専門外理系がSEに向いている理由
専門外理系がSEに向いている理由はズバリ、「理論思考」と「分からないことを調べるスキル」を持っているからです。
私は化学科を卒業後、大手メーカー系SIerに入社し、現在2年目になります。
実際に働く中で、理系で学んできたことがどのように役立っているのかを実感しています。
「理系だけどITは専門外で不安」
「SEとしてやっていけるのか分からない」
そんな方に向けて、AI時代のIT業界で求められている力をお伝えします。
専門外理系でSEに向いている人の特徴４選
■ 調べるのが得意な人
「AIがコードを書いてくれるなら、プログラミングスキルはいらないのでは？」
と思うかもしれませんが、実際はそうではありませんでした。
実務では、
- エラーの原因調査
- 実装方法の検証
- AIの出力が正しいかの裏取り
など、“調べる力”が必須です。AIはあくまで補助ツールであり、その内容が正しいかを判断するのは人間です。
これは理系でいうと、
- レポートを書くための文献調査
- 実験結果の裏付け
にかなり近い感覚です。
■ 勉強が嫌いではない人
IT業界はとにかく学び続ける必要があります。
- 新しい技術のキャッチアップ
- 資格取得（基本情報など）
- 業務知識の習得
企業によっては、研修期間や1年目で資格取得が求められることもあります。
私自身も、1年目で資格を2つ取得し、基本情報と応用情報まで合格しました。
「勉強が好き」である必要はありませんが、
少なくとも嫌いでないことは重要です。
■ 考察ができる人（最重要）
これは特に重要だと感じています。
実際に配属後の現場では、
- エラーの原因が1つではない
- コードではなく環境が原因ー環境チェックボックス1つ忘れていたのに気づくために何時間もかかったことも
- 複数の要因が絡み合うーそもそも設計が間違っているじゃんとかよくあります。
といったケースが多くあります。
そんなときに必要なのが、👉 「仮説を立てて検証する力」です。
例えば、
- このエラーはAかBが原因では？
- この設定が影響しているのでは？
といった形で考え、検証していく力が求められます。
これはまさに、
理系の研究で行ってきた「実験 → 考察 → 再検証」そのものです。
複数の情報源を点としてつなぎ合わせ1つの仮説に収束させる、これかも知れないという理系の勘は実際の現場では大いに役に立ちます。
特に、化学・物理・生物系の学科で
しっかり考察してきた人はかなり相性がいいと感じます。
■ AIを使って学習した経験がある人
AI時代の今、このスキルはかなり重要です。
実際の業務では、
- AIにコードの修正を依頼する
- 実装方法を相談する
- エラーの原因を聞く
といった使い方をします。
ただし重要なのは、
👉 「どう質問するか」
です。
私自身、研修でJava未経験の状態で
チームでアプリ開発を行う課題がありましたが、
その際にAIを活用すること（というかほぼAIに作ってもらってそれを理解していく事）で理解を深めることができました。
分からないなりに質問し、
AIとの対話を通じて成長していく力が求められています。
学生であれば、研究データを効率的に分析するために
- データ整理の自動化
- マクロ作成
などでAIとの会話を試すのもおすすめです。（この体験しておくと、就職面接でもかなり食いつきがいいです）
SEに向いていない人
逆に向いていないと感じるのは、「マニュアル通りに動きたい人」です。
IT業界は変化が激しく、
- 1年前の情報が古い
- マニュアルが通用しない
といったことが普通にあります。
そのため、
- 自分で調べる
- 状況に応じて対応する
といった柔軟性が求められます。
理系出身として感じたこと
化学を通じて4年間、
- 実験
- 考察
- 検証
- 再考
を繰り返してきました。
この経験で身についた理論思考と調査力は、実務でかなり役立っています。
一方で、意外だったのは
👉 ITスキル自体は最初なくても何とかなる
という点です。
Javaが分からなくても、
- 調べ方が分かる
- 学び続けられる
この2つがあれば、十分キャッチアップできます。
まとめ
専門外理系がSEに向いている理由は、
- 理論的に考える力
- 分からないことを調べる力
この2つにあります。
ITスキルそのものよりも、
「学び方」と「考え方」が重要です。
もしIT業界に興味があるなら、
「専門外だから無理」と思う必要はありません。
むしろ理系で培った力は、
これからのAI時代において大きな武器になります。
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