核心要約
- 高度な分析技術の需要は4倍以上、DBアーキテクチャ技術の需要は150%増
- AIは、それが構築されたデータの質と同じだけの力しか持たないというシグナル
- 経営陣が技術と事業目標を明確に結び付けることが人材獲得の鍵
- 自社の求人票は、データ基盤を固める人材を求めているか
グローバル・エグゼクティブサーチファームのHeidrick & Strugglesが今月初めに発表した報告書によると、今年1月から7月までの採用需要をその前の6カ月と比較した結果、高度な分析(advanced analytics)技術の需要は4倍以上に増加し、データベースアーキテクチャおよびデータ管理技術の需要は150%増加しました。興味深いのは、これら両方の技術とも求人タイトルに『AI』という言葉が入っていないという点です。
Heidrick & Strugglesのオンデマンド人材部門グローバル・マネージングパートナーであり、ロサンゼルスオフィスのパートナーでもあるSunny Ackerman氏は、「AIはそれが構築されたデータと同じだけの力しか持たない」とし、「だからこそ組織には、堅固なデータ基盤を築き、ガバナンスを強化し、データ品質を改善し、その情報を有用なインサイトへと転換できる人材が必要だ」と述べています。
韓国企業へのAXへの示唆
この報告書が指摘するポイントは明確です。AX(AI変革)を推進する組織が実際に採用市場で求めているのは、『AIエンジニア』という肩書きではなく、データを整理し構造化できる人材だということです。AI導入を検討している韓国企業であれば、求人票に『AI』を付ける前に、自社のデータ基盤がどれほど堅固かをまず点検してみるのが順序に適っていると言えるでしょう。
Ackerman氏はCIOの役割についても言及しています。「最も優れた人材は、経営陣による技術への目に見える後押しがあり、チームが部門を横断して働くことができ、リーダーが投資を測定可能な成果へと転換するという明確な使命を持つ組織に惹かれる」とし、「多くの企業にとって、これはレガシーシステムや分断されたデータから脱却することを意味する」と説明しました。これは技術部門だけの課題ではなく、経営陣が技術投資と事業目標をどれだけ明確に結び付けて示せるかという問題であることを意味しています。
Ackerman氏はまた、急速に変化する状況に対応するには、正社員採用と継続的な学習を並行しつつ、特定の専門技術が急速に必要となった際には臨時(interim)人材を活用する混合戦略が有効な場合があると述べました。組織内部で常時データアーキテクチャ人材を確保することが難しい場合、プロジェクト単位で外部の専門性を借りる方法も検討に値する選択肢です。
結局、この報告書が韓国企業に投げかける問いは一つに集約されます。自社がAI導入を語るとき、その土台となるデータ構造とガバナンスを実際に担うのは誰なのかを、まず確認してみる必要があるということです。
出典: AI efforts drive up demand for analytics, database architecture skills