データサイエンティストの採用から育成までを考える 現実的なポイントは？（1/2 ページ）

データの利活用が進み、データサイエンティストやMLサイエンティストを採用することは企業の喫緊の課題となっている。だがこの具体的な道筋を立てられている企業はどのくらいいるのだろうか。これらの人材の採用から育成までのポイントをまとめた。

[田渕聖人，ITmedia]

　データ活用の機運が高まり、多くの企業がデータサイエンティストやML（機械学習）サイエンティストといったAI（人工知能）人材の獲得に注力しているが、依然としてこうした人材の獲得は企業にとって大きな課題だ。さらに言えば、人材獲得後のビジネスプランや人材定着の道筋が立っている企業はほんの一握りだろう。

　こうした人材を獲得し、適切な組織や部署に配置し、育成し、定着させるにはどうすればいいのだろうか。Gartnerのピーター・クレンスキー氏（Director Analyst）が米国AI人材市場の現状と課題を踏まえた上でベストプラクティスを語った。

本稿は、ガートナー ジャパン（以下、ガートナー）が主催する「ガートナーデータ＆アナリティクスサミット」（2021年7月12〜13日）の講演「AI人材：採用活動、組織編成、トレーニング、定着化」の講演内容を基に構成した。

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米国のAI人材市場の現状から判明　“なんちゃって”AI人材を見分けるコツ

　クレンスキー氏によれば、米国のAI人材不足は2つの理由で解決に向かっているという。一つは大学からの人材の輩出だ。クレンスキー氏によれば、米国ではAIに関連した分野を専攻をする学部生の数が増加し、データサイエンスやMLに関連した修士課程の新設が相次いでいるという。もう一つはプロフェッショナルの育成だ。データリテラシーの高い専門家がAIの技術を学びスキルアップしている。