2025年技術系人材の現状レポート PDF Free Download

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2025年技術系人材の現状レポート PDF free Download. Think more deeply and widely.

Marco Gerosa, Ph.D., Northern Arizona University
Adrienn Lawson, The Linux Foundation
󳆬 󳷤󽙡Clyde Seepersad,
Linux Foundation Education
2025
󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮
󵜐 󵔐
󵜐 󲰵 󱓊 󹜕 󽙡
󱰱󱤙󱰒󱒺󳘌󲙺󶈭󳍦󹭗
20256月
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐
󴂷󱒷
󱛔󵥌󹢡󸏈󴇫󳊶󵥌󴂷󷿫󹩌󳊶󵥌󳡧󳊶󱷧󵊉
AIMLの分野68%、
ーセの分野65%、
FinOps最適化の分
61%の人材が特に不
してす。
󾙘󾙙組織がAIに
󳢸󷼐󵯔󴑦󱱪󱩬󴔗󶕄
れ、既存の労働力
リン って
ます。
新入社員の5人に1人が6
以内に離職ことから
企業は採用育成に多額の
ストかっす。
󳷤󱳌は、
󱖵󴃮󵽍󱝫に非常効果的
競争が激化市場
技術的な優位性
の差別化の両方に寄与
󾙚󾙖 えて
採用を決定際、󾙚󾙗の組織が実
践的な仕事のポ重視
してり、󸜚󵗆
技術的能力とーシ
の両方を証明󸳡󳻛󳒋
󺁶󳡧󴢠す。
󾙛󾙓󽙌いて、󱖵󴃮󵽍
󱝫 スト
󳢸󷼐󱰷󴅞󵯔
 して
の潜在的な能力
外部かの採用に比べ、
既存の人材の
の方3.2倍く投
す。
組織の󾙛󾙖は、
󴑦󱱪󲚜󱰷󴅞
と予想しており
人材の需要が高ま
って
人材の価値を維持
め、󾙛󾙕の人が󳢸󷼐󵯔
󳟸󹛯󴘡󱙂効果的な戦
えてす。
󾙙󾙓の組が、󳸭󱖵󴃮󳩲
󵥌󸍡󲰫󸝓󴉓󹂧󸅱󸆒
専門的能力を
してるこ
ります。
用・育
既存人材の
グより6 2%長時間がか
り、 ション
って
す。
2.7倍の組織がA I よっ
労働力をするも、
労働力を拡大よう
。こ
正味の雇用効果は21%増
人材不足が激化
ます。
目次
序文����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 4
要旨����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
はじ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7
A I よる ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 8
出する�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������8
󱰱󱤙󶶷󱗝󱕥󲜆󳍵󱯀󱩬󳍍󳟸󾙓󾙒
󳵚󱒹󸢪󾙓󾙕
I T フェッナル ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 14
イノベ �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������14
󶡾󶪾󳠖󵦬󹭼󲑫󱖵󱾇󱒹󸢪󵯇󵥀󾙓󾙗
人材育成の重要なプスング���������������������������������������������������������������������������������������� 16
の組では存の人材のプスングが重視されてい���������������������������������������������������������������������������������������������16
󳺕󲮧󱖵󴃮󳩲󵥌󳺢󾙓󾙚
󱖵󴃮󵽍󱝫󱰷󴅞󵯔󾙓󾙛
󳎝󴑦󱾇󱭖󵅁󸎱󹯎󾙔󾙒
󳸭󱖵󴃮󳩲󵥌󳠖󵦬󾙔󾙓
󲴖󱨭 󳍵󱯀󾙔󾙔
結論���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������23
調法と�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 24
調について���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������24
󾙔󾙗
󲋲󶑜󶶷󲶐󳒋󾙔󾙗
付録��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 27
ついて�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������30
謝辞���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������30
序文
󾙓󾙔󾙒󾙔󾙖
󾙔󾙖󾙓󾙒󾙓󾙔󾙛󾙖󾙖
󾙔
󾙔󾙒󾙔󾙖󾙔󾙖󾙒󾙘󾙓󾙙󾙛󾙓󾙒
󾙕󾙔󾙔󾙒󾙔󾙖󾙔󾙓󾙔󾙚󾙖󾙔󾙒
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Clyde Seepersad
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要旨
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󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐6
はじ
󴂷  󳼨 󱗰 󱖵 󴃮 󱖵 󴃮 󶓹 󵜝 󳠖 󵦬 󱬧 󴅋 󳟹 󴫝 󲲵 󳢸 󷼐 󶟭 󱖵 󴃮 󳩲 󵥌 󶼌 󳟸
󶓹󵜝󳤖󳌯󲋲󶑜󶶷 󱹓󸏈󴇫󲋲󶑜󲒚󴂷󸏈󴇫󱖵󴃮󳢸󷼐
󹩖󳸭󹜫󱝀󳒋󶡾󶪾󳩳󵒱  󱰱󱤙󱰒󴬒󱱣󳒋󱒺󳍦󹭗󴏟󸊿

󴂷A I よる I T ーズ アッキリン グの 
󱓻󸅱󴔗󳟸󳟹󱬧󴅋󱖵󴃮󱒹󸢪󳢸󷼐󹩖󳸭󱭧󶟽󶀱
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󵸔󸔢󳥂󲚜󽙐󱺁󹜈󵯇󱸯󶾧󳒋󶀱󱒪󸜪󳒋󳥰󴂷
󸀉 󲰎 󵯔 󶼌 󳟸  󵥌 󸎅 󱛔 󵥌 󸎥 󳻛
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐7
A Iよる
󹣻󵥌󱯉󱬔
󷆦󱱣󱳌󴘡󶾧󱰱󱤙󹥯󸅱󴱯󲴝 󱖵󴃮󱒹󸢪󶧘󱼑󳆗󱓩󳟹󸏈󴇫
󸳌󸡐󳻛󳟹󸏈󴇫 󲴖󱨭󱰱󱤙󱰒󱮂󴱯󲖤󱰗
󲱾󱒺󶀱󲌓 󶀱󱕡󴲏󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞  󳅸󶥕󳥰
󳅸 󳅸 󳥂󲚜󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󲳻󹣻󵥌󳃌󲓺󶎣󱕢󴽢󱳌
󶀱󹾏󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞󶛇󲌢 󴞋󳂙 󲚡󳅷󴫄󲍱󲑫 
󲍱 󲑫 󹜫 󱒪󸜪󲖤 󱰗 󶡾 󶪾 󸆉 󴖸 󴑦 󶇫 󲀷 
󳢸 󷼐󵯔󴑦 󱱪 󱰱󱤙 󱰒󳒋 󸞍 󲙛 󱳌󴥔󲌓 󶀱
󲚂󶡾󶪾󴔬󳍵󱯀󱰱󱤙󱰒󳥂󲚜󶩫󲴙󱹒󳼨󷼇󶡾󶪾󱒪󸻈󳸭󳍵󱯀󵥀󱬔
󱒪󳹁󳺕󲮧󳍵󱯀󸵀󱳌󷽁󸲺󴬒󱱣󵯔󹣻󵥌󳃌󲓺󵥀󱬔󽙌󱗴󱒶󶡾󶪾
 󵒱󱳌󱰱󱤙󱰒󳥂󲚜 󹜫󸴞󲴁󹛼󲱤󲳻󹥯󸅱󺁶
󾙔󾙒󾙔󾙖󳅸
󶡾󶪾󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞
󾙓󾙚
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸
󶡾󶪾󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞
󾙔󾙓
󾙔󾙒󾙔󾙘󳅸
󶡾󶪾󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞
󾙔󾙕
図1
󶠟 󹣻 󵥌 󱰷 󴅞 󳅸 󲖤 󱰗 󱕡 󴲏
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏󽙌 󽙌󽙐󳶸󽙤 
󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞󽙤󱖵󱾇󲖤󱰗󲋲󶑜󵙮󽙔󱖵󱾇󴱯󲴝󲋲󶑜󵙮
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐8
󹜈󵯇󲒬󸏈󱙩󶀱󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞  󶀱 󹜈󵯇󶶷
󶱬󳫖󸆅󳹁󸳌󹥯󸅱󲰇󲰫󶀱
󱗞󱚆󱭄󶠭󳢸󷼐󶺘󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞󽙏󽙒 󽙌󽙐󶀱󷆦󱱣󱳌󸵀󱓩
󳸭󳡩󶾧󵯇󳩢󱭄󴂠󳢸󷼐󶺘󶀱
󱨳󱚏󸏈󴇫󶢖󴅞 󹣻󵥌󶱬󳫖󱒪󷈸󵯔󸅺 󲴖󱨭
󳢸󷼐󵯔󳍵󱯀󶱬󳫖󳢸󷼐󸀉󲰎󳍵󱯀󲓺󱹍󲚂󷿫󱗡󷆦
󱱣󱳌󹣻󵥌󱯉󱬔󱕥󱛧 󴑦󵦂󱩣󲙺󸁟󳶸󱮆󱛧󹇰󷼇  󲴖󱨭󹇰󷼇󳵚󳆹
󶥠󳥂󲚜󶊽󱸟󱝀󸵀󱳌󱹒󴔬󷼱󸉗󶓡󱙂󸉗
󲘷󳶸󲮥󸉗󶓡󳤖󳌯󶶷󳠖󵦬󵯔󲙛󸛯 󱬧󹂨
󸰖󳎝󴄉󶓹󵜝󶶷󴑦󱱪󲚂󷆦󱱣󱳌󱒪󳹁 
 󱝴 󹮵 󳒋 󹥯 󸅱 󳒇 󲖤 󱹒 󴔬 󷆦 󱱣  󳽫 󱷶 󲚂
󷆦󱱣󱽢󸞍󱝫󸊿󶆐󷼇󱷻󳎾󵯔󳠖
󵦬󸁟󹤎󸊤󸉗󴪑󱰒
減少なし増加
AI専門職 󾙗󾙙 󾙗󾙛 󾙕
技術管理職 󾙔󾙚 󾙘󾙖 󾙛
ア開発職 󾙕󾙔 󾙖󾙒 󾙚
IT運用 󾙔󾙗 󾙘󾙕 󾙓󾙔
Q A / スト 󾙔󾙖 󾙘󾙒 󾙓󾙔
初級技術職 󾙔󾙖 󾙘󾙕 󾙓󾙚
󾙗󾙖
󾙔󾙖
󾙓󾙛
󾙓󾙕
󾙓󾙔
󾙘
純雇用効果
図2: 純雇用効果は技術職全
󾙔󾙒󾙔󾙖󳅸󹜕󳢸󷼐󱰒󳍦󹭗󱒺󽙦
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏󽙌 󽙌󽙐󳶸󽙤 
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐9
󴁤󸱄󵹠󶉳󲙛󸛯󶀱  󳅸  󸏈󴇫 󴑦󵦂
󶠟󹣻󵥌󱰷󴅞󲓵󱺵󵥀󳟸 󹣻󵥌󲖤󱰗󶡾󶪾  󲳻󴱯󲴝󶡾󶪾 
󱓊󵦂󶢍󴱘  󹣻󵥌󳥂󲚜󳍦󹭗󱒺󱕡
󳗗󶡾󶪾󳍦󹭗󱕡󳗗󶡾󶪾  󱞹󱒶󲋲
󳅸 󶺘󹥯󸅱 󳒇󲖤 󳅸 󱒳󱖵󶺘󴑦󸪨󳫖󳏳󸅱󱕡󴲏
󲌢󹢡󱰱󱤙󴘡󹜫  󱗝󱕥󲖤󱸯󶾧󳒋󺁶󶢖󸏽󱗞󵺎󲗸󵯔󳢸
󷼐󸡐 󱗝󱕥󱩬󳍍󳟸󳢸󶾧󹥯󸅱󱰱󱤙󱰒󲖤󱰗󳸭󴘡󱙂
󱯉󱬔󶢖󸏽󴩏󱚏󶟭󵯔󳢸󷼐󵯔󲴁󹛼󵸔󸔢󱒹󸢪󵔐󴩓
󶈪󴑶󵯔󱸇󶡾󷼇󴦓󷆦󱱣󱳌󳤀󳣛󷆦󱱣󱳌󱸉
󱨭󱲮󳥏󵯔󱸇󶡾󸴀󱖵󴃮󶼌󳟸󷼇󲴈󴄉󸶚󱬪󹜈
󲴁󹛼󲱤󱗝󱕥󲜆 󴬉󵥌󵡋󲕿󴑦󱱪󸵩󷼇󱖵󴃮 󴬉󵥌
󱖵󴃮󱗝󱕥󲜆
AI󱰱󱤙󶶷󱗝󱕥󲜆
  󳍵 󱯀 󱩬 󳍍 󳟸
 󸱄󱗰󱳌󳪀󸵀󱓩󳟹
󱓩󴉍 󴑦 󱱪 󱨳 󱚏󲚜󱜌 󱟢󴂠 󳎉
 󳻛 󱛔 󵥌󱕡
󲰫󶡾󶪾  󱒪󳹁 
󱓩 󴉍 󴑦 󱱪 󲚜 󱜌 󱟢 󴂠 󳎉  
 󳩲󵥌󹜫
󳆗󶔸󱬧󴅋 󴑦󵦂  󹺏󱱣
󳍦󹭗󱬧󴅋 
 󱷧 󵊉
󾙚󾙔󾙒󾙔󾙖󾙓󾙓󾙓󾙛󾙔󾙖
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おいてAI最も大きな効果が期待さ
特にコアな部分でのコーデグや
分析機能での強い連携が期待さてい
󾙗󾙖
󵱤󸆒󴁤󸷖󱳌󽙏󾙖󾙗󽙌󽙐
ラン クインしてり、
AIがバックエンドのとシステム
フォ
大きていることを示していま
󾙖󾙗
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AIにービ提供の効率化
製品の信頼性向上が期待され注目分野で
󾙖󾙒
図3
󶡾󶪾󴬉󱱣󲚜󳓲󳔅󴂠󳎉
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󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐10
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再トレ
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図4
󾙘󾙙󽙌󶡾󶪾󳢸󷼐󵯔󴑦󱱪󲚜󲙛󱳌󵥀󲋲󶑜
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤  󹠽󽙏󽙌󽙐󱨳󱗡󹍑 󱷧󵊉
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󶢖󴅞󶺘󱱪󴭶󴶗󶺘󱱪󸜫󱘔
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󱸇󱒹󱸯󴝾
AI&MLペレン エンニア
AIダク ャー
AI品質保証エンジ
A I シャスト
ンプト
A I フティ
AI倫理オサー
󾙘󾙖
󾙕󾙘
󾙕󾙕
󾙔󾙛
󾙔󾙒
󾙔󾙘
󾙓󾙘
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図5: AIは新たな専門知と職能の需要を生み出
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󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤  󹠽󽙏󽙐
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐12
󳵚󱒹󸢪
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󴁸 󽙌 󸵿 󵥌 󲴁 󹛼 󵸔 󸔢 󹜈 󵯇  
󱒪󸻈󶡾󶪾 󹜈󲟯󱒪
󳹁󲚂󶡾󶪾󱸇󶡾󱰷󴅞󵯔
󶥕󳥰󳥂󲚜󸵿󵥌󱒹󸢪
󶀱 󱾾
󶾧󱰒󹂧󲚜󳟌󳐾󱕥󹭢 󶓹󵜝󶾧󱰒󲋲󶑜
󶡾󶪾 󽙌 󹜫󸴞󶾶󲡻󺁶󳇒󱳌
󶓹󵜝󲳻󸆉󱭧󹜫󳏰󺁶󶶳
󶾧󱰒󱒹󸢪󵒱󳛰󳛂󹜫󲴁󹛼󵸔󸔢󱒹󸢪󶡾
󶪾󲚂 󴑦󱱪󲴖󱨭󹢡󹂧󲚜󶾸󳋰󳒋󱸯󶾧󳒋
 󳏍󸏈󳶾 󽙌󲴝󱚆󴪑󵱹
󱟢󱭧󶟽 󲴖󱨭󶡾󶪾󱓩󲚂󴖦󴴷󱳌
󵥌 󶎣󱕢󱒶
󳂱󱭐󱳌󲌓󴘡󱙂󸳃󱸯󶾧󳒋󶀱
󱗋󳎓󶡾󶪾󶾧󱰒󴉓󳂱󲳻󱫻󳸧󲌟󷼇󱱣󱸇󳏳󸅱
󱲮󳥏󵯔 󹜈󵯇󹜈󵯇󳢸󷼐󵯔󱓟
󸵿󵥌󶾧 󱰒󴔗 󶕄󱧄 󱧾󸜫󱘔 󲴖󱨭󳟸󱰖󳏳󸅱
󶓹 󵜝 󶾧 󱰒
󱝫 󴁸 󶡾 󶪾 

AI支援開発
、テ 󽙐
AIツル統合
AIサービAPIの実装
A I ンプト リン
AI運用
自動化、最適化)
AIモデルのカスタマイ
微調整
AIセ管理
脅威検知、評価
󾙖󾙕
󾙕󾙚
󾙕󾙘
󾙕󾙓
󾙔󾙚
󾙔󾙗
図6: 半数以上の組織でAIのが不
󶡾󶪾󵜐󲍨󹜫󸴞󱝫󴁸󽙦
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤 
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐13
I T フェ
󾙓󾙕󾙔󾙒󾙔󾙖
󱖵󴃮󱵨󴘡󹢤󲗧
󳼅 󳅸   󱹒󴔬󵋹󶧳󱰱󱤙󶶷󱒹󸢪󱜄󵈦󳢸󷼐󲴖󱨭󲚜󹢤󲗧󲌓 󶀱
󲋲󶑜󶶷 󽙌󸎱󹯎󳦙󱕡󶓡󱭧󶟽󽙏󽙌󽙐󹜫󳟌󳐾󽙏󽙌󽙐󴞀
󶐍 󱚄󹢤󲗧󶡾󶪾󸆉󴖸󲍱󲑫󴑦󵦂󲀷󱒪󸜪󺁶󳶸󱟢
󽙏󲍱󲑫󱭐󸌬󶡘󱗡󹍑 󱷧󵊉󽙐󶢖󴅞󲚂󶡾󶪾  󸱄󱗰󱳌󳢸󷼐󸁟󹤎󳷤󱳌
󵯔 󲙛 󱳌󴩯 󵯔󹢤 󲗧󱖵 󸜙󶼌󳟸󹂧 󵅁 󸎱󹯎󳧠 󱬧
󳢸󷼐󲴖󱨭󳟸󱰖󱖵󵯔󸝓
󴂷󳣘󸝓󳢸󷼐󷆦󱚏󳣘󸝓󱓟󷼇
󱧾󷼇󳏳󸅱󱒪󲰫󸝓󹂬󸾆󱬧󳢸󷼐󵯔
󱞄󴟽󲳻󱫻󲚂󱕡󶓡󱭧󶟽
󵧀󵋹󶧳󱖵󴃮󶼌󳟸
󸷖󳐕󱰒󶼌󳟸󲴁󵥌󳏳
󸅱󶤧󶤩󵯔󹛯󴂠󵯔
󳠖󵦬󵯔󲳻󱫻󶡾󶪾󳢸󷼐󲴖
󱨭󸵱󳸭󳢸󷼐󱴨󱬧󴬉󵥌
󲚂󹯏󳢸󷼐󳣘󸝓󴁤󶡺󵯔
󶎣 󱕢󱰒󹠃 󲱚
予算の制約
ュリティと
熟練労働力の不足
ー シ統合の複雑さ
組織文化
新技術導入の
政府規制への対応
󾙗󾙔
󾙖󾙗
󾙖󾙖
󾙕󾙛
󾙕󾙒
󾙕󾙕
󾙓󾙛
図7: 回答者の約半数が新技術の入に主要課題プ3に熟練労働力の不挙げて
󳸭󳢸󷼐󳩲󵥌󱒶󶡾󶪾󱓻󸎱󹯎󳣻
󽙦󽙏󸌪󳌯󸸀󳣤󽙐
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷󾙓󾙚󳶸󽙤󾙗󾙗󾙘󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤󾙓󾙖󾙚󾙛󱒪󸻈󸸀󳣤󶻩󲋲󶑜󵙮󱚆󵲙󵦬
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐14
󶡾󶪾󳠖󵦬󹭼󲑫󱖵󱾇󱒹󸢪
 󵯇 󵥀
󱰱󱤙󱰒󸎱󹯎󵒱   󸱄󱗰󱳌󸵀󲶄󷛘󹠃󲱚󲌓
󶀱󱖵󴃮󱒹󸢪 󽙍 󵒱󴰱
󱭮󽙌󶡾󶪾󱖵󳡧󱒹󸢪󲋲󶑜󴞀
󽙏󽙌󽙐󱤋󳂱󶤩󱖵󴃮󱒹󸢪󱵨󴘡󱗞󳠖󵦬󵯔󳢸󷼐󱬧󹂨
󱷶󶡾󶪾 󴁤󸷖󱳌󽙏󽙐
󽙏󽙐󽙏󽙐󲚜󳄬󱖵󴃮󱒹󸢪󲋲󶑜
󶡾󶪾  󱗋󳎓 󳅸󱴱󱗴󱩣󳩲󵥌󳥂󲚜󶶳
󽙏󱗡󹍑 󱷧󵊉󽙐  󴑦󱱪󲚜󳓲󳔅󴂠󳎉
󶶳󱖵󴃮󱒹󸢪󵒱󳟌󳐾󴉏󴂷󵯔󱰱󱤙󱰒󸎱󹯎
󱸇󶡾󲙛󹩖󵯔󳢸󷼐󱴨󱬧󴬉󵥌󱬧󹂨󵦬󵯔
󵱹󴖦󲰵󵜐󷏗󱰱
AI&MLエンジニアリング
ション
リティと
FinOps最適化
ラウンピュー
ット
󾙘󾙚
󾙘󾙗
󾙘󾙓
󾙗󾙛
󾙗󾙘
図8:主要な技術分野で人材不足が発てい
󱖵󴃮󱒹󸢪󶡾󶪾󱯀󱹍
󱬔󱩐󽙡 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤  󹠽󽙏 󽙐
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐15
して
ップ
󲚂󶡾󶪾󳺕󲮧󱖵󴃮󹂧󸆒
󸱄󱗰󱳌󸵀󱘠󴑦󳸭󱖵󴃮󳩲󵥌󳺕󲮧󱖵󴃮
󵲂󹩌󳟹󶢖󴅞󲌓 󸆅󳺕󲮧 󽙌󶡾󶪾󳩲󵥌
󴁤󴪑󱰒󳠖󵦬󳻛󵽍󱣾󱹙󶀱󲙺󸻈󹣻󵥌󱩣󸻈󱖵󴃮󹜈󵯇󳋻󱜄󲮧
󴭐 󳍜 
󸏈󴇫󶢖󴅞󲌓  󷿫󱗡󲌓  󶡾󶪾󳠖󵦬󵯔󱧄󱧾
󷿫󱗡󱹍󸉗 󽙌󶡾󶪾󹂧󸅱󲋲󶑜 󽙌󹨽󳄜󹂧󸅱󴑶󹂧
󸅱 󸋱 󱜌 󲍱 󲑫 󱭐 󶡾 󶪾 󸆉 󴖸 󱭐 󴑦 󶇫 󱭐 󲋲 󶑜 󱬧 󴅋 󴁸 󳘌 󳂱 󸆅  
󹂧󸆒󳠖󵦬󶡾󶪾󵔐󴩓󹜫󱝀󱒪󸜪󱰷󴅞󵯔󶀱󱖵󴃮󸉗
󵥧󱖵󴃮󹜈󵯇󹂧󸅱󳍵󱯀󷿫󱗡
タッフップ
またクロススキリング
󾙔󾙔
いITの採用
󾙗󾙘
ント
󾙙󾙔
図9:は、技術的
キル
です
󶡾󶪾󳢸
󷼐   󶡾 󶪾 󳢸 󷼐
󵯔  󴴚
󳏳 󸅱
󵙁󳎣󽙦
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 
󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤 
󶣕󱹍
󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐16
󶀹󱩣󱖵󴃮󶼌󳟸󳢸󷼐󹭼󲑫󱨳󱚏󸆅󲓺󱹍󴁤󹂧󸅱󸆒󱗡󹍑 󶀱
󶡾󶪾󳸭󱨭󶀹󱾇󳺕󲮧󱖵󴃮 󱞹 󱞹󲜱󱣾󱹙
󱛧󳺕󲮧 󽙌󶡾󶪾󸸀󳣤
󳸭󸆉󳩲󵥌󽙏󽙌󽙐 󱞹󱗴󱒶󱯀󱹍
󸁟󹤎󶢹󱹍󱓩󱘠󴑦󳪀󸵀
󱭧󳇒󹩌󴰱󵸔󸔢󱢴󳺕󲮧󳎝󴑦󱾇󳸭󸩑󴁤 󸷖󱖵󴃮󵙁󳎣󳡧󴢠󸍡󸔢

 󴘡󴌒󲯃󶴸󳃚󴂗󱯀󱹍 󽙌󱜄󵈦󺁶󱒪󳹁󳸭󸆉󳩲󵥌󽙏󽙌󽙐
󽙏󽙌󽙐󱯀󱹍󺁶 󵒱󴁸󸎱󹯎󳠖󵦬󵯔󳸭󲴁󹛼󵸔󸔢
󴪑󱨭󳺕󲮧󱖵󴃮󴬉󵥌󴔗󶕄󶶳󶡾󶪾󳺕󲮧
󱖵󴃮󸷖󱬪󶼌󳟸󲙺󸻈󳩲󵥌󱰷󴅞󵯔󳪀󸵀
󶀹󱩣󱖵󴃮󶼌󳟸󳠖󵦬󵯔󴪑󱰒󳼨󱗰󱘠󴑦󳢸󷼐󴔗󶕄󶥕󳥰󳹁󴩯󴉏󴂷󵯔󲙛
󴑶 󹂧 󸅱 󶡾 󶪾 󵯔 󸷖 󳐕 󳠖 󵦬 󱒪  󳢸 󷼐  󸵀 󱳌 󶤩 󳢸 󷼐  󸁟 󹤎 󱳌 󱓩
󳺕󲮧󱖵󴃮󸰦󸴎󶡾󶪾󶾧󱰒󶪔󴇻󶡾󶪾󱡆󴷊󶡾󶪾󳂱󱭐󱳌󴧫󳡧

󸵀󱳌
󳺕󲮧
󱖵󴃮󸰦 󸴎
󶡾
󶪾󶾧󱰒󸁟󹤎
󱳌󳢸󷼐
󱓩󶪔󴇻
󶡾󶪾󱡆󴷊󶡾
󶪾󳂱󱭐󱳌󴧫
󳡧
の重要性 󾙕󾙕 󾙔󾙙 󾙕󾙕󾙙
まり重やや重󹨽󳄜󹂧󸅱めて重
図10: 9 7 して
󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󲳻󳐕󳠖󵦬
󶆫 󳇒 󹂧 󸅱 󽙦󽙏 󾙓 󸸀 󳣤 󽙐
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏󽙐󳶸󽙤 
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐17
󳺕󲮧󱖵󴃮󳩲󵥌󳺢
󳺕󲮧󳎝󴑦󱾇󳸭󱖵󴃮󳩲󵥌󳼨󹜕󵯔󲚜
󲌓 󶀱󳎝󴄉󳩲󵥌󶼌󳟸󳅷󲎐 󴁷󸅱
󲳻 󴁷󳎝󴑦󱾇󳟸󱰖
󳼨󹜕󳣘󸝓  󱮂󴱯󵲉󳌯󱰷󵙮󳒋󸶠󵒱󲚡󳅷
󴫄󲍱󲑫󹯜󷛘󳎝󴄉󳩲󵥌 󽙌󸴎󽙏󲍱󵜝󵯔󱩣󸊭
󱗡󹍑  󱷧󵊉󽙐󱰷󴅞󱓊󵦂󱨳󱚏󶡾󶪾󸆉󴖸󴑦󶇫󱭐
󱬧󴅋󴁸󳘌󳂱󸆅󱯨󵯔󳼨󹜕󶔱󶟽󱘠󴑦󱖵󴃮
󲳻󳐕󲙺󸻈󳩲󵥌󸸀󵜝󵥛󱒪
󳂱󱒶󶠭󳍵󶺘󲚜󷼱 󱒶󶠭󶺘󳩲󵥌󴂠
󹜕󵲉󹜫󹜫󱝀󶀱󳩲󵥌󶼌󳟸󴂠󹜕
󴁤󹛯󳅷󲎐 󳅸󽙏 󴁷󽙐󽙏 󴁷󽙐
󽙏 󴁷󽙐󱒶󶠭󳢸󷼐󶺘󽙏 󴁷󽙐󳩲󵥌󶼌󳟸󴂠󹜕󳎙
󵸟󸏈󴇫󶢖󴅞󶡾󶪾󱩣󸻈󱖵󴃮󱧄󱧾
󵜝󵥛󲜽󲰵󷼱󱨳󲙺󸻈󳩲󵥌󳏳󸅱󲚂󲚜󳼨󹜕
󳣘󸝓󱩣󸻈󶼌󳟸󲚜󳄬󱰷󵙮󱳌
表2
󳩲󵥌󶼌󳟸󳼨󹜕󳍵󶺘󴣣󱛧
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏󽙌 󽙌󽙐󳶸󽙤 
󱹉󳅷󲎐󶼌󳟸 󴂠 󹜕
󳍵󱯀 󳅷󲎐󱨭󶀹󶼌󳟸󴂠󹜕󽙏󴁷󽙐
 
 
 
󱒶󶠭󳢸󷼐󶶷 
󱓩󶠭󳢸󷼐󶶷 
󱭄󶠭󳢸󷼐󶶷 
󸱄󳅸󳢸󷼐󵯔󲙛󱳌󸰦󸴎󸷖󳐕󱰒󶎣󱹍󱧄󱚄󳒋󱓩󳸭
󱖵󴃮󵙁󳎣󶟽 󱞹󳺢󸴎󳇒󳺕󲮧󱖵󴃮󸵀󱳌󲚜󳠖󵦬󵯔
󱧄󱚄󳒋󵙁󳎣󱵂󳼨󹜕󱰷󵙮󳺕󲮧󳎝
󴑦󱾇󶡾󶪾󳷤󱳌󵽍󶍏󱭧󳇒󲳻󵸔󸔢󶝠󸴀󴬉󵥌
󲙺󸻈󳩲󵥌󱩣󸻈󱖵󴃮󶼌󳟸󱧄󱧾󶡾󶪾󸜶󹂧
󲴁󹛼󵸔󸔢󶥕󳥰󱰱󱤙󱰒󲙛󹩖󵱹󴖦󸰦󸴎󸶝󳟸
雇用と育成にかか時間
アップリン/
クロススキリグに
かかる(月)
󾙚󾙖
󾙗󾙔
図11
󹣻 󵥌 󶼌 󳟸  󾙘 󾙔 󳼨 󹜕 
󱬔󱩐󽙡 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󲀷 󲀷 󳶸󽙤 󽙏󳅷󲎐󱟢󽙐
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐18
󱖵󴃮󵽍󱝫󱰷󴅞󵯔
󳸭󱖵󴃮󳩲󵥌󱵂󹛯󳩲󵥌󳟹󳺢󴂠󹤶󶺘󳛰
󳛂󸎱󹯎󳻛󳸭󳩲󵥌󳢸󷼐  󱨭󶀹󳎓 󴁷󱗴󱩣󸲺󶺘
󸈏󹣻󶡾󶪾󱷜󽙏󱗡󹍑  󱷧󵊉󽙐󳺢󴂠󹤶󶺘󳩲󵥌󳎓󱘔󶶷󸀉󱧸
󵥀󱬔󲌓 󶀱󳩲󵥌󴂠󹜕󹛯󴂠󱳌󱹍󳺢󴂠󹤶󶺘
󶡾󶪾󵥀󵥅󳒋󲚜󳄬󱚆󱒷󳘌󱻰󳺕󲮧󳎝󴑦󱾇󶾧󱰒󹜈󵯇󳣘󸝓󲰇󲰫󵯔󱰷
󵙮󵯔󱖵󴃮󳠖󵦬󱸯󶾧󱧄󶄴󱖵󴃮󶥕󳥰󶡾󶪾󵸔󸔢󶥕󳥰󲋻󶢖󱰒󶥕󳥰
󶤧󶤩󵯔󶡾󶪾󶢍󹼇󳎣󲴁󹛼󵸔󸔢󵥀󱬔
󲌓  󶀱󳟹󸏈󴇫󳎝󴑦󱾇󶥕󳥰󹢡󳢸󷼐󵹠󱞄󱰷󴅞󵯔󽙏󳩲󵥌󵙮 󽙌󱰷󴅞 󽙌󽙐
󳻛󱗡󹍑 󶀱󶎣󱕢󱰒󲓵󸿆󹂧󸆒󽙏󳩲󵥌󵙮 󽙌󴁸󱰷
󳒋 󽙌󽙐󶼌󳟸󹂧󵅁󶱬󱸇󶡾󴣣󸫔󴁸󱰷󳒋󱹒󶆫󳇒󸏈󴇫󶢖󴅞󱒪󷆺
󱖵󴃮󶼌󳟸󱸇󶡾󹂧󸅱󸊿󳻛
󳟹󸏈󴇫󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵽍󱝫
󱸇󶡾󴁸󱰷󳒋󽙏󽙐󳻛
󵜐󱗰󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󴦓
󱵂󶎣󱕢󱰒󶣂󱒺󶀱
󳆗󶔸󳢸󷼐󱷧󱰗󵸔󸔢
󱩇󴁸󴂗󳢸󷼐󵯔󳟸󹛯󶺘󲓺󴆯󸪢󳒋
󱷧󱰗󶡾󱹍󶦡󱹍󵯔󱖵󴃮󶼌
󳟸󺁶󳢸󷼐
󳗠󶤩󺅣󱰒󵯔󵡋󲕿󱚝󱬔
󳅷 󲎐 󳸭 󱨭󶀹 󱾇
  󴁷󱗴󱩣󸲺󶺘

人材維持のために
術トレ
提供組織の割合
技術研修の有効性 人材確保のために
オープンス カルチ
提供組織の割合
オープンス カルチ
提供の有効性
󾙛󾙒 󾙛󾙓 󾙘󾙚 󾙚󾙖
󵜐󱗰󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󴦓
󶎣󱕢󱰒󶣂󱒺

図12
  󱖵 󴃮 󵽍 󱝫 󱰷 󴅞 󵯔 󳠖 󵦬
󱬔󱩐󽙡 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏 󽙐󳶸󽙤 
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐19
󳎝󴑦󱾇󱭖󵅁󸎱󹯎
󲌓  󶀱󲋲󶑜󶶷󱴱󳶸󱗴󱒶󽙏󽙌󽙐󹜈󵯇󴘡󱙂󸴀󱗝󱕥󴴚󸢪󳇒󺁶
󶶳󳋻 󴂠 󳎉 󽙌 󶡾 󶪾󶀹 󱾇 󳸭󱨭󶀹 󱾇󱰷 󴅞󵯔 󱩬 󸾆 󶱬 󱸯
󶾧󶶳󱕥󲰵󷿫󱗡󶀹󱩣󱖵󴃮󶼌󳟸 󲙺󸻈󳩲󵥌󴑦 󱱪 󴆯󸪢󳒋
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󶀱
図13
󳢸 󷼐  󸎱 󹯎
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤 󽙏󱒶󱚄 󸉸󸫝󽙐
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤 󽙏󱒶󱚄 󸉸󸫝󽙐
 󸎱󹯎
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󳢸󷼐󹜫󸎱󹯎󲋲󶑜󱓻󵹠󱞄󲰵󸤈󲶄󹜈󲋲
󶑜󳎣󲋲󶑜󶶷 󽙌󳦙󴁤󲚜󸎱󹯎󶤧󶤩󵯔󲯃󶴸󵡋󲕿󱚝󶥕󳥰
󲚂󲚜󱰱󱰒󳼨󹜕󳏳󸅱󸁟󹤎󶺘󱱪󲳻󱰷󴅞󵯔󹤹󽙏󽙌󽙐
󴰱󱭮󱳌󺁶󳇒󳢸󷼐󶺘󳎝󴄉󹠟󵦂󶀱
󸾆󱬧󳻛󽙌󱗞󱧄󱧾󱬧󹂨󲜆󲋲󶑜
󶡾󶪾󱖵󴃮󹜈󵯇󳣘󸝓󱗞󳠖󵦬󵯔󱧄󱧾󱕥󹭢󳚅󹂧󱸇󳏳󸅱󸲁
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐20
󳸭󱖵󴃮󳩲󵥌󳠖󵦬
󳟹󸏈󴇫󳢸󷼐󸻈󹛼󳢸󷼐󸋱󱜌󳻛
󽙏󲌓  󱷧󵊉󽙐󴁤󹂧󸆒󸅱󶠼󲰵󱱪󶢍󹼇  󲰵󱱪󶢍
󹼇󹂧󸆒󱣾󱹙󳋻󱘠󴑦󳸭󱖵󴃮󳩲󵥌󳺕󲮧󱖵󴃮
󳹁󳟸󱰖󱸯󶾧󳒋󺁶󶶳
󲰵󱱪󶢍󹼇󸌬󶡘󳣈󳫣󳺕󲮧󳎝󴑦󱾇󶀹󱩣󸎱󹯎
󲳻󶑡󸴀󶘉󱵂󲰵󱱪󶾧󱰒󴏟󸊿
󸶉󱷜 󲰵󶪏󽙏󹂧󸅱󳇒 󽙐󺁶󸋱󱜌
󵜝󸏽󵯔󵸔󸔢󲰵󷿘󹂧󸅱󵒜󸎅󱬧󴅋󶢖󴅞󱞶
󱖵󶡾󶪾󱓙󳹁󹜈󵯇󳠖󵦬󹂧󸅱󳘌󱻰󱞶󱖵
󸜚󵗆󳟸󴅞󱨽󱨽󹜈󳍍󴔗
󶕄󴁤󸷖󴘡󱙂 󸜚󵗆󳢸󷼐󵯔󵋹󶧳󳇒󶀱
󱽢󸞍󵽍󶍏󹜈󵯇󱩣󱚝󴑦󶾧
󱰒󶀱󲴈󴄉󹣻󱓻󸋱󱜌󱞶󱖵󶾧󱰒󶀱
 󳓊 󱔇 󵯔 󸉸 󹍑
󸍡󲰫 󱚄󵸔󸔢
󱨽󳊬󸊿󳻛󲚂󶡾󶪾󱜌󱟢󶀱
󸍡󲰫󵒱󲰫󳢸󷼐󳹁󴩯󸏽
󲴁󹛼󵸔󸔢󸊿󳻛󴖦󴴷󵯔󳹁󴩯󱭖󵥌
󳢸󷼐󲴁󹛼󲱤󸝓󴉓󱒹󱸯󴝾󸅱󶠼󵒱󵒱
󲰫󳢸󷼐󶴸󳎣󸊿󳻛󳸭
󳢸󷼐󹜫󴁤󳸭󵸔󸔢󸊿󳻛󱞶󱖵󵜝󸏽󵯔󵜝
󸈏󲰵󸤈󵯔󶾧󱰒󹣻󱓻󱝴󹮵󳍵󶍏
󵒱󱗡󹍑 󶀱󵹠󱞄󸝓󴉓󱸇󳎣󴘡󱙂
󳢸 󷼐 󶟭 󱖵 󴃮 󵽍 󱝫 󹨽 󳄜 󱰷 󴅞 󵯔 󶡾 󶪾
󲴁 󹛼 󶾧 󱰒 󹜈 󵯇 󱸇󶡾 󱒪 󵡋  󸝓 󴉓 󱸇 󳎣
󶈪 󴑶 󵯔 󳵚 󳬅 󲜃 󱰮 
󷇥󱻰󴰱󲚜󲯃󴟽󳊬󲯃󱚄󹂧󸅱󳇒 󽙌󹨽󳄜󱚆󶢖󴅞
󳢸󷼐󸻈󹛼󲯃󴠘󲰵󸤈󵯔󶾧󱰒󹂧󸆒󵒜󸎅󱘠󴑦󶢍
󹼇󲒚󵹠󱞄󱸇󶡾󲰵󸤈󵯔󹜈󵯇󱧄󱧾󶀱
󱾾󵹠󱞄󹜈󵯇󱘠󴑦
󲒚󲰵󶀹󱙂󶢍󹼇󴏟󸊿󱸯󶾧󶾧󱰒󸩑󵳴󱓻󵳭󶱬󸝓
󴉓󱸇󳎣󶡾󸰏󲰵󸤈󵯔󱚝󴑦
󴔗󶕄󱓩󳏰󱸇󶡾󴔗󶕄󱰷󴅞󵯔
関連実務経験
スキル
正式な大学の学位
󾙛󾙗
󾙚󾙗
󾙙󾙓
󾙘󾙗
過去のIT実績の事例
󵹠󱞄󸝓󴉓󱸇󳎣󴘡󱙂󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵽍󱝫
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図14:験とォリスキルするーとな
󱖵󴃮󳢸󷼐󸋱󱜌󹢡󱗴󱒷󲯃󴠘󶢍󹼇󶆫󳇒󹂧󸆒󽙦
󱬔󱩐󽙡 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏 󽙌󽙐󳶸󽙤 
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐21
󲴖󱨭󳍵󱯀
󲌓  󶀱 󲴖󱨭󳠖󵦬󽙏󽙌󽙐󶡾󶪾 󹩖󱻽
󳧠󳻛 󳼨󱗰󱗰󴁡󱖵󱾇󳩲󵥌󳺕󲮧󳎝󴑦󱾇
󲜱󱣾󱹙󲴁󹛼󵸔󸔢󱭧󳇒󵯔󵸔󸔢󳨑󲖤󳋻󳏳󸅱󸝓󵥅
󱘠󴑦󸍡󸔢󶀱󺁶󶣂󹠟 󳃌󲓺󶎣󱕢󵜐
󲍨󳎝󴑦󱾇󶾧󱰒󸵀󱳌󸞒󱓊󵦂󵯔 󱖵󴃮󱒹󸢪󲳻󵜐󲰵󵯔󲳻󳐕󶀱
󴬉󵥌 󵦲󵱹󲚂󸸀󳣤󽙏󽙌󽙐󳋻
󴦓  󱘠 󴑦 󲴖 󱨭  󲚜   󳫁 󱜁
󳎝󴄉󱘠󴑦󷀑󱵬󳘌󱻰󳩲
󵥌󶡾󶪾󳺕󳟸󴆯󸪢󳒋󳒋󸜾󵥌󲳻󱰷󴅞󱧄󱧾󶀱󱾾
󹂧󸅱 󹜈󵯇󱓻󲴖󵸔󸔢󱩇󴁸󵸔󸔢󳓲󳔅󱸉󸍡󸔢
 󱗞󳢸󷼐󱬧󹂨󳽫󱷶
󱹒󸶉󱷜󳢸󷼐󳩲󵥌󱕥󱛧󳶘󸉭󱴽󸏈󵯔󳒋󸞍󳒇󸴎󸵀󱳌  󱬧
󹂨󴁤󸷖󸍡󸔢󶶳
既存従業員の
ープフレ ク、
、ツ
AI as-a-service
ット
AIベー、新興企業、
ミア
増員社内で構築
󾙖󾙛
󾙖󾙒
󾙕󾙘
󾙔󾙛
󾙔󾙚
󹜈󵯇󱓻󲴖
󵸔󸔢
󱩇󴁸󵸔󸔢󳓲󳔅󱸉

󱗞   

󳽫󱷶
󱹒 
図15: AI導入ップスキグとオープンソーです
󶡾󶪾󴬉󱱣󱸇󶡾󱕡󲰫
󽙦󽙏 󸌪 󳌯 󸸀 󳣤 󽙐   
󱬔󱩐󽙡 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤 󽙏󱒶󱚄 󱚄󲋲󶑜󷼱󶀱󽙐
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐22
結論
󱗋󲋲󸏈󴇫󺁶  󱖵󴃮󱒹󸢪󴰱󱭮󳸭󳢸󷼐󵒱 󲴖󱨭󳍦󹭗󱒺
󳻛 󴟽󱻰󹣻󵥌󱰷󴅞󱒪󳹁󶺘󱱪󱩬󳍍󳟸
󳸭󲴁󹛼󵸔󸔢󴦓󳢸󷼐󸅱󴦓󴴚󲰫󵳴󵙮󱹙󱒶
󳸭󱨭󶀹󱾇󳩲󵥌󳼨󹜕󳺕󲮧󱖵󴃮󲌓󳹁󶡾󶪾󸰦󸴎
󴂗󳠖 󵦬󳻛
󱓻 󳫁 󸉈 󱗴 󱒷 󸴀 󽙡
る:󳺕󲮧󶀹󱾇󸅱󴂠󹜕󾙗󾙔󴁷󳎝󴄉
󳩲󵥌󶼌󳟸󸅱󴂠󹜕󾙚󾙖󴁷󴣣󸫔󳣘󸝓󳼨󹜕󾙕󾙚󽙌󱮂󴱯󲙺󸻈󳩲
󵥌󱩣󸻈󱖵󴃮󶼌󳟸󱧄󱧾󶡾󶪾󲴁󹛼󳒋󶥕󳥰󱰱󱤙󱰒󲙛󹩖󵱹󴖦
󸰦 󸴎 󸶝󳟸 
継続的な学習環境の醸󶡾󶪾󳠖󵦬󵯔󾙛󾙙󽙌󹂧
󸅱󾙙󾙒󽙌󹨽󳄜󹂧󸅱󴑶󹂧󸅱󸋱󱜌󱰷󴅞󵯔󲰵󳹈
󶡾󶪾󶤧󶤩󵯔󲯃󶴸󵡋󲕿󴔗󶕄󶥕󳥰󳏳󸅱
る:󳢸󷼐󸋱󱜌󹢡󲰵󱱪󶢍󹼇󽙏󹂧󸅱󳇒󾙛󾙗󽙌󽙐
󽙏󹂧󸅱󳇒󾙚󾙗󽙌󽙐󹂧󸆒󸍡󲰫󽙏󹂧󸅱󳇒󾙙󾙓󽙌󽙐󲴁󹛼󶾧󱰒󹜈󵯇
󱸇󶡾󱒪󵡋󶈪󴑶󵯔󳵚󳬅󳢸󷼐󸻈󹛼󲯃󴠘󲰵󱱪󶾧󱰒󹂧󸆒
󱓩 󵒱 󹂧 󸅱
プンス カルチャの活用   󱸇󱨭  󱰷 󴅞 󵯔 
󵜐󱗰󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󴦓󱵂󶎣󱕢󱰒󶣂󱒺󳆗󶔸󳢸󷼐
󱷧󱰗󵸔󸔢󱩇󴁸󴂗
AI導入の󽙡󳺕 󲮧 󳎝 󴑦 󱾇 󽙏 󾙖 󾙛 󽙐  
󴬉󵥌󽙏󾙖󾙒󽙐󶡾󱹍󲴖󱨭󱸇󶡾󱰷󴅞󵯔󳎝󴑦󱾇󶾧󱰒
󸵀 󱳌 󱓻 󲴖  󵸔 󸔢 󱩇 󴁸   󴬉 󵥌

󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐23
調法と
󸏈󴇫
󴂷󸏈󴇫   󳅸 󴁷󲰵󳹈󸏈󴇫󲒚󸏈󴇫
󳢸󷼐󶶷󹣻󵥌󱱣󱹙 󵺎󲗸󱰱󱤙󱰒󱷶󳍦󹭗󳣈󳫣󵱹󵯔󸏈󴇫
 󱰗󱨭󶶷󳆗󱺵󵸔
󱠯󸫎󴱯󳩲󵥌󲋲󶑜󶶷󶡾󶪾󱗰󷼱󸞍󲀷󴟽󵽍󲋲󶑜
󱴨󱬧󲴁󹛼󵯔󶢍󹼇󴁸󵽍󸍡󳆗󶔸󱕥󱮆󸏈󴇫󸞍󲀷󱒪
󸜪󳒋󱽢󸞍󸴀󱽢󸞍󲳻󱫻󸏈󴇫󶂉󲰎󱨳󲋲󶑜󲋲󶑜
󲳻󸚥󱽢󸞍󶢍󴁤󶡺󵯔 󱘎󴁸󱰷󲋲󶑜󴔗󳟸
󸏈󴇫󲋲󶑜󶶷󲶐󳒋󶡾󶪾 󳍦󹭗󱖵󴃮󶓹󵜝󲳻󲳻󱫻󳹁󴩯
󱸇󱒶  󸞍󲀷󴔗󳟸󴂷󱬧󴅋󱛔󵥌󸏈󴇫󹮳󳇒
󸆬 󽙏 󱒷 󸉸 󱷧 󵊉 󽙐
󱗴 󱒷 󴄃 󱘎 󴴚 󲋲 󶑜 󶶷 󲳻 󸚥 󶶷 󽙡
󳖐󲓵󳢸󷼐󽙏󽙐󹣻󵥌󳩲󵥌󶼌󳟸󸜫󱘔󶶷
󴪑 󳘌 󱰒 󸞍 󲀷 󱹍 󴉓 
󵜐󲍨 󶡾 󶪾 󹣻󵥌
󱹍󸉗  󱖵󲋲󶑜󶶷󸏈󴇫󱷧󱰗 󱖵󸏈󴇫󲰎󱕝󱽢󸞍󳎓 󱘎󲋲
󶑜󴔗󳟸󱬧󴅋󱛔󵥌󳶸󸎑󳂱󱝴󹮵󳇒  󱝴󹮵
󳇒   󱓻󲍱󲑫󶡾󶪾󸆉󴖸󵥅󴑦󱭐󱴒󱬧
󲋲󶑜󶶷󴂷󸏈󴇫󸞍󲀷󲋲󶑜󴦓󲋲󶑜󶶷󸞍󲀷󲋲󶑜󲓺󱹍
󲳻󶑡󸊤󸞍󲀷󲋲󶑜󵸔󱬧󽙏󽙐󲋲󶑜󸲲
󱰗󱬧󴅋󱒶󸎱󹯎  󱗞󲋲󶑜󱹒
󴔬󳢞 󲋲󶑜󲋲󶑜󶶷󱯀󱹍󶀱󳹁󴩯󱷽󹣸󴟽󵽍󱬧󳃎󶀱
󱭖󵅁󲀷󹯎󵅁󴁸󱰷󲋲󶑜󲋲󶑜󶶷󸞍󲀷󶑜󲋲󶑜
󱬧󳃎󴠇󱸯󶾧󳒋󴂷󱬧󴅋 󲋲󶑜󹠽󲙺
󴝾󴲏󵇼󱚝󵅂󴝾󴲏󲰎󱨳󴝾󴲏󱬧󹯪󸞍󲀷  󹠽󲙺
󱗞󲋲󶑜󽙏󽙐󱬧󳃎󲙛󴡇󲋲󶑜󱨳󱚏󲋲󶑜󱯀󱹍󸉗󶓡󱛔󵥌󱬧
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐24
󴣔  󲙛   󴡇 󲋲 󶑜 󴣣 󱛧󲖤 󱰗󱰷 󴅞 
󹠽󲙺󲓺󱹍󲌓󶿞󴪑 󲋲󶑜󱬧󴅋󹠽󲙺󳺠󸉸󸫝
󲋬󳨑󱕱󱨭󴂷󱹍󸉗  󲓺󱹍

 󲰵󸊿󱹉 󽙏󽙐
󱨽󹜈󸏈󴇫󶂉󵥀󸏈󴇫󲒚󴴷󸏈󴇫
󱹉󸞍󲀷󳇒󳶸󷼱󱺁 󵇼󳸃
󱚝󳟸󳏳󸅱
󲋲󶑜󶶷󲶐󳒋
󲌓  󲋲󶑜󶶷󲶐󳒋󶀱󲋲󶑜󶶷󽙏󽙐󳢸󷼐󳩲󵥌󲚜󲚂󳶸󽙏󽙐
󹣻󵥌󶺘󴑦󱭐󹜈󵯇󽙏󽙐󸵿󵥌󽙏󽙐󴁤󹣸󱓩
󲋲󶑜󶶷 󱵎󲴁󹛼󲱤󱓻󲚡󳅷󴫄󲍱󲑫󽙏󽙌󽙐
󽙏󽙌󽙐󶡾󶪾󱤙󱳏󶛇󽙏󽙌󽙐󶤩󽙌󱓩󲴙󱘠󴑦󽙏󳎝󴑦󱾇󳶸  󱖵󽙐
󽙌󱓩󲒬󱘠󴑦󽙏󳎝󴑦󱾇󳶸   󱖵󽙐󽙌󲚜󱘠󴑦󽙏󳎝󴑦󱾇󳶸  󱖵󱗴󱒶󽙐󸆉󴖸󶡾󶪾
󱱾󱱪󲋲󶑜󶶷󲚜󱴱󵒱󱳌󱘠󴑦󱱾󱱪 󸁏󱽢󱓻󱷽
󵱀󴴯󶡾󶪾 󴑦󵦂󵒱󱳌󸁏󱽢󳫁󱜁󶡾󶪾󱱾󱱪
󱒪󸻈󲶐󳒋󴂷󸞍󵯔󶶳󲲵󱩬󱳌󱧶󹮳󳇒
 󱷧󵊉󱒶󸉸󳹁󴩯
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐25
分のチームや部署で
技術者を雇用しいる
社内の学習開発
ェッショナ
社内の人事/人材ネージ
のリクル ター
の他(具体的に記入ださ
上記のどれにも該しない
󾙙󾙒
󾙓󾙕
󾙓󾙒
󾙖
󾙒
󾙖
ルタムの従業員
自営業
(フルタイムートタイム
パームの従業員
学生
(フルタイムートタイム
退 して
無職
󾙚󾙛
󾙚
󾙔
󾙒
󾙒
󾙒
フト
システム
Cレベル
IT開発
その
I T ション
󾙔󾙛
󾙔󾙔
󾙚
󾙙
󾙓󾙖
󾙘
ュリティ チ
人材の管理採用
製品またはプロジト管理
󾙘
󾙖
󾙖
󳩲󵥌
󳤖󳌯󶶷󽙦
󵜐󲍨󹣻󵥌󳍍󳙽
󴞀 󽙦
󱗝󱕥󱒶󶍏󲓺󴁤󸱄󶺘
󱱪 󹭼 󲑫 󱗴 󱒷  󽙦
󲚡󳅷󴫄󲍱󲑫

󶛇󲌢


󾙕󾙛
󾙕󾙓
󾙔󾙔
󾙘
󾙕
󱓻󱷽󵱀󴴯󸁏󱽢
󳫁󱜁
󱓻󱷽󵱀󴴯󴑦󵦂󵒱󱳌󸁏󱽢
󳫁󱜁
󱗞󴘡󹜫
󽙏󳵴󳇂󴘡󹜫󹨽󲃡󱭖󲋻󱚏󲯃󷼐󴘡󹜫󽙐
󾙗󾙓
󾙖󾙒
󾙛
󾙓󾙔󾙖󾙛󱖵
󾙔󾙗󾙒󱖵󾙖󾙛󾙛󾙛󱖵
󾙗󾙒󾙒󾙒󱖵󱗴󱒶
󾙕󾙚
󾙕󾙖
󾙔󾙚
󶡾󶪾󲌢󲍱󲑫
󳥁 󵅁󶱬󽙦
󱤙󱘠󴑦󲋻󱚏
󴁤󸷖󱬪󸸀󳣤󶻩󽙦
󱱾 󱱪 󱧾 󳎝 󴑦 󱾇 󳶸 󶑜
図16: 答者の属性
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐26
付録
󱗡󹍑󾙓
󶡾󶪾 󱗴󱒷󴑦󱱪󲚜󱜌󱟢󴂠󳎉󽙦
󽙏󸌪󳌯󸸀󳣤󽙐
󹜈󵯇󽙏󵥀󳟸󽙐 
󱬧󴅋󲓵󱺵 
󵱤󸆒󴁤󸷖󱳌 
 
󱽢 󸞍󱝫 󸊿 
  
 󶓹 󵜝  
󶓹 󵜝 󴑦 󱱪 
󲃡 󴑦  
󱛔󱕡󲰫 
󱗞󽙏󱩏󱚏󵯔󸉸󱨭󽙐 
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤  󹠽󽙏󽙐
󱗡󹍑󾙔
 󳅸 󳢸󷼐󱗝󱕥󲙛󽙦󽙏󸌪󳌯󸸀󽙐
󹜈󵯇󶶷 󵥀󳟸 󴏟󸊿󲚂󲚜󳼨󹜕󸜾 
󱚝󴑦󲚜󲙛󱳌󸆅 
󱰷󴅞󵯔󵱤󵴮 󱝃󸵀󳺕󲮧󱩬󳶘󶼌 
󲚂󳎝󴄉󱭄󶠭 󱫻󵜝 
󳢸󷼐󶺘󶺘󱱪󸉸󸲎󴁕 󶴸󵋹󸅱󴦓 
󱛔 󸵿 󵥌 󷆦 󱱣 󱳌 󽙏   󽙐 
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤  󹠽󽙏󽙐
󱗡󹍑󾙕
󳸭󳢸󷼐󳩲󵥌󹢡󶡾󶪾󱓻󸎱󹯎󳣻
󽙦󽙏󸌪󳌯󸸀󳣤󽙐
󶡾󶪾󲌢󲍱󲑫󳥁󵅁󶱬󽙏󸌪󳌯
󸸀 󳣤  󽙐
󱳏󶛇  󲚡󳅷󴫄
󱕡󶓡󱭧󶟽   
  󳟌 󳐾   
󵋹󶧳󱰱󱤙󶶷󱒹󸢪   
󶣕󱹍󸁟󹤎   
󳸭󳢸󷼐󳩲󵥌󹤹   
󶡾󶪾󳷤󱳌   
󳵴󳇂󸆉󱭧󲳻󳐕   
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󲀷 󱩬󱳌󳶸󽙤 󶦡󲋲󶑜󳶸󽙤 
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐27
󱗡󹍑󾙖
󱗋󳎓 󳅸󱴱󹜕󱹉󵡋󲕿
󱭖󵥌 󲙛 󱳌󳑺 󽙦 󱭖󵥌󲖤󱰗 󲙛󱳌 󱭖󵥌󴱯󲴝 󶠟󲖤
    
    
    
󱬧󳶧    
󱗞󵡋󲕿    
    
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏 󽙌󽙐󳶸󽙤 
󱗡󹍑󾙗
󱗴󱒷󳢸󷼐󱬧󹂨󶡾󶪾󴴚
 󳅸󱧄󱧾
󳸭󳢸󷼐
 󳩲 󵥌
󳺕󲮧󳢸󷼐



󹣻󵥌
    
󱗿󳗗󱳌   
󱝴󹮵󳒋   
   
   
󽙍󹜈󵯇   
   
   
󶓹 󵜝   
   
   

   
   
   
 󶡾󸰏   
󽙏󽙐   
   
󸆒󸆗󱰷󴅞   
   
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏󽙌 󽙌󽙐󳶸󽙤 󱧄󱧾󳇒󹭣
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐28
󱗡󹍑󾙘
󶡾 󶪾 󳢸 󷼐 󶺘 󳩲 󵥌 󳅷 󲎐 
󳼨󹜕󽙏 󸸀󳣤󽙐 󳸭󳢸
󷼐󶺘󸴀󳄜󵥀󵥅󳒋󸶝󶼌󳟸
󳼨󹜕󽙏 󸸀󳣤󽙐 󳅷󲎐
󳺕󲮧󳎝󴑦󱾇󳸭󳢸󷼐󵯔󶺘󱱪󲵉󸴀󳄜󵥀󵥅󳒋
󸶝󳟸
󳼨󹜕󽙏 󸸀󳣤󽙐
󳩲󵥌󽙒󶼌󳟸 
 
󱨳󱚏   
󶛇󲌢   
   
󲚡󳅷󴫄   
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󲀷 󲀷 󳶸󽙤 
󱗡󹍑󾙙
󳅷󲎐󳸭󸆉󳩲󵥌󳢸󷼐󱨭󶀹󳎓 󴁷󱗴󱩣󸲺󶺘󸲺󶺘󴦓
󱖵󱯀󱹍󱚑󽙌󽙏 󸸀󳣤󽙐
 
 
 
 
 
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷 󳶸󽙤  󹠽󽙏󽙐
󱗡󹍑󾙚
󶡾󶪾󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵽍󱝫󳠖󵦬󳩲󵥌
󴁸󱰷󳒋󸋱󱜌 󳩲󵥌 󴁸󱰷
󶺘󲓺󵡋󲕿󶃑󱭖󱶢󵥀󽙏󱭧󽙐  
󳢸󷼐󵯔󳟸󹛯󽙏󴁤󱧾󶎘󳢸󷼐󹜫󱒺󽙐  
󲓵󸿆󽙏󳻎󶣂󴑦󶪏󸝼󱒺󽙐  
󳢸󷼐󵹠󱞄󽙏󵹠󱞄󸝓󴉓󱸇󳎣󴘡󱙂󽙐  
󳟸󹛯󽙏󳻛󵽍󸒛󴸬
󴘡󱙂󽙐  
  󽙏 󸜚󵗆󳼨󹜕 󽙐  
 󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󸏈󴇫󲀷  󹠽󽙏 󽙐
󳶸󽙤 󴁸󱰷󽙤󹨽󳄜󱰷󴅞 󱰷󴅞
󾙔󾙒󾙔󾙗󳅸󳢸󷼐󶟭󱖵󴃮󵜐󵔐29
について
MARCO GEROSA は、    
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ADRIENN LAWSON は、 󲰫󹂩󵯔󸏈󴇫  󸈏󴅋
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謝辞
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20256月