日本企業においてAI（人工知能）関連の人材不足が深刻化する一方、隣国・韓国では政府・教育機関・企業が一体となった人材育成エコシステムが機能し、高度なAIエンジニアを輩出し続けています。
本記事では、韓国のAIエンジニア供給状況を詳しく解説し、日本やその他東アジア諸国との比較、さらに「なぜ韓国は日本よりも多くのAI人材を生み出せるのか」という要因を探ります。最後に、日本企業が実際に韓国発のAIエンジニアを採用するために押さえるべきポイントをロードマップ形式で提示し、具体的なアクションプランを示します。
韓国におけるAI人材の供給状況
政府主導のAI教育・育成施策
韓国では2019年に発足した「国家AI委員会」を中心に、AI人材の育成・誘致を国家戦略として推進しています。科学技術情報通信部（MSIT）は2025年の人工知能戦略強化に向けた補正予算として1兆9067億ウォンを計上し、世界トップ3のAI強国を目指すと発表しました。
また、教育省は2021年から全国の高校にAI科目を必修化し、高校段階から「AI概論」「AI数学」を学ばせることで、将来のAIエンジニアの素地を形成しています。これにより、韓国国内の大学・大学院でAI関連専攻に進む学生数は着実に増加しており、体系的な人材育成が進んでいます。
大学・研究機関からの輩出実績
韓国を代表するKAIST（韓国科学技術院）やPOSTECH（浦項工科大学）では、AI研究・教育プログラムがトップクラスの成果を上げています。KAISTのKim Jaechul Graduate School of AI（GSAI）は2020年に発足し、国内外から優秀な研究者を集めています。GSAI卒業生の多くがグローバルIT企業やAIスタートアップに就職し、実務・研究の両面で高い実績を誇ります。
同様に、ソウル大学や高麗大学、延世大学などの主要大学でも、AI・機械学習やコンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）に特化した研究室が設置されており、毎年多数の修士・博士課程修了者を輩出しています。これらの大学院修了者は企業の研究職や開発職に直結するため、速やかに即戦力として活躍できるのが特徴です。
産業界における需要と人材流動
韓国の大手IT企業（サムスン電子、LGグループ、NAVER、Kakaoなど）は自社のAI機能やサービス強化を目的に、積極的にAI人材を獲得しています。2023年には求人倍率が前年比増加し、AIエンジニアの引き抜き競争が激化しました。これにより、企業間で優秀な人材が流動的に移動し、さらなるスキルアップやキャリアチェンジが促進されています。
ただし、韓国国内でも優秀層はグローバル企業への転職や留学ブートキャンプを経て海外流出する傾向があります。特にアメリカ・ヨーロッパの大手テック企業は高額報酬で優秀な韓国人材を誘致しており、多くの人材が海外へ流出しているという現状もあります。この「流出現象」は一方で韓国国内の需給バランスに影響を与えていますが、多くの人材が高度なスキルを身につけている点は、日本企業にとって大きな魅力です。
日本・その他東アジア諸国との比較
日本国内のAI人材不足の現状
日本国内では、2023年時点でIT人材の不足数は約28万人に達し、2030年までにはAI・データサイエンス関連人材の不足が最大79万人に達すると予測されています（出典：経済産業省『生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方』2023年）。
一方、近隣の中国・台湾・シンガポールではAI人材育成に向けた国家戦略が2000年代から徐々に立ち上がっており、特に中国は「中国製造2025」や「新一代AI開発計画」により、AI分野の大学院定員を年率10％以上増加させています。
台湾では「AI Taiwan Action Plan」を2020年から実施し、国家プロジェクトとして大学院生30,000名を育成する計画を打ち出しました。実際に台湾国内のAI分野修了者数は着実に増加し、政府・産業界・学術界が連携したエコシステムが構築されています。
シンガポールは早くから「AI Singapore」を立ち上げ、企業との共同研究やハッカソンプログラムを多数展開。シンガポール国立大学および南洋理工大学のAI修了者が増加し、グローバル企業やスタートアップで活躍しています。
韓国と日本の定量比較
韓国は人口（約5,100万人）あたりのAI人材輩出数が日本を上回っており、国家予算規模も日本と同等以上の水準です。特に韓国の政府主導によるAI人材育成への投資は継続的に拡大しており、体系的な教育システムが確立されています。
他国との”質”の比較
量的な数字だけでなく、「質」の面でも韓国のAI人材は国際的に高く評価されています。Stanford University HAI（2024年）の「Artificial Intelligence Index Report」によると、韓国はAI関連特許件数が人口比で世界トップクラスであり、コンピュータビジョン・自然言語処理分野の論文引用度もアジアでトップレベルです。
一方、日本ではAI特許の数自体は多いものの、国際特許出願件数に占める割合や引用度は韓国に及ばず、研究開発のスピード感や応用事例の量産度で後れを取っている点が指摘されています。
AI人材が日本よりも多く輩出される理由
初等・中等教育におけるAIカリキュラムの先進性
韓国のAI教育は初等・中等教育段階から推進されています。2021年から高校においてAI教育が必修化され、「AI数学」「AIプログラミング」などの科目を国家カリキュラムに組み込みました。これにより、大学進学前からAIに関するリテラシーを持った人材が増加し、大学入学後の専門教育へスムーズに進むことが可能です。
対して日本では、小・中・高でのプログラミング教育は義務化されたものの、AI分野に特化した科目は2023年現在でも限定的です。文部科学省は「高等学校情報科教育の充実」を掲げていますが、AI関連カリキュラムは一部の先端校のみで実施されており、全国的な普及には至っていません。この教育格差が、長期的に見た人材輩出数に影響を及ぼしています。
政府と産業界の”官学連携”の強力な推進
韓国政府はAI戦略の中心に「官学連携」を据えています。産業通商資源部（MOTIE）や科学技術情報通信部（MSIT）は、大学・研究機関に対して研究費を重点的に配分し、産業界（サムスン、LG、NAVER、Kakao）と共同で研究プロジェクトを実施。また、大学院生をインターンとして受け入れる企業数も増加し、学生自身が実務プロジェクトに携わる機会が豊富です。
一例を挙げると、「AI・ビッグデータ技術人材養成プログラム（University-Industry Cooperation Program）」では、大学院生が企業プロジェクトを通じて実際の製品開発に参加し、そのまま就職するケースも多く、研究成果がそのまま産業応用されるサイクルが確立しています。
ベンチャー・スタートアップエコシステムの成熟度
韓国では、スタートアップエコシステムが政府・大学・金融機関の連携により成熟しており、特にAI・データサイエンス領域の起業支援が手厚いことで知られます。韓国政府が運営する「Tech Incubator Program for Startups（TIPS）」では、AI関連ビジネスに挑戦する若手起業家に対し、研究開発費や事務所家賃補助など最大5億ウォン（約5000万円）の支援を行います。これにより、多くのAIスタートアップが誕生し、優秀な人材がベンチャー側に集まる仕組みが整備されています。
日本企業向けロードマップ—韓国AIエンジニア採用の成功ステップ
以下では、日本企業（大手〜中小・ベンチャー企業）が韓国発のAIエンジニアを採用し、チームに組み込むまでの具体的なステップを解説します。
ステップ1｜採用前リサーチと要件定義
人材像の設定と市場調査
まずは「どのようなスキルセットを持つ韓国AIエンジニアを求めるのか」を明確に定義します。機械学習リサーチ、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理など、AI領域は多岐にわたるため、自社で必要となる技術要件を具体的に洗い出しましょう。
市場調査手法：LinkedInやWantedlyなどの採用プラットフォームで「AI 엔지니어」「인공지능」などのキーワードで候補者数を把握し、求めるスキル・経験の相場感をつかみます。
求人媒体・チャネルの選定
韓国国内では、「Saramin」「JobKorea」「RocketPunch」といった転職サイトが主要な求人チャネルです。また、大学と連携しているリクルートエージェント経由でニッチなAI人材へアプローチする方法も有効です。
- Saramin（人材大手）：一般的なIT求人が中心。AIエンジニア経験者の登録が多い。
- RocketPunch（スタートアップ特化）：AIスタートアップに所属していたエンジニアにアクセスしやすい。
- LinkedIn：英語・韓国語両方で求人を掲載でき、海外人材へのアプローチが容易。
- KOREC（日本企業が運営）：日本就職を目指す韓国人が2万以上登録しておりAIエンジニアも多数登録。
必要に応じて、ソウル大学やKAISTなど主要大学のキャリアセンターに求人を掲載し、来年以降の修了見込み学生を早期にリクルーティングするといった「ダイレクトリクルート」も検討しましょう。
ステップ2｜選考プロセス設計と文化的配慮
技術面接・課題設計のポイント
韓国人エンジニアはGitHubやKaggleでの実績を重視する傾向があります。面接では実務で扱った成果物やオープンソース貢献の実績などを中心に確認し、コーディングテストやオンライン面接で実力を見極めます。
実技試験例：与えられた画像分類データセットを用いたモデル構築課題（ディープラーニング経験の有無を確認）
成果物提出：GitHubリポジトリへのリンク提出。リファクタリングやドキュメントの質も評価対象とする。
試験設計では、ローカル環境の違い（韓国はWindows環境が多い）を考慮し、DockerコンテナやオンラインIDE（GitHub Codespaces、AWS Cloud9など）を活用するとスムーズです。
文化・コミュニケーション面の配慮
日本企業と韓国人材では、業務進行のスタイルやコミュニケーション文化に違いがあります。
- 言語：面接時には英語または韓国語も許容し、技術力を最大限に引き出せる環境を整えましょう。
- 働き方：韓国のエンジニアは残業や業務量に対して高い耐性がありますが、日本の働き方（ワークライフバランス重視）とのギャップが生じやすいため、就業規則や働き方を事前に明確に伝えることが重要です。
- 評価文化：韓国では成果主義的評価が根強く、個人のアウトプットに対して厳しい評価が下される傾向があります。日本企業側はフィードバックのタイミングや方法を工夫し、適切なモチベーション維持につなげましょう。
ステップ3｜報酬設計と労務契約
市場相場と報酬パッケージ
韓国のAIエンジニア平均年収は、新卒エンジニアで約4,000万ウォン（約400万円）からスタートし、5年以上の中堅エンジニアで8,000万ウォン（約800万円）を超えるケースが少なくありません。日本企業が競合するには、以下を考慮した報酬設計が必要です。
- 基本年俸の適正化：ウォン/円換算レートの変動リスクを考慮し、目安として韓国現地年収の1.1倍程度の水準をベースに交渉すると良いでしょう。
- 賞与・インセンティブ：韓国企業は成果連動型ボーナスが一般的です。日本企業もボーナスやストックオプション、プロジェクト成功報酬などを組み合わせて、成果に応じたインセンティブ制度を整備すると競争力が高まります。
- 福利厚生・諸手当：住宅手当、語学学習支援、通勤費補助など、日本での生活をサポートする制度を充実させることで、入社後の定着率向上につなげられます。
ビザ・労務管理の留意点
韓国籍のエンジニアを日本に迎える場合、就労ビザ（技術・人文知識・国際業務ビザ）の取得サポートが必須です。
- ポイント：教授資料や論文実績、企業在籍証明書などをビザ申請書類に添付し、大学院修了証明や職務経歴書で専門性を強調します。
- ビザ発給期間：通常2～3ヵ月を見込むため、選考開始から入社までのスケジュールに余裕を持たせましょう。
- 社会保険・年金手続き：日本の健康保険・厚生年金制度へ加入する必要があるため、入社前に必要書類を確認し、スムーズに手続きを進めます。
採用後のオンボーディングと定着施策
入社初期のオンボーディング設計
新しく入社した韓国人AIエンジニアが戦力化するまでの期間をできるだけ短縮するには、以下のポイントが重要です。
事前教育・研修プログラム
- 日本語研修：ビジネスレベルの日本語能力が求められる場合は、入社前～入社直後に集中コースを設けます。
- 社内開発環境への慣れ：社内Gitリポジトリ、CI/CD環境、クラウドインフラ（AWS/GCP/Azure）などに触れるハンズオン研修を実施し、実務セットアップを迅速化します。
メンター制度の導入
- エンジニアリングマネージャーや先輩エンジニアがメンターとしてフォローし、技術面・カルチャー面での疑問を解消します。
- メンターは週次1～2回の1on1を実施し、タスクの進捗確認やキャリア相談に応じることで、早期定着とモチベーション向上を支援します。
プロジェクトアサインメント
- 入社直後から「小さめのタスク」を担当させ、成果を出しやすい成功体験を積ませます。
- その後、徐々に難易度の高いミッションにシフトし、自社プロダクトやプロジェクトの全体像を理解させることで、戦力化を加速させます。
中長期的なキャリアパス設計
スキルアップ支援
韓国AIエンジニアは自己研鑽意欲が非常に高く、最新論文を追ったり、OSSにコントリビュートすることを好む傾向があります。日本企業側は以下のようなサポートを用意することで、優秀な人材の定着率を向上できます。
- 論文購読・学会参加補助：国際会議（NeurIPS、ICLR、CVPRなど）への参加費や渡航費を支援し、最新動向をキャッチアップさせる。
- 社内勉強会の開催：先行技術や社内事例をテーマにした勉強会を定期開催し、技術共有の場を設ける。
- オンライン学習プラットフォーム契約：Coursera、Udacity、Fast.aiなどの講座受講料を会社負担とし、継続学習を推奨する。
キャリアパスと評価制度
- 役職設計：専門職（スペシャリスト）としての「シニアAIエンジニア」「リードAIエンジニア」等のキャリアレーンを用意し、研究・開発両面でのキャリアパスを明示する。
- 成果評価：KPIは「モデル開発速度」「精度向上率」「プロジェクト完遂度」など、エンジニアリングの成果を数値化しやすい指標を設定する。
- 昇進・昇給タイミング：年2回の評価面談を実施し、四半期ごとの成果を反映した昇進・昇給を行うことで、モチベーション維持と日本企業特有の昇進ペースギャップを埋める。
成功企業事例から学ぶ
事例1｜大手通信キャリアA社
A社は2023年から韓国のAI人材を日本国内で採用し、画像解析AIサービス開発に着手しました。
- 採用プロセス：韓国現地のエージェントを活用し、応募要件を「Python・PyTorch実務経験3年以上」に限定。40名の候補者から一次選考（オンライン技術面接）で10名、最終面接で5名をアサイン。
- 報酬・待遇：基本年俸は韓国平均より約10％高い水準で提示し、ストックオプションや年2回の成果連動ボーナスを導入。
- オンボーディング：3ヵ月間の集中研修を設定し、日本語研修（ビジネス初級）、社内システム操作、プロジェクト基盤研修を実施。
- 成果：入社6ヵ月でAIモデルの精度が50％から75％へ向上し、サービスリリースに成功。2024年度はAIサービスからの売上が前年対比150％増加した。
- ポイント：早期からメンター制度を導入し、韓国人エンジニアの不安を解消したことが定着率向上につながった。
事例2｜中堅ベンチャーB社
B社は画像認識を活用した小売向けソリューションを開発しており、2024年に韓国のスタートアップ出身のAIエンジニア3名を採用。
- 採用プロセス：RocketPunch上で「コンピュータビジョン経験者」をスカウトし、直接面談でスキル確認。
- 報酬・待遇：韓国本社でのリモート勤務を前提とし、給与はウォン建てで支給。日本に来日時の滞在費やビザ取得費を会社負担とした。
- オンボーディング：Slack・Notionを活用した情報共有体制を整備し、リモートワークでもすぐにチームに参画できる環境を構築。
- 成果：入社3ヵ月で画像認識アルゴリズムを改善し、競合比で20％以上の精度向上を実現。顧客受注率が30％向上した。
- ポイント：リモートでも働きやすい仕組みを整えたことで、韓国側エンジニアのモチベーションを維持できた。
おすすめ：
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まとめ
日本企業が抱える”AI人材難”を打破する鍵は、隣国・韓国が育てる高度なAIエンジニアに注目することです。以下のポイントを意識して実践すると、競争力のある人材獲得と早期戦力化が可能です。
韓国のAI人材供給力を理解する
政府主導のAI教育・育成施策により高品質な人材を継続的に輩出。国内外のビッグテック企業も注目するレベルの質と量を誇る。
比較優位を把握する
日本よりも体系的で継続的な韓国人材を柔軟に採用できる環境を整えることで、人材不足の根本的な課題を解決可能。
採用プロセスを最適化する
要件定義から報酬設計、ビザ申請までワンストップで整備。面接・試験はGitHub実績やオンライン課題を活用し、スキルを正しく評価する。
オンボーディングと定着を重視する
研修やメンター制度を早期導入し、新人が戦力化するまでの期間を短縮。キャリアパスや報酬制度を透明化し、モチベーションを維持する。
実践事例を参考にし、成功パターンを再現する
大手企業の成果や中小ベンチャーのリモートワーク施策など、実際の成功事例を自社の状況に合わせて応用する。
韓国発のAIエンジニアを正しく理解し、戦略的に採用・育成すれば、”脱・人材難”は十分に実現可能です。本記事を参考に、ぜひ韓国の優秀なAI人材を自社チームに迎え、次世代のイノベーションを加速させてください。
参照ソース
- JST Science Portal Korea「AI分野に約1.9兆ウォンの補正予算、世界トップ3のAI強国を目指す」（2025年6月）
https://spap.jst.go.jp/korea/news/250602/topic_nk_01.html - 経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」（2023年8月）
https://www.meti.go.jp/press/2023/08/20230807001/20230807001-b-1.pdf - Synced「South Korea to Introduce AI to High School Education in 2021」（2020年）
https://syncedreview.com/2020/11/23/south-korea-to-introduce-ai-to-high-school-education-in-2021-to-train-5000-incumbent-teachers-by-2025/ - KAIST GSAI公式サイト「Kim Jaechul Graduate School of AI」
https://gsai.kaist.ac.kr/ - 朝鮮日報日本語版「新人に年収40万ドルを支給する米ビッグテック…韓国の高級AI人材の海外流出」（2024年）
https://www.chosunonline.com/site/data/html_dir/2024/06/24/2024062480142.html - Stanford University HAI「Artificial Intelligence Index Report 2024」
https://hai.stanford.edu/ai-index/2024-ai-index-report - Center for Security and Emerging Technology (CSET)「Assessing South Korea’s AI Ecosystem」（2023年）
https://cset.georgetown.edu/publication/assessing-south-koreas-ai-ecosystem/ - JAISTリポジトリ「韓国における半導体・AI分野の高度人材育成戦略」（安順花，2024年10月）
https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/bitstream/10119/19619/1/kouen39_72.pdf - JETRO地域・分析レポート「韓国政府、半導体など先端産業の修士・博士級人材2,000人を育成」（2024年5月）
https://www.jetro.go.jp/biznews/2024/05/f6645bcae9ab365d.html - JETRO地域・分析レポート「韓国高度人材の日本就職（5）日本式採用で成長機会のアピールを」（2024年12月）
https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/special/2024/0304/75e15da98190f0fb.html