ITエンジニアの業種の紹介記事の続きです。
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IT系職種リストの続き
Web系エンジニア
ブラウザベースのアプリケーションであるWebアプリケーションを作るお仕事。例えば、有名なところで言えば「Facebook」や「Instagram」といったSNSや、「Google」などの検索エンジンなど、皆さんが日常的に利用しているWebアプリケーションは様々あり、そういったサービスを作ったり、改善したり、運用したりします。
前回の業務系エンジニアの項でも紹介しましたが、業務系エンジニアでもブラウザを使ったシステムを作ります。よって、必要となる技術などは類似します。ただ、業務系エンジニアは前提として、作ったシステムを使用するのはそのシステムの開発を依頼した顧客の企業です。今回のWebエンジニアは、自社でWebアプリケーションとしてインターネット上でサービスを提供し、それを一般ユーザーに有償無償で利用させます。顧客が特定の企業だけといったものではありません。
ただ、Webエンジニアの仕事でも、特定の企業内だけで使用するアプリケーションを受注することもあるかと思いますし、業務系エンジニアの仕事でも自社がサービスの提供元として新しいWebアプリケーションを開発して一般のユーザーに公開することもあると思うので、必ず「業務系エンジニアの顧客＝企業」、「Web系エンジニアの顧客＝非企業」という訳ではありませんが、大まかにはこういった理解で良いかと思います。
ただ、この顧客やサービスの提供先が業務系エンジニアと違うことで、業界の雰囲気や開発の進め方などは大きく異なります。
例えば、業務系エンジニアの場合は顧客が企業であり、顧客の会社へ打ち合わせに赴いたり、来客に備えて基本的には全員スーツの着用を義務付けている会社が多いです。Web系エンジニアは顧客の会社に出向くことも少ない為、私服勤務で良いケースが大半です。
また、プロジェクトの進め方も大きくことなります。業務系エンジニアはプロジェクトを進めるにあたって、開発フェーズごとに、ドキュメントなどの成果物を顧客に提出し、顧客とコンセンサスを取りながら進めていく必要があります。その為、純粋にプログラミングをしてシステムを作成するという本来の作業以外にも、ドキュメントの作成など多くの作業が付随して発生します。Web系エンジニアでは顧客とコンセンサスと取りながら進めないといけないケースが少ない為、作るドキュメントも社内の開発者間だけで使用するものだったり、必要最低限の内容です。その結果、プログラミングなどの主の作業を優先することができ、業務系エンジニアよりも遥かに少ない人数、短い工期でプロジェクトを進めることができます。
また、使用する技術も異なります。業務系エンジニアもWeb系エンジニアも、ブラウザ上で動くプログラムを作るにあたって、大まかには同じ技術を使いますが、業務系エンジニアは新しい技術より古い技術を使います。古い技術であれば、過去に受注したプロジェクトでも経験しており、その経験や、人員、プログラムなどを使いまわすことが出来ます。また、古い技術の方が、対象の技術の未知の不具合でトラブルが起こる可能性も低く無難です。更に顧客側のシステム環境の都合上、最新の技術を使えないといった制約も多々あります。Webエンジニアの場合は古い技術はどんどん捨てて、新しい技術を取り入れていきます。それは業務系エンジニアの様に顧客の環境に合わせて使う技術を選定するような制約がないからです。また、新しい技術はより進化し、より便利になっている為、例えばプログラミングでもこれまでの技術より少ない記述で目的の処理が実装できたり、エンジニアの労力が軽減できます。
尚、Web系エンジニアが利用する技術は入れ替わりが早く、特定のブログラミング言語や、それに付随するフレームワークのメインストリームがコロコロ変わります。よって、新しい技術、流行っている技術を感度良く取り入れていく必要があります。
世の中はWebアプリケーションが増えており、様々なサービスをWebの技術で提供されています。その結果、以前からずっとWeb系エンジニアは不足しています。
就職の流れ：人の出入りが激しい業界。基本的には即戦力が求められるが、慢性的な人手不足でもあり、独学で勉強していることが伝わるような成果物(実際に作ったアプリケーションやGitHubのコードなど)が提示できれば、中小のWeb系会社であれば採用してもらえるかも。
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データサイエンスティスト
昔は無かったか、あっても聞かなかった職種で、主に数学のモデルを駆使して、ビックデータを分析し、異なるデータとの因果関係を見出だしたり、過去のデータから未来を予測したりする、データ分析のスペシャリストです。
さて、このデータサイエンティストはビックデータを扱うことが多いので、データベース関連の知識やスキルは必須です。更にインデックスなどのレスポンスに影響のある知識は重要です。また、データの加工や、集計結果のアウトプットではExcelも活用する為、Excelの知識も必要です。またプログラミングも、GUIアプリケーションを作ることは無い為、プログラミングを極める必要は無いのですが、RやPythonなどのライブラリを利用する為のプログラミングスキルや、データ加工する為の文字列操関連のプログラミングスキルも必要です。
データサイエンティストと一言で呼んでも、実際は技術レベルもピンからキリまであります。初級の技術者であれば、顧客からの依頼を受けて、Pythonなどで用意されている機械学習用ライブラリ・フレームワークを利用して、それっぽい分析結果を生成し顧客に報告します。Pythonでは機械学習のライブラリやフレームワークが大変充実しており、高度な数学の知識が無くても高度な分析が行えます。また、ビックデータ解析では元データのクレンジングが非常に重要で、元データの一部で抜けがあれば、そのデータの平均値や中央値などを当てはめ補完したり、正確に分析出来るように加工をしていきます。こういった作業は初級データサイエンティストのお仕事です。
上級になると、ただPythonのライブラリでそれっぽい数字を出すだけではなく、顧客のビジネスをデータ面から分析し、適切に問題点を見つけ改善方法を提案するコンサルタント的な立ち位置が求められます。また、確率論や統計学にも精通し、必要によってRやPythonなどの言語で新しくモデルを作成します。
IT業界のなかには居ますが、エンジニアというよりは、名前の通りサイエンティスト、またはアナリストといった感じです。
就職の流れ：こういった仕事で使われるプログラミング言語はPythonが流行りなので、取り敢えずPythonで数学の数式が作れたり、機械学習関連のライブラリが扱える程度までプログラミングを習得をする。リレーショナルデータベースの基本を学習する。一般的なSIerではデータサイエンティストまで高度なデータ分析技術が必要になる受注案件はあまり無いので、データサイエンティスト職種を求めている求人を探して応募しまくる。
コンサルタント・アナリスト
顧客企業のIT全体を企業経営の視点から最適化、改善箇所や方法をアドバイスするお仕事。
業務内容はピンからキリまであり、コンサルと呼びつつも、実態はERP導入専任SEとして、SAPなどのERPをひたすら顧客に導入するSI色の強いコンサルも居れば、顧客の情報システム部署のサポートとして顧客と、その顧客がシステム開発を委託するベンダーとの打ち合わせに同席して、プロジェクトを支援するコンサルや、顧客企業の経営者や経営陣と企業経営レベルでのシステム化提案や業務改善を促すコンサルなど様々です。
ITコンサルの業務範囲は広いですが、共通して求められる知識としては企業会計です。
顧客のシステムを見直す場合、末端業務毎のサブシステムの見直しでは企業が抱えている問題点の抜本解決にはならない場合が多く、所謂基幹システムと呼ばれる、企業の一番大元のシステムに手を入れる必要が出てきます。
基幹システムを見直すには企業会計の知識が必要になります。企業が様々な商業活動をして、それらをシステムに入力してデータ化していきます。そのデータを最終的に財務諸表に落とし込まないといけない為、その財務諸表の作成までを考慮してシステムを設計する必要があります。
そこでよく出てくるのが古い基幹システムのERP移行案件です。ERPは謂わば基幹システムのパッケージであり、会計システムが中心にあり、それに付随して各業務専用のオプションシステムをくっつけることができ、企業毎に必要なオプションシステムを選択して中心の会計機能と連携させて使用します。
因みにERPコンサルはSEに近いと前述しましたが、参考までに実務内容を紹介します。
まずERPを導入する顧客が決まったら、顧客の経理業務などを中心として、その実作業内容や、扱うシステム、関連する周辺のシステムを把握します。その後ERPが元々持っている機能で顧客の業務を置き換えできるかを調査します。調査した結果、ERPの標準機能でそのまま移行できる業務、ERPをカスタマイズし現行業務に合わせた機能を開発しないと移行できない業務、そもそも移行せず廃止、又は他システム側のカスタマイズして他システム側へ移し、ERPへ移行しない業務。
そういった、既存業務とERPの機能を比較して取捨選択する作業をフィットアンドギャップと呼びます。これがERPコンサルのもっとも重要な業務です。
就職の流れ：広いIT知識が求められます。また会計の知識も必要になるため、簿記の基礎部分の習得もしておくと良いでしょう。先ずはシステム開発経験が必須なので、中小SIerに潜り込み、システム開発経験を積み、上流行程での要件定義まだ出来るようになってから、簿記の資格も取り、コンサル系企業の求人にエントリーしていけば、どこかで拾ってもらえるのではないでしょうか。
IT監査
監査法人に所属し、会計士と供に顧客企業へのIT統制の監査をしたり、企業内で自社の情報システム部門とは別の立場で監査をしたり。
主な監査の目的としては、会計に使われるデータが適切な手順で生成され、それらのデータが改変されずに財務諸表に落とし込まれているかをチェックするなど、会計上の不正や誤りを防止、検出するのが主目的です。
監査法人であれば、顧客の企業の監査を行い、顧客の会計データの作成手順や作成結果に誤りや不正はなく、問題が無かったですよ。と太鼓判を捺した監査報告書を作成し、顧客が上場企業であればそれを公開します。株取引において、企業の経営状態も大事な投資判断の材料になるので、上場企業は外部の監査法人からの会計監査を義務付けられています。
IT監査では、例えば以下のような項目をチェックされます。
- 社内システムのユーザーアカウント管理※新規アカウント発行時の運用手順、退職者のアカウント無効化の運用状況や実作業者が特定出来ない共有アカウントの有無チェックなど。
- 売上関連データなど、会計に影響のある社内システムのデータを管理するデータベースのバックアップ状況やセキュリティ状態。
- 商品マスタなどの会計に影響のあるマスタデータの追加、変更、削除などが発生した場合の対応手順。
- 売上データや入金データの作成から会計データに落とし込まれるまでの流れで、故意、失意によるデータの書き換え有無。
- 社内システムのデータ登録ミスなどでデータ修正があり得る場合にその手順や作業記録の有無。
- 在庫データの作成、変更などのシステム上の管理状態。
などです。他にも色々監査される項目は有りますが、項目は監査法人によって異なり、純粋に会計関連データだけの監査にしかしない監査法人も居ます。大手監査法人ほど監査対象は広く、且つ細かいです。
監査法人は企業の財務諸表の正統性を保証する役割であるために、財務諸表に間違いや誤魔化しが発生し得る顧客の業務や運用、システムは指摘をし、改善を促して行く立場にあります。
またデータ上の矛盾が見付かった場合は、その原因を徹底的に調べます。その原因がわからないままに合格の監査報告書は作成しません。
一旦疑惑を持たれてしまうと、顧客に追加のデータや書類の提出を求めてくるため、顧客側からすると非常に面倒です。
会計監査は本来会計士がメインで監査を行いますが、近年は企業の業務やデータにおけるITの占める割合も大きくなり、会計上のリスク要因としてITは無視できなくなっています。またITの監査ではITの広い知識が求められるため、近年ではIT技術者出身の監査人の需要も大きくなっています。
監査法人は企業が外部に依頼して監査をしてもらうものですが、大きな企業や上場企業では、自社の社員で会計監査対象の業務が適切に運用されているかをチェックする業務があり、そういう業務を内部監査と言います。
内部監査の部署は社内の各部署から独立し、独自の権限を持ち、各部署の業務に立ち入ってチェックが出来ます。
このように、社外の監査法人に定期的に監査をしてもらい、日々の営業は内部監査部署が監査法人と取り決めた運用ルールが守られているかチェックしながら回します。
就職の流れ：広いIT知識が求められます。また会計の知識も必要になるため、簿記ぐらいはあると良いでしょう。顧客から受領したデータを分析することも多いのでExcelを用いたデータ分析系のOAスキルも必要です。SI行為はしないので、逆に深い技術は求めらません。出来れば中小のSIerで技術者として経験を積んでから、上場企業か上場企業準備中の企業の情シスでIT監査を経験して、そこから監査法人の求人にエントリーって感じでしょうか。
今回の記事は以上です。各職種の内容は、実際に体験した事柄を元に書いているものもあれば、方々から聞き齧った話を書いているものもあり、内容によっては不正確な部分もあるかもしれませんが、参考にしていただければ幸いです。
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