2026. 10. 06 (火)

ベトナム企業、AI人材確保に苦戦

  • AIプロジェクト経験と英語力が求められる中、企業は現場型人材の確保に苦労している

ホーチミン市に位置する自動車技術研究センターで従業員が勤務している。写真=ボッシュベトナム
ホーチミン市に位置する自動車技術研究センターで従業員が勤務している。 [写真=ボッシュベトナム]
ベトナム企業は人工知能(AI)事業を急速に拡大しているが、実際に現場に投入するエンジニアを確保できずに苦しんでいる。高い給与を提示し、ヘッドハンティング会社を活用しているが、AIプロジェクトの経験や業界理解、外国語能力を兼ね備えた人材を見つけるのは容易ではない。求職者は企業が求める能力に対して報酬が十分でないと感じており、AI採用市場の需給バランスの不均衡が顕著になっている。

5日(現地時間)にVnエクスプレスが報じたところによると、ハノイにある中堅技術企業は、アメリカや日本からのAI活用プロジェクトの注文が増加しているため、関連エンジニアの採用に乗り出したが、数ヶ月間人材を充足できていない。会社は月4500万~5000万ドン(約233万5500円~259万5000円)の給与を提示し、試用期間中も給与を全額支給するほか、有料のAIサービスアカウントも提供している。

しかし、会社が求める人材を見つけるのは難しい。3年以上の経験と実際のプロジェクトでAIを適用した経験が必要であり、海外顧客と直接業務を行うことができる程度の英語能力も求められるためである。同社の人事責任者は「プロジェクトが始まる数ヶ月前から人材を探しているが、まだすべてのポジションを埋めることができていない」と述べ、「経験条件を満たす応募者の中でも、実際のプロジェクトにAIを適用した経験がないため、採用は依然として進行中である」と語った。

大企業も状況は似ている。ベトナムで4000人以上のエンジニアがソフトウェア、車両研究開発、半導体、スマート製造、AI関連のグローバルプロジェクトに参加しているボッシュも、AI人材の確保に力を入れている。

チャン・レ・グオク・ドアン ボッシュグローバルソフトウェアテクノロジー ベトナム人事担当ディレクターは、機械学習やデータサイエンスの能力だけでなく、技術的基盤とビジネスに対する理解を兼ね備えた人材が必要であると説明した。AI自体を研究するだけでなく、実際のビジネス現場の問題を技術で解決できる必要があるという。

ボッシュのドンナイ工場では、AIが品質管理や資源最適化に活用されている。そのため、採用対象は純粋なAI職種に限らず、生産や業務プロセスを理解し、AIを現場に適用できる人材に広がっている。ドアンディレクターは「すでに数百人のAIエンジニアを採用したが、依然として人材が不足している」と述べ、「社内の従業員教育も並行して行っている」と明らかにした。
AIエンジニアの給与急騰…企業と求職者の期待が食い違う

AI人材の給与も急速に上昇している。ボ・ティ・ビック・トゥイ・マンパワー ベトナム運営ディレクターは、現在の労働市場でAIエンジニアが最も需要の高い職種の一つであると説明した。採用需要も生成型AIや大規模言語モデル(LLM)、セキュリティ分野に広がり、技術企業だけでなく、金融・銀行、製造、半導体、電子商取引などにも拡大している。

ITviecやTopCV、TopDevの資料によると、経験2~4年のAIエンジニアの給与は月3000万~6000万ドンで、一般的な技術エンジニアの月2000万~3500万ドンより約1.5倍高い水準である。管理職級のAIエンジニアの月給は7000万~1億2000万ドン以上に達することもある。

経験が積まれるほど給与はさらに上昇する。技術人材採用企業JT1の『ベトナムIT給与ガイド2026』によると、ホーチミンで経験7~10年のAI・機械学習エンジニアは月最大4500ドルの給与を得ることができる。最高位のAI職種の報酬はこれよりもはるかに高い。マンパワー ベトナムによると、大企業のAI総括級人材はボーナスや保険、従業員持株制度(ESOP)を除いても、月1万5000~2万5000ドルを受け取るケースもある。

特に新しいアルゴリズムやモデルを研究し、これを実際のビジネスに適用できるシニアAI・機械学習研究者は、最も採用が難しい職種とされている。
AI専門人材不足と給与水準に不満を示したベトナムの読者の反応。写真=VnExpressコメントキャプチャ
AI専門人材不足と給与水準に不満を示したベトナムの読者の反応 [写真=VnExpressコメントキャプチャ]

しかし、高い給与はすぐに採用につながっていないのが現実である。特に一部の求職者は、月4500万~5000万ドンの給与が3年以上の経験と実際のプロジェクト経験、ビジネス理解、英語コミュニケーション能力を求める人材に対して十分な報酬であるか疑問を呈している。企業が求める能力と求職者が期待する報酬との間に大きなギャップがあるということである。

特にAIが金融、製造、半導体、電子商取引などに急速に拡大する中で、企業が求める能力は技術知識だけでは満たせなくなっている。実際のプロジェクト経験と業界理解を持つ人材が限られている状況で、企業が求めるレベルと市場で形成された人材価格のギャップをどのように縮めるかがAI人材確保の重要な課題であるとの指摘がある。



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