ときおり人生ジャーナル by あきしお ⁦‪@accurasal‬⁩

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「仕事の射程距離」 - 経験幅の効能

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👆仕事には本当に様々な種類がある。

@田町駅前、旧森永ビル跡地の再開発サイト。本人撮影

「仕事の射程距離」 学生時代に経済学の教授からこんな話を聞いたことがある。(blog筆者注 : 高知大学経済学部)

 ジャンルが違うAからEまでの仕事がある。A〜Cに1年ずつ、Dに2年、Eに 5年、携わったとする。すると、その人の仕事の射程圏内は、5つの仕事に、それぞれ5年間、携わったのと同じ大きさになる、というのだ。

 どれか1つだけでも深く携わったものがあれば、その他の分野は浅くかかわるだけでも、その人の仕事のキャパシティーは、かけ算でぐんと増す。そういう話だった。

 そのときは、そんなものかな、と聞いていたが、経験を積むにつれ、仕事の間口を広げておくことの重要性が分かるようになった。後で相互につながって、大きな経験になるはずだ。(中略)

   どの仕事でも、どんな異動でも前向きに取り組もう、と思えた。

(元厚生労働次官) 村木厚子氏

出所 : 日本経済新聞「私の履歴書」18回

2026年(令和8年) 3月19日(木曜日)文化48面から抜粋

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 『仕事の射程距離』この考え方、定義、ある意味 "公式" でしょうか。いい話だと思います。

自分に当てはめて考えてみたいと思います。

ジャンルが違うAからEまでの仕事がある。A〜Cに1年ずつ、Dに2年、Eに 5年、携わったとする。すると、その人の仕事の射程圏内は、5つの仕事に、それぞれ5年間、携わったのと同じ大きさになる

  • 五年間 : アメリカ調達輸出と、グローバルサプライチェーンマネジメントを経験
  • 同じくその五年 : アメリカで、さらに一年半は埼玉で、生産工場の中で生産のための資材調達
  • 入社以来、資材部門を離れ、ビジネスユニット企画本部で経営管理マネジメント、多種類の管理業務を五年以上
  • アメリカ現地法人2社、合計3都市で、合計11年子会社事業運営(事業内容は調達輸出) に携わった。
  • 上記以外は一貫して、生産資材や部品、完成品・仕入品、役務、ライセンス契約、全て調達の形での商取引をやってきた。調達特に国際調達 (海外調達) は結局、ビジネス取引・商取引のための事前調査、準備、発注と契約交渉、納期管理、調達完了までの輸出入を含む貿易マネジメントや契約管理の全て。つまり "商取引" ( trade) の実践と管理。その期間は累積30年強
  • ソフトウェア事業領域のアライアンス (事業提携管理、ベンチャー投資含む) は、企業キャリア後期2006年から同社を辞めるまでの2016年度まで、ほぼ10年担務

今は、"貿易実務" それに、"EPA/FTA" これは7年間

私自身、仕事の射程距離は、"国際取引" プロフェッショナル、の領域になるのだろうか。▶︎だから、trade.adviser ということ。なのでメールアドレスにこの表現を使ってます。

このことは、次のこと▶︎前の投稿内容にもつながってくるのではないかと思います。

つまり、こちらリンク🔗👉“AIによって消滅する” 衝撃の予測 - ときおり人生ジャーナル by あきしお ⁦‪@accurasal‬⁩  …については、"A I" がまだヒトに及ばない点として、困っている人に寄り添ってその人の理解力や思考に合うような伴走型の助言や支援を "人間らしく" そしてまた "情緒面豊かに" 実行すること、そのことです。

(関連記事を読んでまた考えたことを書きました) Threadsに投稿⤵️そのまま

✴️ “プロデュースする能力”
とはなんでしょう。
プロデュースとは、プロセス(行為、行動、推進)、
プロセスprocessとは作り出す、生み出す。つまり #生産行為 だから、
👉必要なときに必要とされるものごとを企画、調整し、その行為や行動の要素(チームなど、経営資源とか)をまとめ上げ全体を統制して👉形に仕上げる。全体をリードする。
調べ、考え、案を出し、企画を作り実行に移す。そのサイクルの短さ、長さはTPO次第でしょうか。本質的には
◉無から有を生み出す創造の生産力。百の理屈より実際に組織や個人や自分自身を的確に動かし、行動を統制して結果 (output) につなげることでしょう。

野球などスポーツの監督がイメージ的には近いのでしょう。昔からそんなふうに言われます。

◉一年半程前のblog記事へのリンク🔗▶︎あなたの労働時間は長いか短いか - ときおり人生ジャーナル by あきしお ⁦‪@accurasal‬⁩

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👆近所の敷地内で庭木の剪定。

AI がなんでもこなしてくれると、ホワイトカラーの知的業務、その仕事はどんどんなくなっていく。一方でこうした現場での手作業、物理作業はなくなりにくい。特に庭木の剪定にはセンスが必要。だからロボットとAIがヒト様と同じレベルでそれをできるようになるには相当のデータ学習が必要で割に合わないかもしれません。