とあるIT屋の独白

ITや経営について主に書きます

プログラマー35歳限界説と自分の肩書

プログラマー35歳限界説と言われて久しいですが、35歳になっても新しいことにチャレンジしている人はたくさんいます。ただ、私も35歳に近い年齢にそろそろなることもあり、この35歳限界説というのをどうしても気にしてしまいます。
この35歳限界説ですが、Rubyの生みの親である、まつもとひろゆきさんは意外にも「ある」と下記の記事で述べています。ただ、それは個人の能力や可能性といった面よりも、会社によっては組織的にプログラマーであることを続けることが難しい、といった観点からのものになります。

 

【「『プログラマー35歳限界説』はある」Rubyの父・まつもとゆきひろさんにその真意を聞いた】

http://hrnabi.com/2017/12/06/15766/

 

まつもとひろゆきさんも、上記記事でふれていますが、プログラマーという職種がずっとソースコードを書いているだけで価値があるかというと少し違うと感じています。例えば、プログラマーという職種が人の課題をソフトウェアで解決するということをミッションとすると、課題を抱えている人に興味を持たなければいけないし、複数人で仕事する場合はほかの人と円滑に仕事をする必要があります。

そうなると、プログラマーって結局何をやる人なのかというのが明確に定義するのが難しくなるのですが、下記のキングコング西野氏が指摘しているように、肩書というのにこだわる必要がどこにあるのか、というのに少し共感が出来ます。

 

キンコン西野氏「肩書は、今すぐ捨てなさい」】

https://toyokeizai.net/articles/-/141341

 

その時々に応じて、人って求められる役割や好みも変わってくるし、これからは会社ではなく「個人」が重要になってくる時代になるかなと思うので、自分の可能性を狭めずにいろいろやってみることが大事なのかなと感じました。

人事採用でのIT活用

人事の採用というと人が履歴書を確認して面接して判断、というのが従来のやり方ですが、最近はITの活用も検討されています。

まずは履歴書を選別する仕組みです。現在だと採用担当の人が目で見て判断していることを、ITを使って自動判別が可能となっています。下記の記事にある「ATS」です。

 

【履歴書を自動選別するシステム、攻略の鍵は】

http://tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl/idg/17/042700135/042700001/

 

また、ブロックチェーン技術を活用して、登録されている履歴の確からしさを評価する仕組みもあります。下記の記事にある「SKILLCOIN」というサービスです。

 

【履歴書の「嘘」は一瞬で見破られる時代へ――人材市場 × 暗号通貨『SKILLCOIN』の衝撃】

https://skillcoin.foundation/

 

また、履歴での選別に加えて、実際の面接評価を行うシステムもあります。下記の記事で紹介されている面接の自動採点サービスです。

 

【AIが採用面接の第一印象を採点、テイクアンドシーが面接採点サービス「JobRecoAI」を提供開始】

http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1806/29/news052.html

 

上記で紹介したいくつかのサービスは、自社のあるべき人材像と比較できるとより効果を発揮できるのではと感じます。以前に本ブログで紹介したピープルアナリティクスと合わせて使うと、よりよくなるのではと思いました。

http://toaruit.hatenablog.com/entry/2017/06/11/163505

Railsチュートリアルを読んでみた

最近のWeb開発というと、かなりの確率でRuby on Railsが採用されている感じがします。Railsの特徴としては、効率的に開発できたりとかテストコードを書く仕組みがフレームワーク内で用意されていて、保守性も意識されています。下記のBSP社のページにRailsの特徴やWeb開発の歴史がまとめられているので参考になります。

 

BPS社のRuby on Rails紹介ページ】
https://www.bpsinc.jp/ruby_on_rails.html

 

さて、Railsというと取っ掛かりとして、大体の人がRailsチュートリアルを参照すると思います。Railsチュートリアルは内容自体はwebで無料公開されているのですが、かなりのボリュームがあるので書籍を買った方がベターかもしれません。(私は電子書籍を買いました)

 

Ruby on Rails チュートリアル

https://railstutorial.jp/

 

読んでみた感想としては、実際のアプリケーション構築のサンプルソースを中心とした解説になっています。チュートリアルといいつつ、かなり実践的な内容も含まれている感じを受けたので、これからRailsを真面目に勉強しようとしている人には、よい教材になるのではと思います。

PLAY GROUNDの紹介

私が勉強会に参加させて頂いている、AKYOSHI.KARIYAさんのサイト・PLAY GROUNDを紹介します。

■PLAY GROUND

http://playgroundweb.info/

いろいろな案件の紹介を行われているので、フリーランスになりたい方や今の職場に不満のある方は一度お問い合わせするのも良いかもしれません。
勉強会は渋谷近辺で行われていますので、興味ある方はお問い合わせページよりご連絡ください。私もちょくちょく参加する予定なので、お会いできれば幸いです。また、勉強会の雰囲気はブログ(MATOME SEARCH)から確認できます。

ゆるやかな人脈の大切さ

ランチとか飲み会とか、仲の良い人とやると楽しいものですが、自分とは別の部門や会社の人と過ごすのも刺激を受けると思います。私も最近になって、あまり今まで関わったことがない人と過ごす機会を意識していますが、自分が気付いてない視点があったりして面白いなと感じます。

さて、自分とかかわりあいが普段少ない人と接することは、新しい情報を得られる可能性が増えます。下記の記事では弱いつながりから得る情報の価値の高さについて触れられています。

 

【ランチは職場外の人と食べよう ゆるい人脈が生み出すイノベーション

https://withnews.jp/article/f0180412004qq000000000000000W07r10301qq000017163A

 

弱いつながりをたくさん持っているということは、イノベーションを起こすことにもつながります。それはイノベーションの元となるものは、下記の記事によると知と知の組み合わせとなるからです。また、社内においても多様な人材を採用するということも、よい方法と紹介されています。

 

【弱いつながりの強さ:早稲田大学ビジネススクール准教授・入山章栄が解説する、世界標準の人脈術】

https://bnl.media/2017/05/iriyama.html

 

今後、より変化が激しい世の中になっていくと思いますが、だからこそ会社のあり方やそこに属する個人の働き方も、変わっていくような感じがしています。

プレディクティブアナリティクスとは

昨今はデータの重要性が増してきて、データが集まればサービスの機能拡張やアイデアもふくらむと思います。さて、そんなデータの活用方法ですが、将来予測にも使えたりします。下記の記事にあるプレディクティブアナリティクスという分野になります。

 

【データから未来を予測、プレディクティブアナリティクスとは】

http://tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl/idg/17/052500140/052500001/

 

プレディクティブアナリティクスは基本的に統計や機械学習の手法を使って予測モデルを作るのですが、中々ここらへんの分野に明るくないと、ちゃんとしたものを作るのが難しいかと思います。ただ、気軽に少し試したいということであれば、GoogleなどでAPIが提供されているので活用してみるのも手かと思います。下記の記事で簡単な予測モデルを紹介しています。

 

機械学習最前線!Cloud Machine Learning を始めてみた!】

https://www.apps-gcp.com/start-cloud-ml/

 

どういったシステムであっても、将来予測の機能はあってほしいと感じると思うので、今後より研究されていく分野かなと感じます。

VUCA時代のあいまいさにいかに対応するか

最近ニュースなどを見ると「VUCA」という言葉を見かけることがあります。VUCAとは変動性、不確実性、複雑性、曖昧性の頭文字をとったものであり、将来を予見しにくい現代を表した言葉となります。

 

【VUCAとはなにか?打ち勝つ人材の3つの資質】

http://www.berlitz-globalblog.com/vuca

 

この先が見えない世の中ですが、予見することは難しくても、食らいついていくことはできると考えています。

一つの打開策として下記の記事で挙げられているのが、「個別対応」から始め様々出てくるニーズを共通化していくアプローチとなります。

 

【「あいまい・もやもや」な欲求こそが日本企業の最終兵器になる】

https://diamond.jp/articles/-/168699?display=b

 

このアプローチは「Product-Market-Fit」と呼ばれ、まずすりあわせや試作品を作り製品を磨きあげていくような対応になります。下記の記事によると、日本が従来から製造現場で養ってきたアプローチなのではと述べられています。

 

【「あいまいさ」による全体最適#02 日本的経営の根幹は何か?】

https://newswitch.jp/p/12825

 

ちなみに、本ブログで以前取り上げたリーンスタートアップの進め方とかなり近い感がありますね。

http://toaruit.hatenablog.com/entry/2018/03/20/002203