キャリア支援者

ツールを使えることも大切ですが、何のために使い、どのような成果につなげるかを考える力が重要です。

ビジネスパーソン

資格や操作スキルを増やすだけでは不十分なのでしょうか。

キャリア支援者

学習は大切です。そのうえで、仕事の課題を見つけ、自分で改善を進めた経験を積むことが、キャリアの強みになります。

第1章　これからの仕事で求められるのは、課題を見つける力

AIやデジタル技術を学ぶ機会が増える一方で、知識を身につけても仕事に活かせず、悩む方は少なくないのではないでしょうか。大切なのは、新しいツールを知っていることだけではありません。目の前の業務や顧客の状況から問題を捉え、何を改善すべきか判断する力です。これは職種を問わず、経営戦略にもつながる基本的な考え方です。

1-1　AIを使えることと、仕事で成果を出すことは違う

生成AIで文章を作成できる、Excelでデータを集計できる、SNSを運用できる。こうしたスキルは、仕事を進めるうえで役立ちます。

しかし、ツールを扱えることと、それによって職場の問題を解決できることは同じではありません。

例えば、AIを使って報告書を短時間で作成できるようになっても、その報告書が何の判断に使われるのか分からなければ、改善の方向性を見失う可能性があります。

仕事で価値を生むには、最初に目的を確かめることが必要です。

ツールを覚えるだけでなく、どの業務に、なぜ使うのかを説明できる状態を目指したいところです。

1-2　目の前の要望から、問題の本質を探る

仕事では、上司や顧客から具体的な依頼を受ける場面が多くあります。

例えば、SNSの投稿を増やしてほしいという依頼があったとします。

その背景には、認知度不足、顧客層とのずれ、商品の魅力が伝わっていないなど、異なる問題が隠れている可能性があります。

依頼された作業を正確に進めることは大切です。しかし、何を解決するための作業なのかを理解できれば、提案の質も変わります。

なぜ必要なのか、誰のためなのか、何が変われば成功なのか。

このように目的を確認する習慣が、単なる作業担当者から、課題解決に関わる人材へ成長する第一歩になります。

1-3　数字と顧客の声から、改善の方向性を考える

問題の本質を考える際に役立つのが、客観的な情報と現場の声です。

売上が伸び悩んでいる場合、単純に集客数が不足しているとは限りません。既存顧客の購入頻度や商品ごとの利益、顧客が評価している価値など、確認すべき情報は複数あります。

数字だけでは分からないことも、顧客の口コミや問い合わせ内容を読み解くことで見えてきます。

そして重要なのが、情報を集めた後に何を優先するかを判断することです。

限られた時間や予算を、成果が見込める取り組みに集中させる。この考え方は経営戦略だけでなく、日々の仕事の進め方にも活かせます。

第2章　実際の経営支援から学ぶ、仕事を変えるための視点

2026年10月16日、新潟県商工会連合会の商工会経営指導員向け研修会で、18名の皆様に経営課題とデジタル・AI活用についてお話ししました。講演時間は30分です。研修で紹介した事例には、職場の業務改善やスキルアップにも応用できる考え方があります。ここでは新潟県内の2つの企業の取り組みを紹介します。

2-1　旅館業の事例：発信技術より先に、顧客が選ぶ理由を考える

新潟県内の旅館では、Instagramの投稿内容やGoogle、口コミを活用した集客について相談がありました。

しかし、投稿の頻度や写真の撮り方を先に考えても、発信する内容が顧客に響くとは限りません。

そこで、口コミや宿帳、既存顧客の声を整理し、宿泊客が何に満足し、どのような体験を求めているのかを考えました。

その結果をもとに、旅館の強みやターゲット顧客、伝えるべき価値を明確にし、各Web媒体の役割と優先順位を整理しました。

この事例から学べるのは、依頼された手段から一度離れ、顧客の立場で目的を考え直す重要性です。

マーケティング担当者に限らず、営業、接客、商品開発など、さまざまな仕事に共通する視点です。

2-2　卸売業の事例：AIによる効率化を、新しい仕事の価値につなげる

別の卸売業では、売上が伸びる一方で事務作業が増え、経営者への業務集中が課題となっていました。

まず業務の流れを整理し、どこに負担が集中しているのかを可視化しました。そのうえで生成AIを活用した試作アプリを作り、入力作業を効率化しました。

その結果、対象となる事務作業を65％削減しました。

この企業では、収益構造の見直しやWeb・動画による情報発信も進め、高粗利益商品の粗利益高が前年比155％となる成果もありました。

さらに、AIを顧客別の粗利益分析や追加提案、未開拓地域の営業先分析にも活用しています。

注目したいのは、AIで作業時間を減らすことだけを目的にしなかった点です。

効率化で生み出した時間を、顧客理解や営業活動など、より価値の高い仕事に振り向ける。こうした発想は、AIを学ぶビジネスパーソンにとっても重要です。

2-3　正しい方法を知っていても、仕事が変わらない理由

研修では、会社が取り組むべき課題と、経営者が実行できる条件を分けて考える重要性もお伝えしました。

私は後者を、実務上、経営者の実行条件と呼んでいます。公式な政策用語ではなく、経営支援の現場で用いている考え方です。

例えば、新しいシステムの必要性を理解していても、操作方法が分からない、完成後の姿を想像できない、日常業務が忙しいといった事情があれば、導入は進みにくくなります。

これは一般の職場でも同じです。

改善案を考えるだけでなく、関係者が理解できる形にし、無理なく試せるようにすることが大切です。

正しい方法を知る力に加えて、実際に使える形へ変換する力が、仕事を前進させます。

第3章　日々の仕事を、転職やスキルアップに活かす方法

経営支援の事例を自分の仕事に置き換えると、専門資格や役職がなくても取り組めることが見えてきます。担当業務を見直し、小さな改善を試し、結果を確認する経験は、実務能力を高める機会になります。転職やキャリアアップに向けても、学んだ知識だけでなく、どのように考えて行動したかを説明できることが重要です。

3-1　普段の業務から改善テーマを見つける

スキルアップのために、必ずしも新しい仕事を担当する必要はありません。

毎日の業務の中にも、改善につながるテーマはあります。

例えば、何度も同じ情報を入力している、担当者によって作業方法が異なる、会議で決めたことが実行されない、といった状況です。

こうした場面で、まず現状と原因を整理してみます。

改善を考える際は、作業時間の短縮だけでなく、顧客への対応品質や利益への影響も確認することが大切です。

自分の担当業務が会社全体の成果とどう関係しているかを考えることで、仕事を見る視野が広がります。

3-2　大きな改革より、小さな実験を重ねる

改善に取り組むとき、最初から大きな成果を目指す必要はありません。

例えば、AIで一つの定型業務を効率化する、顧客から寄せられた意見を分類する、売上データを整理して傾向を確認するといったことから始められます。

その際は、取り組む前の状態を記録しておき、実施後に何が変わったのかを確かめます。

期待した効果が得られなければ、原因を考えて方法を修正します。

このような試行錯誤の過程では、ツールの操作だけでなく、仮説を立てる力、周囲に説明する力、結果を検証する力も磨かれます。

学習した知識を仕事に定着させるには、実際に使って振り返る経験が欠かせません。

3-3　転職では、使えるツールより改善の過程を伝える

転職活動や社内での評価面談では、自分の経験を相手に伝える必要があります。

その際、AIを使えます、SNSを運用しましたという説明だけでは、仕事で発揮できる力が十分に伝わらない場合があります。

どのような問題があり、なぜその方法を選び、実際に何を行い、どのような変化が生まれたのか。

この順番で整理すると、自分の判断や行動が伝わりやすくなります。

数値で示せる成果があれば有効ですが、結果が出るまでに工夫した点や、失敗から改善した点も大切な経験です。

会社の機密情報に配慮しながら、日々の取り組みを記録しておくと、将来の職務経歴書や面接でも役立ちます。

まとめ｜課題解決の経験をキャリアの強みに

転職やスキルアップを考えるとき、AIやデジタルツールの習得は有効な選択肢です。しかし、知識を増やすことだけが成長ではありません。仕事の目的を理解し、解決すべき問題を見つけ、改善を実行する経験が重要です。日々の業務で小さな課題を発見し、試行錯誤を重ねることで、仕事を進める力を磨けます。そして、自分の判断や行動、得られた成果を説明できるようにすることが、転職やキャリアアップの可能性を広げる一歩になります。

The post AIを学ぶだけでは足りない？仕事の課題解決力をキャリアの武器にする方法 first appeared on 退職の寺子屋.