キャリアは「努力の延長線」で描けるという前提が崩れた

AI時代のキャリア形成が難しく感じられる最大の理由は、個人の能力不足や覚悟の問題ではなく、キャリアそのものを成立させてきた前提条件が静かに崩れている点にあります。これまでのキャリア論は、時間をかけてスキルを磨き、経験を積み、役割を広げていけば、将来の姿がある程度予測できることを暗黙の前提としてきました。しかし現在、その前提は広範に機能不全を起こしています。

世界経済フォーラムは、今後5年で労働者が保有するスキルの約40％が陳腐化すると指摘しています。この数字が示しているのは、努力が報われなくなるという単純な話ではありません。努力の「賞味期限」が短くなり、過去の成功体験が将来の保証にならなくなったという構造変化です。キャリアを積み上げ型で考えるほど、社会とのズレを感じやすくなる環境に私たちは置かれているといえるでしょう。

AIが破壊しているのは仕事ではなく「予測可能性」

AIによる自動化が語られる際、しばしば「仕事が奪われるかどうか」が焦点になりますが、本質的な変化は別のところにあります。それは、仕事の将来像を予測すること自体が難しくなっている点です。生成AIは、単純作業だけでなく、企画、分析、文章作成といった知的労働の中核にも入り込み、職種の境界線を曖昧にしています。

米国の研究では、生成AIの影響を最も強く受けるのはホワイトカラー職であり、専門性が高いとされてきた業務ほど再定義の対象になりやすいと示されています。仕事が消滅するケースは限定的でも、役割の中身が短期間で書き換えられれば、将来を一本の線として描くことは困難になります。キャリア不安の正体は、雇用喪失への恐怖よりも、予測不能な変化が常態化したことへの戸惑いに近いのではないでしょうか。

キャリア不安を「自己責任」で語ることの限界

キャリアに迷う人が増えると、「学び直しが足りない」「覚悟が足りない」といった自己責任論が持ち出されがちです。しかし、世代を問わず不安が広がっている現状を見ると、個人の姿勢だけで説明するのは現実的とはいえません。若い世代は選択肢が多すぎて正解を見失い、中堅層はこれまで積み上げてきた経験の有効期限を意識し、上の世代も定年後の働き方に確信を持ちにくくなっています。

日本社会では、長く終身雇用と年功序列がキャリアの土台を支えてきました。しかしそのモデルは後退しつつある一方で、新たな共通ルールはまだ十分に整っていません。企業も環境変化に追われ、個人に対して長期的なキャリア像を示す余力を失っています。この過渡期に生じる不安を、個人の努力不足に還元してしまえば、問題の本質を見誤ることになるでしょう。

見通しを描かないことが、最も合理的な戦略になる

AI時代のキャリア形成において、遠い将来を精密に設計しようとするほど、現実とのズレに苦しみやすくなります。重要なのは、キャリアを完成形へ向かう設計図として捉える発想そのものを問い直すことではないでしょうか。キャリアを「仮説を立て、試し、更新し続けるプロセス」と捉える方が、変化の激しい環境には適応しやすいと考えられます。

複数のスキルや関心領域を持つ人材は、単一スキル型よりも転職時の選択肢が広いという調査結果もあります。一本の専門性に賭けるより、組み替え可能な経験を持つことが、結果としてキャリアの持続性を高める可能性があるでしょう。見通しが立たないことを異常と捉えるのではなく、前提条件として受け入れる。その認識転換こそが、AI時代のキャリア形成における最も現実的な第一歩なのかもしれません。