機械学習エンジニアがつくる"ゲームチェンジ"の土台｜社員インタビュー

-進路選択のモヤモヤに、技術で向き合いたい。

高専時代、進路選択は「自分で選んでいる」というより、成績や枠の中で振り分けられていく感覚に近かった。全員が納得できる結果にはならない。そのもどかしさがずっと残っていたんです。

だからこそ、これまで培ってきた技術と経験を、このモヤモヤに還元したい。がんばりたい気持ちはあるのに、環境や情報の壁でつまずいてしまう。そんな状況を少しでも減らすことが、今の自分にとって使命に近いと思っています。Handyなら、その原体験と技術が一本につながる気がしたんです。

今回は、Handyで1人目の機械学習エンジニアとして入社したメンバーにインタビュー。

"手段にこだわらず課題に向き合う"—そんなスタンスがどう形づくられたのか。多彩なキャリアの裏側や入社理由、Handyで叶えたい未来を聞きました。

▼これまでのキャリアを教えてください

-「現場で本当に効くことは何か」を追い続けたキャリア

大学院では自然言語処理を専攻していました。自分にとってチャレンジングな環境を探していたら、自然とその研究室にたどり着きました。

高専時代は、純粋に勉強が好きで「大学に行きたい」と強く思っていました。ただ、経済的にも簡単な選択ではなかった。だからこそ日々の勉強に必死に向き合い続けて、なんとか大学進学、さらに大学院まで進むという道をつかむことができました。

新卒ではLIFULLに入り、AIホームズくんの開発に3年間携わりました。もともとアルゴリズムの設計はもちろん重要だけど、データをどう設計するか、要件に合わせて手段を組み合わせられるかといった"周辺の意思決定"も成果を大きく左右するだろうと考えていたんです。そこで、データ基盤がまだ整っていない環境にあえて身を置くことで、課題解決の引き出しをもっと増やしたいと考えました。

これが想像以上に大変で（笑）。機械学習エンジニアって、つい「データがあればできるんだけど」と言いたくなる場面がありますよね。でも、データが揃っていない環境だと、その前提から自分で作らないといけない。周りからは「せっかく学んだことを活かさないの？」と言われることもありましたが、むしろ研究で培った知識があるからこそ、泥臭いデータ設計や要件整理にも自信を持って取り組めたと思っています。

その後はデータ分析会社で、需要予測やクーポン配布最適化、サブスクリプションサービスの離脱予測など幅広いテーマを経験。さらに自分のアイデアを形にしたくて、それが一番活きるのは法律分野だと考え、弁護士ドットコムでリーガル領域のAI開発に携わりました。0→1でインパクトのあるものを形にできたときは、本当に嬉しかったですね。

その後、プロダクトが成長フェーズに移るタイミングで、次は自分が一番情熱を注げる領域にチャレンジしたいと思い、もともと関心のあった"教育"の世界へ踏み出しました。

ただそこで改めて強くなったのが、教育分野においても、すでに恵まれた環境にいる人をさらに後押しする仕組みだけでなく、がんばりたい気持ちはあるのに環境や情報の壁でつまずいてしまう。そういう構造的な課題にこそ根っこから向き合いたい、という気持ちです。進路選択で抱えた原体験が重なって、Handyにたどり着きました。

▼Handyに入社を決めた理由はなんですか？

-教育の"根元"にフォーカスしている。さらに、人の空気が決め手だった

Handyは、話を聞いた瞬間に「自分の原体験とつながっている」と感じました。高専出身で、進学も就職も自分で選んでいるというより、成績や枠の中で振り分けられていく感覚があった。運良く自分は希望する進路を選べたけれど、うまくいかなかった友達もいる。そんな感覚がずっと残っていたんです。

弟もちょうど進路選択の時期で、「このモヤモヤを、これまでの技術で解決したい」と強く思うようになりました。自分の経験を還元できる場所で働きたい—そんな使命に近い感覚です。

決め手は事業だけじゃなく、人と空気感も大きかったです。CTOの田中さんとカジュアル面談をして、その後田中さん・テックリードの小島さんと焼肉へ。毎月行われているキックオフにも参加したのですが、とにかく楽しくて（笑）。「この雰囲気の中で仕事がしたい」と素直に思えました。

特に印象的だったのは、CTOの田中さんも小島さんをはじめとするテックリードの方々も、チーム全体が新しいことに挑戦しやすい空気を意識的につくってくれていること。日頃からチーム間の情報共有の場を整えたり、誰でもアイデアを出しやすい雰囲気づくりを率先して行ってくれるんです。これまでの経験上、研究開発系の組織では一人でプロジェクトを抱えがちで、せっかく作ったものが他チームとの連携がうまくいかず使われないまま終わる—そんなケースを何度も見てきました。Handyではそういう壁がほとんどないと感じられたのは、エンジニアメンバー全体がチーム間のコミュニケーションの土壌を意識的に耕してくれているからだと思います。

入社前後のギャップでいうと、キックオフで感じたオープンな空気感が、普段の業務の中にもそのまま存在していること。入社してすぐの居心地の良さはダントツで、馴染むまでの速さに自分でも驚きました。

※CTOインタビューはこちら

※テックリードインタビューはこちら

▼入社後、どんな仕事を担当していますか？

-まずはビジネス価値につながる土台作り

いまはHandyの1人目の機械学習エンジニアとして、すぐに目に見える成果を出すことよりも、まずAIで改善を回し続けられる基盤づくりに注力しています。

具体的には、まず評価の指標をどう置くか、評価用データをどう作るか。さらに、その指標が本当にビジネス的な価値に結びついているのかまで含めて設計します。ここが整うと、初めてアイデアを試して改善を回せる。目立たないけれど、一番効く土台だと思っています。

▼やりがいを感じるのはどんな時ですか？

-「まさかこんなことまで」という驚きが、ゲームチェンジになる

やりがいは、ユーザーにとってはもちろん、社内のメンバーにとっても「まさかこんなことまでできるようになるとは」という驚きを生み出せる、一番近い場所にいられることです。

AI系のタスクって、開発チーム全体で見ても解決の糸口が見えにくいものが多いんです。未来はこうしたいけど、どうやったらいいかわからない。そういう難題にこそ自分から手を挙げて飛び込んでいくと、うまくいけば想像もしていなかったことが実現できる。それがそのままゲームチェンジになるチャンスがある。だからこそ、その一手を打つために地に足のついた地道な作業が大事で、いまはまさにそこを作っています。

▼Handyのカルチャーやチームの雰囲気を教えてください。

-遊びがアイデアを生み、熱量がプロダクトに変わる

Handyのチームを一言で表すなら、「遊び×熱量」です。

"遊び"は、思いついたことをガンガン試せる自由度があること。裁量を持って動けるからアイデアも浮かびやすいし、試行錯誤が前向きに回ります。

"熱量"は、プロとしてコミットしていこうという熱気。ものすごいスピードで、ものすごいものが出来上がっていくのを日々感じます。この人数でこれだけの数のプロダクトを回しているのは、本当にすごい。

あと衝撃だったのは、入社して馴染むまでの早さです。新しい環境に慣れるまで時間がかかることもあったのですが、Handyは入社して1週目から「ここにいていいんだ」と思える安心感がありました。

チームごとの壁も、エンジニア内の壁もほとんどなくて、手が空いている人が自然に他のタスクを手伝いにいく。職種や肩書きで「ここまでが自分の仕事」と線を引く文化がないんです。機械学習エンジニアであっても、バックエンドやフロントエンドの視点を持ったり、ビジネスサイドと直接コミュニケーションを取ったりできる土壌がある。以前の職場では、AIの成果物を他チームに渡す段階でコミュニケーションコストが一気に上がって、結局プロダクトに載らないまま終わる……という経験もありました。Handyではそういうフェーズの断絶がほぼなくて、アイデアからプロダクト反映までがシームレスにつながっている実感があります。

他のメンバーの動きを見て刺激を受けることも多いです。切り替えの速さというか、タスクを拾う柔軟性がすごいなと。だからこそ、自分自身も今の肩書きにとどまらず、他の領域を学んでチームのメンバーに貢献できるようになりたいですね。