日本企業の社内に埋もれている 「隠れMI人材」が潜む部署5選

今回もAI・Copilotと、「日本の製造業の、どの部署にMI人材発掘の

可能性がある？」という課題に絞り、日本の半導体事情を参考に

しながら、深堀りしたAI記事です。

日本企業の社内に埋もれている

「隠れMI人材」が潜む部署5選

（文系キャリア × 理数得意 × 新素材/WBG × MI適性）

1. 品質保証（QA）

　品質データ・歩留まり・異常検知を日常的に扱うため、

統計・グラフ解析への抵抗が少ない。 

　SiC/GaNの欠陥密度、界面準位、有機パッシベーション

などの“MI特徴量”と相性が良い。 

　文系出身でも「数字で語る文化」に慣れており、

隠れMI人材が最も多い部署。

 

2. 技術営業（FAE含む）

　顧客課題を抽象化し、製品の仕組みを深く理解する

必要があるため、 結晶構造・固体物理・機能性材料の

基礎を自然に学ぶ。 

　有機絶縁膜（PI/PBO）やTIMなどの材料特性を説明する

場面も多く、 MIの「特徴量＝顧客価値」を理解できる

希少な文系人材が眠っている可能性は高い。

3. 製造現場（プロセス技術）

　装置条件・材料特性・工程制約を同時に扱うため、

有機絶縁膜・高分子誘電体・有機熱界面材料（TIM）などの

キーワードと自然に接触する。 

　文系出身でも「理数系の直感」が強い人が多く、 MIでは

プロセス×材料×歩留まり の特徴量設計が得意になる。

 

4. 企画・マーケティング

　市場・技術・産業構造を俯瞰するため、 アンチレアアース

WBG戦略・新素材潮流・OTFT・π電子系材料などを理解する

必要がある。 

　文系キャリアでも「抽象化の快感」を覚えるタイプが多く、

 MIの“構想設計者”として最も伸びる部署。

 

5. 情報システム（社内DX）

　Python・SQL・データ基盤に触れる機会が多く、 

MIの初期学習（特徴量設計・データ整形）と親和性が高い。

　文系出身でも「論理的に積み上げる」思考が強く、 

材料データ（SiC/GaN、有機材料）の扱いにもすぐ適応できる。

　上記の文章はあくまでも私の個人的見解（過去に元素や電気を

中学理科の得点源としていた当時を振り返りつつ、理数系を

再学習中）の体験談をAIに読み込ませながら生成したアイディアです。

　事実関係等は専門家などの意見も参考にしつつ、比較材料程度に

当ブログ記事もご覧くださると幸いです。

「アンチレアアース × ワイド・バンドギャップ（WBG）」 日本の半導体事情・最新分析

この分析記事はAI・Copilotで編集しました。

（私が出したAIとの対話原案で一番大きな課題は”アンチ・

レアアース×MI人材発掘の目的は？”という意思決定上の課題が中心。）

「アンチレアアース × ワイド・バンドギャップ（WBG）」

日本の半導体事情・最新分析

今回ブログ記事の隠れたテーマは

”MI人材発掘の次に訪れる近未来シナリオ”の構想です。



① WBG（Wide Bandgap）とは何か

　WBG（Wide Bandgap半導体）とは、従来のシリコンでは

対応できない ”高電圧・高温・高周波”の領域を担う次世代半導体である。

　現在の代表例はSiC（炭化ケイ素）と GaN（窒化ガリウム）の2種類で、

いずれもバンドギャップが広く、電力損失を大幅に低減できる。

　EV、再エネ、鉄道、産業機器など、電力変換の効率向上が求められる

分野で急速に採用が進んでおり、世界的な電力インフラの高度化を

支える「基盤技術」として位置づけられている。

 

② レアアース依存度の高さが”日本の技術主権回復策”のボトルネック

　日本の製造業は長年、モーター・磁石・触媒・電子材料などで 

レアアース（希土類）に依存してきた。

　しかし近年、中国の輸出規制や価格変動が激しくなり、供給リスクが

顕在化している。

　特にEVや再エネの普及に伴い、レアアース需要は世界的に増加し、

日本企業は「調達の不確実性」という構造的な制約に直面している。

　経済安全保障の観点でも、レアアース依存は技術主権の弱点となり、

　製造業の競争力を左右する重要課題となった。

　こうした背景から、レアアース使用量を減らしつつ高性能を維持する

材料・デバイスの開発が急務となっており、非レアアース系のWBG材料

への期待が高まっている。


③ GaNとSiCのツートップ戦略が進行中

　現在、日本企業が採用しつつあるのがGaNとSiCの「WBGツートップ

戦略」である。

　GaNは高速スイッチングと小型化に優れ、データセンター、通信、

電源モジュールなどで存在感を高めている。

　一方、SiCは高耐圧・高温動作に強く、EVインバータ、鉄道、

産業用電力変換などの重電領域で急速に普及している。

　両者は特性が補完的であり、用途に応じて最適材料を使い分けることで、

電力効率と信頼性を最大化できる。

　さらに注目すべきは、SiCがSiとCだけで構成される非レアアース材料

である点だ。

　Diamond（ダイヤモンド半導体）と構造的に近く、熱伝導・耐圧・

硬度などの物性が極めて優れている。

　GaNは一部でレアアース依存が残るが、SiCはレアアースフリーであり、

技術主権の観点からも戦略的価値が高い。

　こうした背景から、今後の日本の製造業では「アンチレアアースWBG」

という新たな材料戦略が重要テーマとなる可能性が高い。

編集後記：現在、沖縄では台風接近の情報があり、停電などの万一を考えて、
　　　　　このシナリオ構想作業を予定より約1か月前倒しで進めました。
　　　　　状況は不安定ですが、産業構造のAI議論は可能な限り、止めずに
　　　　　継続していきます。
 

死角を深堀り！ AI・MI人材難の本質的課題を読み解く

この記事は、私の過去の経験談なども交えつつ、

AI・Copilotで編集したブログ記事です。


　今日は、AI・MI人材難に直面する日本企業の本質的課題や

死角を、深堀りしてみました！



【 ”死角”についての分析・・・まとめ 】 

結論からいえば・・・

日本企業は、社内のMI適性者を“協調性に欠ける人”として誤認し、  
AI・MI人材難を自ら深めてしまっている可能性があります。




今日の課題は、以下の抽出課題や分析内容をもとに構成しました。


① 日本企業で“隠れMI人材”が埋もれる構造的な理由（1）
　日本企業では、上下関係が強いほど「全体構造を先に把握する人」が

誤解されやすい。
　本来は構造理解が速いだけなのに、会議で場を整えようとして

“出過ぎた”と見られがち。
　MI適性者が埋もれる典型パターン。

② 日本企業で“隠れMI人材”が埋もれる構造的な理由（2）
　抽象化や分類が得意な人ほど、理解が速く進む。
　しかし同調圧力が強い組織では「一人だけ理解速度が速い人」が

浮きやすい。
　本来は強みなのに、組織内では”弱点”として扱われてしまう。

③ 日本企業で“隠れMI人材”が埋もれる構造的な理由（3）
　日本企業は“経験・暗黙知”を重視する傾向が強い。
　一方、MI適性者は因果関係や構造モデルで理解する。
　その結果「理屈っぽい」「現場を知らない」と誤解されやすい。

④ 日本企業で“隠れMI人材”が埋もれる構造的な理由（4）
　縦割り組織では、部署をまたいで情報を統合する人が

評価されにくい。
　本来は価値が高い“異種要素の統合力”が、組織文化と

噛み合わず埋もれてしまいがち。

⑤ 今日の結論：これは人材発掘の“死角”になっている
　MI適性者の強み（抽象化・因果関係・階層構造・統合）は、
日本企業の評価軸とズレやすい。
　その結果、企業内で“隠れMI人材”が見逃されている可能性が高い。

・・・以上が、本日、私がAI・Copilotとの議論で得た、

「日本企業の皆さんと、早めに共有する価値がありそうな論点。」です。