こんにちは！キカガク キャリアアドバイザーの藤岡です！
今回はキカガクが運営している AI キャリアブートキャンプに参加し、転職を成功させた岩崎さんにインタビューしたのでご紹介します！
AI キャリアブートキャンプとは、20 代の若手ポテンシャル層を対象に、スキル習得から転職までサポートするサービスです！
- 学習のきっかけは現職の教育現場で AI やデータ分析が本当に活用できるのかを知りたかったから
- AI キャリアブートキャンプではデータを収集・分析するためのベースの知識・技術が身についた
- グループ学習では、自己学習では得られない知見を学ぶことができた
- 未経験エンジニアを目指すのではなく、現職で積んだ経験や知識とデータ分析技術をかけあわせることで、自分だからこそ貢献できる仕事を見つけた
教育 DX 支援企業のカスタマーサービス職に転職成功！
大学卒業後、7 年間小学校の教員として従事されておりました。
教育現場にて子供たちには 1 人 1 台の端末が整備され、校務や授業の IT 活用が進む中、教員たちには IT に関する知識が不足している状況を課題に感じていました。
そんな中、キカガクの AI キャリアブートキャンプを知り、AI/データサイエンスの基礎を身につけて教育現場の DX 化を進めたい思いで応募しました。
現職で忙しい中、履歴書・職務経歴書の作成や複数回の面接練習を経て、このたび教育 DX 支援ツール提供企業のカスタマーサービス職に内定が決まりました。
学習期間：2023 年 9 月～ 11 月（AI キャリアブートキャンプ第 1 期）
学習に加え手厚い転職支援があったことが決め手！
なぜ AI を学ぼうと思ったのでしょうか？またなぜ AI キャリアブートキャンプに参加しようと思ったのですか？
教員として働くなかで、学校現場で本当に AI が使えるのか、とても興味がありました。
また今まで転職活動を行なったことがなかったため、始め方や進め方がわからず、それだったら AI と一緒に学べば一石二鳥だと思い申し込みを決意しました。
AI は得体の知れないブラックボックス感という印象が強くて、これが学校現場に入ってきて使えるようになるのか、子供たちや保護者、教員をよりよくしてくれるものなのかを知りたかったこともきっかけの 1 つです。
学校現場では、子供たちのいろいろなデータは現場に存在しているのにそれを有効に活用できていないと感じ、そのデータを活かして何かアクションを起こしたり、保護者に良いフィードバックできないかと考え、データサイエンスにも興味がありました。
データ収集の考え方がとても役に立った！
学習のなかで特に役に立った内容を教えてください！
一番の学びになったのは「今の学校現場だと実は上手く使えないのでは」という現実がわかったことです。
なぜかというと、学校現場は正しく情報を収集できていなかったり、感覚でアンケート項目をピックアップして情報を集めている部分が多いと思うからです。
データの取り方やデータ収集の考え方など基礎からしっかりと計画を立ててやらないといけない。そうしないとせっかく収集したデータに意味がなくなってしまうんだということがわかりました。
そのことに気づかせてくれ、さらにデータ収集の基礎基本が学びたのが一番大きかったです。
十分な計画を立てないままアンケート項目を適当に設定してグラフにして終わり、ということではもちろんダメで、たくさんの要素があるなかでどのようなデータ項目を収集するべきなのか、データの取り方はよく考えとても気をつけるようになりました。
未経験転職だからこそキャリアパートの学びは大きかった！
他に印象に残っている学習パートやエピソードはありますか？
キャリアパートの学習や、キャリアアドバイザーによるキャリア支援については、はじめての転職活動でとても活きたなと感じました。
今までひたすらがむしゃらに働いてきて、現場と向き合うことが精いっぱいだったので、自分を見つめなおすことを特にしてきませんでした。
ただ、自分の特徴って何だろう、自分が本当にやりたいことは何だろうと、しっかりと振り返る機会が得られたのでとてもよかったです。
面接練習では、他のメンバーと面接練習をしあったのですが、自分って意外と深く考えられていなかったとわかったり、他の方のお話を聞いて参考になるものもありました。
面接練習を行なうことで、言語化できている部分と、できていない部分が明確になり、対策が立てやすくなったのがよかったです。
何か困ったことがあったときに、キャリアアドバイザーに相談できる環境があったことも本当にありがたかったです。
グループ学習は新しい学びの宝庫！
グループ学習で印象に残っているものはありますか？
自己学習では得られない情報をみんなで集めて共有する機会は貴重なので良かったです！
先ほどお伝えした、面接練習をお互いに行ないあうこともそうですが、他にも Kaggle に挑戦しているグループを知って話を聞いてみたり、学習に役立つサイトの情報を共有しあったり。
同じくらいの年齢だけれども、職種や住んでいる場所も違うメンバーと情報交換する機会は貴重なので、とても参考になりました！
仕事と学習の時間のメリハリが大事！
学習と仕事の両立や工夫はいかがでしたでしょうか？
正直結構大変でしたが、学習日には仕事を終わらせて参加できるように工夫していました！
週 1 回の学習日に参加しないと、チームメンバーに迷惑をかけてしまうのではという気持ちもあったので、学習日だけは残業せずに帰るとあらかじめ決めておいて、仕事を進めていました。
またもう 1 つ、自分のなかで決めていたこととしては、この学習が今の自分の仕事にどう活きるかをずっと考えて学習していました。
そうすることで学ぶ目的やゴールも見失わず、どちらのモチベーションも高いまま、学習と仕事の両立ができました！
学習や情報収集に意欲的な姿を評価してもらえた！
転職活動中のエピソードや面接での質問内容を伺えますか？
今まで行なってきた自己研鑽については書類でしっかりとアピールしました。
DX 支援に関する仕事に就きたく、キカガクでの学習も含め、他のところでも自己研鑽をしていたのですが、それを職務経歴書に整理してまとめてアピールしました。
面接のなかでもこの自己研鑽について質問されることもあり、企業は主体的に学んでいる方を求めているんだと感じました。
また他にも評価を受けた点としては、面接を受ける前に企業のことをしっかりと情報収集したことです。
企業によっては面接前に会社説明の資料をいただけることもあるのですが、そうではない場合、企業の HP をしっかり時間をかけて、隅々まで読み込むようにしていました。
自分ではそれが普通のことだと思っていたのですが、情報収集を十分にしていないまま面接に臨んでいる求職者の方も多いようで、その点も評価をいただきました。
面接では割と一般的な質問が多く、志望動機や転職理由、今までの経歴などについてが多かったです。
自分だからこそ貢献できるポジションが見つかった！
内定をいただいた企業に決めた理由はなんでしょうか？
未経験エンジニアを目指す道も考えたのですが、そうではなく今までの職務経験を活かした仕事をすることに決め、そして内定をいただいた企業からもその経験スキルを求めていたと評価をいただいたためです。
学校教育の現場はとても忙しく、日々の業務をこなす、授業で手一杯という状況になっていて、これだと子供たちも保護者も含めて誰も幸せにならないと考えていました。
じゃあ働き方改革をしようということで、業務の効率化に取り組み、みんながハッピーになれるようにしていこうと目指していましたが、クラス担任をしながら学校のシステムを変えることは難しいと感じました。
そのためエンジニア職ではなく、学校現場を知っている自分だからこそできる仕事に就いて、学校をよりよくしていこうという思いで転職を決意しました。
みんながやらないところや、普通の教員や管理職の方が目を向けられないところ、かつ自分が人よりも得意としている分野にアプローチしていければと思っていたときに、今回内定をいただいた企業の求人を知り、応募しました。
良いタイミングで求人を知ることができ、先方も私のことを『求めていた人材』だとご評価してくださり、ちょうどフィットした形となりました。
今まで業務の効率化をはじめ、さまざまな取り組みを行なってきた結果がこのような内定に繋がり、本当によかったです！
入社後は今までの教育現場の経験を活かして業務改善に取り組む！
今後はどのような業務を行なっていく予定でしょうか？
これから入社する会社は、学校の書類や子供たちの出席状況、通知表などをデータ化して、それを文書にしたり、データをまとめて教育委員会に送ったりするツールを提供している会社です。
その導入を進めたり、顧客のサポートすることがまず最初の職務となります。
今まで学んできたデータ分析や AI の知識・技術も、この業務のなかでしっかり活かしたいと考えており、先方もそれに期待してくださっています！
ソフトをよく使っている現場、もしくは使いこなせていない現場について分析して、どうやって使っているのか、なぜ使っていないのかを調べたり、活用事例をフィードバックし発信もできそうです。
今後はデータの利活用の部分にも取り組み、将来的には先生が 1 つアクションを起こすと子供たちも保護者も喜ぶような仕組みを作りたいと思っていて、三方良しなシステム作りを提案し実行していくことが目標です！
未経験エンジニアではなく、自分の経験との掛け合わせで勝負！
いわゆる『エンジニア』ではない仕事に就くことに後悔はないですか？
これは AI キャリアブートキャンプを経て思ったところですが、3 か月のカリキュラムを完走して、エンジニアで勝負していくにはまだまだ修行が足りないと、とても痛感しました。
もちろん最初はエンジニアになりたい気持ちはあって、自己研鑽でもたくさん学習をしてきましたが、まだ理解できていない部分が多く、プロフェッショナルになるにはかなり道のりが遠いという印象を持ちました。
それだったら今まで自分が積み重ねてきたスキルと、今回学んだ技術を掛け合わせて、自分の適性をしっかりと見極めて、得意とする領域で勝負した方がいいという考えに切り替わりました。
この選択に後悔はないです！
ゴール逆算型の学習がオススメ！
これから「AI キャリアブートキャンプ」を受講する方へのメッセージをお願いします！
AI やデータサイエンスの分野に興味がある方は、どんな方でも役に立つ知識・技術が得られます、大事なのは学習が終わって自分はどうしたいかという目標を先に立てておくことだと思います！
そして定期的にその目標を振り返って再確認したり、新たな目標を立てたりして、新しく学んだことに対して、目指している目標に本当に合っているかどうかを振り返る時間を設けた方が、学び終わった後にまた次の 1 歩を踏み出せるなと思いました。
ゴール逆算型で戦略的にキャリアについて考えて、ぜひ頑張って欲しいです！
応援しています!!
まとめ
キャリアチェンジを叶え、現職での知識・経験を最大限に生かした新しい道への第一歩を歩みはじめた岩崎さん！本当に良かったですね！
岩崎さんは、いつも明るくコミュニケーションを積極的にとってくださる方で、みんなへの情報発信やグループ学習のリードを積極的に行なってくださる姿が印象的でした！
ぜひ今後「DX カスタマーサービス」として、AI キャリアブートキャンプで学んだ内容を活かしながら、たくさん活躍して欲しいです！
