今回のテーマ
今まで、
「シニアAI人材とは何か」
を考えてきました。
そして最後にたどり着いた私なりの判断軸が、
経験 × AI × 事業化
でした。
では、私は実際にそこまで到達できているのでしょうか。
考えてみると、最近かなり多くの場面でAIを使っています。
ブログ作成。
SNS作成。
動画生成。
投資研究。
ロト解析。
そして現在は、介護の情報を活用したAIサービスの仕組みづくりにも挑戦しています。
使っている範囲だけを見ると、かなり広がってきました。
でも、
「AIをたくさん使っている」ことと「AI人材である」ことは同じなのか。
ここは一度冷静に考えてみたいと思いました。
そこでシーズン2の最初は、自分自身を実験台にして、
「私のAI活用レベルは、今どこなのか」
を評価してみます。
なぜ興味を持ったのか
最初にChatGPTを使い始めた頃は、文章を作ってもらうだけでも驚きでした。
ブログの記事案を考える。
文章を直してもらう。
調べものをする。
それだけでも十分便利でした。
ところが使っているうちに、少しずつ用途が変わってきました。
ブログを書くだけではなく、SNSへ展開する。
画像や動画を作る。
複数の情報を整理する。
データを分析する。
さらに最近は、AIに役割を与えて仕事を分担させるような使い方も試しています。
例えば投資研究では、市場環境、カテゴリー、ETF評価、ランキング、品質監査、改善という工程を分けて考える仕組みを作っています。
介護分野では、介護情報をデータベース化し、AIを使って利用者の条件に合う情報を探しやすくする仕組みづくりに挑戦しています。
ここまで来ると、
「私はAI初心者なのだろうか」
という疑問が出てきました。
かといって、AIエンジニアと名乗れるわけでもありません。
そこで、
AI活用を「できる・できない」ではなく段階で考えてみよう。
と思いました。
調べて分かったこと
経済産業省とIPAは、企業や個人がDXを進める際の指針として「デジタルスキル標準」を策定しています。
2026年4月にはVer.2.0が公開され、AI・データ活用だけでなく、ビジネス変革や組織変革、データマネジメントなども含めた人材像が整理されています。
ここで興味深いのは、
AIツールを操作できることだけがDX人材の条件ではない
ということです。
経済産業省が公表している生成AI時代のDX人材に関する資料でも、
・問いを立てる力
・仮説を立てて検証する力
・評価して選択する力
・ビジネスやサービスへつなげる力
・AI活用の利益とリスクを考える力
などが重視されています。
つまり、
AIを使う → 仕事に使う → 問題を解決する → 価値を生み出す
という方向へ進むことが重要なのだと私は理解しました。
私なりにAI活用を5段階にしてみた
そこで、公的なデジタル人材・DX人材の考え方を参考にしながら、自分自身を評価するための簡単な5段階を作ってみました。
これは公的な資格や認定制度ではありません。
あくまで、今回の記事で自分の現在地を整理するための「私なりの判断軸」です。
レベル1 AIを知る
ChatGPTなどの生成AIを知り、試してみる段階です。
質問する。
調べものをする。
文章を作ってもらう。
まずAIに触れてみる段階です。
レベル2 自分の作業に使う
AIを日常の作業に取り入れる段階です。
文章作成。
要約。
画像生成。
資料作成。
アイデア出し。
AIによって自分の作業を効率化します。
レベル3 複数の業務で使う
一つの作業だけではなく、複数の仕事をAIでつなげていく段階です。
例えば私なら、
ブログ
↓
SNS
↓
画像
↓
動画
という情報発信の流れがあります。
また、複数のAIサービスを目的によって使い分けることも、この段階に含めたいと思います。
レベル4 AIで仕組みを作る
ここから少し意味が変わります。
AIを便利な道具として使うだけではありません。
仕事の流れそのものにAIを組み込む。
例えば、
情報収集
↓
AI分析
↓
評価
↓
品質確認
↓
改善
という仕組みを作る。
人間が何を判断し、AIに何を任せるのかも考える。
私はこれを「AIによる仕組み化」の段階と考えました。
レベル5 AIで価値を生み、事業にする
そして最終段階です。
AIを使っているだけではありません。
AIを使って、
誰かの問題を解決する。
サービスを提供する。
対価を得る。
改善を繰り返す。
つまり、
AI活用を事業価値へ変える段階
です。
シーズン1で考えた、
経験 × AI × 事業化
は、このレベルに当たります。
では、私は今どこなのか
自分の現在の活動を当てはめてみました。
ブログ作成
AIを使ってテーマを整理し、調査し、自分の考えを記事にしています。
これはレベル2〜3。
SNS作成
一つの記事から媒体に合わせて内容を変えています。
これもレベル3に近いと思います。
動画生成
文章だけではなく、画像や動画へ展開しています。
これも複数AIを組み合わせるレベル3。
投資研究
ここでは少し違います。
単にAIへ「どのETFがいい？」と聞くのではありません。
市場環境を評価する。
カテゴリーを評価する。
ETFを評価する。
ランキングを作る。
品質監査する。
実績を検証する。
改善する。
役割と工程を分け、AIを使った一つの研究プロセスとして設計しています。
これは私の5段階なら、
レベル4
に近いと考えました。
ロト解析
データを使って仮説を考え、分析し、結果を検証する。
これも単純な質問より一歩進んだ使い方です。
ただし、本当に有効な分析になっているかは、結果を継続して検証する必要があります。
介護AI
現在取り組んでいる中では、これが最もレベル4に近いと思っています。
介護情報を集める。
データベースを作る。
品質を確認する。
検索できるようにする。
AIで利用者の判断を支援する。
さらに、誤った情報を出さないための品質管理も考える。
これはAIを使って文章を作るのではなく、
AIを含んだサービスの仕組みを作る
挑戦です。
私の自己評価は「レベル4」
以上から、現時点の私は、
AI活用レベル4「AIで仕組みを作る」
に入り始めていると自己評価しました。
ただし、
レベル4完成
ではありません。
正確には、
レベル3を超え、レベル4を実践している途中
くらいだと思っています。
ここは大切です。
AIを使った仕組みを作っただけでは、本当に価値があるか分かりません。
実際に利用してもらう。
役に立つか確認する。
問題があれば改善する。
そこまでやって初めて、レベル4の実力になるのだと思います。
企業が求めるAI人材と比較してみる
では、企業が求める人材と比べるとどうでしょうか。
経済産業省は生成AI時代のDX推進人材について、単なるAI操作だけではなく、
問いを立てる
仮説を立てる
検証する
評価・選択する
といった能力を重視しています。
またソフトウェアエンジニアには、AIツールを使う力に加え、設計・技術面からビジネス側を牽引する上流スキルや対人スキルも重要だと整理しています。
ここを自分と比べると、少し面白いことに気付きました。
長年働いてきた経験は、AIとは別物だと思っていました。
でも、
問題を見つける。
原因を考える。
リスクを考える。
関係者と調整する。
品質を確認する。
改善する。
これらは、AI時代にも必要とされる能力と重なる部分があります。
つまり私の場合、
AIをゼロから勉強して新しい人間になる必要はないのかもしれません。
これまでの経験にAIを加える。
その方が自然なのではないかと思いました。
ChatGPTが調査した事・この記事を書いて整理できたこと
今回ChatGPTで調べて、もう一つ興味深かったのがIPAの「DX動向2026」です。
日本企業でもAI導入は広がっています。
しかし、AIを導入することと、AIによって本当にビジネスを変えることは同じではありません。
経済産業省も以前から、生成AIを日常業務へ組み込むことや、新しいサービスの創出につなげる活用には課題があると指摘しています。
つまり企業にとっても、
AIを使える人
から、
AIを使って仕事を変えられる人
へのSTEP UPが必要なのだと思います。
これはシニアにとって、意外にチャンスなのかもしれません。
なぜなら私たちには、
「仕事そのものを知っている」
という強みがあるからです。
私の考え
今回、自分のAI活用レベルを評価してみて、一番感じたことがあります。
私はAIの専門家ではありません。
最新のAIモデルを開発することもできません。
若いAIエンジニアと技術力を競えば、到底かなわないでしょう。
でも、それでいいと思うようになりました。
私が目指しているのは、
AIを作る人ではなく、AIを使って仕事や事業を作る人
だからです。
長年の経験。
プロジェクト経験。
そこへAIを組み合わせる。
そして実際の問題を解決する。
この方向なら、60代以降も十分挑戦できるのではないか。
今回、自分自身を評価してみて、その思いが少し強くなりました。
シニアのあなたへ
AIを見て、
「今から勉強しても若い人にはかなわない」
と思うシニアもいるかもしれません。
私もそう思ったことがあります。
でも、AI活用を5段階で考えてみると、少し見え方が変わります。
AIを知る。
↓
自分の仕事に使う。
↓
複数の仕事で使う。
↓
仕組みにする。
↓
価値や事業にする。
一段ずつ上がればいい。
そしてシニアには、すでに持っているものがあります。
30年、40年の仕事経験です。
AIを一から勉強するというより、
自分が知っている仕事にAIを入れてみる。
そこから始めればいいのではないでしょうか。
シニアでもAIを実務レベルまで高められる。
私は自分自身で、それを試してみたいと思っています。
まとめ
今回、自分のAI活用レベルを5段階で評価してみました。
レベル1 AIを知る
レベル2 自分の作業に使う
レベル3 複数の業務で使う
レベル4 AIで仕組みを作る
レベル5 AIで価値を生み、事業にする
そして現在の私は、
レベル3を超え、レベル4を実践している途中
と評価しました。
ブログ。
SNS。
動画。
投資研究。
ロト解析。
介護AI。
振り返ってみると、60代になってからでも、かなりAI活用の幅を広げることができました。
でも、私が目指している場所はもう一つ先です。
レベル5「AIで価値を生み、事業にする」
シーズン1で見つけた、
経験 × AI × 事業化
です。
ここからのシーズン2では、AIについて考えるだけではなく、実際に試していきます。
何ができるのか。
何ができないのか。
何を学ぶ必要があるのか。
そして本当に、自分の経験をAIによって価値へ変えられるのか。
60代になっても自分自身を実験台にして確かめてみたいと思います。
次は、
「レベル5になるために、私に何が足りないのか」
を考えてみたいと思います。
