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在宅勤務で家事や子育てと両立しながら、機械学習の可能性を探る – チーフリサーチャー・森長 誠

今回ご紹介するのは、チーフリサーチャーとして、すべてのプロダクトに用いられている機械学習の検証・実装・モデル化を担当している、森長 誠。

大企業からスタートアップへの転職を考えた当初は家族からの心配があったといいます。しかし最終的には家族の理解も得て、現在は家庭と仕事を両立しながら自らのキャリアの幅を広げることに成功しました。

そんな森長にストックマークでの仕事内容や、働く環境について魅力的な点を聞いてみました。

森長 誠(もりなが まこと):北海道大学大学院を卒業後、新日鉄住金ソリューションズに入社。官公庁向けのエンジニア、プロジェクトマネージャーを経験。2019年1月よりストックマークにジョイン。子育てに意欲的で、入社の決め手のひとつが“家庭と両立しやすい環境”だったこと。

自分の仕事がお客さまにどう還元されるのかを考える

ーー前職の新日鉄住金ソリューションズでは、どんな仕事をしていたのですか?

官公庁向けの基盤系エンジニアを経験した後、プロジェクトマネージャーになりました。具体的な業務内容は官公庁のOA環境で使用するサーバやパソコンの構築、更新等です。マネジメントにまわってからは、進捗管理、お客さまや関連業者の調整、スタッフの人員計画等、プロジェクトが滞りなく進むようディレクションすることがメイン業務でした。

前職と今の仕事で共通しているのは、自分の仕事の先にはシステムを利用されるお客さまがいること。前職では私自身がお客さまのフロントに立っていました。それに対して、いま行っているメイン業務は開発やリサーチなので、お客さまと直接顔を合わせる機会はほとんどないのですが、“自分の仕事が最終的に、お客さまにどう還元されるのか” は常に考えています。

ーーでは、ストックマークでの仕事で前職と異なる面はどういった部分でしょうか

現在は、機械学習をどのようにビジネスに活かしていくかを考えることが業務の中心です。頭の中で考えるというよりは、機械学習に関する最新情報をキャッチアップしたり検証をしたりと、自分の手を動かすことが多いですね。

例えば、最新の論文でビジネスに活用できそうなモデルを見つけたら、実際に仮のアプリをつくってみてそのモデルをビジネスに転用できそうかどうかの検証を行います。アプリによっては、機械学習でデータの解析もするのですが、データやAIをどのように活用したらビジネスツールとして使えるのかを考えながら作業するので、研究者とビジネスマンを行き来しているイメージです!

情報科学はもともと学生時代に学んでいて今も変わらず興味がありますし、かねてから仕事にしたいとも思っていた分野なので、すごく楽しくやっています。

転職にあたり「リカバリープラン」を用意し、家族に相談した

ーーストックマークに入社した経緯を教えてください

前の会社で同期だった、現ストックマーク・CTOの有馬 幸介から、声を掛けられました。

前職では基盤系のエンジニアだったので、ストックマークでもその技術を求められているのかと思ったら、機械学習の技術を求められました。もともと機械学習などをやりたい気持ちはあったのですが、基盤系エンジニアとしてキャリアを積んでいた人が、機械学習エンジニアにキャリアチェンジすることはなかなか難しくて。

なぜかというと基盤系はハードウェア寄りで、物理的なモノにお客さまが使えるように設定をした状態で製品やサービスを提供する仕事。それに対して機械学習は、データの解析や機械学習モデルの構築等、システム上でシミュレーションを行う仕事です。両者でやることが全然違うんです。

だから私のキャリアで機械学習エンジニア側を志望しても別の会社では採用してもらえなかったはずです。「やりたいことができる会社はここしかない、このタイミングしかない」と思い、決断しました。

ーー転職の決断を伝えた時、家族や周囲の方はどういった反応でしたか?

伝えてすぐの頃は家族に心配されましたね。でも最終的には「一度しかない人生だから後悔しないように、本人に任せるよ。」と言ってくれました。

妻には、もしストックマークがダメだった場合の「リカバリープラン」まで考えて相談したんです(笑)。自分だけだったら勢いで決められたと思いますが、家族を幸せにしたいという思いが一番にあるので、ひとりでは決断できませんでした。

ちなみにリカバリープランとしては、自身のキャリアにどのくらい市場価値があるかを転職サイト等で調べて、「こういう会社なら採用してもらえそう」とか「年収がを落ちたとしてもこのレベルの生活は保障します!」というようなことを提案しました。

でも最後は「いっそのこと住んでみたい北海道とか京都に行って、そこで仕事を探すのもありだよね」なんて、リカバリープランではなく、僕の夢を語ってしまいました(笑)。

仲間のために、自分のために。結果を出して貢献したい

ーーそこまで考えた上での転職だったんですね。働きやすさの面では今の環境はいかがですか?

とてもいい環境ですね。私の場合、リモートワークの制度を利用し、自宅でも仕事をしています。ストックマークを選んだ理由のひとつに、“家庭と仕事を両立できる環境”というのがありました。在宅勤務ができるおかげで、今まで以上に子育てに協力できるようになりました。きちんと仕事をしながら、子どもの成長を間近で見られるので、心のゆとりを持てています。

社内で一緒に働くメンバーは、相手の立場に立ってコミュニケーションが取れる人が多いように感じます。マーケティングやセールスを担当するビジネスサイドと、開発を担当するエンジニアサイドに分かれているのですが、ビジネスサイドのメンバーは皆、傾聴力や想像力があるように感じています。

お客さまの隠れたニーズの聞き出し方がうまく、それをエンジニア側に伝える時もスムーズです。

エンジニアサイドは、分野ごとに尖った人が集まっていて、私が知らない範囲でも誰かしら知見を持っているのでよくアドバイスを求めています。尖っているけど、変わりすぎているわけではない、しっかりとコミュニケーションが取れる人たちです。

全体的に、高い次元でバランス感覚をもった人が多いと感じますね。

ーーストックマークで働く社員はどういったマインドで仕事に取り組んでいるのでしょう?

皆、「結果を出したい」という強い気持ちを持って業務に取り組んでいると思いますね。

大企業にいた時は、会社全体に体力があったので、たとえ自分がベストの結果を残せずベターの結果でも、大丈夫という甘えが自身にあった気がします。でもここでは、自分が結果を残せないと会社全体に響きます。だからこそ皆に誇れる結果を出したいし、仲間の仕事を後押ししたい。プレッシャーではなく、自発的にそういう気持ちになれるんです。

他のメンバーも同じ思いを持っているんじゃないかな。それがひとりひとりのモチベーションに良い影響を与えて、会社全体が伸びているのだと思います。ストックマークは、今まさに成長中。組織づくりを楽しめるフェーズにあるので、私も仕事のことだけではなく、どう組織に良い影響を与えられるのかを考えていきたいですね。

ーーありがとうございました!

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機械学習シニアリサーチャー
元東大特任准教授・東大博士課程終了者たちと最先端の自然言語処理の研究開発
ビジネスに関わる膨大なテキストデータを解析することで、お客様の新価値創造プロセスをご支援します。 データとナレッジを組織に流通させ、デジタルカルチャーを持つ組織として変革。データドリブンに既存ビジネスの売り上げ拡大を目指し、複雑性・不確実性の高い領域においては、筋の良い仮説を導き、新たな価値を創造するご支援をします。 現在、みずほ銀行様、帝人様、セブン銀行様、三菱商事様、サントリー様、JTB様、日立製作所様、リクルートホールディングス様、リクルートキャリア様、ソフトバンク様、WOWOW様等、従業員数1000名以上の大企業を中心に1500社以上にご導入いただいております。 ▼Anews 「Anewsで企業の暗黙知が進化する。」 "言葉のAI"がチームメンバー1人1人に必要な情報を届け、情報感度を底上げ。 ビジネスニュースを起点に組織内の暗黙知を拾い上げ、知識の在りかを明らかに。 チームを超えたコミュニケーションを活性化。 情報感度が「上がる」、文化が「変わる」、事業が「創れる」組織へ。 ▼Astrategy 「Astrategyで企業の価値創造が進化する。」 "言葉のAI"が世界中のビジネスニュースを構造化、市場と競合の「変化の兆し」を捉える。 新たな価値を創出するために必要な情報を届け、社内への展開を可能に。 変化の兆しを「捉え」、未来を「志向」し、新たな価値を「創出」する機会が生まれる。 ▼Asales 「Asalesで売り上げの創り方が進化する。」 "言葉のAI"が既存事業の成約パターンを構造化し、顧客ニーズを的確に捉えたナレッジをレコメンド。 顧客への価値提案を洗練化、トップセールスの知識を明日から誰でも使えるものに。 顧客ニーズが「わかる」、価値提案が「届く」、売上が「創れる」組織へ。
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