在日本做系統分析師是什麼體驗？番外篇

システムアナリストとして、お客さまの抱えている問題をシステム面から解決されている山本良樹さんへのインタビュー番外編。仕事に就く前に持っていたイメージと実際に仕事をするようになってから感じたことのギャップや業界の常識などについて伺いました。

這是從系統層面爲客戶解決問題的系統分析師山本良樹的採訪番外篇。本篇主要就從事此份工作之前與從事後兩者之間的的差距以及業內常識進行分享。

■お堅いイメージ？　実は、挑戦できるエキサイティングな仕事！

■感覺比較死板？實際上經常面臨挑戰，是一份非常令人興奮的工作！

――業界におけるキャリアパスはどういう形になるんでしょうか？

——行業內的職業發展途徑是怎樣的？

エンジニア、システムエンジニアなどから始まって、そこからどんどん仕事內容が上流（*1）にシフトしていくことが一番多いですね。そこからアナリストやコンサルタントになっていく流れが一般的で、そこまでいけば獨立して自分の會社を持つこともできると思います。

從工程師、系統工程師開始做起，之後工作內容逐漸向上流（*1）快速轉換，這種途徑是最多的。然後成爲分析師或專家顧問，到這兒以後，就可以獨立擁有自己的公司了。

*1 上流：要件定義や設計といったシステム開発における初期工程のこと。プログラミングやテストの工程は下流と呼ばれる。

*1上流：指重要事情的定義以及設計等這樣系統開發的初期工程。相對應的，編程、測試工程叫做下流。

――システムアナリストになる前と実際になってから、仕事に対してギャップを感じたことはありましたか？

——在正式成爲系統分析師之前，自己對工作的認識與實際有什麼差別？

もうちょっとお堅いというか……。もしかしたら、私の話が堅く聞こえてしまっているかもしれないですが全然そんなことはなくて、楽しくやれる仕事だと思います。

感覺比較死板吧，也可能是我的話聽起來比較死板吧，但其實完全不是這樣的，這是一份非常有趣的工作。

それまで世の中には無かったものに攜わることも多いので、すごく挑戦的な仕事になります。そう考えてみると、思っていた以上にエキサイティングな仕事だなと思いますね。

這份工作主要是生產製作這個世界上所沒有的東西，是非常具有挑戰性的工作。這樣一想，就覺得這份工作比想象中更加令人激動。

――システムアナリストの業界用語にはどんなものがあるんですか？

——系統分析師的行業用語有哪些？

「機械學習（*2）」や「ディープラーニング（*3）」ですかね。

“機械學習（*2）”和“深度學習（*3）”吧。

ビッグデータと呼ばれるような大量にあるデータをコンピューターで処理・分析することによって、「AI（人工知能）」に近いようなものもより手軽に作成できるようになってきました。

用電腦對大數據進行處理、分析，製作出接近於人工智能的輕便的產品。

システムアナリストをさせていただいて感じるのは、以前と比べるとデータをよりきちんと活用したいという企業さんが増えているし、そういうものに対して興味を持つ方も多くなってきているということです。

成爲系統分析師後才感覺到，能夠很好地靈活運用數據的企業與之前相比越來越多了，這也意味着，對此感興趣的人越來越多了。

*2 機械學習（マシンラーニング）：日常生活において経験したことの中から、後に再度利用できるような知識を蓄え、學習するという人間の能力を、コンピュータでも実現しようとする技術。

*2機械學習：人們從日常生活經驗中學習、儲備知識以備再度使用的能力，嫁接到電腦上的技術。

*3 深層學習（ディープラーニング）：機械學習よりも難しい判別を行ったり、「どのような學習が必要か」という部分についてもコンピュータ自らが考えて処理していこうとする技術。

3*深層學習：實施比機械學習更難的判別，通過技術讓電腦自行思考處理“什麼樣的學習是必要的”。

■消費者の日々の行動から取得されたデータ、それを生かす

■從消費者日常行動中取得數據，並且靈活使用

――一般の方はあまり知らない業界の常識のようなものってありますか？

——行業內有哪些一般人所不知道的行業常識？

最近の流行として、すごくたくさんの情報を処理しています。

最近流行的大量信息的處理。

みなさんが生活をしている中で、データとして取得されているものって意外と多いんですよ。もちろんプライバシーの問題がありますので、「個人情報とは結びつかない形の統計データ」として、ユーザーの行動履歴が取得されています。

大家在生活中所產生的、能被收集到的數據多得讓人出乎意料。當然會涉及到個人隱私的問題，即使是“不涉及個人信息的數據統計”，也是可以獲取用戶行動數據的。

例えば、ポイントカードを導入している企業であれば、どういった世代や性別の人がどんな商品を購入しているという傾向が分かります。利用規約にはきちんと「統計データとして取得します」と書かれていますが、深く読み込んでいる人は少ないかもしれませんね。あからさまに「データを取得しています」とうたっていることは少ないので、普通に生活しているとなかなか気付かないと思います。

比如說，導入積分卡系統的企業，就可以知道什麼樣家庭、性別的人會購買什麼樣的商品。雖然使用規則上清清楚楚地寫着“會收集統計數據”，但可能很少有人會認真讀這部分的內容吧。因明目張膽獲取數據而被起訴的事件也比較少，這在日常生活中比較難注意到的。

データは取っているもののそれを上手に活用しきれていない企業も多いので、それを扱うのが私たちシステムアナリストの仕事になります。

在獲取數據後，能夠很好地活用這些數據的企業比較少，因此，這就變成我們系統分析師的工作了。

――働くにあたって特に意識したりしていることってありますか？

——在工作中有沒有需要特別注意的事情？

特に無いですが、お付き合いさせていただく企業さんの雰囲気に合わせて服裝は変えています。エンターテインメント業界だったり製造業だったり、さまざまな業界の方とお仕事をさせていただいているので。まれにスーツを着ることもありますよ。

雖說並沒有需要特別注意的事情，但是在與企業交往過程中，還是要注意根據場合穿着得體的服裝。因爲我們需要同娛樂行業、製造業等各式各樣的企業合作，偶爾也需要穿西服套裝。

■技術、コンサルタント、営業……。さまざまな能力が求められる

■技術、找尋、經營等，需要各種各樣的能力

――システムアナリストに多い性格とか、向いている性格というのはありますか？

——大多數系統分析師的性格是什麼樣的，什麼樣性格的人適合這份工作？

社交的な人が多いですね。エンジニアだけをしている場合は內向的な人も結構いるとは思うんですが、システムアナリストには営業的な要素もあるので。プレゼンテーション能力や説得力のある話ができる人が多いかな。

喜歡社交的人比較多。在做工程師的時候，你的性格比較內向可能沒什麼影響，但是當你要做系統分析師的時候，就需要有經營能力，說話時有表現力和說服力的人比較多。

あと、新しいもの好きだったり、技術的な部分や世の中の話題とか、広くいろいろなことを知りたいタイプの人が多いです。

還有就是要喜歡新東西，不管是技術層面還是社會話題，涉獵面廣的人會比較多。

――システムアナリスト同士の橫のつながりはありますか？

——系統分析師同行之間的交流多嗎？

勉強會や交流會のようなものがあるので、そういう場面でのつながりはありますね。ただ、そういう場で集まっても、それぞれが今関わっている業界についての話をする程度ですね。

我們會學習會和交流會中進行交流。但是，全部聚集在這種場合時，大家說的都是隻跟行業有關的東西。

もちろん似たような業界でシステムアナリストをしている方がいれば、お客さまの情報はもらさないようにして情報交換をしたりもします。そういった人たちと話をすると別の視點から物事を見られるようになって、そのことによって自分が関わっているお客さまの案件について、新たな発見があったりもするのでいい刺激になります。

當然遇到從事同類行業系統分析師的同行的話，我們也會在不泄露客戶信息的情況下進行交流。跟這樣的人交流可以讓自己從另外一個視角來看問題，然後據此，就自己客戶的案件提出新的方案，這讓人感到十分興奮。

取得されているデータが大量にあるにも関わらず活用されていないのは、非常にもったいないこと。山本さんのようなシステムアナリストの活躍によって、より有益なデータ解析や活用が行われると、きっと新たなサービスやビジネスが続々と生まれてくるのではないかと感じました。

取得大量數據但不能靈活處理運用，那就太浪費了。感覺像山本這樣活躍在業界的系統分析師，針對數據做有益的分析和活用，一定能夠持續地產生出新的服務和商業。

IT技術だけではなく経営やコンサルタントにも興味がある人は、まずシステムエンジニアとして実務経験を積んでからステップアップしていくという方法を目指すといいかもしれませんね。

那些不僅對IT技術感興趣，同時也喜歡經營或諮詢的人來說，可以先從系統工程師做起，積累經驗，然後一步步朝着自己的方向努力。

【profile】スマイルフォース株式會社　代表取締役社長　山本良樹

【簡介】smileforce 株式會社 社長 山本良樹

本翻譯爲滬江日語原創，禁止轉載。

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