学び方・キャリア
独学の遠回りを減らし、自分の足で前に進むための学び方とキャリアの考え方。
学び方・キャリア生成AI研修で、私がカリキュラムを配らない理由
生成AI研修というと、使い方を体系立てて教わる座学を思い浮かべるかもしれません。私はその形をとらず、自社の実際の業務を題材に一緒に作る進め方にしています。なぜそうしているのか、研修の届け方について書きました。
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AI開発を依頼して業務改善・効率化につなげる進め方 ── 頼む前に決める3つのこと
AI開発を外部に依頼して業務改善・効率化まで届けたい担当者へ。成果の決め方、効率化が効く業務の切り出し方、小さく作って直す進め方、依頼時に伝えると話が早いことを、実装する側の目線で整理します。
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AI・Web開発会社の選び方 ── 業務自動化を「頼んで終わり」にしないための判断軸
AIやWebで業務自動化を頼みたいが、どの開発会社に何を基準に頼めばいいか。開発会社の3タイプ、依頼前に自社で決めること、ブラックボックス化を避けるチェック項目を、選ぶ側の目線で整理します。
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「何を自動化すればいいか分からない」の正体 ── 自動化できる仕事の見つけ方
業務自動化を何から始めればいいか分からないのは、仕事を大きなかたまりのまま見ているからかもしれません。この記事では、業務をトリガー・入力・処理・判断・出力・例外の粒に分け、効果・実現性・リスクの3つの観点で見て最初の1本を選ぶ、4STEPの棚卸しフレームを採点例つきで紹介します。厳密な評価でなく、社内で話すための簡易な目安です。
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ポートフォリオで差がつくのは技術選定の「理由」──なぜその技術を選んだかを語れるか
実装できるのは、もう当たり前。採用側が本当に見ているのは「何を使ったか」ではなく「何のために何を作り、なぜその技術を選んだか」です。技術選定と設計の根拠を自分の言葉で語れることが、駆け出し・転職での差になる理由を実例で解説します。
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エンジニアで仕事ができる人の共通点は、技術力よりコミュニケーションだった
エンジニアは技術力を磨けば評価される、と思いがち。でも現場で本当に効くのは、事業側の意図を正しく理解し、認識を合わせながら組織や事業に貢献する力です。ありがちな3つのズレを例に、仕事ができる人の習慣をやさしく解説します。
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AI時代のエンジニアに本当に効くスキルとは？技術は手段、市場価値の伸ばし方
AI時代、実装や調査のハードルが下がり、知識量やコーディング速度では差がつきにくくなりました。技術はあくまで手段で、目的はユーザーの課題解決と事業の推進です。本当に効くのは、相手の意図を理解し、認識を合わせ、優先順位を判断する力。市場価値の伸ばし方を整理します。
「次に何を学べばいいか」で
止まっていませんか。
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