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ベンチャーでの成長を選んだ若手エンジニアのチャレンジ思考と未来を描く力

出原 祥希/エンジニア

大阪府八尾市出身。大阪大学卒業。在学中は、ECサイトやHPを作成する傍ら、主に東南アジアでバックパッカーを経験。 卒業後、プログラミング経験を活かし、フリーランスでフロントエンドエンジニアとして活動。 Web制作系ベンチャーでディレクターとして法人のDX推進に取り組んだ後、AI案件等に従事。2021年8月よりフツパーに参画。

フツパーに入社するまでの経歴をおしえてください!

経済学部にいたのもあって、大学時代はエンジニアではなく、金融業界を志望していました。

普通に就活をして、金融業界の大手から内定ももらっていたのですが、5年後、10年後のことを想像したとき、その業界で働いている自分の姿の想像がつかなかったし、おもしろそうだと思わなかったんです。

ちょうどそのころ、大学の授業で統計解析向けのR言語の授業を受けて、その内容に興味をひかれて独学でプログラミングの勉強を始めました。それが大学4年生の6月頃ですね。Udemy等のオンラインコースを受講したり、本を読んだりして、web系のプログラミングの勉強をしました。

卒業後はウェブサイト制作のベンチャーでエンジニアとして2か月ほどインターンをして、webページのディレクション等も任されていました。

web系のベンチャーから、どのような経緯でフツパーに入社することになったのですか?

インターン先の社長とフツパーの社長が知り合いで、「フツパーという面白い会社があるから見に行ってみたら?」と言われたのがきっかけです。その時はフツパーがAIの会社だということも知りませんでしたし、僕自身もAIの知識はありませんでした。

でも、実際にオフィスを訪問してフツパーの社員と話したら、絶対に会社を上場させるんだという思いがとても伝わってきて、気づいたら僕もこの会社でこの人たちと働きたい、一緒に働いたら楽しいだろうなと思うようになっていました。

オフィス訪問したその日のうちに、すぐにインターンとして働くことを決めました。

文系からエンジニアにチャレンジしたり、AIベンチャーのエンジニアにチャレンジしたり、思い切った選択をたくさんしていますね

確かにそうですね笑

でも悩んでも将来どうなるかなんて分からないし、想像しても結局そのとおりになることなんてほぼないので、おもしろそうかどうかで大体すぐ決めちゃいます。その道に進むと決めたら、あとはやることをやるだけです。やれば結果がでるし、やらなければ出ない、と思っています。

思い切って進んでみて、過去の選択を後悔することはないですか?

ないですね。自分がおもしろい、楽しそうだと思う方を選んできているので。

「おもしろくないけどラクそう」で選んでしまうと、将来振り返ったときに選択しなかった道のほうがおもしろかっただろうなと後悔してしまうと思うので、そういう理由では選ばないようにしています。

そのように考えるようになったきっかけはありますか?

大学生のときにバックパッカーをしていたのがきっかけですかね。まずバックパックで旅をしようと思ったのも、おもしろそうっていうのが理由なんですけど笑。一人旅をしてたら、全部自分でやることを決めて自分から動き始めないと、何もおもしろいことが起こらないんですよ。

例えば、タイの居酒屋でたまたま日本人のグループと居合わせたので話しかけてみたら、日本の大企業の役員さんだったということがありました。

日本で僕はただの大学生でしたが、海外では1人のバックパッカーとして見てもらえるので、肩書に関係なく対等に話してくれるんです。自分から話しかけなかったらそういう機会もなかったと思うと、もっとおもしろい経験ができるように自分から動き始めるという感覚は、バックパッカーの経験を通して身についた気がしますね。

財布をとられたり、スマホをなくしたり、ある国では「金を出せ」と包丁をつきつけられてパンツになったり、怖い思いをすることもありましたが、命さえ取られなければいいやと思っています。日本にいる時点で、ある程度の失敗はしても大丈夫だと思っているので、何かできないこととか、未知なことがあったとしても、とにかくやってみようと思えるのかもしれないです。

インターンの時の仕事内容や教育環境を教えてください

研修を受けた後、PoC(実証のための撮像など)からスタートして、インターン期の最後の方にはお客さんの工場にも訪問していました。

仕事に必要な知識は、インターンから社員になった時も、社員になってからもどんどん増えていっているのですが、各分野のプロがいて常にコミュニケーションがとれる環境にあるので、エンジニアとしてのスキルをどんどん吸収できています。

フツパーでは、自分で調べたらわかることは聞いても答えが帰ってこないのですが、調べた末に分からず質問した時は各分野のプロがちゃんとヒントをくれます。

受け身で教えてほしいというスタンスの人には厳しいように見えますが、この環境のおかげで自分で調べる方法が身につきますし、次は自分が教えられるように調べるようになったので、知識やスキルがどんどん自分のモノになっていると感じます。

インターンから社員になろうと思ったのはなぜですか

フツパーにはCTOの弓場さんや光学設計のプロの山本さん、インフラのプロなど、その道に精通している人がたくさんいます。新米エンジニアの自分にとって、さまざまなエキスパートの働き方や仕事のやり方を学べる環境は、自分のエンジニアとしてのキャリアを切り拓いていくことができる、とても恵まれた場所と感じたからです。

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https://www.wantedly.com/companies/hutzper/post_articles/415457

最初から答えを教えるという方法ではなく、自分でやりたい仕事を見つけ、手を上げると最大限サポートしてくれる。それだけでなく、『責任は俺が取るから、やってみろ』とまで言ってくれる。フツパーはそんな風に人を育ててくれるチームです。

そういった環境の中で働いて2カ月で社員になることを決めました。社員になって1年以上経った今でも、日々わからなかったことがわかるようになったり、できなかったことができるようになったりところにやりがいや面白さを感じています。

1つ何かができるようになると3つできないことが見つかる、1つ進むとその場所でわからないことも増えていく、このループで無限に成長できると思っています。ひとつずつ乗り越えて見える世界がどんどん広がるのは楽しいし、やりがいになっています。

色々なことを乗り越えた先に、どんなキャリアを思い描いているのでしょうか

入社当初は、エンジニアながら営業のスキルも身につけたいと思っていました。フツパーは現場をとても重視していて、エンジニアでも現場に行ってお客様と接することが多いんです。エンジニアとして現場に行っても、別の提案をしたり、お客様の新たなニーズを聞いてきたりと、エンジニアでありながら営業のような動きも出来るようになりたいと意識して行動するようにして、実際に1年半でこの動きができるようになったと感じています。

あと、最近はプロジェクトとして動き出す前の段階で営業からの相談に乗るアドバイザー的な役割や、社内プロジェクトのリーダーも任されています。

スタートアップということもあり、すべてのフローやルールがきっちりと決まっているというわけではないので、これまでは個人の裁量で判断し、それぞれが必要だと思うことをやっていました。そこがおもしろい部分でもあったんですが、エンジニアが増えてきて、新入社員の研修体制や、手順書の整備、過去の事例を整理して活用するアプリの作成など、標準化のプロジェクトの責任者をやっています。

あとは、これまでの経験からこういうものをパッケージ化したらいいのではないかというような新規提案もしたりしていて、自分の役割はこれ、という風に決めてしまわずに何でもチャレンジしています。



今は個別の案件の担当者としても動きながら、アドバイスやプロジェクトマネジメントもしている状態ですが、将来的にはマネジメントをやりたいという思いもありますね。これもマネジメントと限定せずに、会社でその時何が必要かを汲み取って動ける人になりたい。カメレオン的に動くのが得意なんですよね笑

せっかく裁量権をもって動くことができるスタートアップで働いているので、会社の成長にあわせて自分の役割も成長させていけるようなキャリアを築きたいと思っています!

一日のスケジュールを教えて下さい!

9:00  出社

10:00 光学設計、見積作成、ワークの撮影

12:00 昼食

13:00 移動

14:00 現場対応、お客様と打ち合わせ

15:00 移動

16:00 社内相談対応、ミーティング

18:00 データ整理、プロジェクト管理

19:00 退社

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営業職
第二新卒歓迎!経験ナシからチャレンジするAIソリューション営業/大阪・東京
私たちフツパーは「最新テクノロジーを確かな労働力に。」をミッションに、すべての製造業に向けて最先端で使いやすい独自のAIサービスをご提供している2020年創業のスタートアップです。 「驚くのは安さではない、AIの精度だ。」をコンセプトに、現場のリアルなデータと独自のアルゴリズムにより、製造現場に特化した実用的かつ高精度なAIを低価格でお届けしております。 画像認識・異常検知・データ分析、最適化などの高精度AIアルゴリズムモジュールを中心に、外観検査AIサービス『メキキバイト』、異常検知IoTソリューション『振動大臣』などのパッケージプロダクトを展開しておりますが、今般、創業時から収集した製造現場のデータを活用し、短期間でのシステム構築を実現する大規模モデルを開発いたしました。
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