現職への入社からほぼ4ヶ月が経過しました。過去に転職や異動、あるいは新規業務を担当したときと比べて、新しい業務に対して求められる時間軸や、同時に担当する業務の量が大きく変化していると感じています。
これは、実際に自分が担当した業務のスピード感や成果だけでなく、組織から寄せられる期待値そのものについても言えることです。生成AIの活用が徹底している環境に入社し、実際にこの変化を経験してみると、このスピード感や期待値の高まりは、いずれ世の中全体の一般的な前提に変わっていくのではないかと感じています。
生成AIが普及した環境において、新しい環境や未経験の役割に就いた際、オンボーディングや立ち上がりのスピードに対する要求水準は大きく上がると考えています。入社後の数ヶ月を単なるキャッチアップ期間として過ごすのではなく、いかに早期に立ち上がり、組織全体にレバレッジをかける仕組みを構築できるか。今回は、こういった生成AIの前提における立ち上がりについてまとめます。
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他社と共催で単発の小規模イベントを開催する際、コミュニケーションの整理や情報の管理が不十分だと、プロジェクトの進行に様々な問題が生じます。社内文化や前提知識が異なる組織同士で作業を進める場合、やりとりがタイムラインに埋もれてしまったり、認識のズレが発生しやすくなります。
今回は、Slack Canvasを活用してイベントの情報を一元管理し、スムーズに共催イベントを推進する方法について説明します。
技術広報に関わる身として、あるいは従業員体験を探求するものとして、転職する人の体験を理解することは重要です。日々の発信活動や組織の動向を観察する中で、生成AIの登場が個人の職務範囲や求められる仕事の質に大きな変化をもたらしていると感じています。たとえば、システム開発において職種の境界が溶けつつありますし、人事・バックオフィスなどにおけるオペレーション業務はAIに任せる範囲が広がり、人の配置が最小限になりつつあります。
職種の境界が溶ける例としてのプロダクトビルダー note.com
人員配置のバランス変化の例としてのSHIFTの採用ストップ business.nikkei.com
生成AIの普及によって市場で求められる水準が変わり、仕事の職務範囲や求められる要素が変化したことで、転職のハードル自体が上がっています。また、選考プロセス自体も変化しはじめています。企業側が生成AIを用いて選考にかかる負荷を減らしたり、いままで人間だけでは手間がかかりすぎて実施できなかった細かな実績のスクリーニングやスキルの深掘りができるようになったため、企業側の選考基準が高度化し、結果として選考を通過する難易度が高まっています。採用基準と採用方法の両面から門が狭まっています。
このような変化の激しい環境において、専門スキルや平均的な能力だけで課題を乗り越えることは難しくなっています。いま求められているのは、自分が組織や市場に対してどのような独自の価値を提供できるかを持ち、理解し、伝える力です。今回は、自身の提供価値を言語化するPVP（Personal Value Proposition）の整理について考えてみます。
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