Career Vision ／ 最終更新 2026-09-15
現場と経営のあいだを翻訳し、
業務の認知的な負担を下げる設計をつくる。
製造業の現場からクラウド、生成AIまでを横断して15年。現在は、利用者に手順を意識させずに 業務データの整形と判断支援を完了させる設計を専門としています。 今後はこの設計を、グループ内の業務プロセスから公共・産業の領域へ広げていきます。
できること
技術の横断設計
メカ設計・エレキ・組込みソフトからクラウド、生成AIまでを一貫して扱い、層をまたぐ問題を一人で切り分けられる。
クラウド基盤の標準化
IaCの全社標準テンプレート、複数アカウント横断のガバナンス、オンプレからクラウドへの移行を設計・主導。
生成AIの業務実装
PoCから社内展開までを担当。グループ全体の活用推進プロジェクトへの採用、社内DXコンサルティング10件以上の実績。
開発プロセスの設計
品質と規約を機械的に担保する仕組み、外部委託先との安全な共同開発環境、CI/CDの構築。
現場と経営の翻訳
現場の課題を、意思決定に使える形（選択肢・コストの桁・影響範囲）に翻訳して提示する。
経歴の詳細は 職務経歴書 を参照。
提供できる価値
- 現場の手間を増やさない自動化
- 入力の動線を変えずに、裏側でデータを構造化する。利用者に新しい操作を要求しない設計。
- トレードオフの可視化による合意形成
- 選択肢と影響を、コストの桁と影響範囲で並べる。議論の座標系を用意し、判断を速くする。
- 知の資産化
- 個人に依存しない形で設計意図を残し、引き継ぎと再利用の費用を下げる。
仕事に臨む原則
- 根拠を開示する
- 判断の前提と、採用しなかった選択肢を明示する。結論だけを渡さない。
- 相手の受容力から設計する
- 最も進んだ手段ではなく、その現場が実際に使える手段を選ぶ。
- 判断と責任の所在を明確にする
- 提案はするが、決定は立場のある人が行える形に整える。
- 持続可能な進め方を前提にする
- 短期的な速度のために、運用と保守の負担を後ろへ送らない。
これからの方向
役割・専門性・貢献・進め方の4点で記述する。固定的な計画ではなく、環境の変化に応じて更新する。
2029
- 役割
- 現場と経営のあいだの翻訳役として、業務プロセス改善の設計を主導する。設計責任の一部を担う。
- 専門性
- 生成AIを組み込んだ業務データの整形と判断支援を、本番運用まで完遂する。
- 貢献
- 業務の対処費用を下げ、意思決定に必要な情報を誰でも同じ形で参照できる状態をつくる。
- 進め方
- 実務のなかで検証を回し、再現可能な型として文書に残す。
2031
- 役割
- 技術と事業の橋渡しとして、複数職能にまたがる意思決定を前進させる。
- 専門性
- 現場に負担をかけない自動化の設計を、複数の領域で再現する。
- 貢献
- 対象をグループ内から、公共・産業の領域へ広げる。
- 進め方
- 提案・実装・計測を一貫して担い、成果を公開できる形で残す。
2036
- 役割
- 事業と技術を橋渡しし、一事業または複数チームの中長期の技術・プロセス戦略に責任を持つ。
- 専門性
- 供給や仕組みが途絶しても、現場が機能を維持できる設計。
- 貢献
- 組織や地域に、判断の前提が共有される状態を残す。
- 進め方
- 人を育て、自分がいなくても回る形にする。
2046
- 役割
- 判断と創造性を支える仕組みを、生み出し続ける設計者。
- 専門性
- 情報と生活基盤の自律性を支える設計。
- 貢献
- 後進が自立して運営できる状態を残す。
- 進め方
- 技術と働き方を、一つの体系として伝える。
関心領域
- 生成AIを組み込んだ業務プロセスの設計と、現場への実装
- 判断の前提を揃えるための、トレードオフの可視化
- 属人性を排し、引き継げる形で知を資産化する仕組み
- 公共・産業領域における、業務データの扱いと統治
仕事を選ぶ条件
重視する
- 複数の技術領域が交わる問題を扱える
- 設計と意思決定に関与できる
- 成果を長く使われる形で残せる
避ける
- 単一技術の反復で量を競う働き方
- 研究開発そのものが目的の領域
- 判断の根拠が共有されない進め方
前提としている環境認識
人口構成の変化、供給基盤の老朽化、生成AIの急速な普及が同時に進む前提で設計を考えています。 一律の水準をどこでも維持する形から、下限を保証し、途絶させない形へ。 この認識の根拠は、公開した書籍にまとめています。