ＡＩ専門人材が２０４０年に３３９万人不足――中小企業の5つの生存戦略

【Q&A】技術実装の論点

Q. 採用とリスキリング、どちらを優先すべきか？

A. 結論は「中核運用を内製化するリスキリング優先」である。外部採用は希少人材の争奪戦ゆえに高コストで離職リスクも高い。まずはデータ運用・MLOps・自動化の運用基盤を、既存人材の再訓練で立ち上げる。開発や高度アルゴリズムが必要な箇所のみ、越境副業や外部パートナーで補う方が全体リスクは低い。

Q. ノーコードAIやRPAだけで十分か？

A. 短期効果は出るが「運用の限界」が早く訪れる。ノーコードは初速が出る一方で、データ品質や例外処理の限界に突き当たりやすい。スケール段階では、API連携・監査ログ・権限管理を司るエンジニアリング能力が不可欠となる。よって「ノーコードで走り、APIで仕上げる」二段構えが望ましい。

Q. 地方企業がリモートで専門人材を活用する際の注意点は？

A. セキュアな実行環境（VDI/ゼロトラスト）、共通のドキュメント基盤（ADR/設計記録）、成果物のレビュー基準（Definition of Done）を整えること。オフボーディング時に知識が失われない設計が核心である。外部人材は「成果＋知識移転」を契約で明示し、社内メンバーの教育時間を確保する。

Q. ROIをどう測るか？

A. 工数削減だけで測ると過小評価になる。再訓練で生まれた「内製運用」自体が、将来の変更コスト抑制とセキュリティ事故回避に寄与する。KPIは「自動化率」「例外処理の一次解決率」「監査ログ整備率」「教育完了者数」「インシデント件数」で複合評価するのが実務的である。