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「文系だと、システムエンジニアは厳しいのでは」
そう思って調べていると思います。先に答えを書きます。厳しくありません。
むしろ実際に数えると、SEの最大勢力は文系でした。元IT人材紹介として、その理由まで書きます。
まず、専攻の内訳を見てください
IPA（情報処理推進機構）が、IT人材1,000人に最終学歴の専攻を聞いた調査があります。
一般的なIT業務に携わる人（先端IT非従事者・N=500）
AI・データなど先端ITに携わる人（先端IT従事者・N=500）
出典：IPA「IT人材白書2020」図表3-4-6（最終学歴での専攻分野・各N=500）。先端IT＝AI・データサイエンス・IoT・ブロックチェーン・5G・AR/VR等に携わる人材、それ以外を先端IT非従事者としています。2020年公表の調査です。
いちばん多いのは、文系でした。
体感で「SEは文系が多い」と言われるのは、気のせいではありません。数えると本当にそうなっている。
しかも注目すべきは下の帯です。AIやデータサイエンスを扱う先端ITの人材でも、30.2%が文系。3人に1人います。ここが一番誤解されているところです。
なぜ、文系が採られるのか
理由は精神論ではありません。SEという仕事の中身が、そうなっているだけです。
SEの仕事は、この4つで回ります。技術が主役なのは、実は3番目だけです。
1番目と2番目でやっているのは、要するに翻訳。「経理部が何に困っているか」を聞き出して、「システムが何をすべきか」に変換する。これは言葉の仕事です。
だから採用側は、文系を避ける理由がない。むしろ相手の話を聞ける人が足りていないのが現場の実感でした。
ただし、文系が詰むポイントもある
ここは正直に書きます。上の帯をもう一度見てください。
文系が効く場所
- 業務システム（社内の仕事を回す系）
- 顧客と話す上流工程
- チームの調整・進行
- ドキュメントを書く仕事
専攻の差が出やすい場所
- AI・機械学習（数学が土台）
- データサイエンス
- 低レイヤー・組込み
- 研究開発に近い職種
先端ITの帯では、IT・情報系が36.0%で最大に入れ替わります。数学の下地がそのまま効く領域だからです。ここを最初の目標に置くと、文系はしんどい（AIエンジニアを目指す道筋は別に書きました）。
逆に言えば、そこ以外はほぼ全部、専攻が理由で落ちることはない。
入ったあとの年収については、SEの区分ごとの相場を別記事で出しました。どちらの区分に進むかで、30代後半から差が開きます。
残業についても同じ調査で確かめました。システムエンジニアはやめとけ？で144職種の中に置くと、ソフトウェア作成者は月11時間で真ん中です。
数の上で文系が最大勢力でも、それが自分を採る会社の話とは限りません。そして求人票には、これまで文系を何人採ったかは書かれていません。
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文系が入る場合の、現実的な順番
人材紹介で見てきた限り、通る人の順番はだいたい決まっていました。
3つとも、文系だからできることです。ハンデを埋めにいくのではなく、最初から効く場所に立つ。それだけで通り方が変わります。
その先どうなるかは、文系エンジニアの末路にケース別で書きました。
専攻ではなく、学習の証拠のほうを作る
文系で落ちるのではなく、「本当に続くのか」を疑われて落ちる。これが実際の落ち方です。だから先に、続けている証拠を作るのが早い。
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よくある質問
システムエンジニアは文系と理系、どちらが向いていますか
職種によります。業務システムや上流工程は、顧客の話を聞いて要件に落とす仕事が中心なので文系が活きます。AI・データサイエンス・組込みなど数学が土台になる領域は、理系やIT・情報系の下地が有利です。まず「どの領域か」を決めるほうが先です。
文系がシステムエンジニアになるのはきついですか
入るまでより、入ってからの学習量がきついという声のほうが多いです。専攻で不利になる場面は限られますが、業務時間外に学ぶ習慣は必要になります。逆にそこさえ回れば、専攻は数年で話題にもならなくなります。
文系でも独学だけでエンジニアになれますか
なれる人はいます。ただし挫折率が高いのも事実です。詰まったときに聞ける相手がいるかで、続くかどうかが大きく変わります。
数学ができないと無理ですか
業務システムやインフラであれば、高校数学レベルの理解で足りる場面がほとんどです。線形代数や統計が必要になるのは、機械学習やデータ分析に進むときです。
「文系だから不利かもしれない」という前提そのものが、事実と違っていました。
一般的なIT業務では、文系が最大勢力。不利なのは専攻ではなく、証拠がないことです。
疑われるポイントが分かっているなら、埋め方も決まります。
学歴についても同じことが言えます。「高卒でエンジニアは厳しいか」で、同じ調査から学歴の内訳を数えました。
※ 本記事の統計はIPA「IT人材白書2020」（IT人材1,000人への調査・2020年公表）に基づきます。職種ごとの傾向や採用現場の記述は、筆者が人材紹介に在籍した期間の見聞に基づく整理です。
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