最新のITサービスについて実機で動作確認しながらキャッチアップを進める機会が
ございましたので、改めて「スキル」について考え方を整理してみました。
PCやスマホなどで、さらりと一読(縦読み)いただけましたら幸いです。
ITの活用に限らず「業務」として初めて取り扱う事になり、試行錯誤を経て習得した「スキル」は
対外的には以下のプロセス(1.～3.)に集約されると思います。
1.「お客様」が 「業務」の「課題」として実現したい事を具体的に示し、「お客様」に「方針」を決めていただく
2. その「方針」を実行する「コスト(例：お金、人、時間(納期)」を用意していただく
3. 「方針」と「コスト」を「可視化」しながら、「業務」として完了させる
例えば、当初、上記1.～2.で確定していた「時間(納期)：6か月」という「業務」が
「時間(納期)：2か月」になった場合、主として3つの選択肢があると仮定します。
前提条件：上記3.は未実行の状態
(1) 当初の条件を変更しない
⇒「お客様」の当初の「方針」通り ⇒「時間(納期)：2か月」を貫徹する
(2) 当初の条件を一部、変更していただく
⇒「業務」の「方針」に見合った「コスト」⇒「可視化」した上で、修正変更していただく
(3) 「業務」の遂行を丁重にお断りする
⇒「業務」の遂行を他(人・会社、その他)に委ねる
いわゆる「コンプライアンス」の観点でも「お客様」との協議の上で上記(2) or (3)を選び、軌道修正した事はございますが、
「業務」に必要な「スキル」は必ずしも「機器やシステムやアプリケーションとして提供する」ものではなく
「業務」として「お客様」が実現したい事を「話し合い、合意を得たものを実現していく」事だと思います。
しかしながら、最近、実用化が始まってきたAI(Artificial Intelligence)は
上記のプロセス(1.～3.)や選択肢((1)～(3))について、何らかの「回答」を与えてくれるのだと思います。
すなわち、(a)「課題」に対して「条件」を設定した上で質問を用意する「スキル」だけでなく、
(b) 導かれた「回答」に対して「判断」する「スキル」も求められていると思います。
最近、ITの実務以外の機会でも「無料(一定の条件)で活用可能なサービス」が増えており、
例えばリソース管理～ジョブ実行(システム・アプリ)～デプロイ(公開)環境のプロセスが自動化可能となっております。
新しいサービスとして提供されるスピードが速すぎて、何を選べば良いのか分からないという
「課題」を抱え込んだり、無造作に自分以外に質問するのではなく、まさに上記(a)⇔(b)を繰り返す事により、
最新の「スキル」動向についても「判断力」が向上するものだと思います。
☆参考：「スキル」動向 検索キーワード (おすすめ)
□GitHub workflow 設定( .yml or .yarn)、リソース連携(VSCode) □Netlify □Astro(Node.js) □Spring Boot DI、DAO設計 (Repository、Service)