技術士なのに専門性が古い？60代から情報通信・AIインフラを学び直す
技術士なのに「自分の専門性が古い」と感じてしまう
私は技術士（電気電子部門）として、情報通信ネットワーク設計を専門分野の一つにしてきました。
長い間、技術者として仕事をしてきました。
技術士という資格も取得しました。
働きながらMBAも取得しました。
それなりに勉強してきたつもりです。
しかし最近、自分の経歴や専門性を改めて見直していると、一つの不安が出てきました。
「自分が持っている情報通信ネットワークの専門知識は、もう古いのではないか」
という不安です。
技術の世界は猛烈な速度で変化します。
特に情報通信の世界はそうです。
クラウド。
AI。
生成AI。
データセンター。
GPU。
光通信。
エッジコンピューティング。
サイバーセキュリティ。
次々と新しい技術やサービスが登場します。
以前、自分が第一線で仕事をしていた頃とは、技術を取り巻く環境が大きく変わりました。
技術士という資格は持っている。
しかし、
「今の技術について、本当に専門家と言えるのだろうか」
そんなことを考えてしまいます。
60代になって「昔は詳しかった」では通用しない
これは少し厳しい話ですが、自分自身に言い聞かせています。
「昔はこの分野をやっていました」
だけでは、これから仕事を作ることは難しいでしょう。
特に情報通信分野では、10年前、20年前の知識だけでは対応できないことが増えています。
だから、
技術士を持っているから大丈夫
とは思わないようにしています。
むしろ逆です。
技術士だからこそ、
専門知識を更新し続けなければならない。
最近はそう思うようになりました。
しかし、本当に私の専門知識は「全部古い」のだろうか
一方で、少し冷静に考えてみました。
確かに製品は変わりました。
通信速度も変わりました。
ネットワークを構築する方法も変わりました。
クラウドの利用も当たり前になりました。
しかし、
情報通信ネットワークの基本的な考え方まで、すべて消えてしまったわけではありません。
ネットワークを設計する。
必要な帯域を考える。
遅延を考える。
信頼性を考える。
冗長性を考える。
可用性を考える。
障害が発生したときの影響範囲を考える。
セキュリティを考える。
コストと性能のバランスを考える。
こうした設計思想そのものは、現在にもつながっています。
「古い専門性」ではなく「専門性の土台」と考える
ここで少し考え方を変えてみました。
昔身につけた知識を、
「古くなった知識」
と考えるのではなく、
「新しい技術を理解するための土台」
と考えたらどうでしょうか。
私はゼロから情報通信を学ぶわけではありません。
ネットワークとは何か。
通信とは何か。
システムをどう設計するのか。
信頼性をどう確保するのか。
そうした基本的な考え方は持っています。
だったら、その土台の上に現在の技術を積み直せばいい。
60代になって、まったく新しい専門家になる必要はない。
これまでの専門性を2026年版へアップデートする。
そう考えることにしました。
これから「AI時代の情報通信インフラ」を勉強してみたい
では、何を勉強するのか。
今、特に興味を持っているのが、
AI時代の情報通信インフラ
です。
生成AIが急速に普及しています。
しかし、AIはソフトウェアだけで動いているわけではありません。
膨大な計算をするための半導体が必要です。
サーバーが必要です。
データセンターが必要です。
大量のデータをやり取りするネットワークも必要です。
そして、それらを支える電力設備や冷却設備も必要になります。
つまりAIの発展を、
「AIサービス」
だけで見るのではなく、
その裏側にあるインフラから見る。
これは情報通信ネットワークを経験してきた自分と相性がいいテーマかもしれません。
AIデータセンターは「電気電子×情報通信」の世界ではないか
特に興味を持っているのがデータセンターです。
AIの利用が拡大すれば、大量の計算資源が必要になります。
そこには、
サーバー。
GPUなどの半導体。
高速ネットワーク。
光通信。
電源設備。
UPS。
配電設備。
冷却設備。
監視システム。
セキュリティ。
さまざまな技術が関係します。
考えてみると、
AIデータセンターは「電気電子×情報通信」の巨大な集合体
とも言えます。
これは、技術士（電気電子部門）として新たに勉強するテーマとして面白い。
「AIそのもの」ではなく「AIを支えるインフラ」を見る
AIについて勉強しようとすると、
生成AIの使い方。
プロンプト。
AIプログラミング。
機械学習。
といった方向に目が向きがちです。
もちろん、それらも重要です。
しかし、私は60代です。
今から若いAIエンジニアと同じ土俵で競争する必要はないと思っています。
それより、
これまでの情報通信ネットワークの経験を使って、AIを支えるインフラを見る。
こちらの方が自分には向いている可能性があります。
情報通信ネットワーク×AIデータセンターという専門性
例えば、これから次のようなテーマを勉強してみたいと思っています。
- AIデータセンターのネットワーク構成
- GPUクラスタを支える高速通信
- データセンター内の光通信
- データセンター間通信
- ネットワーク冗長化
- 高可用性設計
- エッジコンピューティング
- データセンターの電力問題
- UPS・配電設備
- 冷却技術
- サイバーセキュリティ
- AIインフラに関係する企業
全部を専門家レベルまで理解する必要はありません。
まずは、
自分の過去の専門性と現在の技術が交差するところ
から掘り下げてみます。
そしてMBAの知識も組み合わせたい
私にはもう一つ、MBAで学んだ経営知識があります。
これまでは、
技術士は技術。
MBAは経営。
と別々に考えていました。
しかし、これを一緒に使った方がいいのではないかと思うようになりました。
例えばAIデータセンターについて技術的に理解する。
そのうえで、
市場はどれくらい拡大するのか。
どの企業が利益を得るのか。
参入障壁はどこにあるのか。
競争優位性は何なのか。
設備投資額はどれくらいなのか。
投資した資本に対して十分な利益を生み出せるのか。
そういうことをMBAの視点から考える。
つまり、
技術士×MBA×AIインフラ
です。
これは株式投資にも使えるのではないか
そして現在、私が取り組んでいる株式投資にもつながります。
最近デイトレードをしていますが、正直なところ、なかなかうまくいきません。
短期的な株価の動きを予想して利益を出し続けることが、これほど難しいとは思いませんでした。
だったら、
自分が比較的理解できる業界について、徹底的に調べて投資する。
こちらの方が自分に向いているのではないか。
最近はそう考えています。
「AI関連株」ではなく、AIインフラの構造を理解してから投資する
例えば、
「AI関連だから買う」
では危険です。
AIという言葉だけで株価が上昇することもあります。
しかし、自分はそこから一歩深く入りたい。
AIサービスが普及する。
↓
計算需要が増える。
↓
データセンターが必要になる。
↓
GPUなどの半導体が必要になる。
↓
高速なネットワークが必要になる。
↓
光通信設備が必要になる。
↓
大量の電力が必要になる。
↓
冷却設備も必要になる。
こうやって、
AIという巨大市場のバリューチェーンを技術者として理解する。
そのうえで企業を見る。
技術→市場→企業→財務→株価
これは前回考えた企業分析の方法にもつながります。
まず、
① 技術を見る。
何が必要になるのか。
↓
② 市場を見る。
需要は本当に拡大するのか。
↓
③ 企業を見る。
どの会社がその市場で強いのか。
↓
④ 財務を見る。
売上、利益率、キャッシュフロー、ROICなどを見る。
↓
⑤ 株価を見る。
そして最後に現在の株価を考える。
ここで技術士とMBAの両方を使います。
専門性を株式投資だけに使うのはもったいない
そして最近、さらに考えていることがあります。
せっかく専門知識を更新するなら、
株式投資だけに使うのはもったいない。
勉強したことをブログに書けばいい。
例えば、
「60代技術士がAIデータセンターをゼロから学び直す」
という連載です。
第1回はAIデータセンターとは何か。
第2回はGPUとネットワーク。
第3回は光通信。
第4回はデータセンターの電力問題。
第5回は冷却。
第6回は関連企業。
こんな形で、自分が勉強したことを記事にしていく。
これなら、
勉強すること自体がコンテンツになります。
「専門家だから教える」ではなく「専門家が学び直す」
ここは個人ブログとして大切にしたいところです。
私は今、
「AIデータセンターの専門家です」
と言えるわけではありません。
むしろ、
分からないから勉強する。
その過程を書けばいいと思っています。
技術士を持っていても分からない。
昔の専門知識では追いつけない。
だから60代でも勉強する。
これは恥ずかしいことではないと思います。
むしろ、同じような悩みを持っている50代、60代の技術者は多いのではないでしょうか。
新しいビジネスにもつながらないだろうか
そして、ここからが私にとって重要です。
現在、新しいビジネスについても考えています。
だったら、この専門性のアップデートをそのままビジネスにつなげられないでしょうか。
例えば、
技術者向けAIインフラ勉強会。
あるいは、
経営者向け「AIインフラを技術と経営から理解する」セミナー。
さらに知識と経験を積めば、
技術×経営コンサルティング
につなげられる可能性もあります。
「古い技術者」ではなく「技術の変化を翻訳できる人」になる
ここで一つ、面白い役割があると思っています。
最新技術については若いエンジニアの方が詳しいでしょう。
一方、企業経営者が知りたいのは、必ずしも細かな技術仕様だけではありません。
「この技術で何が変わるのか」
「自社の事業にどう影響するのか」
「どこに投資すべきなのか」
「どんなリスクがあるのか」
ということです。
だったら、
技術を経営の言葉へ翻訳する。
ここに技術士×MBAの価値を作れないでしょうか。
技術士×MBAだからできる「技術と経営の橋渡し」
技術者は技術を話す。
経営者は事業を考える。
投資家は収益性を見る。
この三者は、意外と違う言葉を使っています。
そこで、
技術的にはどういう意味なのか。
事業にはどんな影響があるのか。
利益につながるのか。
投資対象としてどう見るのか。
それを一つにつなげる。
つまり、
技術→経営→投資を翻訳する人
です。
これなら、自分のこれまでの経験を全部使える可能性があります。
「60代技術者のリスキリング」そのものを発信する
もう一つ、ブログとして面白いテーマがあります。
それが、
60代技術者のリスキリング
です。
世の中ではリスキリングという言葉が使われています。
しかし、
「60代になってから本当にできるのか」
という疑問を持っている人もいるでしょう。
私自身が実験台になればいい。
60代。
技術士。
専門知識が古くなったと感じる。
そこからAI時代の情報通信技術を学び直す。
そして、その知識を仕事や投資につなげられるのか。
この過程を全部ブログに残す。
成功すればもちろん面白い。
失敗しても、
「なぜうまくいかなかったのか」
という記事が書けます。
専門知識→ブログ→勉強会→コンサル→投資
今、私が考えているのはこんな流れです。
情報通信・AIインフラを学び直す
↓
ブログで発信する
↓
企業を分析する
↓
株式投資にも活かす
↓
少人数の勉強会を開催する
↓
企業向けセミナーへ発展させる
↓
技術・経営コンサルティングにつなげる
これなら、勉強が一つの目的だけで終わりません。
一つの専門知識を、複数の収益機会へ展開できます。
「資格を持っている」から「知識を使って稼ぐ」へ
これまで私は、
「技術士を持っている」
ということ自体に意味を感じていました。
もちろん資格には価値があります。
しかし今必要なのは、
資格を持っていることではなく、資格の背景にある専門知識を使って価値を生み出すこと
です。
技術士。
MBA。
情報通信ネットワークの経験。
これらを履歴書に書くだけではなく、
ブログを書く。
企業を分析する。
投資する。
人に説明する。
勉強会をする。
経営者を支援する。
そこまでやって初めて、自分の専門性が再び「仕事」になるのではないでしょうか。
60代では「ゼロから学ぶ」より「過去をアップデートする」
60代になって、若い人と同じようにすべてをゼロから勉強する必要はないと思っています。
むしろ、
これまでの専門性の延長線上にある新しい技術を選ぶ。
こちらの方が効率的です。
私の場合、
情報通信ネットワーク
↓
クラウドネットワーク
↓
データセンター
↓
AIデータセンター
↓
高速通信・光通信
という流れなら、過去と現在をつなげることができます。
ゼロからのスタートではありません。
再スタートです。
「専門性が古い」という不安を、次の専門性を作るきっかけにする
以前なら、
「自分の専門知識はもう古い」
と感じると、落ち込んでいたかもしれません。
でも今は少し違います。
古いと感じたということは、
何を勉強し直せばいいのかが見えてきた
ということでもあります。
これは悪いことばかりではありません。
技術の変化に気づかず、
「自分は専門家だから大丈夫」
と思っている方が危険です。
分からないことを認める。
そして学ぶ。
60代でも、それを繰り返すしかありません。
まとめ｜技術士でも専門知識は古くなる。だから60代でも学び直す
私は技術士（電気電子部門）として、情報通信ネットワーク設計を専門分野にしてきました。
しかし最近、
「自分の専門性は古くなってしまったのではないか」
と感じています。
技術士なのに、そんなことを思うのは少し寂しい気もします。
でも、技術は変わります。
専門家だって、勉強をやめれば知識は古くなります。
だから私は、もう一度勉強してみようと思います。
ただし、ゼロから別の分野へ行くわけではありません。
これまでの情報通信ネットワークの知識を土台にして、
AI時代の情報通信インフラへ専門性をアップデートする。
AIデータセンター。
高速ネットワーク。
光通信。
電力設備。
冷却。
クラウド。
エッジ。
セキュリティ。
まずは、この周辺を勉強してみます。
そして、MBAの知識も組み合わせる。
技術だけを見るのではなく、市場を見る。
事業を見る。
財務を見る。
経営を見る。
さらに株式投資にもつなげる。
技術士×MBA×AIインフラ×企業分析。
ここに、60代からの新しい専門性を作れるかもしれません。
そして、その学びをブログに書く。
勉強会にする。
企業向けの研修にする。
将来的には技術・経営コンサルティングにつなげる。
今すぐできるかどうかは分かりません。
まだ知識も足りません。
だから、まず勉強します。
60代になって、
「昔の専門知識が古くなった」
と嘆くのではなく、
「昔の専門知識があるから、新しい技術をもっと深く理解できる」
というところまで持っていきたい。
技術士という資格を過去の勲章にしない。
MBAも履歴書の一行で終わらせない。
今度は、
これまでの専門性をアップデートして、新しい仕事と収入につなげる。
それが、これから私が試してみたいことです。
そして、このブログには、
60代の技術士が、古くなったと感じる専門性をもう一度磨き直し、新しいビジネスにできるのか。
その過程を、そのまま記録していこうと思います。
メルカリ
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