キャリア実験デザイン

SaaS企業の法人営業（29歳）。顧客の課題を深掘りする仕事は好きだが、提案の先にある「プロダクトを良くする側」に興味が湧いていた。

仮説：「UXデザインの仕事なら、ユーザーの課題を解決するプロセスにもっと深く関われるはず」。

3つの実験を設計。(1) UXデザインのオンライン講座を 4週間 受講（費用 3万円）、(2) 社内のプロダクトチームに頼み、ユーザーインタビュー 5件 に同席、(3) 自社アプリの改善提案をワイヤーフレーム付きで作成し、PMにプレゼン。

結果：講座は楽しく最後まで完走、インタビューでは「もっと深掘りしたい」と感じ、改善提案はPMから「営業視点のUX提案は新鮮」と高評価。3軸すべてが高かったため、6ヶ月 の準備期間を経てUXデザイナーとして転職。年収は一時的に 520万円 → 450万円 に下がったが、1年後には 530万円 に回復した。

公立中学校の数学教師（33歳、教職10年目）。「教えること」は好きだが、学校の枠組みに限界を感じていた。プログラミング教育に可能性を感じつつも、教職を辞めるリスクは取れなかった。

仮説：「プログラミングを教える仕事なら、自分の教え方の強みを活かしつつ、より自由な環境で働けるはず」。

実験として、土曜日に子ども向けプログラミング教室でボランティア講師を 3ヶ月 担当。並行して、自作のScratch教材をnoteで公開し始めた。ボランティアでは生徒の反応が良く、noteの教材は 3ヶ月 で 1,200部 ダウンロードされた。

この実績をもとにプログラミングスクールの講師職に応募し、内定を獲得。年収は 430万円 → 500万円 に上がり、夏休み 6週間 が自由に使えるようになった。「辞めてから試す」のではなく「試してから辞める」順序にしたことで、家族の理解も得やすかったと振り返っている。

中堅メーカーの経理担当（26歳）。Excelでのデータ集計が得意で「もっとデータを扱う仕事がしたい」と漠然と考えていた。

仮説：「データアナリストなら、数字を扱う強みを活かしながら、より分析的な仕事ができるはず」。

実験1：Pythonの入門講座を 3週間 受講。結果、コードを書くこと自体は苦にならなかったが「楽しい」とまでは感じなかった（スキル適性○、感情適性△）。

実験2：社内の売上データをPythonで可視化し、営業部に共有。「このグラフで課題が見えた」と感謝され、分析結果が意思決定に使われた体験で一気にモチベーションが上がった（感情適性○に修正）。

実験3：データアナリストの求人 20件 を分析し、必要スキルと自分の現状のギャップを整理。SQLとBIツールの経験が不足していると判明し、2ヶ月 で補強。

3つの実験を経て、データアナリストとして転職。年収は 380万円 → 450万円 に。「最初の実験だけで判断しなくてよかった。2回目の体験がなければ諦めていた」と本人は語る。