「社内にAIを分かるエンジニアを採用したい」という経営者の声はよく聞く。AIを活用したいが社内に専門家がいない。だから採用しようという発想だ。
方向性としては間違っていない。だが、中小企業が現実的に採用できる水準かどうかを考えると、市場の状況はかなり厳しい。
AIエンジニアの採用市場の現実
年収水準が高い
AIエンジニアの正社員平均年収は約570〜630万円とされている。これは一般的なエンジニアの平均より高い。さらに、大企業やメガベンチャーは年収1,000万円以上で採用するケースも増えており、中小企業との待遇差は開く一方だ。
フリーランスのAIエンジニアになると、月単価80万円前後の案件も珍しくない。年間換算で1,000万円近い水準だ。
中小企業がこの水準に対抗しようとすると、給与面での競争力を出すことは難しい。
人材そのものが少ない
AIエンジニアとして通用する人材は、現状ではまだ絶対数が少ない。AI開発に必要なスキルを実務で使える人は、大企業やスタートアップ、またはフリーランスとして活動しており、中小企業の求人には応募が集まりにくい。
「求人を出してみたが、応募がなかった」「面接まで進んだが条件が合わなかった」という経験をした経営者は多い。
採用できたとしての問題
仮に採用できたとしても、次の問題がある。
一人ではできることに限界がある
AIエンジニアを1人採用した場合、その人がいる間はいい。だが退職した時に何も残らないリスクがある。技術もノウハウも担当者に依存している状態だ。属人化は一般の事務作業よりも技術職の方が深刻になりやすい。
方向性を決める人が必要
AIエンジニアは「どう作るか」を担う。だが「何を作るか」「どの業務に使うか」「効果をどう測るか」を決めるのは経営者か、業務に精通した人間だ。技術者だけいて方向性が決まっていない状態では、エンジニアも動けない。
採用した後に「何をやってもらうか決まっていなかった」となるケースは実際にある。
現実的な選択肢
AIエンジニアの正社員採用が難しい場合、以下の選択肢がある。
業務委託エンジニアを使う
正社員採用よりも単価は上がるが、必要な時期だけ活用できる。開発したいシステムが明確で、期間が限られている場合は業務委託の方が現実的なことが多い。
プロジェクト単位での外注と異なり、定期的に稼働してもらう業務委託は、社内への知識移転が起きやすい点もある。
AI顧問を入れる
「何を作るか」の方向性を決める部分を、外部のAI顧問に担ってもらう選択肢だ。開発そのものは業務委託エンジニアや外注会社に任せつつ、何を優先して取り組むか、どう進めるかの判断は顧問が担う。
これは「技術は外部、方向性は経営者」という形でもいいが、AI顧問がその中間に入ることで、技術的な判断と経営判断の橋渡しができる。
ノーコード・ローコードツールで内製する
全てのAI活用がエンジニアを必要とするわけではない。ノーコードのAIツール、ChatGPTのAPIを簡単に使えるサービス、Make（Integromat）やZapierを使った自動化など、専門的なプログラミングなしで構築できる範囲は広がっている。
まずこの範囲で対応し、どうしてもエンジニアが必要な場合に限定して外部を使うという進め方が、中小企業には現実的だ。
判断の軸
採用か外部活用かを判断する軸は以下の3点だ。
継続的にAI開発が必要か
長期的に自社でAIを活用し続け、改善を繰り返す計画があるなら、内製体制を少しずつ作ることに投資する意味がある。単発のシステム開発なら外部の方が効率的だ。
採用コストと期待できる成果が釣り合うか
年収600万円以上の人材を採用する場合、その分の投資回収がどこから見込めるかを先に整理する。「とりあえず採用する」では投資の回収が見えない。
今すぐ必要か、半年後でも良いか
採用には時間がかかる。「今月から動かしたい」という緊急性があるなら、採用よりも外部活用の方が速い。期限のある業務課題に採用で対応しようとすると、タイムラインが合わない。
まとめ
AIエンジニアの正社員採用は、中小企業にとって現実的なハードルが高い。年収水準、人材の絶対数、採用後の運用体制。いずれも楽ではない。
だが、AIエンジニアを採用しなければAIを活用できないかというと、そうではない。業務委託、AI顧問、ノーコードツールの組み合わせで、多くの課題は対応できる。
「採用すべきかどうか」を検討する前に、「何を解決したいか」を先に整理する方が、判断の精度が上がる。
