Synskilling（シンスキリング）とは、私が作った造語です。
端的に、本稿ではこの「シンスキリング」とは何かということを記します。
- シンスキリング（synskilling）の成り立ち
- 従来のキャリアモデルとリスキリング
１．シンスキリング（synskilling）の成り立ち
「syn- 」は英語の接頭辞で、「共に」という意味があります。
例えば、「synergy」は「相互作用、相乗効果」という意味でビジネスの世界でよく登場します。
そして、「skilling」という言葉は最近リスキリングという言葉で馴染みがありますが、
スキルアップを意味する言葉です。
端的に、この二つの言葉それぞれのコンセプトを掛け合わせたものが、
synskillingです。
これまで有していたスキルと新しく修得するスキルの相乗効果を図るというのがその根幹の意味ですが、私が提唱するものはこれに多面的かつ主体的な成長を意図したスキルアップという要素が加わります。
組織としての観点あるいは個人の観点でその在り方は若干変わるものの、
シンスキリング（synskilling）とは、今あるスキルと相乗効果が期待できる別のスキルを修得し横断的に活用することで、環境の変化に柔軟な対応ができるような多面的かつ主体的な成長を図るスキルアップの在り方です。
２. 従来のキャリアモデルとリスキリング
そもそも、従来スキルアップの方向性は専門性を極めることに重点が置かれています。
例えば、医学・法律学・文学など、学問分野を例に挙げるとわかりやすいでしょう。
大学教育では多くの場合、４年間の在学期間のうち、前半の２年間は履修する科目のうち、一般教養科目の割合が多く占めています。後半２年間で各学部の専門科目を修得するというのが主流だろうと思います。
また、卒業後は学習経験を踏まえた職業選択、そして就職後はその専門分野の知識を活かした仕事をして実務経験を積んでさらに専門性を高めていくというキャリアパスが考えられますし、大学院に進学すればその学部で履修したことについてさらに専門的に集中して研究し、研究職に就くというようなキャリアパスが従来のモデルです。
昨今はAI（人工知能）の登場により、個人においてはその専門性とは別の軸で能力の向上を図る必要性が指摘されるようになりました。
それが、「リスキリング」です。
AI（人工知能）に代替される業務分野では特に、リスキリングの必要性が高まっています。
そして、リスキリングは１からまた新たなスキルを修得します。そして修得した後はその専門性を高めていくということになるでしょう。
しかしながら、このリスキリングの発想は、従来モデルの思考の枠組みの範囲内に収まっているように思います。
高い専門性は社会で重宝されます。そして驚くほどの時間と労力そしてお金を、我々はこの専門性を高めることに費やしているわけです。ところが、ひとたび外的要因などによりその分野が淘汰され衰退するという状況になった場合、専門性の高さは途端に意味をなくします。
これが専門分化のデメリットです。
そして、リスキリングもそのデメリットを一時的には解消したとしても、いつまたリスキリングで得た分野が衰退・淘汰されるかわかりません。
加えて、リスキリングはビジネス環境の変化に対応する“必要性”から生じる新たなスキルの修得なわけですが、極めて受動的なわけです。
私が提唱するシンスキリング（synskilling）はビジネス環境の変化に対応するのはもちろんですが、リスキリングと大きく異なるのは主体性を有するかどうかということです。
必要性に追われて学ぶのではなく、今あるものと新しく得ようとするスキルを掛け合わせて、新たなビジネスを創出しようという発想がシンスキリングなのです。
