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【社員紹介No 012】僕がhokanを選んだ理由。そして、フルスタックエンジニアを目指す先にあるもの。


フロントエンジニアの中川は、1月にhokanに入社した。現在、保険契約管理ツールのある新機能開発を一手に担っている。

「解決すべき顧客課題は明確か」課題を探求し、解決策を見出すことが楽しい。

エンジニアは2タイプに大別できる。自身のスキルアップをインセンティブに、向上を突き詰めていくタイプと、技術向上の先にビジネスが発展していく姿におもしろさを感じるタイプの2種類だ。自分は後者だと中川は言う。

「僕はユーザーの顔を想像したり、実際にユーザーの顔が見えることがモチベーションになるんです。」

中川は開発のみならず、商品ライフサイクルの全ての段階で質の高い経験を求めている。プロダクトマネジメント力に長けたエンジニアになることを目指しているからだ。

「エンドユーザーと直接話をすることはプロダクト開発をする上で不可欠だと考えています。その際、解決するべき顧客課題が明確か、顧客課題を収集する仕組みがあるかどうかは重要なポイントとなります。

hokanは会社立ち上げの初期段階でありながら、直接ヒアリングできるユーザープールを備えている非常に恵まれた会社です。ユーザーの顔が見えて、一緒に課題を掘り下げる、hokanのプロダクトがユーザーに解決策を与え、一緒に笑顔になり問題解決の喜びを共有する。一連のサイクルの全てにコミットする事にとてもやりがいを感じています。」


自分と他人との違いの変数は何か。心理学にその答えを求め、エンジニアリングと出会った。

中川は中高生の頃から心理学に興味を持つようになった。自分と他者の間にある、思考、性格、行動の差異は何か。それら変数の発生基準が何かを知るために心理学の論文を読みふけっていたという。

在学中、心理学を学ぶ延長からオンラインカウンセリングサービスの立ち上げを行なっている会社でインターンを始めた。任された業務はライティングのはずだったが、ある時ひょんなことからエンジニアのサポートをすることになった。どうしても自分がやらなければならない状況だったそうだ。そこで簡単なところから独学でエンジニアのまねごとを始めた。

まもなく、エンジニアという仕事の魅力に引き込まれていった。大学3年の頃だった。
大学卒業後のキャリアをエンジニアとして歩むことに決断した。


hokanを選んだ理由。技術的成長のために自己研鑽を行う場に最適だったから。

「解決したい課題に立ち向かう術」を習得する場として、中川はhokanを選んだ。理由の一つがDjango(*Pythonで実装されたWebアプリケーションフレームワーク)である。

中川のhokan入社は、共通の知人の紹介で知り合ったバックエンドエンジニアの杉岡からの誘いがきっかけだ。杉岡が、中川が予てより興味を持っていたDjangoを得意としていることが、入社を決めた大きな動機となった。

フルスタックを目指す中川はバックエンドスキルの基盤をどうしてもDjangoで固めたかった。

それはなぜか。

キーワードはやはり心理学である。
機械学習は心理学をテクノロジー化する場合にとても有効な手段だ。Pythonは機械学習に信頼が厚い。

他には、hokanのフロントがReactで開発されていることも決め手だった。中川はこれまで主にAngularで開発を行ってきたが、Reactの実務経験がなかった。フロントエンドとしてスキルを磨くためには、JS三大フレームワークを知見を持って扱えることの必要性も感じていた。

そして最後は「保険」という事業領域。中川はこの「保険」領域を3つの特徴で捉えている。
国内4位の巨大産業、レガシーな分野、そして、メンタルヘルステック領域との関連性の3点だ。

心理学に大きな可能性を見出している。エンジニアリングで解決したいことがある。

国内メンタルヘルステックは、その実現に向かって着実に歩んでいるが、中川はよりカジュアルに普及させたいと考えている。

健康を維持するための手段としてスポーツジムにでも通うように、メンタルカウンセリングを利用して欲しい。

海外ではカウンセリングは予防という観点で積極的に活用されている。一方日本では心が壊れてしまってから訪れる場所というイメージがついてしまっている。カウンセリングを受けること自体、ネガティブに捉えられてさえいる。更に、アメリカではカウンセリングは保険適用となるケースが豊富にある。日本では1回あたり1万円近い受診料を支払わなければならない。経済的障壁もメンタルヘルステック普及の妨げとなっている。

「エンジニアリングというアプローチで心理学の活用方法は確実に広がります。」と中川は断言する。

「心理学はカテゴライズがとても多いんです。どの論文がどのカテゴリに当てはまるか特定できていないことがほとんど。その為、カテゴライズが容易にできてデータベースとして構築することの重要性を感じています。それには何億とある論文の解析が必要ですが、機械学習を活用する事で容易に解決することができます。

カウンセリングの効果測定をするには考慮しなければならない変数が多い。そしてその変数は、定量的でないものが多い。様々な心理尺度(感情のような定性的な概念を定量化するためのアンケートみたいなもの)を活用し、別の尺度との相関関係等を分析する必要があります。

カウンセリングの効果測定は、残念ながら人力では限界がありますが、機械学習はそれを可能とします。
たとえば、ある心理状態にはどのカウンセラーのどのようなアプローチが最適かといったパフォーマンス評価も数値化できます。

カウンセリングというサービスに対する偏見が強く、国内のメンタルヘルスケアサービスのどれもが、対処療法的なサービス提供にとどまっていると感じています。現状の仕組みの中で僕の実現したいことを作り上げていくのは難しいと思いました。エンジニアリングのスキルがまず必要なんです。」


構想の実現のために必要なBtoBtoCのレガシー分野で挑戦する企業。
学びたいエンジニアスキルが揃っている環境。
Cを護るためのツール。

今は急がば回れの道半ば。
しかし、彼が今hokanに入社したのは、必然的なことに思えてならない。

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