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# 車載BSW開発の配属直後にやるべきこと、コミュニケーションコストを制する者が生き残る

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①はじめに

この記事は車載ソフトウェア開発、特にBSW(Basic Software)開発に配属されたばかりの方に向けて書いています。

前回の記事では設計工程のリアルと炎上の見分け方を書きました。今回はもう少し手前、配属直後にやるべきことについてです。

結論から言うと、プログラムよりも先に磨くべきスキルがあります。それはコミュニケーションコストを下げる能力です。

②報連相の文章に1日の半分を使え(新卒向け)

車載BSW開発の現場は慢性的な人手不足です。そのため新人であっても配属直後から戦力として期待されます。しかし同時に、教えてくれる人の時間を確保すること自体が一苦労という矛盾した状況に置かれます。

この状況で新人が最初にやるべきことは技術を覚えることではありません。報告・連絡・相談の文章を磨くことです。

具体的には1日の半分を使って伝えるための言葉と文面を考えてください。相手のコミュニケーションコストを下げる文章が書けるようになると、先輩や上司が時間を作ってくれる頻度が上がります。

これは新人が最初に手に入れるべき、最も実用的なスキルです。

③事象の素因数分解で上位工程を追う(未経験者向け)

エンジニア未経験で配属された場合、経験者との差を埋めるために最初にやるべきことは上位工程から順番に過去の成果物を追うことです。

しかし成果物を追う中で必ず「なぜこうなっているのか」という疑問にぶつかります。そのときに役立つのが事象の素因数分解です。

やり方はシンプルです。

  1. 疑問に感じた事象をこれ以上分けられないレベルまで要素に分解する
  2. 分解した要素を並べて「何が目的で、何をすればこの成果物ができたのか」を整理する
  3. 分解した中で最も大きな塊として残った部分が理解のボトルネックです

その大きな塊だけを先輩や上司に聞いてください。それ以外を発信するとコミュニケーションコストが増大します。

この分解の細かさが成長の指標になります。詳しくは次のセクションで説明します。

④分解の細かさが成長の指標になる

まず具体例で「事象の素因数分解」のイメージを掴んでください。

例:「このECUがCANメッセージを送信しない」という事象に直面した場合

分解すると以下の要素に分けられます。

  • ハード側の問題か
  • ドライバー側の問題か
  • 上位ソフト側の問題か
  • CANの設定値の問題か

この中で「設定値は確認した、ハードも動いている、でもドライバーとの関係がわからない」という状態なら、ドライバーとの関係が最も大きな塊=聞くべきポイントになります。

事象の素因数分解を続けていると、あるとき先輩や上司から受ける指摘の細かさが変わる瞬間が来ます。

最初のうちは大きな塊ごと指摘されます。「そもそもここの理解が違う」というレベルです。

しかし分解の精度が上がるにつれて、指摘は細かくなっていきます。「ここの解釈は合っているが、この部分だけズレている」というレベルに変わります。

この指摘の細かさこそが客観的な成長の指標です。自己評価ではなく、先輩・上司の反応から自分の成長を測ることができます。

逆に言うと、いつまでも大きな塊ごと指摘される状態が続くなら、分解の粒度がまだ足りていないサインです。

⑤車載業界で最も価値ある資産はコードではなくコミュニケーション効率

車載業界は慢性的なリーダークラスの人材不足です。知見のある人の時間は常に逼迫しています。

そのため会議や会話の効率化に貢献できる人材は、プログラムスキルが高い人材と同等かそれ以上に重宝されます。

具体的に言うと以下の能力が該当します。

  • 相手の時間を奪わない報連相ができる
  • 聞くべきポイントを絞って質問できる
  • 分解した情報を整理して伝えられる

これらはプログラム言語のように陳腐化しません。業界が変わっても、立場が変わっても通用する資産です。

配属直後にこの感覚を掴んだ人とそうでない人では、3年後のポジションに大きな差が出ます。

⑥まとめ・次回予告

この記事で伝えたかったことを整理します。

  • 配属直後に磨くべきは技術よりコミュニケーションコストを下げる能力
  • 報連相の文章に1日の半分を使うくらいの意識を持つこと
  • 疑問はこれ以上分けられないレベルまで事象の素因数分解をしてから聞く
  • 指摘の細かさが変わったとき、それが成長の証
  • 車載業界においてコミュニケーション効率はコードより価値ある資産になる

これらは配属直後の自分に伝えたかったことです。

次回は「自分の工程を正しく把握するための、上位工程との向き合い方」について書きます。

この記事が誰かの配属直後の助けになれば幸いです。

※この記事は自身の経歴をAIを活用して整理しながら記載しています。

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