ACTIVITIES
Career System Labの取り組み
仕事やキャリアに関する活動を、 仕組みとして考える。
Career System Labでは、 転職活動の仕組み化を起点に、 Excel・生成AI・業務設計・経営管理などを 実際に使いながら検証しています。
新しい機能を増やすことよりも、 このサイクルを繰り返すことを重視しています。 ここでは、現在取り組んでいる3つのテーマを紹介します。
01
CAREER DESIGN
転職活動の仕組み化
転職活動を、 「求人を探して応募する作業」 だけにしない。
転職活動では、企業を探す、求人を比較する、 応募状況を管理する、職務経歴書を更新する、 面接を準備するなど、多くの作業が発生します。
それぞれを個別に進めていると、 情報が散らばったり、 判断基準がぶれたりしやすくなります。
一つの流れとして扱う
- 行きたい企業を整理する
- 求人を継続的に確認する
- 応募・選考状況を管理する
- 転職軸と求人を比較する
- 職務経歴書や面接準備につなげる
Career System Labでは、 こうした活動をできるだけ 一つの仕組みとして扱えるように試しています。
目指しているのは、 転職をその場の勢いや感覚だけで進めるのではなく、 判断基準と情報を蓄積しながら、 自分で選べる状態をつくることです。
02
EXCEL × AI
Excel × AI
Excelを、 入力する場所から 「情報を蓄積して使う場所」へ。
Excelは柔軟で便利ですが、 管理項目が増えるほど 「入力」そのものが負担になりやすくなります。
こうした負荷を減らす方法の一つとして、 Career System Labでは、 ChatGPTのような生成AIを 「自然言語UI」として使う方法を試しています。
やったことや考えていることを、 普通の言葉で伝える。
内容を整理し、 必要な項目へ変換する。
整理された情報を 比較・分析に使う。
単純な自動化ではなく、 「人がシステムの入力形式に合わせる」のではなく、 「システム側が人の言葉を受け取れるようにする」 という考え方です。
この仕組みを、転職活動だけでなく、 業務管理やプロジェクト管理にも 応用できないか検証しています。
03
PRACTICAL LEARNING LAB
実践ベースの研究
小さなプロジェクトを、 実際の事業のように運営して学ぶ。
Career System Lab自体も、 一つの実験対象です。
個人プロジェクトではありますが、 できる範囲で実際の事業運営に近い形をつくり、 さまざまな仕組みを実際に使いながら検証しています。
すべてを最初から完成させるのではなく、 次のサイクルを基本にしています。
うまくいったことだけでなく、 やりすぎたこと、使いにくかったこと、 管理負荷が増えたことも記録し、 次の改善材料にします。
経営・ERP・会計・データ活用・AIを、 それぞれ独立した知識として学ぶのではなく、 一つの小さな活動の中でつなげて理解していくことが、 この取り組みの目的です。
VALUES
共通して大切にしていること
煽らない。盛らない。保証しない。
成功しているように見せることよりも、 実際にやったことをそのまま残す。
完成した方法論を教えることよりも、 どう考え、何を試し、 どう改善したのかを共有する。
その積み重ねを、 仕事やキャリア、業務の仕組みについて 考える材料として発信していきます。