ちいつる
B-07気づき

キャリア相談でAIに何を聞くべきかの気づき

棚卸し・交渉・方向づけを、壁打ち相手としてのAIにどう投げるか。

触ってみる当てはまる実績をいくつか選んで、繰り返し現れる強みを探してみてください

当てはまる実績を2つ以上えらぶと、そこに共通して流れる強みが浮かびます。

実績を一つずつ選ぶと、どれにも顔を出す強みの棒が太くなっていく。強みは特定の手柄の中にではなく、経歴を横断して繰り返し現れるパターンの方に宿っている。

職務経歴の棚卸しの質問設計

「強みは何か」と漠然と聞かれても言語化しにくい。「担当した業務」「そこで工夫したこと」「出た成果(数字があれば数字で)」を時系列で書き出してからAIに見せると、客観的な強みの言語化を手伝ってもらいやすい。

触ってみる4つのパーツを押して、曖昧な実績を肉付けしてみてください

「売上を伸ばした」——このままでは、AIも強みを言い当てられない。上のパーツで肉付けしてみてください。

実績としての具体度0/4

状況・課題・行動・結果がそろうほど、AIは客観的な強みを拾いやすくなる。

「売上を伸ばした」だけでは強みは伝わらない。状況・課題・行動・結果に分けて具体を渡すほど、AIは客観的な強みを拾い出せる。

触ってみるスライダーで経験の抽象度を上下させてみてください
具体 ↓抽象 ↑

具体(作業)

Excelでマクロを組み、毎週の集計作業を自動化した。

AIに“渡す”のはこの層。事実が細かいほど誤解されない。

同じ経験でも、梯子のどこを話すかで伝わり方は変わる。AIには具体を渡し、抽象への言い換えを手伝ってもらう——この往復が言語化のコツ。

AIには具体を渡し、抽象への言い換えを手伝ってもらう。同じ経験でも語る高さを変えるだけで、強みは見つかったり空疎になったりする。

年収交渉の材料をAIと揃える視点

同業種・同職種の相場観、自分の実績が生んだ具体的な成果、市場での希少性という3つの材料を整理してからAIに交渉方針を相談すると、感情論ではない根拠のある交渉材料が組み立てやすくなる。

触ってみる3つの材料のスライダーを動かして説得力を上げてみてください
相場の把握(いちばんの弱点)同業種・同職種の年収レンジを調べた度合い
20%
実績の定量化成果を数字で語れる度合い
20%
希少性の整理代わりが見つけにくいスキルの言語化度合い
20%
交渉の説得力20%

材料不足。この状態での交渉は「お願い」になりがち

いま組み立てられる交渉トーク

  • なんとなく安い気がして…
  • 頑張ってきたつもりです…
  • 特別なスキルはないかもしれませんが…

説得力はいちばん弱い材料に引きずられる。だからAIへの相談も「3つのうちどれが欠けているか」を特定するところから始めるのが効く。

触ってみる現状と希望のハンドルをドラッグして、相場の中の立ち位置を見てみてください
中央値 520現状 460希望 560

希望額は相場の58%tile の位置。現状との差は +100万円

相場の範囲内。実績を数字で示せれば十分に狙える。

希望額が相場のどこに当たるかで、必要な根拠の重さは変わる。この「立ち位置」を先に押さえてからAIに交渉方針を相談すると、無理筋か妥当かを冷静に詰められる。

キャリアの方向性を壁打ちする質問の型

「何がしたいか」だけでなく「何が苦にならないか」「どんな環境でパフォーマンスが出るか」をAIとの対話で深掘りしてもらうと、憧れだけでなく適性に基づいた方向づけがしやすくなる。

触ってみる業務チップをドラッグして自分の感覚に近い場所へ置いてみてください
天職ゾーン意外な適性憧れ先行避けたい↑ やりたい→ 苦にならない

調整・根回し・アイデア出しが「やりたい × 苦にならない」の芯。まずここを深掘りする価値がある。

データ分析は憧れはなくても苦にならない「意外な適性」。強みの種になりやすい。

人前で話すは憧れ先行。続けられるかをAIとの壁打ちで検証したい。

「やりたい」と「苦にならない」がずれている業務はないだろうか。2軸に散らして置くと、憧れだけで選びかけた道と、地味でも続けられる適性がはっきり分かれて見えてくる。

触ってみる100ポイントを5つの価値に配ってみてください
残りポイント100
年収
0
成長
0
裁量
0
安定
0
私生活
0

全部に満点はつけられない。100点を配ってみると、自分が本当に何を優先したいかが表に出る。

全部に満点はつけられない。何かを取れば何かを諦める——その配分を決めておくと、AIとの壁打ちは「あなたの優先順位で選択肢を評価する」対話に変わる。

既存ツール(wage)との接続

時給・年収の相互変換で、提示条件を横並びで比較できる形に整えてからAIに相談すると、待遇面の判断材料がより明確になる。

触ってみる重視する軸のウェイトを動かして、勝者が入れ替わるのを見てください

重視する軸のウェイトを動かす

年収の重み
5
成長環境の重み
5
働きやすさの重み
5
A社(大手・安定) ← 今の重みでの最適3.67
B社(伸び盛り)3.33

スライダーで各社の実力は一切変えていない。重みを動かしただけで勝者が替わっている。

面白いのは、2社の素点は一度も触っていないのに勝者が動くこと。動かしたのは重みだけ。迷いの多くは選択肢の優劣ではなく、自分の中で軸の重さが決まっていないことから来る。

触ってみるチップを押して質問の層を足し、プロンプトが育つのを見てください
キャリアの相談に乗ってください。転職を検討しています。
質問の完成度 0/5

層を足すほど、AIは一般論から離れて“あなた宛て”の答えに近づく。良い質問は一文ではなく、積み重ねでできている。

良い質問は一文ではなく積み重ね。役割・前提・制約・出力形式・深掘り依頼を層で足すほど、AIの答えは一般論から「あなた宛て」へ近づく。

AIに投げるプロンプト例

転職を考えていて、キャリアの相談に乗ってほしいです。 - これまでの職務経歴(担当業務・工夫したこと・成果): [ここに記入] - 今の仕事で苦になっていること: [ここに記入] - 興味がある方向性: [ここに記入] まず強みを客観的に言語化してください。そのうえで、方向性が複数あれば、それぞれのメリット・デメリットを整理して壁打ち相手になってください。

触ってみる掘る方向を自分で選んで、どんな自己像にたどり着くか試してみてください

AI 情報が少なく、いまは一般論しか言えません。どこから掘りますか?

掘る入口をえらぶ

選ぶ問いによって、この先たどり着く自己像は分かれていく。

同じ最初の質問でも、どの「なぜ」を選ぶかで行き着く自己像は変わる。壁打ちがうまい人は、答えを待つのではなく掘る方向を自分で選んでいる。

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