【日本のAI戦略を読み解く】これから求められるデータ人材とは？

日本における生成AI市場の展望 

日本市場において、生成AI市場は2030年に約1兆7,774億円規模にまで成長すると予測されています。これは2023年時点と比較して約15倍の拡大にあたります。 

生成AIの発展と応用は、経済の活性化、社会インフラの高度化、企業活動の効率化に大きく貢献すると見込まれています。 日本を含む世界各国の市場において、生成AIは生産性向上や新たなビジネスチャンスの創出に寄与しており、その将来性への期待が非常に高まっています。  
※出典：一般社団法人電子情報技術産業協会（JEITA）『注目分野に関する動向調査2023』 

AI戦略2022とは？ 

「AI戦略2022」は、日本が目指す未来社会「Society 5.0」の実現に向けて、AI技術を活用しながらどのように社会課題を解決し、経済競争力を強化していくかというビジョンと具体的施策を示したものです。 

基本理念 

• 人間尊重：AIは人間の尊厳を守るために使われるべきである。 
• 多様性：年齢・性別・地域などにかかわらず、誰もが恩恵を受けられるAI活用を目指す。 
• 持続可能性：環境や社会との調和を意識した技術活用を行う。 

5つの戦略目標（重点分野） 

差し迫った危機への対応（AI for National Resilience） 

• 災害予測・感染症対策・サイバーリスクへのAI導入 
• 例：洪水予測、感染者数シミュレーション、セキュリティAI 

人材育成 

• 幼少期から大学・社会人までを対象としたAI教育体制の整備 
• 文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」導入 
• 「GIGAスクール構想（童生徒が1人1台コンピュータを利用できる環境をつくることや、高速大容量の通信ネットワークが使える環境を整備）」によるICT環境の整備 

産業競争力の強化 

• スマート農業、スマートファクトリーなどへのAI実装促進 
• 中小企業への導入支援やスタートアップ支援プログラムの推進 

技術体系の確立 

• 説明可能性・透明性・安全性を重視したAI技術の研究・評価基盤の整備 
• AIセーフティ・インスティテュート（AISI）設立（安全、安心で信頼できるAIの実現）による規格標準化支援 

国際連携の強化 

• OECD （Organisation for Economic Co-operation and Development：経済協力開発機構）、G7などの国際機関との連携 
• 途上国支援、国際整合性のあるAI原則の普及 

AI戦略「中間とりまとめ」（2025年）の主な内容 

2025年2月、政府はAIを取り巻く急速な技術進展ーーーとりわけ生成AI（例：ChatGPT等）の急激な普及と影響を受け、「AI戦略 中間とりまとめ」を発表しました。これは新たな制度的課題、倫理的課題に対応するための政策転換の指針として策定されたものです。 

重点施策と制度的な対応方針 

政府の司令塔機能の強化 

• 「人工知能戦略本部」の設置により、省庁連携と一貫性のある政策遂行を実現 
• 社会実装フェーズへの迅速な支援と調整機能を強化 

安全性・信頼性の確保 

• リスクベースアプローチに基づき、AIの開発・利用・提供の各段階で指針を整備 
• 公開性と説明責任（Accountability）を重視した運用ガイドライン 

政府におけるAI導入推進 

• 行政手続きや政策判断の一部に生成AIを試験導入（例：文書作成、FAQ対応） 
• 公共調達における基準策定（公平性・品質確保） 

国際ルール形成への貢献 

• EUや米国と連携し、国際的なAIルールづくりに参画 
• データの自由な流通（DFFT）の推進と倫理的ガイドライン整備 

柔軟かつ俊敏な制度設計（アジャイル・ガバナンス） 

• テクノロジーの進化に対応可能な暫定ガイドライン＋PDCA体制の導入 
• 過剰規制を避ける「サンドボックス制度」の導入拡充 

人材視点で見るAI戦略の意義と展望 

「AI戦略2022」および「2025年中間とりまとめ」は、AI技術の社会実装と制度設計に関する政策ですが、これらは「これからAI分野で活躍したい人」「AI業界に転職・キャリアチェンジしたい人」にとっても極めて重要な指針となります。 

これからAI分野を目指す学生・若手社会人は

データ分析・Python・統計・倫理などの学習が就職・進学に直結することが予測されます。高校・大学でのAI・データサイエンス教育が強化され、認定プログラムも増加します。文系理系を問わず「数理・データ・AIリテラシー」の基礎がある人材は企業にとって重要な存在となります。

転職やキャリアチェンジを考える社会人は

政策により産業界全体でAI活用が広がり、「非エンジニア×AI」の人材ニーズが拡大するでしょう。
例）マーケティング×AI／製造業の工程改善×AI／医療現場の支援AI／法務の生成AI活用 
リスキリング支援や講座の拡充（例：経産省のマナビDXなど）も進んでおり、今が学び直しの好機です。

職種別にみるAIとの関わり方の例 

職種別のAI活用例を簡単にまとめました。AIが発展した未来でも企業にとって価値の高い人材であるために、このような情報は常に意識しておきましょう。

1. マーケター：デジタル広告の自動化、顧客セグメントのクラスタリング、LTV予測モデルなど 
2. 営業職：営業活動の優先順位付け（スコアリング）、チャットボットや生成AIによる提案資料作成 
3. プロダクトマネージャー：AIを組み込んだ製品開発やUX改善のためのA/Bテストの最適化 
4. 人事・採用：候補者マッチングの最適化、社内スキルの可視化と配置最適化、採用文書生成支援 
5. 法務・知財：契約書レビュー、規約生成、生成AIによる判例リサーチ 
6. クリエイティブ（デザイン・映像・ライティング）：生成AIによる素案作成、構成案補助、編集支援 

求められる人物像の変化まとめ

• コードが書けること以上に、AIを正しく活かし、使いどころを判断できる能力が重視されている 
• 安全性・透明性・倫理性を理解しAIの社会実装に伴うリスクをマネジメントできる人材は、今後すべての業種で必須 
• 「自分の業務にAIをどう組み込むか」という視点を持つことが、今後のキャリアにおいて大きな差となる 

業界別に見る生成AIの活用動向 

以下は、主要な業界ごとに見られる生成AIの活用動向や期待される変化です。 

1. 製造業 

• 製品設計の生成補助（CADモデル、設計ドキュメントの自動生成） 
• 生産工程の最適化（設備保守予測、作業動線の自動提案） 
• 品質管理報告のテンプレート生成や不良傾向分析の要約 
• 工場内ナレッジの文書化・教育資料の自動作成（CADデータの生成や改良案の提案） 
• 生産工程の最適化（設備異常の予測、工程改善シナリオの生成） 
• 教育マニュアルや操作手順書の自動作成 

2. 金融業 

• 顧客応対（チャットボットやFAQの自動生成と更新） 
• 業務報告書、審査レポート、監査ログの生成と要約 
• 資産運用アドバイスのパーソナライズ生成（生成AIによるリスクプロファイル評価）におけるチャットボットやFAQ生成 
• 融資審査文書や報告書の自動生成 
• 金融商品やリスク説明資料のパーソナライズ化 

3. サービス業（人材、旅行、教育など） 

• 応対マニュアル、接客スクリプトの自動生成とトーン調整 
• マッチング業務の効率化（応募者プロフィールと求人の自動整合） 
• 教材、テスト問題、動画解説などのマルチモーダル生成（人材、旅行、教育など） 
• 応対スクリプトや提案書の生成 
• 求職者プロフィールや求人票の自動マッチング 
• 教材や教育カリキュラムの生成・パーソナライズ 

4. エンターテインメント業界 

• ゲームシナリオ、漫画プロット、音楽フレーズの自動生成 
• 動画編集の自動字幕・ナレーション生成 
• SNS用キャラクター発言やストーリーパターンの自動出力 
• ゲーム・映像シナリオのプロトタイピング 
• キャラクター台詞やストーリー案の生成 
• 音楽やアートの生成による企画提案 

5. 流通・小売 

• 商品レビュー、EC向け商品紹介文の自動生成 
• 需要予測に基づく販促文案の自動生成とA/Bテスト自動化 
• 顧客層ごとのリコメンド提案文作成 
• 商品紹介文・POPの生成 
• チラシやキャンペーン企画案の自動化 
• 在庫・需要予測に基づく販促メッセージの生成 

6. 通信・放送業 

• 放送スクリプト、ニュース原稿、ナレーション文の自動生成 
• 多言語翻訳・字幕化・要約編集の自動パイプライン構築 
• 視聴者コメントの感情分析と番組企画へのフィードバック自動化 
• 番組企画・台本の下書き生成 
• 音声データの要約・字幕化・翻訳 
• 広報資料やプレスリリースの生成支援 

7. 医療・介護 

• 問診結果やカルテからの診断文書生成（説明責任強化） 
• 看護記録・介護報告書の自動ドラフト化 
• 高齢者向けインターフェースでの音声対話型AI補助（服薬管理・体調報告支援） 
• 電子カルテの要約、患者向け説明文の生成 
• 診断補助ツールへのナレッジ注入（症例ベースの問診シナリオなど） 
• ケアプランや報告書の作成支援 

まとめ 

AI戦略2022および中間とりまとめ（2025）は、日本が「AI活用を前提とした社会」へとシフトしていることを示しています。その中で、データサイエンス領域の人材は中核的存在として位置づけられています。 

今後、官民問わず多くの分野で「データを読み解き、価値に変える人材」への需要はさらに加速します。モデル構築や分析スキルはもちろん、倫理性・可視化・実装スキルを横断的に備えた“実践型人材”が求められる時代です。政府の支援制度や教育環境も整備されつつある今こそ、キャリアを切り開く最良のタイミングです。 

“AIと社会をつなぐ架け橋”として、自らの専門性を活かす未来が、すぐそこにあります。 
 
■情報参照元 
内閣府「AI戦略2022」：https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_gaiyo.pdf 
第11回AI戦略会議議事要旨：https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/11kai/gijiyoushi.pdf