投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が「実験」から「実装」へと移行する中、エンジニアや実務担当者に求められるスキルセットも変化しています。特定ベンダーの認定資格が示す技術標準を参考にしつつ、日本企業が直面するAI人材育成の課題と、内製化に向けたリスキリングの重要性について解説します。
「使うAI」から「エンジニアリングするAI」へのシフト
生成AIブームの一巡に伴い、日本国内の企業においても、ChatGPTのようなチャットツールを単に導入するフェーズから、自社データや業務システムと連携させた独自のAIアプリケーションを構築するフェーズへと関心が移っています。IBMが提供する「watsonx」のようなエンタープライズ向けAIプラットフォームや、それに関連する認定資格（AI Assistant Engineer等）が注目される背景には、こうした「実務への組み込み」に対する強い需要があります。
これからのAI人材に求められるのは、必ずしも大規模なモデル自体をゼロから開発する能力ではありません。むしろ、既存のLLM（大規模言語モデル）を部品として捉え、RAG（検索拡張生成）技術を用いて社内ドキュメントを参照させたり、適切なガードレール（安全性確保の仕組み）を設置したりして、業務に耐えうるシステムを設計・構築する「AIオーケストレーション」のスキルです。これは従来のソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスの中間に位置する新しい領域と言えます。
認定資格を「スキルの共通言語」として活用する
急速に技術が進化する中、AIスキルの定義は曖昧になりがちです。元記事で触れられているようなベンダー認定資格の取得は、個人のキャリアアップだけでなく、組織にとっても「スキルの標準化」という観点で意味を持ちます。特に日本企業では、ジョブ型雇用への移行過渡期にあるため、どのレベルの技術があれば実務を任せられるかという「ものさし」が必要です。
特定のベンダー資格（IBM、AWS、Microsoft、Googleなど）を学習のマイルストーンに置くことで、体系的にAIの基礎概念、プロンプトエンジニアリング、倫理・ガバナンスへの配慮などを学ぶことができます。ただし、注意すべきは「ベンダーロックイン」のリスクと「本質的理解」のバランスです。ツールの操作方法だけを覚えても技術の陳腐化に対応できません。資格学習を通じて、どのプラットフォームでも通用する「LLMアプリケーション構築の原理原則」を習得することが重要です。
日本企業における内製化とリスキリングの現実解
日本の商習慣や組織文化において、AI活用を阻む大きな壁の一つが「人材不足」と「外部依存」です。従来のITシステム開発ではSIerへの丸投げが多く見られましたが、生成AIの活用は試行錯誤（プロトタイピング）の連続であり、現場の業務知識（ドメイン知識）が不可欠です。そのため、すべてを外注するのではなく、社内人材による内製、あるいはベンダーと協働できるレベルの理解を持つ人材の育成が急務となっています。
ここで鍵となるのが、業務に精通した既存社員のリスキリングです。エンジニア以外の職種であっても、ローコード/ノーコードツールを活用してAIアシスタントを作成できる環境が整いつつあります。企業は、AIの専門家を採用しようと躍起になるだけでなく、社内の業務エキスパートに対し、最新のAIツールやガバナンスに関する教育投資を行うほうが、結果として現場に定着するAI活用につながる可能性が高いでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
1. 人材要件の再定義とリスキリングの推進
AI人材を「モデルを作る研究者」と狭く捉えず、「AIを使って業務アプリを組むエンジニア」や「AIを業務に適用する企画者」と定義し直し、社内のドメイン専門家をリスキリング対象として育成する体制を整えてください。
2. 資格制度を通じたガバナンス意識の醸成
ベンダー認定資格などのカリキュラムには、AI倫理やリスク管理が含まれていることが多くあります。これらを活用し、単に「動くものを作る」だけでなく、ハルシネーション（嘘の生成）リスクや情報漏洩リスクを理解した上で開発・運用できる人材を育てることが、企業としての守りを固めます。
3. ツール選定における「説明可能性」と「日本語性能」
グローバルなAIプラットフォームを選定する際は、日本語処理の精度はもちろん、判断根拠の透明性やデータ管理の堅牢性を重視してください。日本企業の厳しい品質基準やコンプライアンス要件を満たすためには、エンタープライズグレードの機能を持つプラットフォームの選定が不可避となります。