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ITなら稼げそうだし、これからも需要がありそう。そんな理由で興味を持ったけれど、最初に迷ったのは、何の言語を勉強するかより、どんな分野で何をしたいかだった。今の仕事にたどり着くまでには、なんだかんだ1年近くかかった。初めから得意な分野を決めて進んだ、という話ではない。
何の言語を勉強するか以前に、ITの中にどんな分野があるのかが分からなかった。自分は何をしたいのか、何が合っているのか。その見当を付けるところに時間がかかった。
知らない仕事は、名前を聞いても想像しにくい
ITと一口に言っても、作業はずいぶん違う。サイトを作る仕事もあれば、問い合わせに対応する仕事もある。データを扱う仕事も、その中で担当する範囲はいろいろだ。
ところが、何も知らないうちは職種名を見ても違いが分からない。説明を調べたら、また別の知らない言葉が出てくる。言葉は増えたけど、働いている姿はまだ想像できない。そこが難しかった。
今の仕事は、データを加工すること
今は個人でデータを加工する仕事をしている。抽出、並べ替え、整理などで、ChatGPT、Codex、Excel、スプレッドシートを使う。最初から技術やスキルが十分にそろって始めたわけではない。
データ抽出はAIが一瞬でやってくれるので、かなり楽になったと感じる。今の作業で特に困っていることもない。何をしているか分からなかった頃に比べると、自分の仕事を、使う道具や実際の作業で説明できるようになった。
今から探すなら、1日の流れを聞いてみる
自分が今から仕事を調べるなら、「朝から夕方まで何をしていますか」と聞いてみたい。会議が多いのか、画面を作るのか、表を見て確認する時間が長いのか。
使う道具だけでなく、何ができたらその日の仕事が終わるのかも知りたい。どんな相手と話して、どこまで自分で判断するのか。その辺りまで分かると、職種の説明が少し身近になる。
求人でも、知っている単語を見つけただけで安心せず、仕事内容を読む。分からないところは実際の作業例を聞いてみる。同じような職種名でも、担当範囲が違う場合がある。
面白そうかどうかは、小さく試すと分かりやすい
完成したサイトを見るのが好きでも、細かな表示を直す作業まで好きかは分からない。表を見ることと、行ごとの結果を確かめることでも、やってみた印象は違うかもしれない。
興味があるなら、小さな練習を試す方法もある。架空の表から条件に合う行を抜き出す、短いページの文章を直す、説明を見ながら設定してみる。実際の顧客情報を使わなくても、作業の一部は体験できる。
うまくいかなかったときも、それだけで向いていないと決めなくていいと思う。操作が分からなかったのか、何を作ればよいか迷ったのか。困ったところが分かれば、次に聞くことも絞れる。
勉強する物は、今やりたい作業から考える
必要そうな技術を全部並べると、また何から始めればいいか分からなくなる。自分も、やりたいことが決まる前に勉強する物を選ぶのは難しかった。
データの取り込みなら、まず列や行、CSVの中身、取り込み先の決まりを調べる。サイトなら、文章を変えることと、公開することを分けて知る。やりたい作業が少し具体的になると、調べる範囲も狭くできる。
AIには、用語の説明より作業例を聞いてみる
ChatGPTやCodexに相談すると、候補はたくさん出てくる。でも、その候補が何なのか分からないままでは選べない。長い一覧を見て、余計に迷うこともありそうだ。
そんなときは、気になる仕事を一つ選んで、実際の作業例を聞いてみよう。何を受け取り、何を作り、どうやって正しいかを確かめるのか。その順で説明してもらうと、違いを想像しやすい。
分からない言葉が出たら、そこで聞き返していい。分かったふりで先へ進むより、「その作業を例で見せて」と頼む方が、後で読み直す説明も増えすぎない。
練習を提案してもらうときは、必要な料金と登録、使う道具、終わったかの確かめ方も聞いておきたい。今ある環境でできるかが分かれば、試すまでの準備も見積もれる。候補の多さより、実際に一つ試せる説明が欲しい。
最初に迷っていたことも、書いておきたい
今のところ、フリーランスになったからといって派遣社員と大きく変わる感じはない。自分は今の職場のゆるい雰囲気が気に入っている。データ抽出はAIが一瞬でやってくれるし、今の仕事で特に困っていることもない。最初に何をすればよいか迷っていた頃とは、話す内容もずいぶん変わった。
実際に働く条件は、応募先や依頼主の案内で確認してください。AIの説明も、このブログの体験談も、すべての仕事に当てはまる答えにはならない。
ただ、何をやりたいか決まっていないなら、そこを考えるところからでいいと思う。自分も最初から答えがあったわけではないので。まずは一つ、毎日の作業を想像できる仕事を見つける。そこからでも話は進められる。
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