、年収については2025年8月を参考にしています。

参考：AI企業ランキング！日本の上場企業を売上や平均年収別に紹介【2025年9月最新】

経験・スキルによる年収上昇要因

AI人材の年収は基本年俸に加えて、以下の要因によって大きく変動します。

上表のように、経験年数や技術スキル、業界知見、マネジメント力といった複数の要因を組み合わせることで、AI人材の市場価値と報酬が変化します。

下記では、AI人材育成の方法について紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

【2025】AI人材育成の方法を5つのステップで解説！取組事例や育成サービスも紹介

製造業AI人材の育成と採用戦略

AI技術が製造現場に浸透する中、多くの企業が直面しているのが「必要なAI人材をどう確保するか」という課題です。ここでは、製造業に特化したAI人材の育成方法と採用のポイントを詳しく解説していきます。

• 社内育成プログラムの設計ポイント
• 外部研修・資格取得支援の活用法
• ヘッドハンティング・パートナー選定のコツ

社内育成プログラムの設計ポイント

社内でAI人材を育成する場合、まず重要なのが実務に直結した学習プログラムの構築です。製造業では理論だけでなく、現場の課題を解決できる実践力が求められるためです。効果的な社内育成プログラムには、いくつかの要素を組み合わせることがポイントになります。

基礎知識の習得フェーズでは、AIの概念や機械学習の基本を理解し、実践演習フェーズでは自社の生産データを使った予知保全や品質管理の演習を行います。

そしてプロジェクト実践フェーズでは、実際の業務改善プロジェクトにメンター付きで参加させる構成が理想的です。

下記では、リスキリングについて解説しているので、ぜひ参考にしてください。

【2025】リスキリングとは？リカレントとの違いや学ぶべきスキル・知識を紹介

外部研修・資格取得支援の活用法

自社だけでは限界がある分野については、外部の専門研修や資格取得支援を積極的に活用しましょう。

特におすすめなのが、以下の資格取得支援です。

• G検定（ジェネラリスト検定）
• E資格（エンジニア資格）
• 画像処理エンジニア検定

これらの資格は、社員のスキルアップだけでなく、社内でのAI人材の可視化にも役立ちます。

ヘッドハンティング・パートナー選定のコツ

即戦力のAI人材が必要な場合は、ヘッドハンティング会社との連携も有効な手段です。ただし、AI人材に特化した経験豊富なパートナー選びが成功の分かれ目となります。

優良なヘッドハンティングパートナーを見極めるポイントは3つあります。

AIに代替されにくい職種とは

機械化や自動化が進んでも、工場現場にはAIだけでは対応できない重要な役割が数多く存在します。ここでは、今後も需要が高く、AIに代替されにくい職種を紹介します。

1. 保守・メンテナンス技術者
2. 設備改善リーダー
3. 品質保証エキスパート
4. その他の職種

①保守・メンテナンス技術者

保守・メンテナンス技術者は、機械の微細な異常を見逃さず、部品交換や調整を行う専門家です。現場での勘や熟練した手作業が求められるため、AIでは完全に代替できません。

②設備改善リーダー

設備改善リーダーは、AIが示すデータをもとに最適化プランを立案し、現場スタッフと連携して改善を実行します。コミュニケーションを取りながらハンズオンで改善策を進める役割は、AIには担えない人間力が求められます。

③品質保証エキスパート

品質保証エキスパートは、規格や法令を深く理解しながら、検査方法の設計や不良原因の究明を行います。AIによる検査支援は進化していますが、最終判断や顧客との調整、原因分析の柔軟な思考は人間の専門家なくして実現できません。

④その他の職種

上記以外の3つの職種「安全管理担当」「人材育成トレーナー」「環境・エネルギー管理者」も今後も工場で重宝される役割です。

安全管理担当は、労働安全衛生法や現場特有のリスクを踏まえた管理計画を策定し、従業員の安全を守る役割を担います。

人材育成トレーナーは、新入社員や異動者に対して現場知識や技能を継続的に伝承する教育係として、AIでは代替できない細かな指導が求められます。

環境・エネルギー管理者は、省エネや廃棄物削減などの施策を企画・実行し、工場の運営を支えます。

AI人材育成にお悩みならセミナーもおすすめ

AI人材の確保・育成は多くの製造業企業が抱える共通の課題です。「社内でどう進めればいいかわからない」「効果的な育成方法を知りたい」と考えている企業に向けて、おすすめのセミナーを2つ紹介します。

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また、3DデータとAIを組み合わせた3Dプリンター活用や、IoTとAR／AIを連携させた設備稼働率の最適化などの事例に加え、社員の役職・スキルレベルに応じた育成プログラム設計のポイントについても学べます。

DX研修・人材育成サービス

製造業・建設業に特化したDX研修・人材育成サービスです。現場の課題に直結した実践的なカリキュラムにより、理論だけでなく「すぐに使える技術」の習得を重視しています。基礎知識から実務応用まで段階的なスキルアップをサポートし、データ分析や業務自動化など、製造現場で即戦力となるAI人材を効率的に育成できます。

AI人材についてのまとめ

工場DXを成功に導くには、AI人材の役割を正しく理解し、現場の課題に即した育成・採用戦略を体系的に進めることが欠かせません。自社のニーズや現状を見極め、実務経験と専門スキルをバランスよく身につけた人材を育てましょう。