▶︎ 日本AI人材市場分析2024 希少性の実態と展望（期間限定）

日本のAI人材市場分析2024 希少性の実態と展望 需給ギャップ、国際比較、待遇、求人倍率、2030年予測までを網羅したデータドリブ ン分析  AI人材  データ分析 2025年12月  人材市場

エグゼクティブサマリー 12.4万人 326万人 2030年AI人材不足 2040年AI・ロボット活用人材不足 高度AI人材の供給不足が深刻化 参考値：AI活用範囲の裾野拡大による将来推計    生成AI個人利用率 転職求人倍率 AIエンジニア平均年収 米国68.8%、中国81.2%と比較し低水準 前年同月差+0.47pt、IT/通信業は6.3倍 平均38歳、市場レンジは500〜800万円台 26% 2.86倍 出典：経済産業省(2019, 2024)、総務省 情報通信白書2025、doda転職求人倍率(2024/9)、厚労省 賃金構造基本統計調査(2024)、日本経済新聞(2025/5, 経産省推計紹介) 574万円

AI人材の需給ギャップ（2020→2030）  ポイント：AI人材の不足は加速度的に拡大しています 2020年 4.4万人 不足 出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019, AI人材内数） 2025年 8.8万人 不足 2030年 12.4万人 不足

国際比較①：生成AI利用率（2024）  メッセージ：日本の活用は主要国に大きく遅れています 出典：総務省「令和7年版 情報通信白書」(2025)

国際比較②：AI投資・新規資金調達企業数（2024） メッセージ：資本の偏在が人材需給を左右してい ます   米国 1,073社 新規資金調達AI企業数  英国 116社 新規資金調達AI企業数  日本 42社 新規資金調達AI企業数 参考：民間AI投資規模（2024） 米国：約16兆円（中国の約12倍） 中国：約1.3兆円 ※投資規模と企業数の偏りが、AI人材の流動と集中を加速  出典：Stanford University「AI Index Report 2025」、DLRI「2024年民間AI投資分析レポート」

希少性の3要因（教育・企業・社会）    教育 企業 社会 数学・科学リテラシーは国際的に高水準だが、 AI分野への進路選択が少ない  大学・大学院でのAI専門教育が不足、実践的な プロジェクト経験を持つ人材が限定的  数理・データサイエンス・AI教育プログラム認 定制度の進展はあるが、高度専門人材輩出には 時間を要する  必要なAI人材像や評価基準の未整備が多くの企 業で課題  内製AIスキルの不足とAI開発ガバナンス体制の 遅れが顕著  高度AI人材への報酬・待遇が国際水準と比較し て不十分で、人材確保競争で不利  社会人のリスキリング・リカレント教育が欧米 より遅れ、特にAI領域で顕著  企業間のAI人材流動性が低く、専門スキルの拡 散・向上が限定的  生成AI活用に対する企業の慎重姿勢が、人材育 成・活用にも影響  出典：経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方 2024」、IPA「DX動向2024」、大和総研「不足するAI人材の育成は間に合うのか」(2024)

給与・待遇：AIエンジニア市場の相場 メッセージ：平均は574万円、レンジ は広い  574万円 平均年収 38歳 / 月額38.6万円 + 賞与110.7万円  AIエンジニアの年収データ詳細 勤続年数：10.7年 労働時間：月155時間 / 超過11時間 市場平均：500〜800万円台 研究・大手企業：1000万円超も 一般市場レンジ 500〜800万円 一般的なAIエンジニアの年収幅 大手/研究職 1,000万円〜 大手企業や研究機関の上位層 出典：厚生労働省「賃金構造基本統計調査 令和6年」、各社公表資料、キャリアガーデン調査データ 新卒特別枠 600〜1,000万円 例：DeNAのAIスペシャリストコース

求人倍率と直近トレンド（2024年）  メッセージ：需給ひっ迫は継続 2.86倍 総合転職求人倍率（2024年9月） 前月差 +0.04pt 前年同月差 +0.47pt 求人数 +18.1% 求人動向（前年同月比） IT/DX・生成AI関連職のニーズが牽引 転職希望者数 -1.3% 業界別求人倍率（2024年9月） IT・通信業 6.3倍 コンサルティング 7.77倍 人材サービス 7.41倍 平均 2.86倍  出典：doda転職求人倍率レポート（2024年9月）

人材不足がDX推進に与える影響 メッセージ：人材不足が最大のボトルネ ック  職種別 人材不足度ヒートマップ 70% DX人材不足を課題と認識する企業 IPA調査「DX動向2024」より  人材不足がDXに与える影響 デジタル変革の遅延と競争力低下  生成AI活用機会の損失  DX取組の事業インパクト不足  持続的なDX推進の組織体制構築困難  職種 不足度 主な不足スキル ビジネスアーキテクト 非常に高い ビジネスモデル設計、変革マネ ジメント データサイエンティスト 非常に高い 機械学習、統計分析、AIモデル 構築 UI/UXデザイナー 高い ユーザー中心設計、プロトタイ ピング 出典：IPA「DX動向2024 - 深刻化するDXを推進する人材不足と課題」

2030年・2040年の需要予測とギャップ メッセージ：2030年の不足12.4万 人、2040年は裾野拡大で構造的不足  AI人材の需給ギャップ（2020→2030） 2020年 4.4万人 2025年 8.8万人 2030年 12.4万人 需要の急速な拡大に対し、供給の成長が追いついていない 状況です。特に高度な機械学習スキルを持つ人材の不足が 顕著です。 参考：2040年のAI・ロボット活用人材 326万人不足  ※AI・ロボット活用人材は広義の定義で、AI/ML専門家だけ でなく、活用できる人材を含む 出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019）、日本経済新聞（2025/5, 経済産業省推計紹介）

AI人材市場の未来シナリオ（楽観／悲観）  楽観シナリオ  ドライバー   高等教育改革：数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定校の大幅拡大と 産学連携強化 企業内製化：内部人材のリスキリング加速とAI活用能力の評価基準導入 報酬是正：高度AI人材向け市場価格連動型報酬体系の普及 越境採用：リモートワーク定着によるグローバルAI人材の活用拡大  KPI（主要指標） 生成AI利用率 リスキリング成功率 AI投資対GDP比率 8.5万人  40%   65%  2.5%  示唆・アクション 需給改善により、DX価値創出と国際競争力が加速 AI活用による労働生産性向上（+15%）と新規ビジネス創出 教育機関と企業の連携による実践的AI人材育成サイクルの確立 グローバル水準の報酬体系による人材引留めと誘致成功 出典：各種公的資料と調査を基に作成（経済産業省、IPA、大和総研レポート2024、PwC生成AI実態調査2024など） ドライバー 教育の遅れ：実践的AI教育の不足と理系専攻離れの継続 ガバナンス混乱：AIガイドライン過剰規制と活用へのリスク回避 投資不足：短期的コスト削減優先によるAI投資の抑制 人材流出：国内AI人材の海外流出と越境採用の失敗  AI人材需給ギャップ（2030） 悲観シナリオ KPI（主要指標） AI人材需給ギャップ（2030） 生成AI利用率 リスキリング成功率 AI投資対GDP比率 15万人以上  15%   示唆・リスク 35%  0.8%  人材不足による国際競争力の急速な低下と市場シェア喪失 AI実装の遅延によるDX推進の鈍化と機会損失拡大 「AI人材の輸入依存」による技術主権の危機 知識集約型産業の衰退と経済成長率の長期停滞

まとめと提言（企業・政府・個人）  企業 権限委譲と予算付け：挑戦する意欲のある人材にAI 短期 推進責任と権限を与え、失敗を許容する評価制度の 刷新 短期  ユースケース起点の実装：リスクの少ない領域から スタートせず、事業インパクトの大きい領域で具体 的成果を示す 中期  生成AIガバナンス整備：過剰規制を避け、適切なリ スク分析と対策を講じた上での活用促進 中期  報酬の市場化：AI人材の市場価値に連動した報酬体 系の導入と内部育成の両輪推進   政府 DSS/DXSSの更新と普及：デジタルスキル標準の継 短期 続的アップデートと実践的評価指標の策定 中期  産学連携の強化：AI人材育成に特化した産学共同プ ログラムの拡充と支援 短期  高度人材ビザの強化：AI専門家の受入緩和と越境人 材活用の法的整備 中期  学部横断AI実践教育：数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの全学部への展開促進  出典：経産省(2024)、IPA(2024)、PwC(2024)、総務省(2025)、厚労省(2024)、doda(2024/9)を基に作成  個人 継続的技術学習：MLOps/生成AI/データ基盤など最 短期 新技術のハンズオン学習 中期  英語力と数理スキル強化：グローバル水準の技術情 報へのアクセスと理解力向上 短期  職務直結の実績構築：ポートフォリオ作成と実際の ビジネス課題解決への応用 中期  副業・社外活動の活用：複数のプロジェクトでの経 験蓄積とネットワーク構築 