AI人材不足は30万人に達し、月給3万5千円の人材を見つけるのは困難。人材育成レポートが中国のAI人材育成の現状を明らかにする

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人々が自分の才能を十分に発揮できれば、すべては繁栄するでしょう。

現在、多くの新興分野が生まれていますが、AIとビッグデータは間違いなく最も注目されている分野の一つであり、政府からも高く評価されています。 2019年全国人民代表大会の政府活動報告で、李克強首相は初めて「インテリジェンス+」を提唱し、「ビッグデータ、人工知能などの研究開発と応用の深化」を強調した。国家レベルでは、AIとビッグデータに関する明確な計画があります。 2017年、国務院は「新世代人工知能発展計画」を公布し、2020年までに人工知能技術標準、サービスシステム、産業エコシステムの初期構築を行い、中核人工知能産業の規模は1500億元を超え、関連産業の規模は1兆元を超えることを提案した。

しかし、それにもかかわらず、AI 人材の不足は、業界全体でこの技術を広く適用する上で依然として大きなボトルネックとなっています。

最近、工業情報化部の人材交流センターは「人工知能産業人材育成報告書（2019-2020年版）」（以下、「報告書」という）を発表しました。

報告書は、AI関連企業224社、職種サンプル9万2,741件、人材サンプル38万人以上を調査した。報告書は、わが国のAI産業の力強い発展の波の中で、AI技術を研究・応用する企業数が増加し、人材の需要が短期間で急増したとみている。しかし、AI人材の蓄えが不足し、育成メカニズムが不完全であるため、人材の需給に深刻な不均衡が生じている。わが国のAI産業における有効な人材の不足は現在30万人と推定されている。

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資料出典：工業情報化部人材交流センター

1. AI開発の概要：多数の巨大企業、不十分な開発

クラウドコンピューティング、ビッグデータ、IoT に代表される情報技術は急速に進化しており、人工知能が実用化に向かう​​可能性も加速しています。さまざまなデータおよびグラフィック プロセッサ技術、およびディープ ニューラル ネットワークに代表される技術が人工知能システムに統合されたことで、人工知能技術の新たな発展の波が到来しました。技術と実用化のギャップは急速に縮まっています。音声認識、画像分類、無人運転など、いくつかの細分化された応用分野における人工知能技術は、すでに利用可能で使いやすい段階に入りました。将来、現場着陸における人工知能技術の応用は、爆発的な成長の新たなクライマックスを迎えることは間違いありません。

1. AI開発の3つの波

第一波: 1956 年に「人工知能」の概念が提案され、人工知能開発の第一波が始まりました。 この時期の核心は、機械に論理的推論能力を持たせることと、最初の知覚ニューラル ネットワーク ソフトウェアとチャット ソフトウェアを開発することでした。

第二の波: 1970 年代半ばに、人工知能の第二の波が始まりました。この期間中に、ホップフィールドニューラルネットワークとBTトレーニングアルゴリズムが提案されました。同時に、特定の分野の問題を解決するエキスパートシステムも広く利用されています。

第 3 の波: 2006 年、ディープラーニング理論の進歩により、人工知能の第 3 の波が出現しました。この段階では、インターネット、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、チップなどの新興技術が、さまざまな人工知能技術の発展に十分なデータサポートとコンピューティングパワーサポートを提供しました。 「人工知能+」に代表されるビジネスイノベーションモデルも、人工知能技術と産業の発展とともにますます成熟し、社会の生産性を大幅に最適化し、既存の産業構造に大きな影響を与えます。

2. 人工知能エコシステム

基本層: 人工知能産業チェーンにコンピューティング能力とデータ サービスのサポートを提供します。 AWS、Azure、Alibaba Cloud、Tencent Cloud、Baidu Cloudなどの業界大手は、人工知能の発展に十分なコンピューティングリソースを提供しています。伝統的なチップ大手のNVIDIA、Intel、および国内のテクノロジー新興企業CambrianとHorizo​​nは、人工知能のコンピューティングニーズに対応する専用チップの提供に取り組んでいます。さらに、中国のDatatangやHaitian Ruisheng、海外のSaagieなど、データサービス分野の企業も多数あります。

技術層: 人工知能産業チェーンに一般的な技術機能を提供します。 Google、Facebook、Alibaba、Baiduに代表されるインターネット大手は、資金力と人材力の優位性を活かして、早い段階でAI関連の技術分野を全面的に展開してきました。同時に、インテリジェント音声を専門とするiFlytek、コンピュータービジョンに力を入れているSenseTime、機械学習分野のFourth Paradigmなど、多くの革新的企業もニッチな技術分野に進出しています。海外では、ProxemやXMOSなどの企業も自然言語処理やインテリジェント音声の分野で積極的な実践と探求を行っています。

アプリケーション層: サービス オブジェクトの業界アプリケーション シナリオに適合したさまざまな特定のアプリケーションと製品またはサービスを提供します。現在、人工知能分野における世界の革新的テクノロジー企業のほとんどがここに集まっています。代表的な企業としては、スマートビルディング分野のVerdigrisやTerminus、スマートセキュリティ分野のGenetecやUniview、スマート医療分野のFlatironやInfervisionなどが挙げられます。

3. 世界の人工知能産業の発展の概要

現在、人工知能は各国間の革新技術競争の焦点領域となっており、中国を含む世界中の多くの国が、国家の科学技術戦略展開シーケンスに人工知能を組み込んでいます。中国、米国、欧州連合、英国、ドイツ、ロシア、日本、韓国、インドなどの主要国は、2016年から2019年にかけて人工知能に関する特別な政策と行動計画を集中的に発表しました。人工知能産業の発展を導き、促進することは、世界経済社会の重要なコンセンサスとなっています。

アメリカ：人工知能に関する確固たる基盤と強力な科学研究力を有し、人工知能分野で世界をリードする地位を占めています。

英国: 強力で影響力のある AI スタートアップ企業が多数存在し、英国が今後も世界の AI イノベーションの中心であり続けることが確実です。

ドイツ：インダストリー4.0は、ドイツにおける人工知能の発展を促進するのに役立ちます。新しい時代において、ドイツは世界をリードする人工知能研究分野になることを目指しています。

4. 中国の人工知能産業の発展の概要

関連研究機関の推計によると、中国の人工知能産業の規模は2020年までに140億米ドル近くに達し、2022年までに270億米ドルを超えると予想されている。

1. 特徴

• 中国の人工知能産業の基礎研究能力を早急に向上させる必要がある。

人工知能の研究力は、人工知能産業の持続的発展を保障する原動力である。現在、中国の人工知能特許出願件数は世界総数の37.1％を占め、世界第1位であり、関連論文の産出量は141,840件に上る。わが国は特許出願数や論文数ではすでに世界トップクラスであるが、人工知能の基礎研究に従事する中国の学者は世界全体の11％に過ぎず、科学研究機関もわずか5％に過ぎず、依然として世界のトップレベルには及ばない。

このことから、我が国は基礎研究と優秀な人材の育成への投資を継続的に増やし、我が国の弱点と世界のトップレベルとの差を縮め、世界の新世代人工知能産業の発展の主導権を握り続ける必要があることがわかります。

• 中国には多くの人工知能企業があり、その応用範囲も幅広い。

2018年、人工知能に注力する中国企業の数は1,000社を超え、世界第2位となり、現在も急速に成長を続けています。さらに、急速に発展するデジタル経済と膨大な数の人工知能ユーザーに直面して、ソフトウェア企業やインターネット企業が人工知能市場の主な参加者となっているだけでなく、伝統的な産業、金融、サービスも人工知能の実践プロセスへの参加を加速しています。

• 中国の人工知能産業は資本市場から大きな注目を集めている。

資金調達は、人工知能産業の継続的な前向きな発展にとって重要な保証です。現在、中国は世界の人工知能産業への投資と資金調達において最も活発な国の一つです。投資融資件数は世界全体の31.7％を占め、投資融資資金総額は世界全体の60.0％を占め、中国の人工知能の産業化とデジタル経済の深化を好意的に支援し、促進した。

2. 開発動向

• 複数の国家省庁が協力してトップレベルの人工知能開発計画を策定し、政策上の優位性を強化します。

習近平総書記は、人工知能は今回の科学技術革命と産業変革を先導する戦略的技術であり、強い波及効果を伴う「先鋒鋒」効果を持っていると強調した。新世代人工知能の開発を加速することは、我々が世界の科学技術競争で主導権を握るための重要な戦略ツールであり、我が国の科学技術の飛躍的発展、産業の最適化とグレードアップ、そして生産性の全体的な飛躍的向上を促進するための重要な戦略的資源でもあります。このようなマクロ的な背景の下、地方政府は地域の産業発展の実際のニーズに基づいて、対応する産業発展計画と政策ガイドラインを発行し、人工知能産業の発展に良好な社会政策環境を提供しています。

• デジタル時代の助けを借りて、広大な市場と高度な情報技術が組み合わされ、データの優位性が蓄積されます。

わが国がデジタル経済時代に入るにつれ、インターネット、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどの現代の情報技術はさまざまな分野で深化し続けており、大量の消費者レベルのデータと企業レベルのデータが蓄積されています。 IDCとSeagateの統計によると、2018年の中国の総データ量は7.6ZB（1ZB≒1兆GB）で、世界総量の23.4％を占めた。2025年までに48.6ZBに増加し、世界総データ量の27.8％を占めると予想されている。

• インターネットユーザーの大規模な基盤と中小企業の多数が、開発シナリオの利点を高めます。

2017年、中国の企業法人数は1,809万7,000社、個人商工業者世帯数は6,579万3,700世帯に達した。また、中国の総人口は2018年に13億9538万人に達し、そのうちインターネット利用者数は8億2851万人に達した。デジタル経済実践の重要な構成要素および基礎として、人工知能技術はインターネット時代においてソーシャル電子商取引サービス、シェアリングエコノミーサービス、オンラインライブブロードキャストサービス、インターネット金融サービスと徐々に統合され、新たな応用モデルを模索しています。

2. 30万人のギャップがあり、AI職の供給は不均等で、人材の需要と供給は地域間で不均衡である

1. ポジションタイプ

さまざまな人工知能企業の人材ニーズに応じて、上級管理職、ハイエンド技術職、アルゴリズム研究職、アプリケーション開発職、実務スキル職、製品マネージャー職、その他のタイプの職にまとめることができます。

2. 人材の需要と供給

国内の人工知能産業の立ち上がりが遅く、初期の蓄積が不十分なため、我が国の人工知能産業は、有効な人材の供給が不足するというジレンマに直面しています。わが国の人工知能産業における実効的な人材不足は30万人に達すると推定されており、特に特定の技術分野や職種における需要と供給の不均衡が顕著です。

報告書は、人工知能チップ、機械学習、自然言語処理など、人工知能の代表的な技術分野を取り上げました。データによると、人工知能のさまざまな技術分野の職位の人材需給比率は0.4未満であり、この技術分野の人材供給が著しく不足していることが示されました。サブ産業の観点から見ると、インテリジェント音声とコンピュータービジョンの職種の需給比率はそれぞれ0.08と0.09であり、関連する人材は極めて不足しています。

現在、アルゴリズム研究職、アプリケーション開発職、実務職、ハイエンド技術職の人材需給比率はそれぞれ0.13、0.17、0.98、0.45となっており、技術職では人材ギャップが大きい一方、実務職では人材供給が比較的十分であることが分かります。

一方、プロダクトマネージャー職、営業職、事業運営を担う上級管理職の人材需給比率はそれぞれ4.52、7.14、3.44となっており、人材供給は比較的十分である。

3. 地域の需要と供給

北京・天津・河北地域、長江デルタ地域、広東・香港・マカオ大湾区、四川・重慶地域は現在、人工知能産業の主な発展拠点であり、人工知能産業の人材資源の主な集積地でもあります。人材需要規模は全国の総需要の90.9％を占め、人材供給規模は全国の総供給の82.9％を占めています。

（IV）人材育成

1. 大学における人材育成

大学における人工知能人材の育成は、学際的な特徴を示しています。既存の専攻分野の中で、コンピュータ科学技術、電子情報工学などの専門分野は、人工知能技術人材を育成するための主な専門分野です。さらに、産業統合を背景に、大学でもコンピュータサイエンス、数学、電子情報、統計、心理学など複数の専門分野を網羅する「人工知能+」の学際的な専攻を開設し始めています。

学校数で見ると、北京、江蘇、山東、四川では新規に追加された学校が多くなっています。

学校レベルの観点から見ると、過去2年間に人工知能の学部専攻を追加した機関には、北京航空航天大学、北京理工大学、ハルビン工業大学、浙江大学、南京大学、上海交通大学、復旦大学、同済大学、武漢大学などの伝統的な名門大学と、安徽信息工程大学、泉州信息工程大学、華東理工大学などの一般大学が含まれており、人工知能の基礎研究人材と応用人材の育成を共同で推進しています。

人工知能専攻の設置に加え、国内各大学の同時期には人工知能大学や人工知能研究所の設立も相次いでいる。北京大学、清華大学、浙江大学、復旦大学など国内トップの大学は人工知能教育研究機関を設立し、数学的基礎、認知科学基礎、知能知覚、機械学習、脳型コンピューティング、人工知能ガバナンス、さらには知能医療、知能社会など人工知能の基礎研究に注力し、人工知能の基礎研究能力を備えた研究人材の育成・輩出を目指している。

国内の多くの大学や専門学校も人工知能の学校や研究所の企画・建設に着手しており、百度、テンセント、iFLYTEKなど人工知能産業チェーンの各分野の大手企業と連携し、人材育成、実地研修、プロジェクト共有、実地機会などの連携を強化し、人工知能の実務経験を持つアプリケーション開発人材の育成に注力している。

2. 社会教育施設における人材育成

現在、北大玉鳥、ダナ教育、光華国際などの伝統的な老舗職業訓練校のほか、小湘学院、神蘭学院、古豹学院などの新しい訓練機関も存在します。さまざまなタイプのトレーニング機関が、オンラインとオフラインの教育方法を組み合わせた総合的な人工知能トレーニング方法を形成しています。

現在、研修機関が提供しているAI関連のコースは、主に学生のアプリケーション開発スキルのトレーニングに重点を置いており、主にPythonトレーニング、AIの基礎に関する入門トレーニング、AI固有の技術に関する専門トレーニングの3種類のコースが含まれています。

さらに、この段階では、すべてのトレーニング機関が段階的な実践的なプロジェクト教育を学生に提供しており、多くの機関がHuawei、Baidu、Alibabaなどのテクノロジー大手からの実践的な経験と機会にアクセスできます。しかし、コースにおける数学や科学の知識の不足と訓練期間の短さのため、現在訓練機関から輩出されている人材のほとんどは、実践的なスキルを持つ若手人材です。

3. 月給35,000ドルは誰にでも手に入るわけではない

人工知能は高度な知識集約型産業であり、人材のビジネス能力、職務経験、学歴、職業倫理に対する要件が厳しくなっています。

1. ポジションタイプ

1. 職務能力要件

アルゴリズム研究職、アプリケーション開発職、実務スキル職、プロダクトマネージャー職は、実際には業務の重点が異なり、また、代表的な職種ごとに企業が求める専門能力にも大きな違いがあります。

アルゴリズム研究投稿:

アプリケーション開発職種:

実践スキルポジション:

プロダクトマネージャー職種:

2. 就業経験要件

アプリケーション開発職の職務経験および経験年数の要件は比較的緩やかです。 29.7%のポジションでは3年未満の就業経験が必要で、19.3%のポジションでは就業経験は必要ありません。プロダクトマネージャーのポジションでは通常、実務経験が豊富で業界知識が蓄積されていることが求められるため、49.5%のポジションでは3～5年の就業経験が必要で、21.7%のポジションでは5年以上の就業経験が必要です。

3. 専門的な要件

さまざまな典型的な職種の専門的要件の中で、ほとんどはコンピュータ関連専攻の人材を求めており、その中でもアルゴリズム研究職、アプリケーション開発職、実務スキル職の 60% 以上はコンピュータ関連専攻を必要としています。

さらに、アルゴリズム研究職やアプリケーション開発職でも数学関連専攻の需要が高く、アルゴリズム研究職の 37.9% とアプリケーション開発職の 42.8% で数学関連専攻のバックグラウンドが必要とされています。比較すると、プロダクト マネージャーの役​​職に対する専門的な要件は少なく、プロダクト マネージャーの役​​職の 30.6% には専門的な制限がありません。

4. 教育要件

アルゴリズム研究職とアプリケーション開発職の入学要件は、他の職種に比べてはるかに高くなっています。アルゴリズム研究職の45.1%とアプリケーション開発職の41.9%では、応募者に修士号以上の学歴を求めています。実務スキル職と製品マネージャー職の入学要件は学士号以上で、それぞれ関連職種の88.8%と91.8%を占めています。また、現在、実務職のうち大学卒の人が就業できる職種は6.9％です。これは、実務職は一般的にコンピュータ関連のスキルを持った人材が多く、この割合が他の職種よりも高いためです。

5. 月給

現在、アルゴリズム研究職の56.5%とアプリケーション開発職の46.1%は月給35,000ドル以上である一方、実務スキル職とプロダクトマネージャー職の月給は概ね30,000ドル未満に集中しています。現在は20,000ドルから30,000ドルが主な給与範囲で、関連職種がそれぞれ33.8%と39.6%を占めています。

2. 技術指導

1. 職務能力要件

人工知能チップ:

機械学習:

自然言語処理:

インテリジェント音声:

コンピュータービジョン:

2. 就業経験要件

さまざまな典型的な技術分野の人材には、一般的に 3 ～ 5 年の職務経験が求められます。さらに、人工知能チップとコンピュータービジョンは、比較的「若い」人材を受け入れやすいです。人工知能チップ関連の職種の 33.2% とコンピュータービジョン関連の職種の 32.9% は、職務経験年数に対する要件が高くなく、職務経験が 3 年未満の人材も受け入れることができます。自然言語処理技術分野では、より長い実務経験を持つ人材が好まれます。自然言語処理関連の職種の約 15% が、5 年以上の実務経験を持つ人材を求めています。

3. 専門的な要件

人工知能チップは集積回路産業と密接に関連しているため、現在の人工知能チップ関連の職種の 48.2% では、応募者に電子情報関連の専攻のバックグラウンドが求められています。他の技術分野と比較して、機械学習はより基本的なため、数学関連の専攻のバックグラウンドに対する需要が高く、50.9% の職種で数学関連の専攻が求められています。

4. 教育要件

人工知能関連の職種に就く人材にとって、学士号は基本的な学歴要件です。特に人工知能チップの分野では、88.4%もの職種で学士号が求められています。機械学習、自然言語処理、インテリジェント音声、コンピュータービジョンなどの技術職のほとんどには修士号以上の学位が必要です。そのうち、機械学習関連職の50.9%、自然言語処理関連職の39.6%、インテリジェント音声関連職の40.4%、コンピュータービジョン関連職の47.1%で修士号以上の学位が必要です。

5. 月給

現在、人工知能チップ関連の職種の月給水準は比較的低く、月給30K未満の職種が85.4%を占めています。一方、機械学習、自然言語処理、インテリジェント音声、コンピュータービジョン関連の職種の月給水準は大幅に高く、主に35K以上の給与範囲に集中しています。さらに、機械学習や自然言語処理に関連する職種は、インテリジェント音声やコンピュータービジョンに関連する職種よりも、5万ドルを超える超高給の範囲に集中しています。

IV. AI産業人材育成のための政策提言

ミクロレベルでの技術分野や職種における人材の供給不足であろうと、メソレベルでの地域的な供給の不均衡であろうと、人工知能業界における現在の30万人の人材不足の背後には、より深い理由があります。中国には本当にこれほど大規模な人工知能の才能あるチームが必要なのでしょうか?そして、高品質な人工知能の人材を継続的に供給するにはどうすればよいでしょうか?

需要面では、デジタル化とインテリジェント化の流れの下、さまざまな業界で人工知能業界の人材に対する需要が注目度と需要の高さの段階にまで発展しています。

供給側から見ると、現在、人材供給の主な源泉は2つあります。1つは大学での人材育成であり、もう1つは業界における人材の蓄積です。

大学における人材育成の面では、我が国は2017年から人工知能大学や人工知能専攻に代表される人工知能に特化した人材育成の発展を積極的に支援しているものの、人材育成方法の模索はまだ初期段階にあり、人工知能業界の人材の育成速度は依然として比較的遅い。

報告書によると、わが国は世界最大の工学教育を有しているが、米国と比較すると、わが国の人工知能人材の総数は米国の約50％に過ぎず、基礎研究に従事する人材の数はさらに限られている。現在、米国における人工知能の基礎層に従事する人材の数はわが国の約14倍である。

現在、大学における人工知能関連の学部やコースはまだ完全ではなく、人工知能業界の人材育成は産業発展のペースや企業のニーズに迅速に適応し、一致させることが困難です。

現在の大学が育成する人材の質は、人工知能業界の実際のニーズにマッチすることが難しく、それは企業の採用や人材の就職活動にも反映されています。

業界における人材の蓄積という点では、業界内での自発的な人材育成がまだ体系的に進んでおらず、その結果、我が国の学術界と産業界の双方において質の高い人材の供給が現状低い水準にとどまっています。

ほとんどの企業は、人材に対して高い参入障壁を設けており、人材の職務能力に対する要件も高くなっています。しかし、新卒者は人工知能に関する知識の蓄積や実務経験が不足しており、企業の雇用ニーズに直接マッチさせることは困難です。しかし、一定数の就業経験と資格を有する技術系人材や職務系人材は、需要と供給のアンバランスというジレンマに「直面」している。

現状では、大学や企業の力だけに頼っていては、高まる人材需要に応えることは困難です。このジレンマを打破するには、政府、大学、研究機関、企業の間に連携を構築し、産学研究の各方面における知識の革新と応用を促進し、同時に急速に発展する産業のニーズを満たす完全な人材システムを構築する必要があります。

具体的には以下の3つの側面から実施します。

まず、政府はAI産業の人材育成に関するトップレベルの計画を強化し、AI産業の人材の着実な発展を導くべきである。

第二に、政府、産業界、学界、研究機関を統合したAI人材育成エコシステムの構築を加速し、AI産業の人材供給と産業発展のニーズとのマッチングを促進する。

3つ目は、国際的な人材交流と協力を強化し、地域の人材流動性を促進することです。