スキルとは何かを考えた私の原点

※この記事は、私個人の仕事と学びの記録です。資格取得やスクールで学ぶこと自体を否定するものではありません。

昔の私は、スキルというものを少し単純に考えていました。

何かを覚えれば、仕事で使えるようになる。
資格を取れば、自分の武器が増える。
パソコン教室に通えば、少しずつ「できる人」に近づいていく。

たぶん、そんなふうに考えていたのだと思います。

もちろん、学ぶこと自体は大事です。

何も知らなければ、入口に立つこともできません。
用語を知らなければ検索もできませんし、基本の考え方を知らなければ、自分が何につまずいているのかも分かりません。

だから、資格を取ることも、本を読むことも、動画を見ることも、スクールに通うことも、無意味だとは思っていません。

ただ、当時の私は、ひとつ大事なことを分かっていませんでした。

「覚えること」と「仕事で使えること」の間には、思っていたよりも距離がある。

そのことに気づくまで、私は少し時間がかかりました。

最初にそれを強く感じたのは、Excelでは扱いきれない量のデータに向き合ったときでした。

Excelで扱える行数には限界があります。

もちろん、今ならExcelまわりにもいろいろな選択肢があります。
ただ、当時の私はそこまで分かっていませんでした。

私が考えていたのは、もっと単純なことでした。

Excelのシートに入りきらないデータを、どこに置けばいいのか。
100万行を超えるデータを保管しながら、処理できる道具は何か。

よく分からないなりに調べて、たどり着いたのがAccessでした。

Accessなら、この問題を解決できるかもしれない。

そう思った私は、近所のパソコン教室に通いました。
そして、Accessの資格も取りました。

当時の私は、それで少し安心したのだと思います。

資格を取った。
教室でも学んだ。
これで仕事でも使えるようになるはずだ。

そう思っていました。

でも、実際にはそう簡単ではありませんでした。

いざ自分の仕事でAccessを使おうとすると、何もできませんでした。

教室で習ったことはある。
資格も取った。
試験にも合格した。

それなのに、自分の目の前にあるデータをどう扱えばいいのか分かりませんでした。

教材で習ったことと、自分の仕事の課題が、うまくつながらなかったのです。

パソコン教室で習った手順は、教室の中では成立していました。
でも、私が仕事で扱いたかったデータは、教材のサンプルとは違いました。

どこにデータを置くのか。
どう取り込むのか。
どう処理するのか。
どうすれば、自分が見たい形になるのか。

その具体的なところになると、急に分からなくなりました。

困って、パソコン教室の先生にも聞きました。

でも、私の仕事のデータは、私の現場固有のものでした。

教室で扱う教材とは違います。
データの量も、形も、目的も違います。

これは先生の問題ではありません。
そもそも、教室で学ぶ知識が届く範囲の外に、私の課題があったのだと思います。

そのとき、私は初めて実感しました。

教室で覚えることと、仕事で使えることは同じではない。

資格を取ったことは、入口にはなりました。
Accessという道具があることを知るきっかけにもなりました。

でも、それだけでは、目の前の仕事には届きませんでした。

私は、Accessを覚えたかったわけではありません。

100万行を超えるデータを、仕事で扱えるようにしたかったのです。

でも、資格を取っただけでは、その目的には届きませんでした。

結局、そこからは自分で調べるしかありませんでした。

検索する。
試す。
うまくいかない。
また調べる。
少し直す。
またつまずく。

その繰り返しでした。

きれいに理解してから進んだわけではありません。
体系的にすべて分かってから使ったわけでもありません。

目の前の仕事をどうにかしたいから、必要なところだけを調べる。
分からないところにぶつかったら、また調べる。
少し動いたら、また次の壁にぶつかる。

そうやって、少しずつ自分の仕事に合わせていきました。

振り返ると、資格を取ったことよりも、その後に自分の仕事へぶつけながら調べた時間の方が、はるかに実務には効いていた気がします。

もちろん、資格が無駄だったとは思いません。

入口にはなりました。
言葉を知るきっかけにもなりました。
何を調べればいいのかを考える土台にもなりました。

でも、それだけでは足りませんでした。

スキルは、覚えただけでは仕事に染み込まない。

自分の仕事にぶつけて、うまくいかなくて、調べ直して、少しずつ形を変えていく。
その過程があって、ようやく自分の道具になっていくのだと思いました。

Accessよりも、さらに分かりやすく何も残らなかったものもあります。

VBAです。

VBAも、パソコン教室で少し学んだことがあります。
基礎的な資格も取りました。

でも、正直に言うと、Accessよりもさらに目的があいまいでした。

マクロを組めたら、なんとなくかっこいい。
Excelを自動で動かせたら、仕事ができる人に近づける気がする。

たぶん、そのくらいの感覚だったと思います。

もちろん、当時の自分なりには真面目に学んでいました。
資格も取りました。

でも、実務ではほとんど使いませんでした。

使わなければ、残りません。

今では、私はVBAをほとんど書けません。

資格は取ったのに。
パソコン教室にも行ったのに。
一度は勉強したはずなのに。

それでも、仕事の中で使われなかったものは、私の中から抜けていきました。

これは、資格そのものの問題ではありません。
私の中で、VBAを仕事に組み込む目的と場面を作れなかったことが大きかったのだと思います。

結局、スキルは資格の有無よりも、自分の仕事の中で使うかどうかに左右される。

VBAは、そのことをかなり分かりやすく教えてくれた失敗でした。

だから、後にPythonを学ぶときには、VBAの失敗が少し頭に残っていました。

ただ勉強するだけでは、たぶんまた残らない。
本を読んで、動画を見て、コードを書いた気になっても、仕事で使わなければ自分のものにはならない。

そう思っていたから、私はPythonをできるだけ実務に混ぜようとしました。

もちろん、Pythonを使えるようになりたいという気持ちもありました。
Power BIを覚えたいという気持ちもありました。

でも、それだけなら、VBAのときと同じだったかもしれません。

違ったのは、分からないなりに仕事へ入れたことです。

Excelで数分で終わる作業を、あえてPythonで自動化してみる。
Excelで作れるレポートを、あえてPower BIで作ってみる。

その一回だけを見れば、明らかに非効率です。

Excelなら数分で終わる作業に、Pythonでは何時間もかかる。
いつものExcelレポートならすぐ作れるものを、Power BIで組み上げようとして何度もつまずく。

普通にやれば、もう終わっていたはずです。
慣れた方法でやれば、悩む必要もありません。

ただ、これは目の前の急ぎの仕事を止めてまでやる話ではありません。

一回きりで終わる作業に、わざわざ何時間もかけるという話でもありません。

毎週、毎月、何度も繰り返す作業だからこそ、最初の一回だけ遠回りして仕組みに変えておく。

そういう、業務改善の前借りのような時間でした。

それでも、最初は遅いです。
つまずきます。
思った通りには動きません。

でも、仕事を少し変えるために、分からないなりに、無理やりにでもそのスキルを使ってみた。

たぶん、この順番が大事でした。

スキルは、業務時間の外だけで身につけるものではないと思います。

仕事が終わってから勉強する。
休日に本を読む。
動画を見る。
資格の勉強をする。

もちろん、それも大事です。

でも、仕事で本当に使えるようにしたいなら、業務の中に入れなければ身につきにくいとも感じています。

仕事と関係のないことを、勤務時間中に勉強するという話ではありません。

目の前の業務を少し良くするために、新しい道具を試す。
Excelで毎回手作業しているものを、Pythonで自動化できないか考える。
毎月作り直しているレポートを、Power BIで更新できる形にできないか試す。

それは、ただの勉強ではありません。
業務を改善するための試行錯誤です。

業務と組み合わせているなら、それはサボりではない。

むしろ、目の前の仕事をこなしながら、明日以降の仕事の形を少し変えていくための時間だったのだと思います。

一度Pythonで処理を組めれば、次からは同じ作業を繰り返さなくてよくなる。

一度Power BIでレポートを組み上げれば、次からはデータを更新するだけで見られるようになる。

毎回手で集計していたものが、数分、あるいは数秒で終わるようになる。
毎回作り直していたレポートが、更新するだけで使えるようになる。
数字を作る時間よりも、数字を見る時間を増やせるようになる。

これは、単に作業が早くなるというだけではありませんでした。

今となっては、私が仕事を休んでいても、毎朝自動で最新のレポートが見られる状態になっています。

もちろん、最初からそうなっていたわけではありません。

そこにたどり着くまでには、慣れたExcelでその日その日の作業を片づけるより、ずっと時間も労力もかかりました。

でも、それは「今日の仕事を早く終わらせる」ためだけの遠回りではありませんでした。

どうすれば、同じ作業を毎回繰り返さなくて済むのか。
どうすれば、自分がいない日でも数字が見える状態にできるのか。
どうすれば、数字を作る時間ではなく、数字を見る時間を増やせるのか。

そういう先のことを考えた結果でした。

その日暮らしの仕事の仕方では、たぶんここにはたどり着けなかったと思います。

今日だけなら、慣れたExcelで終わらせるのが一番早い。
でも、明日以降も続く仕事を考えるなら、少し遠回りしてでも仕組みに変える意味がある。

Power BIは、そのことをかなり分かりやすく教えてくれた道具でした。

本や動画やスクールで学ぶことは大事です。

ただ、そこで出てくる例と、自分の仕事は完全には一致しません。

教材のデータはきれいです。
説明のために整えられています。
手順通りに進めれば、だいたい同じ結果になります。

でも、実務のデータには癖があります。

列名が揺れている。
日付の形が違う。
空白がある。
毎月少しだけ形式が変わる。
現場の都合で、教科書通りには進まない。

だから、全部を体系的に学び終えてから仕事に使おうとすると、いつまでも実務に入れないことがあります。

もちろん、体系的に学ぶことには意味があります。
全体像を知ることも、基礎を知ることも大事です。

でも、私の場合は、必要な部分から調べて、使えるところから仕事に混ぜていく方が現実的でした。

昔は検索して調べました。

分からないことをググって、似たような事例を探して、試してみる。
うまくいかなければ、言葉を変えてまた検索する。

そして今は、AIがあります。

分からないことの入口にたどり着く速度は、以前よりずっと速くなりました。

ただ、AIは正しい答えをくれる装置ではありません。
入口に早く立たせてくれるだけで、自分の仕事に合うかどうかは、結局また自分で試して確かめるしかありませんでした。

だからこそ、全部覚えてから使うより、使いながら覚える方が、私には合っていたのだと思います。

ただ、今はもう一つ考え方を更新する必要があるとも感じています。

以前なら、「マクロが組める」「Pythonが書ける」「Power BIが使える」ということ自体が、ある程度その人のスキルとして評価されていたのかもしれません。

少なくとも、私自身もそう考えていた時期があります。

このツールが使える。
このコードが書ける。
このレポートが作れる。

それは確かに、仕事の中で分かりやすい武器でした。

でも、生成AIが出てきて、その前提は少し変わりました。

コードを書く。
関数を調べる。
ツールの使い方を聞く。
手順を整理する。
たたき台を作る。

そういう「使いこなし」の入口は、以前よりずっと低くなりました。

もちろん、AIがあれば何でもできるという話ではありません。
むしろ、AIが出してきたものをそのまま信じるのは危ういと思っています。

ただ、それでも、何かのツールを「使えること」そのものの価値は、以前より少し変わってきたのだと思います。

Pythonが使える。
Power BIが使える。
AIが使える。

それだけでは、たぶん足りなくなっていく。

大事なのは、それを何に使うのか。
自分の仕事のどこへ結びつけるのか。
何を楽にしたいのか。
何を見えるようにしたいのか。
どんな状態に変えたいのか。

そこなのだと思います。

スキルがあること自体よりも、スキルを自分の目的に結びつけられること。

その重要性は、AIの時代になって、むしろ強くなっている気がします。

AIが使い方の入口を近づけてくれるからこそ、何のために使うのかを自分で持っていないと、ただ便利そうなものを触って終わってしまう。

これは、昔のAccessやVBAの失敗ともつながっています。

Accessを覚えたかったわけではない。
100万行を超えるデータを扱えるようにしたかった。

VBAを学んだのに残らなかったのは、仕事の中で使う目的と場面を作れなかったからでした。

PythonやPower BIが残ったのは、分からないなりに実務へ入れたからでした。

そして今は、そこにAIが加わっています。

AIを使って最短距離で進めることもある。
自分で手を動かして理解するために、あえて遠回りすることもある。

どちらが正しいというより、目的によって使い分けることが大事なのだと思います。

早く終わらせたいのか。
仕組みを作りたいのか。
自分で理解したいのか。
誰かに引き継げる形にしたいのか。

その目的があって初めて、スキルもAIも、自分の道具になる。

そう考えるようになりました。

私は、どれか一つのスキルを完璧に極めてから仕事に使ってきたわけではありません。

Excelも、Power BIも、Pythonも、AIも、体系的にすべて理解しているわけではありません。

どれも中途半端です。

この言い方をすると、少し頼りなく見えるかもしれません。

でも、実際にそうなのです。

分からないことを残したまま、必要なところから使ってきました。
つまずくたびに調べて、直して、また使ってきました。

それでも、中途半端なスキルが仕事を助けてくれることはありました。

目の前の作業を少し楽にする。
毎月の手作業を少し減らす。
数字を見る時間を少し増やす。
判断に必要なものを少し早く見えるようにする。

それができるなら、そのスキルには意味がありました。

完璧に理解しているかどうかよりも、仕事の中で使える形にできるかどうか。

私にとっては、その方が大事でした。

振り返ると、私に残ったスキルは、覚えるためだけに勉強したものではありませんでした。

仕事の中で使ったもの。
困って、調べて、直して、また使ったもの。
自分の業務の癖に合わせて、少しずつ形を変えたもの。

そういうものだけが、自分の中に残っていきました。

スキルは、資格証の中にあるものではありませんでした。
本を読み終えた瞬間に、自分のものになるものでもありませんでした。
動画を見終えたからといって、明日から仕事が変わるものでもありませんでした。

仕事の中に入れてみて、初めて自分のものになっていく。

使ってみる。
失敗する。
調べる。
直す。
また使う。

その繰り返しの中で、少しずつ染み込んでいく。

そして今は、AIによって「使い方」にたどり着く速度はかなり上がりました。

急がば回れ。

この言葉は、今でもスキルに言えるのだと思います。

今日だけなら、慣れたやり方で終わらせた方が早い。
AIに聞けば、もっと早く入口に立てることもある。

でも、明日以降の自分を少し楽にしたいなら、あえて遠回りする日があってもいい。
自分の仕事に組み込んで、つまずいて、直して、ようやく分かることもある。

仕事を少し変えるために、分からないなりに、無理やりにでもスキルを使ってみる。

そして、AIも含めて、そのスキルを自分の目的に結びつけていく。

そうやって使いながら覚えていくことが、私にとってのスキルの原点です。

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