## システム開発に携わる汎用系エンジニア

システムエンジニアは開発・構築するシステムによって、*汎用系エンジニアやオープン系エンジニア・Web系エンジニア・制御系エンジニアなどいくつかの種類に分けることができます。*

それぞれの違いとして使用する言語やシステム稼働環境の違いなどがあげられます。ここからはシステムエンジニアの中でも、大量のデータを取り扱うシステムの開発・運用に携わる汎用系エンジニアについて詳しく説明していきます。

汎用系エンジニアとは、**汎用機と呼ばれるコンピュータに組み込むシステム（汎用系システム）の開発・保守・運用を行うシステムエンジニア（SE）のことです。**汎用機では業務アプリケーションを各汎用機に合わせて用意する必要があります。そのため汎用系エンジニアはクライアントの希望に合わせて、クライアントの保有している汎用機で使用可能なシステムを独自に開発します。

また、システム資源の割り当てやI/Oチャネル等のハードウェア割り当ても汎用系エンジニアが担当するケースがあります。

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### 汎用系エンジニアのメリット

汎用機は現在、金融機関や大手製造業・官庁など安定した業績を見込める場所で広く運用されています。そのため**汎用系エンジニアとして在籍することができれば、ある程度安定した収入が得られるでしょう。**

また、汎用機はそれぞれの汎用機に適した業務アプリケーションを用意する必要があり、使用する言語が異なる場合が多々あります。そのためさまざまな汎用系システムの開発に携わることで、多くの知識や経験を得ることができます。*汎用系エンジニアとしての知識や経験はその後のキャリアアップにプラスの影響を与えるでしょう。*

### 汎用系エンジニアのデメリット

汎用機は既存システムが稼働してしまうとメンテナンスフェーズとなり、新規機能の追加がどうしても先送りになります。そのため、最新の技術の検討や採用が遅れる傾向にあります。

このことから、**汎用系エンジニアが新技術を学ぶ機会や獲得する機会はあまり多いとは言えません。**技術の進歩が著しい現代において情報を更新する機会が少ないのは、デメリットになると言えるでしょう。

## そもそも汎用系システムとは？

汎用系エンジニアが開発・運用に携わる汎用系システムとはどういうものなのでしょうか。ここでは、汎用系システムが使用されている場所や、汎用系システムの開発に使用する言語・汎用系システムのメリット・デメリットについて具体的に見ていきましょう。

事務処理全般に利用可能な汎用系システムですが、実際にはどのような場所で使用されているのでしょうか。

具体例として、*銀行・証券・クレジットカードなどの金融系企業や国税庁・年金機構などの政府機関、保険会社や大手製造業*などが挙げられます。いずれも膨大なデータの素早い処理やセキュリティの高さが求められる場所です。

### 汎用系システムの開発・運用に使用する汎用機

汎用系システムの開発・保守・運用には汎用機と呼ばれるコンピュータを使用します。汎用機には数多くの呼び名があり、汎用コンピュータやホストコンピュータ・メインフレームなどと呼ばれることもあります。

汎用機が登場したのは1950年代です。それ以降**基幹業務システムとして多くの企業や官庁に採用されています。**汎用機はその多くがIT企業や電機メーカーより製造されています。代表的なメーカーとして、IBMや富士通・日立製作などが挙げられます。

### 汎用系システムの開発に使用する言語やツール

IT企業や電機メーカーにより製造される汎用機は、システムや内部のソフトウェアが各社オリジナルであることが多々あります。そのため汎用系システムの開発には各汎用機に使用されている言語の知識が必要不可欠です。

また、COBOLやPL/I・RPG等の高水準言語も合わせて使用されていることがあるため、こちらの知識も必要となってきます。

加えて近年では、*JavaやC言語などの使用率も高まっています。*そのため現在汎用系エンジニアとして活躍されている方はもちろん、これから汎用系エンジニアを目指す方はJava言語やC言語についても学んでおくと良いでしょう。

汎用系システムのメリットとして、動作の安定性・セキュリティの強さ・大量のデータを素早く処理できる点が挙げられます。それぞれについて簡単に紹介していきます。

汎用系システムの特徴の1つは、汎用機のみで稼働するというものです。これにより、環境に左右され動作が不安定になることや外部から攻撃を受ける可能性が低くなります。

動作とセキュリティ面において安定感があることは、重要なデータを取り扱うことの多い汎用系システムにおいて大きなメリットと言えるでしょう。

*【大量のデータを素早く処理できる】*

汎用系システムは時に、大量のデータを秒単位で処理することができます。これには汎用系システムで使用されているプログラミング言語の中に「COBOL」と呼ばれる事務処理に適したものがあること、汎用系システムの演算機能が事務処理に特化していることなどが関係しています。

### 汎用系システムのデメリット

汎用系システムにはデメリットもいくつか存在します。そのうちの1つに、**システム導入・運用にあたりコストがかかるという点があります。**汎用系システムが使用可能な汎用機はその処理能力の高さゆえに、コンピュータの中でも大型です。そのためシステム導入に必要な初期費用や維持費・開発費などに、大きくコストを割く必要があります。

また技術の進歩に伴い、汎用系システムは徐々にオープン系システムやWeb系システムに置き換わりつつあります。そのため汎用系システムの開発・保守・運用に欠かせないエンジニアが見つかりにくい可能性があります。

## 汎用系エンジニアの年収やキャリアアップ

企業や官庁の基幹業務に携わることもある汎用系エンジニアはどれくらいの収入を得ているのでしょうか。

またオープン系システムやWeb系システムへ移行しつつある現在、汎用系エンジニアにはどのようなキャリアアップが考えられるのでしょうか。ここでは気になる汎用系エンジニアの年収やキャリアアップについて紹介します。

### 汎用系エンジニアの年収は？

*汎用系エンジニアの年収は500万円〜700万円*ですが、在籍企業や勤続年数によっては1,300万円〜1,500万円の年収を得られることもあります。これは汎用エンジニアが基幹業務システムに携わる職であり「会社の基幹業務要件や業種を正確に理解している」など、高度な知識やスキルを求められるからでしょう。

### 汎用系エンジニアのキャリアアップ、どんな道がある？

チームの一員としてシステムの開発・保守・運用に携わる汎用系エンジニアですが、その先にはどのようなキャリアがあるのでしょうか。

汎用系エンジニアのキャリアアップとして、汎用系システム開発の中でも設計のみに注力するエンジニアや、システム開発にあたりチームをまとめるリーダー・複数のチームを取りまとめる責任者・システムを統括する責任者・ITコンサルタントなどが挙げられます。

また**汎用系エンジニアとしての知識や経験を活かし、他のエンジニアとして活躍の幅を広げることも選択肢の1つです。**

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## 汎用系エンジニア以外のエンジニアを紹介

システムエンジニアには汎用系エンジニアの他にも、オープン系エンジニアやweb系エンジニア・制御系エンジニアなどがあります。汎用系システムと比較しオープン系システムの需要が高まる昨今、オープン系エンジニアやWeb系エンジニアの需要も増加しています。同様に、IoTの普及や自動制御のニーズの高まりにより制御系エンジニアの需要も増加傾向にあります。

ここではオープン系エンジニアやweb系エンジニア・制御系エンジニアについて簡単に紹介していきます。

オープン系システムでは、主にUNIX/Linux/WindowsをOSとして採用するx86プロセッサ搭載システムを用いています。**従来は汎用機で顧客別に開発していた製造・在庫・販売・営業・会計等の各業務システムを、オープン系システムで稼働させることが可能になりました。**

オープン系システムは移植性が高いため、開発モジュールのライブラリー化が容易です。そのためオープンソースとして無償提供される機能を利用したり、パッケージ化された業務アプリケーションを利用したりすることが可能です。

近年はSCMやCRM等の複合的なシステムもパッケージ化されており、営業戦略支援（SFA）等の利用効率を高めるパッケージ製品も多数投入されています。そのため、オープン系エンジニアは個々のプログラム開発の他、*市販パッケージやオープンソース活用のための選定知識が求められる傾向が高まっています。*

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Web系システムは、Webブラウザをアプリケーションのクライアントとして活用し、情報配信や電子商取引に用いるシステム形態です。特に近年は、スマートフォンの普及によりモバイル端末を用いた金融取引やショッピングサイト等が多数存在しています。同様に、遊休時間の有効活用のためのゲーム・SNSや語学学習等市場が爆発的に拡大しています。

Web系エンジニアは、**Web会員のログイン管理・電子商取引の仕組み・レイアウトデザイン・各種Webアプリケーションの開発などを担当します。**

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制御系システムは、機械系システムから電気系システムまで多くの機器に実装されています。IoT（Internet of Things）による情報共有や車（自動車等）に搭載されている自動運転等の自動制御は、今後さらに市場が拡大されると予測されています。

制御系エンジニアは、**制御系システムにおいて必要な要件を正確に定義し、設計・開発・テスト・導入を担当します。**開発モジュールは特注開発の場合が多いので、一連のプロジェクトサイクルは汎用系エンジニアと同等のプロジェクト管理能力が活かされるでしょう。

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## 汎用機に合わせた知識が必要な汎用系エンジニア

汎用系エンジニアとは、汎用機で使用されるシステムの分析・設計・開発・テスト・導入に携わるシステムエンジニアのことです。*汎用系エンジニアは開発チームのリーダーや他のシステムエンジニアなどへのキャリアアップが検討可能です。*汎用系エンジニアがシステム開発を行う汎用機は、開発した企業などにより使用されている言語が異なる場合があります。

そのため、汎用機エンジニアは各汎用機に合わせて必要な知識を身につけなければなりません。**身につけた知識は経験と合わせて、その後のキャリアパスを描くのにプラスの影響を与えるでしょう。**

またオープン系やWeb系へシステムが移行しつつある現在、既存環境に精通している汎用系エンジニアはシステム刷新計画や新規開発において重宝される人材となる可能性があります。

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汎用系エンジニアは汎用機を担当するシステムエンジニア(SE)です。汎用機は旧来より大規模システムで採用されており、現在も一定のニーズを持っています。DXが推進されている現在、システム刷新の際にも既存環境を熟知している汎用系エンジニアはシステム選定の専門家として重要と役割を持つでしょう。

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汎用系エンジニアは汎用機に合わせて言語などの知識を得る必要があります

汎用系エンジニアはさまざまなキャリアパスを描くことも可能です

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## データベースエンジニアは何をする人?

データベースエンジニアは、一般にはあまりなじみのない職種ですが、何をするエンジニアなのかを最初に確認しておきましょう。**データベースエンジニアは、データベースの開発や設計、データベースの運用や管理を行うエンジニア**を指します。IT開発やWeb関係の会社などで活躍する方が多く、*企業や組織の情報管理を支える専門家としても高い需要*があります。

### データベースエンジニアの役割

ビッグデータという言葉を最近よく耳にします。ビッグデータもそのバックボーンにはデータベースがあります。ITの活用を図るうえで、データの活用は欠かせません。**データベースから必要なデータを瞬時に取り出せ、容易に検索できるようなシステムの構築やシステム運用がデータベースエンジニアの役割です。**

### データベースエンジニアの仕事

データベースエンジニアの仕事は大別すると以下の3つに分かれ、それぞれを分担するのが一般的ですが、小規模組織では2つを兼務する場合もあります。

*1.     データベースの設計や開発*
Oracleなどのデータベース製品を利用して、最適なデータベースの開発や設計を行います。

*2.     データベースの管理*
データベースが稼働するサーバーなどのデバイスの最適化や効率化を図ります。

*3.     データベースの運用*
稼働するデータベースのアクセス管理、セキュリティ管理、バックアップなどを行います。

###　データベースエンジニアの仕事のやりがい

ITの活用が企業活動の成否を左右すると言われる今日、事業開発・商品開発・情報分析などの場面でデータベースに蓄積された情報がよく利用されるようになりました。ビッグデータとしてよく耳にすることもあります。

**このデータの活用を円滑かつスピーディーに行えるようにすることが、データベースエンジニアのミッションです。**自ら設計・開発・管理・運用しているデータベースが業務効率化や新製品開発などに貢献できるのは、エンジニア冥利に尽きると言えます。

*データベースエンジニアの仕事は専門性が高く、他のエンジニアで代替することが難しいため、重宝される*ことが多いのです。こうしたことからも、データベースエンジニアの仕事は大変*やりがい*があると言えるでしょう。

### データベースエンジニアの年収

求人ボックス(給料ナビ※1)によると、データベースエンジニアの*平均年収は558万円*ですが、個々の求人情報を見ると下は360万円から上は1,000万円クラスまでバラツキがあります。また保有スキル(Oracle Masterやマイクロソフト認定資格のMCPなど)によっても年収は変動しますので、比較は難しいのですが、**日本の平均的な勤労者の年収約440万円と比較すると高年収**と言えます。

※1：[求人ボックス](https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/%E4%BA%BA%E6%B0%97%E8%81%B7%E7%A8%AE%E3%81%AE%E7%B5%A6%E6%96%99%E6%83%85%E5%A0%B1)

### データベースエンジニアの需要

データベースエンジニアの需要は高まっています。なぜなら、**IT人材そのものが不足**しているからです。経産省公表の「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」では、*2030年に約59万人のIT人材が不足する*としています。経産省が主導する*「DXの推進」*によってもデータベース需要は高まると考えられ、IT人材の不足がさらに深刻な問題になるでしょう。

## データベースエンジニアになるには?

**データベースエンジニアは専門性の高い職種です。未経験からいきなりデータベースエンジニアとして採用されることは稀です。**専門学校などに通い、データベース構築に関する必要な知識、設計・開発に不可欠なプログラミング技術を身に付けてからIT系の企業に就職するのが一般的です。*企業でデータベースの保守や運用を経験し、データベースの管理や構築を経てスペシャリストを目指すのが王道でしょう。*

### データベースエンジニアに必要な資質やスキル

データベースの構築には**Oracle Database 、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQLといったデータベース製品に関する知識**が必要です。その他、ユーザーやクライアントの要望を正しく理解して、最適なデータベースを構築するための*高いコミュニケーション能力*が求められます。これはシステムエンジニアとも共通します。

### データベースエンジニアに必要な資格

データベースエンジニアとして活躍するには、有能なデータベースエンジニアであることの**客観的な証明になる資格を取得**しておくことをおすすめします。次の3つの資格はぜひ取得しておきましょう。

*【国家資格】*
1. [基本情報技術者試験]( https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)(合格率25.7%)
2.[データベーススペシャリスト試験]( https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html) (合格率15.8%)

*【ベンダー資格】*
3.[ORACLE MASTER]( https://www.oracle.com/jp/education/certification/index-172250-ja.html)

ORACLE MASTERはベンダー資格ですが、大変権威のある資格です。また4段階のレベルがあり、ステップアップを図れます。特に*ORACLE製品を扱う場合は、この資格は大変有利*に働きます。 

オラクルマスター資格の難易度偏差値(合格率は未公表)(※2)

※2：[資格の取り方]( https://shikaku-fan.net/000580/)

## データベースエンジニアの仕事がAIに置き換わる?

AIの発達は目を見張るものがあり、多くの仕事がAIに置き換わっていくと言われています。はたして、データベースエンジニアの仕事は安泰なのでしょうか？それともAIに置き換わってしまうのか、気になるところだと思います。結論から言うと、**一部は置き換わり、大半は残ると考えられます。**

AIが今後どこまで進化していくのかは未知数ですが、*既にAI時代が到来していると認識し、AIをライバルと考えて自己研鑽に励む必要*があると思われます。

### AIに置き換わるデータベースエンジニアの仕事

データベースエンジニアそのものが無くなる可能性は低いのですが、特にデータの整理やメンテナンス作業といったルーチンワーク的な業務をAIが代行する可能性は否定できません。しかし、逆に考えれば、**単純業務はAIが代行し、データベースエンジニアは今まで以上に高度な判断や思考を伴う業務に専念できる**ということではないでしょうか。

### AIには難しいデータベースエンジニアの仕事

*「要件定義」や「設計」*などの、*ユーザーやクライアントとのコミュニケーションが前提となる業務、発想力やアレンジ能力が求められる業務を直ちにAIに代行させるのは難しい*でしょう。こうした人**AIが苦手な業務はデータベースエンジニアの主要業務として残っていく**と考えられます。

## データベースエンジニアの将来性

これまで述べてきたように、**データベースエンジニアの需要は高く、今後もその傾向は続くでしょう。**一方で*AIがライバルとなる可能性を否定できない*のも確かです。そのためには、*スキルを磨き、経験を積み、キャリアアップを図る*という意識を常に持ち続けることが求められます。

### データベースのスペシャリストとして

先ずは*データベースのスペシャリスト*を目指しましょう。現在運用を中心に行っている人は、データベースの管理手法を身に付けましょう。データベースの管理を主に行っている人は、データベースの設計や開発に関するスキルの取得が重要となります。そのためにも**広い視野を持ち、対人影響力やコミュニケーション能力を高める努力**をしてください。

さらに統計学を身に付けて、データ分析プロフェッショナルの*データアナリスト*や、ビッグデータの分析スキルを活用する*データサイエンティスト*など、より専門的な上位職へのキャリアアップを目指すことも可能です。

ITコンサルタントは、ITを活用して企業のさまざまな経営課題を解決するITの専門家です。*企業の経営戦略に基づいてIT戦略を練り、システム開発や導入の提案、システムの最適化によって企業経営の健全化、効率化を支援する職種*です。政府(経産省)が進める*DX(デジタル・トランスフォーメーション)ではITコンサルタントの活躍が期待*されています。

*2.     データサイエンティスト*

*データサイエンティストは、企業や組織内に蓄積された、さまざまなデータを分析して既存サービスの改善提案や新規サービス立案を行う職種*です。データベースを設計・構築することが主な仕事であるデータベースエンジニアとは違い、データサイエンティストは*収集したデータを分析したり、活用したりすることが仕事*となります。*データベースエンジニアの経験が生きるデータサイエンティスト*は、目指しやすい職種の一つです。またデータサイエンティストの役割はITコンサルタントと被る部分もあり、*ITコンサルタントを目指す方はデータサイエンティストをキャリアプランの一つに*すると良いでしょう。

*3.     プロジェクトマネージャー*

*データベースエンジニアの仕事の上流工程に位置するプロジェクトマネージャーのポスト*も、選択肢として考えられます。プロジェクトマネージャーは、*IT企画のスケジューリング、リソース確保、予算設定、納期管理などの重要な仕事*を担います。システムの開発や導入にはさまざまなファクターが関係し、*全体を俯瞰する能力*が求められます。*データベースエンジニアのデータベース設計やシステムアーキテクチャーに関する知識や経験が生きる*ので、自らの適性を見極めながらプロジェクトマネージャーを目指すのもおすすめです。

*4.     セキュリティエンジニア*

*データベースエンジニアの仕事にとって、セキュリティは切っても切れない重要な要素*です。サイバー攻撃が企業や組織にとって重大なリスクとなっている今日、*セキュリティエンジニアやセキュリティコンサルタントの需要が高まっています。*データベースはサイバー攻撃の対象となりやすいため、*データーベースエンジニアによるセキュリティ対策は非常に重要*です。このスキルや経験が生かせるセキュリティエンジニアを、今後目指すキャリアの候補として検討してみてください。

以上、データベースエンジニアの将来性について述べてきました。**AIの時代が到来していますが、データベースエンジニアが重要な職種であることには変わりはありません。将来性という点でもデータベースエンジニアはおすすめの職種です。**この記事がデータベースエンジニアに興味を持たれた方、データベースエンジニアからのキャリアアップを目指す方の参考になれば幸いです。

ITエンジニアの中でデータベースエンジニアは比較的目立たない存在に見えますが、いったい何をする人なのでしょう?データベースエンジニアはAIに置き換わるという説すらありますが、将来性はあるのか?キャリアパスをどう描けばよいのか?そんな不安や疑問にお答えします。

データベースエンジニアの需要や年収

データベースエンジニアに必要なスキル

データベースエンジニアの将来は有望

データベースエンジニアとは？仕事内容や将来性、キャリアパスなどを解説

まずはコードレビューの*基本的なやり方を解説*します。どういう手順で行うべきか、1から説明します。初めてコードレビューを行う方は、まずはこちらをお読みください。

コードを読む前に、まず**「システムの仕様を把握すること」が重要**です。どのような機能をもつシステムなのか仕様を把握しないと、コードのどこを指摘したらいいのか分からず、仕様通りに書かれていない箇所の指摘もできません。

また、*コードレビューに慣れていない場合、仕様を頭に入れていないとコードが読み解けないことも多い*です。新人のコードレビューをする場合は、新人が関わっている箇所の仕様書を読み込み、何を作ろうとしているのか全体像を確認しましょう。

### コードを一通り読んで確認する

仕様書を一通り理解したら、コードを一通り読んでいきます。書き方が良くなかったり、非効率な処理をしていたりする部分などがあれば*メモ*しておきましょう。

また、**コードを自分の開発環境でも実行し、エラーが出ないかもチェックします。**開発環境が変われば、エラーが発生するケースも多いためです。こういった地道が作業が、コードレビューでは必要です。

メモした内容を基に、問題点を*口頭・Github・チャットツールなどで指摘*します。また問題点を指摘する上で、参考にした資料などがあれば提示・添付すると良いでしょう。新人が問題点に関する質問をしてきたら、きちんと答えられるようにしておくことも重要です。レビューをする際は**同じミスを繰り返さないよう、相手に分かりやすく伝えることを意識しましょう。**

## コードレビューで見るべきポイント

ここでは、コードレビューで見るべき具体的なポイントを紹介します。特に*コード量が多い場合、最初から最後まで熟読するのは大変*です。見るべきポイントを抑えて、そこを重点的に確認すれば、*コードレビューの時間を短縮*できるでしょう。1つ1つのポイントを詳しく解説していきます。

### 自社のコードルールに則っているか

まずは、**自社のコードルールにしっかり則って書かれているコードか**確認しましょう。インデントやコメントの書き方など、それぞれの会社でルールが設けられているはずです。

他の会社でエンジニア経験がある方の場合、*自社のコードの書き方ではなく、前職での書き方をそのまま使っているケースも多い*です。そういった場合は、自社のコードルールに則っていない旨を指摘しなければなりません。レビュー時はコードが自社のルール通りなのか、確認してください。

### コメントが分かりやすく書かれているか

コメントが分かりやすく書かれていないと、*仕様変更を行う際や他の人に担当部分を引き継ぐ場合に苦労します。*エンジニアによっては、コメントを全く書かない人や、逆にコメントが多すぎる人もいます。*ソースだけでなく、コメントが上手く挿入されているか確認する*のが良いでしょう。

### バグを生み出しやすい部分がないか

コードレビューを行う主な目的は、「バグを潰す」であることがほとんどです。プログラマーを数年続けていると、どの部分がバグを生み出しやすいか感覚が掴めていると思います。その感覚を頼りに、*バグが出そうな部分を重点的にチェック*しましょう。

たとえば、if文がネストされている部分や無限ループが使われている部分、変数名が分かりにくい部分などはバグが出やすいです。また、**なるべぐバグを生み出しにくいコードを書くように指示する**ことも大切です。

### 仕様変更の際に修正箇所が多くならないか

コードレビューの際は、**今後の仕様変更のことも考えて行いましょう。**仕様変更が発生すると予想される箇所のコードは、修正部分が少なくなるよう記述するのが重要です。たとえば、*同じような処理を関数にまとめる*などが該当します。後に修正箇所が多くなりそうな部分も、コメントしてあげることが大切です。

*例外処理が入っていない場合が割と多い*ため、そこも重点的に確認しましょう。ユーザーが想定外の動作を行った場合に、プログラムがエラー文を出さないかチェックします。例外処理が入っていない場合は、**例外処理を書く必要があることの旨と、書き方の例をコメント**しておきましょう。

## コードレビューを効率化させる方法

コードレビューは、*あまり時間をかけすぎるのも良くありません。*時間をかけすぎて自分の業務に影響が出てしまうことがあります。そこで、コードレビューを効率化させる方法を解説します。レビューすべきコード量が多い場合などは、これらを意識してみてください。

### レビューの目的を明確にする

**レビューの目的を明確にすることは重要**です。たとえば「バグをなくす」「効率的なコードの書き方を教育する」など、目的はそれぞれ異なります。レビューの目的が決まれば、その部分のみに絞って効率的にチェックできるでしょう。

### 自動コードレビューサービスを使う

「自動コードレビューサービス」というものもあります。コードを入力すると、**ツールがコードを自動解析してくれ、問題点をコメント**してくれます。たとえば、「Sider」は日本初の自動コードレビューサービスとして有名です。また、解析ルールをカスタマイズし、自社仕様にすることもできます。

もちろん、*こういったサービスに頼り切るのは良くありませんが、要所で活用することでレビュー時間を短縮できるでしょう。*「Sider」以外にも「Codacy」や「Hound」などいくつか種類はあるので、試しに使ってみてください。

レビューする箇所が多すぎる場合は、*役割分担を行うことも検討*しましょう。たとえば「コードが仕様書通りか確認する人」と「コードの書き方が規約に則っているか確認する人」に分けるなどです。

**役割分担することでピンポイントで確認でき、レビューの質も上がる**でしょう。役割分担に関しては、上司に相談してみるのが良いです。

アジャイル開発の特徴、メリット・デメリット、DXとの関係など

コードレビューする際の注意点も解説していきます。これらの注意点も意識しないと、新人との関係を悪くしたり、レビューの質低下に繋がったりします。*ある程度コードレビューを行ってきた人も、注意点を守れていないことが多い*です。どういった点に気をつけるべきか、1つ1つ解説していきます。

コードの悪いところを否定しても、*その人自身は否定してはいけません*。「なぜこんなこともできないのか」と、高圧的な態度を取るのも止めましょう。新人との関係を悪くしたり、相手がコードレビューを嫌いになることに繋がったりします。

悪い箇所を指摘する際は、**淡々と事実のみを話し、自分の感情を介入させないようにしてください。**また、絵文字などを使って柔らかい雰囲気を出すのもコツです。柔軟な対応を見せることで、レビュイーが新人でも萎縮することなく疑問点を質問してくれるようになるでしょう。あくまで「レビューするのは相手に対してではなく、コードであること」を意識するのが重要です。

### なぜこうすべきか根拠を話す

悪い部分を指摘する際はなぜこのような書き方をすべきか、*根拠を話すことも重要*です。たとえば「コード規約に書かれているから」という説明では、相手は納得できません。

コード規約に則るとどんなメリットがあるか、分かりやすく話すことが重要です。そうすることで初めて相手は納得し、改善もしやすくなります。

また、**レビューする際に参考にした本などがある場合は、それを見せるのも効果的**です。「なぜそうなのか」をきちんと説明することは、コードレビューをやる側の理解度アップにも繋がります。

コードレビューをする際は、*具体的な修正案も示してあげましょう*。その方が相手がどのように変更すべきか分かりやすくなります。また、**言葉ではなかなか伝わりにくい部分も理解させることが可能**です。もちろん、具体的な修正案を示すのは時間もかかるため、できる範囲で行いましょう。

悪い部分を指摘するだけでなく、*良い部分があれば褒めるようにしましょう。*コードレビューを行う上で大切なのは、**やる側とやってもらう側の信頼関係**です。悪い部分ばかり指摘するのは、信頼関係を築く上で好ましいことではありません。

また、良い部分を褒めることで、エンジニアとしての自信がつき、レビュイーの成長速度を早めることにも繋がります。良い部分や「なるほど」と思う部分も必ずあると思うので、コメントしてあげるようにしましょう。

書き手の意図が分からない部分は、*「なぜこういう書き方をしているのか」直接本人に質問*しましょう。質問することで、レビュアーの読解力が不足しているのか、コードの書き方に問題があるのかが分かります。

また、レビュイーの説明力や理解力をアップさせることにも繋がるでしょう。ただし、**問い詰めるような言い方はせず、穏やかな雰囲気を意識して対応することが重要**です。

## コードレビューはやる側もエンジニアとしての成長に繋がる

本記事では、コードレビューのやり方について解説しました。どういった手順でコードレビューを行うべきか、お分かり頂けたかと思います。

コードレビューはやってもらう側だけでなく、やる側もエンジニアとしての成長に繋がります。コードレビューを行うことで、読みやすいコードはどういった物なのか分かってくるため、*自分のコードを確認する上でも役立つ*でしょう。

ただし、時間をかけすぎると自分の業務に支障が出るため、**効率的にレビューを行うことも重要**です。コードレビューを頼まれた場合は、本記事で解説したことを意識して行ってみてください。

リモートで働くエンジニアの実態やメリット、デメリットについて紹介

本記事ではコードレビューのやり方を解説します。エンジニア2、3年目になると新人のコードをチェックする機会もあるでしょう。そこで、コードレビューで見るべきポイントや、効率的に行う方法を解説します。コードレビューをする予定のある方はぜひご覧ください。

コードレビューを行う際は見るべきポイントを抑える

コードレビューは時間をかけすぎるのも良くないため、効率的に行うことを意識する

コードレビューはやる側もエンジニアとしての成長に繋がる

コードレビューを初めて行う人必見！やり方を1から解説！

**近年、注目を浴びているRPAの開発・運用を行うRPAエンジニアの需要は高いです。**RPAを用いることで、業務における生産性の向上を高めることができます。RPAエンジニアは、IT業界などの人手不足や事務作業の負担を解消させるために活躍しています。ここでは、そもそもRPAとは何か、RPAエンジニアの概要について詳しく解説します。

**RPAとは「Robotic Process Automation」の略称で、人間が行っている定型的な業務を、ロボットで自動化することをいいます。**「仮想知的労働者」「デジタルレイバー（Digital Labor）」と呼ばれることもあります。*RPAを活用することで事務作業を自動化し、事務担当者の業務負担の軽減や業務効率の向上が可能です。*

RPAには自動化のレベルが3段階あり、**第1段階のRPAではデータ入力などの定型業務を実施が可能です。**定められた業務にだけ対応できるため、業務プロセスの修正・変更が必要な場合、その度に更新する作業が発生します。RPAを導入するときには、事前に対処方法を定めておくことが重要です。**

第2段階のEPAとは「Enhanced Process Automation」の略称で、AIと連携させることで大量のデータを扱うことができます。**また、ビッグデータなどからクライアントの分析も行うことが可能で、イレギュラーにも対応できるため、RPAが不得意な非定型業務についても実行できます。

**第3段階のCAとは「Cognitive Automation」の略称で、高度なAI機能により、クライアントに関するデータの整理から分析・結果まで自動化して実行が可能です。**また、大量のデータから深層学習を行うことで自主学習して成長するスキルをもっているため、人間と近い意思決定やルール作成ができるようになるでしょう。

**RPAエンジニアは、ITエンジニアの職種の中でもRPAを導入・開発・運用する際に活躍する技術者を指します。**よってRPAエンジニアは、ロボットの設計から運用・サポートまでを担うスペシャリストです。*クライアントがRPAを利用するにあたって、導入時から導入後まで、さまざまなサポートをする役割も担います。*業務内容は所属している企業によって違いますが、システム開発工程と同様で、要件定義・設計・開発・テスト・保守・運用などを行うのが一般的です。

ここでは、RPAエンジニアの実際の仕事内容について詳しく紹介します。

**導入工程では、まずは導入する方向を決めるために、クライアントの業務プロセスの洗い出しを徹底的に実施します。**この段階で要件の抜け・漏れが発生すると手戻りしなければならない場合もあるため、重要な工程です。例えば、経理部門が行う予算管理・人事部門が行う給与管理・総務部門が行うデータ入力などの定型作業を丁寧に洗い出すことが大切です。また特に、大量のデータを扱うような作業は注意してヒアリングすることも重要といえます。洗い出しができたら、RPAを適用する内容を明確にします。

*RPAは大きく分類すると、基本の形が定まっているパッケージ系のものと、クライアントの要望に沿って構築するものの2種類が挙げられます。*どちらの場合も、まずはクライアントが抱えている問題を把握することが重要で、導入工程ではコンサルタントに任せることも多いです。上流工程から担当するエンジニアの場合には、RPAについて精通しているだけでなく、クライアントの問題点を正確にヒアリングできるスキルが求められます。

**開発工程では、導入工程で設計した業務手順にしたがってシステム構築を行います。**開発にはRPAツールを使用することが多く、業務に適用できるようにロボットの構築が行われます。*また、クライアントが要求するRPAに関する動作のシナリオを作成することが重要です。*ここでいうシナリオとは、クライアントの業務に適用した形でPRAが動作するプロセスのパターンのことを指します。*シナリオが適切に設計されているかどうかによって、業務の効率化や業務負担の軽減につながるかが決まるといっても過言ではありません。そのため、RPAエンジニアの責任は重大です。*

クライアント次第でRPAを経理に活用したい場合もあれば、人事や総務で使用したい場合もあります。また、業種・職種に関してもさまざまです。クライアントによってRPAに求める目的は異なるので、RPAエンジニアはクライアントの業務プロセスを的確に把握しているかどうかが重要です。

**RPAの導入工程・開発工程が完了したら、実際にクライアントにRPAが導入され、運用が始まり、保守工程に遷移します。**RPAエンジニアは、RPAが稼働してエラーやトラブルなどの不具合が発生した場合に、RPAを改修したりトラブルを解決したりする業務を行います。残業・夜勤・休日出勤の可能性もあるため過労になることもありますが、それだけ大切な役割といえるでしょう。

*また運用・保守の業務では、RPAをより効率化させたり高品質にしたりすることを目的にマニュアルを作成することもあります。*他にも、導入の際の調整・説明などをクライアントに対して行い、RPAをきちんと定着させるサポートエンジニアもいます。また、一定の期間RPAを使用してみた結果、クライアントの要望でRPAの業務プロセスを修正したいというケースもあります。RPAツールは、クライアント側でコーディングすることなく操作できることが多いです。しかし、機能を拡張したり大幅に修正を実施したりする場合には、エンジニアが再度構築し直すこともあります。

## RPAエンジニアに必要なスキル

RPAエンジニアに必要なスキルは幅広いです。業務に関連する経験がある場合には、活躍できる幅が広がります。ここでは、RPAエンジニアとして働くために必要なスキルについて厳選して詳しく紹介します。

### システムエンジニアとしての知識・経験

**システムエンジニアの知識・経験は、RPAエンジニアが業務を行う上で大いに役立ちます。**これまでにも説明しましたが、RPAエンジニアの業務は、一般的なシステム開発工程と同じように進んでいきます。クライアントとの要件定義の作業、システムの設計・開発、そして運用・保守など。

システム開発の中でも上流工程に強みをもっている方や、高度な知識・経験をもっていて開発や運用・保守で活躍する方などさまざま方がいます。*RPAエンジニアは、システムエンジニアとして培ったスキルを業務で充分に活かすことが可能です。*

### Microsoft Access・Excel VBAのスキル

**Microsoft AccessやExcel VBAのスキルも、RPAエンジニアの業務には必要です。**RPAは事務作業などの定型業務を効率化するために用いられているため、データベースの集計・分析などの業務を定型化することが重要な役割として挙げられます。*Microsoft Accessはこれまでのデータベースを利用するためツールの1つ*で、大量のデータを集計・保存・活用できる機能を備えています。Microsoft Accessの実務経験があれば、RPAエンジニアとして活躍しやすいでしょう。

*Excel VBAとは、Excel上でデータを操作して複雑な処理の自動化ができるマクロのプログラミングを記述するためのツールです。*RPAはマクロと比較されることも多いです。Excelではデータベースを使用しなくても、入力されたデータを活用して処理を実施することができます。Excel VBAを利用できれば、データ処理に関する設計・構築についての知識が身に付けられます。また、RPAツールの業務プロセス理解やシナリオ作成の際に応用することも可能です。Excelでマクロを作成した経験やExcel VBAの知識・経験があれば、RPAエンジニアとして企業から重宝される人材となれるでしょう。

**RPAツールの提供に関わった経験がある場合、RPAエンジニアとして即戦力で活躍することができるでしょう。**有名なRPAツールとしては、NTTデータ社が提供しているWinActorや、UiPath社が提供しているUiPath、RPAテクノロジーズ社が提供しているBizRobo!などが挙げられます。

*RPAを提供する側として携わった経験がない場合でも、利用者側としての経験がある場合であれば、ある程度の知識は身に付いているといえます。*ユーザー側として利用したのであれば、RPAツールのそれぞれのメリットであったり、不満な部分であったりも理解できるでしょう。RPAツールの基礎的な仕組みが理解できるだけではなく、クライアントとやり取りを行う際にも顧客の要望・意図を汲み取りやすいといえます。

## RPAエンジニアの需要は年々高まっていて市場価値が高い！

これまでにRPAエンジニアの概要や仕事内容、必要なスキルについて詳しく解説しました。**RPAは、人間が行っている定型業務を、ロボットを利用して自動化することをいいます。そのため、近年のIT業界などの人手不足や事務作業の負担を解消させることが可能です。**

*RPAエンジニアの業務内容はシステム開発工程と同様で、クライアントの要望のヒアリングから、RPAの構築や運用・保守までを行います。*また、クライアントの導入サポートなど幅広い業務を担うことが多いです。*RPAエンジニアに必要なスキルとして、「システムエンジニアとしてのスキル」「Microsoft Access・Excel VBAのスキル」「RPAツールに関するスキル」などが挙げられます。*

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