lipton

# 概要 事業会社の社内SEとして、業務部門と直接連携しながら、要件定義からリリース・保守まで一貫して担当。未経験であった技術領域（AWS/SpringBoot）をキャッチアップし、2024年入社してから約1年でマイクロサービスのアプリケーションリーダーを担当。 # 担当業務 【技術スタック】 Java（SpringBoot）/AWS（EC2、S3、ECR、ECS） - 業務部門からの要望をもとに、要件定義、外部設計〜リリース・保守まで担当 - 入社時はJava（SpringBoot）、AWSともに実務未経験であったが、 - 独学での学習 - 技術調査 - AIツールの活用 - 入社後約1年で既存システムを理解し、マイクロサービスのアプリケーションリーダー（管下メンバは2名〜3名）を担当 - 業務要望に対し、以下を主体的に実施 - 要望内容の整理 - 既存システムへの影響範囲の特定 - 実施に向けた工数見積もり - 設計判断・レビューにおいては、以下両方を重視 - 既存システムへの影響を最小限に抑えること - 業務要望を満たすこと - 自身でも実装を行い、作業者・レビュー担当の両方を経験 - スケジュール遵守を意識し、リリースまで責任を持って対応

# 概要 Azureとオープン言語（Java）を使用したシステム基盤を新規構築し、柔軟かつスピーディな商品開発を可能にする。 # 背景 近年、生命保険商品は複雑化しており、ホストを使用している現行システムでは、柔軟な商品対応を行うことが困難になっている。 小規模の変更であっても、影響範囲が大きく、テストに時間を要するため、本番リリースまで時間がかかる。 # 規模感 全体として、基本計画から本番リリースまで約3年。 私が参画した時期は、外部設計からであり、本番リリースまで約2年。 # チーム構成、担当した役割 生命保険商品の中心である、商品性＆数理計算チームを担当。 弊社メンバーと協力会社メンバーの合計5人〜10人を管理・統制するチームリーダーを担当。 主な担当はバックエンドであり、JavaEEを使用したバッチ処理の設計＆実装を実施。また、オンライン処理から呼ばれる部品の設計＆実装も実施。 # 使用技術や開発環境等 Java8、JavaEE、SQLServe、Subversion、GitLab、Linux # 生命保険に関する知識不足 【概要】 生命保険に関する知識向上を図る。 【どのような機能の開発・実装か】 発売する生命保険商品のスペックを理解し、必要となる保険料・保険金等の計算機能やチェック機能を実装。 【課題・問題点】 現行システムでは、新契約（保険の入口部分）を担当していたが、商品性＆数理計算システムには、関わってこなかったため、知識不足であった。 【打ち手・使用した技術】 生命保険の教科書での学習や現行システムの有識者にヒアリングを実施。 また、用語の整理や事務部門の業務の流れを把握することで、必要なチェック内容や計算機能について把握した。 # 初めての大規模システムでの設計 【概要】 チームリーダーとしての成長。 【どのような機能の開発・実装か】 商品性＆数理計算システム。 【課題・問題点】 現行システムで経験した内容は、改訂がメインとなり、一から設計を行ったことがなかった。 大規模システムの新規立ち上げとなるため、初めてのベンダーに作業委託しており、私はその傘下メンバーとして参加した。 そのベンダーでは、これまでの文化や作業プロセスが異なった。 【打ち手・使用した技術】 プロジェクトにある基準の確認、ベンダーの過去事例の確認、ベンダーの方々と積極的にコミュニケーションを取り、設計のやり方について学習した。 チームメンバーにも情報共有を行うとともに、レビュアーとして指摘も行った。 自身の担当範囲外のレビューにも参加し、全体処理の把握や設計として統一された処理になっているか確認した。 JavaのMVCモデルで設計を行うため、controllerで処理をやりすぎていないか、末端の計算部品は計算する程度に処理を留められているか、各メソッドに渡す引数・戻り値は適切な内容になっているかも併せて確認した。 また、管下メンバー1人1人がどれほど理解しているか把握し、その理解度に応じて作業への指示レベルを調整。 理解度が貧しいメンバーには、作業としてできるレベルまで落とし込み、チェックポイントを設けて作業状況のヒアリングを実施。 理解度が高いメンバーには、概要レベルでの説明し、作業してもらった上で、疑問点の解消や課題の共有に努めた。 その結果、一定の品質を担保した設計を行うことができた。 # 非機能問題（性能） 【概要】 数理計算の処理速度に問題があった。 【どのような機能の開発・実装か】 数理計算システムでは、保険契約してからの経過年数、年齢、性別などのあらゆるパターンに対応するために 予め全パターンを計算し、事務部門に検証してもらう必要がある。 全パターンを計算する数理システムの機能。 【課題・問題点】 大量データを処理する際、膨大な処理時間になることが判明。 【打ち手・使用した技術】 問題点は、効率の悪いSQL文の使用とフレームワーク（JavaEE）への理解不足であった。 SQL文については、実行計画を確認し、改善できる点を確認した。 実行計画に問題がない場合は、処理フローを見直し、一時テーブルを作り、性能改善に努めた。 フレームワーク（JavaEE）については、EJBコンテナの理解不足であった。 サーバへ資源デプロイ後にEJBコンテナにオブジェクトが展開される。 処理中は、EJBコンテナからオブジェクトを取り出し使用するが、多重処理を行うとオブジェクトが不足して、オブジェクト返却待ちの状態が発生していた。 EJBコンテナの設定を見直したり、Javaのクラス構成を見直すことでオブジェクト不足が解消され、性能改善を行うことができた。