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ＡＩ時代のキャリア設計～生成ＡＩと人の役割を整理する
生成ＡＩの進化により、私たちの仕事の前提は大きく変わり始めています。
資料作成、データ整理、一次的な分析や文章作成など、これまで人が多くの時間をかけて行ってきた業務は、すでに生成ＡＩが担える領域になりつつあります。こうした変化の中で、多くの人が次のような不安を感じています。
- 今のスキルは、この先も通用するのだろうか。
- 会社が示すキャリアの道筋に乗っていれば、本当に安心なのだろうか。
本記事では、生成ＡＩを単なる脅威として捉えるのではなく、仕事を前に進めるパートナーとして捉え直しながら、生成ＡＩ時代のキャリア設計について考えていきます。
会社はもうキャリアを設計してくれない～現場で起きている現実
これまでの日本企業では、会社が職種や昇進ルートを用意し、その中で経験を積むことでキャリアを形成するのが一般的でした。しかし現在、会社がすべての社員の将来を設計できる前提は、すでに崩れ始めています。生成ＡＩによる業務変化のスピードは、会社がすべての社員に対して将来を見据えた配置や育成を設計できる範囲を超え始めています。経験年数や過去の実績よりも、変化にどう適応できるかが評価される場面が増えています。
実際、ある管理部門では、長年同じ業務を担ってきたベテラン社員が、業務の自動化によって役割の再定義を迫られました。会社が悪いわけではなく、環境変化がそれだけ速かったのです。このような状況では、会社任せでいるだけでは、自分の価値を維持することが難しくなります。だからこそ、自分のキャリアを自分で考え、選び、更新していく力が必要になっています。
生成ＡＩは仕事を奪わない～思考力の差を可視化するだけ
生成ＡＩに対する不安の多くは、仕事を奪われるのではないかという点にあります。しかし現場を見ていると、生成ＡＩは仕事を奪う存在ではなく、評価の基準を変える存在です。
例えば、ある事業会社の企画部門で働く30代の社員は、生成ＡＩを活用することで仕事の進め方が大きく変わりました。以前は、情報収集や企画書の構成作成に多くの時間を費やし、どれだけ速く量をこなせるかが暗黙の評価軸でした。
生成ＡＩを使い始めてからは、下調べやたたき台の作成を生成ＡＩに任せ、自身は「なぜこの企画なのか」「どの仮説に意味があるのか」を考える時間に集中できるようになりました。その結果、上司との会話も、作業の進捗確認から、意思決定の質や視点の鋭さを問うものへと変わっていったと言います。生成ＡＩは人の仕事を奪うのではなく、人の思考力や判断力を前面に引き出すことで、仕事の価値基準そのものを変えつつあります。
市場価値を守る学び方～生成ＡＩを全部理解しなくていいという考え方
キャリア自律を支えるもう一つの重要な要素が、リスキリングと継続的な学習です。一度身につけた専門性が、長期間通用する時代は終わりつつあります。ここで重要なのは、すべてを完璧に理解しようとしないことです。実際、成果を上げている人ほど、生成ＡＩを限定的かつ実務に直結する形で取り入れています。
例えば、営業部門のある社員は、生成ＡＩを使って提案書の構成案出しや想定問答の整理を行っています。プログラミングを学んだわけでも、生成ＡＩの専門家になったわけでもありません。自分の仕事の中で、時間がかかっていた部分や思考が止まりやすい部分に絞って生成ＡＩを使うことで、提案の質とスピードを同時に高めています。
このように、完璧を目指すのではなく、自分の業務と生成ＡＩをどう組み合わせるかを考え続ける姿勢そのものが、市場価値を支えています。
キャリア自律が進むと会議はこう変わる
キャリア自律という言葉は、会社に依存しない、個人主義といったイメージで語られることがあります。しかし本質は、会社を否定することではありません。
実際、ある企業では、社員が自分のキャリアを考える機会を意図的に増やしたことで、組織の動き方が変わりました。上司と部下の面談では、評価や指示だけでなく、今後どんな仕事に挑戦したいか、どんな力を伸ばしたいかが話題に上るようになったと言います。
その結果、手挙げ制のプロジェクトや部門を越えた連携が生まれ、環境変化への対応力が高まりました。主体的に考える社員が増えることは、組織全体を強くします。
生成ＡＩを使いこなす人は問いから違う
生成ＡＩ時代の人材育成では、ツールの使い方を教えるだけでは十分ではありません。スキルよりも「問い」を考えさせることが重要です。自分の強みは何か。生成ＡＩを使うことで、どの仕事の価値を高められるのか。こうした問いに向き合う経験が、キャリア自律への第一歩となります。
明日やること～まずは仕事を３つに分けてみる
キャリア自律というと、大きな目標設定や中長期計画を立てなければならないと思われがちです。しかし、最初の一歩は小さく始めましょう。まずは自分の業務を次の３つに分けてみてください。
- 生成ＡＩに任せられる仕事
資料のたたき台作成、情報収集、定型的な整理作業など - 生成ＡＩと一緒に考える仕事
企画の方向性検討、仮説出し、選択肢の洗い出しなど - 自分しかできない仕事
最終判断、意思決定、責任を伴う説明や調整
この整理を行うだけでも、「自分が価値を出すべき仕事」がどこにあるのかが見え始めます。キャリア自律は、壮大な計画から始まるものではありません。日々の仕事をどう分解し、どう向き合うか。そこから静かに、しかし確実に差がついていきます。
（半日研修）Copilotのはじめ方研修～生成ＡＩを仕事で頼れるパートナーにする
生成ＡＩ時代に求められるのは、ツール操作ではなく、生成ＡＩに「どう聞けば、仕事につかえる答えが返ってくるか」を考える力です。
本研修では、生成ＡＩ初心者向けのCopilotの研修です。Copilotを実際に操作しながら、生成ＡＩに任せられる作業と、人が判断・工夫すべきポイントを整理し、業務でそのまま使える「質問の考え方（プロンプトの工夫）」を半日で学びます。
セットでおすすめの研修・サービス
ＡＩ時代のクリティカルシンキング研修～求められる「疑う力」と「活かす知恵」
生成ＡＩが出す回答をただ受け入れるだけでは不十分な時代です。生成ＡＩのアウトプットを見極め、真に活かすには「疑う力」＝クリティカルシンキングが不可欠です。
本研修では、生成ＡＩの特性やリスクを理解しながら、生成ＡＩの回答をどのように評価・検証すべきかを実務に則して学びます。ＡＩと協同しながら成果につなげるための視点と判断力を、１日でしっかりと身に付けます。
課題設定力研修～主体的な問題解決のための手法とマインド
ＡＩを活用しようとしても、そもそも何を解決すべきか正しく捉えなければ成果にはつながりません。
本研修は生成ＡＩの研修ではありませんが、日常の仕事で感じている違和感や問題から、「本当に解くべき課題は何か」を見極め、その課題にたどり着くまでの思考プロセスと視点を体系的に学びます。
