分からないものを、自分が理解できる単位まで分解する

転職活動をしていて、自分のこれまでの職務経験の中で何を一番強く伝えられるのかを考えた。

今のところ、一番はPython ETLの経験だと思う。

この仕事では、Pentahoで作られていたETL処理をPythonへ移行した。

Pentaho自体がクラウド環境で使用できなくなったため、オンプレミス環境からクラウド環境へ移行する中で、既存のPentaho処理をPythonへ置き換える必要があった。

実際の仕事は、単純にPythonのコードを書くだけではなかった。

既存のPentaho処理を確認する。

そこから顧客に提出する仕様確認シートを作成する。

次にデータ仕様書を作成して提出する。

その後にPythonで実装する。

実装が終わったら、単体テスト仕様書を作成し、レビューを受けて、テストを実施する。

さらにシステムテスト仕様書を作成し、レビュー、テストを行う。

最後には本番稼働と定期実行スケジュールの作成まで行った。

振り返ってみると、仕様の確認から実装、テスト、本番稼働まで、一連の流れを経験していた。

Pentahoもpandasも初めてだった

この仕事を始めた当初、Pentahoを触るのも初めてだった。

さらに、Pythonでデータ処理を行うためのpandasも初めてだった。

当然、最初はかなり苦戦した。

そこでProgateの有料プランに入り、Pythonについて学習した。

分からないところはChatGPTにも質問した。

ただ、一度に全部を理解しようとはしなかった。

既存のPentaho処理を各ステップ単位で見て、

「この処理は何をしているのか」

「Pythonではどう書けばいいのか」

と、一つずつ調べながら対応づけていった。

今日はこの処理をやる。

そう決めて、その処理に集中して進めていた。

当時の記事を読み返すと、エラーを一つずつ解消しながらPython ETLの共通テンプレートを理解したり、分からないところを整理してから周囲に質問したりしていたことも分かった。

細かい技術的な内容については、2年ほど前のことなので、今は覚えていない部分も多い。

しかし、仕事をどう進めていたのかは見えてきた。

分からないものを分解する

この経験を振り返っていて、自分の強みとして一つ言葉になったことがある。

分からないものを、自分が理解できる単位まで分解すること。

Python ETL全体をいきなり理解しようとしたわけではない。

Pentahoの各ステップを見る。

一つの処理が何をしているのかを理解する。

Pythonではどう表現するのか調べる。

実際に動かす。

うまくいかなければ、その原因をさらに小さくする。

そうやって一つずつ進めていた。

最初は苦戦していたPython ETLの作成も、最終的には無理なく行えるようになった。

このやり方はPython ETLだけではなかった

2025年7月に工場搬送システムの開発に携わったときも、他の人が書いたPythonコードを読むところから仕事が始まった。

そこでも、一気に全部を理解したわけではない。

少しずつコードを読んで、既存の処理を理解していった。

考えてみると、自分は未知のものに出会ったとき、

自分が理解できる大きさになるまで分解して、一つずつ理解する

というやり方を繰り返している。

これは特定のプログラミング言語だけで使える方法ではないと思う。

知らない業務システム。

他人が書いたコード。

初めて使うライブラリ。

知らない業務知識。

最初は巨大でよく分からないものでも、自分が理解できる単位まで小さくすれば、一歩進むことができる。

そして一歩進めば、次に理解すべきものが見えてくる。

次の仕事でも、この強みを使いたい

転職活動をしていると、自分に足りないものばかりに目が向くことがある。

Pythonの経験年数。

知らないフレームワーク。

解けないアルゴリズム問題。

もちろん、これからも技術を学んでいく必要はある。

ただ、自分がこれまで実際の仕事でどうやって未知のものに向き合ってきたのかも、同じくらい重要なのだと思う。

自分の場合は、

分からないものを、自分が理解できる単位まで分解する。

そして、一つずつ進める。

次の仕事でも、他人が書いたコードや初めて触れるシステムに出会うことは間違いなくある。

そのときも、最初からすべてを理解する必要はない。

理解できるところまで小さくして、一つずつ前に進めばいい。

Python ETLの仕事を振り返って、そんな自分の仕事の進め方が少し見えてきた。