【2025年10月最新】おすすめのAI人材育成サービス3選！選び方や費用相場も解説

企業においてもAIの活用は急速に広がっており、DX推進や新規事業の創出に向けてAI人材の確保は避けられない課題となっています。

しかし、「どのように自社でAI人材を育成すればよいのか分からない」「外部研修やサービスの違いを理解できていない」といった悩みを抱える担当者も少なくありません。

そこで注目されているのが、企業向けAI人材育成サービスです。専門カリキュラムや実践的な研修を導入することで、効率的にAIリテラシーを高め、現場で即活用できるスキルを社員に浸透させることが可能になります。

本記事では、代表的なサービスの比較から、導入メリットや注意点、さらに実際の活用事例まで解説します。AI人材育成を検討している企業のご担当者は、ぜひ参考にしてください。

企業向けAI人材育成サービスおすすめ3選

企業向けAI人材育成サービスの中から、実績や信頼性に定評のある3つのサービスを厳選しました。

サービス名	特徴
DX人材育成サービス（NEC）	dotDataを活用した実践型研修で、大企業や官公庁での導入実績も豊富
スキルアップAI	基礎から応用まで体系的に学べ、実務経験豊富な講師による指導で、現場直結のスキル習得が可能
Axross Recipe for Biz	300以上のコンテンツを備え、オンデマンド学習や社内共有機能で、組織全体にAI活用を浸透

 それぞれの特徴を一覧表にまとめていますので、サービス選びの参考にしてください。

DX人材育成サービス（NEC）

料金プラン	イニシャルコスト（開発・設定費用） 300万円（税別） ランニングコスト（運用費用） Essentialプラン： 基本的な学習・運用機能を利用可能 300名未満・600万円から Advancedプラン： AI研修や応用演習、データ分析トレーニングなど 300名未満・840万円から Premiumプラン： 専門的なDX研修、ワークショップ、フルサポート 300名未満・1340万円から
特徴	経産省が策定した 「デジタルスキル標準（DSS-P）」に準拠 AI・クラウド・セキュリティ・デザイン思考など幅広い領域に対応 dotDataを活用したデータ分析演習で実務に直結 PBL（課題解決型学習）形式を導入し、現場の課題解決力を養成 OJT研修との組み合わせで即戦力スキルを定着 オンライン・対面・ハイブリッド形式など多様な学習方法を提供 運用支援サービス（受講者管理・進捗レポート）も完備
提供形式	集合研修（対面） リモート研修 ワークショップ ハンズオン OJT型研修
導入実績	株式会社三井ハイテック 大和ハウス工業株式会社 大和証券株式会社など
会社所在地	〒108-8001 東京都港区芝五丁目7番1号（NEC本社）

NECのAI人材育成サービスは、国内大手IT企業ならではの知見と技術力を背景に展開され、経済産業省のガイドラインに準拠した体系的な学習プログラムを提供しています。

幅広いデジタルスキルを段階的に習得できるDX人材育成サービスや、dotDataを活用してデータ分析を業務レベルで実践できる「ビジネスアナリティクス人材育成サービス」などが含まれます。

長年のシステム開発・運用実績を活かした研修設計により、受講後すぐに実務へ活かせる仕組みが整っている点も強みです。

スキルアップAI

料金プラン	AIリテラシー講座（eラーニング）55,000円（税込）／名 E資格対策講座330,000円（税込）／名 企業研修プログラム 内容に応じて個別見積（要問い合わせ）
特徴	入門から上級まで対応する体系的なカリキュラムを提供 E資格・G検定など主要資格の取得に直結した講座を完備 データ分析・機械学習・ディープラーニング・生成AIなど先端分野を幅広くカバー 実務課題を題材としたハンズオン研修で現場即応力を養成 企業ごとの課題に合わせたカスタマイズ研修を設計可能 オンライン・オンデマンド・集合研修に対応し、柔軟な学習スタイルを選択可能 学習進捗管理や効果測定の仕組みを備え、組織全体でスキル定着を支援
提供形式	オンライン学習（録画・ライブ配信） 対面講座（東京を中心に開催） 企業向けオンサイト研修や合同勉強会にも対応
導入実績	株式会社エヌ・ティ・ティ・ビジネスアソシエ東日本 キリンホールディングス株式会社 ダイハツ工業株式会社など
会社所在地	〒101-0051 東京都千代田区神田神保町2丁目40−5

スキルアップAIは、AI・データサイエンス教育に特化した国内有数の専門機関です。単発講座から大規模法人研修まで柔軟に対応できる点が特徴で、学習管理や効果測定など研修後のフォロー体制も万全です。

教育内容は実務を重視しており、生成AIなど最新テーマをいち早く取り入れ、時代に即した育成を実現しています。個人のキャリア支援と企業のDX推進を同時に支えるサービスとして高く評価されています。

Axross Recipe for Biz（ソフトバンク）

料金プラン	Basicプラン DXリテラシー標準に準拠した基礎教育 生成AI活用プラン 生成AIを業務に取り入れるための特化型プラン Enterpriseプラン DX基礎～応用まで幅広く学べる長期育成プラン （ボリュームディスカウントあり） ※料金は利用人数や契約期間により個別見積
特徴	700種類以上の学習コンテンツを提供し、幅広いレベル・領域に対応 演習課題・理解度テスト・修了証発行で習熟度を客観的に確認可能 社内コンテスト機能により、学んだ知識を実践に活かす仕組みを提供 ナレッジシェアツールで社員同士の学びを共有し、定着を促進 生成AIや最新分野の講座も追加され、常に最新技術にキャッチアップ オンデマンド学習形式で、時間や場所に縛られず柔軟に受講できる スキルマップ機能で社員ごとの得意分野・習熟度を見える化
提供形式	eラーニング（動画教材・スライド教材） 演習形式の課題 オンライン研修＋対面ワークショップも実施可能
導入実績	株式会社エイジス ソリマチ株式会社 秋田県など
会社所在地	〒105-7529 東京都港区海岸一丁目7番1号 東京ポートシティ竹芝オフィスタワー

Axross Recipe for Bizは、ソフトバンクが提供する法人向けAI・DX人材育成サービスです。DXリテラシー標準に準拠した基礎教育から生成AI活用、長期的な人材育成まで幅広く対応しています。

学習コンテンツは700種類以上と豊富で、演習課題や社内コンテストを通じて実践力を養うことが可能です。進捗管理やスキルマップ機能も備え、社員一人ひとりの成長を可視化できます。

自治体を含む幅広い導入実績を持ち、組織全体のDX推進を後押ししています。

AI人材育成サービスを比較するポイント

AI人材育成サービスを選ぶ際には、いくつかの重要な基準があります。自社に最適なサービスを導入するために、以下の4つのポイントを確認しておきましょう。

以上のポイントを参考にして、自社に最適なサービスを選定します。それぞれの項目について解説します。

人材育成の主な目的に合っているか

AI人材を育成する理由は企業ごとに大きく異なります。データ分析を強化したい企業もあれば、生成AIを新規事業に活かしたい企業もあります。目的を曖昧にしたままサービスを選ぶと、研修内容と実務が噛み合わず、結果的に投資が無駄になりかねません。

育成目的の例としては次のようなものがあります。

事前に「自社にどんなAI人材が必要か」を明確にした上で、提供されるカリキュラムが課題解決に直結しているかを確認することが大切です。

費用と講座の提供形式は適切か

AI人材育成サービスは、安価なオンライン講座から数百万円規模のカスタマイズ研修まで幅があります。安さだけで判断するのは危険で、費用と提供形式のバランスを確認することが重要です。

提供形式の主な種類と特徴は以下の通りです。

形式	特徴
オンライン講座	時間や場所を選ばず受講できる
オンデマンド講座	繰り返し視聴でき基礎教育に向く
対面研修	演習やワークショップで実践力を強化
カスタマイズ研修	自社課題に合わせて特別設計が可能

以上の目的に応じて最適な形式を選ぶことで、費用対効果を高められます。

講師は十分な経験を持っているか

AI教育の成果は講師の質に左右されます。講師が理論に詳しくても、現場経験が不足していると、実務に役立つ知識を伝えるのは難しいです。そのため、AI人材育成サービスを選ぶ際は、講師の実績や専門性を必ず確認します。

講師選びで注目すべきポイントは次の通りです。

法人向けサービスでは、講師を選択できる場合もあるため、受講前に情報収集することが望ましいです。

必要な環境が用意されているか

AI人材育成では、講義だけでなく演習に使う環境の有無が成果を左右します。プログラミングやデータ分析を行うには専用ソフトやデータが必要で、自社で一から整備するのは負担が大きいです。

たとえば、クラウド上で実習環境を提供するサービスであれば、受講者はPC一台ですぐに学習を開始できます。また、演習用データや教材が準備されていれば、効率的に学習を進められます。環境が不十分だと進捗が滞り、業務導入まで時間がかかる可能性があります。

以上のことから、サービス選定の際は「必要な環境を自社で用意するのか、サービスが提供してくれるのか」を事前に確認することが重要です。

企業向けAI人材育成サービスとは

企業向けAI人材育成サービスとは、AI活用に必要な知識やスキルを体系的に学べる教育プログラムのことです。AIリテラシーの基礎からデータ分析や機械学習、生成AIの応用まで、幅広い学習機会を提供しています。

自社で教育体制を整えるのは時間やコストの負担が大きいため、外部サービスを導入して効率的に育成を進める企業が増えています。

DX人材・IT人材育成サービスとの違い

AI人材育成サービスは、DX人材やIT人材育成サービスと混同されがちですが、役割が異なります。 それぞれの特徴を整理すると次のようになります。

人材区分	主な役割	特徴
IT人材	システム開発・運用・保守	インフラや基幹業務を安定稼働させる役割
DX人材	デジタル技術で業務改革を推進	AI人材を含む広い概念、変革を担う
AI人材	機械学習や生成AIで課題を解決	高度な専門性で実装から応用まで担当

上記からの分かるようにAI人材は、既存システムを支えるIT人材や、業務改革を推進するDX人材とは異なり、実際にAI技術を用いて課題解決を実現する専門人材です。企業は自社の目的に応じて、どの人材を強化すべきかを見極める必要があります。

企業向けAI人材育成サービスが注目される理由

AI人材育成サービスが注目される背景には、企業が直面する深刻な人材不足があります。経済産業省の調査では、2030年までに高度な専門スキルを持つAI人材が最大約12万人不足すると予測されています。＊

不足すると見込まれているのは、AIの研究開発や実装、サービス企画を担える高度人材です。基礎的なAIリテラシーを持つ人材全体ではなく、実務でAIプロジェクトを主導できる層が足りなくなるとされています。

AI需要の急拡大と、企業が自社だけで最新技術をキャッチアップし続ける難しさがあります。

社内で教育体制を整えるのはコストと時間の負担が大きく、外部サービスの導入によって効率的に育成を進める企業が増えているのです。

AI人材育成サービスは企業の競争力維持とDX推進に直結する施策として注目を集めています。

参照元
＊経済産業省「IT人材需給に関する調査報告書（2019）

企業向けAI人材育成サービスで学べること

企業向けAI人材育成サービスでは、AIの基礎から応用まで幅広い知識とスキルを習得できます。実務に直結する内容を体系的に学べるため、研修後すぐに現場で活かせるのが特徴です。

具体的に学べる内容は次の通りです。

上記の内容を理解することで、AI人材として必要なスキルを段階的に身につけられます。

AIの基礎知識

AI人材育成の第一歩は、基礎知識を体系的に理解することです。AIの基本的な概要や機械学習と深層学習の違い、AIでできること・できないことを正しく把握することが重要です。

基礎が曖昧なままでは応用に進んでも実務で活用できず、投資効果が薄れてしまいます。研修では、AIの仕組みや活用事例に加えて、倫理や法規制、個人情報保護の視点も扱われることが多いです。

AIを安心して導入するリテラシーを養えます。

学習内容の例は以下の通りです。

上記の学習を段階的に行うことで、受講者はAIを技術としてだけでなく、経営戦略や業務改善の手段として理解できるようになります。

プログラミング言語・統計知識

AIを実装するためには、プログラミングと統計の基礎知識が欠かせません。特にPythonはAI開発で標準的に使われる言語であり、データ処理やモデル構築に広く活用されています。

研修では文法基礎からライブラリの活用（NumPy・Pandas・scikit-learnなど）まで実践的に学べます。

また、AIを理解するうえで数学的素養も不可欠です。統計や確率はデータを正しく解釈する力につながり、線形代数や微積分はアルゴリズムを理解する基盤になります。

学習分野	内容の例
プログラミング	Python文法・ライブラリ活用・データ処理
統計学	確率分布・回帰分析・仮説検定
数学基礎	線形代数（行列演算）・微分積分

上記のような演習形式で学ぶことで、知識を実務に即したスキルへと変えることができます。

AIの実装・運用方法

基礎を学んだ後は、AIを実装し運用するスキルが求められます。研修では実務を想定した流れを体験し、成果につなげる力を養います。

具体的に学べる内容は以下の通りです。

PoC段階にとどまらず、運用まで見据えた実践力を磨けます。

実際のデータを用いたAI構築・運用

AI人材育成サービスの大きな特徴は、実際のデータを使った実践演習です。講義で学んだ内容を演習で試すことで、知識が実務に結びつきます。

研修では売上データやセンサーデータなどを活用し、データ処理からモデル構築、結果分析までを体験できます。

メリットとしては、以下のポイントが挙げられます。

サービスによっては受講者が自社データを持ち込み、課題解決をテーマに演習できる場合もあります。以上の経験を積むことは、実際の業務に直結する力を養ううえで非常に有効です。

AI関連業務におけるマネジメントの方法

AI導入を成功させるには、現場だけでなくマネジメント層の理解と推進力が欠かせません。そのため、多くの研修ではプロジェクトマネジメントや導入戦略を学べる内容が含まれています。

具体的には以下のような内容です。

以上の内容を学ぶことで、技術と経営を橋渡しし、組織全体でAIを活用できる体制を作ることが可能です。単なる導入で終わらず、長期的に成果を出す仕組みを構築できる点が大きなメリットです。

資格取得に必要な知識の習得

AI人材育成サービスでは、資格取得を目標にした学習も取り入れられています。代表的なのがJDLAが実施する「G検定」と「E資格」です。

G検定はAIの基礎知識やビジネス活用の理解を確認する試験で、E資格は深層学習を中心とした実装力を問う試験です。

資格	特徴
G検定	AIリテラシー・歴史・社会的影響など幅広く出題
E資格	ディープラーニングの理論・実装に特化・実務者向け

資格対策講座を受講することで効率的に学習でき、学んだ知識を体系化できます。また、資格は社内外でスキルを証明する手段にもなり、キャリア形成や人材評価に直結します。企業にとっても人材のスキルを客観的に示す指標として活用可能です。

企業向けAI人材育成サービスの種類

企業向けAI人材育成サービスは大きく分けて「研修型」「自己学習型」があります。どちらもAI人材育成に有効ですが、学習方法や適した場面が異なります。

それぞれの特徴を理解することで、自社の状況に合った最適な選択が可能になります。

研修型

研修型は、講師の指導を受けながら体系的に学ぶ形式です。対面研修ではディスカッションやグループワークを通じて理解を深められ、オンライン研修では場所を問わず受講できます。

ただし、開催には日程調整や会場費などのコストがかかり、拠点が分散している企業では実施に工夫が必要です。

メリット	デメリット
講師から直接指導が受けられる	会場費・移動費などのコストがかかる
質疑応答やワークで理解が深まる	スケジュール調整が必要
実践演習で即戦力を育成できる	多拠点企業では一斉実施が難しい

研修型は、短期間で実践的スキルを習得したい企業や、組織全体にAIリテラシーを浸透させたい場合に適しています。

自己学習型

自己学習型は、eラーニングやオンデマンド教材を使い、自分のペースで学習を進める形式です。場所や時間を選ばず受講できるため、研修時間を確保しにくい企業や全国に拠点を持つ企業に向いています。

講師派遣や会場費が不要なためコスト効率に優れており、低予算から導入できるのが特徴です。また、繰り返し視聴できる教材形式のため、基礎知識を定着させたい教育に適しており、新入社員研修やリスキリングの初期段階で特に効果を発揮します。

一方で、自律的に進める必要があるためモチベーション維持が課題となり、講師からの直接指導が受けにくい点もデメリットです。

メリット	デメリット
時間や場所を問わず柔軟に学べる	モチベーション維持が難しい
コストを抑えて導入可能	講師からの即時フィードバックがない
繰り返し学習に強く基礎教育に有効	実践的スキルの習得には限界がある

自己学習型は、社員全体にAIリテラシーを広く浸透させたい場合や、研修時間を調整しづらい環境に最適です。

企業向けAI人材育成サービスを活用するメリット

AI人材育成サービスを導入することは、単なる教育投資にとどまらず、企業の競争力や持続的成長に直結します。

以下、5つの効果は多くの企業が導入直後から実感しやすいメリットです。

それぞれのメリットを解説します。

効率的にAI人材を育成できる

社内にAIの専門家がいなくても、外部サービスを使えば効率的に人材を育成できます。カリキュラムは基礎から応用まで体系化されており、独学や断片的な研修よりも短期間で成果が出やすいのが特徴です。

生成AIやクラウドAIなど変化の速い分野に、タイムリーに触れられる点は大きな強みといえます。また、基礎知識から実践演習までを段階的に学べるため理解が深まりやすく、学習基盤を整えることで自律的なスキル強化へとつなげることも可能です。

以上の仕組みにより、既存社員のリスキリングを効率的に進められ、教育コストを抑えながら実務に直結する成果を得られます。

業務効率化がスムーズに進む

AI人材が社内に育つと、システム導入やデータ分析を外注せずに行えるようになり、業務改善のスピードが加速します。単なる自動化にとどまらず、業務プロセス全体を見直す機会にもつながります。

例えば、定型業務をAIで自動化すれば残業時間を削減でき、自社でシステムを運用できるようになれば外注コストを抑えることが可能です。さらに、部門ごとに適切なAI導入を検討できるようになることで、横断的な効率化が進みます。

具体例として日本電設工業では、AI-OCRとワークフロー自動化を導入することで、請求書処理にかかる時間を月800時間削減したと報告されています。＊

以上のような成果を外部委託ではなく社内のAI人材が主導できるようになれば、継続的な改善サイクルを回せる体制が整い、業務効率化をスムーズに進めることが可能です。

参照元
＊株式会社feer「日本電設工業様の請求書処理効率化事例｜AI導入で月800時間の工数削減へ」

従業員のキャリアアップのきっかけになる

AIスキルを学ぶ環境が整うことで、従業員がキャリアを主体的に考えるようになります。特定の研修や資格を修了した人材に昇給や昇進のチャンスを与えることで、学習意欲とモチベーションを高められます。

多くの企業ではG検定やE資格といった資格取得を支援し、講座修了を人事評価や昇進基準に反映しています。さらに、AIスキルを基盤に新しい職種や役割へとキャリアパスを広げられる点も大きな魅力です。

AIスキルは業界を超えて評価されやすく、従業員にとって「社外でも通用するスキル」となります。その結果、定着率向上にも寄与し、組織に学びの文化が浸透していきます。

会社の競争力が上がる

AIを積極的に活用する企業は、市場での優位性を高めやすくなります。新しいサービスや製品を生み出す力を得るだけでなく、既存業務の効率化によってコスト競争力も強化されます。

AI導入によって、企業の競争力が具体的にどのような領域で強化されるのか、表に整理しました。

強化される領域	効果の例
新規事業開発	生成AIを使った新しい商品やサービスを展開
業務効率化	データ分析に基づき業務プロセスを最適化
ブランド力向上	技術先進企業として顧客や市場にアピール
採用活動	「AIに強い会社」として優秀な人材を確保

また、AIを取り入れる姿勢そのものが「先進的な企業」というイメージを作り、採用活動や営業面でも有利に働きます。

AIに関するノウハウが得られる

多くの社員がAIを学ぶことで、組織全体のリテラシーが底上げされ、ノウハウが企業の資産として蓄積されます。社内にノウハウが蓄積してくると、改善提案が現場レベルからも出やすくなり、今まで以上に活発なAI活用の推進が可能です。

例えば、部門を越えて知識や事例が共有されることで、組織内の相互理解が深まり、AI活用に関する提案やアイデアも社員から積極的に生まれるようになります。

結果として、新しい取り組みを組織全体で推進できる基盤が形成され、培われた知識基盤は単発の効果にとどまらず、長期的に企業の競争力を支える「無形資産」となります。

企業向けAI人材育成サービス活用の注意点・デメリット

AI人材育成サービスには多くの利点がありますが、導入にあたって注意すべき課題も存在します。費用や学習効果、継続性に関するリスクを理解しておくことで、導入後の失敗を避けられます。

以下の3点は、多くの企業が直面しやすいデメリットです。

それぞれ詳しく解説します。

サービス活用にはコストがかかる

AI人材育成サービスを利用する際、最初に考慮すべきなのがコストです。研修費用や講師料に加え、教材やクラウド環境の利用料なども発生するため、初期投資は小さくありません。

大規模な集合研修や企業ごとにカスタマイズしたプログラムを選ぶと、数百万円規模の予算が必要になる場合もあります。

費用には研修受講料（基礎コースと応用コースで異なるほか）、講師派遣や教材作成にかかる費用、クラウド環境やAIツールの利用料などが含まれます。さらに、社員が研修に参加することで発生する時間的コストも見逃せません。

以上のように多様な費用項目を踏まえ、複数のサービスを比較して投資対効果を見極めることが重要です。無理なく出費できる範囲で最適なサービスを選ぶことが、成功のカギとなります。

学習の効果が十分に活かせない可能性がある

AI人材を育成しても、社内に環境や仕組みがなければスキルを十分に発揮できません。例えば、データ活用の基盤が整っていない場合や、経営層や他部門の理解が不十分な場合、人材は能力を持っていても活用機会を失います。

また、一部の社員だけが知識を持っていても、組織全体のAIリテラシーが低ければ活用が進まず、成果が限定的になる可能性もあります。

以上の課題を避けるには、個人のスキル強化に加えて、組織全体でAIを活用できる体制づくりが不可欠です。

継続的に学び続ける必要がある

AI技術は急速に進化しており、一度の研修で得た知識はすぐに陳腐化する可能性があります。生成AIや新しいアルゴリズムの登場、法規制や倫理ガイドラインの更新など、キャッチアップすべき情報は常に増えています。

そのため、AI人材育成は単発で終わらせず、継続的な学習の仕組みを整えることが重要です。

具体的には、新技術の動向に合わせて定期的に知識を更新し、実務に取り入れながら学習内容を定着させることが重要です。

さらに、オンデマンド講座や社内勉強会を活用して、長期的に学習できる環境を用意することで、社員が自律的にスキルを伸ばし続けられます。

継続的に学び続けられる仕組みがあって初めて、AI人材は企業の競争力を支える存在となります。

企業向けAI人材育成サービスの導入事例と成功のコツ

AI人材育成サービスは、実際に導入した企業で大きな成果を上げています。具体的な事例を見れば一層イメージしやすくなります。

導入によって成果を出した企業の事例を3つ紹介します。

それぞれの取り組みから成功の要因を整理することで、自社がサービスを導入する際の参考にできるでしょう。

AIリテラシーが高まりAIの活用が広がった事例

アセットマネジメントOne株式会社では、社員のAIリテラシー向上を目的に、「Axross Recipe for Biz」や「Azure OpenAI Service」などの生成AI研修プログラムを導入しました。

金融業界におけるAI活用はデータの正確性や透明性が求められる分野ですが、社員が自ら学び、実務に適用できる力を養うことで、業務への定着を進めています。

研修を通じた成果として、まず投資運用業務に関する約200件のAI活用アイデアが社員から提案されるなど、社内で新たなアイデア創出が活発になりました。

さらに、レポート作成や情報整理といった日常業務でも生成AIの活用が広がり、効率化の動きが定着しつつあります。また、人材育成と並行して組織全体でAI利用を推進する文化が醸成され、AIが業務改善にとどまらず、組織変革を支える基盤となりました。

上記の取り組みでは、単にツールの操作を学ぶだけでなく、業務フローにAIをどう組み込むかを考える実践的な演習が重視されました。

結果として、社員が主体的にAI活用を模索する風土が育まれたのです。AIリテラシーを高める教育が、社内に持続的な活用文化を広げる原動力になることを示す好例です。＊

参照元
＊Axross Recipe for Biz「効率的な社員教育で生成AI活用が定着 4割の社員が毎週利用しDXも加速」

AI人材により業務効率化に成功した事例

川崎重工業株式会社では、生成AIの実務活用を推進するためにSkillUpAIと連携し、Microsoft 365 Copilotを活用する研修プログラムを導入しました。

対象は有志で参加した約100名の社員で、1か月間で集中的に研修を実施しています。単なるツールの使い方ではなく、業務フローを可視化し「どの工程にAIを組み込めるか」を考えるアイデアソン形式が採用されました。

成果は数値としても明確に表れています。

Copilotを「ほぼ毎日使う」と回答した社員の割合は40％から64.6％へと大幅に増加し、受講生33名では合計で約97時間／月の業務時間削減を実現しました。さらに、生成AIを日常業務に自然に組み込む文化が社内に浸透し、活用意識が定着しています。

以上の取り組みによって、社員自身が業務を振り返りながらAI活用の最適な場面を発見できるようになり、研修で育成されたAI人材が即戦力として実務改善をリードできる体制が整いました。

外部に依存せずに自ら業務効率化を推進できるこの仕組みは、AI人材育成が学習効果にとどまらず、組織変革の実行力に直結することを示す好例といえます。＊

参照元
＊スキルアップAI「実践的研修でMicrosoft 365 Copilot活用アイデア発想スキルを習得し、受講生33名で97時間/月の業務時間を削減」

AI人材の育成でビジネスを拡大させた事例

株式会社ハレックスは、気象データを活用したサービスを提供する企業です。しかし、顧客が購入したデータをうまく活用できず、成果につながらないケースが課題となっていました。

以上のような状況を改善するために、同社はスキルアップAIの「気象データアナリスト実践講座」を社員に受講させ、AI人材の育成に取り組んだのです。

研修によって社員が機械学習やデータ分析のスキルを習得した結果、従来のデータ提供に付加価値を加えられ、顧客への提供内容を大きく広げることに成功しました。

また、新たに分析やコンサルティングサービスを展開することで、顧客がデータを実際の成果へ結びつけやすくなり、顧客満足度も向上しました。結果として事業領域が広がり、収益拡大につながったのです。

ハレックスは、AI人材育成により「データを売る会社」から「データを使って課題を解決する会社」へと進化を遂げました。AI人材育成が直接的に新規事業の創出やビジネス拡大を後押しした好例といえるでしょう。

参照元
＊スキルアップAI「気象データアナリスト育成でビジネスチャンスを拡大 気象データを活用したコンサルティングを展開」

企業向けAI人材育成サービスの利用にかかる費用

AI人材育成サービスの費用は、受講形式や研修内容によって大きく異なります。基礎的なeラーニングであれば、比較的低コストで始められます。一方で、実務に直結する対面型やカスタマイズ研修は高額です。

以下に、代表的な形式ごとの費用相場をまとめました。※

研修形式	費用相場	特徴
eラーニング型	数万円〜数十万円／人	個別学習に適し、基礎知識の習得に有効
オンライン集合研修	10万円〜50万円／回	双方向の指導が可能で、場所を問わず受講できる
対面集合研修	50万円〜200万円／回	実習やワークショップ形式で理解度を高めやすい
カスタマイズ型研修	100万円〜500万円以上／回	企業課題に特化したプログラムで高い効果が期待できる

サービス提供元やカリキュラム内容、受講人数によっても費用は大きく変動します。また、人材開発支援助成金などの制度を利用すれば、実質的な負担を抑えられる場合もあります。

以上のことから、まずは気になるサービスを比較検討し、自社の目的や予算に合ったプランを個別に確認することが重要です。

参照元
＊工場DX研「【2025】AI研修おすすめ10選を比較！費用相場・選び方・助成金の活用方法まで解説」

AI人材を育成する上で取得を目指したい資格

AI人材の育成では、体系的な知識を身につけるとともに、スキルを客観的に証明する資格の取得が有効です。

資格は個人のスキル証明だけでなく、企業にとっては人材のレベルを可視化し、信頼性の高いチームを構築する手助けとなります。 

代表的な4つの資格は以下の通りです。

それぞれの特徴を解説します。

G検定

G検定（ジェネラリスト検定）は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する資格で、AIやディープラーニングの基礎知識と、ビジネス活用のリテラシーを問う試験です。

受験資格はなく、誰でも挑戦できる点が特徴です。

試験形式	オンライン実施・多肢選択式
出題範囲	AIの定義や歴史・ディープラーニングの基礎・応用事例・社会課題・倫理など
試験時間	120分、約160問
受験料	一般：13,200円（税込）／ 学生：5,500円（税込）

AIをビジネスでどう活用できるかを理解しているかを確認する資格で、実装スキルよりも知識とリテラシーが中心です。

入門資格として人気が高く、社内でAI推進を担う企画職や管理職にも適しています。

E資格

E資格（エンジニア資格）は、JDLAが実施するもう一つの認定試験で、ディープラーニングの理論や実装能力を証明するものです。実務レベルの知識が求められ、受験にはJDLA認定プログラムを修了する必要があります。

試験形式	CBT方式（コンピュータ試験）
出題範囲	数学基礎（線形代数・確率統計など） 機械学習・深層学習・画像認識や自然言語処理など応用分野
受験資格	JDLA認定プログラム修了者に限る
難易度	高度（エンジニアや研究者向け）

E資格は「理論理解＋実装スキル」を認定する資格で、AI開発の現場で即戦力となる人材を育成するうえで有効です。実際にAI開発を担当するエンジニアが取得すれば、信頼性と専門性を強くアピールできます。

統計検定

統計検定は、日本統計学会などが主催する全国統一試験で、統計知識とその応用力を認定します。AIやデータサイエンスの基盤となる統計学を体系的に学ぶことができ、AI技術者だけでなく幅広い分野で有効です。

区分	4級〜1級・準1級・「統計調査士」「専門統計調査士」など
出題範囲	データの読み取り・確率・統計の基礎・仮説検定・回帰分析など
試験形式	CBT（コンピュータ方式）・PBT（筆記方式）

難易度は級によって幅広く、初級では基礎知識を確認するレベル、1級では大学院レベルの知識が求められます。統計的な素養はAI開発や分析の基盤となるため、AI人材育成において統計検定の取得は非常に有益です。

AI実装検定

AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が運営する資格で、AIに関する知識や実装力を段階的に判定する試験です。

AIをビジネスや開発に取り入れる人材が、自分のスキルレベルを客観的に把握するのに適しています。

レベル区分	B級（入門）・A級（中級）・S級（上級）
出題範囲	AIの基礎理論から、ディープラーニングを含む実装・応用まで
特徴	B級：AIの基礎知識 A級：実装力 S級：高度な応用力

実務に直結する知識を判定できる点が特徴で、特にAIエンジニアやシステム開発担当者にとって有益です。

難易度は級によって異なりますが、段階的にスキルを証明できるため、キャリア形成に活かしやすい資格といえます。

企業向けAI人材育成サービスに関するよくある質問

AI人材育成サービスに関心を持つ企業からは、スキルや資格、費用などに関して多くの質問が寄せられます。

以下のような、よくある疑問をQ＆A形式で解説しました。

上記の質問を理解しておくことで、サービス導入の検討や社内展開がよりスムーズになります。

AI人材に求められるスキルは何ですか？

AI人材には、理論から実装まで幅広い知識と能力が求められます。

具体的には、PythonやR、SQLといった言語を用いたプログラミング力が欠かせず、線形代数や確率統計、最適化理論など数学・統計の基礎理解も必要です。

また、データを収集・加工・可視化して課題解決に活かすデータ分析力や、モデルの構築・チューニングを含む機械学習・深層学習の知識も不可欠になります。

法規制や倫理的側面を理解するAI倫理・ガバナンスの視点を持つこと、そしてビジネス側と連携し課題を共有できるコミュニケーション力も重要です。

スキルを兼ね備えた人材こそが、AIを実際のビジネスに結び付ける役割を担います。

AI人材が持っておくべき資格は何ですか？

資格を取得することでスキルを客観的に証明できます。主な資格をまとめると次の通りです。

資格名	難易度	出題範囲・内容	身につくスキル
G検定	初級〜中級	AI・ディープラーニング基礎 ビジネス活用 倫理	AIリテラシー 企画力
E資格	上級	数学基礎 機械学習 深層学習の実装	AI開発力 実装力
DS検定	中級	データサイエンス全般 AI応用	データ分析力 問題解決力
統計検定	初級〜上級	統計理論 仮説検定 回帰分析	データ活用力の基盤
画像処理エンジニア検定	中級	画像認識 処理アルゴリズム	CV（画像処理）領域の専門性
AI実装検定	初級〜上級	AI理論から実装・応用まで段階的に出題	実務直結の実装力
AWS認定機械学習	中級	AWS環境でのML設計・運用	クラウド実装スキル

目的やキャリアに応じて、基礎から実務まで段階的に取得するのがおすすめです。

AIリスキリングとは何ですか？

AIリスキリングとは、社員がAIやデータサイエンスに関する、新しいスキルを学び直す取り組みを指します。単なるスキルアップではなく、企業のDX推進や業務変革に必要な人材を社内で確保するための戦略的な育成施策です。

具体的には、プログラミング・データ分析・生成AIの実践活用を学ぶことで、従業員が新しい役割や業務を担えるようになります。

無料で利用できるAI人材育成サービスはありますか？

はい、基礎的な学習であれば無料サービスを活用できます。

例えば、Google Cloud Skills Boostでは、AIや機械学習の基礎を学べるオンライン講座が提供されています。また、同じくGoogleが提供する「AI for Everyone」では、初心者向けにAIリテラシーをわかりやすく学習することが可能です。

さらに、東京大学や東京工業大学といった大学が、一部のAI関連講座を無償公開している例もあります。入門用チュートリアルサイトを利用すれば、AIの基礎を気軽に学習できます。

以上のようなサービスを活用してAIの基礎に触れておくことで、より発展的な内容の研修を受ける際の理解度を高められます。

AI人材育成サービスに関する助成金はありますか？

企業がAI人材育成サービスを導入する際には、国の助成金を利用できる場合があります。

代表的なものとしては以下のようなものがあります。

人材開発支援助成金は、正社員や非正規社員を対象にした職業訓練費用を補助する制度です。研修費用の一部や受講中の賃金が助成されます。中小企業の場合は助成率が高めに設定されており、コスト削減効果が大きいのが特徴です。

一方キャリアアップ助成金は、有期雇用やパート社員の正社員化やスキルアップを支援するもので、AI関連研修が対象となるケースもあります。

助成金を活用すれば、研修コストを大幅に軽減できるため、事前に利用条件を確認し、申請できるか確認しておきましょう。

【まとめ】AI人材育成サービスでAI人材を効率的に獲得しよう

AI人材育成サービスは、基礎知識から実践的なスキル獲得まで幅広く対応できる仕組みであり、自社の人材を効率的に強化する有力な手段です。

AI人材の必要性が高まっている今、社内だけで育成を完結させるのが難しい場合は、外部サービスを活用するのが最適な選択といえます。

また、AI人材の育成には一定の時間がかかるため、できるだけ早めに取り組みを始めることが重要です。早期に育成を開始すれば、AI活用を前向きに検討できる体制を整えやすくなり、競争力向上につながります。

短期的なスキルアップにとどまらず、継続的に学び続けられる環境を整えることが成功の鍵です。変化の激しい時代において、AIリテラシーを備えた人材は企業競争力の源泉となります。

当記事を参考に、自社に最適な育成サービスを選び、AI活用を推進する体制を構築してください。