将来のトップ10の仕事–将来のキャリアオプション（2022年更新）

デジタルトランスフォーメーションは、今後数年間で仕事の世界を混乱させると予想されています。 多くの従来の仕事はなくなり、新しいキャリアの選択肢が広がります。 ブルッキングズの調査によると、自動化はアメリカの労働力の約3,600万人に影響を与えることが示されています。

では、将来の仕事はどこにあるのでしょうか？ 私たちは労働者のいない社会に向かっていますか？ 人間はどのようなスキルを身につける必要がありますか？

これらすべての質問に対する答えを見つけましょう！

世界中の産業は、マクロ経済、人口統計、社会、政治、および技術的要因の影響を受けています。 Center For The Future of Workのレポートによると、今後10年間の雇用は、次の新しいトレンドの産物となるでしょう。

• 人口の増加と高齢化
• 環境保護
• オートメーション
• 人工知能
• サイバーセキュリティ
• バイオテクノロジー
• 量子物理学
• 宇宙探査
• バーチャルリアリティ

将来のすべての仕事を正確に予測できる人は誰もいませんが、今後10〜15年で注目を集める可能性のあるキャリアをいくつか紹介します。

未来の仕事

1.データ検出

データ探偵は難しい質問をし、その技術的知識を応用して解決策を見つけます。 彼らは、デジタルデバイス、モノのインターネット（IoT）エンドポイント、センサー、従来のコンピューティングインフラストラクチャなどによって生成されたデータの調査者です。秘密を明らかにした後、推論を導き出し、ビジネス慣行を変革するための有意義な推奨事項を提供します。

数学、一般科学、法学、および管理のバックグラウンドを持っている人は、このキャリアトラックのトレーニングを検討することができます。 通常、このポジションには、データサイエンスに関する高度な知識と、業界での十分な実務経験が必要です。 したがって、この分野への参入を検討している卒業生や就職希望者は、この種の学習を優先する必要があります。

2.人工知能事業開発マネージャー

人工知能（AI）は、今日ほとんどのコンピューターサービスに電力を供給しています。 これは、新時代のコンピューティングインフラストラクチャとeコマースプラットフォームの背後にあります。 AIは、業界全体のほぼすべての組織のIT開発努力の中心にあります。 さて、近い将来、AI技術は何を必要とするでしょうか？ それをうまく売ってスケーリングできる人。

AIビジネス開発者は、企業に焦点を当てた販売キャンペーンを処理する上で非常に重要です。 また、顧客やパートナーにバリュープロポジションについて教育し、組織内外のAIサービスのエバンジェリストとしての役割を果たします。 IT、ソフトウェア、またはクラウドコンピューティングの世界に関連するエクスポージャーを持っているMBA候補者は、この役割のために雇用主によって好まれます。

3.マンマシンチーミングマネージャー

AIやロボット工学などの新興技術分野がペースを上げるにつれて、人間と機械の相互作用やコラボレーションをナビゲートできる個人に対する大きな需要があります。 Man-Machine Teaming Managerは、人的資源と人材の強みを組み合わせてビジネス目標を達成するスムーズな作業環境を作成します。

資格を得るには、候補者はコンピュータサイエンス、エンジニアリング、または人的資源の関連する修士号を必要とする場合があります。 仕事の仕様は、人間の神経科学技術、プログラミング、およびUI/UXデザインを望ましいスキルとして備えています。 カリキュラムで企業のイノベーション、コミュニケーション、リーダーシップを強調するプログラムも急増するでしょう。

4.ファイナンシャルウェルネスコーチ

現代の銀行の顧客は忙しすぎて、お金の管理に対する最適なアプローチを完全に理解することができません。 彼らは、料金体系を理解し、より良い経済的習慣を教え込むための適切なガイダンスを必要としています。 ファイナンシャルウェルネスコーチは、教育と励ましを通じてこれに対処します。 クライアントのためにすべてを行う代わりに、彼らは必要なステップを踏むことを学び、彼らの経済的運命を受け入れることを確実にするでしょう。

ファイナンシャルウェルネスコーチはまた、銀行業界の法的および法定の枠組みに関する強力な基礎知識を必要とします。 したがって、このキャリアパスに関心のある人は、財務指標分析とポリシーコンプライアンスの経験を求める必要があります。 銀行や金融のより高い資格も有益でしょう。

5.エシカルソーシングマネージャー

この仕事には、企業の倫理的義務を遂行するためのデジタル調達、監査、および革新が含まれます。 理想的な候補者は、企業の収入と契約を、顧客や従業員などの利害関係者によって設定された基準に合わせるでしょう。 さらに、商品やサービスの潜在的なサプライヤーを追跡およびテストすることは、この役割の範囲に含まれます。

知識とスキルの面では、商取引の認識、顧客関係管理、分析力、交渉、およびネットワーキングが職務を遂行するために必要です。 ビジネス、法律、管理、またはサプライチェーンと運用のコースは、これらの機能の構築に役立ちます。

6.パーソナルデータブローカー

デジタル化されたビジネス環境では、データは貴重な通貨です。 したがって、個人データブローカーは、クライアントがデータ収入の流れを理解し、最大化するのを支援することを強く望んでいます。 彼らは、データの商業化の機会について個人に助言し、支援するでしょう。 彼らは、迅速な思考と専門的なネットワークを活用して、国内および国際的なデータ交換で個人データを日常的に監視および交換していました。

成功した個人データブローカーは、プレッシャーの下で卓越した分析スキル、定量的適性、および決断力を発揮します。

7.エッジコンピューティングスペシャリスト

エッジコンピューティングは、計算とデータストレージをデータソースに近づけ、応答時間を改善し、帯域幅を節約します。 エッジコンピューティングのマスターとしてのあなたの仕事は、組織内にそのような本格的なインフラストラクチャを確立することの実現可能性を評価することです。 新しいテクノロジーが最大の投資収益率を実現することを保証します。 さらに、必要なビジネス上のメリットを維持するために、エッジコンピューティング環境を維持および保護します。

コンピュータサイエンス、電子工学、電気工学、または電気通信関連の科目の高等教育は、この分野に関連します。 志願者は、IoTハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームも検討する必要があります。 IoTの実装、クラウドアーキテクチャ、および設計に関する知識、リアルタイムのソフトウェア開発は特に有利です。

8.量子機械学習アナリスト

Quantum Machine Learning（QML）アナリストは、ソフトウェア研究チームの一部として働き、次世代ソリューションの開発を支援します。 彼らは、量子情報処理を機械学習と統合して、アルゴリズムの速度とパフォーマンスを向上させます。 それらはまた、量子コンピュータシステムの耐久性と有効性を高める方法を生み出すでしょう。

数学、物理学、統計学、コンピューターサイエンス、電気工学、または同様の科目の他の高度な資格の大学院の学位は、QMLアナリストの投稿の前提条件になります。 さらに、機械学習技術、量子アルゴリズムの適用、大規模なデータセットの解釈、インテリジェントシステムの構築の経験が資産になります。

世界のトップ大学からオンラインでデータサイエンス認定を取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

9.サイバー災害予測

サイバー攻撃の高度化に伴い、将来の多くの仕事は情報セキュリティを中心に展開するでしょう。 企業が適切な製品と予測を発行できるように、サイバー災害予測担当者はサイバー活動と地政学的発展を分析するために必要とされます。 彼らは、新しい脅威や攻撃ベクトルを常に迅速に検出する必要があります。

分析、技術、および助言の専門知識の組み合わせは、この仕事の指示に役立ちます。 さらに、サイバーセキュリティとリスク管理の関連するトレーニングコースとプロジェクト作業は、必要な適性を構築するのに役立ちます。

10.拡張現実ジャーニービルダー

拡張現実（AR）テクノロジーは、広告、マーケティング、ゲーム、教育に革命を起こす可能性のある「体験経済」の創出に貢献します。 今後、組織は、これらのエクスペリエンスの設計、作成、ゲーミフィケーション、およびパーソナライズに精通したARジャーニービルダーを採用する予定です。 これらの実務家は、エンジニアリングリードやアーティストと協力して、顧客が空間、時間、場所を移動するために不可欠な要素を構築します。

UI / CXデザイン、空間3Dマッピング、ブロックチェーン、ゲーム、ハッカソンに精通していることはプラスと見なされます。

将来の仕事のための主要なスキル

マッキンゼーグローバルインスティテュートによる調査レポートは、現在および将来の求人市場志望者から最も求められているスキルセットに焦点を当てています。 これらは：

• より高い認知スキル：批判的思考、執筆、定量的および統計的分析、デザイン思考、および意思決定。
• 社会的感情的スキル：コミュニケーション、共感、適応性、および学習、学習解除、および再学習する能力。
• 技術スキル：高度なITスキル、コーディングと人工知能、データ分析、エンジニアリング。

スキルアップする方法は？

TalentLMS＆Workableの調査によると、米国の従業員の65％が独自にスキルトレーニングを行っています。 さらに、従業員の10人に6人は、物理的なセッションよりもオンラインプログラムを好みます。

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だから、あなたの仕事が時代遅れになるのを待たないでください。 代わりに、学習し、能力を構築し、好みの道を追求するためのステップを踏んでください！