AIプランナーとは？必要スキル・おすすめの資格を紹介！

こんにちは！スタビジ編集部です！

近年ChatGPTを筆頭にAI技術を使った様々なサービスが展開されています。

そこで自分もAIに関わる仕事に携わってみたいという人も多いのではないでしょうか。

そんなAIに関する仕事の一つに「AIプランナー」があります。

本記事は、上記の人に向けて、AIプランナーについてや業務内容、必要スキル、おすすめの資格などを詳しく紹介します。

AIプランナーとは

「AIプランナー」とは、企業の課題解決に向けてAIの導入・運用を先導し、AIエンジニアとクライアントの橋渡し役を担う専門家です。

AIの知識を活用し、課題に対してAIが有効かどうかを判断し、AIの企画を立案します。

主に以下のような場面でAIプランナーは活躍できます。

AIプランナーになることで、AIとAIエンジニアを効果的に活用し、企業の競争力を向上させることが出来ます。

AIプランナーが必要とされる理由は？

なぜいろんな企業で「AIプランナーが必要」とされているのでしょうか。

その理由は以下が挙げられます。

それぞれ見ていきましょう。

人材不足と生産性向上

少子高齢化社会が進む中で、企業は「人手不足」に悩まされています。

そこでAIの活用による業務の効率化や生産性向上が期待されています。

AIを使いこなすAIプランナーの存在は、労働力不足を補い、持続可能な社会を実現するために不可欠です。

DX推進

ビッグデータ解析やCRMを用いたマーケティングなど、企業が今後も成長するために「DXの推進」が欠かせません。

そんなDX推進にAI技術は多くの領域で活用することが出来ます。

そのためAIプランナーは、さまざまな技術をビジネスに適用し、企業のDXをリードします。

DXについては以下の記事で詳しく解説しているので、参考にしてみてください。

デジタルトランスフォーメーション（DX）の成功事例を分かりやすく解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、今まさに様々なところで叫ばれているデジタルトランスフォーメーション（DX）の成功事例についてまとめていきます。成功事例をベンチマークとしてデジタルトランスフォーメーションを推し進めていきましょう！

AIプランナーの業務内容は？

「AIプランナーの業務内容」は、AIを利用したプロジェクトの管理と進行を行います。

具体的には、以下が挙げられます。

AIの導入計画を立案し、ビジネスにとって有効となる結果なのかを確かめるためにデータの収集や分析をして、AIモデルの設計と実装までを行います。

AIに関するプロジェクトでさまざまな業務を担う役割のため、AIを扱う幅広い知識とスキル、経験が必要です。

AIプランナーに必要なスキル6つ

実際にAIプランナーを目指す上で、「AIプランナーに必要なスキル」はどんなものがあるでしょうか。

AIプランナーの業務を行っていくうえで下記のスキルが求められます。

それぞれ具体的に見ていきましょう。

1.コミュニケーションスキル

AIプランナーは、AIエンジニアとクライアントの間に立つ役割が求められます。

そのため、両者のニーズを理解し、適切に伝えるための「コミュニケーションスキル」が必要です。

具体的は、AIエンジニアとクライアントの要望を相互で理解できる形で伝える能力が必要になります。

2.データ分析スキル

AIプランナーは、ビジネス上の意思決定をデータに基づいて行う「データ分析スキル」が必要です。

そのため、データの収集や整理、分析を通して、AIモデルの構築に必要なデータを理解し、適切に活用する能力が求められます。

データ分析スキルを身につけるため、統計学やデータ分析のツールについての学習を進めていきましょう。

データ分析を勉強する際は、以下の記事でおすすめ本を紹介しているので参考にしてみてください。

データ分析を学ぶのにおすすめな本10選！【データサイエンティストが選ぶ】当サイト【スタビジ】の本記事では、データ分析を学びビジネスに活かしていくために必要な書籍をまとめていきます。理論部分の解説に重きを置くよりもデータ分析をいかに実務で実行していけるか・結果を出せるかに重きを置いた書籍になっています。

3.機械学習・ディープラーニングなどの知識

AIプランナーは、「機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの人工知能の技術の知識」が必要です。

人工知能の技術は、AIソリューション（AIを活用した問題解決）の開発や適用において中心的な役割を果たします。

これらの知識を活用して、AIプランナーはビジネスのニーズに適したAIソリューションを提案・開発していくことが求められます。

AIについて勉強したい方は、以下の記事でおすすめ本を紹介しているので参考にしてみてください。

【初心者必見】AI（人工知能）を学ぶ上でオススメな本12選！当サイト【スタビジ】の本記事では、人工知能（AI）を学ぶ上でオススメな本を紹介していきます！AIと一言でいっても範囲が広いので、概念や将来を語る・ビジネスサイドから語る・技術サイドから語るの3点に分けてまとめていきますよー！

4.プログラミングスキル

AIプランナーには、単純なAIの知識だけでなく「AIモデルの構築や実装に必要なプログラミングスキル」も求められます。

AIソリューションの開発には、PythonやRなどのプログラミング言語が使用されることが多いです。

プログラミング言語に習熟していると、データの収集や整理、分析、AIモデルの設計・実装を自分自身で行うことが出来ます。

プログラミングスキルは、AIソリューションのパフォーマンスを評価し、必要に応じて改善するためにも重要なスキルになります。

プログラミングを始めて勉強する方は、以下の記事を参考にしてみて下さい。

【やる気UP！】プログラミングを挫折しない！たった3つの方法当サイト【スタビジ】の本記事では、プログラミングを挫折しないで独学で勉強し続けられる方法についてまとめていきます。プログラミングを挫折し続けてきたからこそ伝えられる価値があると思い、今までの経験を基に徹底的にお話しいていきますよー！

5.企画構築スキル

AIプランナーには、ビジネスニーズの理解、AI技術の可能性、アイデア、コンセプトなどを組みあわせて効果的な企画を構築する「企画構築スキル」が必要です。

具体的には、以下のような能力が求められます。

6.マネジメントスキル

「マネジメントスキル」は、AIプランナーがプロジェクトを成功に導くために必要なスキルです。

AIプランナーは、AIの導入と運用に関するプロジェクトを管理し、その進行と成果をリードします。

そのため、プロジェクトのスケジューリング、リソースの割り当て、リスクの管理、チームのコーディネーションなどの業務も求められます。

AIプランナーにおすすめの資格3つ

AIプランナーを目指す上で「おすすめの資格」を紹介していきます。

おすすめの資格は以下になります。

1.G検定

「G検定」は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、ディープラーニングの基礎知識を証明する資格です。

G検定ではAIの基本的な概念、機械学習や深層学習の基礎、AIの倫理や法律、AIのビジネスへの応用など、さまざま知識が必要になります。

AIプランナーがAI技術を適切に活用するための基本知識を取得できる点でG検定は有用な資格となっています。

G検定の勉強法については以下の記事で詳しく解説しているので、参考にしてみて下さい。

【初心者向け】G検定の勉強方法を現役データサイエンティストが徹底的に解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、G検定の勉強法をまとめています！おすすめの学習サイトや本を紹介しているので、この記事を読んで、G検定の勉強を始めていきましょう！

2.統計検定2級

「統計検定2級」は、統計学の基礎的な知識と技術を有することを証明する資格です。

統計検定2級では、統計的な推測、確率分布、多変量解析、回帰分析などの統計学の主要な概念と手法についての理解および統計的な問題解決能力について評価されます。

例えば、統計ソフトウェアを使ってデータを整理し、統計的な分析を実行し、結果を解釈するスキルが問われます。

そのため、データ分析やデータサイエンスの分野でのビジネスを行うAIプランナーにおすすめの資格です。

統計検定2級の勉強方法について以下の記事で詳しく解説しているので、参考にしてみて下さい。

統計検定2級は難しい？勉強方法をデータサイエンティストが解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、統計検定2級の概要や勉強方法について解説していきます。統計検定2級に求められる勉強時間や難易度についても紹介しているので、これから統計検定2級を目指す方はぜひ本記事を読んで勉強を始めていきましょう！

3.データサイエンティスト検定

「データサイエンティスト検定（DS検定）」は、データサイエンティスト協会が主催している、データサイエンスの知識と技術を評価する資格です。

データサイエンティスト検定では、データサイエンスの基礎知識、データ分析のための統計学、機械学習、データエンジニアリング、データビジュアライゼーションなど、データサイエンティストとして必要な幅広いスキルが評価されます。

データサイエンスの専門家を目指す人々にとって、必要な資格で、データ分析や機械学習の知識が必要なAIプランナーにもおすすめな資格になります。

初級、中級、上級の3つのレベルがあり、それぞれのレベルで求められる知識と技術が異なるため、自身のレベルにあわせて最適な検定を受験していきましょう。

データサイエンティスト検定（DS検定）の勉強方法について以下の記事で詳しく解説しているので、参考にしてみて下さい。

データサイエンティスト検定（DS検定）の難易度は高い！？勉強時間は？勉強方法を解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティスト検定（DS検定）の概要や難易度、勉強方法について解説します！データ活用人材の需要が高まっている現在、データサイエンスのスキルを証明するため、本記事をきっかけにぜひ勉強を始めていきましょう！

AIプランナーになるために必要なこと3つ

ここで「AIプランナーになるために必要なこと」を紹介します。

AIプランナーを目指す際に、何をすればいいかわからない時は以下の順番で進めていきましょう。

1.必要とされるスキル・知識について勉強する

AIプランナーになるためにまず「必要とされるスキル・知識について勉強すること」から始めましょう。

AIやデータ分析、プログラミング、機械学習などの基本的な知識を学ぶことで、AIプランナーに必要な基本スキルが身につきます。

AIプランナーがビジネスの課題解決にAIを適切に活用するために幅広いスキル・知識が必要となりますが、一つずつ勉強していくことが大切です。

独学での勉強に不安がある方はオンラインスクールでの学習も検討してみて下さい。

スタアカ

公式サイト：https://toukei-lab.com/achademy/

「スタアカ」は当メディアが運営するスクールで、データサイエンティストの経験をふまえてエッセンスを詰め込んだサービスとなります。

統計学や機械学習などの知識を動画を見ながら体系的に学ぶことが出来るため、AIプランナーに必要なスキルの学習としておすすめです。

また上記のようにPythonを使ったデータ分析のコースが充実しており、実践的なスキルを身につけることも出来ます。

またプレミアムプランでは、24時間以内の質問対応と現役データサイエンティストとの1on1（30分×4回）を実施します！

AIやデータサイエンスに興味があるけど、もっと詳しく知りたい方はぜひLINEの無料相談で聞いてみてください。

2.理解を深めたい場合に資格試験を受ける

必要なスキル・知識について勉強したあとは「関連する資格試験」を受けていきましょう。

試験を受けることで自身の理解度を確認し、さらに深い知識が得られます。

また資格を取得することでAIプランナーとしてのスキルや知識だけでなく、信頼性や専門性を証明できるため、就職や転職時に役立ちます。

3.実務でのプロジェクト経験を積む

AIプランナーは、実際のビジネスの現場でAIを活用するための企画やディレクションを行うため、「実際のビジネスの現場での経験」がスキルを磨く上で欠かせません。

しかし、AIプランナーにいきなりなれるわけではないため、まずは小規模なプロジェクトから参加し、AIの導入や運用の全体的な流れを理解することが必要です。

実際にプロジェクトに参加することでビジネスでの課題解決のためのAIの活用方法や、AIエンジニアとのコミュニケーション方法などを学んでいきます。

またプロジェクトの進行中には予期せぬ問題が発生することもありますが、そこでの経験から問題解決能力や柔軟な思考力を養うことが出来るので前向きに取り組んでいきましょう。

AIプランナー まとめ

ここまでご覧いただきありがとうございました！

本記事では、AIプランナーについて解説していきました。

AIプランナーは、企業の課題解決に向けてAIの導入・運用を先導し、AIエンジニアとクライアントの橋渡し役となる存在です。

今後も人材不足の中での生産性向上やDXの推進、AI技術の将来性への対応などが必要なため、AIプランナーがさまざまな場所で求められます。

下記の進め方を参考にAIプランナーとして必要な知識・スキルを身につけていきましょう。

AIやデータサイエンスに興味がある方はぜひ当スクール「スタアカ」の受講を検討してみて下さい。

公式サイト：https://toukei-lab.com/achademy/

また、AIの勉強方法については以下の記事で詳しく解説しています。

【これだけ！】AI(人工知能)の勉強ロードマップを徹底的に解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、AIを勉強するロードマップについて徹底的に解説していきます。まずは、AIの概要について理解して統計学の基本知識・機械学習の基本知識・Pythonでの実装・インフラ周りの知識などを包括的に理解していきましょう！