【新時代への移行】大企業で働いてきたホワイトカラーがIoT/AI時代にシフトする方法

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IoT/AI時代といわれ、これまで大企業で働いてきた人の価値が危ぶまれてきています。高度な事務作業や知能を使ったタスクは、ロボットに代替されると言われ、数年後になくなる仕事について議論されることが多くなってきました。

IoT/AI時代には、特にホワイトカラーの人の大失業時代が来ると言われています。

現在は、1950年から続いてきている人工知能の第三次ブームと言われ、まだありとあらゆる作業をロボットが完璧にできる状態ではありません。

しかしこれまでのスピードとはより早いスピードで、第4次ブーム、第5次ブームが到来すると言われています。その時には今よりももっと高性能な人工知能が完成し、人々の仕事を代替していくことが予想されます。

そんな時、これまで一生懸命働いてきたホワイトカラーの人はどのような働き方をしていけばよいのか、という悩ましい声もちらほらと聞こえます。

特に日本は総合職といって、その会社のみに特化したジェネラリストを育成したので、専門性は乏しい人が多いそうですね。

人生100年であれば今から専門性を身につけるのも悪くないですが、難しいと感じる人もいるでしょう。

移行期を過ごすには柔軟な思考力が求められますね。

時代の流れとともに変化を強いられることは間違いありませんが、今回はホワイトカラーの人がどのように働き方や携わり方をシフトさせていくべきか、考察してみます。

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製造業からITの時代へ

まず現状認識として、企業人にとって何がどう変化しているのかというと、『製造業からITの時代』へ変化しているということです。

これまでもWindows95やドットコムバブルなどを経て、IT技術の発展が自分たちの生活にじわじわと入り込んできました。

それでもまだインターネットは、

パソコンを開けなければ関わらなくても良い世界

という位置付けだったと思います。

しかし、iPhoneやスマホの誕生と共に、IT技術やインターネットが私たちの生活の一部に入り込み、今では電車のチケットや支払い、友人とのコミュニケーションなど全てにおいてIT技術が欠かせない状態になっています。

スマホを持っていない人は世間から遅れている感じも出てきましたね。

同時に、ビジネスの世界で何が起こっているかというと。

日本や先進国におけるビジネスにおいては、戦後の産業発展の流れを汲みこれまで電機メーカーや車メーカー、医療機器や紙・パルプ産業など製造業が盛んでした。

大手商社は製造業に関連したプロジェクトを多数持ち、大手商業銀行も大手製造業を支えるという、製造業中心の経済になっていました。

いわゆる『ものづくり』です。

当時、IT技術というのは、そこに並列するインフラ産業の一つとして「ソフトウェア業界」のように位置付けられていたと思います。

しかし、スマホ以降のIT技術の革新においては、5Gへの移行と共に

全てがIT化する時代

に入ってきています。

全てがIT化するとは、つまり、

今まで並列であった産業が全てITにリンクし組み込まれていく時代

です。

IT技術というのが、全ての産業における一大インフラになると共に、時代をリードする花形産業になるのです。

そうすると何が起こるかというと、全てがIT業界に集約されていきます

例えば、これまで製造業者によって作られていたものは全て3Dプリンターによって作られることになると予想されています。そうすると、メーカーは、製造業ではなくIT業界に組み込まれます。

また、車産業が自動運転車を目指しています。Uberなどの車業界も、自動運転の波によっていずれIT業界という括りになります。

電機産業は、IT企業が開発するインターネットにリンクされている、いわゆるIoTという高機能プロダクトを導入しようとしています。

これが、

IoT(Internet of Things)

と言われる、全てがITに繋がっている状態です。

既存の企業も、従来のビジネスのままでは全く歯が立ちません。情報の平等化によって、今まで取れていた手数料(マージン)も取りづらくなり、仲介業ビジネスは不要になりつつあります。

また、数年前に技術の進歩と共に当時最新と言われたシステム導入をした企業は、今では時代の流れの早さについていけず、アセットとなるはずだった高額なシステムが負債化する現象も起きています。

これまでの製造業などの企業にとって改革が迫られていますが、ビッグデータを保有ししかるべき技術を備えたIT業界に太刀打ちするには、

”それらのIT企業が発信するサービスを受信する側またはそこにリンクする側としてのインフラIT業界と同じスピードで整えていく”

ことが重要になってきそうです。

IT技術の中で生活することが当たり前になる=>IT技術を知らないでは生活できない。と変わっていきます。

ホワイトカラーの従業員はどう変わっていくべき?

今まで、メーカーや商社や大手商業銀行などに勤めて、時代をリードする立場であったホワイトカラーの従業員は、これからどうすれば良いのでしょうか?

製造業に関連したビジネスが縮小していくのは目に見えていて、既存のビジネスモデルが将来ワークしなくなるというのは誰もが薄々と感じています。

このままここにいて良いのだろうか?

と、時代が変わっていくにつれて強まる閉塞感を打破するために、ホワイトカラーの企業戦士ができることをご紹介します。

技術力の高い発信企業で活躍の場を探す

発信企業とはGAFAのようなITを司っている巨大企業です。

ちなみにGAFAは何を指しているかわかりますか?

GAFAとは

G = Google 

A = Amazon

F = Facebook

A = Apple

のことですね。

これらの企業は、これまで提供してきたビッグデータを使い、これからの時代をリードするインフラを作っていく企業だと考えられています。

すでに膨大な量のビッグデータを保有しているというのは、ものすごい強みです。その脅威に危機感を感じている人がいるのも納得です。

なぜなら人工知能(AI)の開発にはビッグデータが欠かせないため、来るべきAIライフにおいて、それらの企業が開発するものにお世話になることが目に見えているからです。

今後数十年はそれらの企業が時代を引っ張っていくとしたら、優秀なホワイトカラーの方は、伸び盛りの産業に身を投じることで、自分の可能性をより広げられるかもしれません。

元来、ホワイトカラーの方は優秀な方が多いので、与えられた仕事をきっちりこなすことができるでしょう。

独学でAIエンジニアを目指し発信企業へ転職する

少し難易度が高いAIエンジニアという仕事を目指すというのも一つの方法です。

最近は、独学でAIエンジニアになるための勉強をし、新しい分野に仕事をシフトしていく人も増えてきています。

しかし、AIエンジニアになるには数学・プログラミング・機械学習などの知識が必要になるため、万人向けのメソッドではなく、ホワイトカラーの中でも数学を修めた人やプログラミングが得意な理系脳を持つ人に限られてきます。

縮小産業にいるよりも伸び盛りの産業に移りたい、という理系のバッググラウンドを持つ人は、思い切って目指してみても良いでしょう。

IoT/AIの仕組みを理解し、現職で受信側としての新規プロジェクトに携わる

IoT/AIというのは、上述したように高度な数学知識が必要になるため、エンジニアや専門家になるのは優秀なホワイトカラーの人でも難易度が高いです。

そういう意味では、

理解できる人がごく限られているモノに囲まれた世の中がくる

わけですね。

優秀なホワイトカラーの方は、エンジニアほどの知識を身につけないまでも、

”その出来上がった仕組みを理解し、それを既存の産業にどう繋げていくか”という

橋渡し的なプロジェクトに携わることができそうです。

まずはIT技術がどこまで進化していてどういう仕組みになっているかの現状認識をしてみることから始めましょう。

自分が今いる会社で、ITプラットフォームを利用し、受信側としてできることがあるかもしれません。

IoT/AIの仕組みを理解した上で、周辺業界で働くor起業をする

周辺業界とはGAFAのようなIoT/AIのコアビジネスではなくても、その周辺を支える業界やGAFAのユーザーとしてサービスを発信することにより恩恵を受けるビジネスです。

例えばアマゾンを利用した物販金融のオンラインプラットフォーム化iPhoneに連動したアプリサービスの提供などから、AWSを活用したクラウドサービスの導入などをし始める企業も増えるので、ある程度の知識をつけてから、それら周辺業界でのコンサルやプロジェクトマネジメントに携わることなどもできそうです。または、個人でコンサルIT起業など、個人で取り組むことができるものもあります。

GAFAなどの発信企業が栄えている間はそれらのプラットフォームを利用して恩恵を受けることができるので、拡大産業の波に乗ることができます

まとめ

「新時代の働き方」という言葉が出てきていますが、それは単に個人の時代という概念が生まれているだけではなく、技術の進歩によって確実に働き方を変えなくてはならない時代に突入しているということです。

今まで収入源となっていたもので収入が生み出せなくなった今、別の方法に舵を切る必要があります。

大企業で働いてきたホワイトカラーの方は、失業時代と言われる大変な時代に入ってきましたが、うまくIoT/AI時代にシフトする方法を見つけて時代の波を乗り越えていくことを願います。

 

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