こんにちは。IT・DX教育サービスの株式会社サートプロ近森満です。

当社では「DX推進人材教育プログラム」として、初回無料のコンサルティングを提供しています。

ホワイトカラーの仕事は、これからどの職種でもFDE的になっていく。私は、かなり強くそう感じています。ここでいうFDEとは、Forward Deployed Engineer の略語そのものだけを指しているわけではありません。現場に入り、相手の課題を理解し、AIやデジタル技術を使いながら、成果が出るところまで責任を持って伴走する仕事の仕方です。

もともとFDEは、AIやソフトウェアを顧客の現場に実装していく人材像として語られることが多い言葉です。しかし、この考え方はエンジニアだけの話ではありません。営業、企画、人事、総務、マーケティング、教育、広報、管理部門。どの職種であっても、現場の前線で他の役割の人と深く関わり、AIを使いながら仕事を前に進める必要が出てきます。

ここで参考になるのが、枌谷力さんのXでの指摘です。どの職種も今後はFDE的になり、業務の最前線で多様な役割の人と関わる仕事ほど、専門職の中の正義や正論に固執する人は活躍しにくくなる、という趣旨の投稿でした。参考: 枌谷力氏のXポスト

私は、この指摘を読んで「これはまさにAI時代のホワイトカラー論だな」と感じました。知識があること、経験があること、専門性があること。それらはもちろん大切です。ただし、それだけでは足りなくなる。知識を現場の成果に変えるには、人と協力し、AIを使い、状況に合わせて判断し、最後まで形にする力が必要になるからです。

これまでの組織では、経験と勘と度胸、いわゆるKKDが強い力を持っていました。「俺はこうやってきた」「このやり方が正しい」「自分の経験ではこうだ」。その言葉に一定の説得力があったのは、情報を持っている人が限られていたからです。

しかし、今はAIに聞けば、多くの論点を短時間で整理できます。もちろんAIの回答は絶対ではありません。ハルシネーションもありますし、文脈を読み違えることもあります。それでも、会議の場でAIを使えば、少なくとも一人の声の大きさだけで議論が支配されにくくなります。

ここで困る人が出てきます。自分の経験や立場で場をコントロールしてきた人です。AIが客観的な論点を出し、別の選択肢を提示し、複数の人の意見を並べて整理し始めると、「自分の正しさ」だけで押し切ることが難しくなります。

誤解してほしくないのですが、経験が不要になるわけではありません。むしろ経験は、AIの出力を判断するための大事な資産です。ただし、経験を武器にして周囲を黙らせるのではなく、経験を材料にしてAIと人の判断を深める。ここに立ち位置を変えられるかどうかが、これからの仕事では大きな分岐点になります。

ある会議にAIを入れることを考えてみます。参加者が三人いて、それぞれ意見が違う。これまでは、役職が上の人、声が大きい人、過去の成功体験を持っている人の意見が通りやすかったかもしれません。

しかし、AIが同席すると少し様子が変わります。「今の論点を整理してください」「反対意見を出してください」「顧客視点ではどこが弱いですか」「決定に必要な未確認事項は何ですか」と聞けるからです。

すると、会議は単なる発言力の競争ではなくなります。AIがすべてを決めるわけではありませんが、議論の土台を整える役割を担います。強い口調で押し切るより、目的、前提、リスク、代替案を出せる人の方が価値を持ちます。

ここで人間に残る仕事は、決定です。AIは材料を出します。論点を整理します。抜け漏れを指摘します。ただし、最後にどのリスクを取るのか、誰に説明するのか、どの順番で実行するのかは、人間が責任を持って決めなければなりません。だからこそ、AI時代の会議では、単に詳しい人よりも、場を前に進められる人が強くなります。

AI時代にもう一つ大きく変わるのが、属人化です。昔は「この人にしかできない仕事」が本当に多くありました。手順が言語化されていない。判断基準が共有されていない。過去の経緯を知っている人が一人しかいない。だから、その人がいないと仕事が止まる。

しかし今は、業務分解や作業分解がかなり進んできました。仕事をタスクに分け、手順に分け、必要な情報に分け、確認ポイントに分ける。その上でAIを使えば、一部の作業はかなり代替できます。

これは便利である一方、少し怖い話でもあります。なぜなら、「自分しかできない」と思っていた仕事が、実はAIと別の人の組み合わせで回ってしまうことがあるからです。

もちろん、すべての仕事が簡単に置き換わるわけではありません。会社固有の事情、顧客との関係、過去の交渉、政治的な制約、暗黙の約束。そうしたものは残ります。ただし、それらを言語化せず、ただ自分の手元に抱え込むだけなら、価値は少しずつ弱くなっていきます。

たとえば、ある部署に非常に詳しい人がいるとします。過去の経緯も知っている。システムの癖も知っている。社内の人間関係もわかっている。周囲はその人に頼りきりになります。

ところが、その人が強い言い方をする。反論を聞かない。自分の正論を押し通す。相手に敬意を持って説明しない。そうなると、周囲はだんだん一緒に働きにくくなります。

以前なら、それでも「あの人がいないと困るから」と我慢されたかもしれません。しかし、AIで業務を分解し、過去資料を整理し、判断基準を抜き出し、手順書を作れるようになると、状況は変わります。完全に同じ品質ではなくても、仕事を回す代替ルートが見えてくるからです。

ここで問われるのは、専門知識だけではありません。自分の知識を周囲の成果に変える力です。人に渡せる形にする力です。自分がいなくても仕事が進むように設計する力です。皮肉なことに、その力を持つ人ほど、結果として組織から必要とされます。

今回の話で私は、やはり人間力が大事になると考えています。ただし、ここでいう人間力は、ふわっとした愛嬌だけではありません。相手に敬意を持つこと。年齢や立場に関係なく、丁寧に接すること。相手の事情を理解しようとすること。約束を守ること。できないことをできないと言うこと。

こうした当たり前のようなことが、AI時代にはむしろ重要になります。なぜなら、作業そのものはAIがかなり支援してくれるからです。資料を整える、文章を書く、候補を出す、比較する、要約する、議事録を作る。ここはどんどん平準化していきます。

平準化が進むと、最後に差が出るのは「この人と仕事をしたいか」です。もちろん、スキルがいらないという話ではありません。むしろスキルは前提になります。その上で、相手に敬意を持って、現場のゴールまで一緒に行けるかどうかが問われます。

私はこれを、敬意のある実装力と呼びたいと思います。きれいな戦略を語るだけではなく、現場で人と向き合い、AIも使い、面倒な調整も引き受け、成果まで届ける力です。

FDEと聞くと、どうしてもエンジニアの話に見えます。しかし、私はホワイトカラー全体の仕事の仕方として捉えるべきだと思っています。

人事であれば、採用や育成の現場に入り、候補者、現場マネージャー、経営、教育ベンダー、AIツールをつなぎながら成果を出す。営業であれば、顧客の課題を聞き、社内の開発やサポートと連携し、AIで提案や検証を進めながら受注後の成果まで見届ける。企画であれば、社内の意見をまとめ、データを読み、AIで仮説を検証し、実行までの道筋を作る。

つまり、職種名が何であっても、仕事の中心は「自分の専門領域だけを守ること」から「複数の領域をつないで成果を出すこと」へ移っていきます。これはDX推進そのものです。デジタル・トランスフォーメーションは、ツール導入ではなく、仕事の分担と責任の持ち方を変えることだからです。

最近、私自身もAI時代らしい出来事を経験しました。検定制度の立ち上げや運営に関する相談で、サートプロに問い合わせをいただいたのです。面白いのは、その方々が単に検索エンジンで見つけたわけではなく、AI検索やCopilotのような仕組みを通じて、サートプロが候補として出てきたという点です。

正直に言うと、当社のホームページに「検定コンサルティングを大々的にやっています」と大きく掲げていたわけではありません。それでも、IoT検定、アジャイル検定、各種資格制度、教育事業、コンテンツ制作など、これまで積み重ねてきた情報がインターネット上に残っていました。

AIは、それらの足跡を拾い、つなぎ、必要としている人に提示したわけです。これは非常に示唆的です。小手先のLLMO対策やAIO対策だけではなく、長く信頼できるコンテンツを積み上げておくことが、AI時代の発見可能性につながっていく。私はそう実感しています。

コンテンツは王様です。ただし、ここでいうコンテンツは、量産された薄い記事ではありません。自分たちが何を考え、何を実践し、どんな失敗や学びを持っているかを、継続して社会に置いておくことです。

Webの世界では、SEO、AIO、LLMOといった言葉が次々に出てきます。これらを研究すること自体は大切です。ただし、私は過剰に振り回されすぎるのは危ういとも思っています。検索エンジンやAIの仕様は変わります。ゴールポストを動かす権限は、基本的にはプラットフォーム側にあります。

だからこそ、私たちができることは、読者や顧客にとって意味のある情報を積み上げることです。現場で起きたことを書く。考えたことを書く。サービスの背景を書く。失敗も含めて、判断の材料になる情報を残す。

AIは、そうした情報をまとめてくれます。検索では見つかりにくかった関係性を拾うこともあります。だから、これからの情報発信は、単にクリックを取りにいくものではなく、未来のAIに拾われる信頼の蓄積でもあるのです。

人や組織の変化で詰まったときの参考図書として、私の著書『マインド・トランスフォーメーション AI時代の思考革命』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。

これからのホワイトカラーに必要なスキルセットは、少し変わっていきます。専門知識はもちろん必要です。しかし、それだけではなく、業務を分解する力、AIに指示する力、出力を検証する力、関係者の利害を調整する力、そして相手に敬意を持って実装する力が必要です。

これは、単なるスキルアップではありません。スキルチェンジであり、キャリアパスの再設計です。自分の専門だけで勝負するのではなく、自分の専門を起点に、他職種と協働し、AIを使い、成果まで届ける。

この変化を受け入れるには、マインドセットの更新が必要です。「自分の領域を守る」から「相手の成果に貢献する」へ。「AIに仕事を奪われる」から「AIを使って自分の提供価値を広げる」へ。「正論を言う」から「前に進む形に整える」へ。

ここに、マインドシフト、マインドチェンジ、そしてマインド・トランスフォーメーションがあります。

AIを使うほど、人間の責任は消えるのではなく、むしろ見えやすくなります。AIが作ったから仕方ない、では済みません。AIが出した提案を採用するのか。採用しないのか。どこを直すのか。誰に説明するのか。どのリスクを取るのか。ここは人間が決めます。

だから、AI時代のデジタル人材には、技術リテラシーだけでなく、責任の取り方が求められます。AGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）が進む時代には、なおさらです。超知性リテラシーとは、AIの性能を眺めることではなく、AIが社会や仕事に入ったとき、人間がどこで判断するのかを考える力だと私は見ています。

読者の皆さんはどうでしょうか。自分の仕事の中で、正論だけで止まっているものはありませんか。AIに聞けば整理できるのに、立場や慣習で動かせていないものはありませんか。まずは一つ、会議、資料、提案、問い合わせ対応のどれかにAIを入れてみてください。そして、出てきた結果を鵜呑みにせず、現場の成果に変えるところまで考えてみてください。

FDE的な働き方は、特別な肩書きがなくても始められます。目の前の業務を分解する。AIに相談する。関係者の前提をそろえる。成果物を検証する。相手が受け取りやすい形に整える。こうした一つひとつの行動が、すでにFDE的です。

企業の中でDX推進を担う人も、技術人材の育成を考える人も、まずはこの視点を持つことが大切です。AIを使える人を増やすだけでは足りません。AIを使って、現場で成果を出せる人を増やす。そのための人材育成・教育支援、研修講座・eラーニング、資格制度、実践の場づくりが必要になります。

「社員のDXマインドをどう高めるか」「実践的なITスキル教育が進まない」など、DX推進担当者の育成やIT教育研修でお悩みでしたら、ぜひ一度お聞かせください。初回無料の「DX推進人材教育プログラム」コンサルティングにご応募いただければ、あなたの組織の課題整理にお役に立てると思います。

次回は、このテーマの後編へ続きます。どうぞお楽しみに。

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・＋DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。 ・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定・＋DX認定・超知性ASI検定） ・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格） ・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定） ・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援） ・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援） ・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定） ・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

X (Twitter)

Facebook

YouTube

note