56歳になって、これからの働き方をあらためて考えるようになりました。
私はこれまで、製造業で現場管理者としての経験を積み、その後、総務人事課長として仕事をしてきました。
製造現場では、安全、品質、納期、人員配置、改善活動、部下育成などに関わってきました。
総務人事の仕事では、労務管理、安全衛生、環境、ISO、社内文書、会議資料の作成に加えて、福利厚生の改善、就業規則の改定、年間休日の見直し、給与のベースアップ提案などにも取り組んできました。
現場を回す仕事。
人が安心して働ける仕組みを整える仕事。
その両方を経験してきたことが、今の自分の大きな土台になっています。
若い頃のように、ただ忙しく働き続けるだけではなく、これまでの経験をどう活かしていくか。
その一つの方法として、AI活用に向き合い、ブログで発信していこうと思いました。
このブログでは、特別な専門家としてではなく、製造業の現場と管理部門の両方を経験してきた立場から、ChatGPTやCopilotをどう仕事に使えるのかを実践しながら書いていきます。
なぜ今、AI活用ブログを始めるのか
AIという言葉を聞くと、少し難しく感じる人も多いと思います。
若い人やITに詳しい人が使うもの。
自分には少し遠いもの。
そう感じることもあるかもしれません。
私自身も、最初から積極的にAIを使っていたわけではありません。
ただ、実際にChatGPTやCopilotを触ってみると、製造業の管理職や総務人事の仕事と相性が良いと感じました。
たとえば、文章を整える。
議事録をまとめる。
Excelの計算式を考える。
会議資料や掲示物のたたき台を作る。
部下に伝える文章を分かりやすくする。
社内説明資料の構成を考える。
こうした仕事は、管理職や総務人事の担当者なら日常的にあります。
AIは、管理職の判断を代わりにするものではありません。
でも、考えを整理したり、文章作成の時間を減らしたりする手助けにはなります。
これなら、自分の経験とも組み合わせられる。
そう感じたことが、このブログを始めるきっかけです。
長時間労働で仕事を回す時代ではなくなってきた
私自身、これまで長時間労働を続けてきました。
現場管理者として、現場対応、品質や納期の確認、人員配置、トラブル対応、部下のフォローに追われることがありました。
総務人事課長としても、資料作成、会議、労務対応、制度改定、省エネ課題、建屋保全などの準備などを抱え込み、遅くまで働くことも少なくありませんでしたし、休日も毎週のように出勤していました。
当時は、それが責任感だと思っていた部分もあります。
自分が頑張れば何とかなる。
遅くまで残れば仕事は片づく。
そう考えていた時期もありました。
でも、これからの時代に、その働き方をそのまま次の世代へ継承することはできないと感じています。
働き方改革が進み、長時間働くことで仕事を回すやり方は、もう限界があります。
若い世代の働き方に対する考え方も変わっています。
人手不足の中で、限られた人数で仕事を進める必要もあります。
だからこそ、管理職の仕事そのものを見直す必要があります。
AIは、そのための一つの道具です。
文章作成やExcel作業、情報整理をAIに手伝ってもらうことで、人が本当に見るべきところに時間を使う。
現場を見る時間。
部下と話す時間。
制度を考える時間。
経営層や社員に分かりやすく伝える時間。
そうした時間を取り戻すために、AIを使っていきたいと思っています。
このブログでは、そんな仕事の再設計を実践しながら書いていきます。
製造現場と総務人事の経験は、AI活用と相性がいい
製造業の管理職は、現場のことだけを見ているわけではありません。
安全、品質、納期、人員、教育、ルール、記録、改善。
いろいろなことを同時に見ながら仕事をしています。
そして、その仕事の多くは「情報を整理して、伝えること」でもあります。
現場の状況を日報にまとめる。
会議内容を議事録にする。
改善内容を資料にする。
安全衛生の注意事項を分かりやすく伝える。
Excelで一覧表や管理表を作る。
さらに、総務人事の仕事では、人が安心して働ける仕組みを整える必要があります。
福利厚生の改善。
就業規則の改定。
年間休日の見直し。
給与のベースアップ提案。
労務管理や安全衛生への対応。
ハラスメントへの対応。
こうした仕事は、単に制度を作れば終わりではありません。
現場の実態を知ること。
社員の不安や不満を理解すること。
経営層に必要性を説明すること。
制度の内容を分かりやすい文章にすること。
関係者に納得してもらえる資料を作ること。
このような経験も、AI活用と相性が良いと感じています。
AIにうまく指示を出すには、業務の流れを分かっていることが大切です。
どんな情報が必要か。
誰に伝えるのか。
何を判断したいのか。
どこでミスが起きやすいのか。
どの言葉なら現場に伝わりやすいのか。
これは、現場と管理部門の両方を経験してきた人だからこそ分かることです。
AIは、経験のない人だけが使う道具ではありません。
むしろ、現場で悩み、制度づくりに向き合い、人に伝える難しさを経験してきた人ほど、使い道が見えてくる道具だと感じています。
このブログで書いていくこと
このブログでは、難しいAI理論よりも、仕事で使える実践を中心に書いていきます。
たとえば、次のような内容です。
・AIで日報や議事録を整える方法
・AIに聞いて計算式を作る方法
・安全衛生資料のたたき台をAIで作る方法
・労務関係の文章を分かりやすくする方法
・就業規則改定の説明文を整理する方法
・福利厚生改善案を比較しやすくまとめる方法
・管理職の時間を少し減らすAI活用
・50代からAIを学び、経験を発信に変える方法
特別な人だけが使えるAIではなく、現場で働いてきた人、管理部門で社員を支えてきた人が、少しずつ使えるAI活用を目指します。
そして、自分自身の実践も残していきます。
うまくいったことだけではなく、つまずいたことや、気をつけたいことも書いていくつもりです。
そのほうが、同じようにAIを使い始める人の役に立つと思うからです。
まずは小さな実践から始める
AI活用というと、大きな業務改革をイメージするかもしれません。
でも、最初から大きなことをやる必要はないと思っています。
まずは、いつもの仕事の中で少し困っていることに使ってみる。
文章を整える。
表の見出しを考える。
Excel関数を聞いてみる。
会議メモを整理する。
安全掲示物の文章案を作る。
社内説明文のたたき台を作る。
制度改定のメリットや注意点を整理する。
こうした小さな使い方で十分です。
小さく使ってみると、少しずつ「これは仕事に使えるかもしれない」と感じられるようになります。
大切なのは、AIにすべて任せることではありません。
自分の経験や判断を土台にして、AIに下書きや整理を手伝ってもらう。
その感覚が大事だと思っています。
私自身も、その実践をこのブログに残していきます。
これからの働き方を再設計するために
56歳という年齢になると、これからの働き方について考えることが増えます。
会社の中で積み上げてきた経験を、これからどう活かすのか。
退職後や定年後に、自分に何が残るのか。
会社に依存しすぎない働き方を、少しずつ作れないか。
そんなことを考えるようになりました。
製造業での経験は、決して過去のものではないと思っています。
現場を見てきた経験。
人と向き合ってきた経験。
トラブルに対応してきた経験。
改善を積み重ねてきた経験。
制度を考えてきた経験。
文書を作り、資料を整え、伝え方に悩んできた経験。
それらは、AIと組み合わせることで、新しい形の資産になるはずです。
現場を知っている。
総務人事も知っている。
長時間労働の大変さも知っている。
働き方を変える難しさも知っている。
だからこそ、AIを使って仕事の進め方を見直したい。
このブログは、その実践記録でもあります。
このブログを通じて伝えたいこと
AIは、特別な人だけの道具ではありません。
そして、50代から始めても遅くないと思っています。
むしろ、これまで仕事で積み上げてきた経験があるからこそ、AIに何を手伝ってもらえばよいかが見えてきます。
大切なのは、完璧に使いこなすことではありません。
まずは一つ、仕事の中で困っていることに使ってみる。
その結果を振り返る。
うまくいったことを残す。
次に同じような場面でまた使ってみる。
その繰り返しで十分です。
このブログでは、そんな等身大のAI活用を発信していきます。
製造現場で働いてきた人。
管理職として仕事を抱え込んできた人。
総務人事として制度や職場づくりに関わっている人。
Excelや文書作成に時間を取られている人。
50代からAIを学び直したい人。
そんな人にとって、少しでも参考になるブログにしていきたいと思っています。
まとめ
このブログでは、56歳からのAI活用をテーマに、製造業での現場管理者経験と総務人事課長としての経験を、仕事や発信に変えていく過程を記録していきます。
ChatGPTやCopilotを使って、日報、議事録、社内文書、Excel、安全衛生資料、労務関係文書、就業規則改定、福利厚生改善の資料づくりなどを少しずつ楽にする。
そんな現実的なAI活用を、実体験を交えながら書いていきます。
AIは、特別な人だけの道具ではありません。
現場経験や管理部門での経験がある人ほど、うまく使える可能性があります。
まずは小さく使ってみる。
その実践を形にして残す。
そして、これからの働き方を少しずつ再設計していく。
このブログを、その第一歩にしていきます。
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