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ITエンジニアの収入アップにむけたキャリアプランの考え方とは

フリーランスであっても、会社勤めであっても、自分のキャリアの問題に無関心でいられるエンジニアはそう多くはないでしょう。変化の激しい業界であり、また技術の流行り廃りもあるこの業界で、エンジニアはどうすれば自分の市場価値を高めることができるのでしょうか。

IT業界の特徴とは

キャリアプランイメージ

エンジニアが自分の市場価値を高めていく方法を考える際には、そもそもエンジニアが働くこのIT業界の市場のことをよく知っておく必要があります。すでにこの業界で働く人にとっては分かりきった点でもあると考えられますが、簡単に整理すると以下のような特徴があります。

プロジェクトベースの仕事が多い

たとえば企業で用いる新たなITシステムを作るような場合など、一時的にたくさんの人手が必要になるような仕事が多いのが特徴です。新たな作品として、ひとつのシステムを作り上げるまでは多数の人手が必要となることも多いですが、いちど成果物が完成し、成果物を使っていく運用フェーズへと移っていく段階では、そこまでの人手は必要ではなくなります。そのため、一定期間だけ多数の人手を必要とすることから、期限付きのプロジェクトといった形態をとることが多いのがITエンジニアの仕事の特徴です。

上流工程と下流工程の区別が明確に分かれている

またこれは最近では様々な考え方があらわれている点ではあるものの、ITエンジニアの行う仕事は、上流工程と下流工程の区別が明確にされていることが多いという特徴もあります。いわゆる「ウォーターフォールモデル」という開発モデルによる、もっとも古典的な開発手法がこれにあたります。「上流工程」、「下流工程」という言葉は本来、それ自体は川の水が川上から川下に一気に下っていくように、プロジェクトの進捗も手順の手戻りや前後を挟むことなく一気通貫で進めていこうとする考え方を示したものです。したがってこの二つの間には本来は、上下や優劣は存在するわけではありません。しかし、全行程のうち最初のほうの業務、すなわち上流の業務であればあるほど、その後の工程に大きな影響を及ぼします。前の方の工程のミスや抜け漏れを、その後の工程で取り戻すことは通常かなりの困難が伴うからです。こうした事情から、上流工程の業務ほどベテランが担当することになるのが通常です。また、これまで下流工程を担っていた人材が、より上流の業務を任される人材へと変わっていくことを、端的にキャリアアップだと考えるような風潮も生まれてくるのです。

どの工程を担うかで市場価値が変化する傾向

事実、システム開発などの分野では、一連の開発プロジェクトのなかでどの工程を担うかによって市場価値が変わってくる傾向があります。一連のプロジェクトの流れは大まかに、IT企画・戦略立案→要件定義→基本設計→詳細設計→プログラム実装→テストといった順番をもちます。この一連の流れは、上流工程ほど全体構想にかかわるものであり、下流工程ほど詳細部分の作り込みにかかわるものであることもわかります。つまり言ってしまえば、「規模の大きな仕事をしてきた人の方が高い市場価値で見積もられる」という傾向が非常に顕著な世界なのです。

エンジニアとして収入を増やすには

収入を増やすイメージ

以上の内容を踏まえると、エンジニアとして収入を増やすためにやっていくべきことの方向性も明らかになります。つまり、プロジェクトで経験を積みながら、徐々に担当業務をより上流のものへとシフトさせていくということです。その過程で、プロジェクトの予算の規模が大きくなってきたり、まとめてきた人員の数が増えてきたりすると、それが自分の実績になり、次の仕事を勝ち取るための信頼となって返ってくるということです。
こうした点を踏まえて、具体的な方法をさらにもう少し整理してみましょう。

コンサルティング経験を積む

「規模の大きな仕事で実績を積む」という点からは、やはりコンサル経験は非常に大きな武器になります。IT業界に限らずコンサル経験者は転職市場で高い評価を受けやすい傾向がありますが、とくにIT業界に限っていうと、コンサルタントとしての業務経験が、規模の大きな仕事をやり遂げてきた実績として高く評価される傾向があります。またコンサルタントとしての実績は、自分から会社や組織の問題を発見し、その解決にむけた行動を自分から起こしていける主体性を示すものとして、自己PRにも使いやすいというメリットがあります。

プログラミング以外にも強い分野をもう一つつくる

また、その他の方向性としては、プログラミングやツール操作などの一般的なエンジニアのスキルとは異なる専門領域をもう一つ作るというやり方も考えられます。たとえば最近であれば、人工知能(AI)や機械学習などが非常に高い注目を集めており、多くの企業がこうした領域に対する適性のある人材を必要としています。
AIエンジニアや機械学習エンジニアとして実力をつけるには、プログラミングやデータベースなどの通常のエンジニアの専門領域のほかに、統計や線形代数などの数学的な基礎も重要になります。こうした領域に習熟したエンジニアは現在需要が高いものの、人手がまったく足りていない状況が続いています。したがって、「IT×数学」のようなかたちで、相乗効果をもたらすような専門領域の組み合わせで、人材としての希少価値を高めることも有用です。こうしたやり方がうまくいくと、人材としての希少価値ゆえに高い単価になることが期待できるのはもちろんのこと、人手不足でかつ新しい領域でもあることから、若手にもリーダーに抜擢されるチャンスが豊富に得られるといえます。

【次ページ】エンジニアとして規模を大きな仕事をする力をつけるには

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