こんにちは、zukamihoです。
毎年夏休みは9月後半なのですが今年は流動的です。
相変わらずマイペースに徒然を。

1.異動したのよそういえば

私事ですが異動になり、新部署で1か月経ちました。
「デジタル変革」から「テクノロジー」に冠が変わったくらいで大きなギャップはないものの、潮目の変化を感じることは多い毎日を過ごしています。

そもそも「DXとは何か？」から始まった新組織の立ち上げに参画し、数名から百名規模に成長した過程では様々なドラマもあり。コロナ禍を挟んでのこの約4年は激動の日々でした。

TechやStartupの経験は20年近くあっても、いわゆるエンタープライズITは未知の世界でしたので、想像以上にリスキルを求められるシーンが多かったです。対極の世界観で相当のアゲインストも受け、今までのキャリアやキャラは、全否定していく必要がありました。

いわゆるお手並み拝見な洗礼の中でも、外から来た者はあらゆることに一喜一憂せず、淡々と結果を出していくしかないのです。アンラーン、リスキリング、ってそういう強烈な痛みを伴う修行のことなんですよね。

会社員ハックになかなか慣れず、技術職・エンジニア職でもない自分ができることや役割の置き所には悩むことも多かったのですが、改めて今後求められていく働き方やスタイルの予測をしていると、自分自身が経験してきたことはちょっと早過ぎただけであって、筋違いなことでも、自分を全否定することでもない、と再確認しています。評価は環境依存であるというのもわかりましたので、よりフラットに人を見ることができるようになったのも収穫です。

あたらめて「テクノロジー」の利活用を推進していくミッションも、再びの新組織立ち上げ期も、自分らしく楽しみたいと思っています。

2.デジタル人材育成に思うこと

異動先での主務は「テクノロジーを用いてはたらくをアップデートできるひと」を増員する、いわゆるIT部署以外のデジタル人材育成周りです。

「リスキリング」はジョブチェンジ前提で未知のスキルを学んでいくことですが、自分が担当するのは現業務でテクノロジーを活用する「アップスキリング」のほう。

「生成AI」をはじめ新しいツールや技術トレンドが急に差し込まれるこの界隈、大半の従業員が実際に使っていかないと「トランスフォーメーション」にはならないわけでして…

難易度の高い採用活動を経て、テクニカルな事だけをやる人、技術に詳しい人ばかりが増えても「外付けのIT」文化を超えることは難しいと自分は思うんですよね、経験上。経営や現場がTechやマーケ観点を持つことで、これまでにない発想や選択肢はもっと出てくるはずなのです。

また、今後の人事評価はジョブ・スキルベースが主流になると見据えて、キャリアオーナーシップや「専門性×Tech」という選択肢に興味を持つひとが増えたらいいなぁと。従業員自身の市場価値向上、ワークエンゲージメントの向上、などに繋がることをしていきたいです。

上司からはそんなこと頼んでないとか筋が違うとか言われそうですけれど。

今はプロトでどういうプログラムが良いのか、自分で教材作って講師までやってみよう的なタスクをやりつつ、社内外の育成担当とのネットワーキングや意見交換を進め、現在地の把握に努めています。

3.言葉の揺れ＝理解の揺れ

「デジタルトランスフォーメーション」という言葉尻もだいぶ聞き慣れたものになりましたが、実際「それはトランスフォーメーションって言わへんのちゃうか」みたいなとこがね、本質かつ大問題なんですよね。

デジタルは結局、ツールとか手法の問題でしかないんで。

みなさんも会話のなかで「デジタル」「オンライン」「ヴァーチャル」「テクノロジー」みたいな、関連用語の使い分けや表現が、あちこちに散らかってたりしませんか。自分も意識してないとよくありますし、組織や現場、人によって揺れはすごい感じます。

こういう時は辞書やWikiを読んで、定義を振り返っとくの大事です。

• テクノロジー：
  科学技術や工学の知識や技術を応用して、製品やサービスを開発することを指します。つまり目的と手段が設定されていることになります。

• デジタル、オンライン、ヴァーチャル：
  手段の種別・状態・状況を表すもの、という意味合いなので、目的がそれではないよね、という説明が出来るかと思います。

よく相対する言葉として「アナログ」という単語が出てきますけれど、情報処理という意味においては「デジタル」はアナログの上位互換であるということが言えるのかもしれないし、表現方法としてはまったく異なる意味をもつものかもしれない。

• アナログ：
  語源は「analogy＝類似、相似、比喩」。並べると似ている「連続的なデータを目に見える量で表したもの」である。

• デジタル：
  物やシステムを「オン・オフ」あるいは「1・2」などの、2パターンで示す情報処理方式。情報をとびとびの値による符号で表すこと。

要するに目的は何やねん、何がしたいねん、何でそれがしたいねん、という「問い」が内側にないとトランスフォーメーションは難しいよ、という話はまた今度どっかでしようと思います。Why？は大事。

4.相対する世界のはなし

相対するもの、という話の流れやと、例えば、GPTシリーズなどが採用する大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）は、大量のテキストデータを使ってトレーニングされた「自然言語処理」モデルですが、この「自然言語」に相対するものは「コンピュータ言語」や「プログラミング言語」。

努力して学ばねばならない体系立てられた言語と違い、人間の話し言葉によって彩られるテクノロジーやエンジニアリングの民主化みたいなムーブに自分はすごく惹かれます。

グローバルにSyncしているところもあれば、傾向の違いは結構あって。日本は「AIでラクをする」とか「仕事を奪われないために」とか生産性の話が多め。世界では技術トレンドに対するマネタイズなり倫理問題なり、戦略議論が多い。一神教的な欧米に比べれば、八百万コンバインするの得意な日本市場が重要なターゲットになってくるのは、めちゃメイクセンスなのよね。

組織のヘルススコアとも連動してるような気がする、この生成AI関連への取組み。ほんの数ヶ月の単位でも、組織間・個人間でリテラシーギャップは結構拡がってそうだなと思っています。

5.情報は情報の顔して立ってない

最近、週1〜2回はオフィスに立ち寄るんですが、情報は情報の顔して立ってないですね本当に。フルリモート化から3年以上経って、ブラウザ越しだけでは得られない体験格差が、個々や組織にどう作用していくのかも気になるところです。

Knowing is not enough; we must apply.
Willing is not enough; we must do. - Goethe -

それでは、猛暑の最中みなさまお身体ご自愛のほど。