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新入社員研修レポートその４

2018年6月6日2018年11月7日
社員研修

運用部運用課
工学部情報工学科出身/F.A

研修２ヶ月めの研修が終了した時点のレポートをご紹介します。

２ヶ月目は机上研修からより実践に近いところで研修をおこなっています。
（一部４月度の内容も含まれています。）

環境は全てテスト環境を自身で作りました。

SE業務基本研修
- 仮想環境について知らないことが多かったので、構築には苦労しました。インターネットで調べたり、教えて頂きながらどうにか構築することができました。
Windowsフォームのアプリケーションの作成
- アプリケーションを作成する際に、visual studioを用いたが、使用方法を理解するまではもたついていましたが理解できるとスピードアップが図られました。
TODOリストの作成
- DataGridViewに正しく情報を反映させることに時間がかかりました。Form間を移動することと、DBにアクセスすることは片方ずつならば比較的簡単にできます。しかし、両方とも実装するとなるとどうコードを書けばよいか分からなくて苦労しました。
ソフトウェアテストの研修
- ソフトウェアテストは作業内容を理解し、効率的に行うことに苦労しました。
仮想環境上の構築、実際にテスト環境下で構築を行いました
- Apache TomcatをCentOSに導入する作業は講義を受けましたが、講義と実践は異なり、単純作業も多く、教わったとおりにいかなくて苦労しました。自分でやってみることを痛感させられました。この先間違いなく必要になると思うので、確実に理解しておきたいところです。
勤怠管理システムの標準化
- 他の部分に影響を及ぼさないようにコードを書き換えて、標準化する作業は初めてのため難しく、苦労しました。勤怠管理システムの標準化の作業を通して感じたことは、「報告・連絡・相談」は本当に重要だということを痛感しました。

苦労した部分は、確実に自分の力になってきていることを実感できており、やりがいを感じました。
新入社員研修

平成３１年新卒採用のご案内（３０年・２９年卒歓迎）

2018年5月17日2020年1月3日
採用情報

こちらは終了しました。

弊社は、情報技術を使い、お客様の課題に対する最適解を提供する、ソフトウェア設計の会社です。

弊社の情報技術はＩＴ技術（言語(Java,C,C#,Python,R 他)、RDB、設計技法、セキュリティ、インフラ）、データ分析のための解析・線形代数・数理統計技術、人工知能（AI）開発のための機械学習（ディープラーニング）の３つの要素技術を用いて、業務系ソフトウェア開発、マーケティング領域におけるデータ分析業務、特徴量を抽出して問題解決を図るＡＩ業務にとり組んでいます。

ビジネスにおける数学の領域が格段に広がりました。数学とＩＴを用いてビジネスを行うのは純粋数学を解くのとは違った意味のわくわく感がありとっても楽しいものです。ここでは考えることの醍醐味が味わえます。

弊社でも平成３１年度新卒の方のための会社説明会を３月以来実施させていただいています。
その会社説明会の項目を少し取り上げさせていただきます。

Ａ．会社概要　１－（１）経営理念、２－（２）社名の由来、１－（３）当社の戦略
Ｂ．事業概要　事業の三本柱　事例－１コンサルティング/データ分析/人工知能開発
　　　　　　　事例－２自社製品開発、事例－３大規模システム開発・管理・運用・保守
Ｃ．当社が期待する人材像　
Ｄ．福利厚生＆教育研修　職場環境について、福利厚生について、教育研修

これらの内容を３０分にわたってご説明させていただきます。
そのあとで、ご質問などを承っています。

会社説明会

募集要項については弊社ホームページをご覧いただくか、詳細は弊社にお問い合わせください。
その場合、申し出ていただければ求人募集のカタログなどをお送りさせていただきます。

募集は終了しました。

募集は平成３１年度（３０年度・２９年度卒含む）の学部卒、院卒の方です。
学部、学科は問いません。

※弊社のWebサイトは全て暗号化通信でセキュリティが保護されています。

皆様からの問い合わせをお待ちしています。

新入社員研修３

2018年5月2日2018年11月7日
社員研修

新入社員研修は前に書いたとおり様々な講座があります。
新入社員はそれら各々の講座について理解度や難易度を具体的に記述してくれていますが、ここでは社員それぞれが感じた総括的なことを抜粋して掲載します。

新入社員研修１ヶ月目の感想です。

開発部開発課
工学部情報工学研究科出身/M.Y

研修全体を通していち番思うのは、研修内容はどれも初めてやることで楽しい、ということです。何しろ社会人歴1ヶ月未満です。
システムエンジニアとしてのスタートラインを越えたかも怪しい状態です。
そんな状態ですから当然未知のものばかりなのですが、それを既知のものに変えていく過程がとても楽しいのです。
勿論楽しいだけじゃなく、なぜエラーが出るかわからないだとか、腰が痛いであるとか、
誰でも一意に読み取ってくれる文章はどう書けばいいのだろうかとか、腰が痛いであるとも思います。
むしろそちらの方が多いです。でもその中で試行錯誤していく過程、そして解決し、未知を既知に変えた瞬間に楽しさを見出せる限り、続けられると思います。

新入社員研修

運用部運用課
工学部情報工学科出身/F.A

・研修の教え方が丁寧で、全体的に理解しやすいと感じました。
・Windowsフォームのアプリケーションを作成する作業はやりがいを感じました。
　　なぜなら、書いたプログラムが想定した動きをしたからです。
・毎日少しずつでも勉強しようと思います。
・将来的には幅広く様々な事を出来るようになりたいと考えています。

勤怠管理システム「ここにタッチ！」導入後の成果

2018年4月26日2018年8月19日
勤怠管理

次ようなシーンで成果を上げています。

◇◇事例

複雑で臨機応変なシフト管理が求められるお客さま（病院、工場）

一ヶ月の勤務形態が決まっており、ほぼ決められた勤務形態で計算が間に合う場合
一ヶ月の勤務形態は決まっているが、運用することにより、職種の性格上頻繁に勤務形態に変更が生じる場合

大部分は１．の形態でしょう。

◇一般的な勤怠管理システム

日勤や夜勤を含め、あらかた決められた勤務体系の中で、若干の不規則な勤務が発生するのであれば、標準化された勤怠管理システムで間に合うでしょう。
また、標準化された勤怠管理システムを若干カスタマイズすることで間に合うでしょう。

２．のケースの職種として、病院、工場などがあります。

　　ここでは、病院さまの事例をあげます。

◇複雑な勤務形態に対応できる勤怠管理システム

部局、診療科により働き方が様々になります。
緊急で呼び出される場合もあります。
オペもあります。
夜勤もあります。
と、どうしても不規則な勤務となってしまいます。

あらかじめ決めておくシフト勤務表も、運用により決めた後の変更が頻繁に生じます。
このため、申請や承認も部局、診療科、庶務課など様々場所での承認を必要とします。

このようにあらかじめ決められた勤務形態の職種ではないため、勤怠管理システムに求められる内容も複雑な要求になってきます。

◇複雑な運用に耐えられる機能の搭載

そこで、病院さまに見られる不規則性を伴う勤務内容は最初から機能として搭載しておく必要があります。

勤怠管理システム「ここにタッチ！」では複雑な勤務機能を取り込むことで勤怠管理その先にある給与計算を可能としています。
他方で、お客様の側では、見やすく扱いやすくといった使い方ができるようなシステムとしています。

「ここにタッチ！」はこのように複雑な勤務体系の職種から、あらかじめ決められた一般的な勤務体系の職種までカバーしています。
その上で、カスタマイズが必要な場合は、コアを除いた部分で、お客様に合わせたカスタマイズが可能になっています。

人工知能とは？What’s AI

2018年4月24日2018年4月24日
ソフトウェア開発

人工知能の歴史は古く、1947年にA.M.Turingがロンドン数学学会の講義で、現在の人工知能の概念を提唱しています。
以来様々な変遷を経て今日に至っている歴史も掲載されています。

また、人工知能を知りたい方向けに、専門的な知識がなくても読める記事から、専門分野に関する論文まで幅広く掲載されています。

人工知能とは？What’s AI（社）人工知能学会(Jsai)

ITC のリンク集にも掲載しています。

最近の求人数と求職者数の割合（統計データから）

2018年4月12日2020年1月3日
採用情報

厚生労働省の情報通信の職種に限って、2012年から2016年の求人数と求職者数の人材データをみると、年々求人数が増えることに反比例して求職者が減少してきています。

東京都では2012年度求人数216,307人：求職者数（男女）74,722人でしたが、直近の情報 2016年度データでは求人数231,318人：求職者数（男女）53,655人となりその差はますます開くばかりです。
この傾向は、大阪府でも同様です。しかし、地方では求人数が横ばいか、減少がみられる県も現れてきました。

求人求職者データ東京求人求職者データ大阪府

岡山県の2012年から2016年のデータを追いかけますと、求人数は557人ほど増加していますが、求職者数は2014年から2016年にかけては横ばい傾向が続いています。求職者について男女別に見ると、男性が減少して、女性が増えてきています。
ＩＴ分野が成長産業になっていること（求人の増加）、一方では労働者人口の減少（求職者の減少）と成長産業へのシフトが考えられます。
参考データ出典：厚生労働省「職業安定業務統計」

日経新聞（4/10）によるとＩＴ（情報技術）分野など成長産業で求人が増、ＩＴが牽引とありますが、当社でも異業種からの応募が目立つようになってきました。
中途採用の方で異業種から入社をご希望の方はやはり働きながらでもスキルを身につけておいていただきたいと思います。

当社の求人は、一昨年までは人材会社に頼っていましたが、様々な統計データを見たり分析することで、当社は人材採用戦略を大きく転換させてきました。
それは、その人が成長できる場を当社が提供し、個々の人がもつ能力を最大限引き出しプロジェクトにとり組んでいただくことで社員も当社も大きく伸びる。
この考え方のもとで、当社ではIT技術の基礎から必要な要素技術（IT技術、データ収集分析技術、機械学習などのAI（人工知能）技術）までの研修に力を入れていることが応募者の増加に繋がっている思われます。

教育研修の場を設けて人材の育成にとり組んでいます。