部下とのコミュニケーションが難しい理由。上手な会話術を伝授！
「部下とうまくコミュニケーションが取れない」
「先輩や同僚とは気軽に交流できるけど、部下とのコミュニケーションが苦手…」
部下は世代や価値観が異なる存在のため、コミュニケーションを取るのが難しいと感じている上司も多いでしょう。しかし、難しく感じる理由を理解し対策を立てることで、部下とのコミュニケーションはかなり円滑になります。
この記事では、部下との意思疎通が難しい理由、信頼関係を構築する会話術、やってはいけないことなどを解説するので、ぜひお役立てください。
部下とのコミュニケーションが難しい理由
なぜ部下とのコミュニケーションを難しいと感じてしまうのか、まずは理由からチェックしていきましょう。
お互いにプレッシャーを持ちやすいから
上司にとって部下は「育てなければいけない人物」、そして部下にとっての上司は「自分を評価する人物」です。
自分の立場や役割を理解するのは大切であるものの、これを双方が意識しすぎると「部下を教育しなくては」「上司に丁寧に接しなくては」と余計なプレッシャーにつながり、話す機会は多くても気軽な会話が生まれにくくなります。
「仕事の話さえできれば良い」と考える上司も少なくありませんが、それだけだと信頼関係は構築されず、いつまでたっても部下の本音は見えません。
なかなか時間を確保できないから
現代の日本は深刻な人手不足問題を抱えており、「業務効率化」を実現させて少ない人員で高い生産性を維持しようとする企業が増えています。
効率的に働くのは気持ちが良い反面、業務のスケジュールに余白がほとんどない状態となり、部下とゆっくり話をする時間を確保しにくいです。
忙しそうな上司には部下も気を使ってあまり話しかけないようにするので、なかなか距離が縮まらず、コミュニケーションに課題が生じるでしょう。
適切な方法は部下一人ひとり違うから
部下とのコミュニケーション方法に、たった一つの正解はありません。部下は一人ひとり異なる価値観や考え方を持っているため、かつての部下にうまくいったコミュニケーション方法が、新しい部下には全く通用しないというケースもよくあります。
型にはまった接し方ではなく、一人ひとりに合わせた接し方を見つけなくてはいけないため、部下とのコミュニケーションは難しいのです。
しかし、相手の個性を認めて尊重するのは、コミュニケーションの基本でもあります。部下がどんな個性を持っているのかを知り、それに合わせたアプローチ方法を探っていきましょう。
上司のコミュニケーション能力が低いから
部下とのコミュニケーションが難しいのは、上司であるあなたのコミュニケーション能力が低いからかもしれません。
「いいや、部下のコミュニケーション能力が低いからだよ」と考える人もいるでしょうし、それが事実な場合もあります。
しかし、本当にあなたに高いコミュニケーション能力があるなら、口下手な部下もうまく誘導して信頼関係を築けるはずです。部下だけのせいにしていても状況は好転しないので、自分にできることとして自身の能力向上を図りましょう。
部下とのコミュニケーションが難しいのは職場が原因かも
部下とのコミュニケーションが難しいのは、職場の仕組みや雰囲気に原因がある場合も。部下とコミュニケーションが取りにくい職場の特徴をお伝えするので、自分の職場環境と照らし合わせてみてください。
厳しい上下関係がある
会社には、立場の違いや年齢差によって上下関係が存在します。上下関係には指揮命令や責任の管理をしやすくするというメリットがあり、業務を円滑に進めるのに欠かせません。
しかし、あまりに上下関係を厳しくすると「支配する側・される側」という間違った認識が生まれ、歪な人間関係が形成されます。部下は「上司が絶対」という意識を持ち、自分の意見を言わなくなるでしょう。
仕事では上下関係が必要な場面もありますが、日常的な対話では上下関係を超えて、フラットに接することが重要です。
コミュニケーション不足が起きやすいルールがある
職場に「コミュニケーション不足が起きやすいルール」はありませんか。コミュニケーション不足が起きやすいルールとは、たとえば従業員同士で挨拶をする習慣がない、目の前の相手にも連絡はほとんどチャットで行うなどです。
このようなルールがあると、交流機会が少ないためそもそも部下がどんな人間なのか知るチャンスも少なく、いざ対面で話そうとしてもコミュニケーションが難しくなります。
部下との良好なコミュニケーションは、「会話の習慣化」がカギです。短くても頻繁に交流し、少しずつ相手を知りながら自分のことも知ってもらう必要があります。
業務が忙しすぎる
「次から次に仕事が舞い込んで、常に落ち着く暇がない」
このような職場では、ゆっくり人とコミュニケーションを取る時間もありません。いざ時間が取れて部下と話そうと思っても、今までコミュニケーションを取っていなかった分、ちょうどいい距離感がわからず、接し方に悩むでしょう。
また、部下が「上司はいつも自分のことで忙しく、自分を育ててくれない」という不満を募らせていることもあり、上司が気づかないうちに2人の関係に溝が生じている場合もあるかもしれません。
職場の雰囲気が悪い
職場の人間関係が全体的に悪く、ギスギスした雰囲気が漂っている場合、部下は警戒して誰にも心を開きません。上司から話しかけられても、警戒心から部下は早めにコミュニケーションを切り上げようとするでしょう。また、居心地の悪い職場に耐えかねて、部下の早期離職につながるケースも多いです。
このような職場では、いきなり全体の雰囲気を変えようとするのではなく、自分だけでも雰囲気にのまれないようポジティブに振る舞うことから始めてみましょう。
部下から「信頼できる」「話しかけやすい」と思われればコミュニケーションが取りやすくなり、良い輪が広がって職場の雰囲気も徐々に改善する場合があります。
難しくない！部下とうまくコミュニケーションを取る方法
部下とのコミュニケーションを難しいと感じる上司は多いですが、いくつかのポイントを押さえることで会話の難易度は下がります。部下とうまくコミュニケーションを取るための会話術を紹介するので、ぜひ今日から実践してみてください。
まずは雰囲気作りから
部下から「話しかけにくい」「ちゃんと話を聞いてくれなさそう」と思われているうちは、良好なコミュニケーションは取れません。
よって、まずは「声をかけやすい上司」になることを目指しましょう。忙しくてもイライラしたそぶりを見せない、部下から声をかけられた際には笑顔で応じるなど、日常の些細な言動から個人の印象や雰囲気は決まります。
「自分が部下なら、どんな上司であれば話しかけやすいかな」と部下目線で考え、声をかけやすい雰囲気を身に付けてください。
小さなコミュニケーションを積み重ねる
コミュニケーションに必要な信頼関係は、毎日コツコツと積み上げなくてはいけません。
挨拶やお礼を徹底する、スキマ時間にちょっとした雑談を持ちかける、部下が大変そうなら「手伝おうか」と気遣うなど、小さなコミュニケーションを継続しましょう。
また、自分が忙しいときに部下をうまく頼るのも、一つのコミュニケーション方法です。仕事を任せることで部下の教育にもなりますし、忙しさが緩和されて部下とゆっくりコミュニケーションを取る時間が持てる場合もあります。
交流機会が増えればお互いの緊張もほぐれ、コミュニケーションを取る難易度がぐっと下がるはずです。
部下の話を丁寧に聞く
部下の話は自分が過去に体験した内容であることも珍しくなく、聞いている途中で結論が見えてつい口をはさみたくなるかもしれません。しかし、部下の話は途中で遮らず、丁寧に最後まで聞いてください。部下とのコミュニケーションでは、「何を言うか」より「どう聞くか」が重要です。
上司が聞く姿勢を持っていないと部下は「話しても無駄」だと考えるので、次第に交流を避けるようになります。
「その後どうなったの？」「あなたはどっちがいいと思う？」など会話が広がる相槌を打って、部下の話に興味があると示しましょう。
部下が無口でも短所と捉えず合わせる
口数が多い・少ないは個性なので、部下が無口でも挨拶や業務上の会話に支障がなければ短所ではありません。無口で会話が続きにくいからといって、部下とのコミュニケーションを諦めないようにしましょう。
部下が無口でコミュニケーションが難しい場合は、イエス／ノーで答えられる質問から会話を始めるのがおすすめ。イエス／ノーの質問は答えやすく、自然な会話のキャッチボールが生まれやすいです。
短いやり取りでも積み重ねれば、次第に心を開いてくれる場合もあるので、部下の個性に合わせたコミュニケーション方法を取ってください。
仕事の指示は全体像を見せてから細かく伝える
部下に仕事の指示を出す際は、作業内容だけを説明するのではなく、仕事の目的や意味なども伝えましょう。
「この作業をやってもらえる？」とだけ言われても、経験が浅い部下はその作業が何に必要なのかがわかりません。
このような小さなコミュニケーション不足が蓄積して、部下の心が閉じてしまう場合も多いので、仕事の指示は全体像を見せてから細かく伝えるのがポイントです。
仕事で必要な会話もコミュニケーションを深めるきっかけになるので、伝え方に注意してくださいね。
失敗しても引きずらない
人とのコミュニケーションでは、後から「もっとこう言えばよかったかも」のように後悔することが多々あります。しかし、小さな失敗を気にしすぎると新たに会話するのが怖くなりやすいので、あまり引きずらないようにしましょう。
少し言い方が悪かった程度であれば、部下はそこまで気にしていない可能性が高いです。また、本当に失言した場合でも、次の日にすぐ謝れば大抵の関係は修復できます。
失敗を引きずったり過度に恐れたりすると、コミュニケーションのハードルはどんどん上がっていくので、自らハードルを上げないように注意してください。
部下とのコミュニケーションを難しくするNG習慣
上司に悪い習慣があると、部下との距離は縮まりません。ここでは、部下とのコミュニケーションをより難しくする上司のNG習慣を解説します。
自分の話ばかりする
「部下には、さまざまな知識・経験を積んでもらいたい」という思いから、つい自分の経験を長々と語ったり、求められていないのにアドバイスしたりする上司は多いです。
しかし、部下の話を聞くことよりも自分が話すことに重きを置いている上司は、部下から「自分の話ばかり」と悪い印象を持たれます。上下関係により上司の話を聞かないわけにもいかず、部下は対応に困るでしょう。
自分の話ばかりする上司には自覚がないことも多いので、会話後に改善すべき点はなかったか振り返る習慣を持ちましょう。
空気が読めない
空気が読めないと突拍子のないコミュニケーションになりやすく、部下を動揺させます。また、相手の考えを汲まずにズレた意見を言って、部下からの信頼も下げがちです。
抱えている仕事内容や量、その日の気分は一人ひとり異なり、自分に話す余裕があるからといって部下も同じとは限りません。
部下とコミュニケーションを取る際は、事前に相手が置かれている状況や雰囲気を把握し「今話しかけてもいいか」を考えましょう。
部下から話しかけられるのを待つ
コミュニケーションが得意ではない上司ほど、自分からは歩み寄らず部下から話しかけられるのを待つ傾向にあります。
しかし、ほとんどの部下は自分よりも立場が上の上司に気軽に話しかけられません。結果、いつまでたっても部下との距離が縮まらず、コミュニケーションは難しいままでしょう。
「相手の立場や状況に配慮した言動」は、円滑なコミュニケーションに欠かせないものです。上司に気を使っている部下に配慮して、あなたから率先してコンタクトを取る必要があります。
信頼関係を築けば部下とのコミュニケーションは難しくない
部下とは共通の話題も少なく、コミュニケーションを取るのが難しいと感じることもあります。
しかし、小さな交流でも継続すれば信頼関係が生まれ、次第にスムーズなコミュニケーションが取れるようになるはずです。本記事で紹介したことを実践し、ぜひ部下と良い関係を築いてくださいね。
また、自力での解決が難しい場合はキャリアコンサルティングを受けてみるのもおすすめ。
キャリアコンサルティングでは仕事にまつわるあらゆる悩みを相談でき、キャリア・コンサルティング・ラボには職場の人間関係問題に強いコンサルタントも在籍しています。
部下とのコミュニケーションの取り方や、信頼関係の築き方に的確なアドバイスが欲しい方は、キャリアコンサルタントの力を借りてみてはいかがでしょうか。
ITエンジニアの「35歳限界説」とは？限界を超えるキャリア戦略
IT業界で働くエンジニアなら、誰もが一度は「ITエンジニアは35歳が限界」という説を耳にしたことがあるでしょう。 ただし、これは1990年代後半から2000年代初頭にかけて広まった古い俗説であり、今のIT業界には35歳を超えても活躍するエンジニアが多くいます。 とはいえ、30代はITエンジニアにとって、キャリアの転換期となりやすい時期であるのも事実。 そこでこの記事では、ITエンジニア35歳限界説が生まれた背景や現在を取り巻く状況、今後のキャリア戦略などについて解説します。 「ITエンジニア35歳限界説」とは ITエンジニア35歳限界説とは、昔の日本のIT業界で広まった「エンジニアは35歳前後まで」「それ以降は管理職や上流工程へ移るべき」という俗説です。 35歳以上でITエンジニアを続ける、管理職以外の道を目指すというキャリアモデルがほとんど存在しなかったため、「ITエンジニア35歳定年説」とも呼ばれていました。 なお、現在は大幅にキャリアモデルが増えており、ITエンジニアが持つキャリアの選択肢は豊富です。 ただし、選択肢が広がったからこそ、現代のITエンジニアは自らの意思でキャリア形成しなくてはいけなくなりました。 置かれている状況は変わったものの、ITエンジニアが30代半ばでキャリアの分岐点を迎えやすいのは、今も昔も変わらないといえるでしょう。 ITエンジニア35歳限界説が生まれた背景 そもそも、なぜITエンジニア35歳限界説が生まれたのでしょうか。まずは、俗説が生まれた歴史的背景を解説します。 過酷な労働環境・急速な技術変化に対応しにくいと考えられた かつてのIT業界は今以上に過酷な労働環境の職場が多く、エンジニアは長時間労働や夜間対応を強いられることも珍しくありませんでした。 そのため、家庭を持っていて仕事だけに専念しにくかったり、体力の衰えを実感したりしやすい35歳前後が現場で働ける限界だといわれていたのです。 また、変化の激しいIT業界では、新たな技術や知識を吸収する速さも重要なスキルと見なされます。 「年齢を重ねたエンジニアは、技術変化のスピードに対応できないのでは」という懸念も、35歳限界説につながった一因でしょう。 管理職への転換が一般的なキャリアモデルだった ITエンジニア35歳限界説が生まれたのはIT黎明期であり、当時はエンジニアがそのまま定年まで勤め上げられるような仕組みがまだありませんでした。 「ITエンジニアは35歳前後で管理職になるもの」という考え方が浸透しすぎた結果、業界ではそれが常識となっていたのです。 さらに、会社側もこの常識を前提としていたため、当時のITエンジニアには管理職にならないと給料が上がりにくい、現場で居場所を失いやすいという現実もありました。 賃金システムと多重下請け構造の問題 現代とは異なり、当時は昔ながらの年功序列の賃金制度を採用している企業が大半でした。 必然的に、勤続年数の長いベテランエンジニアのほうが若手エンジニアより給料が高くなりますが、これを「コストパフォーマンスが悪い」と考える企業も多かったです。 というのも、日本のIT業界は大規模なシステム開発を元請けから下請けへ発注していく「多重下請け構造」になっています。 階層が深くなるほど中間マージンが差し引かれ、下層企業の利益が少なくなるため、企業は利益確保のために「人件費が上がったベテラン」よりも「安い若手」を求めました。 近年、ITエンジニア35歳限界説が消えた要因 今では、ITエンジニア35歳限界説は過去の俗説として扱われています。限界説を消した現代の要因とは何だったのか、チェックしていきましょう。 深刻なIT人材不足 ITエンジニア35歳限界説が消えた一番大きな要因は、業界全体に広がる深刻な人材不足です。 限界説が囁かれた2000年前後は、まだ本格的な人手不足ではありませんでした。しかし、2010年に入るとついに労働需要が供給を上回り、以降はどんどん人手不足が深刻に。 特にIT業界は、あらゆる場面でIT化が進んだことで業界全体の需要が急増し、より人手が足りなくなったのです。 安くて若いエンジニアが入ってこない上にIT需要の急拡大が重なり、今では大多数の企業が「35歳以上のエンジニアにも働いてほしい」と考えています。 過去の経験・知識に対する価値の高騰 昔は、「ITエンジニアは最新技術さえ身につければ勤まる」と考えられていました。 IT分野の歴史が浅かった当時は、まだ「過去を深掘りする重要性」に気づいていない人がほとんどだったのです。 しかし実際には、何十年も昔に導入したITシステムを今なお使っている企業が多くあります。 現代のITエンジニアは最新技術の知識に加えて、過去のシステムへの理解も求められており、過去に対してすでに十分な知識と経験を持つベテランエンジニアの価値が高まっているのです。 成果主義企業の増加 ITエンジニア35歳限界説が広まった一因に、年功序列型の賃金制度によりベテランエンジニアの人件費が高い問題がありました。 しかし現在は、多くのIT企業が外資系企業の手法を参考にした成果主義の賃金制度を採用しています。 勤続年数が長いから給料を増やすのではなく、実際のスキルと成果で適正に評価する仕組みが業界のスタンダードになったことで、従業員の年齢を気にする企業が激減しました。 技術専門職というキャリアの確立 かつてのIT業界に存在した「35歳になったら管理職」というキャリアモデルは、今はもう常識として機能しなくなりました。 企業によっては、管理職にならない技術専門職というキャリアも一般的になり、以前よりも格段にITエンジニアとして働き続けるハードルが下がっているのです。 また、ITエンジニアからITジェネラリストへ、はたまたITコンサルタントへのように、ITエンジニアからつながるキャリアモデルも増加の一途をたどっています。 働き方の多様化 昔のITエンジニアは、長時間残業や休日出勤など、過酷な環境下で労働を課されることが多くありました。 しかし現代においては、過酷な労働環境は業界全体で是正されつつあり、ワークライフバランスを重視する企業が大幅に増えています。 また、働き方の多様化により、フリーランスやリモートワークといった柔軟な労働スタイルを実現しやすくなったのも大きいでしょう。35歳を超えたITエンジニアも、個々のライフスタイルに考慮しながら働ける環境が整ってきています。 35歳限界説が消えたITエンジニアのキャリアパス かつてはほぼ「管理職一択」だったITエンジニアのキャリアですが、今は複数の選択肢があります。どのような選択肢があるのか、ITエンジニアの主なキャリアパスを紹介しましょう。 ITスペシャリスト ITスペシャリストとは、特定の専門分野において高度な知識と技術を持つ人材のことです。 システム開発の現場で主に働きますがただの作業者ではなく、難易度の高い課題解決や意思決定を行う役割を担っています。 ずっと現場の最前線で活躍でき、自分の得意領域に特化できるので、「ITエンジニアを極めたい」「興味のある専門分野を深く掘り下げたい」と考える人に適しているでしょう。 替えが利かない専門知識を持つ人材は、市場価値も上がりやすいです。 ITジェネラリスト ITジェネラリストとは、システム開発からマネジメント、実際の運用まで広範な知識・経験を持ち、全体を統括する人材のことです。 全体を見渡して最適な判断を下す役割を担っている他、顧客から聞き出した要望をわかりやすく開発チームに伝えたり、チームのバランスを取りながら進行を管理したりと、組織における重要な橋渡し役でもあります。 ITスペシャリストが「狭く深く」タイプであるのに対し、ITジェネラリストは「広く浅く」タイプであるため、複数分野に対応できるスキルが必要です。 プロジェクトマネージャー プロジェクトマネージャーとは、システム開発を行うプロジェクトチームの責任者です。 プロジェクトの計画立案から完了まで全ての工程を統括し、品質・予算・納期の目標を達成しながら、プロジェクトを成功に導く役割を担っています。 現場で自ら手を動かすというよりかは、人やお金、時間を管理する作業のほうが多い仕事なので、マネジメント力やコミュニケーション能力が高い人に向いているでしょう。 独立・フリーランス ITエンジニアは、パソコンとインターネット環境があれば仕事ができるため、他の職種と比べて独立しやすい職業だといわれています。 企業で一通りの実務経験を積み、より柔軟な働き方や選択肢の自由を求めるなら、フリーランスや個人事業主として独立するというキャリアもあるでしょう。 ただし独立には、「興味のあるプロジェクトを自分で選べる」「収入アップが狙える」といったメリットがある一方で、「収入が不安定」「事務作業が増える」などのデメリットもあります。メリット・デメリットをよく考えた上で決断するのが重要です。 キャリアチェンジ ITエンジニアとして培った技術理解や課題解決力を武器に、別の職種にキャリアチェンジするという選択肢もあります。 今と全く異なる職種にチャレンジするのも一案ですが、IT分野の職種であればよりスキルが評価されやすく優遇されるでしょう。 例としては、ITコンサルタント、プロダクトマネージャー、セールスエンジニアなどが挙げられます。 今後のITエンジニアに必要なキャリア戦略 ITエンジニア35歳限界説が消えて、豊富なキャリアの選択肢が生まれたからこそ、自身のキャリアに悩むエンジニアも増えました。ここでは、ITエンジニアが今後自分らしいキャリアを歩むために必要な戦略を解説します。 自分の目指す方向を定める 現代のITエンジニアは自由なキャリアを描けるため、自分の意思で「これからどうなりたいのか」を選ばなくてはいけません。 まずは、自分の強みや適性を理解し、目指す方向を定めるのが第一歩です。 方向性が定まるとスキルやキャリアにも一貫性が出て、将来の選択肢も広がります。 なお、最初から「これが一生の進路だ」と気負う必要はありません。自分の得意分野を探るため、あえてあらゆることに挑戦してみるのも良いでしょう。 ただし、何年もその状態を続けるとスキルが分散してしまうリスクがあるので、あらかじめ期間を決めておくのがおすすめです。 プラスアルファのスキルを身につける IT技術は日々急速に進化しているため、一つの技術だけに依存すると、いつか技術進化のスピードについていけなくなる危険性があります。 そのため、今の専門分野を一本持った状態で、プラスアルファのスキルを磨くのが重要です。 たとえば、セキュリティ分野を専門にしているならネットワークを、データに強いならAIスキルをといったように、今の専門性と隣接する領域であればスキル学習の難易度も下がるでしょう。 学び続けるための仕組みを作る 年齢を重ねてもIT業界で活躍できる人材になるためには、毎日少しずつ技術・業務知識・設計能力を更新しなくてはいけません。 一時期だけ気合いを入れて猛勉強するのではなく、日々自然に学習が続く環境やルールを整えることが、キャリアの幅を増やす分かれ道になります。 通勤時間を勉強時間に充てる、勉強会などに定期参加する、新しいツールは一度試してみるなど、無理に頑張らなくても新たな知識を吸収できる習慣を早い段階で身につけましょう。 35歳限界説を乗り越えて自分らしいキャリアを歩もう 今はもう存在しない、ITエンジニア35歳限界説。 ただしそれは、「人を年齢で判断しなくなった」というだけで、「いつまでも指示通りにコードを書くだけでよくなった」という話ではありません。 長く活躍し続けるためには、自らの意思でキャリアの方向性を定め、それに向かって経験と行動を積むのが大切です。 なお、もしも「キャリアの方向性に迷っている…」「やっぱり35歳以降のキャリアが不安…」という場合には、キャリアコンサルティングを受けるという手もあります。 キャリアのプロに相談することで、迷いや不安の一番の原因、自分の適性、武器となる実績などを客観視でき、悩みの早期解決につながるでしょう。 少しでも気になった方は、オンライン面談方式で全国どこからでも相談できるキャリア・コンサルティング・ラボをぜひご活用ください。
30代でも社内SEに転職できる？転職成功のプロセスと注意点
社内SEに転職したいけど、スキルや経験に自信がない30代だと難しいかも…と悩んでいませんか？ しかし、社内SEは必ずしも「高いプログラミングスキル」や「若さ」だけで採用されるわけではありません。 本記事では、30代から社内SEに転職できる理由、採用される人の特徴、転職成功のための具体的なプロセスを解説します。 転職前に知っておくべき注意点もまとめたので、社内SEへの転職を目指している30代の方は必見です。 30代から社内SEに転職できる？ 30代から社内SEに転職することは十分可能です。ただし、完全未経験となるとやはりハードルは上がります。ここでは、30代が社内SEに転職できる理由や、未経験者の現実を解説します。 これまでの社会人経験が武器になる 社内SEは、「現場の業務を理解してシステムに落とし込む仕事」です。 そのため、高度なIT技術を持っているだけでは戦力として認められず、現場への深い理解や課題発見力、交渉力など、さまざまなスキルが求められます。 30代は、すでにこれまでの社会人経験を通じて、企業が求める「社会人基礎力」を持っている人が多いです。 企業は、ITスキルと社会人経験を総合的に見て採用を決めるため、30代でも社内SEへの転職は可能だといわれています。 IT・業界経験者なら即戦力に 30代で社内SEを目指す人の中には、IT経験者も少なくありません。未経験者をゼロから育てるには時間もコストもかかりますが、IT経験者なら即戦力としての活躍に期待ができるため、採用されやすくなるでしょう。 また、たとえITの経験がなくても、過去にその業界で働いたことがあるならば採用される確率は上がります。 たとえば、小売業界経験者が小売企業の社内SEに応募する、医療業界経験者が医療法人の社内SEを目指すなどした場合は、ITスキルがそれほど高くなくても「現場を知っている」ことがプラスに働く傾向です。 コミュニケーション能力が重視される 外部のクライアントや実際にシステムを使うユーザーが顧客のシステムエンジニアとは異なり、社内SEにとってのお客さんは同じ企業で働く従業員です。 ITに関する知識がほとんどない人と話す機会が非常に多いため、社内SEには「専門用語を使わず説明できる」「相手の困っていることを聞き出せる」といったスキルが求められます。 30代は、これまでの業務経験の中でコミュニケーション能力もある程度育っているとみなされやすいため、コミュニケーション力をうまくアピールできれば転職に成功できるでしょう。 とはいえ、完全未経験だとハードルは上がる 社内SEは30代からでも目指せるものの、やはり完全未経験だと転職難易度が上がります。 20代のうちは今後の伸びしろに期待して採用する「ポテンシャル採用」も多くありますが、30代になるとポテンシャルだけでは採用されにくいです。 同年代の経験者と比較されやすい上、面接官は「なぜ今から社内SEなのか」を疑問に思うので、スキル習得や面接対策が転職成功のカギとなるでしょう。 なお、未経験の場合は、ひとまずヘルプデスクやインフラ運用として入社し、スキルを積んでから社内SEにステップアップするという道もあります。 30代で社内SEに転職できる人の特徴 30代で社内SEに転職できる人には、いくつか共通する特徴があります。どのような共通点があるのか、チェックしていきましょう。 ITの基礎知識や実務経験がある ITに詳しい人や実務経験がある人は、やはり転職活動で有利です。 企業によっては、少人数の社内SEしかおらず、教育体制が万全ではないケースもよくあります。新人教育の時間を十分に確保できない環境が珍しくないため、最低限の教育コストで済むIT精通者の需要は高いです。 なお、今から実務経験を得るのは難しいかもしれませんが、基礎知識であれば習得できます。 「一通りのIT用語がわかれば十分」と考える企業も多いので、スキルや経験に不足を感じる場合は自らITスキルを磨いてください。 ITを活用した経験を具体的に話せる ITというと「複雑で難解なプログラミング言語を使いこなす」のようなイメージがあるかもしれません。 しかし実際には、コンピューターやインターネットを使って情報を集める、少しの手間を解消させるなどもITに含まれます。 転職活動の場では、単に「ITが好き」「興味がある」とアピールするよりも、「ITを活用して何をしたか」を話したほうが面接官に好印象を残すので、ITの概念を再確認しエピソードを用意しておきましょう。 わかりやすく説明するのが得意 社内SEが相手にするのは、主に現場で働くITにそれほど詳しくない従業員たちです。 「なぜかソフトが動きません」「パソコンがおかしいです」といった、ざっくりとした質問や相談をよくされるため、社内SEは話の内容をわかりやすく整理して、必要なことをかみ砕いて説明できる人が重宝されます。 「相手がわからないポイント」や「相手にもわかる言い方」をすばやく見抜くコミュニケーション能力が高い人ほど、転職成功率が上がります。 指示を待つのではなく自ら考えて動ける 社内SEだからといって、社内のシステム全てに万能に対応できるわけではありません。見たことのないエラーや不具合に直面することも、実際にはよくあります。 そして、そのたびに誰かからの指示を待っていると問題解決までに時間がかかってしまうため、自分で原因を考えて解決策を試す、ダメなら別の方法を試すと、自ら試行錯誤できる人が重宝される傾向です。 特に、少数精鋭で回していて教育システムが整っていない企業ほど、主体性が求められるでしょう。 自分のやりたいことだけにこだわらず柔軟性がある 社内SEは、経営陣の戦略や、現場の「ここを直してほしい」という困りごとを解決するのが仕事です。 自分のこだわりよりも、社内の人たちのニーズを満たすのが重要なので、やりたいことや専門性だけに特化したい人には向かないでしょう。 また、社内SEは開発だけでなく、保守や雑務など業務範囲が多岐に渡ります。エンジニアの仕事だけに専念できる環境ではない場合が多いので、あらゆる業務に柔軟に対応できる人が採用されやすいです。 30代で社内SEに転職するためのプロセス ここからは具体的に、30代で社内SEに転職するための方法を解説します。 スキルの棚卸し・自己分析 30代は豊富な社会人経験があるからこそ、転職活動では実務経験やスキルに注目されます。 一見ITとは関連のないスキルも、社内SEとして働く際に役立つことがあるので、まずはこれまでの経験を振り返り、専門知識や能力を洗い出しましょう。 また、「なぜ30代で転職を決意したのか」「なぜ社内SEなのか」は面接でもよく聞かれる質問です。スムーズに答えるためには自己分析が欠かせないので、自分の考えや価値観の整理も並行して行ってください。 IT学習や資格の取得 たとえ同じ未経験者でも「ITの基礎知識がある人」と「IT用語を何も知らない人」では、前者のほうが採用される可能性は高くなります。 転職への熱意を示す効果もあるので、OSやネットワーク、データベースなどの基本は押さえておくのがおすすめです。 学習した証拠として、資格取得を目指すのも良いでしょう。「ITの経験はありませんが、自主的に勉強して〇〇の資格を取得しました」と言えば、自分のスキルをわかりやすく伝えられるだけでなく、主体性のアピールにもなります。 「自分が狙える社内SE」の情報収集 求人情報を見ながら、企業ごとの「社内SEに求めるレベル」を探るのも重要です。 社内SEの仕事内容は、企業によって大きく異なります。 ヘルプデスクやPC管理が中心という企業がある一方で、社内システムの開発やIT戦略までが業務に含まれる企業もあり、裁量にかなり差があるのです。 大手のほうが即戦力・専門スキルを求められやすいので、今の自分の経験・スキルで採用のチャンスがある企業を冷静に見極めなくてはいけません。 この他、求人票から「企業が必要としているスキル」が見えてくる場合もあるでしょう。 キャリアコンサルティングを受ける 30代での転職は即戦力や専門スキルが求められやすく、なかなか思い通りにいかないことも…。「一人で転職活動をするのが不安」「転職成功率を少しでも上げたい」と考えるなら、キャリアのプロの力を借りるのがおすすめです。 キャリアコンサルティングでは、スキルの棚卸し・自己分析のサポートや、今後目指すべき方向性のアドバイスが受けられます。 「そもそも社内SEに転職すべきか迷っている」のような悩み相談にも利用できるので、まずは自分の思いを打ち明けてみてください。 社内SE向けのアピールポイントを考え、応募する 自己分析やスキルアップ、企業研究などが一通りできたら、気になる企業に応募してみましょう。 なお、応募時に求められることが多い履歴書や職務経歴書は、過去の文言をそのまま使い回すのではなく社内SE向けに内容を作り変えると書類通過率が上がります。 たとえば「○○業務に従事」とするよりも、「○○業務を担当し、Excelを使用して△△の作業時間を短縮した」のように書いたほうが、社内SEとの関連性があると判断されて高評価につながりやすいです。 社内SEに転職したい30代が知っておくべきポイント 社内SEには、普通のエンジニアとは異なる点が多々あります。転職してから「知らなかった…」と後悔しないためにも、知っておいてほしい注意点をまとめました。 スキルアップの限界を感じやすい 一般的なシステムエンジニアはコンピュータシステムの設計・開発・運用を主に担いますが、社内SEの業務は基本的に保守運用です。 新しい技術や上流工程に触れる機会が多くないため、マンネリ化してモチベーションが低下したり、スキルアップの限界を感じたりする人もいます。 自分自身で新たなスキルを学ばなければ「自社独自のシステムにだけ詳しい人」になってしまい、市場価値が下がるリスクがゼロではありません。 専門性を追求しにくい 社内SEは、社内のITを包括的に支える存在です。 そのため、パソコンの初期設定、ネットワークのトラブル対応、他部署の雑用的なIT相談など、業務範囲が多岐に渡りやすいという特徴があります。 幅広い知識や経験を得られる反面、一つの分野に特化して極めるのは難しい環境であることは理解しておきましょう。 給与が低い傾向にある 大手Web系企業のSEと、一般企業の社内SEとでは、社内SEのほうが給与が低くなりやすいです。 社内SEは企業に直接売上をもたらす存在ではないため、事務職や管理部門と同等として扱われることがよくあります。 また、Web系企業のSEに比べると社内SEは高度なプログラミングスキルや上流設計のスキルを求められにくく、これも給与アップにつながらない一因でしょう。 会社のIT環境が整っていないことも 企業によっては、古いシステムをいつまでも使い続けているケースも少なくありません。 「壊れたら直す」というのが慣習で新しいシステムに触れる機会が少ないので、業務がルーティン化しやすく自身の技術力低下が心配になることもあるでしょう。 さらに中には、経営層のIT意識が著しく低いことも。このような企業では、IT投資が「コスト」とみなされて予算削減の対象になりやすいので、IT部門ごと縮小されて将来の不安を感じる可能性があります。 楽な仕事ではない 社内SEは、自社で腰を据えて働ける、社外の人間との交流が少ないという観点から「楽な仕事」「ストレスが少ない仕事」といわれることがよくあります。 しかし、社内のIT全般に対応しなくてはいけない社内SEは、決して楽な仕事ではありません。 システムエラーが起きた際には、休日や夜間でも対応を迫られることがあります。また、パソコンの初期設定やアカウント発行といった雑務も社内SEの仕事である場合が多く、業務範囲が膨大になりやすいです。 楽な仕事だと楽観視しすぎると、転職してから「思っていた仕事と違う」と後悔しやすいので注意しましょう。 ポイントを押さえて30代の社内SE転職を成功させよう 社内SEへの転職は、30代からでも可能です。 しかし経験やスキルによっては転職のハードルが高くなることもあるので、冷静に今の自分を見極め、戦略を立てて行動しましょう。 また、転職に関する不安や悩みがあるときは、キャリアコンサルティングを受けるのがおすすめ。 キャリア・コンサルティング・ラボには、転職やキャリアチェンジに特化した相談プランもあるので、ぜひ活用してみてください！
AI時代に働き方はどう変わる？今のうちからできること5選
人間の働き方は、時代に合わせて常に変化してきました。そして、これから本格的に到来する「ＡＩ時代」では、また新たな働き方の変化が起きるといわれています。 この記事では、これからのAI時代に起きると考えられる、働き方の変化について詳しく解説。 具体的にどのような変化が起きるのか、変化に備えて今からできることは何かなどをお伝えします。 AI時代を迎えても、働き方はまだ大きく変わっていない 今はすでにAI時代に突入していますが、実感として「まだ大きな働き方の変化を感じていない」という方も多くいるのではないでしょうか。 AI時代を迎えても人間の働き方が急変しないのには、いくつかの理由があります。まずはそれらをチェックしていきましょう。 企業の制度・ルール整備が整っていない ビジネスの現場にAIを実装するとなると、新たなルールや制度を設けなくてはいけません。 「誰がAIを管理するのか」「どのような手順で導入を広げるか」「既存の社内システムとどう連携させるか」など、検討すべきことがたくさんあります。 今やっている業務と並行して、AIを導入した場合の新たな制度を整えるのは容易ではないため、実際に私たちの働き方が変わるまでには時間がかかりやすいです。 AI導入に保守的な企業も多い プライベートで生成AIを使う人は増えましたが、ビジネスではAI導入に保守的な企業も珍しくなく、このような実態も働き方が変わりにくい理由となっています。 AIは急速なスピードで進化し続けているものの、まだまだ「指示の解釈を間違える」「誤った回答をする」など、間違えることも多いです。安心して仕事を任せられるほどにはAIの精度が上がっていないと判断して、AI導入を見送っている企業は少なくありません。 また、日本には古い体質の企業も多く残っており、AI導入どころかIT化が進んでいない企業もあります。 AIを使いこなせる人がまだ少ない ちょっとした検索や思考の整理などにAIを活用する人は増えていますが、今はまだビジネスシーンでAIを使いこなせる人が少数派です。 仕事で使いこなすには、業務のどの部分をAIに置き換えるか、どのような指示を出せば業務進行がスムーズかなど、いくつもの難しいポイントを的確に見極めなくてはいけません。 現時点でAIを導入するとなると、導入コストだけでなく社員教育にも大きなコストがかかりやすいため、企業は昔ながらの仕事のやり方を継続しがちです。 社会全体が変わるのには時間がかかる そもそも、社会や人間の慣習を変えるのには時間がかかります。たとえば、今となってはビジネスに欠かせない携帯電話やパソコンだって、登場した瞬間からすぐに普及したわけではありません。 AIも同様に、多くの人が「当たり前」として使うようになるまでには、何年もかかると考えられます。 特に今はAIの登場で社会構造や労働市場が根本から変わりつつある転換期であるため、早期に働き方が変わる人・なかなか働き方が変わらない人が二極化しやすいです。 働き方を変えるのが難しい仕事もある AI時代がどれほど進んでも、全ての仕事をAIで代替するのは不可能であり、職種によっては働き方を変えるのが困難なケースもあります。 たとえば大きな責任が伴う仕事、相手との信頼関係が重要な仕事、マニュアル通りではない柔軟な対応が求められる仕事などは、AIへの置き換えが難しいでしょう。 このような仕事では、業務の一部がAIに置き換わることはあっても、人間が担う役割の大きさはそれほど変わらないため、働き方にも変化が加わりにくいです。 それでも「AI時代は働き方が変わる」といわれている理由 AI時代における働き方の変化には、上記で挙げた通りまだ課題が多いです。しかし、以下のような理由から、今後は確実に働き方が変わっていくと見られています。 AIの性能はどんどん向上している AIは、今最も急速な進化を遂げているシステムといっても過言ではありません。 現時点では精度の問題からビジネスへの導入が難しくても、近い将来には性能が劇的に向上して、ビジネスのさまざまな場面で活用されることが見込まれています。 「今の職場はAI導入を検討していないから、今後も自分の働き方は変わらないだろう」とのんびりしていると、あっという間にAIが進化して状況が変わる可能性があるのです。 AIを導入する企業は増加傾向にある 以前は、AIを導入する企業は一部のIT企業や大手企業だけでした。しかし近年は、その他の企業でもAI導入の検討や試験運用が進んでおり、AIを仕事に使う企業が増えています。 また、AIを導入する企業が増えたことにより、ＡＩ市場が活発になってサービスも多様化している傾向です。低コストで導入できるAIシステムも数多く登場しており、コスト面から導入を見送っていた企業も、今後は次々にAI導入を進めるでしょう。 深刻な人手不足に直面している 現在の日本は少子高齢化を背景に、深刻な人手不足問題を抱えています。 「応募者が集まらない」「ベテランが退職する」といった人手不足の課題を解消するための手段としても、AIには期待が集まっているのです。 そのため、AIは今後「導入するかしないか企業が決める」というよりかは「労働力不足を補うために導入せざるを得ないもの」として扱われる可能性があります。 AI化の流れは止まらないため、人間は働き方の変化から逃れられません。 AI時代、人間の働き方はどう変わる？ では具体的に、AI時代の人間の働き方はどのように変わっていくのでしょうか。ここでは、5つの仮説を立ててみました。 今以上に「AIありき」の働き方になる 今は「AIを使った働き方をしている人」と「AIを使わず働いている人」が混在していますが、時代が進めば社会全体が「AIを使用して働くのが当たり前」というスタンスになる可能性があります。 たとえば今でいう電卓やパソコンのように、職種を問わずさまざまな仕事でAIが用いられるようになるでしょう。 議事録や資料の作成、メールの下書き、情報収集といった業務はAIが担うようになり、このような作業は「AIでベースを作ってから人間が調整する」という働き方が標準になるかもしれません。 定型業務が大幅に減少する・新しい仕事が生まれる AIは、あらかじめパターンが決められているルーティンワークが得意です。そのため、書類の整理やデータ入力といった定型業務の大半はAIによって自動化され、人間が作業をする機会は減少すると考えられています。 しかし一方で、AIをビジネスで使用するようになれば、今までにはなかった「AIを管理する」という仕事が生まれるでしょう。 AIは自発的にはやるべき仕事を見つけられないうえ、出力した内容が誤っている場合もあるため、AIに指示を出したり出力内容を確認したりする役割の人間が必要となります。 一人あたりの仕事量が増える可能性がある 人間は体が一つである以上、可能なマルチタスクには限度があります。しかし、AIの補助が入れば同時に進行できるタスクが増え、今より業務効率が上がるでしょう。 そして一人あたりの生産性が上がれば、任される仕事量も今より増える可能性があります。 「仕事量が増える」と聞くと、今よりハードな働き方を強いられるイメージを持つかもしれません。しかし実際はAIのサポートにより、今より業務量は多いのに少ない負担で働けるという未来もあり得ます。 労働時間や日数が減少する可能性がある AIを使用すれば、今まで人間が丸一日かけて行っていた業務を、半日で完了させられるようになるかもしれません。 このようにAIに任せられる仕事が増えることで、給与減額なしの「週休3日制」や「労働時間短縮」といった働き方の実現が期待されています。 ただしこちらの予想に関しては、効率化したぶんだけ別の業務が追加され、人間の労働時間にはさほど変化がないのではという指摘もあります。 単にAIの進化だけでなく、経済や制度の影響も大きく関与する問題であるため、今後の動向に注目です。 採用や評価の基準が変わり、働き方がより多様化する 採用や社内評価において今はまだ「AIが使えるかどうか」は、それほど重要な基準ではありません。しかし今後は重要視される可能性が高く、職種によっては「使えるのが当然」とする企業も増える見通しです。 また、ＡＩとの協働により一人でできることが増えるので、個人事業主・フリーランスといった自律的な働き方を選ぶ人が多くなると考えられています。 企業に所属して働く場合でも、フルリモートで自宅から高い成果を出したり、副業で新しい仕事に挑戦したりする働き方が広がり、今以上に多様な働き方が浸透するでしょう。 AI時代の働き方に適応するため、今からできること AI時代の進行により、今後働き方が変わるのはほぼ確実といえるでしょう。そんな中、これからの変化に備えて今のうちから取り掛かれる行動もあります。 最後は、AI時代の働き方に対応するために、今から始めてほしいことを紹介します。 AIを日常的に使ってみる 「AIに一切触れたことがありません」では、今後は選択できる働き方がかなり限られてしまうと予想されます。そのため、仕事・プライベート問わず、使用できる場面では積極的にAIを使ってみることから始めてみてください。 AIに触れる機会が増えれば、AIの特性や強みが見えてきます。「AIに任せる仕事」と「自分でやる仕事」の線引きが自然とできるようになり、AIスキルが高まるはずです。 ただし、AIの回答を鵜呑みにしすぎると「自分で考える力」が弱くなるリスクがあるため、AIを過信しすぎないように注意しましょう。 「新しいもの」に対する抵抗を減らす 新しいツール、新しい働き方、新しい仕事のやり方などが次々登場する流れは、今後もしばらく止まらないでしょう。 そのためAI時代のビジネスパーソンには、年齢や経験にかかわらず定期的に「学び直し」をすることが求められます。 自分には関係ない、今のままでうまくいっていると考えるのではなく、新しいものに対して興味を持ち、「まずはやってみる」という姿勢でいるのが何よりも大切です。 コミュニケーション能力を磨く 人間には不可能な高速処理・長時間稼働ができるのはAIの強みですが、仕事はそれらの能力だけではスムーズに進行しません。 仕事は他者との連携や信頼関係ありきで進むことも多いため、周囲と円滑な関係を築くのに欠かせないコミュニケーション能力は引き続き求められるでしょう。 特に、相手に寄り添う共感力や、声のトーン・表情などから言いたいことを理解する文脈理解力は、AIには持ち得ないスキルです。 課題発見力を鍛える AIは出された指示には応えられますが、「そもそも何が課題なのか」を自ら見つけることはできません。そのため、AI時代のビジネスシーンでは、AIを使いこなせる課題発見力を持つ人が重宝されるでしょう。 課題発見力を鍛えるには「理想の状態」と「現状」のギャップを洗い出し、それを正しく言語化して「なぜ？」と深掘りするのが有効です。感覚に頼るのではなく論理的に考え、多角的な視点を意識してください。 キャリアコンサルティングを受ける AI時代はまだ幕を開けたばかりであり、ここからどうなっていくのか不透明な部分がたくさんあります。 今後予期せぬ変化に見舞われても自身のキャリアの方向性を見失わないように、今のうちからキャリアコンサルティングを受けておくのも効果的な準備の一つといえるでしょう。 専門知識を持つプロに相談することで、AI時代を見据えつつ、今後目指したい働き方の方向性が早く定まります。 方向性が決まれば「本当に自分が今やるべき行動」も見えてくるので、最短ルートで理想のキャリアが描けるはずです。 AI時代の到来で変わる働き方に備えて、今できることをやろう AI時代に、人間の働き方が変わるのは避けられません。 変化が起きても柔軟に対応できるよう、今のうちからできる行動を積み重ねて備えておくのが重要です。 人間はどうしても先の見えない未来に不安を覚えがちですが、AI時代の働き方の変化によって、今以上に自分に合う働き方ができる可能性もあります。 未来の選択肢を広げるためにも、今できることから一つずつ取り組んでみてくださいね。
AI時代に重要となるキャリア設計。考え方・やり方を具体的に解説
2022年、OpenAI社が開発した生成AI「ChatGPT」が一般公開され、瞬く間にAIブームに火がつきました。 AI音声アシスタントや産業用AIロボットなどもどんどん普及しており、今はAIが社会やビジネスへ本格的に浸透しつつある「AI時代」を迎えているといえるでしょう。 しかし、AI時代はまだ幕を開けたばかりです。そのため、これからどうなるのか不透明な部分が多く、キャリア設計がうまくできない…とお悩みの方も多いのではないでしょうか。 今回は「AI時代のキャリア設計」に焦点を当て、具体的な考え方・やり方をわかりやすく解説します。 そもそもキャリア設計とは？似た言葉との違い 理想の働き方やライフスタイル、将来なりたい姿を明確にして、主体的に構想・設計することを「キャリア設計」といいます。 昇進・昇給といった社内でのキャリアだけでなく、職業人生全体の充実を考えるのが、キャリア設計の大きな特徴。 AI時代のキャリア設計では、生成AIやその他自動化技術の進化を「脅威」ではなく「便利なツール」と捉えた上で、自分に合う仕事や働き方を設計する必要があります。 なお、キャリアに関する言葉は似た表現がいくつもあって「違いがよくわからない…」という人も少なくありません。ここではキャリア設計と混同されやすい「キャリア形成」「キャリアプラン」「キャリアパス」との違いを解説しましょう。 キャリア形成との相違点 キャリア形成とは、将来の目標やありたい姿をイメージし、それに向けて計画的に課題の克服や経験の蓄積を行うプロセスです。 キャリア設計が未来の「設計図」「計画」であるのに対し、キャリア形成は設計をもとに経験やスキルを積み上げる「活動」を指しています。 そのため、どちらか片方だけではなく両方行うのが理想的です。 キャリアプランとの相違点 キャリアプランとは、仕事や働き方の「将来的にこうなりたい」という目標を実現するために立てる行動計画です。 「計画を立てる」という点ではキャリア設計と同じですが、キャリアプランは転職やキャリアアップ、働き方の転換といった仕事の計画に特化しています。 一方、キャリア設計は仕事と私生活を含めた職業人生全体の計画であるのが違いです。 キャリアパスとの相違点 キャリアパスとは、企業が従業員に示す昇進・昇格のルートです。 企業内で特定の役職やポジションに就くことをゴールとしており、ルートには「どのような業務経験を積み、どのようなスキルを習得すべきか」が盛り込まれています。 「個人が主体」となって自由に描くキャリア設計とは異なり、キャリアパスは「企業が主体」かつ組織内のキャリアに限定されているのが特徴です。 AI時代にキャリア設計をする目的 キャリア設計の重要性は前々から説かれていましたが、AI時代を迎えた今はより重要性が高まっているといわれています。ここでは、AI時代にキャリア設計をする目的を理解していきましょう。 「自分らしさ」を見つけてキャリアの主導権を握る AI時代のキャリア設計では、「自分らしさ」を見つけるのが重要な目的となります。 キャリアは、自分一人の力でコントロールできるものではありません。異動や転勤を命じられる、AI技術の発展により業務内容が変わるなど、予期せぬ変化を強いられる場面が多々あります。 ですが、変化を強いられて迷いが生じやすい場面でも、キャリア設計で自分のありたい姿や自分らしい働き方の「軸」ができていれば、迷うことなく理想の未来に向かって自らキャリアを進められるでしょう。 AI時代にマッチした「学び直し」の環境を作る AI時代は、これまでの時代とは比べ物にならないくらい、物事が変化するスピードが速いです。AIの性能向上ペースは加速し続けており、それに伴い人間に求められる職種やスキルも急速に変化しています。 そのためAI時代のキャリア設計では、「技術や市場は急激に変わるもの」というのを前提にして、柔軟にリスキリングできる状態を作るのも一つの目的。 計画を綿密に固めてしまうのではなく、ある程度ゆとりのある計画を立てることで、時々に応じた「今必要な知識・スキル」を学び直せてAI時代に乗り遅れるリスクを防ぎます。 「自分にしか出せない人間力」を明確にする AI時代が進めば、簡単な定型業務や情報処理業務などは完全にAIに置き換わる可能性があります。 一方、AIが苦手とする共感力、課題発見力、倫理観、リーダーシップといったスキルは、今以上に需要が高まるでしょう。 このような今後求められる人間力の中から、特に「自分が得意とする人間力」を見つけるのも、AI時代のキャリア設計の目的です。 自分だけの強みを把握し、それを伸ばしていければ、今後どれだけAIが普及しても代替できない人材として重宝されます。 AI時代のキャリア設計を考えるときに重要な3ステップ AI時代のキャリア設計を考える上で重要となるのが、「Will・Can・Must」のビジネスフレームワークです。このフレームワークを活用し、自己理解や目標を整理しましょう。 Will（やりたいこと） 将来どうなりたいか、どんな仕事・働き方がしたいかなどを考え、理想の将来像を描きます。 これまでの経験の中で特に楽しいと思えた仕事や、やりがいを感じた場面などを振り返ると、理想が具体的になりやすいでしょう。また、憧れている人物の姿を参考にするのも効果的です。 全てが画一的になりやすいAI時代だからこそ、「心が震える瞬間」や「本当に成し遂げたいこと」といった、自分の価値観を深掘りするのが強力な推進力となります。 Can（できること・得意なこと） やりたい・やりたくないは抜きにして、現在の自分の能力・スキル・経験を客観視します。 なお、「〇〇の業務経験」「△△の資格」といったわかりやすい能力・スキルだけでなく、業務遂行に必要なコミュニケーション能力や忍耐力、論理的思考力といった内面的要素も立派なスキルです。 これからの時代は、AIが持ち得ない内面的スキルに注目される機会が多くなるため、きちんと把握してCanに含めておきましょう。 なかなか思いつかない場合は、周囲の人にフィードバックをもらったり、生成AIや診断ツールを活用したりするのもおすすめです。 Must（求められること・やるべきこと） 所属する組織で期待されている役割、社会のニーズ、果たすべき責任を理解します。 会社が抱える課題に注目したり、評価基準を参考にしたりすると、理解が進みやすいでしょう。 また、ビジネスの現場におけるAI導入は、今後ますます拡大する見込みです。そのため現状では仕事でAIに触れる機会が少ない場合でも、これからのAI時代を見据えて「自分の市場価値を上げるためにやるべきこと」を見つけるのがポイントになります。 AI時代のキャリア設計のやり方 ここからは、より具体的にキャリア設計のやり方を解説していきます。 自己理解・社会理解を深める 一つ前の項目で説明した「Will・Can・Must」のフレームワークを使って、まずは自己理解を深めます。「What（何をするか）」だけではなく、「Why（なぜ、どう生きたいか）」にも焦点を当てるのがポイントです。 また、ある程度自己理解ができたら、社会の仕組みやニーズ、雇用環境のトレンドなどを把握する社会理解も深めていきましょう。 自分自身と社会の両方を深く理解することで「自分が社会でどう価値を発揮できるか」を見極めやすくなります。 ありたい姿・なりたい自分を明確にする 深めた自己理解・社会理解をもとに「将来の理想の自分」を具体的にイメージし、目標を設定します。 ただし、これからのAI時代は予期せぬ変化が多発する可能性が高いです。そのため、10年後・20年後のような長期的な括りで目標を定めるのではなく、3年後・5年後といった短中期的な括りで目標設定したほうが良いでしょう。 AI時代を見据えつつ、どのようなスキルを身につけていたいか、どんなポジションで仕事がしたいか、どんなライフスタイルを送っていたいかなどを考えてみてください。 キャリアロードマップを計画し、今やるべき行動を決める 設定した目標から逆算して「今何をすべきか」を明確化したキャリアロードマップを計画します。現状と理想のギャップを把握し、ギャップを埋めるために必要な行動を可視化しましょう。 なお、計画通りに進まないケースも珍しくないため、計画には柔軟性を持たせるのが非常に重要です。 いつ発生するのか予測できない変化を想定し、「もしも異動になった場合はこうする」「もしも健康状態に変化があった場合はこうする」など、状況別に複数の計画を用意している人もいます。 AI時代のキャリア設計で必要なアクション AI時代にマッチしたアクションを取ることで、キャリア設計はより成功につながりやすくなります。ここでは、AI時代のキャリア設計で必要なアクションをまとめました。 自己分析にAIを活用する AIだけに頼るのはNGですが、自己分析をする際は生成AIを活用してみましょう。 AIは、客観的なデータや多角的な視点から分析するのが得意です。そのため、AIと対話を繰り返すと自然と自分を深掘りでき、自己理解が深まりやすいといわれています。 ただし、AIを活用して自己分析をするには、AIに適切な指示（プロンプト）を出さなくてはいけません。 たとえば「あなたは優秀なキャリアコーチです。これからキャリア設計のための自己分析をサポートしてください。私の回答を深掘りして、私が自分自身の強みや価値観に気づけるよう導いてください」のようにプロンプトを出せば、AIから鋭い深掘りを引き出せるでしょう。 また、AIからの質問には、取り繕わずに本音で答える必要があります。 AIツールを日常的に使用する AI時代が進むほどに「AIを使いこなせる人材かどうか」が、さまざまな場面で重要視されるでしょう。 そのため、今のうちからAIを日常的に使用し、基本的な知識を身につけておくのがおすすめ。 「プライベートで使うAIが、キャリアに良い影響をもたらすのか」と疑問視する方もいるかもしれませんが、AIを日常使いすれば自然とAIリテラシーが高まり、プロンプトの出し方も上達します。 ゆくゆくAIと協働する土台になるので、まずは自らAIに歩み寄り慣れておきましょう。 「実験的に学ぶ」を意識する 変化が激しいAI時代のキャリア設計は、一度作ったら終わりではない「不完全な設計図」です。性能向上や新しいAIツールの登場により、現時点の計画が途中で機能しなくなる可能性は十分あります。 そのため、「計画を完璧に遂行すること」に重きを置くのではなく「実験的に学び続けること」を意識するのが重要です。 新しいAIツールや知らない機能と出会った際、自ら触れて知識を増やす「実験」ができるかどうかで、将来のキャリアの幅に大きな影響を与えます。 ポートフォリオ型のキャリア設計をする AI時代には、ポートフォリオ型のキャリア設計をするのもおすすめです。 ポートフォリオ型のキャリアとは、単一の企業や職種に依存せず、複数の仕事や肩書きを掛け持ちして独自のキャリアを形成することを指します。複数の「小さなキャリア」を同時並行で育てる設計により、多彩な実績や能力を獲得でき、自分だけの市場価値を高められるでしょう。 また、収入源が分散されるため、AI時代という予測不可能な激変期における最強のリスクヘッジにもなります。 AI時代の進化に流されないために、今キャリア設計が必要 進化・変化の激しいAI時代を生き抜くためには、キャリア設計が必要です。 とはいえ、予測不可能なAI時代だからこそ、キャリア設計を「難しい」と感じる人も多いでしょう。さまざまなAIツールもキャリア設計に役立つものの、やはりデータ・効率化といった観点だけでは導き出せないものがありますよね。 AI時代のキャリア設計に迷ったときや、AI時代特有のキャリア不安を感じているときは、プロのキャリアコンサルティングを受けるのも一つの手です。 AIは指示を出せば無数の選択肢を提案してきますが、その中にはもっともらしい嘘やあなたの価値観には合わない一般論も混ざっています。一方、キャリアコンサルティングであれば、あなたの価値観やライフステージに合ったものを人間ならではの視点で絞り込み、的確な提案をしてくれるでしょう。 AIに埋もれず、かつ「自分らしさ」を大切にしながら市場価値を高める計画を、キャリアのプロと一緒に考えてみませんか。 ※AI時代のキャリア設計の考え方は、こちらの記事で詳しくご紹介しています！
AI時代に求められる人材とは？必要なスキルや注意点を解説
AIの進化により、私たちの暮らしや働き方は変わってきています。 そして、社会が変われば「求められる人材」の定義も変わるもの。これからの時代を生き抜くためには、自分の価値観やスキルをアップデートして「AI時代に求められる人材」にならなくてはいけません。 この記事では、AI時代に求められる人材の特徴や身につけるべきスキルについて詳しく解説します。 注意点もお伝えするので、ぜひ最後までご覧ください！ 過去とAI時代、人材に求められるものの変化 AI時代以前とAI時代とで、人材に求められるものはどう変化したのでしょうか。まずは、過去とAI時代における求められるものをそれぞれ比較してみます。 AI時代以前の人材に求められたもの 昭和の日本社会では、主に「勤勉さ・従順さ・協調性」という特徴を持つ人材が求められる傾向にありました。 ワークライフバランスやハラスメントの定義がまだ曖昧だった時代、休まず働く勤勉さや上司の意向を優先する従順さは非常に重宝されたのです。また、あらゆる作業を人力でこなしていて人との連携が欠かせなかったので、組織の輪を大切にする協調性も必須でした。 長期不況に陥った平成では、限られた予算と人員で最大の利益を生むことを重視する企業が増えます。人材に求められるものは、主に「即戦力・コスト意識・IT化への適応」へと変化していきました。 AI時代の人材に求められるもの 令和以降はAIが急速な進化を遂げ、今は「AI時代」を迎えています。 そしてAI時代では、主に「AI活用力・柔軟な適応力・人間ならではの強み」を持つ人材が求められる傾向です。 AIに置き換わる業務が増えていく中で、AIを活用できる側にならなければ、時代に取り残されやすくなります。また、柔軟性や人間ならではの強みを持つ人材は、AIでの代替が難しく市場価値がより高まる見込みです。 AI時代に求められる人材とは？ 「AI活用力・柔軟な適応力・人間ならではの強み」を持つ人材とは、どのような人材なのでしょうか。ここからはより具体的に、AI時代に求められる人材の特徴について解説します。 AIを使いこなせる人材 これからの時代は、AIを恐れたり遠ざけたりするのではなく「便利な仕事道具」として業務に取り入れ、自ら生産性を高められる人材が社会から求められます。 なお、ゆくゆくはAIを使って仕事をするのが今以上に当たり前になる可能性が高いため、ただAIに仕事を任せるだけでは「AIを使いこなしている」とはいえません。 AIを使いこなすには、AIの得意・不得意をきちんと理解しつつ、「どう使えば仕事の質が上がるか」を考えるスキルが必要です。 自分で考え、判断できる人材 こちらの問いに対し、いくつもの可能性や選択肢の候補を一瞬で挙げてくれるのはAIの魅力です。 しかし、それらが本当に正しい情報なのか、リスクはないのか、複数の候補の中からどれを採用するかなどは、人間が判断しなくてはいけません。 したがって、AIを使って幅広い可能性を検討したうえで、責任を持って自ら最終判断ができる人材がAI時代では求められるでしょう。 特にAI時代は、全てをAIに丸投げして思考停止に陥る人が増えるリスクも懸念されているため、自分で考えられる人材は評価されます。 課題や問題を発見できる人材 自発性を持たないAIは、人間からの問いかけや指示がなければ何も実行しません。「考えて」「分析して」と指示されない限り動かないので、違和感や課題にAI自らが気づくのは難しいです。 そのため、自ら客観的に分析して、まだ表面化していない問題を見つけ出すスキルを持つ人材は、AI時代に重宝されるといわれています。 課題発見力が高い人は、「何か変」ではなく「ここがおかしい」とAIへの入力も的確になりやすいので、必然的にAIを使いこなすことにもつながりやすいです。 変化に柔軟な人材 AIの普及により、仕事の定義や進め方、雇用のあり方などは、今後も変わっていくと見られています。 新しいツール、新しい働き方、新しい仕事のやり方などが次々と誕生するため、「AI時代は変化して当たり前」という新たな常識に柔軟に適応できる人材ほど、社会から求められるでしょう。 「一度やり方を覚えたらもう学ばなくていい」と考えるのではなく、「必要に応じてどんどん自分をアップデートする」と考えられる人ほど、その姿勢が武器になります。 専門性を持つ人材 平成の時代から人材に求められていた専門性は、AI時代においても引き続き重要視されています。 「AIがあれば、人間は専門知識を持たなくていいのでは？」と思うかもしれませんが、AIは人間と違って一つの分野に特化する専門性を持ちません。 それゆえに誤った情報を出力したり、人間側の間違いを見落としたりすることもよくあります。 AIに的確に指示を出し、AIの回答の正誤を見極めるためには、積み重ねた専門知識や現場での経験が不可欠です。 創造力や企画力がある人材 AIが出力する回答は過去のデータの再構築であり、完全なオリジナルではありません。 だからこそ、過去の前例にとらわれない独自の創造力を持つ人材や、0から1を生み出せる企画力がある人材はAI時代に求められます。 AI時代が進めば進むほど、社会全体が画一的になりやすいため、画期的なアイデアを持つ人は貴重な人材として扱われるでしょう。 新しい情報や異分野にも積極的に興味を示し、思考の枠を広げてみてください。 AIにはない価値を提供できる人材 現場での実作業、臨機応変な対応、人と心を通わせるコミュニケーションなどは、人間にしか提供できない価値です。 自動化できる仕事はどんどんAIへの代替が進むからこそ、今後はこのような人間独自の強みを持つ人材が社会から求められます。 AI時代がどれだけ進んだとしても、現場で試行錯誤した経験や、その経験からしか得られない独自の視点は自分だけの強みになるでしょう。 AI時代に求められる人材になる方法 AI時代に求められる人材になるためには、何か一つの分野を突出して磨くのではなく、「AI活用力・柔軟な適応力・人間ならではの強み」を網羅的に伸ばす必要があります。より具体的に、スキルの身につけ方や成長のポイントをお伝えしましょう。 AIを使い倒す 「AIは仕事で使えるらしい」「便利らしい」という知識を持っているだけでは、AIスキルは身につきません。 何に使えて、どう便利なのかを理解するためにも、自らの業務にAIを組み込んで実践的なスキルを養いましょう。 AIを日常的に使用することで、的確に指示する力や情報を見極める力が育ちます。また、「新しいものを学んで使いこなせるようになった」という成功体験があると、今後新しい仕組みやツールが登場したときも苦手意識を持ちにくいです。 専門知識を身につける 専門分野に関する内容でも、一般知識程度の質問であればAIは回答できます。 しかし、やはり踏み込んだ知識や経験に基づいた情報をAIから引き出すことは不可能なので、専門性の向上は常に意識しましょう。 そもそも、こちらに専門知識がなければ適切な問いを立てられません。さらに、AIの間違いにも気づけないため、AIを使って仕事の効率を上げるどころか、かえって効率ダウンを招くリスクがあります。 自分の強みを把握する AI時代は「人間らしい強み」を持つ人材が求められますが、強みを見つけるためには自分自身をじっくり振り返る必要があります。 普段、なかなか自分を振り返る時間が取れず、自分の強みに気づけていない人は珍しくないため、一度徹底的に自己分析をして自分の強みを洗い出してみましょう。 なお、強みは仕事の成果に直結する資格や、作業スキル以外の要素も含みます。たとえば「協調性や傾聴力がある」「主体的に行動できる」「論理的思考が得意」なども、立派な強みです。 倫理とAIガバナンスへの理解を深める 今後AI時代が進めば、個人情報の取り扱いや著作権、AI利用によるリスク管理などの観点はさらに厳格化されると予想されます。 安全かつ健全にAIを運用できる人材がより求められる時代となるため、今のうちから倫理観を高めるとともに、AIガバナンスへの理解を深めましょう。 AIガバナンスとは、AIを安全に使用するための仕組みやルールのことです。経済産業省が無料でガイドラインを公開しているので、よければ一度目を通してみてください。 信頼関係構築力を磨く AIは、学習した人間の感情のデータに基づいて共感しているように振る舞うことはできますが、本当に共感したり相手に寄り添ったりはできません。 真剣に他者と向き合う、心のこもった言葉をかけるといった言動で相手と信頼関係を築けるのは、人間独自のヒューマンスキルです。 このスキルを高めるためには、コミュニケーション能力や傾聴力、非言語サインに気づく力の向上を目指す必要があります。併せて、「約束を守る」「嘘をつかない」といった姿勢を見せるのも忘れてはいけません。 振り返りを習慣にする 仕事や勉強の後には、「なぜ上手くいったのか」「より効率化する方法はないか」などを振り返って考えるのを習慣にしましょう。 振り返りの重要性はAI時代より前から説かれていましたが、新しいツールが次々登場して日々「小さな改善」が欠かせないAI時代では、より重要度が高まっています。 また、変化の激しいAI時代は、常に「さらに便利なやり方や方法はないか？」と見直せる人が、変化への対応が早く評価されやすいです。 キャリアコンサルティングを受ける AI時代に求められる人材になるためには、AIスキルの強化、ヒューマンスキルや専門性の向上、強みの再発見など、やるべきことがたくさんあります。一人で並行してやれることには限度があるため、キャリアコンサルティングを活用して考えを整理するのを効率化するのがおすすめです。 キャリアコンサルティングを受けると、こちらの話を丁寧に深掘りしたうえで、自己分析のサポートをしてもらえます。 自分に合った伸ばすべき専門性や学習ルートなども提案してもらえるので、回り道をすることなくスピーディに成長できるはずです。 AI時代に求められる人材を目指す際の注意点 「AI時代に求められる人材になること」を意識するのは重要ですが、いくつか注意点もあります。ここでは、大切な3つのポイントを解説します。 AIを使う本質を見失わない 最新のAIツールや指示出しのテクニックを覚える＝AIを使いこなす、ではありません。 AIに関する知識を増やしたところで、「それを用いてどのような成果を出すのか」「どんな課題を解決するのか」という本質が見えていなければ、AIを使いこなしているとはいえないのです。 どれだけ優れたシステムだとしても、AIはあくまで道具です。AIを使うこと自体を目的とするのではなく、目的達成のためにAIを使うというスタンスを保ってください。 人間らしさを軽視しない 「これからはAIの時代」は事実ですが、「だからデータや論理、効率化が全て」という考え方は間違いです。むしろ、AI時代が進むほどに、人間しか持たない「人間味」「感情を動かす力」の希少価値は高まります。 対人スキルや熱意、倫理観といった部分をないがしろにすると「AIのような人間」になってしまいますが、そのような人材が一番AIに代替されやすいので注意しましょう。 時代のスピードに焦らない AI時代はこれまでの時代以上に変化のスピードが速く、次々と新しいAIサービスやトレンドが登場します。 新しい情報を積極的にキャッチしようとする姿勢は大切ですが、全てのトレンドに乗るのは不可能なため、過剰に「乗り遅れないようにしないと」と焦る必要はありません。 全てを追おうとすると、あれこれ手を出しすぎて結果的に全てのスキルが中途半端になってしまうリスクがあります。 AI時代を担う、求められる人材へと成長していこう AI時代の到来により、仕事のあり方は根本から変わりつつあり、それに伴って人材に求められるものも変わってきています。社会で活躍し続けるためには、働く人のほとんど全員が「これからの時代に合う、求められる人材」へと進化する必要があるでしょう。 いきなりガラリと働き方や生活を変える必要はないので、自分にできることから一つずつ積み重ねて、成長を目指してくださいね。 また、もしも「自分に合う成長方法がわからない」「自分の強みって何？」と躓いたときには、ぜひキャリアコンサルティングの利用を検討してみてください！ ※AI時代のキャリア形成が気になる方には、こちらの記事もおすすめです！ https://career-lab.biz/column/ai_career02/
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ITエンジニアの「35歳限界説」とは？限界を超えるキャリア戦略
IT業界で働くエンジニアなら、誰もが一度は「ITエンジニアは35歳が限界」という説を耳にしたことがあるでしょう。 ただし、これは1990年代後半から2000年代初頭にかけて広まった古い俗説であり、今のIT業界には35歳を超えても活躍するエンジニアが多くいます。 とはいえ、30代はITエンジニアにとって、キャリアの転換期となりやすい時期であるのも事実。 そこでこの記事では、ITエンジニア35歳限界説が生まれた背景や現在を取り巻く状況、今後のキャリア戦略などについて解説します。 「ITエンジニア35歳限界説」とは ITエンジニア35歳限界説とは、昔の日本のIT業界で広まった「エンジニアは35歳前後まで」「それ以降は管理職や上流工程へ移るべき」という俗説です。 35歳以上でITエンジニアを続ける、管理職以外の道を目指すというキャリアモデルがほとんど存在しなかったため、「ITエンジニア35歳定年説」とも呼ばれていました。 なお、現在は大幅にキャリアモデルが増えており、ITエンジニアが持つキャリアの選択肢は豊富です。 ただし、選択肢が広がったからこそ、現代のITエンジニアは自らの意思でキャリア形成しなくてはいけなくなりました。 置かれている状況は変わったものの、ITエンジニアが30代半ばでキャリアの分岐点を迎えやすいのは、今も昔も変わらないといえるでしょう。 ITエンジニア35歳限界説が生まれた背景 そもそも、なぜITエンジニア35歳限界説が生まれたのでしょうか。まずは、俗説が生まれた歴史的背景を解説します。 過酷な労働環境・急速な技術変化に対応しにくいと考えられた かつてのIT業界は今以上に過酷な労働環境の職場が多く、エンジニアは長時間労働や夜間対応を強いられることも珍しくありませんでした。 そのため、家庭を持っていて仕事だけに専念しにくかったり、体力の衰えを実感したりしやすい35歳前後が現場で働ける限界だといわれていたのです。 また、変化の激しいIT業界では、新たな技術や知識を吸収する速さも重要なスキルと見なされます。 「年齢を重ねたエンジニアは、技術変化のスピードに対応できないのでは」という懸念も、35歳限界説につながった一因でしょう。 管理職への転換が一般的なキャリアモデルだった ITエンジニア35歳限界説が生まれたのはIT黎明期であり、当時はエンジニアがそのまま定年まで勤め上げられるような仕組みがまだありませんでした。 「ITエンジニアは35歳前後で管理職になるもの」という考え方が浸透しすぎた結果、業界ではそれが常識となっていたのです。 さらに、会社側もこの常識を前提としていたため、当時のITエンジニアには管理職にならないと給料が上がりにくい、現場で居場所を失いやすいという現実もありました。 賃金システムと多重下請け構造の問題 現代とは異なり、当時は昔ながらの年功序列の賃金制度を採用している企業が大半でした。 必然的に、勤続年数の長いベテランエンジニアのほうが若手エンジニアより給料が高くなりますが、これを「コストパフォーマンスが悪い」と考える企業も多かったです。 というのも、日本のIT業界は大規模なシステム開発を元請けから下請けへ発注していく「多重下請け構造」になっています。 階層が深くなるほど中間マージンが差し引かれ、下層企業の利益が少なくなるため、企業は利益確保のために「人件費が上がったベテラン」よりも「安い若手」を求めました。 近年、ITエンジニア35歳限界説が消えた要因 今では、ITエンジニア35歳限界説は過去の俗説として扱われています。限界説を消した現代の要因とは何だったのか、チェックしていきましょう。 深刻なIT人材不足 ITエンジニア35歳限界説が消えた一番大きな要因は、業界全体に広がる深刻な人材不足です。 限界説が囁かれた2000年前後は、まだ本格的な人手不足ではありませんでした。しかし、2010年に入るとついに労働需要が供給を上回り、以降はどんどん人手不足が深刻に。 特にIT業界は、あらゆる場面でIT化が進んだことで業界全体の需要が急増し、より人手が足りなくなったのです。 安くて若いエンジニアが入ってこない上にIT需要の急拡大が重なり、今では大多数の企業が「35歳以上のエンジニアにも働いてほしい」と考えています。 過去の経験・知識に対する価値の高騰 昔は、「ITエンジニアは最新技術さえ身につければ勤まる」と考えられていました。 IT分野の歴史が浅かった当時は、まだ「過去を深掘りする重要性」に気づいていない人がほとんどだったのです。 しかし実際には、何十年も昔に導入したITシステムを今なお使っている企業が多くあります。 現代のITエンジニアは最新技術の知識に加えて、過去のシステムへの理解も求められており、過去に対してすでに十分な知識と経験を持つベテランエンジニアの価値が高まっているのです。 成果主義企業の増加 ITエンジニア35歳限界説が広まった一因に、年功序列型の賃金制度によりベテランエンジニアの人件費が高い問題がありました。 しかし現在は、多くのIT企業が外資系企業の手法を参考にした成果主義の賃金制度を採用しています。 勤続年数が長いから給料を増やすのではなく、実際のスキルと成果で適正に評価する仕組みが業界のスタンダードになったことで、従業員の年齢を気にする企業が激減しました。 技術専門職というキャリアの確立 かつてのIT業界に存在した「35歳になったら管理職」というキャリアモデルは、今はもう常識として機能しなくなりました。 企業によっては、管理職にならない技術専門職というキャリアも一般的になり、以前よりも格段にITエンジニアとして働き続けるハードルが下がっているのです。 また、ITエンジニアからITジェネラリストへ、はたまたITコンサルタントへのように、ITエンジニアからつながるキャリアモデルも増加の一途をたどっています。 働き方の多様化 昔のITエンジニアは、長時間残業や休日出勤など、過酷な環境下で労働を課されることが多くありました。 しかし現代においては、過酷な労働環境は業界全体で是正されつつあり、ワークライフバランスを重視する企業が大幅に増えています。 また、働き方の多様化により、フリーランスやリモートワークといった柔軟な労働スタイルを実現しやすくなったのも大きいでしょう。35歳を超えたITエンジニアも、個々のライフスタイルに考慮しながら働ける環境が整ってきています。 35歳限界説が消えたITエンジニアのキャリアパス かつてはほぼ「管理職一択」だったITエンジニアのキャリアですが、今は複数の選択肢があります。どのような選択肢があるのか、ITエンジニアの主なキャリアパスを紹介しましょう。 ITスペシャリスト ITスペシャリストとは、特定の専門分野において高度な知識と技術を持つ人材のことです。 システム開発の現場で主に働きますがただの作業者ではなく、難易度の高い課題解決や意思決定を行う役割を担っています。 ずっと現場の最前線で活躍でき、自分の得意領域に特化できるので、「ITエンジニアを極めたい」「興味のある専門分野を深く掘り下げたい」と考える人に適しているでしょう。 替えが利かない専門知識を持つ人材は、市場価値も上がりやすいです。 ITジェネラリスト ITジェネラリストとは、システム開発からマネジメント、実際の運用まで広範な知識・経験を持ち、全体を統括する人材のことです。 全体を見渡して最適な判断を下す役割を担っている他、顧客から聞き出した要望をわかりやすく開発チームに伝えたり、チームのバランスを取りながら進行を管理したりと、組織における重要な橋渡し役でもあります。 ITスペシャリストが「狭く深く」タイプであるのに対し、ITジェネラリストは「広く浅く」タイプであるため、複数分野に対応できるスキルが必要です。 プロジェクトマネージャー プロジェクトマネージャーとは、システム開発を行うプロジェクトチームの責任者です。 プロジェクトの計画立案から完了まで全ての工程を統括し、品質・予算・納期の目標を達成しながら、プロジェクトを成功に導く役割を担っています。 現場で自ら手を動かすというよりかは、人やお金、時間を管理する作業のほうが多い仕事なので、マネジメント力やコミュニケーション能力が高い人に向いているでしょう。 独立・フリーランス ITエンジニアは、パソコンとインターネット環境があれば仕事ができるため、他の職種と比べて独立しやすい職業だといわれています。 企業で一通りの実務経験を積み、より柔軟な働き方や選択肢の自由を求めるなら、フリーランスや個人事業主として独立するというキャリアもあるでしょう。 ただし独立には、「興味のあるプロジェクトを自分で選べる」「収入アップが狙える」といったメリットがある一方で、「収入が不安定」「事務作業が増える」などのデメリットもあります。メリット・デメリットをよく考えた上で決断するのが重要です。 キャリアチェンジ ITエンジニアとして培った技術理解や課題解決力を武器に、別の職種にキャリアチェンジするという選択肢もあります。 今と全く異なる職種にチャレンジするのも一案ですが、IT分野の職種であればよりスキルが評価されやすく優遇されるでしょう。 例としては、ITコンサルタント、プロダクトマネージャー、セールスエンジニアなどが挙げられます。 今後のITエンジニアに必要なキャリア戦略 ITエンジニア35歳限界説が消えて、豊富なキャリアの選択肢が生まれたからこそ、自身のキャリアに悩むエンジニアも増えました。ここでは、ITエンジニアが今後自分らしいキャリアを歩むために必要な戦略を解説します。 自分の目指す方向を定める 現代のITエンジニアは自由なキャリアを描けるため、自分の意思で「これからどうなりたいのか」を選ばなくてはいけません。 まずは、自分の強みや適性を理解し、目指す方向を定めるのが第一歩です。 方向性が定まるとスキルやキャリアにも一貫性が出て、将来の選択肢も広がります。 なお、最初から「これが一生の進路だ」と気負う必要はありません。自分の得意分野を探るため、あえてあらゆることに挑戦してみるのも良いでしょう。 ただし、何年もその状態を続けるとスキルが分散してしまうリスクがあるので、あらかじめ期間を決めておくのがおすすめです。 プラスアルファのスキルを身につける IT技術は日々急速に進化しているため、一つの技術だけに依存すると、いつか技術進化のスピードについていけなくなる危険性があります。 そのため、今の専門分野を一本持った状態で、プラスアルファのスキルを磨くのが重要です。 たとえば、セキュリティ分野を専門にしているならネットワークを、データに強いならAIスキルをといったように、今の専門性と隣接する領域であればスキル学習の難易度も下がるでしょう。 学び続けるための仕組みを作る 年齢を重ねてもIT業界で活躍できる人材になるためには、毎日少しずつ技術・業務知識・設計能力を更新しなくてはいけません。 一時期だけ気合いを入れて猛勉強するのではなく、日々自然に学習が続く環境やルールを整えることが、キャリアの幅を増やす分かれ道になります。 通勤時間を勉強時間に充てる、勉強会などに定期参加する、新しいツールは一度試してみるなど、無理に頑張らなくても新たな知識を吸収できる習慣を早い段階で身につけましょう。 35歳限界説を乗り越えて自分らしいキャリアを歩もう 今はもう存在しない、ITエンジニア35歳限界説。 ただしそれは、「人を年齢で判断しなくなった」というだけで、「いつまでも指示通りにコードを書くだけでよくなった」という話ではありません。 長く活躍し続けるためには、自らの意思でキャリアの方向性を定め、それに向かって経験と行動を積むのが大切です。 なお、もしも「キャリアの方向性に迷っている…」「やっぱり35歳以降のキャリアが不安…」という場合には、キャリアコンサルティングを受けるという手もあります。 キャリアのプロに相談することで、迷いや不安の一番の原因、自分の適性、武器となる実績などを客観視でき、悩みの早期解決につながるでしょう。 少しでも気になった方は、オンライン面談方式で全国どこからでも相談できるキャリア・コンサルティング・ラボをぜひご活用ください。
AI時代に重要となるキャリア設計。考え方・やり方を具体的に解説
2022年、OpenAI社が開発した生成AI「ChatGPT」が一般公開され、瞬く間にAIブームに火がつきました。 AI音声アシスタントや産業用AIロボットなどもどんどん普及しており、今はAIが社会やビジネスへ本格的に浸透しつつある「AI時代」を迎えているといえるでしょう。 しかし、AI時代はまだ幕を開けたばかりです。そのため、これからどうなるのか不透明な部分が多く、キャリア設計がうまくできない…とお悩みの方も多いのではないでしょうか。 今回は「AI時代のキャリア設計」に焦点を当て、具体的な考え方・やり方をわかりやすく解説します。 そもそもキャリア設計とは？似た言葉との違い 理想の働き方やライフスタイル、将来なりたい姿を明確にして、主体的に構想・設計することを「キャリア設計」といいます。 昇進・昇給といった社内でのキャリアだけでなく、職業人生全体の充実を考えるのが、キャリア設計の大きな特徴。 AI時代のキャリア設計では、生成AIやその他自動化技術の進化を「脅威」ではなく「便利なツール」と捉えた上で、自分に合う仕事や働き方を設計する必要があります。 なお、キャリアに関する言葉は似た表現がいくつもあって「違いがよくわからない…」という人も少なくありません。ここではキャリア設計と混同されやすい「キャリア形成」「キャリアプラン」「キャリアパス」との違いを解説しましょう。 キャリア形成との相違点 キャリア形成とは、将来の目標やありたい姿をイメージし、それに向けて計画的に課題の克服や経験の蓄積を行うプロセスです。 キャリア設計が未来の「設計図」「計画」であるのに対し、キャリア形成は設計をもとに経験やスキルを積み上げる「活動」を指しています。 そのため、どちらか片方だけではなく両方行うのが理想的です。 キャリアプランとの相違点 キャリアプランとは、仕事や働き方の「将来的にこうなりたい」という目標を実現するために立てる行動計画です。 「計画を立てる」という点ではキャリア設計と同じですが、キャリアプランは転職やキャリアアップ、働き方の転換といった仕事の計画に特化しています。 一方、キャリア設計は仕事と私生活を含めた職業人生全体の計画であるのが違いです。 キャリアパスとの相違点 キャリアパスとは、企業が従業員に示す昇進・昇格のルートです。 企業内で特定の役職やポジションに就くことをゴールとしており、ルートには「どのような業務経験を積み、どのようなスキルを習得すべきか」が盛り込まれています。 「個人が主体」となって自由に描くキャリア設計とは異なり、キャリアパスは「企業が主体」かつ組織内のキャリアに限定されているのが特徴です。 AI時代にキャリア設計をする目的 キャリア設計の重要性は前々から説かれていましたが、AI時代を迎えた今はより重要性が高まっているといわれています。ここでは、AI時代にキャリア設計をする目的を理解していきましょう。 「自分らしさ」を見つけてキャリアの主導権を握る AI時代のキャリア設計では、「自分らしさ」を見つけるのが重要な目的となります。 キャリアは、自分一人の力でコントロールできるものではありません。異動や転勤を命じられる、AI技術の発展により業務内容が変わるなど、予期せぬ変化を強いられる場面が多々あります。 ですが、変化を強いられて迷いが生じやすい場面でも、キャリア設計で自分のありたい姿や自分らしい働き方の「軸」ができていれば、迷うことなく理想の未来に向かって自らキャリアを進められるでしょう。 AI時代にマッチした「学び直し」の環境を作る AI時代は、これまでの時代とは比べ物にならないくらい、物事が変化するスピードが速いです。AIの性能向上ペースは加速し続けており、それに伴い人間に求められる職種やスキルも急速に変化しています。 そのためAI時代のキャリア設計では、「技術や市場は急激に変わるもの」というのを前提にして、柔軟にリスキリングできる状態を作るのも一つの目的。 計画を綿密に固めてしまうのではなく、ある程度ゆとりのある計画を立てることで、時々に応じた「今必要な知識・スキル」を学び直せてAI時代に乗り遅れるリスクを防ぎます。 「自分にしか出せない人間力」を明確にする AI時代が進めば、簡単な定型業務や情報処理業務などは完全にAIに置き換わる可能性があります。 一方、AIが苦手とする共感力、課題発見力、倫理観、リーダーシップといったスキルは、今以上に需要が高まるでしょう。 このような今後求められる人間力の中から、特に「自分が得意とする人間力」を見つけるのも、AI時代のキャリア設計の目的です。 自分だけの強みを把握し、それを伸ばしていければ、今後どれだけAIが普及しても代替できない人材として重宝されます。 AI時代のキャリア設計を考えるときに重要な3ステップ AI時代のキャリア設計を考える上で重要となるのが、「Will・Can・Must」のビジネスフレームワークです。このフレームワークを活用し、自己理解や目標を整理しましょう。 Will（やりたいこと） 将来どうなりたいか、どんな仕事・働き方がしたいかなどを考え、理想の将来像を描きます。 これまでの経験の中で特に楽しいと思えた仕事や、やりがいを感じた場面などを振り返ると、理想が具体的になりやすいでしょう。また、憧れている人物の姿を参考にするのも効果的です。 全てが画一的になりやすいAI時代だからこそ、「心が震える瞬間」や「本当に成し遂げたいこと」といった、自分の価値観を深掘りするのが強力な推進力となります。 Can（できること・得意なこと） やりたい・やりたくないは抜きにして、現在の自分の能力・スキル・経験を客観視します。 なお、「〇〇の業務経験」「△△の資格」といったわかりやすい能力・スキルだけでなく、業務遂行に必要なコミュニケーション能力や忍耐力、論理的思考力といった内面的要素も立派なスキルです。 これからの時代は、AIが持ち得ない内面的スキルに注目される機会が多くなるため、きちんと把握してCanに含めておきましょう。 なかなか思いつかない場合は、周囲の人にフィードバックをもらったり、生成AIや診断ツールを活用したりするのもおすすめです。 Must（求められること・やるべきこと） 所属する組織で期待されている役割、社会のニーズ、果たすべき責任を理解します。 会社が抱える課題に注目したり、評価基準を参考にしたりすると、理解が進みやすいでしょう。 また、ビジネスの現場におけるAI導入は、今後ますます拡大する見込みです。そのため現状では仕事でAIに触れる機会が少ない場合でも、これからのAI時代を見据えて「自分の市場価値を上げるためにやるべきこと」を見つけるのがポイントになります。 AI時代のキャリア設計のやり方 ここからは、より具体的にキャリア設計のやり方を解説していきます。 自己理解・社会理解を深める 一つ前の項目で説明した「Will・Can・Must」のフレームワークを使って、まずは自己理解を深めます。「What（何をするか）」だけではなく、「Why（なぜ、どう生きたいか）」にも焦点を当てるのがポイントです。 また、ある程度自己理解ができたら、社会の仕組みやニーズ、雇用環境のトレンドなどを把握する社会理解も深めていきましょう。 自分自身と社会の両方を深く理解することで「自分が社会でどう価値を発揮できるか」を見極めやすくなります。 ありたい姿・なりたい自分を明確にする 深めた自己理解・社会理解をもとに「将来の理想の自分」を具体的にイメージし、目標を設定します。 ただし、これからのAI時代は予期せぬ変化が多発する可能性が高いです。そのため、10年後・20年後のような長期的な括りで目標を定めるのではなく、3年後・5年後といった短中期的な括りで目標設定したほうが良いでしょう。 AI時代を見据えつつ、どのようなスキルを身につけていたいか、どんなポジションで仕事がしたいか、どんなライフスタイルを送っていたいかなどを考えてみてください。 キャリアロードマップを計画し、今やるべき行動を決める 設定した目標から逆算して「今何をすべきか」を明確化したキャリアロードマップを計画します。現状と理想のギャップを把握し、ギャップを埋めるために必要な行動を可視化しましょう。 なお、計画通りに進まないケースも珍しくないため、計画には柔軟性を持たせるのが非常に重要です。 いつ発生するのか予測できない変化を想定し、「もしも異動になった場合はこうする」「もしも健康状態に変化があった場合はこうする」など、状況別に複数の計画を用意している人もいます。 AI時代のキャリア設計で必要なアクション AI時代にマッチしたアクションを取ることで、キャリア設計はより成功につながりやすくなります。ここでは、AI時代のキャリア設計で必要なアクションをまとめました。 自己分析にAIを活用する AIだけに頼るのはNGですが、自己分析をする際は生成AIを活用してみましょう。 AIは、客観的なデータや多角的な視点から分析するのが得意です。そのため、AIと対話を繰り返すと自然と自分を深掘りでき、自己理解が深まりやすいといわれています。 ただし、AIを活用して自己分析をするには、AIに適切な指示（プロンプト）を出さなくてはいけません。 たとえば「あなたは優秀なキャリアコーチです。これからキャリア設計のための自己分析をサポートしてください。私の回答を深掘りして、私が自分自身の強みや価値観に気づけるよう導いてください」のようにプロンプトを出せば、AIから鋭い深掘りを引き出せるでしょう。 また、AIからの質問には、取り繕わずに本音で答える必要があります。 AIツールを日常的に使用する AI時代が進むほどに「AIを使いこなせる人材かどうか」が、さまざまな場面で重要視されるでしょう。 そのため、今のうちからAIを日常的に使用し、基本的な知識を身につけておくのがおすすめ。 「プライベートで使うAIが、キャリアに良い影響をもたらすのか」と疑問視する方もいるかもしれませんが、AIを日常使いすれば自然とAIリテラシーが高まり、プロンプトの出し方も上達します。 ゆくゆくAIと協働する土台になるので、まずは自らAIに歩み寄り慣れておきましょう。 「実験的に学ぶ」を意識する 変化が激しいAI時代のキャリア設計は、一度作ったら終わりではない「不完全な設計図」です。性能向上や新しいAIツールの登場により、現時点の計画が途中で機能しなくなる可能性は十分あります。 そのため、「計画を完璧に遂行すること」に重きを置くのではなく「実験的に学び続けること」を意識するのが重要です。 新しいAIツールや知らない機能と出会った際、自ら触れて知識を増やす「実験」ができるかどうかで、将来のキャリアの幅に大きな影響を与えます。 ポートフォリオ型のキャリア設計をする AI時代には、ポートフォリオ型のキャリア設計をするのもおすすめです。 ポートフォリオ型のキャリアとは、単一の企業や職種に依存せず、複数の仕事や肩書きを掛け持ちして独自のキャリアを形成することを指します。複数の「小さなキャリア」を同時並行で育てる設計により、多彩な実績や能力を獲得でき、自分だけの市場価値を高められるでしょう。 また、収入源が分散されるため、AI時代という予測不可能な激変期における最強のリスクヘッジにもなります。 AI時代の進化に流されないために、今キャリア設計が必要 進化・変化の激しいAI時代を生き抜くためには、キャリア設計が必要です。 とはいえ、予測不可能なAI時代だからこそ、キャリア設計を「難しい」と感じる人も多いでしょう。さまざまなAIツールもキャリア設計に役立つものの、やはりデータ・効率化といった観点だけでは導き出せないものがありますよね。 AI時代のキャリア設計に迷ったときや、AI時代特有のキャリア不安を感じているときは、プロのキャリアコンサルティングを受けるのも一つの手です。 AIは指示を出せば無数の選択肢を提案してきますが、その中にはもっともらしい嘘やあなたの価値観には合わない一般論も混ざっています。一方、キャリアコンサルティングであれば、あなたの価値観やライフステージに合ったものを人間ならではの視点で絞り込み、的確な提案をしてくれるでしょう。 AIに埋もれず、かつ「自分らしさ」を大切にしながら市場価値を高める計画を、キャリアのプロと一緒に考えてみませんか。 ※AI時代のキャリア設計の考え方は、こちらの記事で詳しくご紹介しています！
AI時代に求められる人材とは？必要なスキルや注意点を解説
AIの進化により、私たちの暮らしや働き方は変わってきています。 そして、社会が変われば「求められる人材」の定義も変わるもの。これからの時代を生き抜くためには、自分の価値観やスキルをアップデートして「AI時代に求められる人材」にならなくてはいけません。 この記事では、AI時代に求められる人材の特徴や身につけるべきスキルについて詳しく解説します。 注意点もお伝えするので、ぜひ最後までご覧ください！ 過去とAI時代、人材に求められるものの変化 AI時代以前とAI時代とで、人材に求められるものはどう変化したのでしょうか。まずは、過去とAI時代における求められるものをそれぞれ比較してみます。 AI時代以前の人材に求められたもの 昭和の日本社会では、主に「勤勉さ・従順さ・協調性」という特徴を持つ人材が求められる傾向にありました。 ワークライフバランスやハラスメントの定義がまだ曖昧だった時代、休まず働く勤勉さや上司の意向を優先する従順さは非常に重宝されたのです。また、あらゆる作業を人力でこなしていて人との連携が欠かせなかったので、組織の輪を大切にする協調性も必須でした。 長期不況に陥った平成では、限られた予算と人員で最大の利益を生むことを重視する企業が増えます。人材に求められるものは、主に「即戦力・コスト意識・IT化への適応」へと変化していきました。 AI時代の人材に求められるもの 令和以降はAIが急速な進化を遂げ、今は「AI時代」を迎えています。 そしてAI時代では、主に「AI活用力・柔軟な適応力・人間ならではの強み」を持つ人材が求められる傾向です。 AIに置き換わる業務が増えていく中で、AIを活用できる側にならなければ、時代に取り残されやすくなります。また、柔軟性や人間ならではの強みを持つ人材は、AIでの代替が難しく市場価値がより高まる見込みです。 AI時代に求められる人材とは？ 「AI活用力・柔軟な適応力・人間ならではの強み」を持つ人材とは、どのような人材なのでしょうか。ここからはより具体的に、AI時代に求められる人材の特徴について解説します。 AIを使いこなせる人材 これからの時代は、AIを恐れたり遠ざけたりするのではなく「便利な仕事道具」として業務に取り入れ、自ら生産性を高められる人材が社会から求められます。 なお、ゆくゆくはAIを使って仕事をするのが今以上に当たり前になる可能性が高いため、ただAIに仕事を任せるだけでは「AIを使いこなしている」とはいえません。 AIを使いこなすには、AIの得意・不得意をきちんと理解しつつ、「どう使えば仕事の質が上がるか」を考えるスキルが必要です。 自分で考え、判断できる人材 こちらの問いに対し、いくつもの可能性や選択肢の候補を一瞬で挙げてくれるのはAIの魅力です。 しかし、それらが本当に正しい情報なのか、リスクはないのか、複数の候補の中からどれを採用するかなどは、人間が判断しなくてはいけません。 したがって、AIを使って幅広い可能性を検討したうえで、責任を持って自ら最終判断ができる人材がAI時代では求められるでしょう。 特にAI時代は、全てをAIに丸投げして思考停止に陥る人が増えるリスクも懸念されているため、自分で考えられる人材は評価されます。 課題や問題を発見できる人材 自発性を持たないAIは、人間からの問いかけや指示がなければ何も実行しません。「考えて」「分析して」と指示されない限り動かないので、違和感や課題にAI自らが気づくのは難しいです。 そのため、自ら客観的に分析して、まだ表面化していない問題を見つけ出すスキルを持つ人材は、AI時代に重宝されるといわれています。 課題発見力が高い人は、「何か変」ではなく「ここがおかしい」とAIへの入力も的確になりやすいので、必然的にAIを使いこなすことにもつながりやすいです。 変化に柔軟な人材 AIの普及により、仕事の定義や進め方、雇用のあり方などは、今後も変わっていくと見られています。 新しいツール、新しい働き方、新しい仕事のやり方などが次々と誕生するため、「AI時代は変化して当たり前」という新たな常識に柔軟に適応できる人材ほど、社会から求められるでしょう。 「一度やり方を覚えたらもう学ばなくていい」と考えるのではなく、「必要に応じてどんどん自分をアップデートする」と考えられる人ほど、その姿勢が武器になります。 専門性を持つ人材 平成の時代から人材に求められていた専門性は、AI時代においても引き続き重要視されています。 「AIがあれば、人間は専門知識を持たなくていいのでは？」と思うかもしれませんが、AIは人間と違って一つの分野に特化する専門性を持ちません。 それゆえに誤った情報を出力したり、人間側の間違いを見落としたりすることもよくあります。 AIに的確に指示を出し、AIの回答の正誤を見極めるためには、積み重ねた専門知識や現場での経験が不可欠です。 創造力や企画力がある人材 AIが出力する回答は過去のデータの再構築であり、完全なオリジナルではありません。 だからこそ、過去の前例にとらわれない独自の創造力を持つ人材や、0から1を生み出せる企画力がある人材はAI時代に求められます。 AI時代が進めば進むほど、社会全体が画一的になりやすいため、画期的なアイデアを持つ人は貴重な人材として扱われるでしょう。 新しい情報や異分野にも積極的に興味を示し、思考の枠を広げてみてください。 AIにはない価値を提供できる人材 現場での実作業、臨機応変な対応、人と心を通わせるコミュニケーションなどは、人間にしか提供できない価値です。 自動化できる仕事はどんどんAIへの代替が進むからこそ、今後はこのような人間独自の強みを持つ人材が社会から求められます。 AI時代がどれだけ進んだとしても、現場で試行錯誤した経験や、その経験からしか得られない独自の視点は自分だけの強みになるでしょう。 AI時代に求められる人材になる方法 AI時代に求められる人材になるためには、何か一つの分野を突出して磨くのではなく、「AI活用力・柔軟な適応力・人間ならではの強み」を網羅的に伸ばす必要があります。より具体的に、スキルの身につけ方や成長のポイントをお伝えしましょう。 AIを使い倒す 「AIは仕事で使えるらしい」「便利らしい」という知識を持っているだけでは、AIスキルは身につきません。 何に使えて、どう便利なのかを理解するためにも、自らの業務にAIを組み込んで実践的なスキルを養いましょう。 AIを日常的に使用することで、的確に指示する力や情報を見極める力が育ちます。また、「新しいものを学んで使いこなせるようになった」という成功体験があると、今後新しい仕組みやツールが登場したときも苦手意識を持ちにくいです。 専門知識を身につける 専門分野に関する内容でも、一般知識程度の質問であればAIは回答できます。 しかし、やはり踏み込んだ知識や経験に基づいた情報をAIから引き出すことは不可能なので、専門性の向上は常に意識しましょう。 そもそも、こちらに専門知識がなければ適切な問いを立てられません。さらに、AIの間違いにも気づけないため、AIを使って仕事の効率を上げるどころか、かえって効率ダウンを招くリスクがあります。 自分の強みを把握する AI時代は「人間らしい強み」を持つ人材が求められますが、強みを見つけるためには自分自身をじっくり振り返る必要があります。 普段、なかなか自分を振り返る時間が取れず、自分の強みに気づけていない人は珍しくないため、一度徹底的に自己分析をして自分の強みを洗い出してみましょう。 なお、強みは仕事の成果に直結する資格や、作業スキル以外の要素も含みます。たとえば「協調性や傾聴力がある」「主体的に行動できる」「論理的思考が得意」なども、立派な強みです。 倫理とAIガバナンスへの理解を深める 今後AI時代が進めば、個人情報の取り扱いや著作権、AI利用によるリスク管理などの観点はさらに厳格化されると予想されます。 安全かつ健全にAIを運用できる人材がより求められる時代となるため、今のうちから倫理観を高めるとともに、AIガバナンスへの理解を深めましょう。 AIガバナンスとは、AIを安全に使用するための仕組みやルールのことです。経済産業省が無料でガイドラインを公開しているので、よければ一度目を通してみてください。 信頼関係構築力を磨く AIは、学習した人間の感情のデータに基づいて共感しているように振る舞うことはできますが、本当に共感したり相手に寄り添ったりはできません。 真剣に他者と向き合う、心のこもった言葉をかけるといった言動で相手と信頼関係を築けるのは、人間独自のヒューマンスキルです。 このスキルを高めるためには、コミュニケーション能力や傾聴力、非言語サインに気づく力の向上を目指す必要があります。併せて、「約束を守る」「嘘をつかない」といった姿勢を見せるのも忘れてはいけません。 振り返りを習慣にする 仕事や勉強の後には、「なぜ上手くいったのか」「より効率化する方法はないか」などを振り返って考えるのを習慣にしましょう。 振り返りの重要性はAI時代より前から説かれていましたが、新しいツールが次々登場して日々「小さな改善」が欠かせないAI時代では、より重要度が高まっています。 また、変化の激しいAI時代は、常に「さらに便利なやり方や方法はないか？」と見直せる人が、変化への対応が早く評価されやすいです。 キャリアコンサルティングを受ける AI時代に求められる人材になるためには、AIスキルの強化、ヒューマンスキルや専門性の向上、強みの再発見など、やるべきことがたくさんあります。一人で並行してやれることには限度があるため、キャリアコンサルティングを活用して考えを整理するのを効率化するのがおすすめです。 キャリアコンサルティングを受けると、こちらの話を丁寧に深掘りしたうえで、自己分析のサポートをしてもらえます。 自分に合った伸ばすべき専門性や学習ルートなども提案してもらえるので、回り道をすることなくスピーディに成長できるはずです。 AI時代に求められる人材を目指す際の注意点 「AI時代に求められる人材になること」を意識するのは重要ですが、いくつか注意点もあります。ここでは、大切な3つのポイントを解説します。 AIを使う本質を見失わない 最新のAIツールや指示出しのテクニックを覚える＝AIを使いこなす、ではありません。 AIに関する知識を増やしたところで、「それを用いてどのような成果を出すのか」「どんな課題を解決するのか」という本質が見えていなければ、AIを使いこなしているとはいえないのです。 どれだけ優れたシステムだとしても、AIはあくまで道具です。AIを使うこと自体を目的とするのではなく、目的達成のためにAIを使うというスタンスを保ってください。 人間らしさを軽視しない 「これからはAIの時代」は事実ですが、「だからデータや論理、効率化が全て」という考え方は間違いです。むしろ、AI時代が進むほどに、人間しか持たない「人間味」「感情を動かす力」の希少価値は高まります。 対人スキルや熱意、倫理観といった部分をないがしろにすると「AIのような人間」になってしまいますが、そのような人材が一番AIに代替されやすいので注意しましょう。 時代のスピードに焦らない AI時代はこれまでの時代以上に変化のスピードが速く、次々と新しいAIサービスやトレンドが登場します。 新しい情報を積極的にキャッチしようとする姿勢は大切ですが、全てのトレンドに乗るのは不可能なため、過剰に「乗り遅れないようにしないと」と焦る必要はありません。 全てを追おうとすると、あれこれ手を出しすぎて結果的に全てのスキルが中途半端になってしまうリスクがあります。 AI時代を担う、求められる人材へと成長していこう AI時代の到来により、仕事のあり方は根本から変わりつつあり、それに伴って人材に求められるものも変わってきています。社会で活躍し続けるためには、働く人のほとんど全員が「これからの時代に合う、求められる人材」へと進化する必要があるでしょう。 いきなりガラリと働き方や生活を変える必要はないので、自分にできることから一つずつ積み重ねて、成長を目指してくださいね。 また、もしも「自分に合う成長方法がわからない」「自分の強みって何？」と躓いたときには、ぜひキャリアコンサルティングの利用を検討してみてください！ ※AI時代のキャリア形成が気になる方には、こちらの記事もおすすめです！ https://career-lab.biz/column/ai_career02/