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自身の仕事が数年内にはAIに取られるのではないかと焦っています。 現在は正社員でIT企業に在籍し、お客様の企業のヘ…

自身の仕事が数年内にはAIに取られるのではないかと焦っています。 現在は正社員でIT企業に在籍し、お客様の企業のヘルプデスクをしています。 常駐ではなく、コールセンターです。質問内容は主にofficeやwindowsに関する内容で、基幹システムはお客様の情シスにエスカレーションをしています。 最近、以下の理由から、将来に不安を感じるようになりました。 ・近い将来、ChatGPTに仕事を取られる ・ベンチャーに在籍しており経営が不安定。ヘルプデスクしかできないまま倒産となれば、正社員復帰は難しい(別職種に就くしかない可能性大) ・今年度中には子どもが欲しいため、スキルを身に着ける時間が少ない (不妊だったら後ろ倒しになるかもしれないですが…) ヘルプデスクの仕事は大好きなので、可能な限り続けたいと思っています。 そのため、万が一倒産となったら社内SEで転職を希望しています。 理想は正社員ですが、30代で育休明けとなると、パートや契約社員から入って正社員を目指すのが現実的かなと思っています。 私が住んでいる地域で社内SEの求人を見ると、システムの運用→開発の順でニーズが高く、その中でも特にjavaとSQLの経験を求める企業が多かったです。 前置きが長くなりましたが、以下質問です。 ・現在保守課に在籍をしているので、javaを覚えて保守の仕事をやってみたいと提案しようと考えています。仕事を振る側としてはjavaでどこまでできると仕事を振りやすいでしょうか。分かりやすい指標などあれば教えていただきたいです。 (ちなみに、お恥ずかしながらプログラミングの経験は0です) ・現在はjavaにニーズがありますが、プログラミングもAIに取られる時代が来ることを考えると、先を見越してインフラを覚えるべきでしょうか。 拙い文章で恐縮ですが、ご教示いただけますと幸いです。

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ID非公開さん

回答(3件)

  • ベストアンサー

    技術の進歩とAIの発展は、多くの業界に変化をもたらしています。しかし、AIによって仕事が完全に取られるということはまだまだ先の話です。それに加えて、ITのヘルプデスクやシステム運用など、人間の専門知識や判断力が必要とされる分野では、AIはサポートツールとして活用される可能性が高いです。 Javaを学び、保守の仕事を提案するのは良いアイデアです。Javaは広く使われているプログラミング言語であり、多くの企業でシステムの開発や保守に使用されています。Javaの基本的な文法やオブジェクト指向の考え方を学ぶことで、既存のシステムの保守作業を行ったり、新たな機能を追加することが可能になるでしょう。 具体的な指標としては、以下のようなスキルや知識を身につけると仕事の幅が広がります。 - Javaの基本的な文法や制御構造の理解 - オブジェクト指向プログラミングの基礎 - Javaでのデータベースへの接続と操作 - 既存のシステムの保守やバグ修正ができるレベル プログラミングの経験がゼロから始まる場合でも、学習リソースやオンラインコースが充実していますので、自己学習を進めながらスキルを身につけることができます。また、プログラミングの学習は一度始めると継続的に学び続ける必要がありますので、時間的な余裕があるうちに取り組むことをおすすめします。 AIに取られる可能性を考えると、インフラの知識も重要です。AIは高度な処理能力を要求するため、その基盤となるインフラの構築や管理が重要になります。インフラの知識を身につけることで、システム全体の設計や運用に関わることができます。例えば、ネットワーク、サーバー、クラウド基盤、セキュリティなど、幅広い領域での知識が求められます。 総合的に考えると、Javaの学習と同時 に、将来的な視点でインフラの知識も習得することは有益です。どちらの分野も広範な知識や経験が求められますが、着実にスキルを身につけていけば、将来的なキャリアパスや転職の選択肢が広がるでしょう。自己学習に取り組む際は、学習計画を立て、焦らず着実に進めることが重要です。また、継続的な学習をサポートするために、オンラインのコミュニティや学習グループに参加すると良いでしょう。 最後に、転職やキャリアの変化については、将来の予測や企業の要件もありますので一概には言えません。ただし、ヘルプデスクの経験は他のIT関連の職種にも活かせる可能性がありますので、幅広い選択肢を考えながら進めることが重要です。自身の興味や将来のビジョンを踏まえ、着実にスキルを積み重ねていくことをお勧めします。

    1人が参考になると回答しました

  • まず、社内SEになるということなら、ヘルプデスクの仕事は続けられないかと思います。 ヘルプデスクの仕事を諦めても、社内SEがやりたいということなら、それで進んでも良いでしょうが、ヘルプデスクが出来なくなったタイミングで「社内SEになる」という考えだと、多分、上手くはいきません。 理由は、社内でも、社外でも、開発系は20代くらいまでしか未経験者を受け入れてくれません。 30代でも業務知識があり、即戦力となれるレベルだと納得させられるのなら、需要はありますが、未経験という時点で20代の応募者がたくさんいるため、そちらよりも30代を雇うメリットが無いため、書類で落とされる傾向が強いです。 社内SEを目指すということなら、勤めながら半年から1年程度勉強をして、異動願いを出すが、転職するという形になるでしょう。 また、ヘルプデスクの仕事は無くなりません。 理由は、AIで対応する場合、質問者側のスキルが高くないと対応出来ないためです。 ChatGPTを見て、仕事への不安を覚えたとのことですが、ざっくりとした慰めなら、これらでも対応可能でしょうが、大量データを用意してAIが対応出来るようにするのは、人を雇ってヘルプデスクをさせるよりも大変だと思います。 チェスやオセロ、将棋や囲碁のように、明確なルールがあり、そこから逸脱しないものに対しては、AIは非常に効果的です。 しかし、ヘルプデスクの前にこれらの分岐をプラスして、振り分けて仕事を減らすことは出来ても、ヘルプデスクを無くせるほどの対応は不可能でしょう。 今は、音声認識も自動翻訳も、かなり発達しました。 しかし、実際には翻訳者の仕事は無くなりません。 オートメーションの工場も作れるようになりました。 しかし、ラインの求人は無くなりません。 こんな風に、全てを機械に任せるというのは、かなり厳しいものなので、「対人」の作業はAIで完結させることは不可能だと思います。 ヘルプデスクの仕事が好きなのでしたら、そこを極めていった方が楽しく仕事が出来ると思いますよ。 社内SEを目指す場合は、まず、現在の会社で異動するのか、転職を目指すのか絞った方が、効率的に学べると思います。 今の会社で異動願いを出す予定なら、今の会社が求めているスキルを知る必要があるでしょう。 転職を目指すとして、見つけた情報通りJavaとSQLで勝負するということなら、まず、実際にJavaを学んでみると良いでしょう。 レベルとしては、新人の一番簡単な仕事がマスタメンテとなります。 画面から入力されたものをDBへ登録、更新、削除する、といった機能なので、最低限この程度のプログラムが書けることと、こういったプログラムを解析できる必要があります。 まずは、実際にやってみて、ひとつずつ疑問を解消して進んで行くと良いでしょう。 開発職を目指すのであれば、自分の疑問点を明確化して、それを調べて、実践できることが一番重要になります。 これが出来ない方だと、2ヶ月から半年くらいで「私には向いていませんでした」といって辞めていきます。 開発職は、基本的に「自分で調べて覚える」ということが出来ない人は残らないため、これが出来て当然と言う認識が強く、これをやらない人はやる気の無い人という認識をするため、自力で学んでいけない方に酷く冷淡な業界と言えると思います。 「まずは調べてやってみて」と言われることが非常に多く、調べずに質問しただけで、鬱陶しそうに対応されてしまうリスクがあります。 頭の良し悪しではなく、向き不向きがあるようなので、まずは実際に学んでみると良いと思います。 出来る人にとっては、何故わからないのかわからない、と言いますし、出来ない人にとっては何がわからないのかもわからないと言います。

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    2人が参考になると回答しました

  • IT企業でシステムエンジニアをしています。 会社自体はAI事業にも投資しており情報は盛んです。 結論から言うと心配しなくても良いですよ。 AIは確かに急速に普及していますが、現時点では選択肢の提示にとどまります。 提示された選択肢から最適解を導き出すのは人です。 コールセンターは、インバウンド時に相手に選択肢を出さないと言うか、出せませんよね。 最適解を提示して問題を解決するので、あくまでオペレーターがAiを使い選択肢を提示され、そこから取捨する程度にはなります。 要は、svやマニュアルを当てにしていた事案がAIになる可能性は高いですね。 ですが、どう回答するか、いわゆる承認的な行為にsvも存続します。 付け加えると、技術革新で過去に人の仕事が奪われるという話は何度か起きてます。 例えば機械化や自動化。 組み立て作業なんかは機械化が進んでいますが、全てではないですよね。 さらに、機械のメンテナンスや操作をする業務が新たに増えています。 Aiは確かに一部の仕事を成り代わってやってくれますが、その分人はさらに上位の仕事をすることになりますので、あまり不縁や神経質にならない方が良いですよ。

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