AI人材を採用したい企業のご相談をお受けしています。この1年でもっとも増えたご相談です。ただ、相談の入口はたいてい同じところで詰まっています。「AIに詳しい人」で求人を出してしまい、誰にも刺さらない。まず何を解いてほしいのかを決めるところから一緒にやります。担当は代表の高野秀敏で、人材紹介の仕事は27年、経営者・エグゼクティブの支援は4,000名以上、上場した企業の支援は178社以上です。
「AI人材」と言っている時点で、ずれています
AI人材と一口に言っても、まったく違う職種が同居しています。求める経歴も、刺さる口説き文句も、年収レンジも違います。
| タイプ | やること | どこにいるか |
|---|---|---|
| 研究者・機械学習エンジニア | モデルの研究、精度の改善 | 大学、研究所、大手の研究部門 |
| LLMアプリケーションエンジニア | 生成AIを使ったプロダクトの実装 | スタートアップ、自社開発企業 |
| データ基盤のエンジニア | 学習や分析に使えるデータを整える | 事業会社のデータ部門、SaaS企業 |
| FDE（Forward Deployed Engineer） | 顧客の現場に入り、AIを動くところまで持っていく | コンサル、SIer、SES、自社開発 |
| AI事業の責任者・PdM | 何にAIを使うかを決める、事業にする | 事業会社、コンサル、スタートアップ |
ご相談の際、私はいつもこう聞きます。「入社して1年後、その人に何を解いていてほしいですか」。これに即答できる会社は採用がうまくいきます。答えに詰まる会社は、採用の前に経営陣で話し合ったほうが早いです。
年収を上げれば勝てる、わけではありません
外資のビッグテック、資金力のあるAIの大手、そして最近はIT大手も本気です。日本経済新聞の報道では、日立・富士通・NEC・NTTデータの4社が顧客の現場に入り込んでAIを実装するFDEの拡充に意欲を示し、日立は2026年度内に国内1,000人規模を目指すとしています。
この土俵で、シリーズAやBのスタートアップが現金で殴り合って勝てるでしょうか。仮に一度勝てても、次の年に外資から1.5倍の提示が来たら終わりです。年収で採った人は、年収で去ります。27年見てきて、ほぼ例外がありません。
優秀なAI人材が会社を選ぶ基準は、だいたい次の4つです。
解く課題が面白いか。データと計算資源が使えるか。意思決定が速いか。一緒に働く人を尊敬できるか。年収はもちろん大事ですが、それは足切りの条件です。相場から大きく外れていなければ、最後に決め手になるのはこの4つのほうです。
本当に欲しい人は、転職サイトにいません
いまの会社で活躍していて、評価もされていて、忙しい。転職は「いい話があれば考える」程度。いわゆる転職潜在層です。求人媒体に出して待っているだけでは、いつまでたっても出会えません。
方法は3つです。
ひとつ、ヘッドハンティング。転職市場に出てこない人に、直接会いに行きます。ふたつ、リファラル。社員のつながりから、信頼できる人を紹介してもらう。みっつ、発信。経営者やCTO自身が、SNSやブログで自社の技術課題やAIへの考えを語り続ける。
3つ目を軽く見る経営者は多いのですが、潜在層のエンジニアは、求人票は読まなくても、面白いことを言っている経営者の投稿は読んでいます。キープレイヤーズでは、人材紹介・ヘッドハンティングに加えて、高野のSNS（X・LinkedIn・Facebook・YouTube・note、合計約20万フォロワー）での発信を活用した採用広報・候補者集客のご相談にも乗っています。
人材の不足は、数字にも出ています
経済産業省が2019年に公表した「IT人材需給に関する調査」では、AI需要が年率16.1%で伸びる中位のケースで、2030年にAI人材が約12.4万人不足すると試算されています。この試算は生成AIが普及する前のものです。実際の需給はさらに逼迫していると見るのが自然でしょう。
進め方
- 入社1年後に何を解いていてほしいかを伺います。ここが決まらないと先に進みません。
- 上の5タイプのどれを採るかを決めます。ここで年収レンジと候補者の顔ぶれが決まります。
- 求人票を一緒に書きます。データの状態、計算資源、意思決定の速さを具体的に書きます。
- 転職活動をしていない方にも、こちらから直接声をかけます。
- 選考の設計をお手伝いします。誰が技術を評価し、誰が口説くかを決めます。
- 条件を設計します。年収、ストックオプション、働き方、副業の可否。
- 入社後も3か月、6か月と様子を伺います。データが整っていなくて力を出せない、というつまずきはここで出ます。
料金
成功報酬のみ
一般の中途採用は入社が決まった方の理論年収の35%が基準です。CTO・AI責任者など経営幹部のヘッドハンティングは、顧問契約がある場合は45%、ない場合は70%です。着手金や月額の費用はいただきません。
調べたこと
AI人材採用の方法｜採れない理由と職種別の要件・年収・採用手法
AIスタートアップ転職ガイド｜職種・年収・見極め方
大学発ディープテック上場14社・役員91人の経歴調査
よくある質問
AI人材はどこから採用されていますか。
職種によります。研究職は大学や大手の研究部門、LLMのアプリケーション開発はスタートアップや自社開発企業、FDEはコンサル・SIer・SES出身が中心です。求めるタイプを先に決めるのが近道です。
年収をいくら出せば採れますか。
相場から大きく外れていなければ、最後の決め手は年収ではありません。解く課題、データと計算資源、意思決定の速さ、一緒に働く人。この4つで決まっています。
社内にデータが整っていません。採っても大丈夫ですか。
正直にお伝えすると、危ないです。高い年収でAIに強い人を採ったのに、半年間ほぼデータ整理で終わってしまう例があります。本人は優秀でした。会社側が「何を解いてもらうか」を決めていなかっただけです。先に整理しましょう。
AI人材の採用にはどのくらいかかりますか。
1か月から3か月が目安です。責任者クラスは3か月から6か月かかります。
業務委託や副業から始めることはできますか。
できます。この領域では、副業で数か月関わってから入社する形が双方にとって失敗が少なくなります。
「何を解いてほしいか」が決まっていない段階でご相談ください
担当は高野秀敏です。採らないほうがよい場合は、そうお伝えします。