我々はなぜこんなにも毎日忙しいのでしょうか。様々な原因があると思いますが、大きな理由の１つが「働き方が旧態依然のフロー型のまま」だからです。
つまり、貴重な労働力を垂れ流しにしているのです。この古いシステムを刷新しない限り、何をしても無駄です。そのまま残業削減だけの働き方改革をしてしまえば、どこかにしわ寄せがいきます。
このままでは、いくら働いても楽になりません。働いた分だけ楽になるシステムが必要です。それを実現してくれるのが、まさにプログラミングなのです。
プログラムは作業を記録できる「ドキュメント」です。言わば再生可能な作業指示書です。この指示書を自分で作成し「ストック」できれば、仕事は必ず楽になるはずです。これこそ、弊社がビジネスパーソンにプログラミングを奨める本当の理由です。
プログラミングは仕事を記録できる
プログラムはある種のドキュメントとも言えます。人間が行う作業を一つずつプログラミングすれば、次回からは労力を費やさずに実行できるのです。
つまり、ビジネスパーソンにとって、プログラミングとは再生可能な作業指示書なのです。
プログラミング思考は目標にならない
プログラミングを学ぶ理由に、「プログラミング思考を身につけるため」が挙げられることがあります。学校教育なら有意な理由だと思います。
しかし、その理由でビジネスパーソンにプログラミングを奨めることはありえません。なぜなら、抽象的なプログラミング思考が、具体的に何に役立つか説明できないからです。
現代においてビジネスパーソンがプログラミングを習得する目的（ゴール）は、「仕事を自動化（記録）する」、「データ分析」、「ＡＩで具体的に何かする」のどれかです。
最終的な目標は、「データに基づきロジックを構築すること」
プログラミングの当面の目標は、「仕事を自動化すること」になりますが、そこで得られる重要な産物がデータ（ログ）です。
このデータを蓄積して分析すれば、今度はロジック（アルゴリズム）を構築して予測が可能になります。すなわち、ＡＩへの移行が可能になるのです。
ＡＩには多量のデータが不可欠です。データなくして、いきなりＡＩを導入することはできません。仕事を自動化することは、データの蓄積を自動化することでもあるのです。
Pythonが目的を叶えてくれる
仕事の自動化から、データ分析とＡＩまで、一貫して利用できるのがPythonなのです。
この一貫した仕組みの構築は、プログラマを介するのではなく、ビジネスパーソンが自ら行った方が効果的です。本職プログラマでなくても取り組みやすい「万人のためのプログラミング言語Python」なら、それを可能にしてくれます。
職人は熟練するほど評価されます。しかし、ビジネスパーソンはいくら作業スキルに熟練しても認められません。オフィスワークを自動化しオフィスを離れた方が、本来の仕事で評価されるかもしれません。