AI時代キャリア再構築ラボ|リスキリング戦略診断AI

【1. 現状分析】 現在の業務とAI影響度分析 前提として、いただいた内容から推測される現在の主業務は「業務改善(BPR/業務フロー設計)」「在庫管理などオペレーション設計・運用」「チームマネジメント(8名規模)」「社内調整・合意形成」です。 1) 業務改善(現状把握→課題設定→施策設計→定着) ・AI影響度:中 ・理由:現状分析の材料集めや、改善案のたたき台作成、手順書のドラフト、KPI候補出しはAIで加速できます。一方で、現場制約の把握、関係者の納得形成、運用に乗せる設計は人間の比重が高いです。 2) 在庫管理の仕組み見直し(ルール設計・例外処理・コスト削減) ・AI影響度:中〜高(運用部分は高、設計部分は中) ・理由:需要予測や発注提案などはAI/システムが得意です。ただし、在庫は「例外・現場事情・サプライヤー事情」が多く、現実に回るルール設計と利害調整は人が担います。 3) マネジメント(育成・意思決定・評価・心理的安全性) ・AI影響度:低〜中 ・理由:1on1の議事録化や論点整理、タスク分解はAIが補助できますが、信頼関係、納得感のある判断、衝突の調停は代替されにくい領域です。 4) 日々の資料作成・報告・定型集計(もし含まれている場合) ・AI影響度:高 ・理由:文章作成、要約、定型レポート、集計の自動化は進みやすいです。ここは「AIで短縮して、人間領域へ時間を振り向ける」対象になります。 総評: 「自動化で時間を生み出す人になりたい」という方向性は、これまでの改善・マネジメント経験と相性が良いです。プログラミングを極めない前提でも、AIを“現場実装する推進役”の専門性は十分作れます。 【2. AI代替リスク診断】 代替されやすい業務 残る業務 代替されやすい業務(自動化可能部分) ・定例会議の議事録化、要点整理、ToDo抽出 ・業務手順書、マニュアル、FAQのドラフト作成 ・定型メール、報告書、稟議文の下書き ・データの整形、定型集計、週次・月次レポート作成(BI/自動レポート化) ・改善アイデアの一次発散(壁打ち・案出し) 残る業務(人間価値部分) ・何を問題と定義するか(課題設定、優先順位、捨てる判断) ・現場観察からの“暗黙知”の言語化(例外・抜け道・本当のボトルネック) ・利害関係者の合意形成(現場・管理職・他部署・取引先) ・運用設計(例外処理、責任分界点、監査・不正リスク、教育) ・チームの心理面を含むマネジメント(納得感、動機付け、育成) ・最終意思決定と責任の引き受け 【3. 人間価値の再定義】 経験から抽出される非代替スキル あなたの経験・強みから、AI時代に価値が上がりやすい「非代替スキル」は次の通りです。 1) 課題設定力(論理×現場制約) ・改善の“テーマ選定”ができる人は希少です。AIは案を出せますが、「今、何を優先するべきか」を決めるのは人間側の仕事です。 2) 合意形成・コミュニケーション設計(相手の意図や感情をくみ取る) ・AI導入や業務変更の失敗原因の多くは技術ではなく摩擦です。ここを設計できる人は、実装フェーズで強いです。 3) しつこく運用に乗せる力(粘り強さ=定着力) ・PoC(試す)で終わらせず、運用・教育・KPIで回る状態にする。これができる人は、どの業界でも求められます。 4) “プログラミングを極めない”前提での強み ・コードを書くより「業務要件に落とし、AI/ツールで形にし、現場に定着させる」方が強いタイプです。AI時代はこの役割が増えます。 【4. AI活用型キャリア仮説】 3案提示 ・活かせる分野 ・想定年収レンジ ・難易度 案1:業務改善×AI推進(社内DX/AI活用推進リード) ・活かせる分野:管理部門・SCM・営業支援・カスタマーサポートなどの「定型業務が多い部門」 ・役割イメージ:現場業務の棚卸し→自動化候補選定→ツール導入→運用設計→教育→効果測定 ・想定年収レンジ:500万〜900万円(役割が“推進リード/小規模責任者”になると700万以上が見えやすい) ・難易度:中 (技術の深掘りより、社内調整・運用設計が主戦場。あなたの強みと一致) 案2:オペレーション企画(在庫・物流・購買)×データ/AIの業務設計者(SCM改革寄り) ・活かせる分野:メーカー、EC、小売、物流、商社の在庫・需給領域 ・役割イメージ:在庫KPI設計、例外ルール整備、予測/発注の意思決定プロセス整備、現場定着 ・想定年収レンジ:550万〜1,000万円(業界と責任範囲で差。SCMの企画職は上振れもある) ・難易度:中〜やや高 (ドメイン知識が必要。ただし「AIで予測モデルを作る」より「使える意思決定プロセスにする」側に寄せれば現実的) 案3:AI活用の業務コンサル寄り(中小〜中堅企業向けの改善支援/社外支援) ・活かせる分野:バックオフィス効率化、CS自動化、見積・受発注・請求などの定型業務 ・役割イメージ:現状ヒアリング→業務分解→ツール選定→導入→マニュアル化→定着支援 ・想定年収レンジ:450万〜800万円(会社員としての転職)/副業なら月5万〜30万円程度が現実ライン(段階的に) ・難易度:やや高 (案件獲得・信用の壁があるため、まずは社内実績→副業の順が安全) 【5. リスキリング戦略】 学ぶべきAI領域 学習方法 必要時間 投資額目安 学ぶべきAI領域(「プログラミングを極めない」前提で、実務に効く順) 1) 業務分解と自動化設計(最重要) ・業務を「入力→判断→出力→例外→責任」に分け、どこをAI/ツールに渡すか設計する力 2) 生成AIの業務利用(文章・要約・設計書作成・問い合わせ対応のたたき台) ・プロンプト巧拙より「テンプレ化」と「品質基準」を作れるかが差になります 3) データの基礎(Excel/スプレッドシート + BIの初歩) ・統計を極めるより、KPI定義、集計の自動化、可視化、意思決定に繋げる流れ 4) ノーコード/ローコード自動化(軽い連携で十分) ・例:ワークフロー、フォーム、簡易RPA、チャットボット、社内ナレッジ検索 ・“高度な開発”より“現場で壊れにくい設計”を重視 学習方法(現実的な手段) ・社内の1業務を題材に「棚卸し→試作→運用→効果測定」まで回す(学習と実績を同時に作る) ・週1回、改善テーマの振り返りを文章化(目的、KPI、工数、失敗、次の一手) ・生成AIは「業務テンプレ」を作る学習が近道(議事録→要点→ToDo→担当→期限、など定型化) 必要時間(目安) ・3ヶ月:週5〜7時間(合計60〜90時間) ・1年:週3〜5時間の継続(合計150〜250時間)+社内プロジェクト実務 投資額目安 ・低コスト運用:月3,000〜5,000円(生成AIツールの個人課金) ・追加で学習環境を整える:年1万〜5万円(書籍、講座の部分利用) ・高額スクール前提にはしない(目的が「実務で回す」なので、まず社内実績が優先) 難易度感 ・技術難易度は中以下に抑えられる一方、「業務設計・調整・定着」が主な難所になります。ここはあなたの適性領域です。 【6. 収入維持シナリオ】 社内活用 副業 転職可能性 社内活用(最優先:収入を落とさない) ・「月○時間削減」ではなく「ミス率低下」「リードタイム短縮」「属人化解消」まで含めた成果指標で提案する ・小さく始める:1部署・1業務・2週間で試せる範囲(例:議事録〜タスク管理、問い合わせ一次対応の下書き、発注前チェックリスト生成) ・あなたが“AI担当”になるのではなく、“業務責任者が使える形”に整える立ち位置を取る 副業(いきなり大きく狙わない) ・現実的なスタート:月1〜5万円(業務改善の壁打ち、手順書整備、AI活用テンプレ作成) ・次の段階:月5〜15万円(小規模の業務整理〜ツール導入支援) ・注意:過度な成果主義が合わないとのことなので、時給換算が極端にブレる案件(丸投げ・短納期)は避ける 転職可能性(1年スパンで現実化) ・狙い目:社内DX推進、業務企画、オペレーション改善、PMO寄りのポジション ・転職の武器:資格より「実務の改善実績(前後比較)」と「再現可能な進め方(型)」の提示 ・年収は横〜微増を基本線(例:現状±0〜+100万)に置き、役割拡大で上げるのが堅い 【7. 3ヶ月アクションプラン】 1週目:対象業務を1つ決める(重要) ・条件:関係者が少ない/定型が多い/効果が見えやすい ・例:会議運営、在庫関連の定例レポート、手順書更新、問い合わせ対応の一次仕分け 2〜3週目:業務分解(自動化可能部分と人間価値部分) ・入力:どのデータ・情報が来るか ・判断:何を基準に判断しているか(暗黙知を含む) ・出力:何をどこに提出/登録するか ・例外:どんな時に止まるか ・責任:誰が最終判断するか 4〜6週目:AI/ツールで“試作品”を作る(完成を狙わない) ・生成AIで作るもの:テンプレ(議事録→ToDo、手順書ドラフト、報告書ドラフト) ・自動化するもの:定型文、要約、チェックリスト化、転記の削減 ・品質基準を決める:誤りが起きた時の確認手順(人が見るポイント) 7〜10週目:現場で2週間運用→改善 ・現場が使わない理由を収集(手間が増えた、怖い、例外に弱い、責任が曖昧) ・改善の焦点:手順を減らす/例外を先に潰す/責任分界を明確化 11〜12週目:成果を可視化して共有 ・Before/After(工数、リードタイム、ミス、問い合わせ件数など) ・再現手順(誰でも導入できる形:テンプレ、手順、注意点) ・次の横展開候補を1つ提案 この3ヶ月で得るべき成果物 ・業務分解シート(自動化可能/人間価値の線引きがある) ・テンプレ一式(議事録、手順書、報告書など) ・効果測定の簡易レポート(数字が1つでもあると強い) 【8. 長期ビジョン】 1年:社内で「AIで業務が回る形」を作れる人になる ・複数業務へ横展開(2〜4件) ・あなたの型(進め方)を標準化:ヒアリング項目、業務分解、運用設計、教育、KPI ・立ち位置:AIの専門家ではなく「業務と人を動かして成果にする推進役」 5年:業務変革×AI活用の責任者クラスへ ・選択肢A:社内の業務改革責任者(部門横断、予算を持つ) ・選択肢B:SCM/オペレーション企画の上流(意思決定プロセスの設計者) ・選択肢C:社外支援(副業→複業→転身)だが、社内実績を積んでからの方が安全 年収の現実ライン(5年) ・社内で責任範囲が広がる場合:700万〜1,100万円程度が狙えるゾーン ・転職で職務を上げる場合:650万〜1,200万円(業界差が大きい) ・無理に跳ねさせるより、「役割の格を上げて年収を上げる」方が再現性が高いです。 【9. 最後の一言】 AIに不安を感じるのは自然ですが、あなたの軸(改善を回す力・人を動かす力・定着させる粘り)は、むしろAIが広がるほど価値が出やすい側です。大きな転身より先に、3ヶ月で“小さく自動化して効果を出す実績”を1本作る。これが収入を守りながら専門性に変える一番堅い手順です。