AI企業とは？将来性・仕事内容・就活のポイントを徹底解説！

はじめに

ニュースや日々の生活の中で「AI」という言葉を聞かない日はないでしょう。

これからの社会を大きく変える技術としてAI関連の企業に興味を持つ就活生の方も多いのではないでしょうか。

しかし「AI企業」と言っても、その事業内容は様々です。

「具体的に何をしている会社なのか」「自分はどのような形で関われるのか」など、まだ具体的なイメージが湧いていない方もいるかもしれません。

この記事ではそんな「AI企業」とは何かという基本的な定義から、主な事業内容、将来性、そして就活を勝ち抜くためのポイントまでを一つひとつ丁寧に解説します。

AI企業とは？

「AI企業」という言葉には実は法律などで定められた明確な定義が存在しません。

これがこの分野を少し分かりにくくしている原因の1つです。

非常に広い意味で使われる言葉であり、企業の事業内容によってAIとの関わり方は大きく異なります。

しかし、一般的にはいくつかのパターンに分類して考えることができます。

この記事ではAI企業を大きく「AI技術そのものを開発・提供する企業」と「AI技術を活用して独自のサービスを展開する企業」の2つに分けて考えると、理解しやすくなるでしょう。

この分類を念頭に置くことで様々な企業がAIとどのように関わっているのか、その立ち位置を整理できます。

AI企業の定義

AI企業はその事業内容から、主に2つのタイプに分類できます。

1つ目はAIの根幹となる技術や、AIを開発するための基盤（プラットフォーム）そのものを研究・開発し、他の企業に提供する企業です。

AI向けの半導体を作るメーカーや、大規模言語モデルを開発する企業、AI開発用のクラウドサービスを提供する巨大IT企業などがこれにあたります。

いわば、AIという道具や材料を作る、高い技術力を持つ企業群です。

2つ目はそうしたAI技術を「活用」して特定の業界の課題を解決するための具体的なサービスを展開する企業です。

医療業界向けの画像診断支援システムや金融業界向けの株価予測ツール、コールセンター業務を自動化するAIなどが挙げられます。

AIをあくまで「手段」として様々な分野で新しい価値を生み出している企業群と言えるでしょう。

AI企業の現状

現在、AI関連のビジネス市場は世界的に見ても急速な成長を遂げています。

社会の様々な課題を解決する可能性を秘めたAI技術に多くの企業が注目し、AI開発やAIを活用した事業への投資を加速させています。

その結果、新しいスタートアップ企業が次々と誕生しています。

ただし、前述の通り「AI企業」の明確な定義がないため、その数や市場規模を正確に把握することは簡単ではありません。

そこでここではいくつかの調査機関が発表しているデータを参考に国内のAIビジネスがどのような状況にあるのか、その現状について見ていきましょう。

AI企業の数

AI関連事業を手がける企業の数は年々増加傾向にあります。

帝国データバンクが2024年に実施した調査によると、生成AIを活用している国内企業は調査対象の4,705社中、17.3％にものぼります。

出所：帝国データバンク「生成AIの活用状況調査」

特に情報収集のために利用している企業が59.9％で、企業の半数超で内製化が実現できていると回答されていることから、AIを使いこなしている企業が増えていると言えます。

このことからも、AIが特定の業界だけでなく社会全体に広がり始めていることが分かるでしょう。

AI企業の売上高

国内のAIビジネスの市場規模も、力強い成長を続けています。

IDC Japanが2023年に発表したAIシステム市場予測によると2023年は前年比27.0％増で、2027年には約1兆1034億円になるとの予測が立てられています。

さらに市場は今後も高い成長率で拡大を続け、2027年には2兆円を超える規模にまで成長すると予測されています。

この急成長の背景には企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進の動きがあります。

労働力不足を補うための業務自動化や、データに基づいた経営判断を行いたいというニーズの高まりが、AIシステムの導入を後押ししているのです。

特に近年のジェネレーティブAIの登場はこの流れをさらに加速させています。

AIビジネスは一過性のブームではなく、日本経済を支える重要な産業になりつつあります。

AI企業の主な事業

AIと言っても、その技術は「データ解析」「自然言語処理」「画像認識」など、様々な専門分野に分かれています。

多くのAI企業はこれらのうち特定の技術領域を強みとして社会の課題を解決する事業を展開しています。

就活で企業を研究する際にはその会社がどのAI技術に強みを持ち、それをどのようにビジネスに応用しているのかを理解することが重要です。

それにより、具体的な仕事内容や、求められる専門性が見えてくるでしょう。

ここではAI企業の主な事業領域として代表的な3つの分野についてそれぞれどのような技術なのかを解説します。

データ解析

データ解析は企業が持つ膨大なデータの中から、人間では見つけられないような有益なパターンや法則性を発見し、未来の予測などに役立てる技術です。

機械学習や深層学習といったAI技術がこの分野の中核を担っています。

具体的なビジネス例としては顧客の購買履歴を分析して一人ひとりに最適な商品を推薦するECサイトのレコメンド機能や、過去の株価データを基に未来の価格変動を予測する金融システムなどが挙げられます。

また、工場のセンサーデータを分析し、機械が故障する予兆を捉えて知らせる「予知保全」の仕組みも、この技術の応用です。

企業の意思決定を経験や勘からデータに基づいた客観的なものへと変革する力を持っています。

自然言語処理

自然言語処理は私たちが日常的に使っている話し言葉や書き言葉をコンピューターが理解し、処理するための技術です。

この技術により、文章の要約や翻訳、感情の分析などが可能になります。

身近な例としてはWebサイトの問い合わせに24時間自動で応答する「AIチャットボット」や、外国語の文章を瞬時に翻訳するサービスが挙げられます。

また、近年注目を集めるジェネレーティブAIも、この自然言語処理技術が基盤となっています。

大量の文章データを学習することで、まるで人間が書いたかのような自然なニュース記事やメールの文面を自動で作成できます。

人間の知的作業を自動化し、業務効率を大幅に向上させる可能性を秘めた分野です。

画像認識

画像認識は画像や動画に映っているものが何かをAIが人間のように識別する技術です。

深層学習の登場によりその認識精度は飛躍的に向上し、様々な分野で実用化が進んでいます。

自動車に搭載されたカメラが歩行者や障害物を認識する「自動運転」技術や、CTやMRIの画像をAIが解析して病気の兆候を見つけ出し、医師の診断を助ける「医療画像診断」などが代表例です。

その他にも、工場の生産ラインで製品の傷や不良品を自動で検出したり、監視カメラの映像から不審者を特定したりと、人間の「目」の役割を代替・拡張することで社会の安全性や生産性の向上に大きく貢献しています。

AI企業のビジネスモデルと収益構造

優れたAI技術を持っているだけでは企業として成長することはできません。

その技術をいかにして収益に結びつけるか、という「ビジネスモデル」の設計が極めて重要になります。

AI企業のビジネスモデルはその企業が何を提供し、誰を顧客とするかによっていくつかのパターンに分類できます。

ここでは代表的な3つのビジネスモデルについて解説します。

製品・サービスを軸としたビジネスモデル

自社で特定の課題を解決するAIソフトウェアや、インターネット経由で利用できるSaaSを開発し、多くの顧客に販売・提供するビジネスモデルです。

AIが自動で会計処理を行うクラウド会計ソフトや、Webサイトの問い合わせに自動応答するAIチャットボットサービスなどがこれにあたります。

収益源はソフトウェアを買い切りで販売するライセンス料や、月額・年額で利用料を得るサブスクリプションが中心です。

特にサブスクリプションは一度契約してもらえれば継続的な収益が見込めるため、安定した経営に繋がりやすい特徴があります。

1つの製品を多くの顧客に展開するため、ビジネスが軌道に乗れば大きな利益を生む可能性があります。

企業向けAI導入支援に特化したモデル

AIを導入したいと考えているものの、社内に専門知識や人材がいない企業は少なくありません。

そうした企業に対して個別の要望に応じてオーダーメイドでAIシステムを開発したり、AI戦略の立案に関するコンサルティングを行ったりするのが、このビジネスモデルです。

例を挙げるとすれば、製造業の工場のためにその工場独自の不良品を検知するAIシステムを構築する、といった形です。

収益源はシステム開発の対価として受け取る受託開発費や、コンサルティング料となります。

顧客1社1社の課題に深く向き合い、オーダーメイドで解決策を提供するため、大きなやりがいを感じられる仕事です。

また、様々な業界の課題に触れることで自身の知見が広がるというメリットもあります。

データとプラットフォームを活かすモデル

AIが学習するためには良質で大量の「データ」が不可欠です。

また、AIを動かすためには高性能な計算能力を持つ「プラットフォーム」が必要になります。

このAIビジネスの根幹となるデータやプラットフォームそのものを提供することで収益を上げるのがこのモデルです。

GoogleやAmazonといった巨大IT企業は自社のクラウドサービス上で誰もが高度なAI開発を行える環境を提供しています。

そしてその利用量に応じた料金を得ています。

また、SNSなどを通じて集めた膨大なユーザーデータを活用し、広告の精度を高めて広告収入を得るのも、このモデルの一種です。

しかし、非常に強力なビジネスモデルですが、莫大な先行投資が必要なため参入障壁は極めて高いと言えるでしょう。

AI企業の職種別に求められるスキル

AI企業で働くためには必ずしも全員がプログラミングの専門家である必要はありません。

優れたAI技術をビジネスとして成功させるためには技術を開発する人、データを分析する人、そしてプロジェクト全体を管理する人など、様々な専門性を持つ人材がチームとして協力することが不可欠です。

たとえ文系出身であっても、AIに関する基本的な知識と、自身の専門性を掛け合わせることで活躍できる職種は数多く存在します。

ここではAI企業における代表的な3つの職種を紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは企業が持つ膨大なデータを分析し、ビジネス課題の解決に繋がる有益な知見を見つけ出す専門家です。

そのミッションは単なるデータを「ビジネスの価値」へと変えることにあります。

具体的な仕事としては、まずビジネス課題を深く理解し、どのようなデータが必要かを定義します。

次に集めたデータを分析できる形に加工し、機械学習などの手法を用いてモデルを構築・分析し、最終的には分析結果から得られた結論を専門知識のない経営層などにも分かりやすく説明し、次のアクションに繋げる提案まで行うという流れです。

統計学の知識やプログラミングスキルに加え、ビジネスそのものへの深い理解力が求められる職種です。

AIエンジニア

AIエンジニアはAI、特に機械学習や深層学習のアルゴリズムを深く理解し、それをコンピューター上で実際に動く形に実装する技術の専門家です。

データサイエンティストが描いた設計図を基にAIというエンジンそのものを作り上げる役割を担います。

具体的な仕事内容にはAIモデルをプログラムとして実装することや、AIが学習するためのデータを準備すること、そして開発したAIを実際のサービスやシステムに組み込む作業などが含まれます。

そのため、Pythonなどのプログラミングスキルや、TensorFlow、PyTorchといったAI開発用の専門的なライブラリを扱う能力は必須です。

最新の技術論文を読み解き、それを実装する能力も求められる、まさに技術の最前線に立つ職種です。

プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーはAI開発プロジェクト全体の責任者として計画の立案から実行、完了までを管理する「司令塔」の役割を担います。

顧客や社内の営業担当者、そしてデータサイエンティストやAIエンジニアといった技術者たちの間に立ち、プロジェクトを成功へと導くことが仕事です。

具体的な仕事は顧客の要望をヒアリングしてプロジェクトの目標を設定し、詳細なスケジュールや予算を策定することから始まります。

プロジェクト開始後は進捗状況を管理し、発生した課題を解決しながら、多くの関係者の意見を調整します。

プログラミングスキルは必須ではありませんが、技術者と円滑に会話を進め、技術的なリスクを判断するためにAIで何ができて何ができないかといった基本的な知識は不可欠です。

AI企業の選び方と就活対策

AI業界の全体像や職種について理解が深まったところで次に考えるべきは「自分に合った企業をどう選び、どうアピールしていくか」という、具体的な就活の進め方です。

AI企業と言っても設立されたばかりのスタートアップから、安定した基盤を持つ巨大IT企業までその規模や文化は様々です。

自分に合った環境を見つけ、そこで自身の価値を的確に伝えるための準備が内定を勝ち取るための鍵となります。

成長フェーズと企業文化の見極め方

自分に合ったAI企業を選ぶ上でまず注目したいのが企業の「成長フェーズ」です。

設立されたばかりのスタートアップ企業では一人ひとりの裁量が大きく、事業の立ち上げそのものに関われる可能性があります。

一方で教育制度が未整備な場合もあります。

大企業であれば、安定した環境で大規模なプロジェクトに関われる一方、仕事が細分化されていることも多いです。

自分がどのような環境で成長したいのかを考え、企業のフェーズを見極めましょう。

また、企業文化も重要です。

インターンシップや社員との面談の場で「どのような人が評価されますか」といった質問を投げかければ、その企業の価値観や社風を感じ取ることができるでしょう。

志望動機や自己PRで使えるキーワード

AI企業の選考では自分の熱意や適性を伝えるための言葉選びが重要になります。

まず、自分がどの技術分野に興味があるのかを示す「機械学習」「自然言語処理」といったキーワードを具体的に挙げ、なぜその技術に興味を持ったのかを語れるように準備しましょう。

次に「〇〇業界の課題をAI技術で解決したい」という、課題解決への意欲を示すことも有効です。

そして自身の強みをアピールする際には「論理的思考力」「知的好奇心」「学習意欲」といった、AI関連の仕事で求められる資質を示すキーワードを具体的なエピソードと絡めて伝えることが大切です。

面接やエントリーシートで伝えるエピソードの作り方

志望動機や自己PRの説得力はそれを裏付ける具体的なエピソードにかかっています。

理系の方であれば、自身の研究内容について述べれば良いですし、文系の方ならばゼミでの論文執筆のプロセスや長期インターンでの業務改善提案の経験などを通じて論理的思考力や課題解決能力を示しましょう。

その上で「なぜAIに興味を持ったのか」を自身の原体験と結びつけて語ることで、あなたならではのストーリーが生まれます。

まとめ

本記事では「AI企業とは何か」という基本的な定義から具体的な事業内容、職種、就活対策、そして業界の未来までを網羅的に解説しました。

AI業界は技術の変化が非常に速く、常に新しいことを学び続けなければならない厳しい世界です。

しかし、その一方で社会の変化の中心で未来を自らの手で創り上げていくという、他では得られない大きなやりがいと興奮に満ちたフィールドでもあるでしょう。

ぜひこの記事を参考にAI企業についてさらに研究し、気になる企業があればエントリーしてみてください。