1. 学び続ける力 — 何を学ぶか／どのように学ぶか

専門職であるITエンジニアにとって、新しい知識の獲得は生命線です。技術のライフサイクルは短く、キャリアの中での方向転換（キャリアチェンジ）も視野に入れる必要があります。

リセット志向ではなく、過去の経験と能力を統合して活かすこと。偶然の出来事も含めてキャリアをつなぎ、ストーリーを見出す姿勢が求められます。

• 学習テーマの優先順位付け（事業・顧客価値との接続）
• 学び方の設計（アウトプット前提・小さく検証）
• 経験の統合（過去資産×新規スキルの掛け算）

2. 考え抜く力 — Whyから始め、AIと共創する

議論の途中で「それっぽいHow」に固執しがちですが、現場で評価されるのはWhyの深掘りと課題発見です。解決に向けた計画立案と、既存の発想にとらわれない新しい解決策の創出が求められます。

生成AIが普及した今、人間の強みは次の3つに集約されます：

1. 現場の気付きや文脈を整理・言語化し、AIへ適切にインプットする力
2. 有用な切り口を与え、アウトプットの観点を設計する力
3. 出力を鵜呑みにせず検証し、最終責任を持つ力

3. チームで働く力 — 傾聴・状況把握・利他性

面接や現場で重視されるのは、傾聴力と状況把握力、そして専門外の人にも伝わるコミュニケーション力です。依頼に対して即「不可能」と突っぱねるのではなく、Yes, but…で共に解決策を探る姿勢が信頼を生みます。

価値観は「エンジニアファースト」から顧客ファーストへ。スキルが突出していても協調性を欠くブリリアントジャークは評価されにくく、組織全体で成果を出す力と利他性が選ばれる時代です。

• 相手の立場・文脈の想像と合意形成
• 専門外にも伝わる説明（通訳コストゼロ）
• 顧客価値とチーム成果を最優先

まとめ

社会人基礎力は個人・企業双方に必須です。個人は自身の力を示し、企業はそれを育成する。この両輪が競争力を生みます。