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ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。この番組では、600社以上のウェブコンサル実績をもとに、押さえるべきウェブの話題やトピックスをビジネス目線でお伝えしています。

このPodcast/書き起こしで得られること（要点）

AI（人工知能）が当たり前になるほど、仕事の進め方は「職種」よりも「価値提供」で決まるようになります。自分をデザイナー、マーケター、コンサルタントといった名前で縛るのではなく、必要な領域を越境して取り込む発想がスタートです。

• 「職種ありき」から抜け出し、スキルセットを組み直す考え方
• AIで“周辺領域”へ手を伸ばしやすくなった現実と、そこで残る人の役割
• 成果に直結する「体験・経験」を増やし、説明責任を果たせる人になる道筋

職種で自分を縛るのをやめるところから始める

これからウェブやデジタル、IT（Information Technology）で価値提供していくなら、最初に見直したいのは「私は○○職だ」という前提です。デザイナー、コンサルタント、マーケターなど、分かりやすい名前から入るのは自然ですし、仕事を取るうえで肩書きが必要な場面もあります。

ただ、頭の中までその枠に合わせてしまうと、学ぶ優先順位が偏ります。結果として「自分の領域は伸びたけれど、周辺が弱くて価値が出しにくい」という状態になりやすいと感じています。

分業で回る常識が、現場では通りにくくなっている

私がこの業界に入った2001年〜2002年頃は、分業が前提でした。戦略を立てる人、全体をまとめるディレクター、デザイナー、場合によってはグラフィックとUI（ユーザーインターフェース）で役割が分かれ、進行管理、実装（コーディング）担当がいて、チームで作る体制が「普通」でした。

当時は、黎明期で正解も少なく、「作れる」だけで価値になる局面が多かったと思います。だからこそ、単一領域でも生きていけた面がありました。

今は「周辺領域」まで押さえていないと価値が出しにくい

今は同じ仕事をする人が増え、定石も増えました。成果を出す、あるいは比較して良いものを作るとなると、自分の領域だけでは差がつきにくいのが現実です。

たとえばデザイナーであっても、前段階のプランニングや心理、顧客とのファシリテーションが弱いと、プロジェクトの質が上がりにくいです。逆に、実装側の気持ちを踏まえずに進めると、後工程のコストが膨らみ、利益率を下げてしまうことも起きます。

さらに前段として、顧客が普段どう営業しているのか、どう意思決定しているのか、納品物がその後どう使われているのかまで目に入っていると、提案の精度が変わります。「デジタルの領域に絞って」だとしても、ビジネスの頭からお尻までの流れを理解している人のほうが選ばれやすい、という実感があります。

AIで周辺領域に手を伸ばすハードルは一気に下がった

ここ数年でAIが入り、いわゆる「AIで消える職種」の話題も増えました。実際、AIを自分の延長として使うことで、これまで学習コストが高くて手を出せなかった周辺領域に、踏み込みやすくなっています。

私自身、もともとプログラムをたくさん書けるタイプではありませんでした。それでもAIの助けを借りれば、業務を効率化するスクリプトや簡単なアプリ、データ整理、顧客の質問に答えるための基礎調査などは自分でできる場面が増え、誰かに聞く回数は大きく減りました。

今後はワイヤーフレームやそれっぽいデザインも、AIとツールの組み合わせでどんどん出せるようになります。たとえばFigmaや、口頭でサイトを組み立てていくようなWixのようなサービスが出てくると、「作る」自体はより速く、より手軽になります。

「それっぽいもの」が増えるほど、最後に問われるのは説明責任

戦略レポートのようなものも、エージェントに投げればそれっぽい形で出てきます。ディレクションや進行管理も、ツール化・自動化が進めば、いわゆるローレベルな作業は減っていくでしょう。

ただ、そこで専門知識が不要になるかというと、私はむしろ逆だと思っています。インスタントにできたアウトプットは、プロトタイプとして見せるには便利でも、最終的には「なぜそうするのか」を説明し、現場を動かし、納得してもらうフェーズが必ず来ます。

その場でAIに聞いて返すやり方もあり得ますが、現時点ではそれだけで腹落ちして動いてくれる組織は多くない印象です。現場では「一番きれいな答え」が、必ずしもトータルで一番うまく進む答えとは限りません。ここは一旦引いて土台を押さえ、別の地点で成果を出してから一気に進める、といった段取りが必要になる場面もあります。

これから人が担う中心は「経験をつなげて判断する力」

複数領域が絡むほど、判断の難易度は上がります。だからこそ、さまざまな経験から引き出しを持ち、瞬時に「ここはこうだな」と結び付けられる力が、人の主な役割になっていくと考えています。

AIは単機能として良いものを出しますが、領域をまたいで現場の空気まで含めてつなぐのは、まだ簡単ではない印象です。少なくとも当面は、ここは人がやらざるを得ない部分として残るでしょう。

そのために必要なのは「広く浅く」ではなく、浅すぎない幅広さです。周辺まで手を伸ばしつつ、要所で説明できる深さを持っておく。これが現実的なスキルセットだと思います。

体験・経験を増やすことが、いちばんの近道

説明責任を果たすための材料は、結局のところ経験です。たとえば営業経験がないと、営業担当と会話したときの言葉の重みが変わります。知識として「営業は大変」と知っていても、現場の空気感がないと、提案の説得力が弱くなりがちです。

AIに「営業の何が大変か」を聞けば答えは返ってきますが、体験して得る解像度とは別物です。GoogleのE-E-A-T（Experienceを含む評価観点）でも「経験」が重視されるのは、体験した人が作るもののほうが、細部の解像度が違うからだと感じています。

じゃあ、どう動くか

職種名ではな