既にAIの時代が到来していますが「AIに仕事が奪われてしまう」なんてことをよく聞きませんか？
その現実が目前に迫ってきています。
もしかしたらすでにAIに代替されて仕事を失った人、もしくは減った人がいるかもしれません。
「AIに仕事を奪われる」
これは脅かしでもなんでもなくて事実だと筆者は感じています。
- プログラミング自動生成
- 文章自動生成
- 画像自動生成
- アイデア自動生成
- プラン自動生成
- 歌詞作成
など、今までその分野に精通した豊富な知識を持つ者にしかできなかったことが今やなんのスキルも必要なく誰でも簡単に作り出すことができるようになりました。
その中でも人は転職に思いを寄せて行動する人がいるのも事実。
時代の変化が早い現代においてAIの登場によって魅力を失うな資格が生まれ、逆に魅力が増した資格が生まれています。
何かに挑戦したかったり、転職を前向きに考えている人がいますが、誰だって自分の貴重な時間を無駄に使いたくないと考えるでしょう。
「資格を取ったら実はAIに代替される仕事だから必要なかった」なんてこと避けたいところです。
そこで本記事ではAI時代における「転職をする前にどんな勉強をすると良いのか」について解説していきます。
転職に資格が必要ではない
転職に必ずしも資格が必要とは限りません。
しかし、資格は自分自身のスキルセットを証明し、書類選考や面接で信頼感を与えることができる要素であることには間違いありません。
資格は業界や職種によります。
ITのような技術職では、特定の資格（例えば、Oracle Certified Professional、Java SE 8 Programmerなど）は求職者の技術力を示す証明となり得ます。
一方で、教育や研究職では、高度な学位や専門的な資格が必要となることもあります。
しかし、資格が必要とは言っても、それが全てではありません。
- 経験
- スキル
- 人間性やコミュニケーション能力
など、性格などを踏まえて全体的なスキルや人柄が重要となります。
資格を持つことは確かにプラスポイントとなりますが、資格だけで転職が成功するわけではないということを忘れないでください。
AI時代おすすめの職種
- 介護職
- 医療従事者
- カウンセラー
- データサイエンティスト
- コンサルタント職
- 営業職
これらの職種は、AIが進歩しても、人間の役割が不可欠です。
なぜなら、これらの職種には、次のようなAIでは代替できない人間ならではのスキルや経験が必要だからです。
- 患者の心のケア
- コミュニケーション能力（保護者、患者の家族、介護施設入居者の家族なども含む）
- リーダーシップ能力
- 突発的問題解決能力
- チームワーク能力
- クリエイティブな思考力
- 柔軟な思考力
- 学習意欲
ところが、AI（人工知能）はこれらの分野でも急速に進歩しています。
AIは介護や看護、カウンセラーの仕事を効率化したり質を向上させたりするために役立つでしょう。
既に病院での診察や高齢者施設での見守りセンサーやケアプラン作成システムなど存在しています。
AIが進歩しても人間の役割が必要不可欠な職種である介護や看護、カウンセラーの仕事にAIが“完全”に取って代わることは考えにくいとされています。
AIの技術は日々進歩しています。
そのためAIがこれらの職種を代替する可能性がゼロではありません。
AI時代に生き残るためには、常に新しいスキルを学び自分のキャリアアップに努めることが重要です。
転職のためのおすすめの資格・勉強
AI時代におすすめの職種を無資格からの転職という形で考える場合、残念ながら、いきなり介護福祉士や正看護師にはなることはできません。
無資格から「補助」や「助手」という働き方で転職をして、働きながら資格取得を目指すのが一般的です。
1年2年3年4年…時間がかかる道のりですが、目指したいと思う職種はあなたから逃げません。
無資格からAIに奪われないとされいる職種に転職するパターンを紹介します。
僕は介護福祉士の資格を持っていますが、無資格から経験を積んで国家試験に合格し取得しました。
介護職員初任者研修→実務者研修→介護福祉士
社会人として介護福祉士を目指す場合、以下の手順で取得することをお勧めします。
この研修は介護業界に未経験の人々に対して基本的な知識と技術を教えるものです。研修を受けることで、現場で即戦力となるスキルを身につけることができます。
研修を終えた後は、実際の介護施設やサービスで働くことをお勧めします。実務経験を積みながら知識を深めていき次のステップの「実務者研修」の受講に向けて備えていきます。
介護職員初任者研修の資格のみでは介護福祉士の国家試験を受験することができません。
未経験から介護福祉士国家試験を受験するためには、実務者研修の修了と試験実施年度の３/31までに実務経験３年以上（1,095日）かつ従事日数が540日以上必要です。
最後に介護福祉士の国家試験を受けます。これに合格すれば介護福祉士として認定されます。
これらのステップを経ることで、社会人として仕事を続けつつ、介護福祉士の資格を取得することができます。おすすめの資格として「介護職員初任者研修」は非常に有用で、初めて介護の仕事をする人々にとっては特に価値があります。
看護助手→准看護師→正看護師
働きながら看護師になるためには、以下のステップを踏むことが一般的です。
まず、通信制の看護専門学校または看護大学に入学することを検討します。夜間や週末のクラスがある場合もあるため、現在の仕事と並行して学ぶことが可能です。
看護の実習は必須で、学校の指導のもと、医療機関での実習を行います。ここで現場の経験を積むことで、理論を実践に移す能力を身につけます。
看護学校を卒業した後、看護師国家試験を受けます。この試験に合格すれば、正式な看護師として認定されます。
これらのステップは時間とコミットメントを必要としますが、看護師としてのキャリアは非常に報われるもので、患者のケアにおいて重要な役割を果たします。また、働きながら看護師になるという経験は、患者への理解と共感を深めることにつながるでしょう。
心理カウンセラー
未経験かつ無資格から心理カウンセラーに転職するためには、以下のステップを踏むことが一般的です。
心理学の基礎を学ぶことから始めます。通信教育やオンラインの自学などを通じて、心理学についての知識を身につけましょう。
次に、心理カウンセラーの養成コースやプログラムに参加します。これらのプログラムでは、心理カウンセリングの理論や技術を深く学びます。
プログラムの一部として、または独立して、実習やインターンシップに参加し、実際のカウンセリング経験を積むことが重要です。
それぞれの地域や国によりますが、心理カウンセラーとして認定されるためには資格試験に合格することが必要となります。
資格を取得した後も、継続的な学習とスキルアップは必要です。
心理カウンセラーの専門知識を維持し、最新の理論や研究を学び続けることが大切です。
心理カウンセラーになるためには時間と努力が必要ですが、人々の心のケアを手助けするという役割は非常に価値のあるものです。
この道を選んだ方々は、人々の生活の質を向上させるという重要な仕事を担っています。
データサイエンティスト
未経験かつ無資格からデータサイエンティストに転職するためには、以下のステップを踏むことが一般的です。
データサイエンティストに必要な基本的な数学（特に統計学）とプログラミングの知識を習得します。オンライン学習プラットフォームを活用すると良いでしょう。
PythonやRといった言語を使ったデータ分析、SQLを用いたデータベース管理、そしてExcelなどのツールを学びます。
機械学習の基本理論とアルゴリズムを理解し、それらをPythonやRで実装できるようになります。これもオンラインで学べるコースが多数あります。
オープンソースのデータセットを用いて、自分でプロジェクトを立ち上げてみるのも良い方法です。これにより、実際のデータを使って問題を解決する経験を得ることができます。
自身のスキルと経験を証明するためのポートフォリオを作成します。これには、自分で行ったデータ解析やプロジェクトの結果を掲載します。
データサイエンスのコミュニティに参加し、専門家たちと交流を深めます。また、求人サイトを活用して、データサイエンティストとしてのポジションを探します。
これらのステップを経て、未経験かつ無資格からデータサイエンティストへと転職することが可能です。データサイエンスは多岐にわたるスキルと深い理解が求められる分野ですが、それだけに成功した時の成果は大きいです。
紹介した職種でもAIの技術が進歩するともしかしたら「あなた早期退職しませんか」と声をかけられてしまう可能性もゼロではありません。
「まさか自分が…」といった予想にもしないことが起こりうる可能性は十分にあります。
そんな状況にはなりたくないと思う人が多い現代で、リストラを危惧して日頃から学びの癖をつけて着実にスキルを身につける人がいるのも事実です。
筆者は「自分でなければならない理由」を持つ人が重宝される時代に突入すると感じています。
転職前の勉強のポイント３つ【体験談】
転職前の学習は、新しいキャリアパスに向けた準備の一部と考えてください。
以下に、筆者が転職前の勉強を通じて感じ取った重要なポイントを3つに絞って紹介します。
1.目的意識を持つ
学ぶべき内容は、あなたが目指す職種や業界に大きく依存します。
希望する職種に必要なスキルや知識を把握し、それに焦点を当てて学びましょう。
僕は目指す職種があり、目標があるから勉強を続けてこられました。時には挫折をしかけたこともありましたが自分で決めた学ぶ目的、目指す目標があるから心が折れずに済みました。
2.学習計画を作る
学習の目標を明確にしてそれに向けたスケジュールを作ります。
これは自己学習を効果的に進めるための重要な要素です。
何となくで勉強を進めているとゴールが何なのか見失ってしまい挫折する要因になってしまうので「いつまでに」「何を」「どのようにして」勉強を進めていくのか？勉強を終わらせるのか？を明確にしましょう。
<br>筆者は働きながら勉強をしている頃に学習スケジュールを見える化しなかった期間があり、すごく効率が悪くなりました。テレビや動画サイトやSNSの誘惑がきついと感じた経験があります。しかし、スケジュールを明確にして勉強時間をあえて作ったところ、今まで苦しめられてきた誘惑がなくなったんです。
3.タスクの見える化
勉強や日常生活で発生する「やるべきこと」について見える化してこなしていくことで仕事と勉強の両立がしやすくなるメリットがあります。
小さなタスクでも後回しを沢山していると後になって大変な思いをしながらこなすことになります。
そうなってしまえば、勉強どころではないと頭が勘違いして勉強をしない日が発生することにためらわなくなってしまいます。
それが次第に習慣となり最悪の場合「勉強時間」が日常から消えてしまいます。
僕はスマホのタスク機能やメモアプリなどを使用して仕事と副業と勉強のスケジュールを管理していました。
転職前の勉強の注意点４つ【体験談】
転職前の学習には、以下のような注意点があります。
1.適切な勉強方法の選択
自分の生活スタイルに合った勉強方法を選ぶことが重要です。
不適切な勉強方法を選ぶと学ぶと、仕事や家事などの一日の流れの中から勉強時間の確保が困難になってしまう恐れがあります。
また、その中で勉強をしていると間違った知識や技術を身につけてしまう可能性があります。
オンラインスクール、通信講座、書籍、専門的なウェブサイトなど、評判の良い学習資源を選びましょう。
僕の場合はマーケティング、デザイン、ライティングをオンラインを選び、WEBデザインは口コミの良い書籍を購入して学びました。オンラインの良いところは自宅で隙間時間に学習ができるところです。仕事や家事に合わせ自由にスケジュールを組めます。
2.全てを一度に学ぼうとしない
新しいスキルや知識を学ぶとき、全てを一度に学ぼうとすると圧倒されてしまうことがあります。
分割して学ぶ、または一つのスキルに集中するなど、効果的な学習法を見つけることが重要です。
本当にこれは大事な考え方だと思います。WEBデザインを学んだ時に圧倒的な「量」にメンタルをやられそうになってしまいました。でも毎日少しずつ進めるやり方を考えて実行してみたら長く続けることができました。一度にやろうとするのは絶対におすすめしません。挫折するきっかけになります。
3.理論だけでなく実践も重視する
新しいスキルを身につけるためには、理論だけでなく、実践的な経験も必要です。
理論を学んだら、それをどう実際の仕事に応用するか考え、可能な限り実践的な練習を行いましょう。
知識は頭に入れるだけでは意味がありません。なぜなら大体のことが翌日には忘れてしまうからです。しかし、手や体を動かして実践することで学びは着実に確かな知識となり自分のものになるので、アウトプットをするまでが学びだと思って勉強するべきです。
4.焦らない
学びは時間と努力を必要とします。
すぐに結果が出ないことに焦る必要はありません。
ゆっくりと確実にスキルを積み重ねていきましょう。
料理で例えると、回数を重ねて上手になっていく感覚と一緒です。
すぐには成果が出ませんがそれを理解して日々勉強を繰り返していくことが大事です。
急いで料理しようとすると包丁で指を切ってしまうし、味付けや盛り付けも失敗する要因となるので勉強も一緒で「コツコツをやる」「回数を重ねる」意識が必要です。
まとめ
AIがどんどん普及していく昨今、今まで以上に時代が変化する速度が早くなっています。
今後不必要なスキルを大々的に広告を打っている光景が目に余ります。
人間の力が必要な仕事とは何か？を日頃から考えてそこに向けて学びを増やして意味のある転職を成功させてください。