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@kaizen_nagoya(Dr. Kiyoshi Ogawa)

60代「よわよわエンジニアの転職(30)は打ちのめされてからが本番だった」 with ChatGPT

Posted at

60代「よわよわエンジニアの転職(30)は打ちのめされてからが本番だった」 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/30eaddd8501e191aa719 を深堀お願い。

ChatGPT:

『60代「よわよわエンジニアの転職(30)は打ちのめされてからが本番だった」』は、60代のエンジニアが転職活動を通じて直面した現実と、その後の気づきや成長を綴った記事です。
🧭 転職活動の概要と結果
著者は約半年間の転職活動を行い、約20社のカジュアル面談を受け、半数以上の選考に進みました。その結果、スキルチェックで3社、面接で2社に落ち、内定を得たが辞退したのが3社という経験をしました。最終的には、自身に合った職場を見つけ、転職活動を終えました。
💡 転職活動から得た気づき

  1. 経験者として求められるスキルレベルの上昇
    以前は経験者としての応募でも通過しやすかったが、近年では求められるスキルレベルが上がっており、特にスペシャリストが求められる傾向にあると感じました。
  2. 面接での「社長面接」における落とし穴
    社長面接で好印象を持たれたにも関わらず、最終的に社内の他の意見で不採用となるケースがあり、社長の意向だけでは採用が決まらない現実を痛感しました。
  3. 自己評価と他者評価のギャップ
    自身のスキルや経験に自信を持っていたが、実際の選考ではその評価が必ずしも一致せず、自己評価と他者評価のギャップに直面しました。
    🔄 転職活動後の振り返りと今後の展望
    転職活動を通じて、自己のスキルや経験を再評価し、今後のキャリアについて深く考える機会となりました。また、転職活動を通じて得た経験や気づきを、今後の仕事や生活に活かしていきたいと考えています。
    📝 結論
    転職活動は単なる職を変える手段ではなく、自身の成長やキャリアの方向性を見直す重要なプロセスであると再認識しました。特に年齢を重ねたエンジニアにとっては、スキルの維持・向上や、柔軟な思考が求められる時代となっており、常に学び続ける姿勢が重要であると感じました。
    このような経験を通じて、転職活動は単なる職を変える手段ではなく、自身の成長やキャリアの方向性を見直す重要なプロセスであると再認識しました。特に年齢を重ねたエンジニアにとっては、スキルの維持・向上や、柔軟な思考が求められる時代となっており、常に学び続ける姿勢が重要であると感じました。

ソースコード例を示してください。

ChatGPT:

なるほど。記事「60代よわよわエンジニアの転職」の内容を踏まえて、転職活動や自己評価の学びをプログラムで表現する例を作ることができます。
例えば、エンジニアのスキルチェック・面接評価・自己評価のシミュレーションを簡単なコードで表現できます。

  1. Pythonによる簡易転職シミュレーション
import random

class Engineer:
    def __init__(self, name, experience, skill_level):
        self.name = name
        self.experience = experience  # 年数
        self.skill_level = skill_level  # 1-10
        self.self_eval = skill_level

class Company:
    def __init__(self, name, required_skill):
        self.name = name
        self.required_skill = required_skill  # 求めるスキルレベル

def apply(engineer, company):
    """選考シミュレーション"""
    # スキルチェック
    skill_pass = engineer.skill_level + random.randint(-1,1) >= company.required_skill
    # 面接（社長面接の影響）
    interview_pass = random.choice([True, False])
    
    # 総合判定
    result = skill_pass and interview_pass
    print(f"{engineer.name} -> {company.name}: {'合格' if result else '不合格'} (スキル:{skill_pass}, 面接:{interview_pass})")
    return result

# エンジニア生成
eng = Engineer("Tanaka", experience=35, skill_level=7)

# 会社リスト
companies = [Company("A社", 5), Company("B社", 8), Company("C社", 6)]

# 応募シミュレーション
for company in companies:
    apply(eng, company)

🔹 説明
Engineer：年齢や経験・スキルを持つエンジニア
Company：求めるスキルレベルを持つ会社
apply関数：スキルチェック + 面接で合否判定
ランダム性で、記事にある「自己評価と他者評価のギャップ」「社長面接だけでは決まらない現実」を表現

  1. Rustによる簡易転職シミュレーション
use rand::Rng;

struct Engineer {
    name: String,
    experience: u32,
    skill_level: u8,
    self_eval: u8,
}

struct Company {
    name: String,
    required_skill: u8,
}

fn apply(engineer: &Engineer, company: &Company) -> bool {
    let mut rng = rand::thread_rng();
    let skill_pass = engineer.skill_level.saturating_add(rng.gen_range(0..=1)) >= company.required_skill;
    let interview_pass: bool = rng.gen_bool(0.5);
    
    println!(
        "{} -> {}: {} (スキル:{}, 面接:{})",
        engineer.name,
        company.name,
        if skill_pass && interview_pass { "合格" } else { "不合格" },
        skill_pass,
        interview_pass
    );
    skill_pass && interview_pass
}

fn main() {
    let eng = Engineer {
        name: String::from("Tanaka"),
        experience: 35,
        skill_level: 7,
        self_eval: 7,
    };
    
    let companies = vec![
        Company { name: String::from("A社"), required_skill: 5 },
        Company { name: String::from("B社"), required_skill: 8 },
        Company { name: String::from("C社"), required_skill: 6 },
    ];
    
    for company in companies {
        apply(&eng, &company);
    }
}

🔹 Rust版ポイント
型安全で、経験・スキルを明示的に管理
randクレートでランダム性を導入、現実の不確定要素を表現
Python版と同様に「自己評価と他者評価のギャップ」をシミュレーション可能
💡 このコードの意図
記事の内容をプログラム化：
自己評価 vs 他者評価（面接・スキルチェック）
社長面接の影響や落選経験
転職活動の不確実性をシミュレーション
希望であれば、さらに転職後の学びや成長（スキルアップ・キャリア戦略）を反映するシミュレーションに拡張したコードも作れます。
作ってみますか？

はい。お願いします。

ChatGPT:

では、先ほどの転職シミュレーションに 転職後の学びや成長、スキルアップ、キャリア戦略 を反映させた拡張版コードを示します。
Python と Rust の両方で作ります。

  1. Python版：成長シミュレーション
import random

class Engineer:
    def __init__(self, name, experience, skill_level):
        self.name = name
        self.experience = experience  # 年数
        self.skill_level = skill_level  # 1-10
        self.self_eval = skill_level

    def learn(self):
        # 学びでスキル向上
        growth = random.choice([0, 1])
        self.skill_level = min(10, self.skill_level + growth)
        print(f"{self.name} は学び、スキルが {growth} 上がった → 現在スキル: {self.skill_level}")

class Company:
    def __init__(self, name, required_skill):
        self.name = name
        self.required_skill = required_skill

def apply(engineer, company):
    skill_pass = engineer.skill_level + random.randint(-1,1) >= company.required_skill
    interview_pass = random.choice([True, False])
    result = skill_pass and interview_pass
    print(f"{engineer.name} -> {company.name}: {'合格' if result else '不合格'} (スキル:{skill_pass}, 面接:{interview_pass})")
    return result

# エンジニア生成
eng = Engineer("Tanaka", experience=35, skill_level=5)

# 会社リスト
companies = [Company("A社", 5), Company("B社", 6), Company("C社", 7)]

# 応募＋成長ループ
for company in companies:
    if not apply(eng, company):
        # 落選した場合、学びでスキルアップ
        eng.learn()

🔹 ポイント
落選すると学びによってスキルが少し向上する
転職活動を通じて「打ちのめされながらも成長」する様子を表現
最終的により高いスキルで再挑戦できる
2. Rust版：成長シミュレーション

use rand::Rng;

struct Engineer {
    name: String,
    experience: u32,
    skill_level: u8,
    self_eval: u8,
}

struct Company {
    name: String,
    required_skill: u8,
}

impl Engineer {
    fn learn(&mut self) {
        let mut rng = rand::thread_rng();
        let growth = rng.gen_range(0..=1);
        self.skill_level = std::cmp::min(10, self.skill_level + growth);
        println!("{} は学び、スキルが {} 上がった → 現在スキル: {}", self.name, growth, self.skill_level);
    }
}

fn apply(engineer: &Engineer, company: &Company) -> bool {
    let mut rng = rand::thread_rng();
    let skill_pass = engineer.skill_level.saturating_add(rng.gen_range(0..=1)) >= company.required_skill;
    let interview_pass: bool = rng.gen_bool(0.5);
    println!(
        "{} -> {}: {} (スキル:{}, 面接:{})",
        engineer.name,
        company.name,
        if skill_pass && interview_pass { "合格" } else { "不合格" },
        skill_pass,
        interview_pass
    );
    skill_pass && interview_pass
}

fn main() {
    let mut eng = Engineer {
        name: String::from("Tanaka"),
        experience: 35,
        skill_level: 5,
        self_eval: 5,
    };

    let companies = vec![
        Company { name: String::from("A社"), required_skill: 5 },
        Company { name: String::from("B社"), required_skill: 6 },
        Company { name: String::from("C社"), required_skill: 7 },
    ];

    for company in companies {
        if !apply(&eng, &company) {
            eng.learn(); // 落選時に成長
        }
    }
}

🔹 Rust版ポイント
型安全な構造体でスキル・自己評価を管理
落選時に learn() メソッドでスキルアップ
Python版と同様に「打ちのめされてからが本番」の成長過程をシミュレーション
💡 学びポイント
落選・失敗は「次の挑戦の成長の種」としてプログラム化できる
自己評価・他者評価・学習・成長をデータとして表現可能
転職やキャリアの試行錯誤プロセスをシミュレーションすることで理解を深める
希望であれば、このシミュレーションにさらに 複数回転職ループや、社風・職務適性を加えた戦略的モデル に拡張して、よりリアルなキャリアシミュレーターも作れます。
作ってみますか？

はい。お願いします。

ChatGPT:

了解です。
ここでは 「複数回の転職試行」「社風・職務適性」「戦略的成長」 まで盛り込んだ、
よりリアルなキャリアシミュレーターの Python 例を示します。
Python: 戦略的キャリアシミュレーター

import random

class Engineer:
    def __init__(self, name, experience, skill_level, interests):
        self.name = name
        self.experience = experience
        self.skill_level = skill_level   # 1〜10
        self.interests = interests       # 興味分野 ["web", "ai" など]
        self.self_eval = skill_level
        self.satisfaction = 5            # 満足度 1〜10

    def learn(self, field):
        """興味分野で学ぶほど成長が大きい"""
        base_growth = random.choice([0, 1])
        bonus = 1 if field in self.interests else 0
        growth = base_growth + bonus
        self.skill_level = min(10, self.skill_level + growth)
        print(f"  学び: {field} -> スキル +{growth}, 現在 {self.skill_level}")

    def update_satisfaction(self, company):
        """社風と興味分野が合えば満足度が上がる"""
        if company.culture in self.interests:
            self.satisfaction = min(10, self.satisfaction + 2)
        else:
            self.satisfaction = max(1, self.satisfaction - 1)

class Company:
    def __init__(self, name, required_skill, culture, field):
        self.name = name
        self.required_skill = required_skill
        self.culture = culture      # 例: "startup", "enterprise"
        self.field = field          # 例: "web", "ai"

def apply(engineer, company):
    """面接とスキル判定"""
    skill_pass = engineer.skill_level + random.randint(-1,1) >= company.required_skill
    fit_pass = random.random() < 0.7   # 文化的適合度
    result = skill_pass and fit_pass
    print(f"{engineer.name} → {company.name}: {'合格' if result else '不合格'} "
          f"(スキル:{skill_pass}, 文化:{fit_pass})")
    return result

def career_simulation():
    eng = Engineer("Tanaka", experience=35, skill_level=4, interests=["ai", "startup"])

    # 企業候補
    companies = [
        Company("A社", 5, "enterprise", "web"),
        Company("B社", 6, "startup", "ai"),
        Company("C社", 7, "startup", "robotics"),
        Company("D社", 8, "enterprise", "ai")
    ]

    rounds = 0
    while eng.skill_level < 10 and eng.satisfaction < 10 and rounds < 8:
        company = random.choice(companies)
        print(f"\n挑戦 {rounds+1}: {company.name} (要求スキル {company.required_skill})")
        if apply(eng, company):
            print(f"  → {company.name} で勤務開始")
            eng.update_satisfaction(company)
            print(f"  満足度: {eng.satisfaction}")
            if eng.satisfaction >= 8:
                print("  ★理想に近い職場を獲得！キャリア成功★")
                break
        else:
            # 不合格時は興味分野に応じて学び直す
            eng.learn(company.field)
        rounds += 1

    print(f"\n最終ステータス: スキル {eng.skill_level}, 満足度 {eng.satisfaction}")

if __name__ == "__main__":
    career_simulation()

仕組みと特徴
複数回転職：最大8回チャレンジ。
社風＆興味：culture と interests がマッチすると満足度が上がる。
戦略的成長：興味のある分野で学ぶとスキル上昇が早い。
最終ステータス：スキル・満足度がゴール条件。
Rust版の設計メモ
Rustで同様の仕組みを作る場合も同じ考え方で、
Engineer と Company の構造体
learn, apply, update_satisfaction メソッド
rand クレートを用いた確率処理
を組み合わせればほぼ同じ動きを実装できます。
実行イメージ（例）
挑戦 1: B社 (要求スキル 6)
Tanaka → B社: 不合格 (スキル:False, 文化:True)
学び: ai -> スキル +1, 現在 5
挑戦 2: D社 (要求スキル 8)
Tanaka → D社: 不合格 (スキル:False, 文化:True)
学び: ai -> スキル +2, 現在 7
...
★理想に近い職場を獲得！キャリア成功★
💡 活用ポイント
「打ちのめされながら成長していく」過程をゲーム感覚で体験可能。
社風・職務適性・学びがキャリアに与える影響をシミュレーション。
自己評価・他者評価のギャップと学習サイクルをコードで可視化。
このように、記事にある「打ちのめされてからが本番」を
プログラムで再現しつつ、自分好みにカスタマイズすることもできます。
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。

参照

ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f

ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f

ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8

本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう　by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b

MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38

【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e

設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4

みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e

AI・機械学習　昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756

DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce8a28d6072f340a9d59

ChatGPTから学ぶ　３倍褒めて３分の１貶す
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/91e70fd8caa25076718b

AI時代の相棒は、キミに決めた！ 推しのAIエージェントをシェアしよう！企画参加まとめへの序章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3fd7557bac97d1b88f2

記事投稿数、いいね数の目標設定して ChatGPTに聞いてみた。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/019e2ad9c3e45e45854e

AI時代の相棒は、キミに決めた！ ChatGPT推し ver.0
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8068a884fb2e64cd3c4f

無料ChatGPTの処理限界
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84683aee26d9f4a28af0

by ChatGPT, with ChatGPT and people opinions.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f00f9b48b25bc231e6

ChatGPTの使い方の利点と課題 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0f469e473a6ed0407daa

DataRobot 風 AI agent Robotをあなたに
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1ca8ca1dedefaf739d16

ChatGPTの賢い使い方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3a7e4583553543eeeeb3

ChatGPTの弱みをあなたに
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3c97c63a22939e203905

ChatGPTで裸の王様
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8377be38d3a763e93811

設計 仕様 制約 AI利用開発の鍵 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1b9cb2f9d26308d84791

PowerPoint　筋書き(outline), 見直し(review), 見栄え加工 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37bb97fc250fca37295b

逃げ回るChatGPTを追い詰めるには
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cd60426e626ba05e0377

三人寄れば文珠の知恵は直交する能力前提 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/512e5611615e2426bb42

プログラマ３年で社長事業（未成年編） 博士論文支援追加
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/326452b5bf29c144c307

自殺防止手引き原稿 補足 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e459fa7edf7205c2667

しつけ(discipline) の測定視点 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6b5ce03c545f7bbd8723

技術者は英語を学ぶ必要はない。英単語の羅列でいい＝プログラム。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4fc3963a21e0339fd1c9

猫中心設計から鳥中心設計へ　part2
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d7a5a33c85e0b01dc5d

プログラマ必須科目 ChatGPTにも確認
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7b30d9d119792130facd

なんで音楽とプログラムの関係がうまく書けないか。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/489a68d360df4b26f87d

AI利用業務手引き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f201b292f37dba16e9ef

C言語(C++)が必要な人と必要ない人
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2afe9e846b55b24cb6f1

C言語(C++)が必要な人、必要ない人　ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a074cb8cd292d8d94bd4

C言語を習得する３つの方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84cab0888c193bba429b

C言語を習得する３つの方法　ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a3518a18fa49f46787f

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