AIスキルはエントリーレベルのデータ職で0.3%、シニア職で3.6%出現

Datamata Studiosが発表したAI要件指数によると、2026年7月14日時点で、アクティブなデータ職の求人の9.3%が少なくとも1つのAIスキルに言及しています。この指数は、生成AI（LLM時代のスキル：RAG、ファインチューニング、LangChainなど）と古典的機械学習（PyTorch、scikit-learnなど）のスキルが求人でどれだけ言及されるかを日次で追跡し、無料で公開されています。データセットはCSVとJSON形式で提供され、APIによるリアルタイムクエリも可能で、すべてCC BY 4.0ライセンスの下で利用できます。

カテゴリー別に見ると、AI/MLカテゴリーのAIスキル言及率が最も高く44.4%に達し、うち生成AIが21.1%、古典的MLが34.3%を占めます。プロダクトカテゴリーが11.3%（生成AI 8.7%、古典的ML 4.2%）で続き、エンジニアリングが9.5%（生成AI 6.5%、古典的ML 4.4%）、データが9.3%（生成AI 2.7%、古典的ML 8%）となっています。DevOpsとセキュリティはそれぞれ3.4%と3.2%と低くなっています。

データ職における生成AIスキルの要求は、経験レベルによって大きく異なります。シニア職では3.6%の求人が生成AIスキルを要求しているのに対し、ミッドレベルでは2.3%、エントリーレベルではわずか0.3%です。これは、エントリーレベルではAIスキルのハードルが低い一方、シニア職ではますますAI能力が重視されていることを示しています。古典的MLスキルはデータ職でより一般的ですが（8%）、生成AIの急成長がスキル需要の風景を変えつつあります。

AI要件指数は完全な時系列データを提供し、各行にはスナップショット日、職種カテゴリー、経験レベル、AI階層、その階層のスキルに言及した求人数、総求人数、割合、およびハード要件かどうかが含まれます。これにより、異なるカテゴリーや経験レベルにおけるAIスキル需要のトレンド分析が可能です。データセットは毎日更新され、パイプラインがアクティブな求人からスキルを抽出し、各AI階層の言及率を記録します。ユーザーはAPIを介してカテゴリー、階層、経験レベルでフィルタリングしてクエリできます。

Datamata Studiosはこの他にもスキル需要指数やデータツールモメンタム指数などのオープンデータセットを公開しており、すべてCC BY 4.0ライセンスの下で無料で利用できます。詳細な方法論や完全なデータについては、Datamata Studiosのウェブサイトをご覧ください。