2025年、AI技術は実験段階を終え、多くの産業でビジネスの中核を担う不可欠な要素へと進化しました。特に生成AIの登場以降、企業はAIを概念実証（PoC）から実際の業務へ実装・運用するフェーズへと急速に移行しています。製造業の品質管理、金融業のリスク評価、医療分野の診断支援など、AIの応用範囲は日々拡大の一途をたどっています。
しかし、この技術革新の波に乗りたい日本企業の前には、深刻な「AI人材不足」と「人件費の高騰」という大きな壁が立ちはだかっています。国内の旺盛なAI人材需要に対し、少子高齢化やIT人材育成の遅れからエンジニア供給が追いつかず、優秀な人材の獲得競争は激化するばかりです。特にAI・データサイエンスのスキルを持つ人材は、2030年に向けて需給ギャップがさらに拡大すると予測されています。
こうした国内市場の閉塞感を打破する鍵となるのが、リモートワークの普及とグローバルな視点での人材戦略です。パンデミックを機に定着したリモート/ハイブリッドワークは、地理的な制約を超えた人材獲得を可能にし、AI技術自体も採用プロセスを効率化しています。
この状況下で、AI開発の新たな戦略拠点として注目されているのが「ベトナム・オフショア」です。なぜ今、ベトナムが日本のAI戦略における最適解となり得るのでしょうか？本記事では、2025年のAI人材市場の動向、リモートワークの浸透、そしてベトナム・オフショアの可能性をデータに基づき徹底解説します。貴社のAI戦略を成功に導くヒントがここにあります。
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深刻化する国内AI人材不足：2025年の市場動向と課題
2025年の日本のAI人材市場は、需要の爆発的な増加と供給の深刻なミスマッチという、構造的な課題に直面しています。企業がAIを本格導入しようとする動きが加速する一方で、必要なスキルを持つ人材の確保はますます困難になっています。
需要爆発と供給不足の現実
AI技術が社会の隅々に浸透するにつれ、AIエンジニアやデータサイエンティストといった専門人材への需要は、産業分野を問わず世界的に急増しています。特に、生成AIの実用化は、企業のAI活用を「実験」から「実装・運用」フェーズへと押し上げ、製造、金融、医療など多岐にわたる分野でAIスキルを持つ人材の需要をかつてないレベルに高めています。
しかし、この旺盛な需要に対し、日本の人材供給は全く追いついていません。その主な理由は以下の2点です。
- 構造的な労働人口の減少
少子高齢化により、IT分野に限らず労働力全体の供給が先細りしています。 - 高度AI人材育成の遅れ
大学や専門機関でのAI教育は進みつつありますが、企業の即戦力となる高度なスキルを持つ人材の育成ペースは、市場の需要拡大に追いついていません。
結果として、ITエンジニア、特にAI関連スキルを持つ人材の有効求人倍率は高止まりし、企業間で限られた優秀な人材を奪い合う状況が常態化しています。この需給ギャップは一時的なものではなく、2025年以降も継続・深刻化する可能性が高いと考えられます。国内市場だけに頼った採用活動では、限界が見えているのです。
求められるスキルの高度化と変化
AI人材に求められるスキルセットも、技術の進化と共に急速に高度化・変化しています。単にプログラムが書けるだけでは不十分です。具体的には、以下のような複合的な専門性が不可欠となっています。
- AI/機械学習の深い専門知識
- ビッグデータ分析・活用能力
- クラウドプラットフォーム（AWS, Azure, GCP等）の設計・運用スキル
- サイバーセキュリティに関する知見
クラウド、モビリティ、ビッグデータ/アナリティクス、IoT/AIといった「第3のプラットフォーム」関連のIT投資が市場成長を牽引しており、これらの技術に対応できるスキルが強く求められています。
同時に、AI技術の進展は、既存業務の価値を変えています。AIによるコード生成やデータ入力の自動化が進む一方で、単純なコーディングや定型事務作業の需要は減少傾向にあります。ヘイズ社のレポートによれば、ソフトウェア開発職の需要は自動化と人材再配置により2024年に急減し、この傾向は2025年以降も続くと予測されています。
これからのAI人材には、技術力に加えて以下のような能力が求められます。
- AI出力の評価・検証能力（品質保証）
- AIモデルの実装能力
- プロジェクトマネジメント能力
- 高度な問題解決能力・戦略的思考
- ヒューマンスキル/ソフトスキル 分析的思考、創造的思考、変化への適応力（レジリエンス、柔軟性、アジリティ）、知的好奇心と学習意欲、リーダーシップ、コミュニケーション能力など。
つまり、企業が求めるのは単なる「技術者」ではなく、AIを使いこなし、複雑な課題に創造的かつ協調的に取り組める「問題解決者」へとシフトしています。AIが定型業務（What）を代替するほど、人間はその応用（How）や目的設定（Why）において、より高度な能力を発揮する必要があるのです。
高騰し続ける人材獲得コスト
深刻な需給ギャップと求められるスキルの高度化は、AI人材の獲得コストを著しく押し上げています。経験豊富なAIエンジニアの給与水準は他の職種と比較しても突出しており、国内でも高待遇を提示してでも確保したいという企業の意向が強く、給与水準は上昇傾向が続いています。
リモートワークの普及は、全国・全世界から人材を探せるようになった反面、地域を超えた人材獲得競争を激化させ、優秀な人材の市場価値（単価）をさらに押し上げる要因にもなっています。
AIを活用した採用ツールで採用プロセス自体は効率化されても、需要の高いスキルを持つ人材そのものの価値は依然として高く、獲得競争の激化により、採用コスト全体は高止まり、あるいは上昇し続ける可能性が高い状況です。
さらに、給与だけでなく、採用活動費、AI採用ツールの導入・運用コスト、そして従業員のリスキリング（学び直し）への投資も考慮に入れる必要があり、国内でAI人材を確保・維持するための総費用は、企業にとって大きな負担となっています。
AIが雇用と働き方に与える影響
AI導入は、労働市場と働き方にも大きな変化をもたらします。人手不足が深刻な日本経済において、AIは労働力を補完し生産性を向上させる可能性を秘めています。特に定型的な事務作業などは、AIによる自動化の効果が大きいと期待されています。
一方で、「AIに仕事が奪われるのでは？」という懸念もあります。データ入力などの事務職や単純作業は、需要が減少する可能性が指摘されています。しかし重要なのは、AIが仕事を「奪う」のではなく「再構成する」という側面です。AIが反復的なタスクを担うことで、人間はより高度な判断、創造性、共感、コミュニケーションといった能力が求められる業務、つまり業務プロセスの「川上（戦略・企画）」と「川下（対人折衝・最終判断）」へと役割をシフトしていく必要が生じます。
この変化に対応するため、企業はAI導入と並行して、従業員のスキル転換（リスキリング）や新たなキャリアパス形成を積極的に支援する戦略が不可欠です。みずほリサーチ＆テクノロジーズのレポートでも、AI普及の最大の課題はスキルミスマッチであり、企業がコスト負担とキャリア形成支援を推進する必要があると指摘されています。従業員がAIと協働し、新たな価値を創出できるよう、組織全体で学習と適応を促進する文化を醸成することが、AI時代の競争力を左右します。
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AI開発のニューノーマル：リモートワークとオフショア戦略の台頭
AI人材市場の構造変化と並行して、働き方も大きく変化しています。特にリモートワークの浸透は、AI開発における人材獲得戦略やチーム運営に新たな可能性をもたらし、オフショア開発をより現実的な選択肢へと押し上げています。
加速・定着するリモート/ハイブリッドワーク
パンデミックを機に急速に普及したリモートワークは、日本の働き方を大きく変えました。パンデミック収束後、一部で出社回帰の動きは見られるものの、完全に元に戻るわけではなく、多くの企業、特にテクノロジー業界ではオフィス出社と在宅勤務を組み合わせた「ハイブリッドワーク」が新たな標準として定着しつつあります。2023年の調査では、日本企業の約4割がハイブリッド型勤務を維持しているというデータもあります。
AIエンジニアのように創造性や集中力が求められる職種にとって、時間や場所に縛られずに柔軟に働ける環境は、生産性向上に寄与します。企業側も、柔軟な働き方の提供が優秀な人材を惹きつけ、維持するための重要な要素だと認識し始めています。したがって、2025年以降も、完全リモートまたはハイブリッド型の勤務形態は、AI開発分野における主要な働き方であり続けるでしょう。
このハイブリッドワークの定着は、企業が日常的に分散したチーム（国内のリモートワーカーや海外のオフショアチームを含む）を管理・運営することが標準となる、新たな事業環境が生まれていることを意味します。この環境こそが、地理的な距離を超えたオフショア開発チームとのシームレスな連携を可能にする基盤となります。
グローバル人材獲得競争とAI採用技術
リモートワークの最大のインパクトの一つは、人材獲得における地理的な制約を取り払ったことです。企業は、自社の所在地に関わらず、日本全国、さらには世界中から最も優秀な人材を探し出し、採用することが可能になりました。これは、国内のAI人材不足に悩む企業にとって、大きなチャンスです。
しかし、この「ボーダーレス化」は、人材獲得競争をローカルレベルからグローバルレベルへと一気に激化させました。日本の企業は、国内の競合だけでなく、リモートワークを積極的に採用する世界中の企業と、優秀なAI人材を奪い合うことになります。
このグローバル競争で勝ち抜くためには、世界を視野に入れた洗練された人材獲得戦略が不可欠です。ここで大きな役割を果たすのが、AIを活用した最新の採用プラットフォームやツールです。これらのツールは、膨大な候補者データの効率的な処理、スキルに基づいた客観的なスクリーニング、面接スケジュールの自動調整などを可能にし、グローバル規模での採用活動を技術的に支援します。AIにより、採用担当者は定型業務から解放され、候補者との関係構築や戦略的な業務により多くの時間を割けるようになります。
さらに、リモート環境下でのチームマネジメント能力も新たな競争軸となります。効果的なコミュニケーション戦略、分散したメンバー間のチームビルディング、リモートワーカー特有の課題に対応するメンタルヘルスケアなど、従来とは異なるマネジメントスキルが求められます。
戦略的選択肢としてのAIオフショア開発
国内のAI人材不足、コスト高騰、リモートワークによるグローバル連携の容易化といった背景から、AI開発におけるオフショア活用は、単なるコスト削減策ではなく、企業の持続的な成長と競争力維持のための戦略的な選択肢として重要性を増しています。
AI開発におけるオフショア開発とは AIモデルの設計・学習・評価、データの前処理・分析、AIシステムの開発・実装、運用・保守といった一連の業務、またはその一部を、海外（主に人件費や運用コストが比較的低い国）の企業や専門チームに委託することです。
従来、オフショア開発はコスト削減が主目的でしたが、AI分野ではそれ以上に、国内では獲得困難な高度な専門スキルを持つ人材（経験豊富な機械学習エンジニア、データサイエンティスト等）へのアクセス確保が重要な目的となりつつあります。つまり、AIオフショア開発は、コストと専門知識の両面から国内リソース不足を補完する戦略的な手段なのです。
主なメリット
- コスト最適化
日本のAIエンジニアの高い給与水準に対し、オフショア拠点を活用することで人件費を大幅に抑制し、開発コスト全体を最適化できます。 - 専門人材へのアクセス
国内では希少な高度AIスキルを持つ人材を、より広範なグローバル人材プールから探す機会が得られます。特定のAI技術領域の専門家や大規模プロジェクト経験者へのアクセスも可能です。 - 開発リソースの柔軟なスケーラビリティ
プロジェクトの要求に応じて、開発チームの規模を比較的容易に拡大・縮小でき、機動的な体制構築が可能です。
潜在的課題への対応策
一方で、AIオフショア開発には特有の課題もあり、適切な対応が成功の鍵です。
- コミュニケーションの壁 言語、文化、時差による意思疎通の阻害。 対策：明確な要件定義、定期的なオンライン会議、共通言語スキル、ブリッジSEの配置など。
- 品質管理の難しさ 物理的な距離による品質維持・管理の難易度上昇。 対策：厳格なコードレビュー、体系的なテスト計画、品質基準の明確化・共有、信頼できるパートナー選定など。
- データセキュリティと知的財産（IP）保護
機密性の高いデータの取り扱いやAIモデル等のIP保護。 対策：契約書での厳格な規定、開発環境・インフラのセキュリティ確認、NDAの徹底、AI倫理・データプライバシー規制への準拠など。
これらの課題を考慮すると、AIオフショア開発の成功は、コストだけでなく、コミュニケーション能力、技術力、品質管理体制、セキュリティ意識、AI特有の課題への理解度といった要素が重要になります。信頼できる戦略的パートナーを選定し、強固な協力関係を築くことが必須条件です。
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最有力候補地ベトナム：2025年 AIオフショア拠点としての可能性と優位性
数あるオフショア開発拠点の中でも、近年、特に日本企業から高い関心を集めているのがベトナムです。なぜ2025年のAI開発という文脈で、ベトナムが最適解となり得るのか、その理由を多角的に分析します。
成長著しいベトナムのAI人材エコシステム
ベトナムの最大の魅力は、若く、豊富で、学習意欲の高い人材プールです。
- 若年人口と高い教育熱
国民全体として教育熱心で、特にSTEM（科学・技術・工学・数学）分野の人材供給が豊富です。 - 政府によるAI分野への注力
国家戦略としてAI関連分野の教育プログラムや研究活動が急速に活発化しています。 - 実務経験者の増加
ソフトウェア開発企業を中心にAI技術を活用したサービス開発が進み、AI関連の実務経験を持つエンジニアが増加しています。
現時点では、世界トップレベルの研究者や経験豊富なシニアアーキテクト層の厚みは、米国やインドなどに比べると限定的かもしれません。しかし、重要なのはその「成長ポテンシャル」と「適応力」です。AI分野で求められるスキルセットは急速に進化し続けていますが、ベトナムの若く学習意欲の高い人材は、このような変化の激しい技術トレンドを吸収し、新しいスキルを習得する能力に長けていると考えられます。
最先端の基礎研究拠点としてではなく、最新AI技術を活用したシステムの実装や、スケーラブルな開発チームを構築する拠点として、ベトナムは非常に有望な選択肢と言えるでしょう。
圧倒的なコスト競争力
ベトナムが選ばれる大きな理由の一つが、依然として高いコスト競争力です。日本のAIエンジニアの人件費が高騰を続ける中、ベトナムでは開発コスト、特に人件費を大幅に抑制できます。これにより、企業はAI開発への投資対効果を高め、より多くのイノベーションに取り組むことが可能になります。
以下の表は、日本とベトナムにおけるAI関連職種の推定月額給与（目安）を比較したものです。
表1: 日本 vs ベトナム AI関連職種 月額給与比較（推定）
| 職種 | 日本（円） | ベトナム（円換算） | コスト差（概算） |
|---|---|---|---|
| ジュニアAIエンジニア | 40万 – 60万 | 10万 – 18万 | 約 3-5 倍 |
| ミドルAIエンジニア | 60万 – 90万 | 18万 – 35万 | 約 3-4 倍 |
| シニアAIエンジニア | 80万 – 120万以上 | 30万 – 60万以上 | 約 2-3 倍 |
| データサイエンティスト | 70万 – 110万以上 | 25万 – 50万以上 | 約 2-3 倍 |
(注: 上記は一般的な目安であり、経験年数、スキルレベル、契約形態、為替レート等により変動します。ベトナムの給与は現地通貨からの概算レート（例：1USD=150JPYなど）で換算しており、参考値です。)
この大幅なコスト削減効果は、AI開発予算が限られている企業や、大規模な開発チームを必要とする企業にとって、ベトナムを非常に魅力的な選択肢としています。
ITインフラ整備と政府の強力な後押し
安定したITインフラはオフショア開発の必須要素です。ベトナムでは、特にホーチミン、ハノイ、ダナンといった主要都市部を中心に、光ファイバー網などのインターネットインフラ整備が急速に進んでおり、通信速度や安定性は多くの開発業務に十分なレベルに達しています。（ただし、都市部と地方部の格差や回線品質のばらつきには留意が必要です。）
さらに重要な点として、ベトナム政府が国策として「第4次産業革命」への対応を掲げ、デジタル経済への移行、IT産業の振興、そしてAI分野への投資と人材育成を強力に推進していることが挙げられます。税制優遇措置、規制緩和、ハイテクパーク整備など、外資系企業の誘致やIT企業の成長を後押しする様々な支援策が展開されており、AI開発に有利な事業環境が整備されつつあります。
競合拠点との比較：ベトナムの優位性
AIオフショア開発の候補地は他にもあります。インド、フィリピン、東欧諸国などと比較した場合のベトナムの相対的な優位性を見てみましょう。
- インド
世界最大のITアウトソーシング大国。AI人材プールも巨大で多様だが、人件費上昇が顕著で競争激化。日本との時差や文化差も比較的大きい。 - フィリピン
英語でのコミュニケーションが円滑。BPO実績は豊富だが、高度AI開発の人材層は限定的か。 - 東欧（ポーランド等）
技術レベルは高いが、日本からの地理的距離と時差が大きい。コストメリットはアジア諸国に劣る傾向。
これらと比較した場合、ベトナムは以下の要素のバランスが良い点が特徴です。
- コスト競争力
- 若く豊富な労働力と高い成長ポテンシャル
- 政府による強力なIT産業振興策
- 日本との地理的な近さ（時差2時間）と連携のしやすさ
- 比較的親日的とされる国民性や勤勉さ
AI分野では、確立された実績よりも、今後の「成長性」と「適応力」が大きな魅力となります。
ベトナム独自の価値提案：2025年の最適解となる理由
以上の比較を踏まえると、2025年時点で日本企業がAIオフショア開発パートナーとしてベトナムを選ぶことには、独自の価値があります。それは「コスト効率」「人材の成長性・適応力」「地理的・文化的近接性」の絶妙なバランスです。
インドほどの圧倒的な規模や、東欧ほどの成熟した技術力は現時点ではないかもしれませんが、ベトナムは、多くの日本企業にとって現実的に管理可能で、かつ大きなコストメリットを享受できる価格帯で、急速にスキルアップしていく意欲的な若手人材プールへのアクセスを提供します。日本との時差が小さく、文化的な親和性も比較的高いとされる点は、円滑なコミュニケーションとプロジェクト推進において大きな利点となります。
AI技術が日進月歩で進化し、求められるスキルが常に変化する現代において、新しい技術を素早く学び、適応していく能力を持つ若い人材は非常に貴重です。ベトナムの若手エンジニアを活用し、自社のニーズに合わせて育成することで、最新のAIトレンドに追随できる、柔軟でスケーラブルな開発体制を中長期的に構築できる可能性があります。これは、国内での人材獲得難とリスキリングの必要性に直面する日本企業にとって、非常に合理的な戦略と言えるでしょう。
政府主導によるデジタル化とIT産業育成への強いコミットメントは、将来にわたるベトナムのビジネス環境の安定性と発展性を示唆しており、長期的なパートナーシップを築く上での安心材料となります。
このように、ベトナムは、2025年の日本企業が抱えるAI人材に関する課題（コスト、量、質、変化への対応）に対して、多角的な解決策を提供しうる、戦略的に重要なパートナー候補地なのです。
結論：今こそ、ベトナムでのAIオフショア開発を推奨する理由
本記事では、2025年のAI人材市場の動向、リモートワークの普及、オフショア開発の可能性、そしてベトナムのポテンシャルについて詳細に分析しました。
分析結果の要約
- 2025年のAI人材市場は、国内供給不足による深刻な人材難とコスト高騰が継続・深刻化。
- 求められるスキルは高度化・変化し、企業には戦略的な人材変革が不可欠。
- リモート/ハイブリッドワークの定着とAI採用技術の進化が、グローバルな人材戦略（オフショア開発）の有効性を高めている。
ベトナムの適合性
- 大幅なコスト削減効果。
- 豊富で学習意欲の高い若手人材プール（高い成長性と適応力）。
- 政府による強力なIT産業支援。
- 日本との地理的・文化的な近接性（時差2時間、連携のしやすさ）。
- 他の主要拠点と比較して、コスト・人材成長性・運用面のバランスに優れる。
戦略的提言
国内のAI人材不足、コスト圧力、急速な技術進化という複合的な課題に直面する日本企業は、今こそベトナムを戦略的なAI開発パートナーとして真剣に検討し、オフショア開発体制の構築または強化に踏み出すべきです。
これは、短期的なコスト削減効果に留まらず、中長期的にAI開発能力を確保し、グローバルな競争環境下で持続的な成長を遂げるために不可欠な戦略的投資となります。ベトナムのポテンシャルを活かすことは、2025年以降のAI時代を勝ち抜くための重要な一手となるでしょう。
成功への鍵
ただし、ベトナムでのAIオフショア開発を成功させるためには、以下の点に留意が必要です。
- コスト削減のみを追求しない
コミュニケーションの質、開発プロセスの標準化、品質管理、データセキュリティ、IP保護に十分注意し、厳格な基準で臨む。 - 信頼できるパートナーの慎重な選定
技術力、マネジメント能力、企業文化の適合性を見極め、長期的な視点で信頼関係を築けるパートナーを選ぶことが最も重要。
適切なパートナーシップと戦略的なマネジメントによって、ベトナムは貴社のAI戦略における強力な推進力となるはずです。
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