結論：推進層は育て、専門層は採用と外部で補う
製造業のAI人材は、役割によって採用と育成の向き不向きがはっきり分かれます。工程とデータをつなぐ推進層は社内で育て、モデル構築やデータ基盤の設計を担う専門層は、採用と外部の伴走支援を組み合わせて確保するのが基本です（3層の定義は製造業のAI人材育成を参照）。
| 役割 | 採用 | 育成 | 外部の伴走 |
|---|---|---|---|
| 推進層（テーマを回す） | 工程の知識がないため立ち上がりに時間がかかる | 最も向く。工程とデータの知識を持つ中堅を育てる | 立ち上げ期の補助として使う |
| 専門層（モデル・基盤） | 向く。ただし評価制度と仕事の量が前提 | 時間がかかる。適性のある人を選んで育てる | 向く。内製化までの橋渡しに使う |
| 現場層（使う） | 対象外 | 社内教育で対応 | 研修の講師として使う |
採用が定着しない構造的な理由
製造業でAI人材の採用がうまくいかない理由は、給与水準よりも受け入れ側の仕組みにあります。
IPAの「DX動向2025」によると、DX人材の評価基準がない日本企業は75.7%で、米国の10.0%、ドイツの18.9%と大きな差があります。評価基準がないまま専門人材を採用すると、既存の職能等級に当てはめるしかなく、成果を処遇に反映できません。
製造業に特有の理由もあります。
- データが整っておらず、入社後の仕事の大半がデータ集めと整備になる
- 工場の現場に入る機会が少なく、課題を自分で見つけられない
- 社内に同じ職種の仲間がおらず、技術的な相談相手がいない
- 本番に載せる仕組み（MES連携、運用体制）がなく、PoCを繰り返すだけになる
いずれも、採用前に受け入れ側で手を打てる問題です。
採用時の4つの注意点
1. 最初の1年の仕事を具体的に決めておく
「AIで何かしてほしい」という採用は失敗します。入社後の1年で取り組むテーマ、使えるデータ、協力する現場の担当者を決めてから募集します。テーマがない状態で採用すると、本人が社内を回って課題探しから始めることになります。
2. 評価と処遇の枠を先に作る
既存の等級制度に当てはめず、専門職の評価軸（技術の水準、本番に載せたテーマの数、社内への技術移転）を用意します。評価制度の作り方はAI人材の評価制度で扱っています。
3. 工程の知識を持つ相方を付ける
採用した専門人材には、工程とデータの知識を持つ推進層の社員を相方として付けます。専門人材が工程を学ぶ時間を大きく減らせ、社内に技術も残ります。
4. データ基盤の状態を正直に伝える
面接の段階で、データがどの程度整っているか、MESや設備データにどうアクセスできるかを正直に伝えます。データ整備から始める覚悟がある人と、モデル開発に集中したい人とでは、合う職場が違います。
外部の伴走支援を組み合わせる
採用も育成も時間がかかる場合、外部の伴走支援で橋渡しをします。外部のエンジニアが現場に入り、データ整備と知識の抽出を社内の担当者と一緒に進める形で、FDE（Forward Deployed Engineer）型とも呼ばれます。日立は顧客の現場に入るFDEを置いてデータ整備と知識抽出を行っており（ITmedia ビジネス、2026年9月18日）、富士通もコンサルティングとFDEによる伴走を打ち出しています（2026年9月16日、同社表明）。詳しくはFDE型の伴走支援とはを参照してください。
伴走支援は、社内に人が育つまでの期間限定で使うことが前提です。契約には、成果物の引き渡しと、社内の担当者への技術移転の内容を明記します。
海外の状況：人材は製造業共通の懸念
人材の確保は日本だけの問題ではありません。米Traxの記事（2025年12月9日）によれば、製造業の経営幹部の37%が「従業員へのスマート製造スキルの付与」を最大の懸念に挙げています。Deloitteと米Manufacturing Instituteは、2024〜2033年に米製造業で最大380万人の新規雇用が必要になり、約190万人が未充足になりうると推計しています。
米国でも専門人材を採用だけで賄うのは難しく、既存社員の育成と自動化を組み合わせる方向にあります。採用市場が厳しいのは世界共通であり、受け入れ側の仕組みで差がつくと考えたほうがよいでしょう。
よくある質問
中途採用で工程の知識もあるAI人材は見つかりますか
まれにいますが、競争が激しく採用は難しいのが実情です。同業他社の生産技術出身者を採用してAIを教えるほうが、見つけやすい場合があります。
新卒でAI専攻の学生を採るのはどうですか
長期的には有効ですが、工程の知識を身につけるまで数年かかります。最初の数年は推進層の先輩と組ませ、現場に出る時間を確保してください。
採用した専門人材をどの部署に置くべきですか
CoE（中央の推進組織）に置き、工場のテーマに派遣する形が基本です。工場に単独で置くと孤立しやすく、IT部門に置くと現場から遠くなります。
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この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。
