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プロデザイナーが作ったクリエイティブと、ど素人がAdobe Expressで作ったクリエイティブ、どっちがどっちか見抜けるか!?

Fri, 17 Oct 2025 10:30:00 +0900

SNS投稿用のグラフィックやショート動画など、ちょっとしたコンテンツを簡単に創作できるAdobe Express。アドビ製品といえばプロのクリエイターが使うツールというイメージもありますが、Adobe Expressは初心者でも簡単に使え、デザインなどの素養がなくても、豊富なテンプレートや便利な機能により魅力的な「デザイン」に仕上げることができます。

そこで、今回は「プロのデザイナー」と「デザイン素人＋Adobe Express」によるクリエイティブ対決を実施。素人がAdobe Expressを駆使することで、プロにどこまで肉薄できるのでしょうか？

※この記事はアドビ株式会社によるタイアップ広告です。

Adobe Expressとは？
登場人物紹介！ゴリゴリの素人とゴリゴリのプロが参戦
- 実験に参加してくれたプロはこの方！
何ができる？Adobe Expressを使って「雑コラ」つくってみた
実験用のお題発表！表参道に新オープンの「はてなバーガー」のInstagram用広告をつくる
ついに完成！納得のクオリティも……やっぱりプロは凄かった
はてな編集部員がジャッジ！「プロのクリエイティブ」はどっちだ？
プロの経験と技術、そしてAdobe Expressってやっぱすごい！手直ししてもらってより洗練されたクリエイティブに
素人にとって、頼れるデザインパートナーがAdobe Express
あなたも＃愛するペットの雑コラをブログに上げてみませんか？

Adobe Expressとは？

デザインの知識や技術がない人でも簡単にバナーやSNS投稿用画像などのWeb用クリエイティブ、ロゴやチラシ、動画を作成できるアプリ。豊富なテンプレートや提案機能によって、技術やアイデアがなくても簡単にクリエイティブを生み出せる。

Adobe Photoshopなどのツールの機能も凝縮して搭載されており、テンプレ通りに作るだけでなく、自由にデザインをすることが可能。またアドビの画像生成AI「Adobe Firefly」も含まれており、生成画像を用いたデザインそのものを出力することもできる。

▶ 【無料で使える】Adobe Expressを触ってみよう！

登場人物紹介！ゴリゴリの素人とゴリゴリのプロが参戦

ライターの榎並紀行です。この度のプロアマ・クリエイティブ対決の「素人側」としてオファーを受けました。普段はビジネス系のインタビュー記事などを手掛けています。

偉そうに書くことでもないのですが、デザインに関しては素人です。最後にやったデザインらしきことといったら、10代の時に母親から頼まれて実家のiMac G3（1998年）で作った、エレクトーン発表会の招待状だったでしょうか。それをデザインと呼べるのかは不明ですが、以来ずっとクリエイティブ的なこととは縁遠い人生でした。きっと、これからも縁遠いでしょう。

おそらく、なるべくデザインのことを知らず、センスもあまりなさそうな人間ということで、白羽の矢が立ったのではないかと思います。

なお、担当編集者からの依頼メールにはこのように書かれていました。

「Adobe Expressを使えば、デザインの知識や技術がなくても、いい感じの作品を作れます。そこで、実際にデザインに疎い方がAdobe Expressを駆使して仕上げた作品と、ゴリゴリのプロのデザイナーによる作品を比較したいと思います。デザイン素人の作品のクオリティがプロのそれにどこまで肉薄できるかの実験です」

デザインに疎い方、デザイン素人。言い過ぎではないか、という気もしますが確かにその通りです。しかし、そこまで言われちゃあ、どうにか善戦できるくらいのものを作ってやろうじゃないかという気にもなります。

▲こんにちは。榎並です。そうは見えないけど、気合は十分です。

対戦相手であるゴリゴリのプロがどれくらいゴリゴリなのかにもよりますが、Adobe Expressの機能をとことん使い倒して、1票くらいはうっかり入ってしまうくらいにはちゃんとしたクリエイティブを目指そうと思います。

実験に参加してくれたプロはこの方！

本実験に参加してくれるプロのデザイナーさんはこの方、カトウヒカルさんです。

カトウヒカルさん @design_hikaru
Webデザイン事務所kanvasの代表 / Webデザイナー。これまで100サイト以上の制作に関わり、半数はデザインからHTML/CSSコーディング、CMSの組込までワンストップで対応。著書の「思わずクリックしたくなるバナーデザインのきほん」は発行部数5万部以上を記録。

なんでも、アドビ社が主宰するデザインに関するオンライン講座「アドビことはじめクリエイティブカレッジ」の講師も務めておられるとか。うん。ゴリゴリですね。

おもしろい企画に呼んでくださって、ありがとうございます！デザインの経験がない方ですと、ときに「その発想はなかった」という、すごい角度のアイデアを出してくることがあるんです。こうしたアイデアがうまくはまると、足元をすくわれるかもしれません。気合を入れて、職業デザイナーによるものだとすぐに分かってもらえるクリエイティブをつくります！

カトウさん、ゴリゴリなだけでなく油断も慢心もありません。

何ができる？Adobe Expressを使って「雑コラ」つくってみた

まずはAdobe Expressの基本的な使い方を学んでいきます。「学ぶ」といっても特に難しいことはなく、色んな機能をいじっていたら基本操作はなんとなく理解できました。

▲ブラウザ版のUI。画面左側の「テキスト」「素材」といったメニューをクリック→デザイン作業する、という流れが直感的に把握しやすい。Photoshopなどの使用経験がなくても、大まかな使い方はすぐに理解できた。

ロイヤリティーフリーの写真やイラスト、動画のほか、デザインされた見出しやアイコン、フォントなど豊富な素材が用意されているので、基本的にはそれらを選んで配置していくだけ。さまざまなテイストのデザインテンプレートをベースにすることもできて、素養が全くない人でも配色やレイアウトに悩んだりせず、すぐに「デザイン」を始められるのがありがたいです。

これらの機能を駆使し、試しに何か作ってみましょう。現在、はてなブログではAdobe Expressを使って「愛するペットの雑コラをつくろう！」というお題キャンペーンを実施中とのことなので、これを練習用のお題とします。

▶ 「愛するペットの雑コラをつくろう！」お題キャンペーンの詳細はこちら！

まず必要なのはペットの写真ですが、うちにはペットがいませんのでフリー素材から呼び出します。

Adobe ExpressはストックフォトサービスのAdobe Stockと連動していて、大量なビジュアル素材を検索できます。「メディア」の「写真」から「猫」でサーチをかけると、さまざまな猫種や表情、ポージングの猫が出てきました。

▲有料プランに加入していれば、Adobe Stock内の数億点の素材から選べる。無料プランでも100万点以上の素材を自由に使用できる。

雑コラ向きのいかした猫ちゃんが見つかりましたので、さっそく加工してみましょう。

▲写真を透過したり、被写体を切り抜いたり（背景を削除）、不要な要素を消したりも簡単。

▲「背景を削除」を選ぶと、猫のみを一瞬で切り抜ける

まずは猫と同じくAdobe Stockから拝借した適当な写真を雑に合成しました。

雑コラってこういうことでいいんでしたっけ？　まあそれはさておき、この程度の画像の合成なら5分足らずでできてしまいます。なお、本稿制作時点で「バンジージャンプ」の画像検索結果は2940件、「猫」にいたっては412万6000件以上の画像検索結果が出てきました。これだけのストックがあれば、表現したいイメージに合わせた素材が高確率で見つかるはずです。

ちなみに、文字情報を装飾する機能もあって、入力したテキストの色やフォントを変えるだけでなく、効果やフレームをつけたり、アニメーションでさまざまなエフェクトを入れたりもできますし、なんならデザインに合うおすすめのフォントを提案してくれたりもしてどこまでも気が利いている。フォント選びって素人には地味に難易度が高いので、これはけっこう助かります。

▲「BAKOON！」という効果音。デフォルトのフォントが左で、Adobe Expressがおすすめしてくれたフォントが右。センスの良いフォントを選ぶだけで、かなり印象が変わる。

また、テンプレからイメージ通りの装飾が見つからなければプロンプトを入力してテキスト効果を生成することも可能です。

▲プロンプトに「爆発」と入力すると、AIがテキスト効果を生成してくれる。

僕のようなデザイン素人は、デザイン以前にまず「何をどうしたらいいのか分からない」という入口部分でつまずくこともあります。そこでイメージに合うフォント選びや装飾など、素人が悩みがちなポイントをサポートしてくれる機能があるのは、非常に頼もしく感じられました。ストック素材やテンプレを駆使し、Adobe Expressの提案に沿って作っていくだけでもそれなりのものができる。しかも時間や脳のリソースをさほど使わずにできるのがとてもありがたいです。

ちなみに、紹介してきた基本的な機能のほかにも、Adobe Expressには画像や動画などを生成できるAI「Adobe Firefly」が搭載されていて、「この世にない」画像をつくり出しデザインの素材にすることも可能です。

▲生成AIにオーダーすれば、自分のイメージに近い画像が手に入る。無料アカウントの場合でも、生成回数に制限こそあるがAdobe Fireflyを使用できる。

というわけで、Adobe Expressの機能をひと通り触ってみた上での所感やポイントをまとめます。

1.ストック画像やイラストなどの素材がとにかく豊富

画像やイラスト、動画まで膨大なストック素材があり、イメージに合うものが見つからなければ生成AIで画像や動画がつくれるなど、使用素材に困らない。Photoshopなどのアドビ製品でお馴染みの機能も凝縮して搭載されていて、画像のレタッチや切り抜き、コラージュなども簡単にできる。

2.画像以外のデザイン素材も充実

▲デザインに不可欠な図形などの素材も豊富。各素材は色やサイズを変えるのはもちろん、「回転させる」などの動きをつけることも可能。

図形や吹き出し、アイコン、装飾用のフレーム、テクスチャなど、画像以外のデザイン素材も豊富に用意されていて、自由に使える。各種素材をペタペタ貼り合わせていくだけでも、クリエイティブが完成する。

3.テキスト情報の装飾も簡単

あらかじめデザインされた見出しやロゴ、キャプションなどのテンプレートも豊富（とにかくデザイン作業のあらゆる部分で「テンプレート」を用意してくれているから、なにを目指してデザイン作業すればいいかがよく分かるし迷わない）。
また、入力したテキストに効果やフレームをつけて装飾するのも簡単。デザインのテイストに合わせたフォント選びもサポートしてくれる。

4.デザインの参考にできたり、なんならそのまま使えるデザインテンプレートがたくさん用意されている

▲さまざまなサイズ、トーンのテンプレートが用意される。そのままアレンジしてデザインをつくるもよし、色合いやフォントの雰囲気を参考にするのもよし。デザインの心得がなくとも、テンプレートを参考にすれば「手が止まってしまう」ことはほとんどない。

各種SNSや動画共有サイトに対応した縦横比のテンプレはもちろん、Instagramのストーリーズ用など、投稿先に応じたデザインテンプレが豊富に用意されている。自分でイチからデザインする際の参考にもできるし、テンプレをベースにアレンジを加えて作り込んでいくこともできる。

実験用のお題発表！表参道に新オープンの「はてなバーガー」のInstagram用広告をつくる

基本操作は理解できたと思うので先に進みます。いよいよ、プロのデザイナーとの比較実験用のクリエイティブに取り掛かりましょう。

担当編集から与えられたお題は次のとおりです。

【テーマ】
- 表参道にオープンする「はてなバーガー」（架空）の開店を告知する広告を作る
【条件・必須事項】
- instagramのストーリーズに配信される画像広告を想定。サイズは、アスペクト比: 9:16、解像度: 1,440 x 2,560ピクセル
- 画像内には以下の文字要素をすべて含める。文字の配置、フォント、サイズなど、デザインは自由
  - LA生まれの本格派バーガーショップ
  - はてなバーガー
  - 表参道にオープン！
  - 2025.11.25 11:00 OPEN
  - 超おトクなクーポンも限定配布！
  - 表参道駅A3出口徒歩5分
- 装飾的なデザイン要素の追加などは自由とする
【提供素材】
- 画像はクライアント支給の以下の素材を使用。トリミング変更、切り抜きなど自由に編集してOK

【その他】
- Instagramストーリーズ広告の概要にある以下の推奨事項を守る
  - 画像の最上部から約14% (250ピクセル)および最下部から約20% （340ピクセル）の範囲にはテキストやロゴを配置せず、これらの重要なクリエイティブ要素がプロフィールアイコンやコールトゥアクションで隠れないようにする

わりとシンプルで分かりやすいお題ですが、いざ作るとなるとちらほら悩ましいポイントが出てきます。写真をどう配置するか、どの情報をどの順番で読ませるか、訴求するべき文言をどう立たせるか……。いきなり行き詰まってしまいました。

ただ、こんな時でも頼りになるのがAdobe Express。生成AIにより、デザインの参考にできそうなサンプルを無限に生み出してくれます。しかも親切なことに、「ポスター」や「チラシ」「カード」「YouTubeサムネイル」「Facebook投稿」「Instagram広告」など、用途に合わせてアウトプットしてくれるのがありがたい。

▲「Instagram広告」を選択し、ハンバーガーの画像とテキスト情報を入力してデザインテンプレを生成。

一つひとつのクオリティはさておき、これだけテイストの異なるサンプルが大量にあれば参考にできるものがいくつかは見つかるはずです。それを発想の糸口にするのもいいし、生成AIによるデザイン案をたたき台にブラッシュアップしていくのもいいでしょう。

ついに完成！納得のクオリティも……やっぱりプロは凄かった

なんとなくの方向性やイメージが決まれば、あとはAdobe Expressの機能を使ってサクサク作業していくだけ。手を動かし始めて、およそ30分で完成しました。デザイン素人がAdobe Expressを駆使して作った、「はてなバーガー」のInstagramストーリーズ広告です。

うん、なかなか「それっぽいもの」ができたような気がします。少なくともAdobe Expressを持たない丸腰の自分ではここまでのそれっぽさは出せなかったことでしょう。

ちなみに、素人なりに「デザインの意図」らしきものも一応あるので説明させてください。

マストで入れなければいけない文字要素が多いため、あえて目立たせる情報を絞る。特に重要と思われるオープン日の情報を、最も目を惹く場所に配置

その他の情報は目が散らないよう、あえて箇条書きにして読みやすく

店名は目立つフォントで中央に配置し、クリエイティブ全体のアイキャッチを兼ねるように

ガチャガチャしないよう、あえて色味の種類を抑えシンプルに

Adobe Expressの素材にあった炎のアイコンがかわいかったので、埋め草として配置

「あえて」と、いちいちエクスキューズをつけているのがやかましいですね。不安の現れなので許してほしいのですが、個人的には写真も含めて要素が整理されつつ、スッキリとまとまったデザインに仕上がっているのではないかと思います。

とりいそぎ完成したデザインを担当編集者に送ってみました。すると「想像以上にまとまったクリエイティブに仕上がっていて、一見して、お、なかなかいいじゃん！と感じました」と、まずまずの評価。

ただ「うんうん、そうだろう」といい気になったのも束の間。カトウさんのクリエイティブも仕上がった模様です。

お待たせしました。以下のような意図でデザインしてみました。

食欲がそそるようにバーガーの写真を中央に大きく配置

なお、バーガーの写真を切り抜き、サイズを調整して強調すると同時に、文字の上に置くことで立体感を演出

ブランドの強みである「LA生まれ」「本格派」という情報に目が行きやすいよう、文字のサイズを大きく調整すると同時に、文字組みと配置も工夫

「限定配布！」というユーザーにとっての明確なメリットを引き立たせてアピール

バーガーの色合い（赤、緑、黄）を踏襲したカラーリングにし、まとまり感を演出

ガチじゃん……。

これがストーリーズに上がってきたら「お、表参道にLAの本格派ハンバーガーショップがオープンしたんだな」「ふむふむ、11月25日か」「へえ、クーポンもあるんだね」と、全ての情報が一瞬で頭に入ってきます。

一つひとつのテキスト要素をしっかりデザインして際立たせながらも、目が散らない。なおかつ、一枚のビジュアルとして破綻させずにまとめあげるスキルはさすがの一言です。さっき素人（筆者）が「あえて立たせる情報を絞る」とか「あえてのシンプル配色」とかなんとか言ってましたけど、そんなものは“逃げ”に過ぎないと思い知らされました。

クライアントの要求に完璧に答える、最高の仕事。よっ！さすがプロ。

はてな編集部員がジャッジ！「プロのクリエイティブ」はどっちだ？

というわけで実験です。審査員は、はてな編集部から5名。オンラインで1名ずつ、制作者は伏せた状態で2つのクリエイティブを見比べてもらい、どちらがプロかを判定してもらいました。

▲ジャッジをするのは、コイツら5人だ！いずれもはてな編集部所属のコンテンツ編集者たち。

かなり敗色濃厚ではありますが、「素人っぽさが逆にいい」と逆張りをしてくる審査員がいるかもしれません。

▲シンプルに「AとB、どちらがプロのクリエイティブだと思いますか？」と聞いてみた。

……なんてことを思ったりもしたのですが、いきなり結果を言ってしまうと5名全員が「Bがプロ」と回答。はてなの編集者は見る目がありますね。ちなみにほぼ即答でしたが、5秒くらい悩んだ人もいましたので一矢報いたとまでは言わずとも0.3矢くらいは健闘できたのではないでしょうか。

以下、審査員たちの寸評です。

＜審査員Nの寸評＞ ※Bをプロと回答：正解！

正直、AもBもめちゃくちゃまとまっていると感じた。必要な情報もしっかり入っていて、フォントや色味も凝っている。Aも十分に世に出せるものだと思う。
ただ、空間の使い方に長けているのはBという印象。文字組みも個性的で、情報の重要度によってメリハリがつけられている。フォントの知識があった上で、文字の大きさや太さを変えるなどして分かりやすくまとめる技術を感じる。それと比べると、Aは情報を羅列しているだけに見えてしまう。
写真の使い方もBは上手。ちょっと斜めに傾けて、下から煽っているように見せているところにプロのテクニックを感じる。ハンバーガーの肉厚さやボリューミーな感じが強調されている。Aは提供された素材をそのまま使っている印象。
自分が仕事でこれをデザイナーさんに依頼して、Bが上がってきたら100点満点。ただ、Aが上がってきたとしても80点はあげられる。デザイン素人の方がこれを作れること自体がすごい。いや、Adobe Expressというツールの力がすごいのか。

＜審査員Oの寸評＞ ※Bをプロと回答：正解！

Bは立たせるべき部分がちゃんと立っている。強調させたいポイントが分かりやすく、どこを見ればいいのか迷わない。素材もきちんと整理されているというか、適切に配置されていてプロ感がある。
Bはハンバーガーの写真もよりハッキリ見えるし、全ての情報がしっかり伝わってくる。広告としての目的をしっかり考えた上で作られている感じがする。Aはオープン日も分かりづらいし、広告の役割を果たしているかというと疑問。
Aは若干ノイズが多い気がする。炎のアイコンの意味も、なぜここに置いたのかよく分からない。つい余計なものを入れちゃう感じが素人っぽい。情報を箇条書きにしているのもよく分からない。素人なりにこねくり回している感がある。
とはいえ、Aもべつに悪くはない。何度かやりとりをして調整してもらえば、世に出せるものにはなると思う。

＜審査員Tの寸評＞ ※Bをプロと回答：正解！

Bは各テキストがきちんとデザインされていて、広告として目を引く。かつ配置もよく考えられているから、上から下に視線を落としていくと、自然に情報が頭に入ってくる。
それに比べて、Aは情報を簡単に「載せているだけ」なのかなという印象。箇条書きになっている情報もそれなりに重要なはずなので、もう少し工夫の余地があったのではないか。
Aの良いところは、「オープン日」と「表参道にバーガーショップができる」ということをシンプルに伝えようとしている点かな。
ただ、評価は「目的」にもよるのかなと。SNSでサクっと告知するだけのクリエイティブとしてはAでも十分なクオリティだし、素人が30分でこれを作れるなら全然アリだと思う。

＜審査員Iの寸評＞ ※Bをプロと回答：正解！

この広告で最も伝えたいポイントと思われる「ハンバーガー屋の特徴」と「オープン日」がパッと目に入ってきたのはB。ハンバーガーの写真の使い方と、要素のメリハリのきかせかたがプロっぽい。
Bはデザインのプロじゃないと、なかなか思いつかないようなレイアウトや色使い、フォントの使い方だと思う。ただ、Aも全くデザインをやったことのない人がいきなり作れるレベルかというと、なかなか難しいように感じる。
（Aは素人がAdobe Express駆使して作ったと聞いて）デザインの知識が全くない人がここまでのものを作れるのは素直にすごい。私自身も記事のアイキャッチ画像が必要な時、ラフスケッチを描いてデザイナーさんに渡すことがあるが、Adobe Expressで簡単にこのレベルのものを作れるなら、ぜひ使いたい。ラフを描くよりも時短になりそうだし、デザイナーさんにもイメージが伝わりやすいと思う。

＜審査員Mの寸評＞ ※Bをプロと回答：正解！

Bはハンバーガーの写真のインパクトが強く、文字のレイアウトも必要な情報が分かりやすく配置されている印象。Aは良くないとは全く思わないし、よくまとまっていると思う一方で、テキスト情報のメリハリがないからかインプットしづらいように感じる。
写真を見る限り、このお店の売りは「肉肉しい、ワイルドなハンバーガー」だと思う。その点、Aは全体的に落ち着いたトーンでまとめられているため、お店の訴求ポイントとも少しずれているのかもしれない。
Aはデザインの素養がない人でもわりと思いつくレイアウトだと思う。Bはこれぞプロのクリエイティブという感じがするし、広告としても印象に残る。
（Aは素人が30分で作ったと聞いて）先ほど「素人でも思いつくレイアウト」と言ったが、何も手がかりがないと迷うだろうし30分で作るのは難しいと思う。テンプレなどヒントになるものが用意されていて、迷うことなくこのレベルのものを短時間で仕上げられるのはすごい。

あらためて書き出してみるとBへの賛辞とAへのダメ出しがすごいですね。ただ、「AはAで良い」「素人とは思えない」という言葉も多く聞かれました。プロと比較するとやはり粗は目立つものの、もうちょっと頑張れば合格点をもらえるクリエイティブに仕上げることができたのではないかと思います。

でも、どう直せばいいの？こうなったら、カトウさんにAdobe Expressを使って僕のクリエイティブを手直ししてもらいます。

プロの経験と技術、そしてAdobe Expressってやっぱすごい！手直ししてもらってより洗練されたクリエイティブに

手直しを快く引き受けてくださったカトウさん。ぶっちゃけ、僕のクリエイティブをどう評価しているのでしょうか。

いやー、皆さん僕のクリエイティブだとわかってくれたみたいで安心しました。榎並さんのクリエイティブは工夫できるところはたくさんありますが、きちんと情報が整理されているのはとても良かったと思います。主だった良い点、修正すべき点を以下のようにまとめています。

これらを踏まえたうえで、大きくは以下のような方針で手直ししてみましたので、ご覧ください！

日付の文字サイズを上げる＆ふちどりの色を入れて視認性をアップ

黄色を1色にして、全体のトーンを整える

悪目立ちしていた「HATENA」「BURGER」の間の余白を詰める

「表参道駅〜〜」のテキストの背景色をオレンジにし、画面全体の黄色、オレンジ色の割合を調整

マジか。
一挙に情報が整理されてる！手直し前は余計な隙間が気になってしまうけれど、情報がギュッと凝縮されて、必要な情報に目が行きやすく感じます。大幅な修正をしたわけでもないのに、この洗練されぶり……。やっぱプロの知恵と技術と経験ってすごい。そして、プロの「やりたいこと」をばっちり表現するAdobe Expressもすごい。

素人にとって、頼れるデザインパートナーがAdobe Express

実験結果こそ振るわなかったものの、Adobe Expressを使って何かをデザインするのは非常に楽しい時間でしたし、デザインの「デ」の字も知らない自分でもほとんど迷うことなく、それなりのクリエイティブをサクサクつくれるのは新鮮で驚きに満ちた体験でした。
きっと、皆さんも「こいつにできるなら、自分がAdobe Expressを使えばもっといいものがつくれる」と、その使い勝手の良さと可能性を感じたはずです。

デザインの心得はない。でもなにか画像や動画をつくってみたい、つくらなきゃいけない、という方は、ぜひAdobe Expressを頼りまくって、素敵なクリエイティブを手に入れてみてください。

無料のデザイン、写真、動画編集ツール - ブランドコンテンツをすばやく簡単に作成 | Adobe Express

無料ではじめる！

あなたも＃愛するペットの雑コラをブログに上げてみませんか？

はてなブログでは、アドビと共同で特別お題キャンペーン ＃愛するペットの雑コラ を実施しています。Adobe Expressを使ってお手軽＆簡単に、愛してやまないペットのデザインをつくり、エピソードとともにブログ記事を投稿してみましょう！

投稿エントリーの中から、5名にAdobe Creative Cloud Proプラン1年分をプレゼントします。投稿期間は2025年10月30日（木）まで。応募要項などの詳細は下記のリンクからキャンペーンページをご確認ください。皆さまのペット愛あふれる記事をお待ちしています。

▶ Adobe Express × Hatena Blog 特別お題キャンペーン「＃愛するペットの雑コラ」はこちら

※ お題に記事を投稿するには、応募キーワードなどキャンペーンへの参加に必要な要素を必ず記事中に挿入してください。記事編集画面やキャンペーンページの応募ボタンでは、自動で記事編集画面に挿入されます。また「特別お題キャンペーンについて」をご確認の上、ご参加ください。

[タイアップ広告] 企画・制作：はてな
取材・文：榎並紀行（やじろべえ）

データエンジニアの「キャリアパス」を増やしたい。リクルートグループのニジボックスに聞く、成長支援の哲学

Thu, 28 Aug 2025 10:30:00 +0900

リクルートグループの一翼として、データエンジニアの育成に注力するニジボックスは、「データエンジニアのキャリア」について、どんな哲学を持っているのでしょうか。

AIの浸透やビッグデータの増加によって、データ利活用がビジネスの生命線となっていく中で、データエンジニアのニーズは高まっています。一方で、彼らの職能やスキルセットをどんな領域で活かすか「まだまだ模索中」という企業は少なくありません。

そこで今回、ニジボックスのデータエンジニアリング室を率いる3人の対談を通じて、データエンジニアが直面するキャリア上の課題やその解決策、そして同社ならではのデータエンジニア活用方法について深掘りしました。

ニジボックスの「データエンジニア育成プログラム」については、以前の記事で紹介しています。ぜひこちらの記事もご覧ください。

（写真左から）
阿部誠也（あべ・まさや）
データエンジニアリング室プロダクトグロースエンジニアリング1グループマネジャー
リクルートに新卒入社後、リクルートグループのデータ利活用を目的としたプロダクト、データ基盤の開発・運用に携わる。

遠峯康夫（とおみね・やすお）
開発統括本部本部長兼データエンジニアリング室室長
データエンジニアの採用や育成を管掌する。大手ポータルサイトでHadoopなどのデータ基盤を開発するエンジニアとしてキャリアをスタート。その後は一環してデータプロダクトの開発に携わる。

林田祐輝（はやしだ・ゆうき）
データエンジニアリング室 BIエンジニアリング2グループマネジャー
データマネジメント組織でBigQueryを軸としたデータの収集、加工、活用、そして管理に携わる。現在は教育事業とSaaS事業のデータマネジメント業務を所管する。

※この記事は株式会社ニジボックスによるタイアップ広告です。

ニジボックスのデータマネジメントを支える「プロダクトグロースエンジニア」と「BIエンジニア」
指示されたものを開発するだけでなく、「より良いもの」を提案できる
なりたい姿があれば、ポジションの枠に縛られず「何者にでもなれる」
「膨大」かつ「多様」なデータを取り扱える、稀有なフィールド

ニジボックスのデータマネジメントを支える「プロダクトグロースエンジニア」と「BIエンジニア」

── ニジボックスのデータエンジニアは「プロダクトグロースエンジニア」と「BIエンジニア」という2つのポジションに分かれていると伺いました。両者の具体的な業務内容の違いはなんですか？

阿部　プロダクトグロースエンジニアは「プロダクトグロース」という名前の通り、プロダクトの継続的な成長・改善を目的として、データ基盤やデータ周りのアプリケーションの開発・運用を行います。具体的には、1日あたり数百万レコードのユーザーデータを加工、データウェアハウスに格納するためのシステムを開発します。併せて、マーケター向けのツールなどの特定用途に特化したデータまわりのアプリケーションをつくります。

林田　BIエンジニアの主な仕事は、ビジネスインテリジェンス（BI）をつくることです。プロダクトグロースエンジニアが開発した基盤を前提に、プロダクトから得られるデータを集め、使いやすい形に加工・処理して分析可能な状態にする。そして、データカタログやデータの品質管理までを一貫して行います。

それぞれの業務範囲を「箱とコンテンツ」のたとえで表現するならば、プロダクトグロースエンジニアが箱（プラットフォーム）を提供し、BIエンジニアは箱にたまったコンテンツをメンテナンスしたうえで関係部署に提供する役割です。

また、インフラ寄りを下流、アプリケーションを上流とするなら、BIエンジニアが中流を担い、プロダクトグロースエンジニアが上流と下流を担うイメージです。

── 一般的な会社では、たとえデータにまつわるポジションが存在しても、そこまで細分化されていない印象です。なぜ分ける必要があったのでしょうか？

阿部　データの規模が大きく、種類も多いので「データを扱うシステムを構築する役割（プロダクトグロースエンジニア）」と「データの中身を見る役割（BIエンジニア）」を分けたかったからです。

技術スタックとしても、プロダクトグロースエンジニアはインフラからアプリケーションレイヤーまでを含めたシステム開発に関連するものが必要となるため、サーバーサイドエンジニアに近いでしょうね。

林田　BIエンジニアは、データマート、BIダッシュボード、データカタログなどのデータ利活用に必要なソリューションとツールを開発しているため、データモデリングなどデータマネジメントに関する知識と事業理解が相対的に強く求められます。

── なるほど。であれば「それぞれのポジションに向いている人」も若干変わってきそうですね。

阿部　そうですね。システムや基盤の開発に興味があり、関連する技術スタックやスキルを身に付けたい人はプロダクトグロースエンジニアが向いているかと思います。

林田　BIエンジニアは、データの中身やそのデータに合わせた提供方式、それを活用した事業課題の解決に興味のある人が向いていると思います。

ちなみに、まずはプロダクトグロースエンジニアとして仕事をして、その後BIエンジニアにポジションチェンジするというキャリアパスもアリかと思います。データ基盤の構造を学びながら徐々にデータの加工・利用側へとシフトすれば、スキルや経験の幅も広がるので。

指示されたものを開発するだけでなく、「より良いもの」を提案できる

── 先ほど「事業課題の解決」という話も出ましたが、一般的にデータエンジニアの多くは「自分がどれくらい事業に貢献しているか見えにくい」という悩みを抱えている印象です。そうした悩みを、ニジボックスのプロダクトグロースエンジニアやBIエンジニアはどう乗り越えているのでしょうか？

林田　たしかに、中途採用時に応募者様から「貯めたデータはちゃんと役に立っているのか？」「提供したダッシュボードは有効に活用されているのか？」といった声を聞くこともありますが、社内のメンバーからは逆にそういう声が挙がらない印象です。

遠峯　データエンジニアではなく、弊社に現状ポジションはありませんが、同じインフラ領域に携わるSRE（Site Reliability Engineer）なども、同様の悩みを抱えているかもしれませんね。

ただ、そうした悩みが出てこない背景の一つとして、データインフラや基盤の仕事がどう事業に貢献しているかを本人にも、そして周囲にも理解してもらえるようなさまざまな取り組みを実施しています。そのひとつが、「Win-Session」です。これはある種“自分の仕事の自慢大会”のようなイベントですね。

自分の仕事と事業の接点、そして同僚の仕事内容を知ることで、事業の全体イメージに思いをめぐらせる良い機会になっています。

── 日々の仕事でも「自分の仕事と事業の接点」を持てるよう、何かしら意識されているのでしょうか？

林田　例えば、データ上の数値に何かしらの不備があって、他部署からBIエンジニアに直接問い合わせが来たような場合は、素早くリカバリーして信頼を回復するだけでなく「さらに良い仕組みをつくって提案できないか」をメンバーと一緒に考えます。KPIの定義をより明確にし、再利用しやすい形でデータプロダクトを提供する。そういったアクションが取れたときは、事業に貢献できたという実感がありますね。

── なるほど。ただ指示されたものを開発するだけではなく、事業との接点を意識しながら「より良いもの」を構想できるような環境が用意されていると。

林田　そうですね。私自身のキャリアを振り返っても「指示された通りに作業する」ところから、徐々にデータ分析やデータ活用といった領域へステップアップしてきた感覚があります。現在は企画や運用など「データを使う」側の立場にも“染み出して”、データ利活用をより促すためにインフラをどう整備すれば良いか、といった視点で仕事をしています。

阿部　事業との接点や他部署との連携をより意識できるよう、新しいスキルや知識を獲得しようと自己研鑽（勉強）するエンジニアも少なくありません。例えば、クラウド環境で自主的にサービスを考えて構築してみる、など。

自分自身も、生成AIベンダー各社のRAG（検索拡張生成）サービスを比べたりしていますし、ある後輩は、AIを使って料理のレシピから自動的にカロリーを計算するアプリを開発していました。

林田　生成AIを活用して、データ抽出業務のためのSQL文をつくれるかどうか検証しているメンバーもいました。そう考えると、ニジボックスは最先端の技術に触れようとするエンジニアも多いですね。

データエンジニアの成長を力強く支援する環境や仕組みが用意されています。興味がわいた方は👇気軽にクリック！

なりたい姿があれば、ポジションの枠に縛られず「何者にでもなれる」

── 「染み出し」というキーワードも出ましたが、職掌の縛りにとらわれず業務範囲を考えられるということは、極論「どんなキャリアでも選べる」ということなのでしょうか？先ほど、プロダクトグロースエンジニアとして仕事をして、その後BIエンジニアにポジションチェンジするというキャリアパスもアリ、という話も出ていましたね。

阿部　そうですね。極端な話、今どんな仕事をしていても、本人のやりたいことが明確であれば「何者にでもなれる」環境だと思います。

── データエンジニアという職種は比較的新しく誕生したので、周囲にロールモデルも少なく、キャリア形成に悩む方も多いと聞きますが、ニジボックスでそういう人は少ないと。

阿部　はい。悩みの質自体も、一緒に働いているメンバーを見る限り、一般的なサーバーサイドエンジニアとあまり変わらない印象です。必要なスキルや専門性の方向性は微妙に違えど、本質的な部分は同じかと。

遠峯　ニジボックスでは、ポジションは設けている一方で、業務範囲を強く縛ることはしていません。

── 極端な話、「ちょっと営業の仕事もやりたい」ということも可能だと。

遠峯　そうですね。それに、もしキャリア上の不安があれば、上長に相談できる機会も数多く用意されています。自分自身の上長と週次か隔週で1on1ミーティングがありますし、直属の上長だけでなく、他の組織のマネジャーや人事との面談も、希望すればすぐに応じて複数の人から多面的なアドバイスが得られるようにしています。

また、阿部や林田のようなロールモデルもいるので、一人で悩まなければならなかったり、放置されたりするようなこともないかと思います。

「膨大」かつ「多様」なデータを取り扱える、稀有なフィールド

── 事業に貢献しながらさまざまなキャリアを模索できる、データエンジニアの可能性を感じました。近年はAIの浸透やビッグデータの増加といった情報環境も影響して、各業界でデータエンジニアのニーズが高まっている印象ですが、そんな中「ニジボックスで働くメリット」をどう伝えていくのでしょうか？

遠峯　「データの規模の大きさ」そして「データの種類の多様さ」というリクルートグループならではの特徴を伝えていきたいと考えています。

林田　例えば、飲食店予約にまつわるプロダクトで即時性のあるデータが求められたり、教育に関するプロダクトでデータのセンシティブな取り扱いが求められたり、そんな多様なデータマネジメントを経験できる企業というのは、業界的に見てもまだまだ少ないと思います。

阿部　膨大かつ多様なデータを扱えて、なおかつ事業貢献を意識しながらアーキテクチャの構成や技術選定を考えられる環境で、技術力の高いメンバーたちと切磋琢磨できるのはとても楽しいですし、何より事業との接点が語れる、市場価値の高いエンジニアに成長できます。

林田　前職で小規模な事業会社のSEとして「データにまつわるなんでも屋さん」のような仕事をしていたメンバーも、ニジボックスに入社して「組織内外の連携が求められるし、要求水準も高いので、学びが多い」と語っています。

遠峯　データエンジニアという職種は今後も進化し続けますが、業務においていかに自分のビジネスバリューを出していくのかという本質は変わりません。それに、データの仕事は裏方に見えるかもしれませんが、事業の意思決定を支える重要な役割です。ニジボックスなら、その貢献を実感しながら成長できる環境があります。ぜひ私たちと一緒に良い仕事をしましょう。

株式会社ニジボックスではデータ領域に携わるエンジニアを募集中！

データエンジニアの成長を力強く支援する環境や仕組みが用意されています。興味がわいた方は👇気軽にクリック！

株式会社ニジボックスは9月に大型テックイベントを開催します！

ニジボックスでは、9月29日と9月30日にエンジニア向け大型カンファレンス「POST dev」（オンライン開催／参加無料）を実施します。エンジニアリングの第一線で活躍するトップランナーの皆さんと、新たな技術との向き合い方を掘り下げます。パーソナルコンピュータの父、アラン・ケイ氏もオンライン登壇します！

🔗 関連記事：リクルートのデータエンジニアの活動もチェック👇

はてなニュースでは、リクルートのデータ組織・データエンジニアに取材したタイアップ広告を継続的に掲載しています。ぜひお読みください！ 👀✨

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[タイアップ広告] 企画・制作：はてな
取材・文：青山祐輔
撮影：小野奈那子

エンジニアがキャリアを拡張するためのリスキリング戦略。牧大輔（lestrrat）が振り返る、キャリアから得た有用な学び - 学び足しはUdemyのセールから！

Tue, 19 Aug 2025 10:30:00 +0900

※ Udemyの「夏のビッグセール」および、はてなによるプレゼントキャンペーンは終了しました。紹介した講座は引き続きUdemyで学習できます。

エンジニアとしてスキルを上げるのに必要なのは、プログラミングの学習だけではありません。一見、技術とは無関係な学びであっても、自身のキャリアを豊かにし、活動の幅を広げてくれるのに有用です。でも一体、なにを学ぶべき？とお悩みのあなたに、牧大輔（@lestrrat）さんがご自身のさまざまなキャリアを振り返り、有用だったと感じる学び、そしてAI時代のプログラミングとエンジニアにとって有益な学びも、合わせて語ってくれました。

いま開催中のUdemyの夏のビッグセールでは、最新技術からビジネス理論までさまざまなトピックの講座をお得に販売中です。牧さんのお話を参考に、あなたにふさわしい多様な学びを身に付けて、活動の幅を広げてください！

※ この記事は、株式会社ベネッセコーポレーションによるタイアップ広告です。記事の最後には、はてなニュースからのプレゼント＆UdemyからのSNSキャンペーンのお知らせもあります。

💡 臆せず飛び込むことで広がったキャリア
💡 契約書の理解、文章ライティング……プログラミング「じゃない」けど有用な学び
📖 Udemyで学ぶ仕事に役立つ法務知識
- カンファレンス運営で得た「ユーザー目線」
📖 Udemyで学ぶ顧客目線（マーケティング）
- ライティングからも「ユーザー目線」を学ぶ
📖 Udemyで学ぶライティング
💡 AI時代のプログラミングと、AI時代に価値を持つ学び
📖 Udemyで学ぶAI駆動開発
- AI時代に価値を発揮する「基礎」という学び
📖 Udemyで学ぶコンピュータサイエンス
💡 コスパ最強の学びを得る方法は「気になったらやってみる」
🛒 Udemyでは「夏のビッグセール」を開催中！
🎁 はてなニュースからAmazonギフトカードもプレゼント！
- Amazonギフトカード1万円分プレゼント応募要項
🎁 UdemyでもAmazonギフトカード5,000円分が当たるキャンペーンを実施中！

※ 表示している価格は本キャンペーン期間中の価格であり、期間終了後の価格は異なります。紹介した講座名や講座内容は2025年8月7日時点のものです。

💡 臆せず飛び込むことで広がったキャリア

プログラマー、OSS開発者、雑誌連載を持つ執筆者、技術カンファレンスの運営者、YouTubeチャンネルの企画・運用者……。「技術」という軸こそあれ、ずいぶんと多様な領域で活動してきたと我ながら思います。

こうしたキャリアは、なにか戦略を持って選んだものではなく、その時々で自分が関心と情熱を感じる領域に飛び込んできた結果です。そして、飛び込んだ先で得た学びや経験の積み重ねがあったからこそ、常に自分の望む領域で活動できてきたと感じています。

一見、技術とは関係のない学びや知識であっても、それがエンジニアとしての活動の中で有用だった、というケースもままあります。本稿では、僕がこれまでに様々な領域で得た学びと、それがどのように有用だったかをお話ししたいと思います。エンジニアとしてのキャリアの幅を広げたい、あるいは、もっと違う世界へと活動を拡大してみたいと考える方の参考になれば幸いです。

💡 契約書の理解、文章ライティング……プログラミング「じゃない」けど有用な学び

僕のキャリアはエンジニアとしてスタートしましたが、会社員、フリーランス、自ら立ち上げた小さな会社の代表、という3つの立場でエンジニア業務を経験しています。会社を立ち上げたのは、「小さな会社をつくってみたい」というシンプルな欲求があったこと、それに加えて、自分が関わるソフトウェアの全責任を負い、良質なものにするための判断を自分でする、という経験をしたかったからというのが理由です。

小規模でも会社を運営することで、資金の流れや受発注に関わる契約など、組織運営に必要な知識や学びが得られます。後に会社員へ戻りましたが、社内でシステム運用や動画制作などをベンダーに発注する場面で、こうした学びは非常に役立ちました。

開発、運用を完全に内製化している会社でなければ、なにかしらの形でベンダーとの受発注のやりとりやコミュニケーションが発生します。自分で会社を運営していた経験、つまり受注するベンダー側の経験があることで、ベンダーはどのような契約を望んでいるか、トラブルや齟齬が発生しにくい発注の仕方や契約はどのようなものか、といったことがわかるようになり、案件をスムーズに進められるようになったのです。

📖 Udemyで学ぶ仕事に役立つ法務知識

多くのビジネスパーソンが苦手意識を持つ、契約書の読み書きですが、しっかり身に付ければ、案件をスムーズに進めるための武器になるはず。この機会に、契約書の基本を学んでみてはいかがでしょうか？

【全てのビジネスパーソン対象】いまさら聞けないビジネス契約書の読み方

コース評価：4.2

受講生の数：9,798人の受講生

講師：Legal Learning

セクションの数: 3 • レクチャーの数: 20 • 総時間: 2時間21分

講座をチェック！

多くのビジネスパーソンが契約書の読み書きに不安を抱えており、その結果、「契約相手から提示されるドラフトにうまく対応できない」などの課題が生じていると、法務専門家の講師は指摘します。本講座は、そうした状況に陥らないために、「契約書を効率的に正しく読解できるスキル」の習得を目的としています。

契約書の構成、タイトル、前文から、代金支払義務などの条文の要素、後文、署名欄にいたるまで、基本的な項目を順を追って丁寧に解説され、各項目、単に概念を説明するだけでなく、実際の文言サンプルを読みながら学ぶことができるため、より理解しやすい内容となっています。さらに実践編では、売買契約書のサンプル（DL可能）を用いて、効率的に契約書を読解していくプロセスが具体的に解説されており、本講座でしっかり学べば、「契約書アレルギー」が解消されるかもしれません！

＼「会社とお金」を学ぶならこちらもオススメ！／

【資金繰り改善！】いちばんわかりやすい「キャッシュフロー経営」マスター講座

コース評価：4.5

受講生の数：5,402人の受講生

講師：公認会計士川口宏之

セクションの数: 10 • レクチャーの数: 63 • 総時間: 3時間58分

講座をチェック！

カンファレンス運営で得た「ユーザー目線」

新たな世界に飛び込むことで、新たな視座や考え方が得られることもあります。2019年、僕はプログラマーを辞め、カンファレンス運営者へと転身しました。

「YAPC::Asia Tokyo（現・YAPC::Japan）」や「builderscon」の運営者として僕を知ってくださっている方もいるかもしれませんが、YAPCに運営として関わりを続ける中で、YAPCとはコンセプトの異なる、「より開かれた、参加しやすい技術カンファレンスを作りたい」と考えるようになり、運営を主業とする決意をしました。

技術系カンファレンスの主催者には、エンジニアとしての視点や業界の空気感の理解、会計や受発注といったビジネスプロセスの把握と実践経験などが必要とされますが、これらは僕がこれまで培ってきたものに他なりません。僕は、自分の経験とスキルを総合的に活かせるチャンスだと感じ、「カンファレンスの運営」の世界に飛び込み、それを主業にしてみたのです。

これまでも幾度も運営に携わっていましたが、改めてこの仕事にフォーカスすることで、新たな視点や学びが得られます。その一つが、人の心を動かし、ファンになってもらうためにはどうすればいいのか、という視点でした。

カンファレンスの企画そのものやトークテーマを磨き込むなど、魅力あるカンファレンスにするための施策はさまざま実施します。しかし、それだけでは人の心を動かし、数千円のチケットをポチってもらうにはいたりません。本当に大切なのは、カンファレンスの魅力をしっかり伝える「ユーザー目線」だという学びを得られました。

こうした「ユーザー目線」の重要性はカンファレンス運営だけで得られた学びではありません。自分がリリースしてきたOSSは、そのソフトの特性や使い方を説明するドキュメントであるREADMEやガイダンス、ハウツーといった情報が非常に充実しています。

牧さんが手掛けたOSS「jwx」には、大量の実行例を示したファイルなど、ユーザーの参考になる情報が非常に豊富だ

自分がリリースしたOSSが唯一無二のものだとは思っていませんが、多くの人に使ってもらえるソフトになったのは、さまざまな資料が準備されていて、そのソフトがどういうもので、どのように使えばいいかわかりやすいという「ユーザー目線」があったからだと考えています。

ソフトウェアを多くの人に広く使ってもらうことや、カンファレンスに多くの参加者を集めること……。こうしたプロジェクトのゴールを定めたときに、徹底してユーザー目線で考えることの重要性を改めて実感できたのは、カンファレンス運営を通じて得られた大きな収穫でした。

📖 Udemyで学ぶ顧客目線（マーケティング）

顧客を見つめ、プロダクトと顧客を結びつける技術がマーケティングです。より顧客視点を取り入れた開発をするためにも、マーケティングを学んでみてはいかがでしょうか？

マーケティングの考え方－【ビジネスパーソンの基礎教養】非マーケティング部門の方のためのマーケティングの教科書

コース評価：4.0

受講生の数：4,840人の受講生

講師：増田武史

セクションの数: 10 • レクチャーの数: 126 • 総時間: 4時間11分

講座をチェック！

あらゆるビジネスには顧客が存在し、その顧客に対して何を提供するのかを考えることがマーケティングであり、開発や財務などあらゆる部門が、マーケティングは無関係ではないと講師は語ります。本講座では、「マーケティング＝顧客に選んでもらう仕組みづくり」と定義し、どんな部門のスタッフであっても、マーケティングの考え方が理解できるよう、基礎から丁寧に解説します。

「マーケティングとは？」という基本的な問いから始まり、顧客分析、ターゲティング、モニタリングといった実践的なプロセスまでを網羅的かつ体系的に学べます。さらに、ワークシートやスライドなどのダウンロード資料も豊富に用意されており、自分の手を動かして、演習的にマーケティングの基本をしっかりと身につけることができます。

＼ビジネス戦略を学ぶならこちらもオススメ！／

【論理的思考を身に付ける】売上・利益を上げるために使える24の実践フレームワーク

コース評価：4.0

受講生の数：13,109人の受講生

講師：齋藤健太

セクションの数: 7 • レクチャーの数: 76 • 総時間: 3時間42分

講座をチェック！

ライティングからも「ユーザー目線」を学ぶ

飛び込んだ先で学びを得る、という意味では、雑誌に記事を書く、プロとして文章を書くという活動も印象的です。2010年から、雑誌連載のライターや編集アドバイザーとして活動していますが、これは自分で知己の編集部に「連載させて！」と企画を持ち込み、実現したものです。

自分のブログやSNSだけでなく、こうした発信の場を持とうとしたのは、自分が本が好きだから、自分が面白いと思ったものを誰かに伝えたいから、という、なんともエゴイスティックかつ、ユーザー目線を感じさせないものですが、プロの編集者とともにライティングする、文章をリリースしていくというプロセスには大きな学びがあります。

それは、人になにかの価値を伝えるにはどうすればいいか、と考えを巡らせることです。文章に書かれている情報をより的確に読者に伝えるには、読む人を置いてけぼりにせずきちんと情報を提供するには、どんな書き方や工夫や技術があるのか。そんなことを連載をする中でパートナーの編集者や読者の反応から学んだと思っています。これもいわば「ユーザー目線」であり、先にお伝えしたカンファレンスのファンづくりや、OSSのドキュメントの充実度にも表現されている学びだといえるでしょう。もちろん、人に伝わる文章を書くというスキルは、仕事のなかでのドキュメンテーションや、人とのコミュニケーション、また、人の文章をレビューするときなど、幅広いシーンで有用なものです。

📖 Udemyで学ぶライティング

ビジネスコミュニケーションがテキスト主体になりつつあるいま、文章力も重要なスキルです。正しく読みやすい文章を書くコツを、改めて学んでみてはいかがでしょうか。文章の元となる、「考え」をまとめるための、ロジカルシンキングの講座も合わせてご紹介します！

【文章力UP】文章作成の基礎講座～　正しく理解しやすい文章の作り方～

コース評価：4.1

受講生の数：10,173人の受講生

講師：【株式会社チェンジ】 KaWaL eLearning

セクションの数: 1 • レクチャーの数: 6 • 総時間: 49分

講座をチェック！

トータルで1時間のコンパクトな講座ですが、正しい文章作成に必要な基本をばっちり解説。学習者がワークシート（DL可能）にまとめられた「残念な文章」のサンプルを添削することで、正しくわかりやすい文章に必要なエッセンスを手を動かしながら学べます。

講座内では、主語と述語のねじれ、助詞の誤用、冗長表現など、「残念な文章」に頻出する要素をトピックとして取り上げ、各要素、なにが間違っていて、どのように修正すべきかを簡潔に学べます。また、ドラマ仕立ての動画で構成されており、飽きずに最後まで楽しく集中して学習できるのも嬉しいポイントです。

＼ロジカルシンキングを学ぶならこちらもオススメ！／

文章力・伝達力・解決力が一気に上がるロジカルシンキング

コース評価：4.1

受講生の数：59,167人の受講生

講師：エンターイノベーション山本直人

セクションの数: 4 • レクチャーの数: 20 • 総時間: 1時間43分

講座をチェック！

💡 AI時代のプログラミングと、AI時代に価値を持つ学び

少し話は逸れますが、僕は現時点で文章を書く際、生成AIは使用していません。AIが書く文章は「間違っていないけれど、何を言いたいのかわからない」ことがあり、文章を書いた人はどんな価値を伝えたいのかが判然としない印象があるからです。非常に抽象的かつ感情的な表現になってしまいますが、「魂のない文章」に感じられるのです。

一方で、プログラミングには積極的に生成AIを使用しています。特にClaude Codeのアウトプットするプログラムは、僕の目から見てもかなり納得感があるものです。

ただし、現時点では使い方には注意が必要で、Claude Codeにプログラミングを「丸投げ」することはできません。Claude Codeのアウトプットには冗長さ（たとえば「車をつくって」とお願いしたら、なぜか「羽のついた車」をアウトプットしてくるようなこと）が往々にしてあるからです。こうした不要な部分を削除し、より洗練されたコードにするためには、どうしても人の手による作業が必要です。

では、こうした発展途上にある生成AIによるプログラミングは、業務、つまりプロフェッショナルな現場で活用できるのでしょうか。僕は業務内容や条件次第では、すでに実用に足るレベルに達していると感じています。たとえば、僕自身の頭の中にある手法で対応できるものであれば、自分で手を動かしたほうが現時点では生成AIよりも速くアウトプットを出せるでしょう。ですから、納期にある程度の余裕がある場合に限っては、生成AIを活用したプログラミングも十分に実用的だと考えています。

📖 Udemyで学ぶAI駆動開発

生成AIはあらゆる開発現場で無視できない存在になりつつあります。このツールを活用した開発プラクティスを学び、高効率なアウトプットを目指してみてはいかがでしょうか。AIのアウトプットをより洗練させるために必要な「きれいなコードを書くための具体的な方法」を学べる人気講座も合わせてご紹介！

Claude Codeで始めるAIプログラミング入門：HTMLやPythonアプリをVibe Codingで自動生成

コース評価：4.4

受講生の数：4,735人の受講生

講師：けいすけおおの

セクションの数: 10 • レクチャーの数: 26 • 総時間: 2時間3分

講座をチェック！

Claude Codeを用いたコーディングからデプロイまでのプロセスを学べる人気講座です。すでにソフトウェア開発をしている玄人向けの講座なので、前提知識の解説などは省かれ、実務に直結しやすい要素をタイトに学んでいけるのがポイントです。

「シューティングゲームを作る」「サーバーとクライアントを作る」といったさまざまなケースで、自然言語でClaude Codeに「指示を出す」「修正していく」プロセスが解説されるので、ご自身の開発にすぐに応用できるテクニックに出会えるかも!?

＼コードを洗練させる術を学ぶならこちらもオススメ！／

プログラミング中級者になりたい人のためのクリーンコード入門

コース評価：4.2

受講生の数：9,700人の受講生

講師：【CodeMafia】 WEBプログラミング学習

セクションの数: 10 • レクチャーの数: 132 • 総時間: 11時間4分

講座をチェック！

AI時代に価値を発揮する「基礎」という学び

言うまでもなく、今後はより生成AIの存在感は増していくでしょう。現時点であっても、たとえばデバッグのような作業ではすでに人間以上のパフォーマンスを発揮していると感じます。では生成AIが当たり前に存在する世界で有用な学びや知識、能力とはなんでしょうか。

一つは、「新しい技術をキャッチアップする力」ではないでしょうか。皆さんもよくご存知のように、ソフトウェアエンジニアリングの世界はトレンドの移り変わり、既存技術の陳腐化のサイクルが非常に早いです。それに加えて、実作業は生成AIが担うという世界線において、「いま有用な新しい技術」を正しく把握し、学ぶ力を持つエンジニアには価値があると思います。

もう一つは、コンピュータサイエンスやプログラミングの体系的な基礎知識です。たとえば、アルゴリズムやデータストラクチャやメモリ管理といった基礎を知り、コンピュータやプログラムがどのように動いているかを理解していることはとても重要です。

AIがコードを書いてくれるのに、なぜこうした基礎が重要なのか疑問に思うかもしれません。しかし、「コンピュータやプログラミングの仕組み」を知らなければ、そもそもAIに正しい指示を出すことはできません。また、先に述べたように、現時点で必要な「プログラムの不要な部分を削除し、より洗練させる」プロセスでも、AIのアウトプットを正確に評価し修正するために基礎知識は欠かせません。プログラミングが生成AIに代替されるならば、エンジニアの価値とは、ソフトウェアの根本で「なにが起きているのか」を理解し、ソフトウェアを正しく作る能力にあると思います。

📖 Udemyで学ぶコンピュータサイエンス

いつの時代も、必要なのはしっかりとした基礎力。この機会にコンピュータサイエンスをしっかりと学び、基礎を固めてみませんか？

ゼロから分かるコンピュータの仕組み【ハードとソフトの動きをイメージできるようになろう！】

コース評価：4.4

受講生の数：11.664人の受講生

講師：鳥羽眞嘉

セクションの数: 7 • レクチャーの数: 59 • 総時間: 7時間0分

講座をチェック！

「コードを書けても内部の動きがわからない」「二進数やメモリの仕組みを知らずにコードを書いている」
現役エンジニアである講師が仕事の中で感じたこんな疑問や不安を解消するべく生まれた講座です。講座内では数学・論理学、電気回路、CPU、メモリなどの「ハードウェアの知識」と、コンパイラやOSなどの「ソフトウェアの知識」を学べます。それぞれの概念や機能が「なぜ必要なのか」といった観点で講座が展開されるので、話を聞きやすい＆頭に入りやすいのも特徴です。

本講座は「コードを書く」よりも「解説を聞く」が中心なので、まずはここでコンピュータサイエンスの超基本と全体観を捉え、関心に応じてより専門的な領域を学んでいくといいでしょう。

＼コンピュータをより深く学ぶならこちらもオススメ！／

応用情報技術者試験で学ぶコンピュータの基本

コース評価：4.3

受講生の数：1,942人の受講生

講師：たにぐちまこと（ともすた）

セクションの数: 14 • レクチャーの数: 114 • 総時間: 14時間4分

講座をチェック！

💡 コスパ最強の学びを得る方法は「気になったらやってみる」

かくも雑多な世界に首を突っ込み続けてきましたが、いまもパンづくりや3Dプリンティング、CADなど、関心がおもむくままに、さまざまな世界に飛び込んでいます。こうした活動から得られた学びは、先にお伝えしたように、思わぬところで自分の仕事や活動に良い影響を与えるものです。

ただ、なにかを新しく学ぶということには、もちろんエネルギーが必要ですから、「せっかくコストを投じて新しい世界に飛び込み、なにかを学んだのに、あまり役に立たないかもしれない」と考え、自分の世界を拡大することに二の足を踏んでしまう方もいるかもしれません。こうして「学びのコスパ」を気にしてしまうのも無理はありません。

しかし、なにかを学ぶということは、それまで知らなかった世界や、知らなかった人々とつながる契機になるということは間違いありません。また、こうして得られた学びや知己が、いつ自分の仕事と関わってくるかは誰にも予測できない事柄です。だったら、コスパを気にして迷う時間があるなら、早々に関心がある世界に飛び込んで、学びを重ねればいい。そこにはプラスになることしかないのですから、最高にコスパの良い学びを得る方法とは、「気になったらさっさとそこに飛び込んでみる」なのだと僕は思います。

なにか学びたい、新しい世界で活動してみたいと考えておられるなら、あれこれ悩まず、まずはそこに飛び込んでみるといいでしょう。あなたの世界が広がっていくことを、ぜひ楽しんでください！

🛒 Udemyでは「夏のビッグセール」を開催中！

オンライン学習プラットフォーム「Udemy」では夏のビッグセールを開催中‼️

🏖️ 夏のビッグセール: 2025年 8月19日（火）から28日（木）まで

話題の技術領域をはじめ資格・英語・ビジネスといった幅広い対象講座が、1講座1,500円から購入できます。この夏、学びたい講座をぜひチェックしてください。

Udemy（ユーデミー）とは: 米国Udemy社が運営する世界約8,000万人が学ぶオンライン動画学習プラットフォームです。世界中の「教えたい人（講師）」と「学びたい人（受講生）」をつなげ、最新の生成AIからビジネススキルまで、幅広いテーマを学ぶことができます。また、法人向けの「Udemy Business」は、Udemyで公開されている世界25万以上の講座から、日本向けに厳選した約16,000の講座を定額で利用できるサービスです。ベネッセコーポレーションは、一生涯の学びを通して社会と人々の人生が豊かになることを目指し、社会人の学び支援を行っており、Udemy社とは2015年より日本における独占的業務提携を締結しています（数字は2025年3月末時点）。

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夏のビッグセールの期間中、はてなによるプレゼントキャンペーンも実施します。

この記事をはてなブックマークしていただいた方の中から抽選で5名様に、Amazonギフトカード1万円分をプレゼント。ブックマークのコメントで、あなたが考える「ソフトウェアエンジニアにとってキャリアを広げるうえで有用なスキル」を教えてください。たくさんのコメントをお待ちしています。

Amazonギフトカード1万円分プレゼント応募要項

応募期間

2025年8月19日（火）から2025年8月28日（木）まで

賞品と当選人数

Amazonギフトカード（コードタイプ）1万円分×5名様

応募方法

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はてなブックマークをプライベートモードでご利用の方は抽選の対象となりません
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抽選と発表

応募期間終了後に抽選により当選者を決定し、当選アカウントの登録メールアドレス宛に受賞と賞品の送付に関する連絡メールをお送りします
発表は連絡メールおよび賞品の送付をもって代えさせていただきます

Amazonでは本キャンペーンについての問い合わせを受けておりません。
Amazon.co.jpは、本キャンペーンのスポンサーではありません（株式会社はてなによるキャンペーンです）。
Amazon、Amazon.co.jpおよびそのロゴは、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。

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さらにさらに、UdemyでもAmazonギフトカード5,000円分が10名様に当たる「#Udemyで変わったキャンペーン」を2025年9月9日まで実施中です。キャンペーン概要は以下のXの投稿をご確認ください。ぜひ、皆さんの「Udemyで学んで起きた素敵な変化」をポストしてください！

＼Amazonギフト券5,000円分を10名様にプレゼント🎁／

1⃣本投稿を引用ポスト
2⃣ #Udemyで変わったをつけて
3⃣Udemyで学んで「できるようになったこと」「ポジティブな変化」をシェアしてください✨

資格試験に合格、仕事を効率化、趣味が広がったなど、「ちょっとした変化」も大歓迎です😊 pic.twitter.com/XUn2yaVmLt
— Udemy Japan(ユーデミー) (@UdemyJapan) August 13, 2025

[タイアップ広告] 企画・制作：はてな

開発期間は1ヶ月！AIアプリのアーキテクチャとプロジェクトマネジメントとは。『データ × AIを活用して福島の魅力を伝えるハッカソン』優勝チームの開発記

Thu, 31 Jul 2025 10:30:00 +0900

※ この記事は博報堂テクノロジーズのメディア「HADOH（はどう）」にも掲載されています。下記のリンクよりお読みください

▶『データ × AIを活用して福島の魅力を伝えるハッカソン』優勝チームの開発記

エンジニアにとって新たな技術との出会いやチャレンジの場であるハッカソン。様々なテーマで、各地で開催されていますが、去る6月には博報堂テクノロジーズとソフトバンクの2社による共同企画のハッカソン「データ × AIを活用して福島の魅力を伝えるハッカソンsupported by 福島テレビ」の最終発表会（成果物発表）が開かれました。

同ハッカソンは、福島テレビが提供する番組コンテンツなどのデータと、さまざまなAIとを組み合わせ、「福島県の魅力を効果的に伝える成果物の創出」をゴールとしたもので、参加者は博報堂テクノロジーズとソフトバンクに所属するデータサイエンティストやエンジニアの有志たちによって構成された5チーム。

各チーム約1ヶ月にわたりオフラインやリモートでのミーティングを重ね、思い思いのサービスやアプリケーションの開発を進めました。

そして生まれた成果物は、「福島県の名勝や観光地などを擬人化」や「ユーザーが投稿した映像などからショート動画を自動生成」など、単に生成AIを使用しただけでなく、ユーザーに福島の魅力を感じてもらうべく、サービス構成や技術、UXの面まで多くの工夫に満ちあふれ、サービスとして非常に高い完成度を感じさせるものでした。

参加者たちは、短期間での開発をどのようにマネジメントし、生成AIを使ううえでどのような工夫をしたのか。また、異なる企業に所属するメンバーによるコラボレーションをいかに実現したか。優勝チーム「テックと盃」の6人のメンバーにお話を伺いました。

※この記事は株式会社博報堂テクノロジーズによるタイアップ広告です。

チーム「テックと盃」

: 児玉壮平さん
株式会社博報堂テクノロジーズメディア事業推進センター所属。広告テキストの生成や評価をAIで自動化する技術の研究開発を担う。チーム内ではアプリのフロントエンド実装を主に担当。

: 小山田圭佑さん
株式会社博報堂テクノロジーズメディア事業推進センター AaaS Tech Lab所属。データサイエンティストとして、視聴率予測AIモデルやラップ生成AIシステムなどを開発。チームではアプリの全体構成や、UX観点でのデザイン、漆器のデザインに関するAIのプロトタイピングを主に担当。

: 堀内優太さん
株式会社博報堂テクノロジーズメディア事業推進センター所属。新しいLLMの概念検証や社内向けのシステムの開発を担う。チーム内ではインフラの構築、CI/CDの仕組み作り、AWSの環境構築を担当。

: 別府文香さん
ソフトバンク株式会社 AIテクノロジー本部所属。生成AIを軸に、クライアント向けチャットシステム構築、最新ツールの検証や上位層へのレポーティングなどを担う。チームでは、日本酒に関するデータセット作成、RAGによるチャットの構築のほか、最終発表会のプレゼン資料の作成と発表を担当。

: 野田彩夏さん
ソフトバンク株式会社コミュニケーションサービス開発本部所属。APIの企画、運用など担当。チームでは、福島テレビのホームページから日本酒に関するグルメ情報の取り出しを担当。

: 足田幸一さん
ソフトバンク株式会社データソリューション本部所属。データマネジメント関連業務、BIツールを用いたサービス開発やデータ分析を行う。チームでは、福島テレビ提供の映像データの分析を担当。ソフトバンクが開発したアノテーションツール「TASUKI Annotation Tool」を使って、番組アーカイブの映像からデータを作成し精度検証も実施。

チャット形式のレコメンデーションと、3D画像生成を実現するアーキテクチャ
ユーザーストーリーを共有し、チームのビジョンを共通化する
普段の業務では得られない、刺激と学び

チャット形式のレコメンデーションと、3D画像生成を実現するアーキテクチャ

──今回、皆さんが開発されたアプリについて、改めてご紹介いただけますか。

別府　福島県には多くの日本酒の酒蔵があり、品評会で金賞を受賞した酒蔵の数も全国トップクラスです。また、漆器などの伝統工芸も盛んです。こういった伝統と文化の魅力を若者や訪日観光客にもっと知ってもらい、楽しんでもらうために「AIが作る、わたしの酒と器。」というアイデアを元に、日本酒のレコメンデーションと、それを飲むための漆器の絵柄デザインを生成するサービスを開発しました。

チャットを通じて利用者が自分の好みや気分を入力すると、オススメの福島の日本酒を提案して、その蔵元に関する情報を表示します。

日本酒レコメンデーション機能が作動する様子（再生速度は実際のアプリの動作速度とは異なる）。

別府　漆器のデザインもチャットで、自宅のダイニング周りの雰囲気や、好きなモチーフを入力していくことで、ユーザーの好みの絵柄を生成して、それが実際に漆器に描かれたような3D画像を作成します。

器のデザイン生成機能が作動する様子（再生速度は実際のアプリの動作速度とは異なる）。

別府　このアプリは、旅行前や旅行中の宿で利用してもらうことを想定していて、このアプリを使う中で酒蔵に興味を持って、実際に訪問したり、漆器の絵付け体験に参加してもらったりすることで、より深く福島の魅力を知ってもらうことを目標としています。

──AIによるレコメンデーションと画像生成を組み合わせたアプリなんですね。AIを実装する際に、どんな工夫をされましたか。

小山田　漆器の3D画像生成を、あえて遠回りさせている部分です。私たちのアプリでは「2Dの絵柄を作成する」「その絵柄が器に描かれたような3D画像を作成する」という、2段階のステップを踏んでいます。

最近の画像生成AIならば、テキストなどの情報をもとに、1ステップで好みの絵柄が描かれた器の画像を生成できるようになってきました。しかし、それでは器の形が毎回変わってしまったり、絵柄単体の画像データを取得することができません。今回はユーザーが実際に福島に訪れて、器の絵付けを体験するところまで想定しているので、絵柄単体の画像として保存し、生成した絵柄をユーザーが絵付け体験の中でトレースして使えるようにしました。

また、3D CGツールのBlenderを使って、あらかじめ用意した器の3Dモデルに、生成した絵柄をテクスチャとして貼り付けてレンダリングすることで、器に描いたときのシミュレーションができる仕組みにしています。

──リアルな体験との連動も考慮されているのですね。

小山田　はい。この仕組みによって、器の絵付け体験教室と連動しやすくなるようデザインしています。たとえば、教室で用意されている器を3Dスキャンしてデジタル化すれば、ユーザーが絵付け体験に訪れた際に作れる器を想定した3D画像になるわけです。

──日本酒のレコメンデーションでは、AIはどのように活用されているのでしょうか。

別府　レコメンドにはRAG（検索拡張生成：Retrieval Augmented Generation）を使っていますが、RAGが参照するデータセットを作るところで工夫しています。日本酒のリストや飲み方といった資料をドキュメント形式のままRAGに参照させても、データの構造が曖昧で意図した情報が抽出されにくいケースが多々あります。ですから、CSVのような構造化データとして、日本酒の味の分類や、飲むのに適切な温度などを整理しました。

野田　日本酒に関するデータは、当初、福島テレビさんから提供された番組アーカイブから抽出する予定だったのですが、より豊富なデータを手に入れるべく、ウェブサイト全体から集めています。

当初はDeep Researchで活用しようとしたのですが、うまくいかず、結局Pythonでコードを書いてスクレイピングすることになりました。ただ、ウェブサイトの記事ごとに内容は表記ルールが異なっていたり、お酒とまったく関係のない記事を拾ってしまったりしたので、結局手作業で情報を修正するところもあって、苦労させられました（笑）。

別府　ユーザーとのチャット対応はLLMにClaude 3.5 Haikuを使っていますが、実際に運用した際のコスト削減を意識したうえでの選択です。精度だけを考えると、GPT-4o やClaude 3.5 Opusの方が期待できますが、コストも上がってしまいます。

児玉　加えて、チャットの応答速度も考慮してLLMを選んでいます。チャットの返答に時間がかかると、ユーザー体験の満足度が下がってしまうので、今回のケースではClaude 3.5で最も軽量で高速なモデルのHaikuを選びました。同じClaude 3.5でも、Opusに比べるとHaikuはパラメータ数が圧倒的に少ないはずですから、その分、かなりの速度が期待できます。

──AI以外の部分で、技術的に工夫したり挑戦したりしたことはありますか？

堀内　今回、インフラ構築を担当したのですが、自分はこれまでインフラを「利用する側」で、ゼロからAWSで環境構築したことがなかったので、そこが個人的には挑戦でした。

とくにセキュリティ周りには悩みました。AWS WAF（ウェブアプリケーションファイアウォール）で、外部からのアクセスをコントロールしていたのですが、最終発表会では会場の方にもアプリを実際に触ってもらいたかったので、不特定多数の人が利用できるようにしつつ、いかに不正なアクセスをブロックするかというところで試行錯誤しましたね。

ハッカソンの発表会での一時的なことなので、そこまで考える必要はないんですが、実際にこのアプリをローンチして運用するまでをイメージして、セキュリティについては対応しました。

実際の運用を見据えた工夫は他にもあります。画像生成AIをAmazon Bedrock（フルマネージド型の生成AIサービス）を経由して使うこともできましたが、今回はEC2のコンテナを立て、その中でStable Diffusionを動かしています。

LoRA（Stable Diffusionの画像生成モデルに少量の追加情報を組み込むことで、特定の要素を効率的に学習させる手法：Low Rank Adaptation）によるファインチューニングや、Stable Diffusionの拡張機能であるControlNetを活用した画像生成などを行うために、自由度高く実装ができるEC2コンテナを今回は利用しました。

ユーザーストーリーを共有し、チームのビジョンを共通化する

──デザインやフロントエンド、バックエンド、AIの開発、データの整理など、多くの作業が必要だったと思いますが、それぞれの役割分担はどのように決まりましたか。

小山田　それぞれ自分ができること、挑戦してみたいことに手を挙げてもらって、自然に役割分担ができました。技術面について、フロントエンド、バックエンド、デザイン、AI開発、インフラ構築と、それぞれが普段の業務で行っていたり、業務経験はなくてもある程度の知識を持っている人が集まったので、その点では幸運でした。

──今回は短期間で、しかも所属組織が異なるメンバー同士での開発ということで、プロジェクトマネジメントが大変だったと思いますが、どのようにチームをマネジメントしていたのでしょうか。

小山田　主催が週に1回くらいのペースでオフラインミーティングを設定してくれていたので、その日はメンバーがリアルで集まり、それ以外の日はSlackでコミュニケーションするのが基本でした。

チームやプロジェクトのマネジメントについては、厳密な形ではやっていませんでした。というのもメンバーの所属部署ごとにルールが違っていて、業務時間内でも作業できる人と、業務外でしか作業できない人がいるので、同じサイクルで進めることができなかったんです。

ですから、初期のミーティングで役割を決めて、各自がマイルストーンと作業完了目標を定め、最低限の管理でプロジェクトを進めました。

──皆さんのアプリは「日本酒レコメンデーション」「器の画像生成」という大きく2つの機能があります。どちらか一つに絞るという方向も検討したのでしょうか。

小山田　一番最初に付箋に各自アイデアを書いて出し合う時間があったのですが、その段階で、「日本酒」「工芸」というアイデアは出ていて、相性の良さはメンバー全員が感じていたので、自然とその2要素を組み合わせたアプリにしよう、となりました。

「日本酒レコメンデーション」だけでは、もしかしたらありきたりかもしれない。「器の画像生成」だけだと、サービスとして幅が狭すぎるかもしれない。だけど、その2要素を組み合わせると、ユーザーの「お酒を楽しむ時間」をより価値のあるものにできるかもしれない。そんな思いで、皆で今回のアプリのコンセプトにたどり着いたと記憶しています。

──「なにを作るか」「どう作るか」といった、メンバーの意識のすり合わせやイメージの共有はどのように行っていたのでしょうか。

小山田　アイデアとアプリの方向性に関しては、最初の1週間くらいで原型ができていたと思います。後は、アプリを構成するうえで必要になる技術を各メンバーが検討し、何を作るべきか理解を深めていったという流れです。

ただ、メンバーがそれぞれバラバラに動いても、方向性が揃わないなと思い、僕がUI/UXの設計とデザイン案を作成して、皆とmiroで共有し、「どんなアプリを作るのか」「そのためにはどんな技術や要素が必要なのか」など、皆で共通のビジョンを持てるようにしたんです。

小山田さんがチームに共有したmiroで描かれたユーザーフロー（一部）。こうした資料で、アプリが体現すべきビジョンをメンバー内で共通化した。

児玉　小山田さんがユーザーのフローをちゃんと作って提示してくれたので、フロントエンドを実装する立場としてはとても助かりました。悩む部分があっても、立ち返るべき指針になりますから。

普段の業務では得られない、刺激と学び

──今回のハッカソンのアプリ開発を振り返って、反省や学びがあれば教えて下さい。

児玉　自分が最初に出したアイデアはボツになってしまいましたが、皆で練り上げたアイデアと実装で、優勝できたので大満足です。さらに、こうしてメンバー皆で取材を受けて、お話し出来るのがとても嬉しいですね。

普段の業務では、AIを作ったら、あとはフロントエンドの人にお任せなので、今回、自分でフロントエンドを開発してみて、どういうコードを書くと作業しやすいのかがよくわかりました。これからはもっとフロントエンドのエンジニアが読みやすいコードを書こうと思えたのはとても大きな学びでしたね。

堀内　インフラをゼロから構築して、アプリとして満足いくものができたうえに、優勝できたので本当に満足しています。それに、普段は事業開発に関わることがないので、新しいことを学んでそれをすぐに開発に活かしてアウトプットできたのはとても刺激的な体験でした。

ただ、インフラ担当としてセキュリティの設定が本当にこれで良かったのか、自分のなかではまだ満足できていません。その辺りはもっと勉強していく必要がありますね。

足田　提供いただいた番組データを十分に活用できた点は良かったのですが、もっと深くデータを分析ができたのでは、という反省もあります。例えば番組の視聴率データを使うことができれば、もっと詳細で多角的な分析ができたと思いますが、今回はそこまでたどり着けませんでした。

別府　私は当初の想像以上のものを作ることができたと手応えを感じています。自分ひとりだと作れないものが、チームでやることで実現できるのはハッカソンの醍醐味ですね。RAGやAIモデルの学習などは業務でやったことがありますが、フロントエンドまで作るのは業務では経験がなかったので、皆と協力して完成度が高いプロダクトを形にできたのはとても貴重な経験になったと思います。

小山田　チームの皆で考えてきたコンセプトやユーザー体験に近いアプリケーションを作れた点は良かったですし、それが評価されたことも嬉しかったです。一方で「チャット」というUI / UXが本当に最適なのか、など、より深く検討し追求する余地もあるでしょう。もっと生活者がワクワクするような体験づくりについては、これからも模索していきたいなと思いました。
また、ソフトバンクの皆さんがビジネスマインドをしっかり持っていて、ディスカッションをしていて非常に刺激をもらえたのも、今回の収穫だと思っています。

──皆さんのアプリは、すぐにでもリリースできるくらい完成度が高いので、「ハッカソンの成果物」にとどまらず、今後の展開も期待できるかもしれませんね。

成果発表会では、アプリに興味津々の審査員から多くの質問が投げかけられた。

別府　今回のアプリは、エンドユーザーが実際に使うことを想定し、福島テレビさんという顧客がいらっしゃり、実際のデータで福島のPRに挑むという、ビジネス観点でリアルなものにできました。しかし、仮に事業化するとしたらまだまだ検討が足りないところがあるので、もし機会があればそこも検証したいですね。

足田　最終発表会の後に福島テレビさんとお話する機会があったのですが、アプリにすごく関心を持っていただいたんです。リップサービスかもしれませんが、事業化の可能性を感じていただいたようなので、もし本当に事業化の機会があるならばチャレンジしたいですね。

──本日はありがとうございました。

[SponsoredContent] 企画・制作：はてな
取材・構成：青山祐輔

さわやかな新緑シーズンをUdemyで駆け抜けろ！新人エンジニアと“学び足し”を応援するソフトウェア開発入門講座特集

Tue, 13 May 2025 10:30:00 +0900

※ Udemyの「初夏のビッグセール」および、はてなによるプレゼントキャンペーンは終了しました。紹介した講座は引き続きUdemyで学習できます。

新緑が深まり新しいチームにも慣れてきた初夏は、これまで重ねてきた知識や経験に加えて新たな学びを足し続けることで、周囲に一歩先んじるチャンスです。新人エンジニアが仕事で困ったことを復習するだけでなく、最新動向を学び足したり新しい領域に挑戦したりといったシニアのモチベーションが高まる季節でもあるでしょう。

はてなニュースでは、オンライン学習プラットフォームUdemyの大きなセールにあわせて講座紹介記事を掲載してきました。2025年5月13日（火）から始まる初夏のビッグセールでは、ソフトウェア開発の基礎力向上に役立つ講座を紹介します。幅広い領域のセール対象講座が1講座1,300円から、最大95％オフで購入できます。

※ この記事は、株式会社ベネッセコーポレーションによるタイアップ広告です。記事の最後にはプレゼントのお知らせもあります。

📖 JavaScriptを完全マスター！エンジニアとしての確かな土台をつくる本格講座
📖 クラウド時代の必修科目、AWSの基本を学ぶ ─ 作って分かるインフラ入門
📖 Javaで体験！ Webアプリの仕組みをゼロから理解
📖 Gitは必須の開発ツール ─ 開発プロセスやスケジュール管理の基礎も
📖 ネットワークについても基礎から入門 ─ コンピュータの基礎・セキュリティの基礎
📖 22日間で学ぶSQL実践講座＋システムアーキテクチャ
📖 生成AIの情報もしっかりキャッチアップ！
📖 英語とビジネスコミュニケーション
🛒 Udemyでは「初夏のビッグセール」を開催中！
🎁 はてなニュースからAmazonギフトカードもプレゼント！
- Amazonギフトカード1万円分プレゼント応募要項

※ 表示している価格は本キャンペーン期間中の価格であり、期間終了後の価格は異なります。紹介した講座名や講座内容は2025年4月28日時点のものです。

📖 JavaScriptを完全マスター！エンジニアとしての確かな土台をつくる本格講座

JavaScriptは、Webページに動きを与え、インタラクティブな体験を創り出すフロントエンド開発の要となる言語です。最近では、サーバー側のバックエンド開発での採用も増えており、さらに、ブラウザ用のゲーム開発や3D表現、AI活用まで、JavaScriptでできることはどんどん広がっています。

Udemyで学ぶJavaScript

超JavaScript 完全ガイド 2025

コース評価：4.4

受講生の数：13,251人の受講生

講師：よしぴー (Yoshipi)

セクションの数: 23 • レクチャーの数: 405 • 総時間: 46時間25分

講座をチェック！

この講座は、そんなJavaScriptを使いこなすために必要な知識をすべて網羅した完全ガイドです。基本的な文法をはじめ、非同期処理やファイル操作などの重要な機能を1つずつ丁寧に説明するとともに、JavaScriptの内部構造についてもしっかり解説されています。

▲ 1つずつ動作を確認しながら、つまずきやすいポイントなども詳しく説明

理解度をチェックして「知っているつもり」を解消

学習を始めると、最初に関数やオブジェクト、クラスなどJavaScriptのコアとなる内容を学んだあと、実践的なWeb開発の要となるDOM操作やイベント処理、さらにはHTTP通信を活用したAPIの連携方法まで幅広く学習します。

また、現代のフロントエンド開発に不可欠なプロミスやfetch APIを活用した非同期処理、アプリケーションの信頼性を高めるためのデータ永続化、モジュール設計の技法など、プロフェッショナルな開発現場で求められる高度な技術についても、体系的に理解を深めていくことができます。

JavaScriptの内部構造も図解で詳しく説明されているので、「内部はこう動いているのか」と改めて理解するきっかけになるでしょう。セクション最後の小テストで自身の理解度を確認しながら学習を進め、JavaScriptエンジニアとしての基礎をバッチリ固められます。

▲ JavaScriptでのDOM操作も図解で分かりやすく解説

時間やレベルにあわせた学び方

JavaScriptをゼロから学びたい方には、セクション1からの「メインコース」がおすすめですが、限られた時間で効率よく学びたい方のために、この講座では最後に「クイックラーニングコース」が設けられています。

また、テーマごとに学習内容が細かく分割されているため、後で「prototypeプロパティはどう使う？」などの疑問が出たとき、知らない単語を辞書で引くように、該当箇所だけをピンポイントで確認するのも簡単です。

▲ クイックラーニングコースは受講後の復習やスキマ時間の学び直しにも最適！

プロフェッショナルなJavaScriptプログラマーとして活躍するために必要な知識がすべて詰め込まれた内容となっており、まったくの初心者なので基礎から学びたいプログラミング未経験者から、既に業務で使っていて知識をさらに深めたい方や、苦手部分を克服してさらにステップアップしたい方まで、JavaScriptに関わる幅広い人におすすめできる講座です。

TypeScript・React・Webアプリケーション開発の基礎講座も

JavaScriptを学習した方の次のステップとして、3つの講座をおすすめします。

超TypeScript 完全ガイド 2025

コース評価：4.5

受講生の数：16,584人の受講生

講師：よしぴー (Yoshipi)

セクションの数: 15 • レクチャーの数: 174 • 総時間: 13時間14分

講座をチェック！

JavaScriptに型システムを追加したTypeScriptについて、さまざまな型の使い方、コンパイラの設定、クラスやインターフェースなどの構文から、Webpackとの連携方法、React、Node.jsまで学べます。サンプルアプリの開発を通して実践的なスキルも身につきます。

コース評価：4.4

受講生の数：30,341人の受講生

講師：【CodeMafia】 WEBプログラミング学習

セクションの数: 22 • レクチャーの数: 264 • 総時間: 26時間50分

講座をチェック！

「初心者でも体系的に学べる」「内容が濃い！」と評判の入門講座です。圧倒的な講座ボリュームながら、難しい概念を画像や用語解説を交えて丁寧に解説。講座内容は最新の情報に合わせてアップデートされています。

Web開発入門完全攻略コース - HTML/CSS/JavaScript. プログラミングをはじめて学び創れる人へ！

コース評価：4.4

受講生の数：46,469人の受講生

講師：中村祐太 Yuta Nakamura, Proglus（プログラス）

セクションの数: 19 • レクチャーの数: 356 • 総時間: 21時間54分

講座をチェック！

こちらはWeb開発を基礎から学びたい方におすすめです。フロントエンドとサーバーサイドの違いも分かりやすく解説。Node.jsやMySQLの基本や、GitHubでのバージョン管理までカバーしたWeb開発の入口として最適な講座です。

📖 クラウド時代の必修科目、AWSの基本を学ぶ ─ 作って分かるインフラ入門

「急にテストサーバー用意してって言われても……」「プログラミングは一通りできるようになったけれどインフラは……」そんな人も多いのではないでしょうか。

Udemyで学ぶAmazon Web Servicesクラウド

AWS：ゼロから実践するAmazon Web Services。手を動かしながらインフラの基礎を習得

コース評価：4.3

受講生の数：92,215人の受講生

講師：山浦清透

セクションの数: 14 • レクチャーの数: 90 • 総時間: 11時間3分

講座をチェック！

本講座は、AWS（Amazon Web Services）の基本サービスを1つずつ実際に動かしながら、サーバー構築やネットワーク設定など、今どきのインフラの基本がしっかり学べます。

仮想マシン（EC2）やデータベース（RDS）などの定番サービスはもちろんのこと、DNS設定（Route 53）・負荷分散（ELB）・ログ監視（CloudWatch）といった、「入門講座では省略されがちだけど、実務でサーバー動かすなら知っておいてほしい」ような知識がしっかりと説明されているのもポイントです。本講座を視聴しながら実際に手を動かしてみれば、自然と「現場で必要なインフラ知識」が一通り身についているはずです。

▲ Webサーバー2台×DBサーバー2台の本格構成も体験できる

分かって作業するから、最速で知識が身につく

サブネットで区切って、ルーティングを設定して、というネットワーク構築の作業は、初学者には迷子になりやすく、分かりにくいものです。本講座では最初に、構築するネットワークの構成と機能をしっかり説明し、その上で、実際のネットワークを設定していくので、きちんと作業の意味を理解し、体系的な知識として身につけることができます。

さらに、「どのような基準でサブネットを分割すればよいか」など、実務の視点からのアドバイスも豊富に含まれており、「これまでAWSをなんとなく使ってきたけれど、本当にこれでいいのかな？」と不安なエンジニアにも参考になることでしょう。

▲ VPC設計のポイントなど、実務で役立つ知識もしっかり解説

ネットワーク構築後は、サンプルとしてWordPressを動作させます。目的はブログを作ることではなく、Webアプリケーションがどのような仕組みに支えられているかを理解すること。そのため、必要な前提知識も1つずつ解説されています。

さらに「運用」の観点から、どのような場合にどのオプションを選ぶとよいのか、なぜそうすべきなのかといった内容も語られており、学習後にも見返して参考にできます。

公開まで体験できるから「できた！」が自信になる

独自ドメインを取得し、DNSを設定し、WebサービスをDBと接続して、インターネットに公開する。これを一人で一通り経験すると、大きな自信につながります。「自分の力でサービスを公開できた」という実感が確かな手応えになり、次の学びへとつながります。

クラウド時代におけるインフラ構築の基礎は、全エンジニアの必修科目。AWSの世界に誰でも自信を持って一歩を踏み出せる、実践的かつ丁寧な入門講座です。

▲ 自分でデプロイしたWordPressを独自ドメインで公開できる

コンテナとLinuxも理解しましょう

エンジニアとしてさらに基礎力アップを目指す方には、次の2つの講座もおすすめです。

ゼロからはじめる Dockerによるアプリケーション実行環境構築

コース評価：4.3

受講生の数：25,534人の受講生

講師：Kazuya Kojima

セクションの数: 10 • レクチャーの数: 91 • 総時間: 6時間28分

講座をチェック！

アプリの動作環境を「誰でも・どこでも・同じように」再現できるDocker。その仕組みを基礎から学び、実際に環境構築できるようになります。AWSと組み合わせて使いたい人にも最適な講座です。

初心者OK！Linux入門：実務で必須のLinuxの知識を網羅

コース評価：4.5

受講生の数：5,350人の受講生

講師：ケンタロウ００

セクションの数: 13 • レクチャーの数: 70 • 総時間: 6時間3分

講座をチェック！

インフラ知識の土台となるLinuxを、初心者にも分かりやすく丁寧に解説。ファイル操作や権限管理、シェルの基本など、実務で必須のスキルを一歩ずつ学べる講座です。AWS学習との相性も抜群。

📖 Javaで体験！ Webアプリの仕組みをゼロから理解

企業システムや業務アプリで長年使われてきたJava。その堅牢性や信頼性は、Webアプリ開発でも大きな強みになります。

Udemyで学ぶサーバーサイドのプログラミング言語

【Java-Webアプリ入門】初級者向け『JavaによるWebアプリケーション開発』入門～図解と解りやすい解説で学ぶ～

コース評価：4.4

受講生の数：3,135人の受講生

講師：【みのるコーチ】たかはしみのる

セクションの数: 18 • レクチャーの数: 112 • 総時間: 10時間16分

講座をチェック！

この講座では、Javaの基礎を一通り学んだ方を対象に、Webアプリの基本とJavaによるサーバーサイド開発のノウハウを丁寧に解説。初学者がつまずきやすいポイントや、Web開発に必要な知識を1つずつ説明しながら、実際にログイン機能を持つサンプルWebアプリを構築します。

Webアプリに興味があり、自分の手で一からアプリケーションを作ってみたい方に、JavaによるWebアプリの仕組みを解説する講座です。基礎的な構造を解説するため、フレームワークには古典的なJSPとTomcatを採用しています。

▲ 最終的に作成するサンプルWebアプリ。ログイン機能もある

はじめてのWebアプリ開発でも安心

Webアプリ開発がはじめての方でも安心して取り組めるように、HTMLとCSSの基本からスタート。フォームや画像、表などを使ってWebページの構造や見た目をコントロールする方法をしっかり学んでから、Javaによるサーバーサイドの処理へとステップアップします。

開発や動作確認に必要なツールはPleiadesを使って一気に導入できるので、初級者でもスムーズに開発がはじめられます。演習問題も提供されているので、「Webアプリを作って動かす」という一連の流れをしっかり身につけられます。

▲ Webアプリの基本構成を把握できる

設計・実装・確認まで一通り体験

サーバーアプリケーションをどのように設計・構築するかといった実践的な開発の進め方まで学べるのも、この講座の魅力の1つです。

例えば、リクエストの受け取りからレスポンス生成までの流れや、サーブレット・JSPの役割分担、さらに画面表示と処理ロジックを分けて構成するMVCモデルの基本を、ダウンロード可能なサンプルコードを使い、ブラウザで動きを確認しながら学習できます。

▲ ブラウザで動きを確認しながら理解できる

Javaを使ってWebアプリの仕組みを理解し、より実践的なプログラミングの楽しさを体感しながら、自分の力で動くアプリを作ってみたい方に試してもらいたい講座です。Javaは多くの現場で採用されており、ここで学んだ知識は将来的に土台となるはずです。サーバーサイド開発の基礎をじっくり学んでいきましょう。

GoやPythonにも挑戦しよう！

サーバーサイドのアプリケーションを構築するプログラミング言語を学びたい方には、次の2つの講座もおすすめです。

【Go基礎入門】Golang基礎入門 + 各種ライブラリ + 簡単なTodoWebアプリケーション開発(Go言語)

コース評価：4.1

受講生の数：7,726人の受講生

講師：M.A EduTech

セクションの数: 23 • レクチャーの数: 218 • 総時間: 20時間23分

講座をチェック！

この講座ではGo言語の基礎の理解からはじめ、シンプルなTODOアプリを作成しながら並行処理の基本を学びます。また、SQLを用いた簡単なデータベース操作の基礎、ユーザー登録・ログイン・ログアウトなどのWebサービスでよく使われる機能、データのCRUD処理の実装についても解説されています。

現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル

コース評価：4.4

受講生の数：142,301人の受講生

講師：酒井潤 (Jun Sakai)

セクションの数: 23 • レクチャーの数: 291 • 総時間: 28時間59分

講座をチェック！

Pythonに興味がある方にはこちらの講座がおすすめです。入門編であるPython3の基礎からはじまり、データベース操作、Web開発、インフラ自動化、並列処理、テスト、暗号化、グラフィック、データ解析、キューイングシステム、非同期処理など、アプリケーション開発に役立つ応用技術まで、幅広く学べます。

📖 Gitは必須の開発ツール ─ 開発プロセスやスケジュール管理の基礎も

Udemyで学ぶGit

Git：もう怖くないGit！チーム開発で必要なGitを完全マスター

コース評価：4.4

受講生の数：72,074人の受講生

講師：山浦清透

セクションの数: 11 • レクチャーの数: 68 • 総時間: 5時間54分

講座をチェック！

Git初心者が安心して学べるように、図解と実践を組み合わせた丁寧な構成が特徴の講座です。基本操作やコマンドだけでなく、Gitが内部でどのようにデータを管理しているかにも触れているので、「なぜその操作が必要かまで理解できる」と受講生からも高評価です。

実際に手を動かしながら学べるスタイルで、プロジェクト管理やチーム開発に役立ちます。曖昧だったコマンドへの苦手意識が払拭できたという声も多く、初学者から再学習を目指す人まで幅広くおすすめできる内容です。

現役シリコンバレーエンジニアが教えるアジャイル開発

コース評価：4.3

受講生の数：25,837人の受講生

講師：酒井潤 (Jun Sakai), Yuko Sakai 酒井祐子

セクションの数: 25 • レクチャーの数: 81 • 総時間: 8時間46分

講座をチェック！

【超入門】もう仕事でパンクしないために学ぶスケジュール管理の基礎～プロジェクトメンバ編

コース評価：4.1

受講生の数：6,997人の受講生

講師：佐藤幸介, 西村信行 Nobuyuki Nishimura

セクションの数: 8 • レクチャーの数: 26 • 総時間: 2時間8分

講座をチェック！

📖 ネットワークについても基礎から入門 ─ コンピュータの基礎・セキュリティの基礎

Udemyで学ぶネットワーク

ネットワークエンジニアを目指す初心者はここから始めよう！「ゼロから学ぶネットワーク基礎」豊富な図解で徹底解説

コース評価：4.2

受講生の数：56,929人の受講生

講師：Hisashi Wakisaka

セクションの数: 16 • レクチャーの数: 133 • 総時間: 6時間27分

講座をチェック！

通信モデル、IPアドレス、Ethernet、VLAN、ルータ、スイッチなど、ネットワークの基礎を標準技術に沿って体系的に学習できる講座です。図解による分かりやすい説明と確認テストで理解を深められます。内容ごとに細分化された短いレクチャーで、スキマ時間に少しずつ学習できます。

「専門用語が多くて挫折した経験がある」「独学では不安」「これまで資格取得のためにしか勉強しなかった」といった方も、本講座でネットワークエンジニアとしての基礎を固めることができます。

応用情報技術者試験で学ぶコンピュータの基本

コース評価：4.2

受講生の数：1,313人の受講生

講師：たにぐちまこと（ともすた）

セクションの数: 14 • レクチャーの数: 114 • 総時間: 14時間4分

講座をチェック！

コース評価：4.4

受講生の数：3,657人の受講生

講師：株式会社CODOR （大橋亮太）

セクションの数: 31 • レクチャーの数: 492 • 総時間: 9時間8分

講座をチェック！

📖 22日間で学ぶSQL実践講座＋システムアーキテクチャ

Udemyで学ぶSQL

【22日間で学ぶ】SQL文、分析関数、テーブル設計、SQLチューニングまでMySQLで覚えるSQL実践講座

コース評価：4.4

受講生の数：13,594人の受講生

講師：NAOKI MATSUMOTO

セクションの数: 24 • レクチャーの数: 129 • 総時間: 18時間17分

講座をチェック！

非エンジニアも注目！ SQLの基礎を徹底解説します。「分かりやすい」「説明がスムーズで頭に入りやすい」と受講者からのコメントが多く寄せられる人気の講座。図解や演習問題、テストなどアウトプットも豊富で記憶が定着しやすい工夫が随所に見られます。

「チューニングや実行計画まで丁寧に学べる」「現場で役立つ具体例が多い」と実務を見据えた構成も人気の理由です。22日分の講座スケジュールは、じっくり学びたい人に納得のボリュームです。

REST WebAPI サービス設計

コース評価：4.2

受講生の数：17,183人の受講生

講師：津郷晶也, Growsite, Inc.

セクションの数: 8 • レクチャーの数: 58 • 総時間: 5時間46分

講座をチェック！

【入門】システム要件定義と基本設計（実践ワークで理解する上流工程の進め方）

コース評価：4.3

受講生の数：32,058人の受講生

講師：多森康二, 株式会社デジサク

セクションの数: 6 • レクチャーの数: 64 • 総時間: 4時間42分

講座をチェック！

📖 生成AIの情報もしっかりキャッチアップ！

Udemyで学ぶ生成AI

【2025】生成AI講座(ChatGPT,Pro,プロンプトエンジニア,Gemini,Claude,Copilot等)

コース評価：4.1

受講生の数：3,698人の受講生

講師：NAOKI MATSUMOTO

セクションの数: 17 • レクチャーの数: 138 • 総時間: 14時間14分

講座をチェック！

「今」学ばないと大きな差がでる「AI活用」。この講座では、実務に生かせるAIの活用スキルをゼロから学べます。ChatGPTやCopilot、Claudeなど最新の生成AIツールの特徴を理解し、目的に応じた使い分けができるようになります。

効果的なプロンプト設計を習得することで、資料作成、アイデア出し、簡単なコーディング支援までさまざまな業務の効率化が期待できます。AI技術の進化に対応しながら生成AIを使いこなし、仕事の生産性を高めていきましょう。

Cline(旧ClaudeDev)/Roo Code(旧Roo Cline)で始めるAI駆動開発入門

コース評価：4.1

受講生の数：852人の受講生

講師：経知神草

セクションの数: 10 • レクチャーの数: 13 • 総時間: 1時間43分

講座をチェック！

みんなのAI講座ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習【2025年最新版】

コース評価：4.3

受講生の数：96,233人の受講生

講師：我妻幸長 Yukinaga Azuma

セクションの数: 10 • レクチャーの数: 67 • 総時間: 10時間7分

講座をチェック！

コース評価：4.4

受講生の数：924人の受講生

講師：神川陽太, 一般社団法人AICX協会

セクションの数: 8 • レクチャーの数: 26 • 総時間: 2時間6分

講座をチェック！

📖 英語とビジネスコミュニケーション

Udemyで学ぶ英語

英語の苦手なITエンジニアの英語ライティング

コース評価：4.4

受講生の数：2,322人の受講生

講師：Jun (K. Kitaura)

セクションの数: 7 • レクチャーの数: 25 • 総時間: 1時間1分

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SlackやGitHub、Backlogなど日常的に仕事で使うツールでの英語ライティングに悩んでいませんか？この講座は英語を使い慣れていないエンジニア、忙しくて学習が続かない人のためのコンパクトな英語ライティング講座です。英文メールやチャットの書き方からチェックツールの活用法、スキマ時間で英語力を上げる勉強法を紹介します。

英語での業務経験が豊富な講師がまとめた実践的なテンプレート付き。仕事で使えるフレーズをたくさん学べる講座です。

エンジニアのためのプレゼンテーション講座ー今より何倍も伝わるオリジナルプレゼンメソッド

コース評価：4.4

受講生の数：4,413人の受講生

講師：しゅうマナビジネス

セクションの数: 8 • レクチャーの数: 105 • 総時間: 11時間26分

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エンジニアのための「コミュニケーション」講座

コース評価：4.2

受講生の数：11,346人の受講生

講師：津郷晶也, Growsite, Inc.

セクションの数: 10 • レクチャーの数: 32 • 総時間: 1時間40分

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ソフトウェアが自動車を創る ── HondaのSDVを支えるクラウドネイティブな「ものづくり」のスペシャリストたち

Mon, 31 Mar 2025 18:00:00 +0900

自動車業界は現在「100年に1度の変革期」にあると言われ、SDV（Software Defined Vehicle）という考え方が注目されています。SDV、すなわち「ソフトウェアによって定義されるクルマ（Vehicle）」の実現により、搭載されるソフトウェアを後から追加・改善することで自動車を継続的に進化させることが可能になります。

SDV実現に必要なのが車両と外部を接続するコネクテッド技術です。技術革新に挑戦するHondaではこの分野でも、日本において専用の車載通信モジュールを主体とする『Honda CONNECT』を2020年に開始し¹、その後の新型車・フルモデルチェンジ車に順次搭載しています。ここで注目されるのが、車載モジュールと接続するサーバーサイドのソフトウェア技術です。

例えば、スマートフォンからクルマを操作する。自動運転の地図を更新する。そのようなドライバーに役立つサービスがサーバーサイドで動作しており、その構築を手掛けるのがコネクテッドソリューション開発部（CSD）です。

今回は、そのサービス基盤をクラウドネイティブに設計・開発するソリューションアーキテクトグループの竹原洋三さん・川崎仁嗣さん・元木康貴さんの3人に話を伺いました。それぞれIT業界出身の知見を生かして、ソフトウェアの力で自動車のあり方を変革しようとしています。

※この記事は本田技研工業株式会社によるタイアップ広告です。

コネクテッドの基盤を提供しつつ指針を示すチーム
スマホアプリとクルマはどうつながっているのか？
クルマを後から進化させるには？
AWSのマネージドサービスを積極的に活用
ソフトウェア開発者としての働き方と知見の共有
ソフトウェアの力で「ものづくり」に貢献する仕事
- 🚗 Hondaではソフトウェアエンジニアを積極募集中 💡

コネクテッドの基盤を提供しつつ指針を示すチーム

── 早速ですがコネクテッドソリューション開発部のソリューションアーキテクトグループの皆さんは、Hondaの中でどのような業務を担当されているのでしょうか。

竹原：
まずコネクテッドソリューション開発部では、社内のコネクテッドに関する案件についてその開発と運用を手掛けています。その中でも私たちソリューションアーキテクトグループは上流設計の課題や、新しい技術の調査にアサインされるチームです。

私たちの業務の屋台骨になっているのがクルマにつながるサーバーで、これは大きく3つあります。1つがコネクテッドサーバーで、モバイル端末などを使ってクルマを遠隔操作するようなときに活用されるお客様寄りのサーバーです。

もう1つがOTA（Over The Air）で、スマートフォンなどと同じように無線通信を使って車載ソフトウェアをアップデートするサーバーですね。最後の1つが、いわゆる自動運転などの先進運転支援システム（ADAS：Advanced Driver-Assistance Systems）をサポートするサーバーです。

今回、グローバルコネクテッドサーバーから元木、OTAから川崎、グループリーダーである私の3名が来ています。

竹原洋三

同グループリーダー
大手電機メーカーでのカーナビ開発とスマホ連携開発の経験を経て、自分でデジタルサービスを創るため2013年にHonda入社。ハードウェアとスマホアプリの経験を活用しつつ、サーバー開発に領域を拡大。Honda初のAWSをフル活用したマルチリージョンコネクテッドサーバーを企画・開発。コネクテッドカーのグローバル化に貢献した。さらに2021年から2024年まで北米駐在を経て、グローバルに業務を展開中。

── コネクテッドを利用するプロダクト、例えばクルマの遠隔操作アプリに対してインフラを提供するチームだけではないということですよね。

竹原：
その側面もありますが、SDVによるソフトウェアシフトは自動車の設計や作り方、サービスを含めたビジネスモデルを変える動きです。自動車業界の変革に対してHondaはどのようにやり方を変えていくかを、クラウド側から提案する役目があります。

例えばリコール対応などで車載ソフトウェアを更新しなければならないとき、これまでのようにお客様のお時間を頂き、クルマをディーラーに持ち込んで書き換えさせて頂く必要がありました。これをOTAで代替することはありますが、そうした複雑な要件をシステムに落とし込むことはかなり難しいですね。

さまざまな部署がコネクテッドで実現したいこと全てを実装すると統一性を欠いたシステムができてしまいますから、私たちはシステムの観点からプロダクトのオーナーである他部署に対して「こうやればできる」とか「こうあるべきだ」という提言をしています。

── なるほど。インソースとして社内の各部署にコネクテッドのあるべき姿を伝えて、それに沿ったプロダクトの提案・設計までを含めて担当しているわけですね。

スマホアプリとクルマはどうつながっているのか？

── 担当されている具体的なプロジェクトの話をお聞きしたいのですが、まずコネクテッドサーバーの役割や構成について教えてください。

竹原：
クルマがつながるネットワークの先にコネクテッドサーバーがあり、まず世界全域で共通のGTC（Global Telematics Center）サーバーが配置されています。実際にはクラウド上でアメリカ・日本・欧州などのリージョンごとに別々のインスタンスが起動して、その先にある各国の現地法人が運営するRTS（Regional Telematics Server）サーバーと一緒にサービスを提供しています。

── グローバルと地域を分けることで、アプリやサービスの地域差を吸収するイメージですね。アプリからクルマまではどのようにつながるのでしょうか？

元木：
地域のモバイルアプリはRTSに接続します。直接GTCというケースも一部ありますが、アプリがRTSに接続して、RTSがGTCのAPIを呼び出し、GTCがコマンドを送ってクルマを操作するのが現在では主流のパスです。

この構成になっていることで、アプリ側からも車種による違いをあまり意識しないですむように、GTCが抽象化したAPIを用意しています。

AWS（Amazon Web Services）の世界7リージョンで、CloudFormationなどの技術を利用してマルチリージョンデプロイを実施することで、同じGTCのソフトウェアが起動できるようにしています。

元木康貴さん

同グループ主任
公共系のSIerを経て、自社プロダクト開発と新しい技術への挑戦のため2020年にHonda入社。2021年にコネクテッドCCoEにメンバーとして参画。2023年から次世代コネクテッドプラットフォームの企画開発を推進する。

── コネクテッドサーバーの構築を通して挑戦ややりがいを感じる仕事は何でしょう。

元木：
一般的なソフトウェアエンジニアから見て特殊なところとしては、やはり車両というハードウェアがあるところです。車両ごとにできることも違っていて、車種によって機能が違っていたり、車種が同じでも世代が違えば全然変わっていたりします。

そうした車両ごとの制約を踏まえつつ、ソフトウェアやプラットフォームとしてはどんどん進化していかないといけない。それを両立させることが、私たちのようなコネクテッドのアーキテクトには一番チャレンジングで、やりがいのある仕事になります。

── 例えばもっと手軽なスマートフォンなどは毎シーズンのように新製品が出て、それにシステムが対応していきますが、そういった形をイメージするとよいでしょうか。

元木：
車両は走行するハードウェアですから安全に関わる制約もありますし、スマホ以上に長く利用されるものなので古いモデルも扱えなければいけない。そうした要素も含めてチャレンジングだということは言えるかもしれません。

── そうすると古い車種に新しい機能を追加することも必要になってくるわけですね。

川崎：
昔の車載モジュールは本当に必要な機能しか実現できなくて、そもそもアップデートする余地がありませんでした。しかし、最近では事前に十分な性能を持たせることで、後から機能を追加できるようになっています。スマホのように、ソフトウェアの力で継続的に進化するクルマがこれから現れます。

川崎仁嗣さん

同グループ主任
大手携帯通信事業者を経て、100年に1度と言われる大変革期の自動車業界にて新たな挑戦をしたく、2021年にHonda入社。入社当初から一貫してOTAのクラウド側プロダクトを担当。2023年から次世代OTA向けクラウドプラットフォームの企画開発推進を担当。

クルマを後から進化させるには？

── 進化するクルマという話が出ましたが、これはOTAの領域になりますね。

川崎：
はい。竹原が説明したようにクルマにつながるサーバーにもいくつか種類がありますが、私はOTAと呼ばれる、車両ソフトウェアの更新に関わるサーバーと、そのシステム周りのソリューションとアーキテクチャ設計を担当しています。

OTAのシステムは、元木が述べた情報コンテンツやアプリのサービスを提供するコネクテッドサーバーとは別に構築しています。OTAサーバーもクルマから直接つながるのでグローバルな存在で、GTCとは異なりグローバルに対して1リージョンで運用しています。

── 自動車のソフトウェアを出荷後にアップデートするにはこれまで物理的な作業が大変でしたが、現在ではクラウドからダウンロードとインストールが可能になっているわけですね。現状、OTAではどのようなソフトウェアを更新しているのでしょうか。

川崎：
不具合対応については、Hondaは全てOTAで実施する方針になっています。これまでのモデルでもOTAは入っていて、例えば2020年モデルの「レジェンド」から自動運転の不具合対応やリコール対応にも利用できるようになっています。

そしてこれからは機能拡張やサービスの更新などにも対応します。Honda 0（ゼロ）シリーズから機能アップデートが配信されるようになり²、スマートフォンのアップデートと同様に通知がユーザーに届き、許諾に同意すれば自動的に書き換わります。

社内では「後から進化」などと呼ばれていますが、OTAを開発している私たちだけではなく全社的に取り組んでいます。

── OTAにおいてチャレンジングなことは何でしょうか？

川崎：
OTAではサーバーを構築するだけではなく、車両の構成管理も行っています。このモデルの部品であればソフトウェアのアップデートが必要だけど、これは必要ではない、といったことを部品表をもとに管理しなければいけません。

そのため部品を作る工場やサービス保証しているアフターセールスの部門など関係者が多くなることは大変ですが、逆にそれだけ大きな仕事でもあるので、全部をまとめて最後に正しく動作したときの達成感はかなり大きいですね。

── リコール対応も含むということは、法規的な理解も必要になりますね。

川崎：
そうですね。OTAサービスを搭載する車両には、メーカーの開発体制や車両側の機能要件など法律³で定められた基準があります。セキュリティ要件や安全基準を満たしていない車両は、国の認証を得ることができません。

従来では車両本体の安全性が基準でしたが、OTAシステムではサプライチェーン全体のセキュリティ要件や組織体制も求められますから、それに沿った開発を行っています。

また、ソフトウェアアップデートのトレーサビリティも求められるので、全ての履歴やログを記録し、データ消失を防ぐための対策を講じています。

AWSのマネージドサービスを積極的に活用

── AWSでクラウド構築している話が何度か出ていますが、もう少し詳しくお聞かせ頂けますか。AWSはいつから利用されているのでしょうか。

竹原：
2013年ごろです⁴。コネクテッド事業を全世界に広げるためにクラウドの検討を始めました。クラウドがまだそれほどメジャーではなかったこともあり、少ない選択肢の中で要件を満たせるサービスがAWSでした。

── Hondaでは、その前から独自のナビゲーションシステム「インターナビ」でいち早くプローブカー（自動車の走行情報を集約するシステム）の機能を実現されていましたね。

竹原：
オンプレミスだったインターナビをベースに、グローバル展開を目指していち早くクラウドの活用を決定し、2015年にサービスを展開しました。このような迅速な実現にはオンプレミスではなく、クラウドのスケーラビリティがなければ無理だろうと考えました。

── どのようにAWSの活用を広げていったのでしょうか。

竹原：
最初は東京リージョンだけで構築しましたが、かなり改善の余地があるシステムでした。それをAWSと一緒に、次の世代、次の世代と改善していく中でマネージドなコンポーネントの利便性に注目しました。例えばAmazon API GatewayやAWS Lambdaなどが登場してきたときも、いち早く導入を決定してきました。結果、安定性は劇的な改善を見ることができました。

オンプレミスのサーバーをただクラウドに移管するのではなくクラウドネイティブな構成にしたいという私たちのニーズと、AWS側の「これが必要だろう」というシーズが合致して、とてもタイムリーに構築できたという経験があります。

── コネクテッドでもOTAでも世界の複数のリージョンで同じソフトウェアをグローバルに動作させるという話でしたが、工夫されていることはありますか。

元木：
そうですね。同一構成によるインスタンスを、リージョンごとに安定して稼働させなければなりません。機能変更などがあれば、テスト環境での試験から本番環境へのデプロイまで、迅速かつ正確に行う必要があります。

我々のサーバーは竹原が話したAmazon API GatewayやAWS Lambdaをはじめ、AWS IoT CoreやAWS Fargateなど多くのコンポーネントから構成されており、またリージョンによって異なるパラメータで稼働させています。これら全てを手動管理するのは現実的でないため、AWS CodePipelineなどを活用したCI/CDの自動化を行っています。

構成もAWS CDK（Cloud Development Kit）を使って、コードで管理・構築しています。

── OTAのサーバー構築についても教えてください。

川崎：
OTAサーバーはコネクテッド技術でも特殊な役割を持ち、ソフトウェア更新をオンデマンドで処理する必要があります。サーバーインスタンスを常時稼働させる必要はありませんが、リクエスト発生時に即座に処理を開始できなければいけません。そこでイベント駆動型のAWS Lambdaを活用し、サーバレスのアーキテクチャで構築しています。

リコールの場合などは対象車両ごとの一斉更新となるため、トラフィックが集中する可能性があります。回線やサーバーの負荷なども考えなければならず、Lambdaのようなサーバレスの仕組みは不可欠ですね。

── ほかに自動車特有のAWSコンポーネントの使い方はありますか？

竹原：
テレマティクスサービスの車両データのやりとりに使用できるAWS IoT Coreも、リリースされたときにすぐ使い始めました。デバイス間の通信において軽量でセキュアな通信ができるMQTT（Message Queuing Telemetry Transport）も、コネクテッドカーとの親和性が高いプロトコルだと思います。

これもプロダクト側からクルマとの迅速な通信の要望があり、HTTPよりもMQTTを利用した方が適していると判断し、私たちから提案した経緯がありますね。

元木：
今後のクラウド利用という点では、車両の開発を全てクラウド上の仮想空間で行えるサイバーフィジカルシステムを作ろうとしています。DPG（Digital Proving Ground）という取り組みですが、車両の各ECUのソフトウェアをクラウド上で動かし、1台の車両を再現します。

── それが実現すると本当に車両のソフトウェア開発が可能になりますね。

お話を伺っていて、AWSでリリースされる最新のマネージドサービスをいち早く活用したりトライしたりできることも、Hondaならではの魅力だと感じました。

ソフトウェア開発者としての働き方と知見の共有

── システムの設計と構築が業務の中心になっているかと思いますが、自身でコーディングなどはあまりされないのでしょうか？

元木：
現在コーディング作業などは協力企業にお願いすることが多いです。ただ実装も分かっていないと、最適なアーキテクチャの検討やパフォーマンスの最適化などは難しく、仕組みに対する理解と俯瞰的な視点のバランスが求められます。

川崎：
OTAで配信したソフトウェアが正しくインストールされて動作するかを、海外に出張してチェックすることもあります。現地で不具合やミスが見つかればその場で検証環境のソースコードを修正して、その結果を開発ベンダーにフィードバックすることもあります。

── 確かに自動車メーカーですから実環境での開発や検証も必要になるのですね。

川崎：
新しいソフトウェアをテストするときにシミュレータやモデルベースで検証することもありますが、ときには実車を使ったテストや、テストベンチ（作業台）で検証する必要が発生して、栃木の開発拠点で作業することもあります。

── 皆さん前職はIT業界ですが、自動車の開発に関する知識は入社されてからキャッチアップされたのでしょうか。

竹原：
CSDの中途採用メンバーはほとんどがIT業界からの転職です。そのため自動車の設計や、業界のプロセス、ゲートと呼ばれる工程ごとの進捗管理は、全く新しい領域の知識です。そこで我々の部門では専門技術の教育・研修システムなどを用意して、すぐにキャッチアップできるようにしています。

さらにコネクテッドやソフトウェアシフトは全社で取り組んでいるミッションなので、さまざまな部署から「こうしたことは実現できないか？」と相談を受けることも多いです。幅広い経験や知識がある仲間に恵まれているので、こちらから逆提案していくこともあります。入社前に自動車業界での経験がなくても十分に仕事ができますね。

── 開発言語も一般的なものを採用しているのでしょうか。

元木：
とくにこれと決まったものはありませんが、AWSのマネージドサービスとの親和性からPythonやTypeScript、そのほかにはJavaなどをよく使っています。

── 先ほど自動車のセキュリティ要件という話がありましたが、構築するAWSなどクラウドのセキュリティ要件も大切になりますね。

竹原：
開発に必要なセキュリティやガバナンスは、クラウドCoEによるクラウド管理体制を導入して共通のガードレールがあり「知らないうちに誰かがS3を全公開にしていた」ということは起きないようになっています。

── クラウドCoE（Center of Excellence）ということは、クラウド戦略に必要な知見や経験を持ってそれを担っている方がいるわけですね。

元木：
はい。私はコネクテッドサーバーを開発しながら、CCoEとして部内のクラウドソリューションを推進する役目も担っています。

私たちの組織はいま中途の方を採用して急激に大きくなっているので、新しく入ってきた方を含めて安全に開発できる最低限のガードレールは共通で敷いていますね。

川崎：
AWSのアカウントはプロダクトごとに別々ですが、セキュリティのために必要な設定はそれほど変わらないですね。CCoEのガイドラインでこれまで個別に準備していたセキュリティ要件が共通化され、削減できた工数もあります。

元木：
ガードレール以外でも、コネクテッドのプラットフォームにおけるクラウド設計のベストプラクティスやアーキテクチャパターンなどをナレッジ化して共有しています。

プロダクトごとに検討すると時間がかかるような知見、例えばAWSでいうとコンピューティングサービスであるLambdaとFargateをどう使い分けるかなどを、ナレッジとして展開しています。設計の工数を大きく削減できたプロダクトがあるとも聞いています。

ソフトウェアの力で「ものづくり」に貢献する仕事

── 最後に、自動車業界でやってみたいと思っているITエンジニアの方にメッセージがあれば、それぞれお願いします。

元木：
私はSIer出身ですが、Hondaの最大の魅力は自分たちのプロダクトを多くのエンドユーザーに届けていることです。ただ要求されたものを作るのではなく、自らプロダクトを良くしていける喜びがあります。また、何百万ものユーザーが利用するプラットフォームづくりやその意思決定に関われる点も、私たちの仕事の大きな魅力です。

川崎：
通信事業者は基本的に国内市場のための機器やサービスを手掛けますが、Hondaはグローバル企業なので世界で活躍ができる点が魅力です。自分たちが手掛けたシステムやプラットフォームがワールドワイドに展開される。海外出張を通じて現地のエンジニアとも協力しながら仕事ができる。海外志向のある人にも面白い職場だと思います。

竹原：
時代は確実にSDVに進んでいます。自動車の機能や価値が、ソフトウェアやサービスの側面から評価されることになります。自動車本体の性能だけでは完結せず、クラウドや外部サービスと連携しながら製品を作っていく流れがあります。

その意味で、ソフトウェア開発の能力を持ちつつ「ものづくり」にも興味ある人が活躍できる領域です。クラウドアーキテクチャと次世代のクルマづくりに貢献できる仕事です。

── まさに次世代のソフトウェアで定義されるクルマそのものを作っていくことになる方々がここにいるのだなと感じました。興味深いお話をありがとうございました。

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興味のある方は下記のサイトからご応募ください。

Hondaグループキャリア採用サイト

Hondaのソフトウェア開発に興味があるなら、ぜひこの3月に開設されたテックブログや、内製化チームによるQiitaもご覧ください。

Hondaテックブログ

本田技研工業株式会社 (Honda) - Qiita

[タイアップ広告] 企画・制作：はてな
取材：中尾真二
撮影：関口佳代

参考：Honda公式サイト「新世代コネクテッド技術 Honda CONNECT」↩
参考：Honda Stories「【5分で読み解く】Honda 0シリーズが切り開く移動の新たな可能性」↩
例えば、国連のUN-R155（サイバーセキュリティ）やUN-R156（OTA更新）があり、国内では「道路運送車両法」改正により型式指定要件にサイバーセキュリティとOTA要件が追加された。↩
参考：TECH PLAY Magazine「Hondaが取り組むAWSアーキテクチャ刷新の変遷、モビリティ・グローバル・サービスをつなぐスケーラブルな構成とは」↩

「さくらがやらねば誰がやる」。さくらインターネットが「さくらのクラウド検定」に込めた熱い思い

Tue, 25 Mar 2025 10:30:00 +0900

デジタル人材の育成を目的に、さくらインターネットが2024年4月に設立を発表し、同年9月に初回試験を実施した「さくらのクラウド検定」。デジタル技術の基礎からクラウド技術の枢要までカバーする技術領域の広さで、話題を集めています。

IPA（情報処理推進機構）が主催する「情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験」をはじめ、IT業界でさまざまな資格制度が展開される中、こうした検定制度を新たにつくったねらいはどこにあるのか。

そして作問のプロセスでどのような試行錯誤があったのか。

同社の前佛雅人さんと戸倉大輔さんにお伺いしました。

※この記事は株式会社さくらインターネットによるタイアップ広告です。

「さくらのクラウド」の機能とともにデジタル技術の基礎を学べる、2つのメリット
暗記力ではなく実践力を問う「運転免許」のような検定に
「国産クラウドサービス事業者」としての矜持
- 🔗 関連記事：さくらインターネットのその他の活動もチェック👇

「さくらのクラウド」の機能とともにデジタル技術の基礎を学べる、2つのメリット

── まずはお二人の現在のお仕事と、これまでの経歴を教えてください。

前佛雅人（ぜんぶつ・まさひと）
ES本部教育企画部

前佛　ES本部という、一般的な会社の人事部にあたる部署で、社内教育や人材育成に関する制度設計、計画の立案に携わっています。

専門領域はLinuxサーバの運用や監視で、データセンターでの運用サポート業務もトラブル対応を含め、一通り経験しました。

また、エバンジェリストとして活動していた時期もあり、オープンソースに関わるブログの執筆や雑誌への寄稿、Dockerにまつわるドキュメントの翻訳なども行っています。

戸倉大輔（とくら・だいすけ）
テクニカルソリューション本部

戸倉　テクニカルソリューション本部という、我々のサービスを広く一般の方にもお使いいただけるようなトレーニング体制の構築をミッションの一つとする部署で、主に社外の技術支援を行っています。

過去にサーバーエンジニアとして10年以上、システムの設計・構築に携わり、現職の前の部署ではセールスエンジニアとしてお客様向けのサービスの紹介や勉強会も主催してきました。

── 社内・外の「教育」に携わる部署が連携して「さくらのクラウド検定」が立ち上がったわけですね。そもそも、検定を作るというアイデアはどんなところから生まれたのでしょう？

戸倉　教育にまつわる施策の「効果測定手段」の一つとして、検定というアイデアが持ち上がりました。

前佛　これまで、さくらのクラウドを使っていただいているパートナーや顧客の皆様のスキルや知識を証明する手段がなかったのですが、検定というスタイルであれば、それが実現できるだろうと。

もちろん、これから新たにさくらのクラウドを使っていただく方にも活用いただけると考えました。学習の成果を本人が把握できる仕組みがあれば、使うモチベーションにもつながりますから。

戸倉　あと、さくらのクラウドはガバメントクラウド*1として条件*2付きで認定されており、デジタル庁が要求する機能要件の中に「トレーニング体制と資格制度の構築」が含まれていたことも背景の一つです。

── IT業界の検定試験といえば、IPA（情報処理推進機構）が主催する「情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験」などが有名ですが、それとはどのように違うのでしょうか？

戸倉　さくらのクラウドの機能を知っていただきながら、デジタル技術の基礎を学んでいただけるという、2つのメリットがあるところです。インターネットの仕組みやソフトウェアとハードウェアの関係性などの「基礎」からきちんとステップを踏んで学びながら、クラウド技術について理解を深めていただけるような設計になっています。

── とはいえ、「さくらのクラウド検定」はさくらインターネットが主催する初めての検定試験ですよね？サービス設計にあたって試行錯誤された部分も多かったのでは。

戸倉　そうですね。他社の事例やインターネット上の情報、高校の必修科目となっている「情報I」の内容も参考にしながら、メンバーの間でディスカッションを重ねました。

そもそも、この検定はエンジニアだけではなく、学生さんからリスキリングを目指す社会人まで、対象が幅広く設定されています。だからこそ、基礎から順序立てて理解していただく必要があると感じ、まず初めに「デジタル技術の基礎」「さくらインターネットのサービス」「さくらのクラウドのアーキテクチャ」という三章構成からなるシラバスを作り、それぞれに対応した問題を作成していきました。

── 理解を深めるために問題を体系化しようという意思を感じます。検定の問題を完成させるのに、どれくらいの期間がかかったのでしょう？

戸倉　新たな検定制度を設けるというプレスリリースを発表したのが2024年4月で、その5か月後には初回の検定を実施することが決まっていましたので、実質的には半年ほどかもしれません。

── では、検定の問題作成にかかりきりの時期もありましたよね。

戸倉　そうですね。前佛や私を含む4人のメンバーでそれぞれ分野を決めて問題案を作成し、互いにレビューしていくような形で進めたので、決して一人で抱え込んだわけではないのですが、夢に出てくることもありました。夜、寝床に入って目をつぶると、「あ、こういう選択肢にしたほうがいいな」と思いついたり……。

暗記力ではなく実践力を問う「運転免許」のような検定に

── 具体的な問題作成のプロセスについても掘り下げたいのですが、特に難しかったポイントはありましたか？

戸倉　選択肢の作り方でしょうか。基本的に四択の問題なのですが、間違っていることが明らかな選択肢ばかりでは、簡単過ぎて解き甲斐が薄れてしまいます。その意味で、前佛の作成した問題は「引っかけ方」が工夫されていて、とても勉強になりました。

前佛さんの作成した問題

── 「どう引っかけるか」もポイントになるんですね。

戸倉　そうですね。一方で、あまりに奇をてらうような問題もまた、避けるべきだと思っています。例えば、さくらのクラウドの仕様の細かい部分ばかりを問うような検定では、果たして受ける意味があるのか、と思われてしまうかもしれません。きちんと学んでほしい基礎を網羅的に反映できるよう意識していました。

前佛　この検定は単純なクイズではなく、あくまで実践につなげていただくことを企図しています。だからこそ自分は、さくらのクラウドを使っている方であれば分かるような、いわば「こういう場合にこの技術をどう活用するか」という“現場力”を問う視点を問題作成時に意識していました。

同時に、先ほども触れましたが、さくらのクラウドに特化したベンダーロックイン的な内容になっていないか、サーバやネットワークの一般的な知識があれば解ける汎用性があるか、ということも重視していました。

戸倉　問題の内容は、現在も細かくマイナーチェンジを加えています。これまでに検定を2回実施する中で正答率が低い問題、逆にほぼ全員が正解できる問題などの傾向が見えてきました。そうした問題は問題文や選択肢を調整しながら、より本質的な理解度をはかれるよう改善しています。

── なるほど。お二人それぞれに、何か思い入れのある問題はありますか？

戸倉　パブリッククラウドに共通の、オートスケールという機能*3に関する問題でしょうか。セールスエンジニア時代に、お客様向けの勉強会で紹介したり教則動画を作成したりしたこともある、個人的に思い入れのある機能です。

前佛　私は、データセンターに関する問題ですね。特に、データセンターのセキュリティ面には必ず触れなくてはならないと思っていたので、出題方法と選択肢にとても悩みました。

── 「触れなくてはならない」と考えたのはなぜでしょう？

前佛　「現場力を問う」という検定の趣旨にも関係してくるのですが、何かを動かすためのノウハウだけでなく、その背景にある技術や仕組みも含めて学んでほしい、と考えたからです。

車にたとえるなら、ペダルを踏めば進む、という動作方法やカーナビの指示を理解する能力だけでなく、エンジンや駆動系の仕組みも知ってほしいわけです。

車の運転に限らず、トラブル対応にあたっては技術の背景やその技術を支える仕組みまで知っておく必要があります。

少し話がそれますが、僕は実家が稲作農家だったので田植え機やコンバインを運転できます。でも、故障しても自力では修理できないんですよね。これは農機具の仕組みを知らないから。

同じように、クラウド環境上でボタンをポチッと押してできあがったものを指示に従って動かせるだけでは、現場で活用できない。むしろ、クラウドがなくてもネットワークの環境を自力で組めるようなアーキテクト的な要素や障害対応力こそ、現場で必要なものだと思います。

── 日々の仕事に追われていると、目の前のことをこなすのに精一杯でなかなか基本的なところを学ぶ時間がなかったりします。検定を一つのきっかけにして、そういったところに目を向けられるといいですね。

戸倉　そうですね。こうした機会が一つあると、自分の知識を見つめ直すきっかけにもなるのではないかと。もちろん、エンジニアの方にとっては既知の内容も含まれていますが、体系的に学んでいただくことで新たな気付きも得られるように思います。

── その意味では、検定で満点を取ると、コンピュータやクラウドの仕組みを人に分かりやすく説明することもできそうですね。

前佛　はい。特に最近の10代、20代の若い方は、物理的なサーバを触ったことも見たこともない方が少なくないので、自分が扱う技術の裏側まで知ってほしい、というメッセージを検定を通して伝えていければと思っています。

そして、裏側まで知ると、難しく抽象的なイメージのある技術も深いレベルで理解できるようになります。

そもそもクラウドは決して特別なものではありません。案件やお客様のニーズに応じて、物理サーバが良いかもしれませんねとか、仮想化するのが良さそうとか、そういったさまざまな技術選択の一つとして、クラウドを認識していただきたいなと思っています。そうすることではじめて、クラウドならではのメリットも理解できますから。

── 戸倉さんはセールスエンジニア時代に、クラウドの仕組みやメリットをお客さんに説明することの難しさに直面したことも多いのではないでしょうか？

戸倉　そうですね。クラウドに関する知識の少ないお客様に、クラウドのメリットを理解してもらう難しさは何度も感じました。そもそもクラウドがどういう仕組みで成り立っているのかが分からないままクラウドを使うと、オートスケールをはじめとするクラウドならではの魅力が直感的に分からないのかもしれません。

併せて、障害対応時に「利用者と事業者の責任分解点があまり理解されていない」と感じたことも数多くありました。

こうした経験が、検定というプロダクトに結実したのだと思います。

前佛　そう考えると、この検定は車の仕組みや事故のリスクをルール、法律とともに学ぶ「運転免許試験」のような立ち位置に近いかもしれません*4。

「国産クラウドサービス事業者」としての矜持

── この検定に限らず、全国の高校で出前授業を行うなど、さくらインターネットはIT教育に大変力を入れているイメージです。その背景には何があるのでしょうか？

前佛　いわゆるインターネット文化、オープンソースの文化が根っこにあるのかもしれません。知識を独占するのではなく共有し、より良いものを作っていこうという。

戸倉　さくらインターネットの事業領域の広さにも由来しているかもしれません。データセンターの運営からクラウドサービスの設計まで垂直統合型で事業を展開し、インターネットにまつわる総合的なナレッジを持っていますから、発信できる内容も盛りだくさんなんです。

── そう考えるとこの検定は、AWSなど海外勢のクラウドサービスも浸透するなか、国産のクラウドサービスを提供してきたさくらインターネットだからこそ作れるものなのかもしれませんね。

戸倉　そうですね。ここまで大規模なパブリッククラウドサービスを展開する会社は国内だと少ないですし、ガバメントクラウドとして認めていただいているのも国産企業では弊社だけですから。「さくらがやらねば誰がやる」という思いもあります。

── 熱い思いを伝えていただきありがとうございます。最後に、この検定に限らず、今後インフラに関する知識や技術の基礎をどのように伝えていきたいと考えているか、展望をお聞かせください。

前佛　検定はあくまで入り口でしかなく、ゴールは検定で得た知識を現場で活用していただくこと。検定で高得点を取れるようになれば、自由に環境を構築し、自分でサービスを運用することも可能になるはずです。ぜひこの機会に「何でもできる」ようになるための知識を身に付けてはいかがでしょうか。

戸倉　日本国内に目を向けると、IT人材が足りない、先進国の中でもデジタル化が遅れている*5という現状があるように思います。そんななか、ITインフラの基礎技術が学べるこの検定を、世の中のスタンダードにできればうれしいです。

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[タイアップ広告] 企画・制作・取材：はてな
構成：高橋睦美
撮影：曽我美芽

*1:正式名称は「ガバメントクラウド整備のためのクラウドサービス」。地方自治体や政府機関の業務システムをクラウド上に集約した、政府共通のサービス利用環境。詳細はデジタル庁の公式サイトに記載あり

*2:2025年度末までに技術要件を満たすことを前提とした条件

*3:サーバのスペックや台数を自動的かつ柔軟に変更できる機能

*4:学科教習においては車の構造に関する項目も存在する

*5:スイスの国際経営開発研究所が2024年に発表した「世界デジタル競争力ランキング」で日本は67か国中31位と主要先進国の中で最低レベルとなった

フレームワークはRails、インフラはAWS ECS、チケットには納期を定めず、コミュニケーションは非同期…… 不動産SaaSのマルチプロダクト展開のため全てに筋を通すスタートアップ「Facilo」の流儀

Mon, 17 Mar 2025 10:30:00 +0900

Forbes JAPANによる次世代スタートアップ100選¹にも選出されたFaciloは、創業CEOである市川紘（こう）さんが長年取り組んできた不動産テックの事業領域において、既存の不動産仲介会社の営業活動を支援するビジネスモデルを選び、顧客への物件紹介や内見といったプロセスでDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援しています。

アプリケーション開発においては当初からマルチプロダクト展開を想定し、どのエンジニアでも扱えるようなインフラ環境の設計、保守運用のしやすさを重視したアプリケーションフレームワークの選択、そしてエンジニアの自律性と自主性を重視した開発プロセスを採用するなど、CTOである梅林泰孝さんの思考は一貫したシンプルさを保っています。

この開発姿勢はスピードが重視されるスタートアップにとって有用ですが、実際に徹底するのは簡単なことではないでしょう。Faciloではなぜこのような開発を行うのか、また行うことができているのか？梅林さんに聞きました。

※ この記事は株式会社Faciloによるタイアップ広告です。

物件情報のPDFをメール添付で受け取る購入体験を変えよう
B2BのSaaSにはマルチプロダクト戦略が必要だ
開発スピードと保守運用のためRails Wayに乗る
バックエンドエンジニアで保守運用できるインフラ設計
エンジニアは自分の仕事を自分で決めたい
プロダクトにコミットしていることを感じられる組織
🚀 Faciloではソフトウェアエンジニアを積極募集中 💡

物件情報のPDFをメール添付で受け取る購入体験を変えよう

── Faciloは不動産テックの領域で、仲介会社を支援するSaaSを提供しています。なぜこのビジネスモデルなのでしょうか。

梅林　不動産を買いたい人は、まず希望エリアの不動産屋の店頭で相談したり、物件情報サイトを検索したりします。でも、不動産の購入は人生で何度も経験することがないかもしれない高額な買い物なので、間取りを見ただけで「買います」とはならないですよね。

物件が条件に合っているか、他にもっと良い物件はないか、時間を掛けて吟味します。物件が見つかったら内見して、さらに他の物件と比較検討して、ようやく契約に至るわけです。

この長い購買ライフサイクルにおいて、仲介会社の営業担当と顧客のコミュニケーションの多くが、現状では電子メールやLINE、電話になっており、その中で物件情報はPDFファイルで送られてきます。個別のやりとりに分散したPDFを見比べるのも大変ですし、検討済みかどうかも分からなくなる。似た名前の物件が近くにあれば内見の調整で混乱もします。

梅林泰孝（うめばやし・やすたか）

株式会社Facilo 共同創業者 CTO。新卒でGoogleに入社し、検索品質向上チームに従事。その後、サイバーエージェントで「AirTrack」を開発責任者として国内最大の位置情報プラットフォームに成長させる。米国シリコンバレーでスマートニュースのテックリードを務めたのち、2021年に米国在住のままFaciloを共同創業し現職。事業に注力するため2月に帰国し、次の住まいをFaciloで探している。

── 確かに大きな買い物の割には、あまり快適な購入体験ではなさそうですね。

梅林　こうした一連の作業は買い手にとって大きなペインですが、不動産を仲介する事業者にとっても快適というわけではありません。私たちが提供しているのは、そういう不動産仲介会社の営業担当者を支援し、その先の顧客体験を向上するためのプロダクトです。

不動産業界では、物件検索サイトなどで集客した顧客に物件を提案し、内見を調整し、最終的に成約につなげるまでのフェーズを「接客」と呼びますが、今私たちがサポートしているのはこの接客領域です。

営業担当者は、接客の中で国土交通省が不動産会社に提供している物件検索システム「レインズ（REINS）²」で物件を探し、顧客に提案します。レインズの検索は複雑で、担当者は顧客ごとに異なる条件を手動で入力し、検索結果で表示された物件が過去に提案済みではないかを目視で確認して、新規の物件情報をPDF化してメールやLINEで顧客に送信する作業を繰り返しています。

Faciloを使うことで営業担当者は顧客ごとの希望条件や提案済み物件を保存でき、物件の検索と確認をこれまでより大幅に効率的に実施できます。また情報共有や内見の調整など、顧客とのコミュニケーションもFaciloで一元化でき、煩雑な事務処理から解放され、より顧客のニーズの確認や物件検討の対応に時間を割くことができるようになります。

一方、顧客には専用のマイページが用意されて、提案された物件を一元的に閲覧できます。必要な情報が文字・画像・ファイル・地図など最適なフォーマットで提供されるため、これまでと比べて大幅に快適かつ効率的に物件を比較したり、価格などの条件でソートしたり、またここから内見の予約申し込みもできます。

▲ マイページでは、提案された物件がどのエリアなのかをマップビューで一覧できる。ハザードマップで水害や土砂災害のリスクを把握でき、学区の情報も持っているので引っ越したらどの小中学校になるのかを確認できる。

B2BのSaaSにはマルチプロダクト戦略が必要だ

── Faciloは、不動産仲介会社にサービスを提供し、仲介会社がFaciloを使って顧客とやりとりするというB2B2CのSaaSで、営業担当者と顧客それぞれの体験を改善するわけですね。

梅林　不動産仲介会社にとってもうれしいことがあります。例えば、提案した物件情報の閲覧状況から顧客の好みをより深く知ることができ、次の物件提案につなげることができます。そうした営業活動が全てFacilo上で行われるため、組織全体で営業プロセスが可視化され、よりよい営業ノウハウを社内で共有できます。

── 今後もこのプロダクトに集中して開発を進めていくのでしょうか。

梅林　いえ、私たちはマルチプロダクト展開を考えています。ここまでお話したのは2023年にリリースした「Facilo物件購入クラウド³」の機能ですが、2024年末には物件を売りたい方と仲介会社をつなぐ「Facilo物件売却クラウド⁴」のサービスも開始しました。

── 1つの大きなプロダクトではなく、売買それぞれを順にリリースしているわけですね。

梅林　こういったマルチプロダクト戦略は2021年の創業時点でCEOの市川と一緒に考えていたもので、この戦略があったからこそFaciloの起業を決めたところもあります。

基本的に2BのSaaSビジネスには、マルチプロダクト化が必須なんです。特に特定の業種に特化したバーティカルSaaSでは、そうでないと売り上げがすぐ頭打ちになりますから。

開発スピードと保守運用のためRails Wayに乗る

── ここからサービスを構成している技術要素について伺いますが、Faciloではどういった技術スタックを選択していますか。

梅林　アプリケーションは、基本的にRuby on Railsで構築しています。

フロントエンドの作り方には大きく2種類あり、顧客が使うマイページはやはりワクワクしないとアクセスしてくれませんから、先ほどマップビューで紹介したようにUI/UXには気を使っています。直感的に扱えるように、ReactのSPA（シングルページアプリケーション）でページ遷移することないよう構築しているところもあります。

一方、仲介会社向けの管理画面は毎日使うことが前提であり、マニュアルを整備した上で導入プロセスでカスタマーサクセスがしっかりオンボーディングするので、マイページと比較すると直感性についてはそこまで重きを置いていません。それよりもエラーが発生したらすぐ修正できることが大切ですから、Rails Wayに則ったRESTfulな設計にしています。

── 2021年の創業時点でRuby on Railsというのはそれなりに枯れた技術を選択されたように思いますが、どういった理由があるのでしょうか。

梅林　私自身はずっとJavaを扱ってきたこともあり、Faciloを創業するにあたってはいろいろな言語を検討しました。GoやPHPのSymfonyや、もちろんJavaも。

そこからRuby on Railsを選んだのは、フレームワークとして本当によくできているからです。Railsには規約が多いという特徴がありますが、そのため誰が書いても同じようなコードになります。コードを追加するときも、どこに書けばよいか迷うことが少ない。

また、Active Recordの仕組みが優秀で、ORマッパーが非常に便利なんです。マルチプロダクト展開を進める上で、この2つの点は絶対に必要ですから。

── この技術選定にマルチプロダクト展開が関係してくるのですね。

梅林　バーティカルSaaSでビジネスを成長させるには、つまり複数のプロダクトを垂直に立ち上げて売り上げを積み重ねるには、いかに盤石なエコシステムを作れるかにかかっています。そのためエンジニアは複数のプロダクトを横断して開発できる必要があります。

Aというプロダクトを開発していたエンジニアに「明日からBプロダクトを担当してください」というときに、規約が多いRailsはとてもマッチします。新しいプロダクトを担当するときに、レポジトリをクローンしてローカルで立ち上げてプルリクエストを投げる一連の開発作業がオンボーディングなしでできてしまうような、その思想にはすごくひかれます。

デバッグする際もActive Recordが強力なので、本番のデータやステージングのデータを気にせずに、簡単に手元でデバッグできます。

── Rubyの実行速度などに懸念はなかったのでしょうか。

梅林　マルチプロダクト化すると、1つのプロダクトが大量のユーザートラフィックをさばく必要はそれほどないんです。インスタンスが100にも200にもなってオーケストレーションするようなサービスにはならない。むしろ開発速度の方が大切です。

もちろん、エンジニア自身が新しい開発言語に挑戦したり、技術選定の自由があることをメリットだと捉えたりすることは理解しますが、いかに属人性をなくすかを考えるとアンチパターンですね。複数のプロダクトチームがそれぞれ自走できる自立した分散組織を作る上では、強いエコシステムが土台になりますから。

バックエンドエンジニアで保守運用できるインフラ設計

── インフラはAWS（Amazon Web Services）でしょうか。

梅林　そうですね。コンテナのオーケストレーションをマネージドに任せたかったこともあり、AWS FargateとAmazon ECS（Elastic Container Service）を採用しています。私がずっとAWSを使ってきて知見があるので、わざわざ時間をかけて別のクラウドサービスに挑戦するより、開発を加速できた方がよいですから。

とはいえ、Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）は少し検討しました。前職ではEKSを採用していたので知識もありましたし、触ってみたいというエンジニアも多かったので、技術選定した後にも葛藤がなくはなかったです。

ただ、先ほども言ったように1つのサービスが数百台のインスタンスを使うようなことにはならないので、できるだけシンプルにプロダクト間で共通化させることを優先しました。ここ数年「やっぱりECSでしょ」という意見も見かけるようになりましたし、選択は間違ってなかったなと思います。とにかくEKSはアップデートが大変なんですよ。

── ここでも「シンプルにプロダクト間で共通化」することを重視されていますね。

梅林　 Faciloでは「インフラチーム」のような横断組織を置かないと決めていて、全てのバックエンドエンジニアがインシデントに対応できるようにしています。フルマネージドである分だけコストは多少かかるかもしれませんが、それよりもバックエンドのエンジニアがインフラを理解できていることのベネフィットが大きいですね。

今は10名近いバックエンドエンジニアがいますが、全員がCI/CDのパイプラインやリリースフローを理解し、ログの集計基盤も把握していて、何でもメンテナンスできる状態になっているのは素晴らしいことだと思います。とはいえ、現在までインシデントもなく安定運用できていますが。

── 開発言語やインフラ環境をシンプルに保っている方針や理由は分かりましたが、それだと新しい技術に挑戦したいエンジニアが満足できないのではという気もするのですが。

梅林　いえ、むしろ技術の深度は、複数のプログラミング言語やAWS以外のクラウドで開発するといったところとは別にあるような気がします。このエコシステムをどうやったらより盤石に大きくできるかであったり、抽象化のレベルを設計することも技術力ですし。

もっと言うなら、技術はフィーチャーを作るためのもので、何のためにフィーチャーを作るのかというと、お客様の課題を解決するためであり、売り上げを作るためである。Faciloには、技術そのものより技術を使って目的を達成することが好きで、手段と目的をあべこべにしない、そういうエンジニアが多いと思っています。

エンジニアは自分の仕事を自分で決めたい

── 働き方についてお聞きしますが、採用情報などを見るとフルリモート可ですよね。フレックスタイム制のようですがコアタイムなどは……。

梅林　はい。フルリモートですね。（同席した人事に）補足してもらえますか。

人事　勤務時間はコアタイムのないスーパーフレックスです。小さな子どものいる社員も多いので、朝夕、例えば保育園の送り迎えにあたるような時間帯はSlackから一時的に人が減りますね。逆に朝早く仕事を始めたり、寝かしつけた後で戻ってくる方もいます。

── そうすると勤務時間帯も含めてコミュニケーションは非同期になりますね。

梅林　たしかに「メンションの即レスを期待しない」という標語が全社的に使われていますが、それは仕事のコンテキストスイッチを入れないためでもありますね。集中してタスクにあたっているときにレビューやCSのサポートを依頼されますが、そのとき手掛けている仕事の切りのよいタイミングでやってほしいと考えているので。

逆に非同期のコミュニケーションが中心になると、いかにお互いのビジビリティを高めるかが課題になります。例えば開発においては、分からないことがあったら「分からない」と自分で発信できる方がいいんですよ。

コードを書くときに「何か分かんないけど、他のコードではこうなってるな」という状況があったら、黙ってコピーするよりも「何でこうなってるんでしたっけ？」って聞いてくれればその人の理解度も分かるし、なぜそう実装しているかもきちんと説明できます。

そのためには「何でそんなことが分かんないの？」という空気は絶対に作っちゃいけない。会社全体のバリューとして「100回同じことを聞かれても、100回笑顔で答える」というカルチャーでいこうと全員が本気で思っていますし、だからセールスやカスタマーサクセスの人もエンジニアにどんどん質問や相談をしてきます。

── なるほど。非同期でもどんどん発言をする一方で、即レスはしないものの手が空いたときにきちんと対応するというカルチャーが両立しているのですね。

▲ 株式会社Facilo採用サイトに掲載されているValuesより

── さらにエンジニアの開発スタイルは「マルチタスクアサイン」「セルフサインアップ」「チケットに納期を設定しない」だということですが、これはどうしてでしょうか。

梅林　エンジニアは基本的に管理されたくないんですよ。朝会なんて誰もやりたくないですし、僕自身も管理したくない。僕自身が過去にICとして働いてきた経験から、これは不要だなと感じたマネジメント要素を取り除いた結果、このスタイルになっています⁵。

── プロダクトの成長には、必要な開発タスクをマネージャーが適切なメンバーにアサインしてゴールを決めた方がよいのではないかと思いますが？

梅林　もちろんガチガチに管理したら、短期的にゴールが達成しやすくはなると思います。ある機能をいついつまでに絶対リリースするとして、マネージャーがタスクの依存関係を整理してエンジニアをアサインして毎日進捗確認すれば計画は達成できるでしょう。

でも、その裏ではリリースに関わること以外に、レビュー依頼やサポートからの問い合わせや、セールスからの相談があったはずです。そうしたタスクの優先度が下がってしまいますよね。それは開発組織として違うと思っているんです。

売り上げを増やす要素は、フィーチャーを作るだけではない。セールスの質問に答えた結果として商談が取れたなら、その方が売り上げに寄与しています。だから開発だけがコアジョブじゃないし、社内の手助けをすることもエンジニアの仕事だから、チケットの消化速度も競っていない。全てがコアジョブだと皆には言っています。

── たしかにプロダクト開発だけが事業価値につながるわけではありませんね。

梅林　ちなみにチケットは納期こそ決めていませんが、プロダクトマネージャーが状況に応じてソートしていますから、基本的にタスクを上から取っていけばプロダクトにプラスになるようになっています。

その上でレビュー依頼だったり、開発以外のメンバーの相談だったりにはエンジニア個人の裁量で自由に対応できる方がいいですね。要望の本当のペインを確認した上で解決方法を考えるため、エンジニアが直接お客様とのミーティングに参加することもよくあります。

そうして使っているのは誰で、開発すれば誰がよろこぶかということが分かると開発しがいがあります。そうじゃないと何のために開発しているのかが分からなくなりますね。マネージャーのために開発しているんじゃないので。

プロダクトにコミットしていることを感じられる組織

── プロダクトに対する考え方が技術選定や開発プロセスだけでなく、カルチャーや働き方まで筋が通っているようですが、これは梅林さんが経験から学んだものでしょうか。

梅林　私の経験で言うと、過去に所属したサイバーエージェントではプロダクトをゼロから立ち上げました。次に所属したスマートニュースでは、すでにリリースされたプロダクトをより大きくすることがミッションでした。

プロダクトについて、0から1を生み出すこと、その1を100まで成長させること、その両方を学んできました。だから0から100まで、どうやってエンジニア組織を大きくしていけばよいのかは理解できているつもりです。

大切なことは、いかに個々の社員が「プロダクトにコミットしているか」を感じられるかだと思います。会社が拡大してエンジニア組織の規模が大きくなっても、マネージャーのためにプロダクトを作っている感覚にならないようにする。そのためには、例えば組織の階層はできるだけ浅い方がいいですね。

これからもプロダクトという共通言語を全員が持ち、誰もが気兼ねなく声を掛けられるカルチャーを維持し続けたいと考えています。それによって「みんなで1つのプロダクトを作ってる」という実感が生まれるし、大きな結束力になると思います。

── そういった方が集まるとかなり強い組織になりそうですね。興味深いお話をありがとうございました。

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[タイアップ広告] 企画・制作：はてな
取材・構成：青山祐輔（@buru）
撮影：小野奈那子（nanakoono_）

参照：Forbes JAPAN「次代を担う新星たち 2024年注目の日本発スタートアップ100選｜後編」↩
不動産流通標準情報システム（Real Estate Information Network System）の略。参考：国土交通省「建設産業・不動産業：＜消費者の皆様向け＞不動産取引に関するお知らせ」など↩
参考：「Facilo（ファシロ）｜不動産仲介業務のためのコミュニケーションクラウド」↩
参考：株式会社Faciloのプレスリリース「Facilo、「売主体験」を進化させる新プロダクト『Facilo物件売却クラウド』を正式リリース」↩
参考：株式会社Facilo「創業CTOならではの信頼と中長期視点。エンジニアの稼働率を最大にする組織と仕組み」↩

エンジニアにとって唯一無二の挑戦環境がある──プラットフォーマーとして新たな成長フェーズに進むRAKSULグループの技術組織

Fri, 14 Mar 2025 10:30:00 +0900

RAKSULグループといえば、印刷ECサービス「ラクスル」の印象が強いでしょう。現在では印刷事業だけではなく、物流事業の「ハコベル」、マーケティング事業の「ノバセル」、ITデバイス＆SaaS統合管理サービス「ジョーシス」、ホームページ制作SaaS「ペライチ」など、多方面で事業を展開しています。直近では金融プラットフォーム事業への参入を発表し、事業領域を拡大し続けています。

そんなRAKSULグループは今、共通ID「RAKSUL ID」を軸に、グループのサービスを横断する共通プラットフォームを構築し、顧客により一貫したサービス提供を実現する取り組みを進めています。

IT業界においても、この成長フェーズに差し掛かる企業はそう多くはありません。エンジニアにとっても、大きな成長の機会が広がる環境と言えるでしょう。

今回は、技術戦略の中核を担うグループCTOの竹内俊治さんと、3月から新たにジョインしたグループCIO（Chief Information Officer、最高情報責任者）兼グループCDO（Chief Digital Officer、最高デジタル責任者）の藤門千明さんの対談を実施。技術組織とテックビジョンについて語っていただきました。

※この記事はラクスル株式会社によるタイアップ広告です。

高い解像度で中小企業のビジネスを支援してきた
“サイロ化”してしまった各サービスを「RAKSUL ID」で連携する
サービス間の連携はトラブルや「空白地帯」が生じやすい
事業の深化と横断的基盤整備の狭間で「健全なコンフリクト」を起こす
プラットフォーマーになる瞬間だからこその「挑戦しがいのある環境」
📢 RAKSULグループではエンジニアを募集しています！🌈

RAKSULグループの全体像

高い解像度で中小企業のビジネスを支援してきた

──まずはRAKSULグループ全体の事業について教えてください。

竹内俊治（たけうち・としはる）

ラクスル株式会社　上級執行役員グループCTO

2002年に東京工業大学大学院を卒業後、在学中から関わってきたコンピュータグラフィックスを手掛けるベンチャー企業に勤務。IPOを経験した後、2011年に楽天グループへ転職。海外赴任や複数事業の開発責任者を務めた後、ウェルスナビへ参画し、CTOとして成長ベンチャーの基盤・体制を強化。2024年2月より現職。

竹内俊治（以下、竹内）　当社は現在多くの事業を展開しています。祖業である印刷ECサービスの「ラクスル」から始まり、物流事業の「ハコベル」、マーケティング事業の「ノバセル」、ITデバイス＆SaaS統合管理サービス「ジョーシス」、ホームページ制作SaaS「ペライチ」など、多岐にわたります。

これらの事業に共通しているのは、SMB（Small and Medium Business）、つまり中小企業のビジネスをエンドツーエンドで支援するということ。例えば、新たに店舗を開業する際には、名刺やチラシ、Webサイト、ハンコ、ユニフォームなど、さまざまなものが必要になります。当社は、そうした中小企業のビジネスを、ソフトウェアの力で効率化し、支援してきたのです。

藤門千明（ふじもん・ちあき）

ラクスル株式会社　上級執行役員グループCIO 兼グループCDO

2005年に筑波大学大学院を修了後、ヤフー株式会社（現 LINEヤフー株式会社）に入社。エンジニアとして、Yahoo! JAPAN IDや決済システムなどYahoo! JAPANの多くのサービス開発やプラットフォーム開発に従事。2015年よりCTOとして全社の技術部門を統括し、2023年より検索事業の事業責任者に就任。2025年3月より現職。

藤門千明（以下、藤門）　私自身も個人で事業を始めたときに、印刷EC「ラクスル」で名刺を作ったことがあります。そのときは「一般的なカスタマイズECなのかな」と思っていたのですが、今回ジョインしたことで印象が変わりました。当社が展開するサービスはどれも、事業ドメインごとの意味やプロセスの深い理解がなければ提供できないプロダクトなんです。

竹内　そこはまさに当社の特徴であり、強みだと思っています。社内ではよく「解像度」という言葉で表現するのですが、印刷、マーケティングといった各事業ドメインにおいて、それぞれのメンバーが高い解像度を持って取り組んでいるんです。そうして深掘りすることで、各事業ドメインの中に潜む非効率・非生産的なプロセスを発見し、そこに対してDXを徹底的に仕掛けていく。

例えば、「ノバセル」はテレビCMにおける情報の非対称性を解消して広告主をエンパワーすることで、マーケティングの民主化を目指しています。

──最近では金融プラットフォーム事業への参入も発表されましたね。

竹内　金融プラットフォーム事業も同じ考えに基づいています。中小企業にとって決済はビジネスの生命線でありながら、非効率・非生産的な要素が多く存在しているのが現状です。

藤門　 事業を深堀りし、課題を解決し、価値を提供する。それこそが当社のこれまでの成長を支えてきた強みですよね。

竹内　この強みは今後も大切に育てていきたいと思っています。一方で、当社が次の成長フェーズに入るにあたり、乗り越えなければならない課題も見えてきました。

金融プラットフォーム事業構想

“サイロ化”してしまった各サービスを「RAKSUL ID」で連携する

──今、どのような課題に直面しているのでしょうか。

竹内　各事業のメンバーが、それぞれのドメインにおいて高い解像度を持ってサービスを提供してきた結果、事業ごとの連携が薄れ、“サイロ化”が進んでしまいました。

それぞれの事業・サービスは独自に成長し、お客さまにも支持されています。しかし、全体として「なぜこれほど幅広い事業展開をしているのか？」と問われると、一貫したストーリーが見えにくくなっていると感じています。2024年には、この点が経営課題としても浮上し、私たち自身も改めて事業のつながり方を見直す必要があると認識しました。

──たしかに……。事業の幅が広がると、お客さまの中には、それぞれのサービスが同じ企業によって提供されていることを認識していない方もいるかもしれません。また、各サービスの連携による利便性や価値を実感しにくかったり、提供元が一貫しているからこそ得られるメリットを十分に感じられていなかったりすることも考えられますね。

竹内　では、この課題をどのように解決していくのか。シンプルに言えば、各サービスをシームレスに利用できる環境を整える必要があります。そのためには、ワンストップでサービスを提供できるプラットフォームが不可欠です。そこで、各サービスIDの統合プロジェクトを推進するために、藤門に参画してもらいました。

藤門　 IDや決済領域は、私がこれまでのキャリアで専門的に取り組んできた分野です。IDは単にユーザーを識別し、サービスにログインしてもらうための仕組みではなく、本質的な価値は、複数のサービスをシームレスにつなぎ、より良いユーザー体験を提供することにあります。

私自身、これまでIDを統合し、サービス間の連携を強化することで、ユーザー体験が大きく変わり、事業の成長にも直結すると実感してきました。今、私たちは同じようなフェーズにいて、これまでの経験を生かしながら新たな挑戦をしていきたいと考えています。

──竹内さんはこれまでどおり各事業の深化を担い、藤門さんは共通ID基盤構築を担当されるということでしょうか。

竹内　はい、その体制で進めていきます。今後の技術戦略やプロダクト戦略の根幹となるのが、この共通ID基盤の構築です。藤門にはこのプラットフォームの設計・開発を託し、各事業の技術戦略については、引き続き私が責任を持つ形で役割分担をしていきます。

「RAKSUL ID」を軸に共通プラットフォーム構築を目指す

──共通ID基盤ができると、サービスやユーザー体験にはどのような変化が起こるのでしょうか。

藤門　 一つのIDで複数のサービスを利用できることは、お客さまにとって大きな利便性をもたらします。

例えば、店舗を開業する際には、名刺を作り、ハンコを用意し、チラシを作ってポスティングする……など、さまざまな準備が必要になります。これまでは、それぞれのサービスを個別に依頼する必要がありましたが、IDを統合することで、これらのプロセスをワンストップで実現できるようになります。

さらに、統合されたIDを通じて、お客さまのデータがリアルタイムで蓄積されるため、サービスを横断した提案や、タイミングに合わせた適切なご支援が可能になるでしょう。一つのIDを作成してもらえれば、中小企業の皆さまの事業をより加速させられる。そういった世界観を生み出すことができると考えています。

サービス間の連携はトラブルや「空白地帯」が生じやすい

──すでにデータ連携は進んでいますか。

竹内　一部のサービス間では連携が進んでいますが、全体としてはまだ十分とは言えません。これまで、データ連携を戦略的に設計してこなかったことが要因だったと考えています。全サービス間のシームレスな連携を実現するためには、明確な方針と技術的な基盤が必要なので、現在まさにその準備を進めている段階です。

──これだけのサービスがあると、連携は簡単なことではないですよね。

藤門　そうですね。私自身も前職で経験しましたが、複数のサービスを横断的につなげようとすると、さまざまなトラブルが発生することがあります。例えば、異なるデータを1カ所に集めて、データ解析ができるようにした場合、もともとそれぞれのサービスが同時に動くことを前提に設計されていないため、連携部分でボトルネックが発生し、システムが正常に機能しなくなってしまうことも考えられます。

さらには、縦軸（事業ごとの最適化）と横軸（全社的な統合）の優先順位が必ずしも一致しないという問題もあります。事業単位では、短期的な成長を優先してスピード感を持って進めたい一方で、全社的な統合には長期的な視点での調整が必要です。この違いが、プラットフォーム化を進める上で大きな課題となります。実際、多くの企業がサービスのプラットフォーム化に取り組んでいますが、こうした利害の対立が壁となり、スムーズに進められないケースが少なくありません。

──それらの課題を解消していくにはどうすればいいのでしょうか。

藤門　まず、私たち経営層が、「なぜ横断的な基盤が必要なのか」「なぜ今、このタイミングで共通基盤を整備すべきなのか」を、現場としっかりコミュニケーションをとりながら、説明責任を果たすことが重要です。

その上で、各事業のどの部分をプラットフォーム化するのかを慎重に見極めなければなりません。というのも、事業が持っている機能をそのままプラットフォームに寄せていくと、プラットフォームが重厚長大になっていきます。それ自体はいいことですが、あるタイミングで手を加えたときに「この機能を変えると、別の機能に大きな影響が出る」といった事態が起きやすくなるんです。適切なバランスを取ることで、柔軟かつスケーラブルな仕組みを作ることができます。

──現場の意識改革や、システム連携のバランスを取ることがポイントになるのですね。

藤門　はい。トラブルを防ぐには、誰かが明確にリーダーシップを持ち、全体の方向性を決めることが不可欠です。責任の所在が曖昧なまま進めると、統合が中途半端になり、結果として“空白地帯”が生まれてしまいます。例えば、「この領域はどの部署がオーナーシップを持つべきなのか」といった認識のズレが発生すると、後々大きな問題につながることもあります。

こうした空白地帯をいかに早く見つけられるかは非常に重要です。早期に見つけ出し、スムーズに進められるよう、私が旗振り役を務め、全体の調整を行っていきます。

事業の深化と横断的基盤整備の狭間で「健全なコンフリクト」を起こす

──共通ID基盤の整備について、どういった構想で進められているか教えてください。

竹内　金融プラットフォーム事業を例に挙げましょう。金融の分野では強固なセキュリティや安定したオペレーションが求められます。その一方で、他の事業とシームレスに連携し、統一されたユーザー体験を提供するためには、セキュリティ性の高いID基盤をプラットフォーム化する必要があります。私の立場としては、安全性を担保しつつ、できるだけシンプルなUXを実現することが理想です。

しかし、当社には多様な事業が存在します。例えば、カスタマイズECで求められる“正しいUX”と、金融プラットフォームで求められる“正しいUX”は異なってくるはずで、それを踏まえた上で、適切なプラットフォームを作り込めるかが重要です。その点については、私から藤門にさまざまなリクエストを投げかけることになるでしょう。

──事業の深化（個別最適）と、全体を見据えた横断的な基盤整備（全体最適）の両面から議論を重ねていくということですね。

竹内　そうですね。私の視点は意図的に個別最適を強調したものになります。しかし、その視点がお客さま全体にとって正しい体験になるかというとまた違う話でしょう。そこは全体最適の視点から、藤門に適切なプッシュバックをしてもらいながら進めるべきだと考えています。「どのような技術が必要か」「どのようなプラットフォームであるべきか」、さらに言えば、「RAKSULグループとして何が正しいか」と言った観点で、健全なコンフリクトが発生することを期待しています。

藤門　具体的な技術選定については、グループ全体で完全に統一するつもりはありません。各事業にはそれぞれ異なるスピード感が求められ、最適な技術スタックも異なるためです。したがって、事業ごとに適した技術スタックを採用して構わないと思っています。

その上で、どの技術を選べば最も生産性を高くできるのかについては、私の腕の見せ所でもあります。竹内と健全に“けんか”しながら（笑）、メンバーが最高のパフォーマンスを発揮できるような技術選定を進めていきます。

竹内　中小企業向けに新しい機能を次々追加しましょうという世界観だと、どれだけクイックにPoC（Proof of Concept、実現可能性を検証するプロセス）を回せるかが重要です。一方で金融プラットフォームだと堅牢性がより重要になる。当然、両者では技術スタックの選定は違ってくるはずですよね。

現在、当社ではRuby on Railsを使用していますが、中にはGoや、それ以外のソフトウェアスタックも増えてきています。また、プラットフォーム基盤としては、より堅牢なJavaや、実績が豊富で信頼性の高い技術を採用する可能性もあります。事業ごとの特性を踏まえ、最適な選択をしていきたいと考えています。

技術スタック

プラットフォーマーになる瞬間だからこその「挑戦しがいのある環境」

──今のフェーズは、エンジニアにとってどのような環境でしょうか。

竹内　私自身もエンジニア出身ですが、一つの会社の中で複数の異なる事業やサービスに関わり、さまざまなタイプの挑戦ができる環境は、なかなか得られるものではありません。よく若手のメンバーには、「どんどん社内でチャレンジしてほしい」と伝えています。

例えば、長年カスタマイズECに携わった後に新たなキャリアを模索する場合、当社では金融や、プラットフォーム構築といった異なる領域に挑戦することも可能です。いわば“社内転職”のような形で、多様な経験を積むことができる。これこそが、今の当社に広がる技術組織ならではの面白さだと思います。

藤門　私も、この環境は非常に魅力的だと思います。世の中には、単一のWebサービスを提供している企業はたくさんありますが、そこから事業を加速度的に拡大し、横断的にプラットフォーム化していくフェーズにある企業となると、極端に少なくなるでしょう。なぜなら、プラットフォーム化は決して簡単な話ではなく、企業としての大きな覚悟が必要になるからです。

私は、プラットフォーム化とは“ビジネスのフェーズを一段上げる”ことだと思っています。巨大なプラットフォーム企業も、スタートアップからメガベンチャーへと進化する過程を経てきました。同じように、当社も中小企業向けのプラットフォーマーとして、大きくステップアップしようとしています。その瞬間に立ち会えるのは、エンジニア人生において貴重な経験になるでしょう。

──エンジニアにとっても唯一無二のチャレンジができるチャンスですね！どのようなエンジニアに来ていただきたいですか。

藤門　当社では、よく「インパクトを生み出せるのか？」という問いが交わされます。これはジュニアからシニアエンジニアまで、皆が意識して口にしているキーワードです。今や、テクノロジーを活用してプロダクトを作ること自体は、以前ほど難しいことではありません。生成AIなどの技術が進化し、一定レベルのものは短時間で構築できる時代です。しかし、それだけでは十分ではありません。本当にユーザーや社会に対してインパクトを生み出せるかどうかが、エンジニアとして問われるべき本質です。

単にテクノロジーを扱うだけでなく、それをどう活用し、どのように価値を生み出すのか。この「テクノロジーの力でインパクトを生み出す」ことこそが、当社の文化であり、マインドセットです。技術は時代とともに変わりますが、このマインドセットは変わることがありません。そのため、技術を良い意味での手段として捉え、それを活用して事業や社会にどのような変化をもたらせるのかを深く考えながら取り組む姿勢を持てる方と、共に挑戦していきたいと考えています。

竹内　当社が取り組んでいることは、単にDXと表現することもできますが、それだけでは不十分だと考えています。目指しているのは、より深いレイヤーでの変革と、実世界に対する大きなインパクトの創出です。そのために、事業設計の段階から共に考え、推進していけるエンジニアを求めています。

各事業ドメインにおいても、価値提供のアプローチは異なります。例えば、個々のサービスではお客さまに直接向き合い、最適な価値を届けることが求められます。一方で、基盤整備の観点では、組織全体としてどのようにメリットを最大化できるかを追求し、より大きなインパクトを生み出すことが重要です。

私たちは、単に技術力が高いエンジニアを求めているのではありません。重要なのは、テクノロジーを活用して実際のビジネスや社会にどのような価値を提供できるかを深く考え、それを形にできることです。その視点を持ち、実践できるエンジニアと共に働きたいと考えています。

ビジョンである「仕組みを変えれば、世界はもっと良くなる」を体現し、テクノロジーの力で世の中をより良くしていくことに挑戦したい方をお待ちしています。

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取材・構成：山田井ユウキ
撮影：関口佳代

休みは多く、成果も多く。リクルートのエンジニアに学ぶ「働き方とパフォーマンスを結びつけるエッセンス」

Fri, 07 Mar 2025 10:30:00 +0900

エンジニアが仕事で成果を出す上では、本人のスキルや知見もさることながら、会社の労働環境や制度、サポートの仕組みも重要なファクターです。エンジニアはとりわけ「合理性」を重視する職種と言われており、やはり「パフォーマンスを発揮するために必要な労働環境」は気になるポイントでしょう。

そこで、多種多様な休日・休暇制度をはじめ、合理的にリモートワークを選べる働き方など、エンジニアにとって魅力的な労働環境を整備しているリクルートに取材。働き方とパフォーマンスを結びつけるエッセンスに迫りました。

「営業の印象が強く、リクルートのエンジニアがどのように働いているのか、イメージが沸かない」という方もいるかもしれませんが、各人がパフォーマンスを発揮できるよう、じつは制度・環境面でさまざまな工夫が凝らされているそうなのです。

そこで今回は、データ推進室のエンジニアである中間康文さん、阿内宏武さんにインタビュー。社内制度をはじめとした「働きやすさを実現するソフト」と、それらがご自身の仕事ぶりやキャリアにどのような影響をもたらしているかについて、現場目線のリアルな声を伺いました。

中間康文（なかま・やすふみ）さん

株式会社リクルートプロダクト統括本部プロダクト開発統括室データ推進室 HR領域データソリューションユニット HRデータソリューション部中途データサイエンスグループ（データサイエンティスト）
2021年にリクルートに新卒入社。現在は主にHR（人材）領域で、レコメンドシステムの開発やエンハンスなどを担当する。世界最大級のデータ分析コンペティションプラットフォームであるKaggleにおいては最上位のランク（Tier）であるGrandmasterを取得している。

阿内宏武（あうち・ひろむ）さん

株式会社リクルートプロダクト開発統括室データ推進室 HR領域データソリューションユニット HRデータソリューション部 HRエージェントデータサイエンスグループマネジャー
2016年、当時のリクルートホールディングスに新卒入社。『ゼクシィ』や『カーセンサー』などの販促領域でデータ分析を担当し、HR領域へ異動。『タウンワーク』などを担当した後、2022年にデータサイエンティスト組織のマネジャーに。現在は『リクルートエージェント』や『リクルートダイレクトスカウト』のデータ分析を担当する。Kaggleにおいては、Grandmasterに次ぐランクのMasterを取得している。

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「ペットのケア」にも適用OK？多種多様な休日・休暇制度の中身
制度の目的は「仕事のパフォーマンスを最大化すること」
学会発表、コンペ、ナレッジ共有……エンジニアとしてリクルートで働くメリットは？
「Pay For Performance」。時間や場所の使い方は任せる
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「ペットのケア」にも適用OK？多種多様な休日・休暇制度の中身

── リクルートにはさまざまな休日・休暇制度があるということですが、中間さんや阿内さんがこれまでに利用された制度を教えてください。

中間　直近だと、入社4年目になる前後のタイミングで「出産育児休暇制度」を利用しました。子どもが生まれた時に申請すると、最大40日間の有給休暇を取得できる制度です。私の場合、生後すぐのタイミングで20日間、生後3か月のタイミングで20日間と、2回に分けて取得しました。

──「続けて40日間」ではなく、20日ずつに分けた理由は何ですか？

中間　リクルートには「ミッショングレード制」といって、半年ごとに個人の能力見立てや成長への期待値に基づいたミッションが与えられ、その達成度に応じて評価（ボーナスや次期のグレード）が決まる制度があります。育休を40日間一気に取ってしまうと、6か月のうち丸々2か月間も空白ができてしまいます。でも、期をまたぐ形で20日ずつ割り振って取得すれば、育休を取りながらミッション達成に向けたアクションにも取り組みやすくなると考えました。

──他に利用された休暇制度はありますか？

中間　妻の体調が悪かった時に、「ケア休暇」を利用しました。家族のケアだけでなく、ペットを病院に連れていく時などにも利用できる制度で、週所定勤務日数に応じて、最⼤で年5⽇付与されます。まわりの勤怠状況を見ていると、子どもの急な発熱などでケア休暇制度を利用する人も多いのかなと思います。

──お子さんやペットがいる方にはとても助かる休暇制度ですね。阿内さんはいかがでしょうか？

阿内　入社4年目と9年目に「STEP休暇」を取得しました。勤続3年ごとに暦日で14～28日の有給休暇を取得できる制度です。1回目は第一子が生まれるタイミングで取得し、産後のサポートや育児に充てました。また、休暇中にKaggleの勉強も行って、コンペで金メダルを獲得しKaggle Masterになることができました。

2回目のSTEP休暇は最近取得したのですが、およそ1か月かけて、ずっと温めていた副業の会社設立の準備や採用活動に充てました。

──人によって使い方のバリエーションも豊富なんですね。でも、せっかくこうした休暇制度があっても、まとまって休むとチームのメンバーに迷惑がかかるということで取得がはばかられ、制度が十分に活用されていない会社もあると思います。リクルートの場合はいかがですか？

阿内　そういう意味での取得のしづらさみたいなものは、全くないですね。むしろ、「自分もそのうち休暇を取るからお互い様」という感覚が共有されているので、みんな気兼ねなく制度を活用しています。それに、長期休暇を取る際にはきちんとドキュメントをまとめて引き継ぎを行う必要がありますが、これまで何となくの暗黙知でやられていたものがドキュメントになることで属人化が解消され、チーム全体の業務が効率化するというメリットもあると思います。

制度の目的は「仕事のパフォーマンスを最大化すること」

──先ほど中間さんからミッショングレード制の話も出ましたが、休日・休暇制度が充実している一方で、やはり「成果」もしっかりと求められるのでしょうか？

阿内　そうですね。先ほど中間が紹介したように、ミッショングレード制は「当期におけるミッションの達成度」がボーナスや次期のグレードに反映される仕組みですが、1か月休んだら、1か月分達成基準が甘くなるわけではありません。休まず期待通りのパフォーマンスを出した人と同等の評価を得るには、休んだ分を取り返す働きをしなければならないわけです。

中間　なので、休み明けはまず、不在中に起きたことや現状の把握といったキャッチアップから始まります。最新の状況にアップデートしてから業務にあたる必要があるので、私自身も育休明けはより気合いを入れて業務に向き合いました。

──そこは自己責任というか、ミッション達成に支障が出ないよう、ブレーキとアクセルを自分自身でコントロールする必要があると。ちなみに、なかには休日・休暇制度をほとんど使わない人もいるんですか？

阿内　そもそもリクルートは相対的に休みの多い会社なので、リッチな休暇制度は必要ないという人も一定数いると思います。年間15日ほどは必ず取らなくてはいけない「フレキシブル休日」という制度があるため、リクルートは「週休約3日」と言われていたりもします。ただ、休みが多いのはあくまで自律的に働けるようにすることで仕事で最大限のパフォーマンスを出してほしいから、でもあるので、単純に休みが多い＝ラクということではない気がしますね。

──休日・休暇制度以外にも、パフォーマンスの向上につながるような社内制度や仕組みはあるのでしょうか？

中間　まずはリモートワーク制度ですね。私の場合、自宅から都心のオフィスまで片道約1時間かかるので、毎日出社するとなるとかなりの時間をとられます。リモートワークならその通勤時間を全て業務に充てられるので、効率化につながっていると感じます。

阿内　リモートワークやコアタイムのないフレックスタイム制は、特に子どもができてから恩恵を感じることが増えました。子どもの急な発熱による保育園のお迎えや通院の対応ができたり、妻と交代で面倒を見ながら勤務ができたりと、出社が前提の場合は難しかった時間の使い方ができています。仮にこれらがなかったら家庭に及ぼす影響が大きくなり、結果としてパフォーマンスが下がっていたようにも思います。

また、リモートワークは業務効率化だけでなく、作業環境の最適化が図れるのもポイントですね。私の場合はモニターの大きさや数、外部キーボード、椅子、自分で淹れたコーヒーなど、開発環境にこだわっています。

ちなみに、会社が法人契約している自宅近くのサテライトオフィスも利用可能です。私の自宅の最寄駅にもサテライトオフィスがあるので、子どもを駅前の保育園に送った後にそのままそこで仕事をして、夕方にまたお迎えに行くといった働き方も可能です。マネジャーはメンバーの利用状況を確認できるのですが、地方滞在中に数時間だけサテライトオフィスを利用するというケースもあるようです。

学会発表、コンペ、ナレッジ共有……エンジニアとしてリクルートで働くメリットは？

──作業環境の最適化、という話も出ましたが、エンジニア視点でリクルートで働くことのメリットは他にありますか。たとえば、成長支援やリモートワーク以外の労働環境という点では、いかがでしょうか？

阿内　我々が所属するデータ（推進）室には、Kaggle等で利用するクラウドの費用を用途に応じて支援してくれる制度があります。最近だと私のグループのメンバーがLLMのコンペでAPI費用として活用し、金メダルを取りました。

また、これは人事制度ではないですが、業務としての学会参加は積極的に行っています。もちろん、単に海外旅行に行けてラッキーという感じではなく、学会に参加する場合は必ず「学会発表や聴講の結果を、担当するサービスのデータで検証し報告する」といったミッションを設定し、評価に直結させています。

そして、こうした自己研鑽はゆくゆく業務での成果にもつながるものなのだと思います。Kaggleなどもそうですが、外で実績を残している人は業務でも成果を出せることが分かっているので、そのための投資とも言えるのでしょうね。

──中間さんはどうですか。エンジニアやデータサイエンティストとしてリクルートに所属するメリットは？

中間　そもそも自分が新卒入社時にリクルートを選んだ理由でもありますが、研修が充実していてたくさんのスキルを身に付けられる点は大きいです。入社直後の研修だけでなく、たとえば、いくつかのオンライン学習サービスを会社負担で利用できるような制度もあり、スキルアップをサポートする制度が充実しているのはエンジニアのニーズにも合致していると言えるのではないでしょうか。

また、リクルートは事業領域が幅広く、私が所属するHR領域以外にも旅行や住まい、自動車などのさまざまな領域に兼務で関われる機会もあります。データサイエンティストとしては、いろいろな領域のデータに触れられるのも魅力の一つですね。

阿内　確かに事業領域の幅広さはリクルートで働く大きなメリットだと思います。私自身、若いうちから一つの領域だけに特化したくないという思いがあり、リクルートを選びました。実際、入社以来さまざまなサービスを渡り歩いてこられたのは良い経験になっていますし、そこで出会う同僚も優秀な人ばかりで刺激を受けます。これも10年近くリクルートにいる理由の一つですね。

中間　あとは、さまざまなチームがナレッジを共有する場も充実しています。データテクノロジーユニットでいうと「DTU （データテクノロジーユニット）共有会」というユニット全体の勉強会があり、各自が担当するサービスでの取り組みや活用しているツール、海外のカンファレンスで得た情報などがシェアされるので、良いインプットの機会になっています。

阿内　ナレッジの共有、という側面では、共有することにインセンティブが設けられている場合もあります。たとえば、全社イベントにおいて何かしらの知見を他領域に展開したことで表彰され、賞金が授与されたケースもあります。

中間　自分は実際にKaggleの経験を活かしてレコメンドの精度を改善し、入社2年目と4年目に表彰され、ナレッジを共有させていただきました。

──それは、新たなナレッジを生み出すモチベーションにもつながりますね。お金の話が出たついでにお伺いしたいのですが、リクルートの給与制度については、どんな感想をお持ちですか？

阿内　やはりシンプルで納得感がありますね。サービスや組織の発展に貢献すれば、その分しっかり給与に反映される仕組みで、入社2〜3年目でも、難易度の高いミッションに取組み、それに応じた報酬を得ている人もいます。

「Pay For Performance」。時間や場所の使い方は任せる

──ざっと伺うだけでもさまざまな制度やサポートの仕組みが出てきましたが、これらはエンジニアのニーズや働き方にしっかりフィットしていると感じますか？

阿内　エンジニアは「エンジニアの三大美徳の一つは怠惰」と言ったりするような生き物です。つまり、ものすごく合理性を重視している。その意味で、リモートワークやフレックスタイム制を通じて働き方を自律的に選択できることは、エンジニアの価値観にとてもフィットすると感じています。

その他の制度についても、ある程度はエンジニアのニーズに合致するものが多いと思いますが、今後さらに新しい制度の導入や既存の制度の見直しが行われる可能性もあると思います。

実際、既存の制度も昔から同じ形で存在していたわけではなく、都度制度の見直しが行われてきました。先ほどの「クラウド支援制度」も最近できたものですし、以前は結婚をお祝いする主旨の制度もありましたが、ライフスタイルの多様化に伴い廃止し、属性に関わらず必要な時に活用できる制度が新設されています。働く人のニーズはもちろん、時代の流れに合わせて制度を設計し直すのもリクルートならではだと感じますね。これからも、その時々の経営・事業課題やニーズを踏まえながら制度が見直されていくのではないかと思います。

──では、最後に改めて伺います。これまでに紹介してきたような社内制度やルール、あるいはカルチャーのなかで、特に「リクルートらしさ」を感じるポイントがあれば教えてください。

中間　働く場所の柔軟性を確保していたり、自律的に働く時間を選択できたり、会社全体として仕事とプライベートを両立しやすい状態を目指しているのが伝わってくるところです。

阿内　私がリクルートらしさを感じるのは、「Pay For Performance」（期待する役割や成果に対して、きちんと報酬で報いる）という一貫した姿勢です。それは、「休みや時間・場所の使い方は任せるから、成果は出しましょう」という会社からのメッセージであると受け止めています。ですから、自分を律することができる人、自分で自分をコントロールできる人にとっては最高の環境だと思いますね。

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リクルートの取り組みを紹介した記事一覧

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取材・構成：榎並紀行（やじろべえ）

撮影：関口佳代

ミドルエンジニアの「基礎体力」を養いたい。リクルートグループのニジボックスが研修プログラムに込めた熱き思い

Thu, 27 Feb 2025 10:30:00 +0900

データ領域でリクルートとともにプロダクトを「共創」できる専門家集団の立ち上げを進めるニジボックスでは、現在「データ人材」の採用・育成に注力しています。

その象徴が、業務水準の知識やスキルをスピーディーに身に付けてもらうための、新人向け「インプットプログラム」。リクルートグループに溜まったノウハウを惜しみなく注ぎ込んだ、ハイクオリティな教材です。

前回の記事では、そのインプットプログラムがジュニアエンジニアの成長をどのようにバックアップしているのか、という点にフォーカスしました。

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今回は、よりハイレイヤーなミドルエンジニア向けの研修プログラムに着目。ジュニア向けプログラムとの違いやその作成意図について掘り下げます。

ミドルエンジニアに必要な「基礎体力」を養う、というテーマで作成されたそのプログラムは、さまざまな局面に対処する上で必要な「本質的な学び」につながるもの。

研修プログラムの一部。いずれも選択式ではなく論述式の問題で、解答には各トピックに対する深い理解や言語化のスキルが必要

どのような目的で、どのようなプロセスで、このプログラムは作られたのか。作成を担当した、ニジボックスの遠峯康夫さんと阿部誠也さんに伺いました。

遠峯康夫（とおみね・やすお）
データエンジニアリング室室長
データエンジニアの採用や育成を管掌する。今回取り上げるミドルエンジニア向け研修プログラムの作成責任者。

阿部誠也（あべ・まさや）
データエンジニアリング室プロダクトグロースエンジニアグループマネジャー
ミドルエンジニア向け教材の制作をメインで担当する。

※この記事は株式会社ニジボックスによるタイアップ広告です。

なぜミドルエンジニアこそ「基礎体力」が求められるのか
シニアエンジニアが「何か月にもわたって」激論。作問の舞台裏
実はレビューする側も大変。「高得点を取ること」ではない、研修の真の目的
二人が「ミドルエンジニアになった」と感じた瞬間
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なぜミドルエンジニアこそ「基礎体力」が求められるのか

── この研修プログラムは、データエンジニアリングの領域にとどまらず、Webサービスやアプリの開発・運用に関する幅広い知識を深いレベルまでカバーしているように見受けられます。似たような内容の書籍や資料がパッと思いつきませんが、一体どのような考え方に基づいて設計されたのでしょうか。

研修プログラムの一部

阿部誠也（以下、阿部）　ミドルエンジニアに「エンジニアとしての基礎体力」を付けてもらうことを主眼に設計しています。

── 「基礎体力」とは具体的にどういうことでしょうか。なぜジュニアエンジニアではなく、ミドルエンジニアこそ「基礎体力」が重要と言えるのでしょう？

阿部　ミドルエンジニアは技術選定やシステム構築、障害発生時のトラブルシューティングなど、時に複数の観点を参照しながら難しい判断を下さなければなりません。ここは、指示された範囲での実装や仕様に則った開発といったタスクを中心に受け持つジュニアエンジニアと異なる点です。

こうした局面で判断を下すために必要な知識・技術体系を私たちは「基礎体力」と呼んでいます。

── ジュニアとは異なるレベル感のタスクをこなす上で必要なもの、ということですね。

阿部　はい。私たちはミドルエンジニアに必要な3つの要素を定義していて、これらは研修プログラムの設計思想の下地ともなっています。

1つ目が「基礎的な知識を深いレベルで理解すること」。ジュニアよりも上流のポジションを担うミドルエンジニアだと、業務上の細かな知識をすべて覚えるのは時間的にも難しいでしょう。だからこそ、基礎を完全に理解する。基礎を完全に理解していれば、新たな知識を学ぶ土台やとっかかりにもなります。

2つ目が「必要な知識を自力で獲得すること」。1つ目にも通じますが、自分に足りないものを理解し、かつそれを習得するための方法論を知らなければ、ミドルエンジニアとしてさまざまな案件を自走できません。

最後が「確たる論拠に基づいて判断し、その判断を言語化して周囲に説明すること」。例えば、技術選定にあたって、なぜその技術方針を採用するべきなのか、ミドルエンジニアは説得力をもって周囲に伝えなければなりません。そうした言語化能力や説明能力を重視するからこそ、研修プログラムも論拠とともに説明することを求めるような問題設計になっているわけです。

【ミドルエンジニアに必要な3要素】

基礎的な知識を深いレベルで理解すること

必要な知識を自力で獲得すること

確たる論拠に基づいて判断し、その判断を言語化して周囲に説明すること

遠峯康夫（以下、遠峯）　あくまで原理原則を重視しているので、知識を点で覚えるのではなく、点と点がつながって線に、線と線がつながって面になるレベルまで理解してほしいと考えています。

ITの世界は取り組み始めることが比較的容易で「細かいことまで分かっていなかったとしても、趣味的にものづくりをしやすい」という特徴があり、そうした点は魅力の一つだと思います。一方で、プロフェッショナルのITエンジニアとしては、プロダクトを作って終わり、ではなく、保守管理や将来の発展の責任も負わなければならない。その時こそ「基礎体力」が問われるのではないでしょうか。

例えば、システムに障害が発生した場合も、ネットワークなども含めた知見があれば疑わしい箇所を迅速に特定できる（問題のない箇所を「問題ない」と断定できる）ため、復旧のスピードに大きく影響しますよね。イレギュラーな状況に対応するには、その領域の本質を理解しておく必要があります。

── そうした対応の「安定感」はミドルエンジニアならではかもしれませんね。

遠峯　あと個人的に、ミドルエンジニアは互いに議論を交わしてプロダクトを成長させられるレベルの人たちだと思っていて。そのためにも「三人寄れば文殊の知恵」となれるような共通の知識基盤が必要なのではないかと。

── データエンジニア向けの研修なのに、ネットワークだけでなく、オブジェクト指向やリファクタリングなどのトピックも含まれているのは「知識を線や面でつなげる」ことを意識されているからでしょうか。

研修プログラムの目次。幅広いトピックが学べる設計となっている

阿部　それも一つですが、もう一つ。ミドルエンジニアは社内で「プロダクトの成長を牽引するポジション」として位置付けています。プロダクトを成長させるためには設計品質やコード品質の担保が中長期的に必要ですから、今おっしゃったジャンルの知識が欠かせません。

遠峯　ミドルエンジニアの業務に必要なトピックを網羅的に、そして深く学べるので、この研修を経ると、エンジニアとしての市場価値も上がるはずです。言い換えると、エンジニアとしてつぶしが利くようになるということですね。

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シニアエンジニアが「何か月にもわたって」激論。作問の舞台裏

── プログラムの作成プロセスを伺いたいのですが、最初に何か参考にされたものはありますか。

遠峯　ITシステムについて学ぶという点では、情報処理推進機構（IPA）が行う情報処理関係の試験や、個別の技術領域はそれぞれの専門書を一部参考にしましたが、基本は複数のシニアエンジニアで「これは必要だよね」「ここはいらないかも」と話し合いながら固めています。

研修なのでボリュームを増やし過ぎても本末転倒ですが、一方でミドルエンジニアとしての知識レベルを担保しないと受講者が将来苦しむことになる。そうした観点も踏まえて、いろいろな経験を積んできたエンジニアが何か月にもわたって侃侃諤諤（かんかんがくがく）の議論をしました。

── すごい、一大プロジェクトですね。でも、オリジナルで問題を設計していくのは大変だったのでは？

阿部　そうですね。だから、事前に「作問にあたってのガイドライン」を策定し、それに沿って作問していきました。

作問ガイドラインの一部

── このガイドラインは随時アップデートしているのでしょうか。

阿部　はい。問題文が不十分だったために、出題者の意図から外れた解答が複数寄せられてしまうことが以前あって。同様のことを防ぐため、問題の前提条件を追加するなどしてガイドラインをアップデートしています。

── 作問に困った時立ち戻れるドキュメントがあるのは良いですね。でも、このガイドラインも含め、作るにあたってシニアエンジニアの間で意見が分かれた場合、どのように決着をつけましたか？

遠峯　確かに、どの分野・どの要素を問題に入れるか、という議論があり、そのためのミーティングも数か月にわたって行われました。自分たちの経験を振り返りつつ、各部署に配属されているミドルエンジニアの様子も見ながら、どんな知識とスキルセットがあれば活躍できるか、という観点ですり合わせました。

ちなみに、この議論は現在も定期的に行っていて、研修プログラムの内容も継続的にアップデートしています。作成を始めた当初から、研修プログラムが完成することはないよね、というのが共通認識になっていましたから。

阿部　特定の業務知識に偏らないというのも、当初から出ていた方針でした。その上で「ここの知識は必須だ」「ここはもっと重点的にすべき」という議論のなかで出た意見は、ガイドラインや問題に適宜反映しました。今後も、受講者のフィードバックなどを見ながら内容をブラッシュアップする想定です。

── お話を伺っていると、研修プログラムを作成したエンジニアにとっても、自分の知識とスキルを改めて確認する良い機会になったのかもしれないですね。

阿部　おっしゃる通りです。私も年齢的にはミドルエンジニアに近いので、常に「受ける側の視点」でプログラムを作るよう意識していました。実際、作成途中に改めて「ここが弱かったな」というところが確認できましたし、他のシニアエンジニアからも同じような気付きがあったと聞いています。

実はレビューする側も大変。「高得点を取ること」ではない、研修の真の目的

── 実際にこの問題を解答して、レビューするプロセスとはどのようなものなのでしょうか。

阿部　ある問題を文章で解答してもらい、その解答に対してメンターがレビューするという形式です。先ほど少し触れましたが、各問題は正解・不正解が一律に定まっているわけではありません。「こういった観点で理由を説明してください」など、筋道立てて説明することを求める内容なので、メンターの間でも「これを正答としていいか、誤答とすべきか」みたいな議論になる時があるんですよ。

例えば、「NoSQLは速い」のような解答が上がったとして、NoSQLにそもそもどんな特性があって、どういう時に速くて、速さの裏に何かしらのデメリットがないのか、というところまでしっかり書かれているかどうか、とか。

── それはレビューする側も大変じゃないですか？

阿部　大変ですね。それに、仮に間違っていたとしても「ここがこう間違ってます」とレビューはせず、「こういう観点で考えるとどうですか？」などと提案して、あくまで本人に考えさせるようにしているのでコーチング的な要素もあります。「自走」というキーワードをお伝えしましたが、単純に高得点を取るのが目的ではなく、あくまで自分で答えにたどり着いてもらうのが目的ですから。

遠峯　とはいえ、問題のレベル自体は指定した参考書籍を読み切って理解できれば概ね解けるような難易度に設定しています。それに、もともと理解している分野なら、書籍を読まなくても解けるくらいのレベルを想定しているので、そこは自分の知識水準に合わせて解いてもらえればいいかなと。

阿部　基礎的な知識を日常業務のなかでしっかり活用できていれば、スラスラ解けると思います。

逆に、分かっていたつもりだったけど浅い理解で止まっている、というトピックに関しては、解答に時間がかかるかもしれません。そういうポイントを浮き彫りにして補完する役割もこの研修にはあると思っています。

── とはいえ、最近は生成AIのように筋道立てた文章をスピーディーに作るツールも出てきましたよね。そこを対策する必要はないのでしょうか。

遠峯　AIは問題の裏の意図までは理解できないので、仮に使ったとしても、おそらく不十分な解答しか導き出せないと思います。

もちろん、プロンプトを工夫すればChatGPTに解かせることができるのかもしれませんが、そこまでAIを使いこなすには、受講者自身が問題の意図を完全に理解できている必要があるので、それはそれで研修の目的にフィットしていますよね。

── （笑）。目的は正答することではなく「完全に理解すること」ですからね。

二人が「ミドルエンジニアになった」と感じた瞬間

── ちなみにお二人はジュニアからミドルエンジニアになった際、具体的にそれを実感できるようなことはありましたか？

遠峯　今思えば任される仕事の質が変わっていたのでしょうが、当時はさほど感じなかったかもしれません。ただ、周りから寄せられた質問のレベルが上がる、大きな案件で頼りにされる、などの経験を通じて自分がミドルになったのかもしれないと思ったことを覚えています。

同時に、自分でもっと学ばなければならない、という意識も強まりましたね。同じミドルエンジニアと議論する際や提案書を作る際にも、自分に足りないものを強く自覚するようになりました。

阿部　大きな案件に対して、ゴールまでの道筋を自分で引き、それに沿って必要な情報収集をし、自力で遂行できた時、少しは成長できたかなと思ったことがありました。

── ありがとうございます。そうした感覚は、まさに今回取り上げてきた研修プログラムの中身ともリンクしているように感じました。最後に、研修プログラムも含め、そもそもミドルエンジニアがニジボックスで働くことのメリットは何だと思いますか？

阿部　やはりエンジニアリングにまつわる知識の土台となる部分を研修で学べることではないかと思います。特にデータエンジニアリングは技術の移り変わりの激しい分野で、新しい知識やスキルの継続的な習得が重要となります。でも、今回お話しした研修は、そうした新しい知識や技術を学ぶための取っかかりになり得ます。

遠峯　「やりごたえのある案件」に取り組める機会が多く、かつ取り組むために必要な「基礎体力」をつける研修プログラムというOFF-JTもしっかりと用意されている。その2点でしょうか。

リクルートとの共創案件は、研修で身に付けた知識を活用する場所として申し分のない規模感のプロダクトです。ミドルエンジニアとしてのキャリアをしっかり固めたい、という方、ぜひ一緒に働きませんか。

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取材・文：青山祐輔
撮影：小野奈那子

ここが面白いよ、リクルートのデータ組織。ユーザーの“背中を押す”ようなレコメンドの設計手法に、ばんくしさんが迫る！

Fri, 21 Feb 2025 10:30:00 +0900

リクルートには、展開する数多くのサービスを通して日々数百テラバイト以上のユーザーデータが蓄積されています。そうしたデータをもとに、リクルートのデータ組織ではユーザーによりよい選択肢を示す機械学習モデルを作成し、日々改善しています。

今回は、HR（人材）サービスの領域で機械学習エンジニアとして活躍してきた羽鳥冬星さんと、現在は不動産サービスの領域でデータサイエンティストとして働く池上顕真さんに、リクルートのデータ組織や各サービスから得られるデータの特性について語っていただきました。インタビュアーは、さまざまな企業でデータ組織のマネジメントや立ち上げに携わってきた“ばんくし”こと河合俊典さんです。

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全く違う部署から「相談させてほしい」とメッセージが……横展開を通じて深まる技術
仕事と「やりたいこと」を根気強く結びつける、リクルート流の人材育成術
「一生の一度の買い物」をどのように機械学習するのか
社会の変化を機敏に読み取るデータサイエンティストの仕事
どんな機械学習モデルがユーザーの「背中を押す」のか
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全く違う部署から「相談させてほしい」とメッセージが……横展開を通じて深まる技術

ばんくし　お2人のこれまでの仕事で、代表作と言えるような成果はありますか？

羽鳥　 HR領域のサービスにおいて企業と求職者のマッチング精度を、求人情報と職務経歴書というテキストデータを使って向上させたことでしょうか。

ばんくし　興味深いですね。具体的にどう解決したのか教えてください。

羽鳥　どちらの情報もテキストで記述されていますが、生のテキストという非構造データを機械学習モデルで埋め込むことは、処理時間やセキュリティの観点でなかなか厳しい状況でした。そこでテキストをまずトークナイズし、レコメンドモデルを作るにあたって有用そうなトークンを「キーワード」という形で1〜3万件抽出しました。

ここまで絞れば、テキストから個人情報を含まない形で情報を抽出でき、それを現実的な時間でかつ安価に処理できます。職務経歴書から「Python」「機械学習」といった関連しそうな用語を取り出してキーワードの集合を作り、同様に求人情報側でもキーワードの集合を作ってどれぐらいマッチしているかを見ていくと、とてもいい特徴量が作れました。

羽鳥冬星（はとり・とうせい）さん

株式会社リクルートプロダクト統括本部プロダクト開発統括室データ推進室データテクノロジーユニットアジリティテクノロジー部アジリティアナリティクスグループシニアデータサイエンティスト

ばんくし　そういう成功した取り組みは、すぐ他のサービスでも採用されるのですか？

羽鳥　そうですね。まず『リクルートエージェント』で検証を行ったところマッチングの確率がかなり上がったんです。そこから『リクナビNEXT』にも適用したい、ほかのHR領域のサービスにも同じ技術を展開したい、と次々に広がりました。

さらに社内でプレゼンしたところ、全く違う部署から「取り入れたい」「相談させてほしい」とメッセージが来て、今ではさまざまなサービスに展開されています。

池上　うまくいった取り組みは部署を超えてどんどん横展開されていくところが、リクルートらしさの1つかもしれません。

ばんくし　確かに。どうせならそのモデルに自分の名前を付けておけばよかったかもしれないですね（笑）。池上さんの代表作はなんでしょうか？

池上　『SUUMO』に同じ物件ばかりが表示されないように処理するシステム開発を担当しました。その際、精度が良くなるように機械学習を導入したことですね。

不動産のサービスでは、同一の物件が複数の仲介会社によって重複して掲載されることがあります。そこで機械学習を活用して一種の名寄せというか、同じ物件を1つにまとめる機能を実装しました。入稿される物件のデータ数が1日に数百万オーダーになるので、サービス品質のため数時間で名寄せが完了するよう計算量を削減したり並列化したりの工夫が必要でした。

ちなみに、これを実現するには、データを個別に確認しながら地道に「この地域では、住所をこう表記するんだな」と見ていく必要があります。京都や札幌のように独特な住所がありますから。

ばんくし　沖縄にもありますね。住所の表記はどのサービスでも課題になります。しかも入力されたデータが一定ではなかったり、同じ住所でも建物の階数や部屋が違って「別の物件」ということもあったりしますよね。

池上　その通りです。「一致」とは何か？という定義を考えるところから作りました。

池上顕真（いけがみ・けんしん）さん

株式会社リクルートプロダクト統括本部プロダクト開発統括室データ推進室データテクノロジーユニットデータサイエンス・機械学習エンジニアリング部機械学習エンジニアリンググループマネジャー

仕事と「やりたいこと」を根気強く結びつける、リクルート流の人材育成術

ばんくし　羽鳥さんの「マッチングにおけるテキスト情報による精度向上」についてあらためて聞きたいのですが、処理の高速化まではどのようなプロセスで解決したんですか？

羽鳥　やはり生のテキストから情報を抽出するのが大変だったので、キーワードを導入することで高精度かつ現実的な時間で処理できるようになったことが大きな成果ですね。さらに、社内の競技プログラミングにすごく強い人から教えてもらったアルゴリズムを適用したところ、レイテンシがほとんど問題にならないほど速く処理できるようになりました。

僕はもともとKaggleばかりやっていてこの手の高速化アルゴリズムはあまり知らなかったのですが、どんな技術でも「強い人」が必ず社内にいて、そうした人たちから解決策を教えてもらえるのはリクルートのすごくいいところだと感じます。

ばんくし　社内勉強会のような場もあるんでしょうか？

羽鳥　そうですね。実は今日も京大の佐藤竜馬先生が書かれた『深層ニューラルネットワークの高速化』の輪読会をやろうという話がちょうど立ち上がったところです。

ばんくし　あれはいい本ですね。

池上　業務の中でもサービスごとに分析のレビュー会があり、サービスをまたいで「こんな例があるよ」とアドバイスやノウハウを教えてもらうこともありますね。

ばんくし　話を伺っていると、いろいろなところで知識が反響しあってコラボレーションを生み、組み合わさることで大きなインパクトをもたらしているように感じます。その勉強のモチベーションはどこから来るのでしょう。みんな「成果」を出したいからでしょうか？

池上　リクルートではやりたいことを積極的に主張するボトムアップの文化があって、逆に1年目から「君はどうしたいの？」って上司にすごく聞かれるんですよ。

ばんくし　その問いかけは有名ですね（笑）。

ばんくし / 河合俊典（かわいしゅんすけ）さん

Sansan、Yahoo! JAPAN、エムスリー、CADDiを経て、2023年5月よりエムスリー株式会社3代目VPoEに就任。業務の傍ら、趣味開発チームBolder’sの企画、運営、開発者としての参加や、XGBoostやLightGBMなど機械学習関連OSSのRust wrapperメンテナ等の活動を行っている。

池上　なので「これを学びたいです」と言いやすい文化もありますし、その土壌があるからこそスキルアップに貪欲な人が多いように思います。

ばんくし　やりたいことをやり、周囲の人たちと一緒になって知識を吸収して、その結果として成果が上がるというシステムがあるのはいいと思います。一方で「やりたいこと」とキャリアとのバランスはどのように取っているのでしょうか？

池上　そこは上司の腕の見せどころですね。メンバーと半期ごとに「Will-Can-Must」シート*1をもとに会話して、仕事と「やりたいこと」を結びつけています。リクルートはもともと人材事業から始まった会社なので、今も人材育成にものすごく労力を割いているんです。特に、メンバーそれぞれの育成計画を策定することにかなり時間をかけますね。

また、データ組織の規模が大きいので、キャリアパスも多様です。データサイエンティストからマネジャーへというコースもあれば、スペシャリストとしてステップアップしていく人もいます。技術戦略を立てるテックリードの方向に進んだり、PMに興味を持つ人もいたり、法務部に異動してデータへの知見と法律的な観点の両面からプロダクトをレビューする側に回ったりする人もいました。

ばんくし　データサイエンティストから法務への異動は面白い。技術者としてやりたいことと、事業としてやるべきことがかみ合うのは、エンジニアにとって幸せな環境ですね。

池上　 うまくいきそうなときにメンバーをアサインするスピードが早いのも特徴で、レンタル移籍的に「このメンバーの業務ウェイトを一時的にこっちのプロジェクトに回しましょう」というリソースの調整も、本人と合意の上で柔軟に行っています。最初はレンタル移籍でもそのうち本人が「このサービスが面白い」となったら、改めて相談の上でそのまま異動になることもあります。

「一生の一度の買い物」をどのように機械学習するのか

ばんくし　リクルートのサービスならではのデータの面白さはどんなところにあるのでしょう？

池上　 量の多さと幅の広さですね。サービスごとに1日数百テラバイトという規模のデータが集まるので、「こういった行動傾向がある」という利用者群を抽出できます。そこから、「こういうモデルにこういう特徴量を入れるといいのではないか」と精度の高い仮説を立てることもできます。

羽鳥　量が多いと処理に時間がかかるので、工夫のしがいもありますね。データのサイズが小さければ、どんな書き方をしてもある程度は処理を回せますが、大きくなるとデータの特性に合わせた最適な処理を考える必要があります。

頑張ったときにレバレッジがとんでもなく効くのは、大きなサービスがありデータ量が多い会社ならではだと思います。細かなテクニックだけで処理が何百倍も高速化されることがありますから。

ばんくし　最近は技術も成熟して、だからこそ技術でレバレッジを効かせることが難しくなっていますが、リクルートにはそのデータ量ゆえにレバレッジポイントがあるということなんですね。

ばんくし　リクルートのサービスから得られるデータで興味深いのは、その量だけでなく暮らしのデータ、もっと言えば人生に関わるデータを持っていることですね。

私もYahoo! JAPANという大きなサービスにいた頃、Web検索やeコマースといったインターネット上の行動に関するデータを扱っていました。それはそれで興味深かったのですが、リクルートでは人間の一生というと大げさかもしれませんが、結婚や転職や転居といったライフイベントに関わるデータがあるわけですよね。

池上　そうですね。私は住まいだけでなく人材系のデータを見ることもあるのですが、ユーザーの特徴や傾向が全然違っていて興味深いなと感じることがあります。

一般的に不動産はやはり「一生に一度の買い物」なので、2回・3回と購入するケースはまれです。ですから機械学習の特徴量に「何度目の購入か」を入れることもあまりありません。ですが、転職はもうちょっと頻度が高いですね。

ばんくし　不動産は常にコールドスタートですが、人材系だと「前回の転職と同じ傾向」が見えるはずですね。

羽鳥　人材は人材で意思決定までのリードタイムが長いという特徴もあります。例えばECサイトで商品を閲覧してから購入するまでは長くて数時間だと思いますが、人材サービスではレコメンド情報を見て、応募して、書類選考して、面接して、内定をもらうまでに数カ月から半年といった期間がかかります。その上、各地点で行動の主体が切り替わっていきます。

そうしたプロセスの長い行動の全容をレコメンドの時点でうまく予測することは難しく、だからこそやりがいがあると思います。

ばんくし　 ECだとシンプルに以前と似たものを購入したいケースも多いので、レコメンドに機械学習を選ばない選択肢もあり得ます。一方で、意思決定までの距離が遠く、難しい部類の分野には、機械学習の価値があると感じる瞬間がありますね。

社会の変化を機敏に読み取るデータサイエンティストの仕事

ばんくし　ユーザーの意思決定の距離が遠く、改善のための良い打ち手が浮かばなかった時は、どういった対応をしていますか？

池上　統計的な数字だけを見ていても分析の難しい部分がありますし、そもそもデータの量が多過ぎて網羅的に全部を試すこともできません。ビジネスロジックの制約もあります。

そのため、1つのサンプルをもとに「n=1」で仮説を立てることもよくありますね。内製のデータ可視化ツールを見ながら、みんなで「こういう特徴量はどうだろう」とアイデアを出していきます。100事例くらい見て人間が学習しながらモデルに落とし込む感じです。

ばんくし　 人間AIですね。先ほど話に出た分析レビューでは、そういった仮説にもお互い意見を出し合ったりするのですか？

池上　レビュー会に持って行ったら「それ、別のサービスでやったけどうまくいかなかったよ」「え？」なんてこともありますね。それはそれで新たな気付きですし、実はデータの差やサービスの特徴による違いからうまくいくこともあります。面白いですね。

羽鳥　やはり日々勉強ですね。モデルを作ることはユーザー理解につながっていますが、この先もユーザーの行動を完全に理解することはできないでしょう。

池上　社内では「全ての人がロジカルに、合理的に考える」という前提に立ったアイデアがよく出てきますが、全部が全部そうではありませんよね。

例えば部屋を借りる場合に、私なら家賃やらいろいろな条件を星取表に書き出して「よし、ここだ」と決めるんですけど、実際は『SUUMO』にランディングして物件を1つ2つ見ただけで決められる人もいらっしゃいます。ネットは入口として使うだけで、不動産屋さんに相談しながら決めたい人も多いですね。

ばんくし　そんなときは「数件だけ見て決める人」に対するモデルと「そうではない人」向けのモデルを、それぞれ特徴量をうまく作ってモデリングしたりするのですか？

池上　過去に『SUUMO』のアプリで、ユーザーの検討深度に応じて表示するコンテンツを出し分けるという取り組みをしたことがあります。いろいろな情報を見たい検討初期の人には物件の量を多めに出し、検討がある程度進んで理想が決まってきた中期の人には「おすすめ」をピンポイントで出したり、お気に入りの物件をたくさん入れてくれた人にはリテンションしたりという感じです。

羽鳥　セグメントごとに分けていくといいモデルになると思うんですが、今度は運用が大変になってしまいます。ですので、今はどちらかというとグローバルなモデルを作る方向を目指しているのでしょうかね。

池上　 2〜3年のスパンで、1つにしておく方がよかった、いややっぱり分ける方がよかったという行ったり来たりがあるように思います。ただし「前にだめだったから、やらなくてもいい」とはなりませんね。ビジネスの状況も2〜3年で変わっていくものですから。

ばんくし　ビジネスの状況もですが、ユーザーの行動も変化しますね。コロナ禍やそれ以降のタイミングで行動は変わりませんでしたか？

池上　おそらくどのサービスもそうだったと思いますが、コロナ禍でのモデルのドリフト（精度の低下）は想像をはるかに超えるものでした。「モデルの精度が悪くなったけれど何でだろう？傾向が全然変わっているじゃないか」って。

羽鳥　あの時期はあまりに人々の動向が変わったのでモデルの前提が覆り、社内の多くのデータサイエンティストが阿鼻叫喚していた記憶があります。

ただ、機械学習モデルがドリフトしているかどうかをモニタリングして、検知することはできます。コロナ禍でも、求人動向が変わったのでそれに合わせて特徴量の傾向を変えるなどの手を打っていました。データを常日頃見て、何が起こっているかを観察してエンハンスしています。

ばんくし　社内には「これが活用できたらもっと面白いのに」というデータもまだ眠っているのでしょうか？

羽鳥　たくさんあります。1日に数百テラバイト以上のデータがETLされてきますから。

ばんくし　社会の変化に合わせてモデルを改善できるのは機械学習エンジニアの仕事の面白さですよね。経済の状況や人間の行動を見ているわけで、その営みはいわば社会学のようなものかもしれません。

どんな機械学習モデルがユーザーの「背中を押す」のか

ばんくし　リクルートの事業には、お2人が携わっている仕事や住まいなどの「ライフイベント」に関するものと、美容院の予約のように日常的に繰り返される「ライフスタイル」に関するものがありますね。発生頻度の低いライフイベントを機械学習で予測することは、ライフスタイル領域より難しいように思えます。

私はeコマースやニュースサイトのレコメンドのように、短いスパンで1日に何度も行われるイベントを扱う経験が多かったのですが、やはりスパンが長くなるほど提供価値のばらつきが大きくなるような印象がありました。

池上　確かに、eコマースやライフスタイル事業のように、短いスパンで何度も起こる出来事の方がレコメンドには向いているだろうと思います。

そういう意味でライフイベント系のレコメンドについて、最近は「解釈性や説明性、納得感をユーザーにどう提供できるか」をよく考えます。一生に一度の買い物でいきなり「あなたにはこの家がぴったりです」と言われても「なんで？」となりますよね。その時は併せて「ぴったりである理由」を出してあげるといいのではないかと考えています。

羽鳥　 一生に一度のイベントであるほど説明してほしくなりますよね。LLMの登場によって、レコメンドや広告に説明性を加えることもやりやすくなるように思います。

ばんくし　家を買うようなイベントの場合、コールドスタートで何も分からない状態ですから、納得感を持っていただくことは重要ですし、取り組みがいのあるタスクですね。

ばんくし　これまでの機械学習では「何でこうなったの？」とユーザーに問われても「モデルがそう言っているから」以上のことがうまく答えられませんでした。特に検索のようなサービスはユーザー行動のスパンが短いこともあり、ある行動から次の行動へとつながる理由がうまく紐付くことはあまりありませんが、ライフイベントではそうしたつながりも見いだせそうですね。

1つのアイデアですが、不動産のレコメンドで別のライフイベントのデータから説明性を高めることはできそうです。例えば、結婚式のデータから「思い出の挙式場までバスで10分」だとか「列席した親戚の家に近い」とか。僕はそういうのに弱いので、すごくうれしいですね。

羽鳥　なるほど面白いですね。そういった「ユーザーの背中を押してあげる何か」があれば決断できる、という側面は確かにあるかもしれません。

ただ、一方で気をつけたいのは、異なるサービスのデータを組み合わせることで、ユーザーが思ってもみなかった形で情報がつながってしまうことです。便利になる反面、ユーザーにとっては「知らないうちにこんなデータまで使われてるのか」と感じられることもありますので。当社でそうしたデータのクロスユースの仕組みを取り入れるときは、社内の標準審査プロセスを通し、パーソナルデータ指針をもとにプライバシー観点からも問題がないかを確認しています*2。

ばんくし　世の中のほとんどのレコメンドは「候補をたくさん出して、最後に人が選ぶ」ものですが、ライフイベントでは候補がそもそも少なく、全ての希望条件を満たすものに出会うのはなかなか難しい。そんなときに「あなたにぴったりである理由」という説明を示すことができれば、決断を後押しして納得感のある選択ができるようになるかもしれませんね。

── みなさん興味深いお話をありがとうございました。

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リクルートの取り組みを紹介した記事一覧

テクノロジーの力でさらなる価値を生み出すリクルートの取り組みにフォーカスした記事シリーズです。

[タイアップ広告] 企画・制作：はてな
取材・構成：高橋睦美
撮影：関口佳代

*1:参照：リクルートマネジメントソリューションズ人材育成・組織開発お役立ち情報・用語集「Will Can Mustとは？フレームワークを活用するメリットや目標設定方法を解説」

*2:参照：株式会社リクルートプライバシーセンター「パーソナルデータのサービス横断での活用（クロスユース）」

【必読】エンジニアの「具体と抽象」を往復する学びのヒント！定番フロントエンド技術から資格・数学・英語・ビジネスまで、新たな学びはUdemyの講座から！

Thu, 02 Jan 2025 10:30:00 +0900

※ Udemy「新年のビッグセール」およびはてなによるプレゼントキャンペーンは終了しました。紹介した講座は引き続きUdemyで学習できます。

毎年のように新しい技術トレンドが生まれるソフトウェア開発の世界で日々の学習やキャッチアップに余念がないエンジニアの皆さんも、年の初めは志も新たに、本当に挑戦したいこと・マスターしたいことに思いをめぐらせているのではないでしょうか。

Udemyで開催される新年のビッグセールにあわせて、今年もはてなニュースでは技術トレンドから資格・英語・ビジネスまで、通常よりお得に1講座1,300円から購入できるオススメ講座を紹介します。年始休みに学び始めたいスキルをぜひこの機会に見つけてください。

さらに講座紹介に続けて、ソフトウェアエンジニアの成長についてブログやカンファレンスなどで発信してきた曽根壮大（@soudai1025）さんに、エンジニアとして成長してキャリアを築くために必要な学び方のヒントを語っていただきました。

ソフトウェアエンジニアは学び続ける必要があると言われますが、ただ技術トレンドに追われるのではなく、なりたい自分にあわせた教材を選び、学び方を身に付けてください。

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📖 Udemyで学ぶ英語：TOEICで800点を目指しましょうか
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📖 Udemyで学ぶ財務諸表・会計入門
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経験ゼロ、プログラミング経験もない学習者にPMの必須スキルを解説する講座です。プロダクト開発を成功へ導く基本的な考え方、即実践できるノウハウを伝授します。

シリコンバレーの大企業やスタートアップに求められる最新のPMスキルを、豊富な経験を持つ著者が体系的に分かりやすく解説します。なんとなく理解していたPMの役割も、実例をもとにした講義で具体的にイメージが湧き、より知識が深まります。

【超入門】PMOのためのプロジェクトマネジメント基礎 ★フォーマットDL特典あり

コース評価：4.2

受講生の数：769人

講師：Masa Takky

セクションの数: 8 • レクチャーの数: 21 • 総時間: 1時間28分

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年上部下やベテラン部下を活かす！年下上司のリーダーシップ戦略：信頼と成果を引き出す実践法

コース評価：4.4

受講生の数：921人

講師：中島克也

セクションの数: 11 • レクチャーの数: 43 • 総時間: 2時間28分

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PMP Certification Exam Prep Course 35 PDU Contact Hours/PDU

コース評価：4.7

受講生の数：366,837人

講師：TIA Education, Andrew Ramdayal

セクションの数: 19 • レクチャーの数: 361 • 総時間: 35時間3分

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📖 Udemyで学ぶ財務諸表・会計入門

講座紹介の最後は、BSやPLといった財務諸表に関連した知識を身に付けましょう。ソフトウェアエンジニアでも経営やビジネスを考える時代です。

はじめての財務分析（初級）～経営指標を読む！3時間で切り拓く「指標」の向こうに隠された鮮やかなビジネスの世界

コース評価：4.4

受講生の数：11,290人

講師：MindSeeds 丹羽亮介

セクションの数: 7 • レクチャーの数: 36 • 総時間: 3時間37分

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元銀行員が3時間で教える財務分析の初級講座。身近な企業の事例を取り上げて、経営の指標となる収益性、効率性、安全性、成長性の読み解き方をテンポよく解説します。短時間に、集中力が途切れず一気に受講できます。

「貸借対照表」「損益計算書」「キャッシュ・フロー計算書」など、決算書の言葉と基本的な内容は理解したつもりでも、数字から何を読み取ればいいのか分からない。そんな悩みを抱えるビジネスマンにおすすめです。

リーダーのための会計入門セミナー元グロービス・現役MBA講師が教える、ケースで学ぶ決算書の「使い方」講座

コース評価：4.6

受講生の数：28人

講師：米マサチューセッツ大学講師木田知廣

セクションの数: 7 • レクチャーの数: 46 • 総時間: 2時間30分

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ここまでUdemyのさまざまな学習領域からオススメのセール対象講座を紹介してきました。このような学習教材の価値を最大限に発揮させたいなら、どのように学び・成長していくかというビジョンや方針を持っておくとよいでしょう。

そこで、エンジニアの成長についてブログや勉強会などで発信されてきた曽根壮大（そーだい）さんに、学びのヒントを語っていただきました。ぜひあわせてお読みください。

💡 学ぶヒント1. 変化に対応して学ぶソフトウェアエンジニアは新しい挑戦ができる

ソフトウェアエンジニアという仕事は、変化に対応し続ける必要があります。どんな仕事にも学びは必要で、お医者さんだって新しい治療法を学ぶし、営業も新しい商品や顧客のニーズに対応する努力をしています。ただし、ソフトウェアエンジニアは、他の職業より「学び続ける」ことになる傾向があります。

なぜなら、エンジニアが使う技術やツールが、すごいスピードで陳腐化していくからです。どんな職種でも、最初の3年から5年は学ぶことの方が多いでしょう。いろいろな道具の使い方や仕事の仕方、さまざまなハウ（HOW）を覚えなければ仕事はできません。

そうやって覚えた技術でソフトウェアエンジニアが一生食べていけるのかというと、確かにデータベースの使い方やテストの書き方、設計の手法のように、経験による複利も効いて10年選手・20年選手がバリューを発揮しやすい領域もあります。

一方で、新しい技術のトレンドもどんどん登場するので、新しい仕事をしたいなら、新しい仕事の仕方やツールの使い方、プログラミングであれば新しい言語の書き方だったりフレームワークの使い方を学ばなければなりません。

新しいスキルを習得した人が新しい市場で活躍できる

僕がエンジニアとして働き始めた2008年ごろ、クラウド技術はまだ一般的ではなく、オンプレミスのサーバーが主流でした。企業がサーバーを自分で買い、データセンターに設置して、管理していました。その後、AWSなどのクラウドサービスが登場して、オンプレミスで仕事をしていたエンジニアも新しいスキルを習得する必要が出てきました。

ここでクラウドを学び始めた人たちは、新しい市場で活躍するチャンスを得たわけです。このように環境が大きく変わると未経験者の参入障壁が低くなって、個人開発者がアイデア1つで成功を収めることもあります。

例えば2000年代まで主流だった携帯電話、いわゆる「ガラケー」のWebサイトがモバイルインターネットの中心だった時代には、その仕様に熟知して開発のスキルを持っていることは大きな武器になりました。しかし、スマートフォンが台頭するにつれて、ガラケーの技術は必要なくなり、スマートフォンのアプリが新しい標準になりました。

技術がリセットされると若い人にもチャンスが回ってくる

そうやって新しい仕事が出てくることで、下剋上ではありませんが、ゼロスタートになって若い人にもチャンスが回ってくる。これもこの業界の特殊なところだと思います。技術が定期的に陳腐化する、つまり定期的に業界の知見がリセットされるので、そのタイミングでは若くて経験が浅い人も、経験が長いベテランと同じようにヨーイドンできます。

今だとおそらく「AI」がゲームチェンジャーになるのでしょう。僕からすると、AIは専門のエンジニアが扱うものでしたが、あっという間にすごく身近なものになりました。

このスピード感にあわせて、新しく学ぶことが求められる一方で、新しい仕事も生まれて働くことができる。ソフトウェア業界、特にWebの世界ではそういうことが定期的に起きてきました。学び続けることで新しい挑戦ができることは、ソフトウェアエンジニアに特有の魅力でもありますね。

💡 学ぶヒント2. ソフトウェアの抽象化とプロダクト志向・プロフェッショナル志向

ソフトウェアエンジニアとして働いていると、「抽象化」がひとつの大きなテーマだなと実感します。抽象化とは、特定の技術や知識を知らない人でも使えるようにすることで、下のレイヤーの具体を知らなくても使い方（HOW）が出てくるような仕組みです。

例えば、先ほど話したAWSのようなクラウドは、オンプレミスの物理的なサーバーを抽象化したものです。だから、ハードウェアのことを知らなくてもWebサーバーを立てたり、データを保管できたりするわけです。

コンテナ技術も同じで、Dockerファイルをコピーしてきてアップしたら、ネットワークやミドルウェアの設定を知らなくても開発環境が立ち上がる。というように、ソフトウェアはさまざまな具体を抽象化して次のレイヤーの具体にします。そして、すごく良い抽象化が登場したとき、エンジニアの世界にゲームチェンジが起きます。

プロダクト志向のエンジニアは抽象化で登場した新しい具体を学ぶ

例えばPerlやPHPやRubyなどを使うと、メモリーやCPUの管理を考えなくてもプログラミングができます。これらは軽量プログラミング言語（lightweight language、LL）としてWebアプリケーションの黎明期に注目され、コーディングの敷居が大きく下がりました。

さらに、Webアプリケーションを抽象化したRuby on RailsやLaravelのようなフレームワークの登場によって、Webの開発者は「作りたいもの」つまりプロダクトに集中できるようになりました。

こうしたプロダクト志向のエンジニア、作りたいもののアイデアがあり事業やサービスを技術で実現したい人にとって、抽象化されて出てきた新しい使い方（HOW）を学ぶことは新しい価値を生み出すことにつながります。電子レンジを買ったら「こういう料理ができるんじゃないか」と試してみたくなるようなものです。

抽象化のプロセスそのものを学ぶプロフェッショナル志向

それに対してプロフェッショナル志向のエンジニアは、抽象化されている仕組みそのものに興味があります。電子レンジを買ったら電子レンジを分解するような人ですね。

使い方（HOW）ではなく動作原理（WHY・WHAT）から学ぶことも、プラットフォームを使うよりも作る・整備する側なら必要です。細やかなパフォーマンスチューニングも、仕組みそのものを知っていないとできないでしょう。

このプロダクト志向とプロフェッショナル志向はゼロイチの関係ではなく、多くのエンジニアが両方の属性をグラデーションで持っています。そのときの興味がどちら寄りかで、学び方を変えてもいいでしょう。プロフェッショナル志向だったけどサービス開発に興味が出てきたから新しいフレームワークの書き方を勉強したり、両方を往復しながら学んでもいいんじゃないかと思います。

プロの現場から学ぶ、AWSで高可用なWEBアプリケーション構築

コース評価：4.4

受講生の数：3,601人の受講生

講師：土橋雄一

セクションの数: 19 • レクチャーの数: 206 • 総時間: 23時間8分

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理解して使う！Docker入門＋応用：初心者から実務で使えるスキルが身に付ける

コース評価：4.6

受講生の数：9,767人の受講生

講師：ケンタロウ００

セクションの数: 12 • レクチャーの数: 97 • 総時間: 9時間53分

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【SQL-超入門】初心者向け『データベース』＆『SQL』超入門コース～MySQL操作実践・演習と解りやすい図解で学ぶ～

コース評価：4.2

受講生の数：831人の受講生

講師：【みのるコーチ】たかはしみのる

セクションの数: 13 • レクチャーの数: 97 • 総時間: 6時間53分

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💡 学ぶヒント3. 知の高速道路と技術トレンドへの対応

技術が陳腐化するサイクルの話をしましたが、その前にプロダクトの市場が成熟してきて、技術がコモディティ化するタイミングがあります。

例えば10年前には、個人開発者がアイディアひとつでサービスやアプリを成功させることもありました。今ではもう誰でも作れるようになってしまい、求められるクオリティも高く競合も増えているので、個人がいきなり市場をひっくり返すことは難しくなりました。

それがコモディティ化であり、しばらくしたらまた新しい技術改革があって、次の技術トレンドがゼロスタートすることになるでしょう。

知の高速道路を利用しよう

技術トレンドが一周するたびに、ソフトウェアエンジニアは一定の勉強をし続けなければならず、これには向き不向きもあるでしょう。しかし、現代では「知の高速道路」が昔より整備されていて、向き不向きによる幅はかなり狭くなっています。

Udemyのような動画教材もありますし、ChatGPTのようなAIツールに質問するなど勉強方法を工夫することができます。そのため仕事で最低限必要になる知識のラインや、ソフトウェア開発を仕事にするハードルは下がっているように思います。

エンジニアの成長にコストをかける企業も増えており、技術参考書の購入を補助してくれる組織もあります。究極的には、Udemyの見放題（Udemy Business）や、オライリーの読み放題（Learning Platform）*1に加入している会社を選ぶことも考えられます。

その反面、知の高速道路の出口で渋滞しているという話もあります。プログラミングができればそれだけで優位だったという時代ではありませんから、ゼロスタートになったときにどう優位性を高めていくのかが次の課題になります。

技術トレンドのサイクルに対応する

次の技術トレンドが来てゼロスタートになったときに、普段から勉強する習慣がある人であれば「また勉強するか」くらいに考えています。それは面倒だという人は、データベース設計のようにそれほど変化しない領域でスキルを磨いたほうがいいのかもしれません。

あるいは逆に、今のサイクルで最新のトレンドを学べなくても、次のトレンドが来たところで追いつけばいいという考え方もできます。これは面倒くさがりだけではなく、育休や産休でしばらく現場から離れる人にも言えることです。育休後も、子どもが小さいうちはどうしても勉強する時間が作れないという話はよく聞きますし、僕もそうでした。

その際には、蓑輪太郎（@higepon）さんが語っていたように*2、技術を2個以上スキップしないように気を付けましょう。

次から次に登場する技術を、すべて勉強すべきでしょうか。個人的にそれは無理だと思うので、「2個以上スキップしない」ルールを守っています。大きなパラダイムシフトが起きた場合に、1つはスキップしてもよいが、2個以上はNGとするのです。（中略）2個以上スキップしてしまうと、心理的距離が離れすぎて、その技術の「肌感覚」がつかめない状態になってしまうからです。

💡 学ぶヒント4. どう成長してきたかをメタ勉強しておくとブランクにも対応できる

知の高速道路が整備されてリソースが豊富になり、トレンドのサイクルにあわせた勉強を繰り返していると、勉強にも2つのレイヤーがあることが分かってきます。ひとつはいろいろなスキルを身に付けることそのもので、もうひとつは「メタ勉強」めいた話になりますが、自分がどのように成長するかを把握して、勉強する方法を獲得することです。

勉強の方法は人それぞれで、参考書を読む人もいれば、公式のチュートリアルを繰り返す人、ブログや登壇で言語化することを心がける人もいます。僕の場合、インプットとしては本をよく読みますが、新しいHOWを知りたいときは動画を見るのがよいと感じています。いろいろなやり方があるので、得意な方法で勉強できればいいでしょう。

手を動かして「できる」ことの大切さ

勉強において、手を動かしてみることは大切です。和田卓人（@t_wada）さんの新人エンジニア向けの講義資料*3にもありますが、知のサイクルの中で「できる」こと、つまり自分で手を実行できたという体験は大切です。

似たような話を僕もよくします。次のスライドにあるように*4、技術の習得には壁がいくつもあり、順番にのぼっていくことを意識することが大事です。スキルを身に付けるには、このステップをちゃんと踏みましょう。

例えば、本を読むと分かった気になって「これもうできるな」って思ってしまいます。でもそれはまだ「知る」であり、「できる」はもっと後のフェーズです。つまり、実はまだできていません。まずは写経してみる、デモを動かしてみる、チュートリアルのアプリケーションを作ってみる。そういった試行錯誤を繰り返して、ようやく「わかる」になります。

とくに「わかる」の壁は「やる」ことの結果を言語化することで乗り越えられるので、試行錯誤の後でブログを書いたりセミナーに登壇することは重要です。ドキュメントを見なくても実現が「できる」ようになれば、仕事でも使えるでしょう。それを目指してステップをあがっていきましょう。

学び方が分かっていればブランクがあっても大丈夫

こうした学び方が理解できていれば、ソフトウェア開発のブランクにも対応できます。しばらくマネジメントをしていて「プログラムは10年ほど書いていなかったけど、今年から現場のエンジニアに戻る」となってもぜんぜんキャッチアップできるでしょう。

昔はPerlしか書いていなかったけど「今はTypeScriptですから」と言われて勉強し直すことになって、学び方を知っているから対応できた人は実際たくさんいるでしょう。

💡 学ぶヒント5. 具体と抽象を理解しよう

自分の成長の仕方・学びの形を身に付けることができれば、技術のリセットやゲームチェンジがどれだけ来ても大丈夫でしょう。

ただし、僕が「どうやって見つけたのか？」と聞かれると「いろいろやってみた結果、見つかった」という話になってしまいます。一般的にはロジカルシンキングやクリティカルシンキングを学んだりするとよいのでしょうが……。

具体と抽象を往復しながら学ぶ

学びの形を見つける方法があるとしたら、先ほど話した具体と抽象の関係です。具体化と抽象化の往復が得意な人は、スキルの階段をのぼるのが上手だという印象があります。

例えば『具体と抽象世界が変わって見える知性のしくみ』（細谷功著、2014年、dZERO） *5という人に勧められた本には、抽象化して差分で理解することが書かれていました。

具体Aと具体Bの共通項を見つけ出して、似てることから抽象化して理解する
抽象化して理解できれば、差分を見つけることでそれぞれの具体を理解できる

例えば、WebフレームワークでLaravelとRuby on Railsは似てるところがあるという観点で抽象化できていれば、JavaはPHPやRubyとぜんぜん違うから分からないと思っていたけれど、Railsがこういう流儀だからLaravelではこうで、するとSpringではこうなんだなという比較が差分でできるようになります。

このように一見すると全く違うものでも、共通項を見つけて学べるようになります。キャッチアップが早い人には、そういったタイプが多いようです。

HOWとWHAT・WHYを往復しながら学ぶ

これはプロフェッショナル志向で説明した「WHAT・WHY」を学ぶことにも関係します。抽象化の仕組みや技術の変遷を知っている人なら、そこから差分で学ぶことができます。

新しい技術に出会っても「これは昔のあれに近いんだけど、どこが変わったんだろう？」という形で把握できます。Webアプリケーションの動作について、SPAの場合はこうだったからRailsならばこうなるだろうといったことが分かります。

このように、具体と抽象を行き来するということは、HOWとWHAT・WHYを行き来することともけっこう似ています。そもそもソフトウェアエンジニアは「実務をソフトウェアに落とし込む」という具体の抽象化そのものを仕事にしているわけですから、具体と抽象の往復は得意なはずなんです。

「抽象的」だと思考が停止していませんか？　抽象と具体をセットで考える往復思考

コース評価：4.1

受講生の数：2,763人の受講生

講師：佐藤幸介

セクションの数: 7 • レクチャーの数: 30 • 総時間: 1時間54分

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💡 学ぶヒント6. コミュニティの役割と学びの楽しさ

エンジニアとして成長を続ける上で、コミュニティは本当に大きな存在です。学び続けることは筋トレと同じで、毎日が楽なわけではありません。仲間がいるからこそ頑張れることはけっこうあります。

勉強会やカンファレンスに登壇するときには、聞いてくれる人がいるから発表の準備を頑張ろうと思います。発表した後は、誰かからフィードバックがもらえてうれしかったから次も頑張ろうと思います。こういった学びのサイクルが重要です。

この螺旋の中でスキルを伸ばしキャリアを築こうとするなら、心が折れそうなときにコミュニティが支えてくれたり、諦めたときに引き戻してくれたりします。

教えあったり助けあったりできる場所

コミュニティでは、単純に知らないことを詳しい人から教えてもらえます。新しい技術をゼロスタートしたときに、若い世代のほうが時間も意欲もあってより詳しくなることはよくありますから、そこは素直に教えてもらえばいいと思っています。

逆に、データベースのような知識の蓄積が効く技術ならば、僕たちから若い世代に教えられることもあるでしょう。そういったギブ・アンド・テイクの関係が大事だと思います。

やはり新しいことにチャレンジするときには、誰かに助けてもらえるかもらえないかでかなり差があります。コミュニティに属していることによって、困ったときに助けてもらうことはけっこうありますし、僕も困ってる人は助けてあげたいと思います。

離れていてもいつでも戻れる場所

コミュニティはまた、何年か離れていても戻れる場所になったりもします。ふるさとのような安心感があることは、かなり大きいでしょう。久しく参加していなくても普通にその一部として戻ってこられるのは、技術コミュニティのよさだと思います。

2024年に開催されたYAPC::Hiroshimaでは、久しぶりに登壇したり参加された人も見かけました。僕も久々に広島に帰ったので、広島の地域コミュニティの人たちとも以前と同じように交流できました。

大きなカンファレンスに参加するだけがコミュニティ活動ではありません。近所で開催される勉強会を情報サイトで調べて参加してみたり、そこから参加者のSNSをフォローしたりGitHubでソースコードを共有したり、コミュニケーションの広がりや永続性を感じます。

勉強は誰かと一緒にやる方が楽しいでしょう。そして、楽しいことは大事なことです。

💡 まとめ：成長を楽しみましょう！

ソフトウェアエンジニアは、変化とともに生きています。この仕事に向いているのは、変化を楽しみ学び続けることができる人なのではないでしょうか。勉強そのものを楽しめない人や新しいことを学ぶのが苦手な人には、少し厳しい世界かもしれません。でもそのハードルを乗り越えれば、他の職種では得られない成長とやりがいを与えてくれます。

学び方に関して最後に強調したいのは「アウトプットすることの重要性」です。僕自身、勉強会で登壇するために新しいことを学んだり、ブログで書いたりしてきました。アウトプットすることで、自分がどれだけ理解しているかが明確になります。誰かに教えるときに、理解の曖昧な部分が浮き彫りになります。これを繰り返すことで、単なる知識が実際のスキルに変わっていきます。

エンジニアに求められるスキルは時代に応じて変化しますが、学び方そのものを学ぶことでどんな変化にも適応できるようになるでしょう。その楽しさを知れば、学ぶこと自体が新たなモチベーションになります。成長を楽しむことが、エンジニアとしての生き方を豊かにしてくれるでしょう。（談）

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構成・協力：トップスタジオ

*1:参照：O'Reilly Japan - Learning Platform

*2:参照：海外志向と遠回り ─ 20年近くかけて少しずつやりたいことに近づいたソフトウェアエンジニアの生存戦略

*3:参照：ソフトウェアエンジニアとしての姿勢と心構え / Software Engineer's Survival Guide

*4:参照：ソフトウェア開発者に必要な考え方 / Necessary mindset for software developers

*5:参照：具体と抽象 | 細谷功 | dZERO

2024年「はてなブックマーク年間ランキング」トップ100

Fri, 27 Dec 2024 11:00:00 +0900

はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク年間ランキング」の2024年版を発表します。上位トップ100の記事をピックアップしました（集計期間：2023年12月11日～2024年12月10日）。

順位	タイトル
1位	あなたが癌になった時に最初に知ってほしい事
2位	マンションリフォーム虎の巻
3位	国土交通省が新サイト「不動産情報ライブラリ」を無料公開、早くも神サイトと評判【やじうまWatch】 - INTERNET Watch
4位	死ぬほど嫌でした｜佐藤秀峰
5位	日本料理大全/JAPANESE CUISINE \| 京都府立大学
6位	身近な人が亡くなった時の手続きと備えのすべて!?（必要書類の記入例付） \| 遺品整理・生前整理の優良業者│リサイクルジャパン
7位	強盗団の件、犯罪エアプの人達は平和ボケしすぎ
8位	フルリモートで相手に気持ちよく仕事をしてもらうためのコツあれこれ
9位	なんとなく使っていませんか？括弧の種類と使い分け｜モリサワ note編集部
10位	兵庫県知事選でおきたこと
11位	去年の夏くらいに「余り野菜は焼いて麺つゆとお酢を混ぜた液に放り込むといい」と教えてくれた方、あなたは暑い夏献立に悩む主婦を救いました - Togetter [トゥギャッター]
12位	わずか40秒の運動で身体に起こる劇的変化 – 早稲田大学研究活動
13位	「無料で他大学の講義が受けれちゃうという神サイト発見した」誰もが無料で世界中の大学の講座が受けられるサイト“JMOOC”が話題に講座によってはオープンバッジを取得することも可能 - Togetter [トゥギャッター]
14位	仕事の進め方がグダグダの会社はどうすればいいのか、「プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本」の著者に聞いてみた \| Agend(アジェンド)
15位	「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
16位	簡単でおいしい山本ゆりさんのレシピ、その中でも個人的に激推しを並べます。ガチ勢の皆さまも一押しを教えてください。 - Togetter [トゥギャッター]
17位	大切な人が亡くなったら行う24の相続手続きの流れ
18位	管理職が一度は読んでおきたい定番「マネジメントの名著」7冊を解説 \| 日経BOOKプラス
19位	スパイスカレーのレシピ本を作った。Kindleで無料配信しているからダウンロードしてほしい。
20位	さようなら、全てのエヴァーノート - 本しゃぶり
21位	クレジットカードを製造する技術 - Speaker Deck
22位	「これ以上の名古屋飯ガイドはないのでは」名大消化器外科が学会のために作成した飲食店案内のクオリティが高すぎる - Togetter [トゥギャッター]
23位	エアコンは安いダイキンEシリーズが良いよ。取り付け業者は自分で選ぼう
24位	抽象度の高い仕事の進め方 - Konifar's ZATSU
25位	何十年も売れ続けている定番の日経文庫11冊を編集長が解説 \| 日経BOOKプラス
26位	ASCII.jp：これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
27位	管理職必読順番に読むと理解が深まる「マネジメントの名著」11冊 \| 日経BOOKプラス
28位	(追記)在米増田、トランプが勝った理由がよく分かる
29位	ねんきん定期便「放置」は絶対ダメ！放置した人が辿る悲しい末路 \| Mocha（モカ）
30位	40歳になるので30代でやってよかったことをまとめた - そーだいなるらくがき帳
31位	小学生に教えるために編集者歴17年の父親が本気で考えた…｢きちんと伝わる文章｣を書く10のコツ｢説明ができる｣とは｢生きる力がある｣ということ \| PRESIDENT Online（プレジデントオンライン）
32位	介護に関するクソバイス (増田編)
33位	桁違いに読書の質が上がる超簡単な読書法｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
34位	誰も教えてくれない「分かりやすく美しい図の作り方」超具体的な20のテクニック \| TomoyukiArasuna.com
35位	賃貸を退去するとき50万円請求されたけど色々な対応を駆使して結果的に敷金を取り戻した話｜namonaki
36位	【ChatGPT】英語学習用に素敵な先生を錬成したよ！ - はげあたま.org
37位	いつか役に立つやつ - Togetter [トゥギャッター]
38位	【4896】1 人の新入社員が原因で部署が崩壊しそうです \| Dr林のこころと脳の相談室
39位	新NISA「やってはいけないこと」「すべきこと」最後の総点検 \| 山崎元のマルチスコープ \| ダイヤモンド・オンライン
40位	好きなポッドキャストについてまとめる
41位	子育て終わった！やったーー！！【問い合わせに関する追記】
42位	漫画家・芦原妃名子さんが死亡「セクシー田中さん」など連載（2024年1月29日掲載）｜日テレNEWS NNN
43位	実家の近所に住むじいさんを車に乗せて買い物に連れて行った三日後
44位	1on1ガイドについて \| 1on1ガイド
45位	Twitterで見かける怪しい会社、この方法で実態が分かる「中小企業の調査の基本」 - Togetter [トゥギャッター]
46位	うまく騙されないように、人の思考のクセを知っておこう。 \| Books&Apps
47位	メルカリで値段の「¥マーク」を小さくしたら購入率が伸びた理由、ペイディがサービス名を「カタカナ表記」にする理由など、プロダクトのマーケ施策まとめ30(2023)｜アプリマーケティング研究所
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62位	ウクライナ軍に入隊したアジャイルコーチが、さまざまなメソッドを駆使して中隊長としてのリーダーシップを実現した話（前編）－ Publickey
63位	最初の100日で何をすべきで何をすべきではないか？｜miyasaka
64位	自民党裏金リスト
65位	ブラウザの履歴を操作して「戻る」ボタンで広告を出すやつについて – コーヒーサーバは香炉である
66位	Webサービス公開前のチェックリスト
67位	兵庫県知事選、斎藤元彦氏が再選議会や職員と「謙虚に丁寧にやる」 [兵庫県]：朝日新聞デジタル
68位	大炎上したスクールフォト業界で勤めてたんだが、もう学校写真のカメラマンは限界かもしれない｜所在ない
69位	子供を塾に通わせる前にやっておくべき「勉強のインフラ整備」の話 \| Books&Apps
70位	死ぬまでに一度は行くべき温泉旅館 15選｜まさゆき｜旅人
71位	「勉強ができない教育ママ」が子供の教育を誤りたくないならぜひ「ガクサン」というマンガを読んでみてほしい - 頭の上にミカンをのせる
72位	IPA(情報処理推進機構)が公開している資料が有益すぎる #Security - Qiita
73位	元国立国会図書館司書が教える、調べ物の技術。ググっても「必要な情報」になかなか出会えない人は必見 - ミーツキャリアbyマイナビ転職
74位	正しく評価される自己評価の書き方 - るさんちまん
75位	波：2024年4月号 \| 新潮社
76位	高等学校段階までの学習で身につけてほしいこと \| 東京大学
77位	令和のHTML / CSS / JavaScriptの書き方50選
78位	正常独身青年、先祖の戸籍を取り寄せる
79位	エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック #Python - Qiita
80位	私が独学をして、マジ神だと思うサイトおよび他 #初心者 - Qiita
81位	100km歩いても疲れない!? 陸上自衛隊が教える足トラブルが無縁になる秘技 \| となりのカインズさん
82位	年金制度と老後のお金について知っておくべき話
83位	メルカリ小泉さんからのエグい学び｜Shota Horii
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文：はてなブックマーク開発チーム

新規プロダクト開発では新しい技術をどう採用するのか？カオナビでの運用経験をリスクヘッジに生かし挑戦を成功に導く！〔ヨジツティクス開発者インタビュー〕

Wed, 04 Dec 2024 10:30:00 +0900

株式会社カオナビでは、社員の個性や才能を発掘するタレントマネジメントシステム「カオナビ」を主力プロダクトとして、HR領域の機能開発に2012年から注力しています。

そして2024年4月、隣接する経営管理領域のSaaS「ヨジツティクス」を独自に開発してリリースしたことで、マルチプロダクト戦略にかじを切りました。

現在の開発組織で新規プロダクトの経験がない中、どのようなことに気を使いながら開発を進めたのでしょう。プロダクトオーナーを務める福田健（ふくだ・けん）さんと、フロントエンドでの技術選定などをリードした別城慎治（べっき・しんじ）さんに話を伺いました。

※この記事は株式会社カオナビによるタイアップ広告です。

スプレッドシートに限界を感じて予実管理を楽にしたい
Next.jsでApp Routerの新機能を導入しつつトラブルも回避
既存プロダクトと異なる技術選定をする際のバランス
技術的に挑戦できる環境を新規プロダクトで用意したい
個人が考えて挑戦できることは会社のカルチャー
カオナビではエンジニアを積極募集しています！

スプレッドシートに限界を感じて予実管理を楽にしたい

── お二人はそれぞれ「ヨジツティクス」の開発では中心的な役割を担ったとのことですが、そもそもカオナビではどういった業務を経験されてきたのでしょう。

福田　私は、たまたまカオナビの共同代表である柳橋（仁機さん）との共通の知人からエンジニアを探していることを知り、10年ほど前に入社しました。当時は社員がまだ10人くらいの小さな会社でしたから、何でもやってきました。

いちエンジニアとして「カオナビ」のフルリプレイスを担当しましたし、プロダクトの成長にあわせて開発組織を作ったり、新卒の受け入れ体制を整備したりもしました。振り返っても本当に多くの仕事に携わってきたと思います。

現在もVPoEとしてエンジニア採用に関わっていますが、この2年くらいコミットしているのは新規プロダクト開発です。とくに「ヨジツティクス」ではプロダクトオーナーとして開発する機能やスケジュールを管理したり、仕様書を作ったりしています。

福田健（ふくだ・けん）

株式会社カオナビ企画推進本部新規開発部部長兼 VPoE

大学卒業後、ITベンチャーや大手ゲーム会社にてエンジニアのほかPMやプレイングマネージャーなどを経験し、2015年2月にカオナビへ入社。社員番号は6。VPoEの業務を行う傍ら「カオナビ」の開発部長として組織を牽引。2022年4月に新規開発部を立ち上げ、自ら新規プロダクト「ヨジツティクス」のプロダクトオーナーを務める。

別城　私は新卒入社した地元・神戸の会社に1年半ほど勤めてから、5年前にカオナビに転職してきました。入社後は「カオナビ」のフロントエンドエンジニアとして、主に担当したのはデザインシステムの構築や、新機能開発などです。

2年ほど前に、まだ立ち上がったばかりの新規開発部に初期メンバーとして加わらないかと打診され、「ヨジツティクス」になる新規プロダクトを開発するために異動してきました。

別城慎治（べっき・しんじ）

株式会社カオナビ企画推進本部新規開発部テックリード

新卒入社した神戸デジタルラボで、主にモバイルアプリ開発に従事。2019年11月にカオナビにフロントエンドエンジニアとして入社。TOPページリニューアル、sugao（デザインシステム）構築、ワークフロー機能開発などを経験し、現在は「ヨジツティクス」のフロントエンド開発に携わる。

── そして開発がスタートするわけですね。その話を伺う前に、リリースされた「ヨジツティクス」がどんなプロダクトなのか教えてもらえますか。

福田　製品名から分かるように、予実管理に関わる業務をシステム化したプロダクトです。上場している企業では四半期ごとの決算報告が必要で、期末の見立てを公表します。その見立ての精度を上げる業務が予実管理になります。

私自身もカオナビの部長として予実管理の業務を行っていたのですが、スプレッドシートでの作業には限界を感じていました。当時も予実管理のツールやサービスはいくつかありましたが、私が必要とする要件を満たしてくれるものはなかったのです。

だったらここにニーズがあるんじゃないか？同じように予実管理で苦しんでいる人を救えるんじゃないか？そう考えたのがそもそもの発端です。

── 必要性からプロダクト化の可能性を感じたわけですね。

Next.jsでApp Routerの新機能を導入しつつトラブルも回避

── フロントエンドは別城さんが技術選定されたそうですが、「カオナビ」という既存の大きなプロダクトと合わせるのか差別化するのか、どういう観点で選んだのでしょう。

別城　 ReactでTypeScriptという部分は「カオナビ」と合わせていますが、フレームワークとしては新しくNext.jsを採用しました。ただ「ヨジツティクス」の開発はその構成でモックを作ってから少し中断して、2023年7月に再開しました。

その少し後にNext.js 13.5がリリースされたのです。新機能のApp Routerがstableになったので、アプリケーション要件や特性などと照らし合わせながら検証し、導入できそうと判断して取り入れることに決めました。

── App Routerは変化が大きいので、既存プロダクトより新規プロダクトの方がチャレンジがしやすかったのでしょうか。

別城　新機能をすぐに取り入れたという意味ではチャレンジかもしれませんが、導入に踏み切ったのは開発者体験が向上する見込みが大きかったためです。

App Routerのファイルベースルーティングでは、どの機能をどこのディレクトリに配置するといった開発におけるルールを、App Routerの機能で制約をかけることができます。そういった利点を生かすことで、開発体験を損なわず、新機能によって素早く開発できるメリットが大きいと考えました。

また、それまでのPage Routerに比べてかなり機能も増えています。例えば、ページのローディング状態の表示、エラーハンドリング、プロダクション内の共通レイアウトの作成などは便利なので、うまく使いたいというモチベーションがありました。

── 「カオナビ」側と同じフレームワークといえど、新しい機能を取り入れるとベストプラクティスが共有できないなどのデメリットもありそうですが。

別城　もちろんそういったリスクもあります。ただ、前述の新機能をどれもこれも取り入れたいわけではなく、既存の「カオナビ」での開発を踏襲しつつ、App Routerの機能は必要なところだけを実は薄く使っています。

── 新機能で遭遇しがちなトラブル回避の情報収集はどうされていましたか？

別城　 Next.jsの挙動が気になったときには、公式のリポジトリにイシューが登録されていないかを見たり、解決するためのワークアラウンドを探したりはよくしています。

例えばApp Routerの目玉の機能として、fetch APIを利用したDataFetchingとCachingがありますが、cacheに関する仕様が複雑な点や挙動が怪しかったりなど懸念点がありました。

要件的にも無理してServerComponents側でfetchする必要がなかったことと、すでに「カオナビ」で利用しているTanStack Queryを採用した方が学習コストや開発スピード、保守の観点でも利点が大きかったので、DataFetchingにfetch APIを利用しない決定をしました。

既存プロダクトと異なる技術選定をする際のバランス

── 「カオナビ」よりもっと攻めた構成で、別の技術を採用したところはありますか。

別城　状態管理で「カオナビ」はReduxですが、「ヨジツティクス」ではJotaiを採用しています。またCSSライブラリでも違いがあり、vanilla-extractを使っています。

── CSSライブラリでvanilla-extractは珍しい選択のように思いますが。

別城　 CSSライブラリではEmotionやstyled-componentsがよく使われますし、「カオナビ」でもstyled-componentsを使っています。「ヨジツティクス」もモックの段階ではそれに倣っていましたが、AppRouterで開発するにあたってServerComponentsでも利用できるCSSライブラリやフレームワークを選定する必要がありました。

ServerComponentsはサーバー側で実行されるため、CSS in JSのようにブラウザでの実行を前提とするCSSライブラリは利用できません。ビルド時にスタイルが生成されるゼロランタイムのライブラリを選ぶ必要があり、候補としてvanilla-extractのほかにもTailwind CSSとCSS Modulesがありました。

個人的にはCSS Modulesがよさそうに思ったのですが、型が効かないので開発者体験を損なうとの意見もありました。vanilla-extractはそこを補ってくれて、書き方もCSS Modulesに似ているため学習コストも小さく、将来的にもしvanilla-extractを捨てることになったとしても、CSS Modulesに置き換えやすいことが加点要素になりました。

── 技術的な要件から攻めた技術選定になっても、いざという時のこともきちんと考えた上で、バランスが取れた選択をしているのですね。

別城　そこは学習コストも含めて意識しています。社内の異動は必ずあるので、それを前提に技術選定すべきだと考えています。その中で、コアになる部分はできるだけ全てのプロダクトでそろえた方がリスクは少なくなりますから。

── 新規プロダクトだと、思い切って最新技術にチャレンジしてみることもあるように思いますが、開発組織として全体を見て技術選定ができるバランス感覚は強みですね。

福田　私たちはお客様が使い続けるシステムを作っているので、一番のリスクは採用した技術が更新されなくなり、リプレイスしないといけなくなることなんですね。私自身、入社後に「カオナビ」全体のリプレイスを中心になって実施しましたが、これはかなりたいへんな体験でした。B2BのSaaSでは特にこの観点での技術選定が重要だと思います。

今回の別城に限らず、エンジニア全員が開発組織としてできるだけ技術的な基盤がしっかりしていて、更新され続けている技術を採用するよう意識しているところはあります。

── ほかに同様の考えで選択された技術がありますか

別城　状態管理ライブラリにJotaiを選んだのもそうですね。ReactではよくReduxが使われますが、それに比べるとJotaiは、小さい単位のスコープに応じて生成するボトムアップ的な思想になっています。サイズがかなり小さくて軽量なのも利点ですね。

実は「カオナビ」でもReduxを使っているのですが、「ヨジツティクス」ではGlobalStateが必要になるケースがあまりなさそうだったので、もう少しライトに利用できるライブラリを選択しようと考えました。代替の候補としてはJotaiとRecoilがありました。

RecoilはMeta社（Facebook）が管理していますが、メンテナンスが停止しているんですね。また、あまりグローバルな状態管理をする場面がなくて使用頻度も少ないので、もし何かあっても簡単に置き換えできるだろうということも考慮して、Jotaiに決めました。

福田　 Jotaiを選んだ当時は、かなり攻めた技術選定だなと思いました。ただ、そのリスクをどう評価するかという点で別城の選択を見ていました。

別城　実際にJotaiを用いている箇所はあまり多くなく、検索条件に関する状態や開いているタブを表す状態などは、URLのクエリーパラメータに持たせることが多いです。そうするとURLをブラウザのブックマークとして保存できますし、ユーザー体験としてもメリットがあるんですね。なので置き換えるコストはあまり高くありませんし、そういったリスクとのトレードオフで選びました。

技術的に挑戦できる環境を新規プロダクトで用意したい

── 冒頭で「ヨジツティクス」の開発は、福田さん自身のニーズがきっかけだったと伺いました。そこから事業化や開発まではスムーズに進んだのでしょうか。

福田　もともと新規事業を作るということで組織を作ったこともあり、開発自体はすぐにGoサインが出ました。マルチプロダクト化の話もありましたし、タイミング的にその辺りが噛み合ったこともあると思います。あとはとにかく早くリリースしてマーケットを確認するという会社の風土も後押ししてくれたと思います。

創業当時はブルーオーシャンだったタレントマネジメント領域も、最近では競合他社がひしめくレッドオーシャンとなりつつあります。そんな中で「カオナビ」の外からシナジーを生むような新しいプロダクトを作ることはずっと必要だと思っていました。

そんなマーケットの状況や社内の機運が相まって、事業や開発までは順調に進めることができました。

── その新規開発部の立ち上げに必要な人材として別城さんを求めたのですね。

福田　はい、一緒にサービスの立ち上げをしたいと思いました。フロントを構築する技術力は当然ですが、主体的に動けることやものごとを楽観的に進められるところが、スクラップアンドビルドが必要な新規開発には合っていました。

VPoEとして個々のエンジニアの特性はEM（エンジニアリングマネージャー）から聞いていましたので、そこから別城を選んで声を掛けました。

── 別城さんは、ご自身がそんなふうに評価されてることをご存じでしたか？

別城　初めて聞きました（笑）。実際に楽観的なのはその通りで、良くも悪くも深く考えないところはあります。仕様が急に変わってそれまでの作業が無駄になっても「別にいいか」と受け止められる方なので。

ただ、技術的な挑戦ができることは強く意識していました。また「カオナビ」の担当だった頃は決まった技術の中で新しい機能を作ることが大半でしたが、「ヨジツティクス」では使用する技術を自分で選んで決めていかないといけないので、その責任感もありました。

そのため技術についてもっと深く知っていかないといけないという気持ちもあり、そこは自分にとって新たなチャレンジでした。おかしな挙動について調べても解決方法がないときは辛いですが、そういう経験ができたこと自体はとてもよかったと思っています。

福田　実はVPoEとして新規プロダクトを開発したかった理由のひとつがそれなんです。技術的に挑戦することでエンジニアは成長すると思っています。私がVPoEとしてやるべきことはその環境を用意することだと思っています。

プロダクトとしての「カオナビ」には10年以上の歴史があり、コードも肥大化しています。また多くのお客様が利用しているので、そういったチャレンジがしやすい環境ではありません。だからこそ新規開発では「どんどんチャレンジしてほしい」とメンバーに言っていますし、リスクヘッジできる範囲ならどんどん許可しています。

── 新規事業の展開はいつ頃から考えていたのでしょうか？

福田　普段から新規事業や新機能のアイデアはいくつも考えています。これまでも「カオナビ」の機能追加など新しいことを提案してきたので、会社の中ではそういう人間だと見られているかもしれません。自分でもそういう突破力が能力であり、この会社での役割だと思っています。

ほかにも「カオナビ」や「ヨジツティクス」の新機能であったり、全く新しいプロダクトだったりを提案していて近い将来には紹介できると思います。

個人が考えて挑戦できることは会社のカルチャー

── お話しを伺っていて「カオナビ」というプロダクトの会社だからかもしれませんが、個人の成長や考え方が大切にされている印象を受けます。

福田　会社として個を尊重するということは、メッセージとして強く打ち出しています。そもそも「タレントマネジメント」は、社員の才能を活かすためのものです。

才能イコール個性ですから、埋もれている個性があれば見つけて引っ張り出す。我々はそんなシステムを提供しています。その会社が個を尊重していなかったらおかしいですよね。

別城　いち社員としても、自分がパフォーマンスを発揮できていないと感じるときに、どうしたらいいかをきちんと聞いてくれる会社だと思います。その上でやりたいことがあれば、どうやって実現するかを一緒に考えてくれます。

それは制度にも現れていて、直属の上司じゃない人にも1on1をお願いする「ななめ1on1」だったり、自分から異動を希望できたりもします。

福田　「ななめ1on1」は、私も他部署のメンバーから希望されたことがあります。全く面識のない上長に1on1を依頼するのは気持ちの上でちょっとハードルが高いですが、これがきっかけで異動した社員もいます。こういった仕組みで才能を見出そうとしているところもカオナビらしいところかもしれませんね。

── 最後に、カオナビにとって久しぶりの新規プロダクト開発という経験を経て、おふたりが学んだことはなんでしょうか？

別城　開発基盤をゼロから整えつつ、実際に開発もするという経験は今までできなかったことですが、試行錯誤しながら実現できました。特に新規事業ではスピードが命ですから、そこにフォーカスした開発を経験できたのはとても大きいですね。やはり既存プロダクトの中での開発と、新規事業では動き方もマインドも違うものでした。

技術への向き合い方でも、他のプロダクトを考慮して技術選定したり、オープンソースとの関わり方もより広く深く見ることができるようになりました。今後はさらにチームが大きくなるので、他のメンバーにもこの体験をしてもらいつつ、いかにプロダクトや組織を拡大しながら開発スピードを落とさないかにチャレンジしたいですね。

福田　学んだことは「我がごと感」の重要性でしょうか。組織が大きくなると自分の担当領域以外は受け身の状況になりやすく、縦割りによる弊害が出てきます。しかし新規事業ではそんなことを言ってはおられず、「我がごと感」を持って行動しないと何も進められません。

今後もその「我がごと感」を持ち続けるために、メンバーの意見を広く聞き、ボトムアップで進める組織であり続けたいですね。

── 本日は興味深いお話をありがとうございました。

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TypeScriptはMicrosoftが開発したプログラミング言語で、JavaScriptの上位互換として静的型付けなどをサポートしてします。2023年のGitHubのレポートでは、JavaScriptやPythonに続いて3番目に使われるプログラミング言語になっています。

TypeScriptで書かれたプログラムは、JavaScriptにトランスパイルして実行されます。つまりJavaScriptが動く環境であればどこでも動作するため、フロントエンドのWebブラウザだけでなく、バックエンドのNode.js上などでも動作します。

また、AngularやVue、Reactなどのフレームワークとも相性がよいので、モダンなフロントエンド開発に興味がある方にはうってつけの言語です。

この講座は、TypeScriptで使用される基本的な型、応用的な型、コンパイラの設定方法、クラス、インターフェース、ジェネリクス、デコレータ、モジュール、Webpack、React、Node.js、その他のJavaScriptライブラリの使い方など、基礎から応用まで網羅的に学ぶことができる「完全ガイド」になっています。

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もし間違えても対応するレクチャーに戻って復習できるので、学習内容を細かく確認しながら、一歩ずつ着実にステップアップしていけます。これを活用すれば、効率的にTypeScriptの知識を深めていけるでしょう。

▲ 小テストで学習内容を振り返り

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『SUUMO』を止めるな。大規模横断バッチがEOSLを迎える「2027年問題」にどう立ち向かったか

Wed, 09 Oct 2024 10:30:00 +0900

あらゆるソフトウェアに存在する「サポート期限（End Of Service Life、EOSL）」。EOSLを迎えたソフトウェアにはパッチなども提供されなくなるため、安定した運用が困難になります。メーカーからのアナウンスがあれば、より新しいソフトウェアへの移行計画を作成し、これまで動作してきたアプリケーションプログラムの稼働に影響がないかを確認し、場合によっては改修を加えるといった一連の対応が求められますが、それには多くの労力が必要です。

1つのシステムですらこれほど大変なEOSL対応ですが、賃貸を取り扱う事業、新築マンションを取り扱う事業など、複数の事業領域で構成されている『SUUMO』では、仮想化ソフトウェアのEOSLを機に「複数の異なる領域で横断的に利用される、12万以上のジョブが動作する横断バッチの移行プロジェクト」を実行、無事完遂しました。

事業に不可欠でありながら、新規サービスの立ち上げなどに比べると、地味で保守的なものと思われがちなEOSL対応。それも例を見ない規模で多くのステークホルダーが関わる横断バッチの移行を、どのように推進したのでしょうか。プロジェクトを率いた花島さん、松野さんのお二人にお話を伺いました。

※この記事は株式会社リクルートによるタイアップ広告です。

「ジョブ数12万件超え」の横断バッチを移行せよ
「リスクゼロ」を目指すのではなく、「リスクを前提に」コントロールする
“3つの工夫”でリスクをうまくコントロール
EOSL対応でも「ゼロをプラス」につなげるのがリクルート流
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「ジョブ数12万件超え」の横断バッチを移行せよ

──お二人はどのようなお仕事をされているのでしょうか？まずは自己紹介からお願いできますか。

花島一太郎（以下、花島）　『SUUMO』のシステム開発のディレクションを担当しています。企画側と開発側の橋渡しをしながら要件やプロセスを設計し、開発プロジェクトを進行する役割です。前職はシステムインテグレーターで、より事業側のシステムに携わりたいと考え、2016年にリクルートに転職しました。

花島一太郎（はなじま・かずたろう）
株式会社リクルートプロダクト統括本部
プロダクトディベロップメント室販促領域プロダクトディベロップメント1ユニット（住まい）
住まい領域開発ディレクション部開発統括グループグループマネージャー

松野啓一（以下、松野）　花島の配下で、さまざまなサービスを横断する領域の開発ディレクションを担当しています。2023年に、ITベンダーからリクルートへ転職してきました。

松野啓一（まつの・けいいち）
株式会社リクルートプロダクト統括本部
プロダクトディベロップメント室販促領域プロダクトディベロップメント1ユニット（住まい）
住まい領域開発ディレクション部開発統括グループ

──大前提として、なぜ『SUUMO』でEOSL対応が必要になったのでしょうか？

花島　『SUUMO』はリリースから15年の歴史を持つサービスで、システム構成も非常に複雑になっています。これは、前身にあたる『住宅情報ナビ』などのシステムを統合した上、改築、増築が重ねられてきたからです。

そうしたシステムの基盤となる仮想化ソフトウェアのサポートが2027年4月に終了することを受け、関連するシステムを全面的に移行する社内方針を決定しました。

社内では「2027年問題」と呼んで、2020年ごろから事業全体でロードマップを作り、それに沿って賃貸、新築マンションなど『SUUMO』内の各領域で対応を進めてきました。

なかでも、今回紹介する「横断バッチ」の移行プロジェクトは難易度が高く、言うなれば2027年問題の“本丸”です。

──横断バッチの移行について、どのような点に「難しさ」があったのでしょうか？

花島　横断バッチとは、特定のシステムではなく、賃貸や新築マンションなどの複数の領域が利用するバッチ機能の総称です。

さらに、広告入稿や数値集計などの事業上重要な処理を担っているだけでなく、『SUUMO』の6領域で共通する処理を行っていたことから、影響範囲が広く、単純に「バージョンアップすればOK」というものではなかったんです。

──なるほど。対応が難しかった理由について、もう少し具体的に教えていただけますでしょうか？

花島　まず、横断バッチは、膨大なボリュームであることが挙げられます。バッチ数で3000、ジョブ数でいうと12万件を超える規模のバッチが、全7台のサーバで動いています。

松野　古くから動いているものが多いことも特徴で、中には、オーナーが分からないものもありました。

──であれば、ステークホルダーの数も膨らみそうですね。

松野　そうですね。なのでまずはそうした与件を整理し、システム全体を俯瞰するところがプロジェクトの第一歩でしたね。最初はそもそもスコープが見えておらず、「何から対応しなければならないのか」も分からなかったんです。だから、その辺りを明確にすることが最初の課題でした。

「リスクゼロ」を目指すのではなく、「リスクを前提に」コントロールする

──お話を聞く限り、雲をつかむようなプロジェクトにも思えますが、一体どこから手を付けたのでしょうか？

松野　これだけ大規模なバッチ移行プロジェクトは『SUUMO』の歴史上初めてでしたし、そもそも先行きが見通せないまま作業を進めるのは大きなリスクが伴います。そこで事前検証に時間をかけることにしました。

とはいえ、事前にどれほど問題を洗い出したとしても、リスクをゼロにはできないのも事実。それに、後続に納期制約のある案件も控えていたので、リスクがあることを前提に、生じるリスクをコントロールできる一定の範囲に抑えた上で、プロジェクトを進めていきました。

──事前検証において、どのような点に留意したのでしょうか？

花島　やはり性能の低下をいかに防ぐかというところでした。例えば、夜間のバッチ処理には数時間かかりますが、もしここで性能が低下して一時間余計にかかったとすると、全領域に大きな影響が及んでしまいます。

そこで、すでに各領域で導入されていたメモリやCPUの使用率を取得・可視化するツールを流用し、移行後にどこでどのくらい影響が出るかをシミュレーションしました。実際に、このフェーズで検知できた性能リスクもいくつかあります。

松野　一般的なシステム開発であれば、性能テストは開発終盤に実施します。ただ、その段階だと、大きな課題を検知した場合に改修コストが膨らみ、納期に影響が出ます。今回は要件定義の前段階で検証を行い、リスクを把握できていたのは大きかったですね。

──通常の開発とは違うプロセスで開発を進めた、という感じなんでしょうか？

花島　いわゆるウォーターフォール的な開発スタイルなんですが、工程を先取りしてリスクの吸い出しを行った、というイメージです。

あとは、『じゃらん』や『カーセンサー』といった他事業で過去に実施したEOSL対応の手順も参考にしました。「こうした場合には既存のアプリケーションが動かなくなる」といった情報を当時の担当者からヒアリングしましたね。

──先ほど、「オーナーが分からないバッチもあった」と語っておられましたが、ステークホルダーを把握するためにも、オーナーを割り出す必要がありますよね。どのように割り出していったのでしょう？

花島　利用頻度が低い、などの理由で担当部署が曖昧になっているケースもあったため、その機能の品質責任を担うのは誰であるべきか？を社内調整して決めにいったケースもありますし、中にはソースコード内のキーワードから関係者を洗い出すなんて場面もありました。

それらを将来的にクローズする可能性があるもの、逆にどんどんエンハンスする計画があるものに仕分けして移行方針を練っていきました。

“3つの工夫”でリスクをうまくコントロール

──実際の移行作業はどのように進めたのでしょうか？

松野　3つ特徴があって、1つ目は「分割移行」です。一括移行すると開発工数は圧縮できる一方で、何か問題が発生した際の影響範囲がより大きくなり、対処できるメンバーリソースを取り合うリスクがありました。それなら、最初は小さく進め、その中で浮上した課題に対応しながら次のリリースを繰り返すほうが軌道修正しやすいだろうと。

とはいえ、最大限に対策を講じてもリスクを完全にゼロにすることは難しいですから、どれか1つは失敗する可能性を織り込んで追加レーンの分割策も用意しておきました。いざというときでも追加レーンに乗り換えれば、玉突きを起こして全体マイルストーンが崩れることを防ぎ、遅延の影響を限定的にできます。何かあっても別の手段があるというだけでも、安心感を持って進められますよね。

──そうですね。万が一トラブルが発生しても「奥の手がある」という安心感はあります。分割の単位はどのように決めたのでしょうか？

松野　いくつかパターンを作成して、「どうすればうまく当てはまるか」をパズルのように考えましたね。

3つのグループに分割して移行を進めた

2つ目の特徴として、プロジェクトの進め方という観点で、案件の優先度とコンティンジェンシープラン（不測の事態に備えた緊急時対応計画）をまとめ、各領域のステークホルダーと合意を取りました。

──「案件の優先度」とは具体的には、どのようなものでしょうか？

花島　各領域には事業戦略上のさまざまな事情があります。例えば、「この時期は繁忙期だからリリースしたくない」とか、「事業計画上重要なリリースがあるため、この時期は、開発モジュールの操作を禁止する“凍結期間”に重ならないようにしてほしい」とか。

でも、こうした個別要件について、その場その場で優先可否を検討していては、いつまで経ってもプロジェクトが進みません。

だから最初に、このプロジェクトで何を優先するのかを「五段階」で定義したんです。最も優先すべきは法令遵守やセキュリティで、もしそれに関連する問題が起きたら、プロジェクトよりも優先する。一方、あらかじめ売上計画に織り込まれた新商品などの開発計画は可能な限り取り込む、といった具合です。

もちろん、長いプロジェクト期間で、各領域で計画変更が生じる可能性はあります。その場合も、あらかじめ定めたボーダーラインの日付までであれば要望を受け入れプロジェクト側で取り込む。逆に、ラインを超えたものはプロジェクトを優先させ、各領域側でリソースやスケジュールを調整する、という形でデジタルに判断できる指標を整理・提示し、まずは各領域のステークホルダーと合意しました。

こうして最初にステークホルダーと目線を合わせていたので、動きやすかったですね。逆に目線を合わせないまま進めていたら、何か問題が発生したときに「どう対応するか」をめぐって議論が紛糾していたと思います。

松野　3つ目は、2つ目にも関連するのですが、私たちプロジェクト担当と各領域の協業体制（中央-各領域の二元体制）を整えたことです。全体のプロセスや進行状況は私たちが一元管理します。ただ、各領域固有の事柄については、私たちに知見がありませんから、そこは各領域が責任を持って対応し、品質を担保していくという形で分業したんですね。

──体制もしっかりと考えられているんですね。各領域とはどのようにコミュニケーションを取っていたのでしょうか？

松野　移行プロジェクト専用の会議体を作り、そこに情報を集約して各領域側に伝えたり、逆に領域側の課題をこちらにフィードバックしたりしてもらうようにしました。情報をこまめに共有した結果、何か起こった時のリカバリもスムーズに進められましたし、「ある領域でうまくいっていることが、本当にうまくいっているのかどうかを検証する」という品質マネジメントもできました。

──これだけ関係者が多いプロジェクトでは認識の相違が生じる部分もあったかと思いますが、目線を合わせるために工夫されたことは？

花島　関係者全員が参加するロングミーティングを定期的に開催していましたね。普段はリモートワーク主体ですが、会議室に集まり、私たちは「現状はどうなっているのか」「あるべき姿はどうすべきか」を、全員が見ている中で概略図にして何枚も何枚も書き、共通認識を合わせたんです。

というのも、最初は「ジョブ」という言葉一つとっても、具体的に何を指すのかが人によって違っていました。そんな状況で建設的な議論はできませんよね。

言葉の定義といった部分から細かくすり合わせたおかげで、途中で関係者が増えたとしても、プロジェクトを混乱なく進めることができたと実感しています。

また、途方もないプロジェクトの開始時から支えてくださり、計画・実行まで一緒に走り切っていただいた各社開発パートナーさんにも大変感謝しています。

EOSL対応でも「ゼロをプラス」につなげるのがリクルート流

──こうしたポイントをおさえたことで、移行プロジェクトは無事に終わったんですね。

花島　はい。トラブル0ではないですが、規模に対して比較的スムーズに移行を完了できました。

──先ほど、移行作業の進め方を詳しく伺いましたが、全体を俯瞰して、プロジェクトを成功に導けた要因は何だと思いますか？

松野　振り返りのスタイルを工夫したことかな、と思います。一般的に振り返りは全体のリリース後に実施するものですが、今回はプロジェクトが進行するなかでも分割移行の各フェーズでこまめに振り返りを行っていました。

例えば、一番最初の分割リリース時は、本番作業当日の報告の仕方や日中夜間のシフトの組み方に課題がありました。そこを改善し、最後の分割リリース時はだいぶスムーズにしました。ほかにも「こんな観点からのテストが足りなかったね」という振り返りをもとにテストを追加したり、環境起因で生じた問題をテスト内容に加えたりと、プロジェクトと領域、双方でノウハウを貯めていきました。

課題を逐一フィードバックし、その都度改善していく。そんな泥臭い動きが、プロジェクトのスムーズな進行を支えていたように思います。

花島　もう1つは、先ほども触れましたが、「リスクゼロ」を目指すのではなく「リスクを前提にコントロールする」というスタンスで臨んだことかなと思います。

──「トラブル0ではない」とおっしゃっていましたが、そもそもなぜトラブルが発生したのでしょう？

花島　非常に複雑な条件でのみ発生する障害で、プロジェクトと領域のコミュニケーションの中で発生条件の正確な認識合わせが出来ていないまま影響範囲の確認に進んでしまったことで起きてしまいました。この経験は今後のプロジェクトや日々の領域間コミュニケーションに活かしたい点です。

社内でも関係者間で振り返りを行い、モニタリング見直し等による再発防止に努めています。やはり、事前検証だけですべてをカバーしきるのは難しく、継続的なモニタリングは必須であり、もう一段、進め方に工夫のしようがあると思っています。

──なるほど。ここまで事前に緻密な計画を立てていても何かしら起こるのがプロジェクトだというのはリアリティがあります。最後に、今回のプロジェクトを通して「リクルートらしさ」を抽出するとすれば、それは何だと思いますか？

花島　EOSL対応は事業の根幹を支えるプロジェクトであるにもかかわらず、サービス立ち上げなどに比べ、ともすれば、「マイナスをゼロにする」といった保守的なイメージで語られがちです。

しかしリクルートでは、EOSL対応を通しても事業貢献を実感できます。というのも、今回プロジェクトメンバーには「単純に載せ替えるだけではつまらないから、QCDに抵触しない限り、積極的に利を取っていこう」と呼びかけていたんです。結果、EOSL対応を機に各領域でばらばらだったCI/CDなどの構成管理ツールを『SUUMO』標準となりつつあるものに統一したり、不要な機能の削除・冗長な処理の効率化を含めるなどして保守運用性も高められました。こんな風に、「EOSL対応をやってください」「はい」で終わるのではなく、「ゼロをプラスにする」ための提案・アクションにつなげるのがリクルート流ですね。

松野　実は、リクルートに転職してから一番最初の大規模プロジェクトが、今回のEOSL対応だったんです。前職で経験した大規模プロジェクトでは、安全を期するためにも、たいていは要件やプロセスをウォーターフォールでガチガチに固めて開発を進めていました。

でも、リクルートの人たちは手堅く定石で進めるのではなく、（要件にフィットする）より良いやり方を模索します。例えば、分割リリースしたり、ウォーターフォールの中でも、プロジェクトの途中で改善を図るアジャイル的な動きを取り入れたり。

そのうえ、各領域のステークホルダーがプロジェクトを自分ごととして捉えているから、スムーズにコミュニケーションできる。この辺りはリクルートならではだと思います。

うまくいった前例をただ踏襲するのではなく、より良いやり方を志向し、少しでも課題があれば改善していこうというスピリットを、皆さんが持っています。EOSL対応も攻めのプロジェクトとして進められるところが、ユニークなところですね。

プロダクトディベロップメント室やリクルートに興味を持っていただいた方は、ぜひ下記もご覧ください。

		Recruit Tech Blog リクルートで働くエンジニアの様々な取り組みを掲載しています。
		RECRUIT TECH INFO エンジニアリングをはじめとしたテーマに関するイベント情報や取り組みについて掲載しています。

直接社員と話せるカジュアル面談にご興味がある方はこちらをご覧ください。

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取材・文：高橋睦美
撮影：関口佳代

※10月9日（水）13時ごろ記事の一部を修正しました。ご指摘ありがとうございました。

デイリーポータルZ・林さんがリクルート流「データマネジメント」を深掘り。そもそもデータって大事なんですか……？

Thu, 26 Sep 2024 10:30:00 +0900

「デイリーポータルZ」代表の林雄司です。これまではウェブマスターとか編集長と名乗って、一企業のなかでサラリーマンとしてサイトを運営していましたが、2024年1月にとうとう独立してしまいました。これからは、自分でコンテンツを作るだけじゃなく、営業とか経営をして、きちんとお金を稼がないといけません。

デイリーポータルZは、これまで大きな企業のもとで運営してきましたが、正直なところ20年余りずっと赤字でした。独立して赤字だとサイトを続けられないので、なんとか自分でも稼ごうといろいろやっていますが、けっこう難しいことだと身にしみています。

独立してみたら想像以上に多くの方や企業に応援していただき、驚くべきことに今は何とか黒字を保っています。でも、これからずっとこの状況が続くかどうかは分かりません。だから、もっとちゃんと稼がないとと思って、そのためにはどうすればいいんだろう、といろいろ考えたり、お金が落ちてないか竹やぶを探したりしています。

デイリーポータルZはPV数なんて気にしないぜ！という態度で運営していますが、それはデータを活用できてないからそう言ってるだけです。記事のどこで読者が離脱しているのか、読まれる記事のジャンルとか、そういうデータを現状ちゃんと見ることができてません。

もちろんアクセス解析はやっているんですけど、見ているのは記事ごとのPV数と検索クエリぐらいです。そもそも、データが大事なことは分かるけれど、どうして大事なのか、どうやって使えばいいのか分かっていません。

調べると「データマネジメント」という言葉があるそうですが、データをマネジメントするんでしょうね。私が分かるのはそこまでです。

そこで今回のインタビューです。

「はてなニュース」の編集部がリクルートさんに話をつないでくれました。なるほど……『SUUMO』『リクナビ』『ホットペッパー』『ホットペッパービューティー』など、いくつものサービスを運営されているし、大量のデータをばりばり活用して短期間でPDCAを回しているはずです。

そして、データ活用の話を聞けば、PV爆発、収入増、東証プライム上場、プライベートジェットという未来も開けるはずです。

今回、リクルート流の「データマネジメント」を学ぶべく、データ基盤を構築するアナリティクスエンジニアの新堀秀和さん、開発組織を牽引する執行役員の秋山純さんを訪ねました。

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まるで図書館司書？データを的確に整備するアナリティクスエンジニアのお仕事
- データにまつわる「気軽な相談相手」が必要な理由
正しいデータなくして事業成長なし。なぜリクルートはデータを重んじるのか

まるで図書館司書？データを的確に整備するアナリティクスエンジニアのお仕事

まず訪ねたのは新堀さん

林　お話をお伺いするにあたって、少し調べてみたんです。リクルートには、データを集めることを専門にする「アナリティクスエンジニア」という職種があるそうですね。新堀さんは、具体的にどんなお仕事をされているんですか？

新堀秀和（にいぼり・ひでかず）
株式会社リクルートプロダクト統括本部
データ推進室 HR領域データソリューションユニット
HRデータソリューション部 HRデータマネジメントグループ
兼販促領域データソリューション1ユニット（住まい）住まいデータソリューション部住まいデータマネジメントグループ
兼データテクノロジーユニットデータマネジメント部アナリティクスエンジニアリンググループ

新堀秀和（以下、新堀）　サービス側のプロダクトマネージャーやフロントエンドエンジニア、サーバーサイドエンジニアなどと連携しながら「データを集めるための仕組み」を考え、設計し、開発・実装するのが仕事です。「データの整備人」とも呼ばれています。

林　必殺仕事人みたいな！

新堀　アナリティクスエンジニアの仕事は「データマネジメント」と呼ばれ、図書館司書の仕事にたとえられます。Google CloudやAWSといったクラウド上に構築されたデータ基盤はさながら図書館です。Webサイトやアプリから得られたデータが、本のように積み込まれていきます。アナリティクスエンジニアは、そうして積み込まれたデータを整理整頓したり、利用者に分かりやすい形で提供したりします。

一方で、とにかく集めればいい、というスタンスではデータ量が膨大になってしまい、結果的に（データを）使いづらくしてしまう。利用者から「読みたい」と申請があった本を図書館に入れたけど、最初は読んでくれたのに1カ月くらいすると誰も読んでいないということがありますが、データも同じです。

だから、利用者、この場合は事業企画の担当者がどんな施策をやりたいのか、開発チームがどんな機能を作りたいのか、を検討する段階からアナリティクスエンジニアが関わり、どんなデータを取ればよいのか、またどうやって取るのか、を一緒に考えます。

林　エンジニアなのに、いろいろな職種と積極的に関わるお仕事なんですね。

新堀　そうですね。いろいろな職種を巻き込んでいくのがリクルートのアナリティクスエンジニアです。

例えば、セールスから「クライアントが『ここにボタンを設置したほうがクリックされるんじゃないですか？』と言っていた」と報告を受けたとします。すでにデータがあれば、その発言が正しいのかどうか、すぐに仮説検証できるのですが、欲しいデータが存在することは実際ほとんどありません。でも、あるデータとあるデータを掛け合わせれば、仮説検証できる精度のデータが作れるかもしれない。そんなふうに、目的を達成するため他職種と一緒に汗をかきます。

林　なるほど、エンジニアといってもセールスの現場にもかなり近い仕事なんですね。

新堀　例えば、あるクライアントと商談するために必要なデータの集計結果が1週間後に出るのと、多少集計のクオリティが下がっても1時間後に出せるのとでは、その後の動きが変わってきますよね。そこも、アナリティクスエンジニアと事業企画の担当者が密に連携しているからこそ検討できるわけです。

林　リクルートらしいというか、うらやましい環境ですね。アナリティクスエンジニアが職種としてちゃんと定義されていて、その価値がちゃんと認められているんですね。

新堀　もちろん、すぐにこういう環境が作れたわけではありません。

リクルートは今から8年くらい前にデータマネジメント組織を作りはしましたが、当時は（事業企画の担当者と）あくまで「受発注」のような関係性でした。データマネジメント組織が、事業に対して案件（分析筋・集計など）の良し悪しを問うような動きがあまりできていなかったことも一因です。結果的に、目の前のタスクをひたすら消化するような状況が続き、組織は疲弊し、次第にデータマネジメントの価値を十分発揮できているとは言いがたい状況に陥っていきました。

そんななか、約2年前にアナリティクスエンジニアリングという専門性を定義したことで、事業により食い込むような形でデータマネジメント業務が遂行できるようになりました。現在ではグループ全体で30名弱のアナリティクスエンジニアがいます。

林　そんなに！うちの会社だと社長（自分）しかデータマネジメントをやる人がいないし、できてもいないのに……。

新堀　あと、意思決定の質やスピード向上という側面以外に、アナリティクスエンジニアの存在意義として「データはすごく壊れやすい（だから専門職がマネジメントすべき）」という事実が挙げられます。極端な話、この写真をずらした方が見映えがいいんじゃないかと、レイアウトを少し変えるだけでログデータって壊れるんです。

というのも、例えばGoogle Analyticsはサイト上のJavaScriptで作られていて、WebサイトもJavaScriptで作っていることが多いので、後者を修正した結果、前者のScriptが壊れてしまうことがある。

特にリクルートでは1週間に1回とか、そんなサイクルで既存のサイトを修正したりしているので、そういったリリースに際してもデータが壊れないか、過去のデータと連続性が保たれているかといった、いわばデータのQA（クオリティアシュアランス＝品質保証）を担保しなければなりません。

林　データって時系列で見ることが多いですから、「ここから内容が変わっちゃいました」っていうのは運営側にとって困りますよね。

新堀　ダッシュボードを見て、リリース時刻からデータがゼロになっていると、サイトのトラブルなのか、データが壊れたのか、いずれにしろ心臓がバクバクします（笑）。だから、なるべくデータに関わるようなリリースには、フロントエンジニアやサーバーサイドエンジニアと連携しながら、できるだけすべてのプロセスで関わります。

林　「サイトの見た目をいじることでデータが壊れる」という意識を持っている人は案外少ないかもしれませんね。僕も全然気にしたことがなかったです。

新堀　実はリクルートでも以前は、アナリティクスエンジニアに連絡がないままリリースがなされてデータが壊れ、私が「案件を止めてください」と現場に伝える、みたいなことがありました。

林　セキュリティエンジニアみたいで大変そうだな……と思いました。

新堀　でも、ちゃんと話すと、皆さん同じ課題意識を持っているので、話を理解してもらえるんですね。

林　技術的なところもそうですが、お仕事をする上でコミュニケーションの比重がスゴく大きそうですよね。何をするにしても議論や話し合い抜きでは前に進められない。

新堀　そうですね。私自身、前職でエンジニアとしてWebサービスの開発に携わっていたので、あるべき開発プロセスやタイミングごとに必要なアクションが分かっているのも大きいですね。だから、一方的に「なんで言うことを聞いてくれないんだ」みたいに思わず、一緒になってサービスを良くしよう、カスタマーに貢献しよう、となれる。あと自分の場合は、ほどほどに「飲みニケーション」も大事にしていますね。

林　そうなんですね（笑）。でもそういうところまで積極的なエンジニアの方って珍しいかもしれません。

新堀　やっぱり仲良くなれるじゃないですか（笑）。さっきもお話ししたように、データが壊れるから案件を止めろ、と言われたら開発チームはいい気がしません。ただ、お互いカスタマーのベネフィットを考えているからこそ、話し合いで同じ方向を向けるんです。

データにまつわる「気軽な相談相手」が必要な理由

林　デイリーポータルZの場合、データに関しては何から手を付けたらいいのか分からない状況なんです。そもそも、「予想外のモノを見せる」という基本方針がまずあるので、それを変なところで発揮してしまうこともあって……。例えば、会員限定のメルマガに記載された購読解除リンクを押せば、1クリックで確認もなく解除できちゃったり（笑）。

会員向けメルマガの一部。急な「Unsubscribe」を押すと、メルマガが二度と送られてこない

読者がビックリするだろうなと思ってやったら、うっかりボタンを押してしまった人から「間違えて解除しちゃったんですけど」っていうメールが何通もきたので、その対応で逆に手間が増えて（笑）。だから、そういうUIのところでふざけるのはやめようと思いました。

新堀　それはすごいですね。読者の方もビックリするはずです（笑）。

林　これはさすがに相談するまでもないんですが（笑）。でも、もっと気軽に「ここにこういうボタンを設けて大丈夫ですか？」みたいな感じで、相談できる相手がいてほしいですね。

あとは例えば、「このデータが見たい」と思ってアクセス解析ツールでダッシュボードを作っても、途中で見なくなってしまって、「林が試しに作った版」みたいな適当な名前が付けられたダッシュボードの残骸が残っていたり……。

新堀　そのケースは案外“あるある”かもしれません。ただ、そもそも、一般的なアクセス解析ツールで標準的に取れるデータだけを使ってできることは限られていますからね……。リクルートであれば、必要なダッシュボードやデータの加工・集計方法、ログの取り方といった部分からアナリティクスエンジニアが事業企画の担当者と一緒に考えるので、無駄なダッシュボードが量産されることもないんです。

林　データにまつわる細かい悩みに親身に寄り添ってくれる新堀さんみたいな人が、うちの会社にもいたらな〜！！

正しいデータなくして事業成長なし。なぜリクルートはデータを重んじるのか

「データマネジメントとは何か？」がざっくり理解できたところで、次に訪ねたのは秋山さん

林　新堀さんから、2年前はアナリティクスエンジニアという職種も存在しなかったと伺ったのですが、そもそもアナリティクスエンジニアを「作ろう」と思ったきっかけって何だったんですか？

秋山純（あきやま・じゅん）
株式会社リクルート
執行役員（プロダクト本部販促、開発）兼プロダクト開発統括室室長

秋山純（以下、秋山）　数年前、僕が『SUUMO』の責任者をやっていた頃の話です。当時は、『SUUMO』のデータを補完する仕組みが整っておらず、例えばABテストをやってもその結果に信頼が持てなかったんですね。

ある部署では「ものすごく良い効果が出た」と言っているのに、別の部署では「データが間違っているから、あの結果は信用できないかもしれないよ」と言っている状況でした。

林　1つの結果を各部署でバラバラに解釈しちゃっている。

秋山　そうなんです。「データが本当に正しいのか」が常に疑問視されてしまう状況でした。だから、これは根本から正さないと、データをもとに事業判断ができないな、と思ったんです。

例えば、エンジニアがWebサイトを開発する時、ログデータの中身や形式を各エンジニアがそれぞれ好きなように設計するとします。そうすると、分かりやすいたとえで言うなら、同じページや機能でもスマホとPCで見た時に、ログデータの中身が微妙に違う、ということが起きたりしてしまいます。見るデバイスでログが異なるのでは、事業判断はおろか、短期的な成功や失敗すら正しく判断できません。

林　あまり気にしたことがなかったけど、言われてみればそうですね……。

秋山　そこで当時「（あらゆるサービスの）データにまつわるお悩みを解決する人」だった新堀さんたちが持てる力を発揮できるよう、「彼らが認める仕様じゃないとリリースしてはいけない」と現場に伝えたんです。つまり、「Webサイトから信じられるログデータが吐き出される状況こそ事業に不可欠である」というメッセージを発信しました。

林　事業判断の基になっているデータそのものが実は正確ではなく、正しい意思決定ができなくなるって、いろいろな会社でありがちですよね。

秋山　そうですね。一部の企画・開発サイドからは「新堀さんたちの言うことを聞いていたら、スピード感が損なわれる」という声も出ました。でも、事業の中長期的な展望を考えた時、やっぱり正しくて信じられるデータがあって、それをもとに何かを判断したり、プロダクトにフィードバックしたりする、このループが回らないと成長はないと思ったんです。だから、「データ基盤を司る人の声を聞け」ということを社内に喧伝する必要がありました。

当時はアナリティクスエンジニアという言葉もなかったので「新堀軍団」って呼称を付けて、「この軍団の話を聞こう」ということにして。

林　どんな会社でも「軍団」と名付けられるグループがありますよね（笑）。

秋山　軍団が、最近になってアナリティクスエンジニアと呼ばれるようになりました（笑）。

林　データが大事だというメッセージの背景には、中長期まで見据えてよりよいサービスを提供すべきだという前提がありますよね。つまり、リクルートの経営者はデータに対して理解がある。

秋山　そうですね。事業判断においてデータを最も重視する、という認識は経営層も共有しています。

林　データがグチャグチャでよく分からないけれど、売り上げが伸びているからいいか、とはならないんですね。

秋山　勝っているか負けているか分からないけれど、なんか勝っている風だからいいか、みたいな判断は実はメチャクチャ危なくて、気を付けなければなりません。

林　デイリーポータルZの場合、だいたい「なんか分からないけれどウケてます」ってことが多くて（笑）。なんかよく分からないから、似たようなことをちょっとずつ変えた打ち手を「全部」やろう、みたいな判断になりがちです。自分も「じゃあ試してみよう」って言っちゃうクセがあったりして、結局気合いで全部やろう、とデスマーチに陥っちゃう。

秋山　逆に、私たちは「全部やろう」とならないんです。データがあるのでやらないことを決められる。

林　それはいいですね！インターネットって、なんとなく「全部やるのがいい」みたいな風潮があるじゃないですか。コストも掛からないからって。でも、そこで働く人は疲弊しちゃう。データを使えば、そういう「気合いでなんとかしよう」ということにはならないんですね。

秋山　もちろん、会社を経営していく上でツラいことはいっぱいありますし（笑）、やっぱりやってみないと分からないこともあります。でも、「なんでもかんでもとにかく全部やるから」みたいな非効率性に発するツラさは感じないです。

林　経営者になったからこそ分かるのですが、すべてのリソースを本当にやるべきことに集中できるのはとても大きいですね。

秋山　結局それが一番大事といっても過言ではないくらいです。限られた開発リソースでビジネスの成果を最大化しなければならないので。

林　データの利活用っていうと、なんかクレバーで冷たい印象もするんですけど、もちろんクレバーなんですけど（笑）。でも、正しいアクションにリソースを割くための準備だと考えると、すごく堅実ですね！

「やらないことを決められる」経営者としてのデータの向き合い方

林　実は僕、今まで「データなんて過去のものだし……」と思っているフシがありました。どうせならデータなんて参照せず、過去に誰も見たことがないものを作って、皆をビックリさせてやろうと。

秋山　素敵だと思います。でもせっかく何かを作るなら、成功確率をなるべく高めたいですよね。

林　そう、できれば全打席ホームランを打ちたい。でも、だからといってむやみにバットを振るのは、若くないのでもう無理です（笑）。たぶん、リクルートの人から見ると、デイリーポータルZはまだまだ無駄なところが多いと思うんですよね。

秋山　もちろん、データだけで全部の答えは出ません。でも、ストライクゾーンはある程度規定してくれるのではないかと思っています。

林　会社を経営していると、みんな好き勝手なことを言ってくるんですよ。どこかの企業みたいに「手帳を販売すればいい」とか（笑）。そういうのを一応メモに書くと、どんどんやることが増えていって、今度はどれをやればよいか分からなくなる。

やることはいっぱいあるけど、でも寝なきゃいけない。でもやることは無限にあって、どうしたらいいんだろうな……って最近思ってたんです。

今日秋山さんから、「正しいデータがあればやらなくていいことが分かる」と言われた。

読者にウケないものがあらかじめ分かって、その分のリソースでウケそうなものを作ることに集中できる。イベントをやるにしても、開催場所が「遠い」と言う人に対して、データをもとに「遠くてもここが一番良いんです」と主張することができる。

新堀さん、秋山さん、データを扱うことに対して前向きになれそうなお話の数々をありがとうございました！

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構成：青山祐輔
撮影：関口佳代

「データエンジニアの市場価値」を上げたい。リクルートグループのニジボックスが“有料級のインプット教材”をつくるワケ

Wed, 25 Sep 2024 10:30:00 +0900

「全ての企業のサービスを成長させる」をミッションに掲げ、WebサイトやアプリのUI/UX改善をはじめ、技術力でサービスやプロダクトの成長を支援してきた、リクルートグループのニジボックス。

そんな同社が今注力するのは「データ人材」の育成です。具体的には、BIエンジニア、データエンジニアなど、データ領域でリクルートとともにプロダクトを「共創」できる専門家集団の立ち上げを進めています。その背景には、リクルートでプロダクトのデータ利活用が急速に進んだ結果、「共創」ニーズに対して人材が圧倒的に不足している、という課題がありました。

リクルートグループにおいて、データ実務が担えるエンジニアを、スピーディーに育てなければならない。そのために社内で活用されているのが、「インプットプログラム」と名付けられた新人エンジニアの研修プログラムです。プログラムを修了すれば、リクルートグループの実務で通用する知識やスキルを身に付けることができます。

実はニジボックスには「未経験で入社してエンジニアのキャリアを歩む」社員が数多く在籍しています。そうした新人の成長をこれまでも、そしてこれからも力強く支えるのが「インプットプログラム」なのです。“有料級”とも言えるその充実度は、社内外から高く評価されるほど。

今回、BIエンジニア、データエンジニア向けのインプットプログラムで実際に使用されているSQL、Tableau、Adobe Analyticsの教材を特別に公開！

▶ SQL初級中級トレーニング - Speaker Deck

▶ Tableauトレーニング - Speaker Deck

▶ Adobe Analytics入門講座 - Speaker Deck

この教材の数々を、いったいどんな人たちが、どんな考えに基づいて作り上げたのか。

教材の作成を担当した、ニジボックスの遠峯康夫さん、山田悦明さん、橋本はるなさんに伺いました。

※この記事は株式会社ニジボックスによるタイアップ広告です。

初級・中級・上級……習熟度を「細かく」設定
「初歩の初歩の部分」から解説。細かく達成感を得られるための工夫
「間違えること」は悪いことではなく「学びの起点」
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初級・中級・上級……習熟度を「細かく」設定

── ……なんとも内容の濃い教材の数々ですが、これらは皆さんによって作られたと伺いました。まずは皆さんの自己紹介と、実際に担当した教材を教えてください。

遠峯康夫（以下、遠峯）　遠峯と申します。「データの専門家集団」の立ち上げがミッションで、ニジボックスでは主に人材の採用や教育を担当しています。本日紹介する「インプットプログラム」の作成責任者という立場です。

遠峯康夫（とおみね・やすお）
データエンジニアリング室室長
リクルートでは、データ利活用のシステムを開発・運営する部署の部門長を務める。

山田悦明（以下、山田）　遠峯のもとで、データエンジニアの採用と教育に貢献すべくSQLとTableauの教材作成を担当しています。

山田悦明（やまだ・えつあき）
データエンジニアリング室 BIエンジニアリング1グループマネジャー
リクルートでは、グループ全体のBI（ビジネス・インテリジェンス、事業上の意思決定に活用するためデータを収集・分析・活用すること）ツールの管理やアクセス解析を推進する組織の部門長を務める。

橋本はるな（以下、橋本）　同じく遠峯の配下で、Adobe Analyticsに関する教育を担当する橋本です。

橋本はるな
データエンジニアリング室 BIエンジニアリング1グループ
リクルートでは、グループ全社のアクセス解析ログを収集するツールを管理するリーダー。

── まずは、このインプットプログラムの大枠をご説明いただけますか？

山田　基本的に全ての教材は、初級、中級、上級の3段階に分かれていて、それぞれの段階をへるごとにスキルアップできる仕組みです。各段階の終了時にはテストが用意されており、満点を取らないと次の段階へ進むことができません。

── 山田さんがSQLとTableau、橋本さんがAdobe Analyticsの教材を担当されたそうですが、各教材ではどのようなことが学べるのでしょう？

山田　SQLとはデータベースを利用する際に、データを取得したりデータを格納するテーブルを作成したりするために必要なプログラミング言語です。初級の教材では、「SQLとは何か」から始まって、SQLによるデータ分析とはどういうものか、という基本概念と、SQLによるデータベース操作の基礎を学んでもらいます。

級ごとのインプット内容（SQLのトレーニング資料より）

中級になると、構造データに対して分析に必要な処理をSQLでどう実現するのか考える、という、より実践に近い内容になっていきます。例えば、ARRAY関数やSTRUCT関数を活用して、事業の意思決定に使いやすいデータを整形したり、抽出したりします。

SQLのトレーニング資料より

データベースにおけるテーブル操作の主要なコマンドである、CREATEやDROP文、INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE文の使い方もここで学びます。

Tableauは、Salesforce社が提供するBIやデータ分析のためのツールです。データを視覚化する手法「データビジュアライゼーション」に適したツールなので、ビジネスの現場でよく使われています。

初級は「中級者から部分的に切り出された業務の実行が可能なレベル」、中級は「上級者のサポートのもと、どのような課題でも技術的には対応可能なレベル」、そして上級は「どのような課題でも技術的には対応可能（ただし、世の中的に前例がない、など高難度なものは除く）」と定義しています。

橋本　Adobe Analyticsは、Webサイトやアプリのアクセス解析を行うツールです。幅広い機能を持っており、使いこなすにはアクセス解析やマーケティングの知識も必要なので、プログラムも広範囲かつ踏み込んだ内容になっています。

初級は、Adobe Analyticsの操作方法から始まり、中級ではデータ分析や分析に必要な要件定義をするための方法を学びます。

教材の内容は、Adobeの上級資格相当のレベルという世の中的にも高い水準にチューニングしています。また、業務レベルとしては、技術的に最適な方法を提案・選定できる、他者が実装した成果物をレビューできるなど、チームの業務をリーディングするため必要なレベルに設定しています。トレーニングの意味に加えて、実務を通して1年以上かけて成長していく想定です。

「初歩の初歩の部分」から解説。細かく達成感を得られるための工夫

── 資格試験の教材のように細かく設計されていますね。でも、テストで満点を取らないと次の段階に進めない、というのは受講者にとってかなりハードルが高いのでは？

山田　そこは私たちも悩んだところです。そもそもインプットプログラムの目的は、リクルートグループで実務を担えるレベルの知識と技術を身に付けてもらうこと。当初は「80点なり90点を取れれば良いのではないか？」という意見も社内で出ましたが、どこまでの得点なら妥協できるか、そもそも妥協点をどう定義するか、現場の方やマネージャーとも何度もディスカッションをした結果、妥協点はないという結論になりました。

だから、上級をマスターすれば、リクルートグループ内で依頼された業務を期待通りにこなすための素養が得られることになります。中級は、上級のメンバーにサポートを受けることで、基本的な実務がほとんど完遂できるレベルです。

橋本　Adobe Analyticsにしても、単純にツールとして使えるようになるだけでなく、上級をクリアしたら勉強会などで講師として話すことができるレベルを想定しています。だからこそ、ツールについて網羅的に知っている必要がありますし、やっぱりテストは満点を取ってほしいんです。

── 多くの職業、職種で「これができたら一人前」みたいな仕事があるのは感覚的に分かります。ただ、それを業務の中から洗い出して、きちんと言語化するのは、作業量的にも、難易度的にも、かなりハードルが高いように思えます。

山田　そうですね。おっしゃる通り大変でしたが、レベルの定義を明確にしておかなければ教材としての信頼性を欠くので、ここはこだわったポイントです。先ほどディスカッションの話も触れましたが、「実務ができるレベル」を定義するために、具体的には、レベルの定義をこちらで具体的に言語化し、それを現場に何度も確認してもらって詰めていく、というプロセスを3、4回繰り返しています。

一方で、具体的な教材の中身については、リクルートグループ各社で使われている研修プログラムを参考にしたところもあります。リクルートではSQLやTableauを10年以上にわたり活用してきたので、ざっと集めただけで、（研修プログラムは）SQLで7プログラム、Tableauで13プログラムもあったんですね。

もちろん、社内プログラムだけでなく、外部の研修資料やプログラム、書籍なども一部参考にしながら作り上げています。

── 言うなれば、リクルートの「秘伝のタレ」が惜しげもなく注ぎ込まれていると。既存のプログラムも参考にされたとのことですが、ニジボックスならではの要素やこだわったポイントはなんでしょう？

山田　SQLの教材に関しては「基準を作る」というところです。そもそも世の中にあるSQLのインプットプログラムの多くは、あまりレベル分けされていないんですね。Tableauは初心者向けや上級者向けのコースがあるので、基準が作りやすかった。一方のSQLはそうした基準がなかったので、リクルートでの業務内容を参考に基準をイチから作っていかなければならず大変でした。

それに、実務に役立つという側面では、どんな機能や技術でデータを見せるか、ビジュアライズするかというハードスキルだけでなく、「データを見る人の立場に立って考える」などのソフトスキルも大切です。そこは従来OJTなどで補完されていたところで、体系化されていなかったので、関連書籍を読み漁りながら一つ一つ言語化していきました。

── たしかに、その辺りは実務に役立ててもらうために必要不可欠ではありますが、OJT以外でのインプット方法があまり思い浮かびませんね……。

山田　だから、教材には業務で出た実例を豊富に採用しているんですね。例えば、SQLには、リクルートの中でよく使うクエリや、これまで業務のなかで作られ、引き継がれてきたテンプレートも取り入れています。

加えて、もう一つ大切にしたところは、トレーナーや講師がつきっきりで見なくても自己学習で進められるよう作ったところです。能力や背景、入社のタイミングもバラバラな受講者が、各々のレベル感に合わせて学習できるよう設計しています。

橋本　Adobe Analyticsについては、リクルートグループ内の業務で必要な機能だけでなく、先ほども触れましたが、Adobeの認定資格の基準に沿って、機能を網羅的にカバーすることを意図しました。というのも、実務では「こんなことがやりたい」というふわっとした現場の要望に対して、機能や知識を柔軟にフィットさせなければならない局面も出てきますし、それを実現するためには、網羅的に機能を知っている必要があるからです。進級テストでも「トラブルシューティング演習」という形で、実際に現場から来た質問をそのまま問題にしたものがあります。

あと、網羅的に、というのはニジボックスならではの試みなのですが、あえて職種を絞らず、さまざまな職種にフィットできるようインプットしているんです。

だからこそ、自分たちの学ぶ内容はどの職種がどんな局面で活用するものなのか、そもそもどんな職種がどんな仕事を担当しているのか、といった「全体」と自分の「現在地」を見せる視点を意識しています。

誰がどんな知識をバックグラウンドに仕事をしているのかが明確に分かる（Adobe Analyticsのトレーニング資料より）

── 「全体像」と「現在地」を把握する、というのはモチベーション維持のためにも欠かせませんよね。

橋本　そうですね。モチベーション維持の観点でもう一つ言うなら、Adobe Analyticsの教材はサービスにログインするといった、本当に初歩の初歩の部分からプロセスを分割、説明して、細かく達成感を得てもらえるようにも工夫しています。

やはり、自己学習で進めてもらうためには、たとえある地点でつまずいても、自力で起き上がってもらうことが大切ですから。

特に、プログラムの受講がスタートする入社直後の4週間は、周囲に知っている人も少なく、自分が会社に貢献できるのか不安でいっぱいで、仕事の進め方についてもいろいろと思い悩む時期です。だからこそ、ちょっとしたことにでも達成感を得てもらえるようにしています。

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「間違えること」は悪いことではなく「学びの起点」

── 新たに入社されたエンジニアの方は、どういう流れでこのインプットプログラムを受講することになるのですか？

山田　まずはガイダンスを受けてもらい、どういう研修を受けるのか、なぜその研修が必要なのかというところからインプットしていただきます。それから、職種ごとに必要なスキルを定義したシラバスに従って個別のインプットプログラムを受講していただく流れです。

BIエンジニアなら、まずはSQLの初級とTableauの初級の他に、エンジニアとして共通して必要になってくるGitHubやシェルコマンドなどを学びます。初級の方には基本的に、なぜその知識や技術が必要なのか、これが習得できるとどんな仕事ができるようになるのか、事細かにお話しするようにしています。

── とても丁寧なオンボーディングですね。実際にインプットプログラムを受講された方は、どんな感想を？

橋本　Adobe Analyticsのプログラムで、ある機能について学んだ受講者の方から「テストがすごく楽しい」というコメントをもらいました。複雑な操作が必要な機能なのですが、クイズ形式のテストで、どこが間違っていたのかすぐに分かってありがたかったとのことです。

このコメントが結構重要だと思っていて。というのも、インプットプログラムを受講してもらううえで私たちが何より大切にしているのは、「間違えること」に対してネガティブさを感じさせないことなんです。ご本人のパーソナリティもありますが、間違いを「失敗」ではなく「新たな学びの起点」と受講者が捉えられるよう、教材はもとより日頃のコミュニケーションでも意識しています。

遠峯　目標に向けて学んで、ある一定の基準を達成できているかテストして、基準に達していなければ個別にケアを受けて軌道修正して、もう1回テストを受けて、クリアできたらその学習の目的を達成した、と考えることを「TOTEモデル（Test-Operate-Test-Exitモデル、テストと操作を繰り返して目標に近づくためのプロセス）」と言いますが、インプットプログラムはこのモデルに従って目標に対して最短距離で学べるよう設計されています。

他にも、経験者ならある程度、自分のスキルに応じてステップを進められるように設計していて、教材が簡単過ぎてつまらないということもないようにしています。

それに、一定のレベルに達した後は、自ら学習していかなければなりません。ですから、完全な初学者には丁寧に教えますが、一定のレベルまで進んだ方が、自分のモチベーションに従って、調べるなり、書籍を読むなり、勉強会に行くなりして、習熟スピードを自力で上げられるかどうかを意識していますね。

── ニジボックスのインプットプログラムは、IT人材が不足する今、エンジニアを確保するためには大切な取り組みだと思います。ただ、社員が人材育成に掛けているリソースは、他社と比べて少し過剰ではないかとも思えるほどです。これほどまで、新人教育に力を注ぐのはなぜでしょうか？

遠峯　これは産業構造の問題でもありますが、解決しなければならない課題の数に対してデータの専門家の数が足りていないからです。

もう一つは、すごく素朴な話ですが、一緒に働いている仲間の市場価値を上げたいからです。私自身もリクルートグループにキャリア採用で入社して、前職で一緒だった仲間とまた仕事をしたり、卒業していった仲間とまた別のところで一緒になったりします。そういう関係性はリクルートグループだからこそ、というところもあると思うし、その関係性を維持できるのはお互いに市場価値を高められているから、というのもあると思うんです。

だから、一緒に働いている同僚には、より高みを目指してほしい。その結果として本人の市場価値が上がって、さまざまな仕事に携われるようになれば、ニジボックスでの経験を他の業界で生かして、産業全体で盛り上げられるかもしれない。そんなことができたら素敵ですよね。

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[タイアップ広告] 企画・制作：はてな
取材・文：青山祐輔
撮影：小野奈那子

データにまつわる“お悩み”を根こそぎ解決。リクルートのビジネスを支える影の仕事人「アナリティクスエンジニア」の素顔

Fri, 20 Sep 2024 10:30:00 +0900

データを利活用してカスタマー・クライアント双方の「不」の解消を目指してきたリクルートが、今注力する領域は「データを用いた意思決定の質向上」とそのための「データの整備」です。

そこにフルコミットするため、新たに生まれた職種がアナリティクスエンジニアです。例えば、図書館を作るのがデータエンジニアで、図書館に収納された本を使って価値を生み出すのがデータサイエンティストだとすれば、本の整理や目録の作成などを通じてさながら司書のような役割を果たすのがアナリティクスエンジニアです。言うなれば「データの整備人」。

リクルートにおいては、データを用いた意思決定を加速させるうえで、必要不可欠の存在です。

とはいえ、まだまだ一般的には知られていないアナリティクスエンジニアの仕事。彼らは組織のなかでどのような役割を果たし、どのように事業へ貢献しているのでしょうか。そしてどんなバックグラウンドを持っているのでしょうか。
そこで今回は、実際にアナリティクスエンジニアとして活躍されている山家雄介さん、新堀秀和さんにご登場いただき、知られざるアナリティクスエンジニアの仕事やキャリアについて深掘りしました。

※この記事は株式会社リクルートによるSponsoredContentです。

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あなたの会社では誰がやっている？既存職種の専門性に対応しない「厄介なデータ領域の仕事」

── おふたりの簡単な自己紹介をお願いします。

新堀秀和（にいぼり・ひでかず）
株式会社リクルートプロダクト統括本部
データ推進室 HR領域データソリューションユニット
HRデータソリューション部 HRデータマネジメントグループ

新堀秀和（以下、新堀）　前職まではWebサービスの開発エンジニアとしてフロントエンドやバックエンド、インフラ開発などを一通り経験したのち、2017年にリクルートにキャリア採用入社しました。

入社当時は、データ職種ではありませんでしたが、データマネジメント組織の立ち上げに参画し、現在に至ります。

山家雄介（やんべ・ゆうすけ）
株式会社リクルートプロダクト統括本部
データ推進室 HR領域データソリューションユニット
HRデータソリューション部 HRデータマネジメントグループ

山家雄介（以下、山家）　前職では、エンジニアやプロダクトマネージャー（PdM）的なポジションを経験し、最後はデータを使って開発組織の意思決定を支える仕事にも携わりました。その経験から「データマネジメントのスキルを極めたい」と考えるようになり、リクルートへ転職しました。

── おふたりがデータ領域の仕事に興味を持ったり、携わったりするようになったきっかけは何でしたか？

山家　リクルートへ入社する前、所属する事業部が解析ツールとして使っていたGoogle Analytics（旧バージョンのUA、ユニバーサル・アナリティクス）が計測を終了するのにともない、新バージョンのGoogle Analytics 4（GA4）へ移行したことです。

UAとGA4ではデータの互換性がなく、UA時代に取得できたデータの一部はGA4で取得できなくなる一方、うまくログを設計すればUA時代に取得できなかったデータもGA4で取得できる、という前提がありました。

そこで、プロダクトのデータマネジメントに関わってきた経験を活かし、状況把握に必要なログを自分たちで設計し、サイトの状況を継続してモニタリングできるようなデータ基盤を構築しました。それまでも自ら望んで社内ニーズのあるデータの仕事を引き受けていたのですが、この経験こそ、データマネジメントの面白さや醍醐味にはまっていくきっかけとなりました。

新堀　自分は、リクルート入社後に担当したあるプロダクトの刷新プロジェクトで、ログに関する要件定義をせず（データの互換性を考慮せず）に開発を進めたところ、プロジェクトの佳境でトラブルが起きてしまったという出来事です。モニタリングの連続性がなくなり、事業を支えるリコメンデーション機能にも影響が出てしまいました。

この経験から「データは壊してはいけない」「壊れたデータは元に戻らない」と痛感し、データマネジメント組織の立ち上げに参画させていただくことにもつながりました。

── おふたりとも仕事の中身は違えど「データを壊さないためにどうするか」という課題意識にたどり着いているところは面白いですね。ところで、ログの設計はデータサイエンティストやデータエンジニアがやっていたんですね。

新堀　かつてのリクルートもそうだったのですが、今もさまざまな企業でデータサイエンティストやデータエンジニアなど他の職種が担当しているケースが多いのではないでしょうか。

山家さんの場合は、PdM。そうした役回りの方は案外相当数いるのではないか、と思います。

── 山家さんは、意識的にアナリティクスエンジニアという職種を目指していたのでしょうか。

山家　意識的に目指していたわけではありません。ただ、データを活用してプロダクトの状況把握や改善を進めるうえで、「既存の職種の専門性に対応しない厄介なデータ領域の仕事」があるのはぼんやりと感じていました。さらに、転職活動を始めてみたら、さまざまな企業でこの職域に対するニーズがあることも分かりました。

これらが「アナリティクスエンジニア」という職種で定義されていることを知るのは、もう少し後の話ですが。

── アナリティクスエンジニアという職種の必要性を感じたきっかけはなんでしょうか？

山家　大きなきっかけはありませんが、PdMとしてプロダクトの成長施策を検討するうえで、「（整備しなければ）使えるデータはかなり限られる」ことに気づいたからかもしれません。例えば、Google AnalyticsだとPV数やセッション数、コンバージョン数といった指標はモニタリングできますが、それらを全部つなぎ合わせて、ユーザーがファネルをどう通ったかサーバサイドに記録されたデータまでつなげて確認するのは結構難しいんです。

施策を正しく振り返るためには、言うまでもなくデータの深い分析が必要です。例えば、PV数が増えた要因は検索エンジンでたまたま評価が上がったからなのか、あるいはプロダクトの改善施策の効果が出たからなのか。そこは自分でログを設計し、分析していくしかありません。

一方で、そうしたデータの整備を片手間で進めるのは非常に大変だったということもあります。前職でもいっそのことプロダクトマネジメントは他の人に任せ、自分はデータマネジメントに携わったほうが、全体としていいアウトプットが出るのではないかとも感じていました。だからこそ、転職してキャリアチェンジしたという感覚もありませんでしたね。

「プロダクトマネジメント組織にいない」からこそ味わえる楽しさとは

── アナリティクスエンジニアは、リクルートではどのようなプロジェクトに関わっているのでしょうか。プロジェクトの内容や思い出について教えていただけますか？

山家　手がけたプロジェクトの一つをご紹介すると、2024年1月にIndeedが提供を開始し、リクルートのATS（採用管理システム）や求人サイトも参画している求人配信プラットフォーム『Indeed PLUS』で、事業がうまくいっているかをモニタリングするデータマート（データ分析基盤）をプロダクトマネジメント組織と連携しながら設計し、開発しました。

Indeed PLUSは『リクナビNEXT』や『タウンワーク』などの複数の求人サイトと、求人情報を載せる企業が利用する複数のATSをつなぎ求職者と求人のより効率的なマッチングを実現する求人配信プラットフォームです。

これまでも応募数をはじめとする基本的な指標は求人サイト単位でモニタリングしていました。しかしながら、ジョブボードの仕様やシステムはサービス間で異なります。それに、これまでの求人とIndeed PLUS求人の効果を詳しく比較するため、新たに計測することになった求人サイト上の求職者のアクションも複数存在しました。

そうした違いがありながらも、検索から応募に至る求職者の行動をうまく抽象化し、一つの統一した指標で比較したいというニーズがプロダクトマネジメント組織にあったんですね。

新堀　プロダクトモニタリングの要件を達成するためには、リクルート側とIndeed側の両方で発生するデータに詳しい状態で開発しなければならず、開発は骨の折れるプロセスだったと思います。山家さんはそれを、システムの中身まで深く掘り下げて、どこからどのようなデータが出てくるのかを把握したうえで分析基盤を作っていました。気がついたらIndeed PLUSのシステムにすごく詳しくなっていましたよね。

山家　そうですね。この場合、どのタイミングでデータが生まれ、どんなプロセスをたどってIndeed PLUSのシステムにやってくるかを詳しく把握しなければ、データマートは設計できませんでした。

さらに、このプロジェクトでは、出た後の初速もモニタリングしたいというプロダクトマネジメント組織のニーズから、そもそものデータがない状態で開発を進め、2023年9月のサービスリリースの二週間後には（データマートを）ローンチしていました。

新堀　通常、どんなに早くてもデータが発生してから1～2カ月くらいは待つものですが、今回は違いました。

プロダクトのようにワイヤーフレームがあるものと違って、今回の開発はデータマートのうっすら輪郭しかないところから作り始め、そこを埋めるパーツを探し、構造化して埋めていく、というプロセスで設計していきました。そのために、システムの内容を見て理解するだけでなく、ステークホルダーとコミュニケーションを取り「こういうデータが出力されるので、こういうモニタリングになりますよね？」と適切な質問を投げかけるプロセスも必要なんです。

── そうやってさまざまなスキルが要求されるアナリティクスエンジニアの仕事ですが、やりがいを感じるのはどんなときですか？

山家　データにまつわる解決の難しい問いがあったとして、「こうやってデータを見れば解決する」という自分の考えたアーキテクチャが、マーケターをはじめとする社内のデータユーザーに重宝される、「今まで分からなかったことが分かった」といった反応が引き出せる、そこから事業価値のある示唆が導き出せると嬉しいですね。

Indeed PLUSの事例も、今まで比較できなかった指標を比較できるようになることで、プロダクトマネジメント組織に深い気づきを与えられていますし、こういった取り組みはプロダクトの中でさまざまな役割を担当するのとは違った面白さがあると感じています。

今後も、プロダクト開発・運用のなかで、どこでアクセルを踏むのが一番効果的なのか、例えば「ここに力を入れれば、プロダクトの成長により寄与できそうだ」というレバレッジのかかる部分を見つけ出す手助けができたらと思います。

新堀　アナリティクスエンジニアに限った話ではありませんが、一つのプロダクトを開発する難しさとは異なり、いろいろなプロダクト、いろいろなステークホルダーがいて、いろいろなKPIがある中で、まさにパズルを解くように入り組んだ状況を紐解き、一つの答えに近づいていくプロセスが楽しいなと思います。

「難しい意思決定」をデータの力で支えるアナリティクスエンジニア

── ここまでアナリティクスエンジニアの仕事内容を概観してきましたが、アナリティクスエンジニアとして働く上で役立つスキルはありますか？

山家　何か一つの指標を計測・集計したら、複数の観点で検算することでしょうか。例えば、自分たちが作ったデータは、部門の売上収益のような、絶対に揺るがない「Single Source of Truth」と呼ばれる信頼できる情報源と比較してチェックする。

そもそも、「正しい見方をしなければ正しい考察は得られない」と思っています。例えば、担当するサービスのPV数増加が、ユーザー一人あたりのページ閲覧数増加など「プロダクトの改善に起因する内部要因」によるものなのか、あるいは検索エンジンからの評価が変わって流入数が増えたといった「外部要因」によるものなのかは分かりません。なので、KPIは意味のある内訳で把握して、正しく見ることが大事です。

新堀　エンジニアとしての基礎的な知識や開発経験も強みになります。例えば、Webビーコン型（ページに埋め込まれたタグからアクセスデータを取得する）解析ツールを扱ううえではフロントエンドの知識が必要ですし、サーバのログの仕組みを知るにはApacheやNginx、Tomcatといった技術を知っておかなければなりません。さらに言うと、営業の行動が蓄積されているSalesforceなど、データベースの仕組みにも明るくなっておいたほうがいいでしょう。

山家さんの場合は、PdMとサービス開発の両方の経験があるため、そこがうまくつながったのかなと。私自身も、サービス開発を経験するなかでKPI測定のためのダッシュボードを作った経験があり、データの収集方法について勘所があったことが今の仕事に役立っていると思います。

── では、アナリティクスエンジニアに向いているのはどんな人でしょうか？

新堀　ハードスキル的には、サービス開発に携わっている人や、今まさにデータサイエンスやデータエンジニアリングをやっている人ならフィットするとは思います。

また、アナリティクスエンジニアだけではないのかもしれませんが、ソフトスキル的には「泥臭いこと」が好きな人でしょうか。

データサイエンスにおいてモデルを適用するところは1割に過ぎず、データの準備が8割、9割を占めるとも言われています。その8割、9割に目を向けて、サボらず愚直にデータと向き合える人は非常に向いていると思います。

アナリティクスエンジニアって、サボった分だけ、後で自分にきっちりしっぺ返しがくるんですよ。データが合わないことは、意思決定の遅延や非効率、失敗に直結します。しかも、冒頭でも話した通り、データは一度壊れると二度と修復できないので。

また、データを整備することがゴールではありません。それによってどんな気づきを提供し、PdMの意思決定を支援し、事業や社会に貢献したいかという思いを持っていることも重要です。極端な話、PdMの役割を奪うような形にはなりますが、意思決定を自動化することも可能なのではないかな、と考えていたりもします。

アナリティクスエンジニアは時に「十徳ナイフ」にたとえられます。一つひとつのナイフの切れ味が鋭いわけではありませんが、複数の機能があることで、その分いろいろなプロダクトを生み出せる。この便利さや柔軟性を活かせれば、活躍の機会はまだまだ広がるはずです

── ありがとうございます。最後に、おふたりがこの先やりたいことや目指すキャリアを教えてください。

山家　より難しい意思決定を手助けできるようなポジションにいきたいですね。

例えば、複数の広告媒体に、広告予算をどう配分すれば最も効率的に求職者を集められるか、という課題があるとして、現時点はマーケティング部の担当者が利用できる限られた分析のデータソースから各広告プラットフォームの今後の広告効果を推定して予算計画を立てるしかありません。そうではなく、各広告プラットフォームから集客した後のプロダクト側への効果をより深く分析できるようなデータ基盤を提供することで、より確信を持って、あるいは今までになかった視座で広告予算を配分できるようにする。最終的に、広告予算という投資を、よりプロダクトの成果につながり、それが詳細に把握できる形で振り分けることができたらいいなと思っています。

また、プロダクトの理解はあるもののSQLのスキルはそれほど高くない人が、業務に必要なプロダクト分析を苦労せず行えるデータ基盤を作ったり、複数あるデータ基盤について「どんなときにどれを使うべき」といったドキュメントを整備したりと、より多くの人がデータを活用して意思決定できるよう支援していきたいですね。

新堀　データ基盤の統廃合を進めていきたいです。アナリティクスエンジニアという職種を定義する前は、ステークホルダーからの要求にこたえるだけの形で分析環境を提供していました。その結果、プロダクトに関わる人以上のデータマートを開発/運用している、という笑えない状況になったこともありました。その状況を、ビジネス理解とエンジニアリングの力で打破しようとしてきましたが、最近ようやく適切なデータ分析基盤が整備できてきたと思っています。

今後はそれをさらに加速させ、ステークホルダーの期待に応えつつ、どう統廃合していくかを模索していきたいと考えています。

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取材・文：高橋睦美
撮影：曽我美芽

独力でWebサービスを開発・構築できるフルスタックエンジニアへのロードマップ─幅広いスキルをUdemyで学ぶ！

Tue, 20 Aug 2024 10:30:00 +0900

※ この記事はUdemyメディアにも掲載されています。下記のリンクよりお読みください

▶️ 独力でWebサービスを開発・構築できるフルスタックエンジニアへのロードマップ─幅広いスキルをUdemyで学ぶ！

※ Udemy「夏のビッグセール」とはてなによるプレゼントキャンペーンは終了しました。記事で紹介しているフルスタックエンジニアのスキルは、引き続きUdemyの講座で学習できます。

Webで新規サービスを立ち上げる際に、UIからインフラ周りまで一人で面倒を見られるエンジニアは、少人数のスタートアップでなくとも非常に頼れる存在です。どんな課題に直面しても技術力で乗り越える、そんなスキルフルなエンジニアに憧れる方も多いでしょう。

この記事では、フロントエンドのプログラミング（JavaScript周辺）からサーバーサイド、インフラ、さらに開発手法まで、Web開発で必要になるさまざまなレイヤーのフルスタックなスキルの現在地と、関連するUdemyの講座を紹介します。

株式会社ヘンリーでVPoEを務める松木雅幸（@songmu）さんの執筆です。

※この記事は、株式会社ベネッセコーポレーションによるタイアップ広告です。記事末に、はてなブックマークした方にAmazonギフトカードプレゼントの告知もあります。

▼ 現代の「フルスタックエンジニア」はどんな存在か？
- 独力でゼロからWebサービスの開発から構築までできるエンジニア
▼ 日進月歩のフロントエンド技術を概観する
- TypeScriptやReactでよりモダンなJavaScript開発も
▼プログラミング言語の選択肢が豊富なバックエンド技術
- Web開発の歴史とともに成長してきたPHP
- コンテナ技術などと親和性が高いGo
▼ データベースとSQLは重要で潰しが効く技術
▼ OSとそれを動かすプラットフォームを理解せよ
- Dockerから標準化が進むコンテナ技術
- サーバー環境はクラウドコンピューティングで効率的に
▼ チーム開発に必要なツールや手法もマスターしよう
▼ Webの知識を生かしてモバイルアプリを作ろう
▼ 技術の幅を広げることはキャリアの幅を広げること
■ もっと学んでいこう！ Amazonギフトカードプレゼント！

※ 表示している価格は本キャンペーン期間中の価格であり、期間終了後の価格は異なります。紹介した講座名や講座内容は2024年8月20日時点のものです。

▼ 現代の「フルスタックエンジニア」はどんな存在か？

最近は「フルスタックエンジニア」という言葉をよく聞きます。それはフロントエンドからバックエンド、インフラ、データベース、開発プロセスの改善やモバイルアプリケーションまで幅広く対応できる、言ってしまえば「なんでもできる」エンジニアのことです。多くのエンジニアがそれを目指し、名乗ってもいます。

しかし、実際に「なんでもできる」エンジニアはいません。ソフトウェア技術の領域は多岐にわたっており、それぞれが奥深く、完璧に理解することは不可能です。さらに日進月歩で進化しています。学べば学ぶほど「フルスタック」が程遠いことが分かります。一方で、そのように学び続け、成長し続けられることがソフトウェア技術の面白さでもあります。

とは言え「フルスタックエンジニア」という言葉は、かなりカジュアルに「自分なりのやり方で、独力でゼロからWebサービスの開発から構築までできるエンジニア」くらいの意味でも使われています。クラウドや開発技術の進化により、エンジニアが独力でゼロからサービスを構築することが簡単になったことが背景にあり、それくらいのレベルであれば実現はそれほど難しくなくなりました。

筆者は、フルスタックエンジニアという言葉の意味が軽くなっていることは別に構わないと考えています。実際そういったエンジニアはビジネスシーンで重宝されます。スタートアップや新規サービス開発ではもちろんのこと、組織が大きくなったときにも、広い技術領域の視野を持っていることは付加価値となります。

独力でゼロからWebサービスの開発から構築までできるエンジニア

本稿では「自分なりのやり方で独力でゼロからWebサービスの開発から構築までできるエンジニア」をフルスタックエンジニアと定義し、それを目指すために必要な技術や講義を紹介しています。

本稿で紹介するフルスタックな技術のマッピング

もちろんWebサービスの作り方はさまざまで、フルスタックのあり方もさまざまです。本稿で紹介する技術や講義はあくまで一例であり、多様な技術がある中で「どこから手をつければよいか分からない」という方に対して、一つのガイドとなることを目指しています。

▼ 日進月歩のフロントエンド技術を概観する

Web開発において、まず学ぶべきはフロントエンド技術です。Webフロントエンドの要素技術は、HTML（Hyper Text Markup Language）・CSS（Cascading Style Sheet）・JavaScriptの3つからなっています。私たちが接続するWebサイトでは、画像や動画といったメディアリソースやJSONなどのデータを除くなら、基本的にこのHTML・CSS・JavaScriptをWebページとして配信しています。

HTMLはWebページの文書データを構造化して表現しており、CSSでデザインを適用します。JavaScriptは、ページに動的な挙動を実装するプログラミング言語です。Webブラウザはこの実行環境であり、Webページとしてレンダリング（表示）してくれます。

Udemyで学ぶ HTML・CSS・JavaScript

ちゃんと学ぶ、HTML/CSS + JavaScript

講師：たにぐちまこと（ともすた）

コース評価：4.5

65,505人の受講生

講座をチェック！

この講座では、Web制作に必要なHTMLとCSS、JavaScriptの基礎を網羅的に学びます。レスポンシブWebデザインやCSSフレームワークの利用方法、さらに簡単なJavaScriptプログラミングによるページ操作まで幅広くカバーします。この講座を修了すれば、簡単なWebページを自力で作成できるようになり、チームの一員としてWeb制作に参加できるようになります。

まずはHTMLとCSSを使った基本的な画面の作り方を学び、合わせてJavaScriptを学ぶとよいでしょう。

JavaScriptは、今やWebエンジニアの共通言語です。本格的な言語機能を備え、フロントエンドのみならずバックエンドでも使われるようになりました。

Udemyで学ぶ JavaScriptプログラミング

はじめてのJavaScriptプログラミング入門

講師：中村祐太 Yuta Nakamura, Proglus （プログラス）

コース評価：4.4

12,998人の受講生

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この講座は、JavaScriptの基礎をしっかり学びたい方に最適です。JavaScriptの基本的な概念を丁寧に解説します。さらに、DOM操作やイベント処理などをフレームワークに頼らず実装する演習によって、基礎力の底上げになると同時に、実際のWebページで役立つスキルも習得できます。コースを修了すれば、簡単なWebアプリケーションを自作できるようになります。

また、エコシステムの成熟やTypeScriptの登場により、JavaScriptは長期間の大規模開発にも対応できるようになりました。

TypeScriptやReactでよりモダンなJavaScript開発も

現代のWeb開発では、JavaScriptをそのまま書かず、TypeScriptで開発することが主流になってきています。TypeScriptはJavaScriptに静的型付けを追加した言語で、より安全に効率的にJavaScriptを書くことができます。

JavaScriptとTypeScriptは互いに影響を与えながら進化を続けています。そのため、まだあまりJavaScriptに馴染みのない方であれば、いきなりTypeScriptから学んでしまうことをおすすめします。

Udemyで学ぶ TypeScript

超TypeScript完全ガイド2024

講師：よしぴー (Yoshipi)

コース評価：4.2

13,210人の受講生

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この講座は、TypeScriptをマスターするための完全ガイドです。TypeScriptの基礎から応用までを網羅し、TypeScript特有の概念や機能を理解します。さらに、ReactやNode.jsと組み合わせたモダンな開発手法も紹介され、後半の健康管理アプリ作成の演習を通して実践的なスキルを習得できます。TypeScriptに挑戦したい方や、既に使っている方にもおすすめの講座です。

現代のWeb開発では、フロントエンドの開発はたいへん複雑化しています。単にページを表示するだけではなく、ユーザーとのインタラクションやサーバーとの通信など、複雑なロジックをフロントエンドで処理することが求められます。

そのため、フロントエンドでもフレームワークを使った開発が一般的になってきています。中でも現在は、Reactというライブラリが多くのWebサービスで使われています。Reactの考え方はモダンなフロントエンド開発の基本にもなっており、Reactを学ぶことでそれらを理解することもできます。

Udemyで学ぶ ReactとTypeScript

【『React』×『TypeScrip』入門　】家計簿アプリ作成でReactとTypeScriptの開発方法を学ぼう

講師：ポテナス

コース評価：4.2

710人の受講生

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この講座は、ReactとTypeScriptを組み合わせたモダンなフロントエンド開発を学びたい方に最適です。Reactの基本から始め、TypeScriptによる型安全な開発手法を習得します。実践的な演習として家計簿アプリを作成しながら、コンポーネント設計、状態管理、API連携などの技術を学びます。

このようにフロントエンドのプログラミング環境は整ってきており、今やフロントエンドの技術だけで、かなりのWebアプリケーションを作成できます。フロントエンド技術はWebエンジニアのベーススキルでもありますが、深く身に付けることで応用が効き、幅広いWeb開発に対応できるようになります。

Udemyでもっと学ぼう

▼プログラミング言語の選択肢が豊富なバックエンド技術

フロントエンドの次はバックエンド技術、Webサービスの裏側で動作するサーバーサイドの技術です。フロントエンドからのリクエストを受け取り、処理し、必要に応じてデータベースともやり取りし、フロントエンドにレスポンスを返します。複数人が共同で利用するWebサービスを作るために必要な技術です。

バックエンドでは、フロントエンドと違って驚くほど多くのプログラミング言語の選択肢があります。前項で紹介したようにTypeScriptも有力なバックエンド言語として、今後より存在感を増していくことでしょう。複数の言語を習得することはハードルが高いと感じるかもしれませんが、プログラミング言語では構文や概念が似ていることも多く、一つを習得すれば次は比較的簡単に学べます。

実際のシステム開発でも多くの言語がそれぞれ適材適所で使われるため、複数の言語を習得して手札としておくことは無駄になりません。また、言語ごとに特徴的な考え方があり、技術的な視野を広げることもできます。ここではPHPとGoを紹介します。

Web開発の歴史とともに成長してきたPHP

PHPは、Web開発の歴史とともに成長してきました。動的型付け言語の気軽さが特徴で、初学者にもとっつきやすい言語です。近年では型宣言やオブジェクト指向のサポートが強化され、エディタの支援も得やすくなっています。

PHPには、Laravelという有力なフルスタックフレームワークが存在します。フルスタックフレームワークでは、Webアプリケーション全体の開発をサポートする包括的なツールやライブラリを提供し、迷いなく開発を進めるための指針や作法を提示します。ビューの管理、URLとルーティング、ロジックの分割と配置ルール、データベースの操作、テスト、デプロイなどをサポートします。

Udemyで学ぶ PHPとLaravel

PHPからLaravelまでサーバーサイドをとことんやってみよう【初心者から脱初心者へ】【わかりやすさ最重視】

講師：世界のアオキ (Akihiro Aoki)

コース評価：4.5

14,110人の受講生

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この講座では、PHPの基礎から始め、Laravelを使った本格的なWebアプリケーション開発まで学べます。PHPの基本から、データベース操作やMVCアーキテクチャまで網羅されており、実践的な開発演習を通じて、本格的なバックエンドのWebアプリケーション開発スキルを一通り身に付けられます。

フルスタックフレームワークを一つ学び、その作法に従えば、それだけでWebアプリケーションをイチから完成まで作り上げられます。Laravel以外にも、RubyのRuby on RailsやPythonのDjangoなども有名で、よく使われています。

これらは開発の立ち上がりの速さと初期開発の進めやすさから、特に新規事業やスタートアップでよく使われます。また実用性だけでなく、バックエンド開発の全体像を俯瞰するにも、フルスタックフレームワークを学ぶことは有益です。

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ちゃんと学ぶ、PHP+MySQL（MariaDB）入門講座

コンテナ技術などと親和性が高いGo

Goは、Googleが2009年に発表したプログラミング言語であり、Google社内でも使われています。静的型付け言語であり、シンプルな言語仕様と高いパフォーマンスが特徴です。

Web開発においては、近年のメジャーなプラクティスであるマイクロサービスやコンテナと親和性が高く、ハイパフォーマンスなAPIサーバー開発などで活用されています。低レイヤーのシステムプログラミングとも相性がよく、DockerやKubernetes、Terraformなどのインフラ技術にも使われています。

Udemyで学ぶ Go

【Go入門】Golang基礎入門 + 各種ライブラリ + 簡単なTodoWebアプリケーション開発(Go言語)

講師：M.A EduTech

コース評価：4.1

6,863人の受講生

講座をチェック！

この講座では、Goの基礎からWebアプリケーション開発演習を通して、Goがどのような言語で何ができるのかを学べます。フレームワークを用いず、Goの標準ライブラリを活用してシンプルなWebアプリケーションを構築し、デプロイする演習を通して、Goのシンプルさや並行処理の強力さを体感できます。

Goは言語自体の開発体制がしっかりしており、互換性を強く重視しながら継続的に進化しているため、信頼性の高い言語です。ビルド速度やクロスコンパイルに強みがあり、複数環境で動作するソフトウェアを作成・配布することが容易なので、CLIの開発ツールなど、Web以外でも広く使われています。学んでおくとさまざまな場面で活用できるでしょう。

Udemyでもっと学ぼう

Go言語で学ぶ実践gRPC入門

▼ データベースとSQLは重要で潰しが効く技術

Webアプリケーションでは、データをどこかに保存しなくてはいけません。バックエンドシステム内でファイルやメモリに保存することもできますが、それではデータの永続性やスケーラビリティに問題があります。

そこで共通のデータストアを別に用意し、データを保存して永続化します。これは「データとロジックを分離する」というプログラミング鉄則からしても理に適っています。

ほとんどのWebアプリケーションで、メインのデータストアはデータベースです。データベースは複雑なデータを構造化して効率的に格納し、堅牢に保持します。高速かつ安全に、データの新規保存・検索・更新・削除ができます。複数のユーザーが同時にアクセスしても不整合を起こさず、高速にデータを処理するためには欠かせない存在です。

中でもRDB（Relational Database）と呼ばれるデータベースが広く用いられていますが、これは高度に標準化されたクエリ言語であるSQLの存在も大きいでしょう。SQLを学んでおけば、どのRDBでも基本的な操作は共通で、上級者になるまでシステム間の差異を意識するケースはあまりありません。またSQLの浸透度から、データ処理や分析基盤、BI等の分野でも類似のクエリ言語が使えることが多く、そういう点でも潰しの効く重要な技術です。

Udemyで学ぶ SQL

【22日間で学ぶ】SQL文、分析関数、テーブル設計、SQLチューニングまでMySQLで覚えるSQL実践講座

講師：NAOKI MATSUMOTO

コース評価：4.4

10,979人の受講生

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この講座では、SQLの基礎から高度なテクニックまで短期間で集中的に学べます。SQL文の基本操作から始まり、分析関数、テーブル設計、インデックス、SQLチューニングまでをカバーします。MySQLを用いた演習を通して、他のRDBMSでも活用できる汎用的な知識を学びます。データベース管理だけではなく、データ分析からアプリケーション開発まで役立つ、幅広いスキルを身に付けられます。

RDBを用いた開発には、多くのノウハウやベストプラクティス、エコシステムが存在します。複雑で大規模なデータを扱うための設計・データモデリングの手法であったり、運用管理やパフォーマンスチューニングなど、その資産を活用できる点もRDBを使うメリットです。Web開発で使われる代表的なRDBには、MySQLとPostgreSQLという2つのOSS（Open Source Software）があります。後述するAWSなどのパブリッククラウドでも、この互換サービスを提供しています。

SQLやRDBの基礎知識は、開発エンジニアから案外疎かにされがちです。DBAやインフラエンジニアの領域と認識されているのかもしれませんが、データの正規化やインデックスの設計についてごく基本的な知識があるだけでも、アプリケーションの品質が向上することは間違いありません。

Udemyでもっと学ぼう

【世界で18万人が受講】MySQLを基礎から習得してデータ分析をしよう！（SQLやデータベースを基礎から学びたい方へ）

また、RDB以外に数多くのデータベースも存在し、SQLを使わないということでNoSQLという極めて大雑把な分類がされています。現代ではRDBだけで十分にスケーラブルなシステムを構築できるようになっており、RDBを使わない開発はおすすめしませんが、一歩進んだ話としてそういった技術も学び、複数のデータベースを手札として持っておくと、より幅広いアーキテクチャ設計を行うこともできます。

なお、Webアプリケーションでファイルを保管する際には、オブジェクトストレージと呼ばれるデータストアもよく使われます。Amazon S3が代表例です。データベースに保存するような構造化されたデータではなく、画像や動画といったリソースそのものを扱う際に適しています。

▼ OSとそれを動かすプラットフォームを理解せよ

Webアプリケーションを実際に動作させる環境には、ほぼLinuxというOSが使われます。Windows Serverやその他UNIXに一定のシェアはあるものの、先に紹介したバックエンド技術もLinux上での稼働を想定しています。

LinuxはUNIX系OSであり、CUI（Character User Interface）環境、いわゆる「黒い画面」でシェルにコマンドを打ち込むことで対話的に操作します。シェルにはbash・zsh・ash・dash・fishなどの種類があり、Linuxではbashがよく使われます。ちなみにmacOSのターミナルではzshがデフォルトで動作しますが、bashとzshは比較的似た機能や操作感を備えています。

Udemyで学ぶ Linuxコマンド

もう怖くないLinuxコマンド。手を動かしながらLinuxコマンドラインを5日間で身に付けよう

講師：山浦清透

コース評価：4.4

25,310人の受講生

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この講座は、Linuxの基本操作からシェルスクリプトの作成までを学びたい方に最適です。Linuxの基本コマンド、ファイル操作、ユーザー管理、パーミッション設定などの基礎知識を丁寧に解説します。さらに、シェルスクリプトを使った自動化や効率化の技術も習得でき、実践的なスキルを身に付けられます。

シェルは単なる対話環境ではなく、実はプログラミング環境であるという面白い特性があり、これがシェルを強力なものにしています。複数の操作をプログマラブルに組み合わせるための機能が、標準入出力やパイプ、リダイレクトなどです。そして、そのコマンドや操作を実行ファイルとして記述したものがシェルスクリプトです。OSの操作を自動化・効率化できるため、システム管理や開発の現場で広く使われています。

シェルスクリプトはmacOSやCI/CD環境でも利用されるため、インフラエンジニアでなくとも多少は身に付けておきたい技術です。特に開発にmacOSやLinuxを使っている場合は、自分の開発効率に直結するでしょう。

Dockerから標準化が進むコンテナ技術

近年の技術の進化により、アプリケーションを「コンテナ」化すれば、簡単に本番環境にデプロイできるようになりました。コンテナとは、アプリケーションとその依存ライブラリや関連リソースを一つにまとめ、さまざまなプラットフォームで一貫して動作する環境を構築するものです。自分のアプリケーションをコンテナ化する技術を身に付けておけば、あらゆる環境でアプリケーションを動作させることができます。

2013年にDockerが登場したことが、コンテナ技術を一般に普及させ進化させる大きなきっかけとなりました。Dockerは、コンテナを簡単に作成・管理・再利用・デプロイするためのツールとエコシステムを提供します。

Udemyで学ぶ Docker

初心者OK！Docker入門＋応用：ゼロからでも実務で使えるスキルが身に付ける

講師：ケンタロウ００

コース評価：4.7

7,237人の受講生

講座をチェック！

この講座はDockerの基礎から応用まで網羅されており、Dockerのスキルを効率的に身に付けられます。Dockerの基本概念やコマンド操作、Dockerfileの書き方を学び、実際の環境構築やデプロイまで実践的に習得できます。AWSやGoogle Cloudとの連携方法も紹介され、クラウド上での運用もカバーしています。

その後、OCI（Open Container Initiative）によってコンテナの仕様が協議され、標準的な技術として定着しました。標準化が進んだ現在はDockerを使わなくてもコンテナ化が可能ですが、エコシステムが充実しており多くのツールやサービスが提供されているDockerをまずは学ぶとよいでしょう。

特にDockerfileという設定ファイルは広く使われており、コンテナの定義を宣言的に記述でき、コンテナを作成・実行できます。自分のアプリケーションをコンテナ化するDockerfileが書ければまざまなクラウドやプラットフォームで動かすことができ、高度なインフラ知識がなくとも本番稼働させられる点は大きなメリットです。自社プラットフォームがしっかりしている企業ではDockerfileを開発とインフラの明確な責任分界点として定義し、開発と運用の効率化につなげているところもあります。

一歩進んだ話をすると、コンテナは実は単なるLinuxのプロセスです。Linuxにはコンテナという機能はなく、さまざまなプロセス隔離技術を組み合わせてコンテナが実現されています。コンテナ技術そのものを学ぶことで、Linuxやインフラの知識も深まります。実用的なだけではなくとても面白い分野なので、興味があればぜひ深堀りしてください。

サーバー環境はクラウドコンピューティングで効率的に

Webアプリケーションは何らかのサーバー環境で動作させる必要があります。自前のサーバーを用意することもできますが、今ではパブリッククラウドサービスを利用することが一般的でしょう。クラウドを利用することにより、物理サーバーを調達して運用するリードタイムや手間が省け、迅速に柔軟に必要なコンピューティングリソースを確保できます。

また、パブリッククラウドを使うことで、単一の企業が自前で構築するよりも確率的に信頼性が高くセキュアなシステムを構築できます。クラウドプロバイダーはそれらを高めるために多くの事業投資をしているからです。

主要なパブリッククラウドサービスには、AWS（Amazon Web Services）・Google Cloud・Microsoft Azureがあります。どのサービスにも個人で始めやすい無料枠が用意されており、それで試してみることをおすすめします。ここではトップシェアで多くのサービスを提供しており、日本でのサポートも充実しているAWSの講座を紹介します。

Udemyで学ぶ AWS

AWS：ゼロから実践するAmazon Web Services。手を動かしながらインフラの基礎を習得

講師：山浦清透

コース評価：4.4

82,567人の受講生

講座をチェック！

この講座は、AWSを用いたインフラストラクチャの基礎を学びたい方に最適です。AWSの主要サービスを理解し、インフラの設計や管理方法について、具体的なハンズオン演習を交えながら学びます。AWSとインフラの基礎概念を身に付け、自力でインフラ構築したり、インフラ担当者と協調してシステム開発したい開発者におすすめです。

クラウドは、単に仮想サーバーをオンデマンドで提供してくれるだけでなく、前述したデータベースなどのさまざまなサービスや、それを自動化するAPIを提供しています。キャッシュ、メッセージキュー、オーケストレーション、モニタリング、ログ収集、AI、IoTなど、クラウドはもはやフレームワークのような存在です。それぞれを自前でわざわざ構築するよりも、アプリケーションの開発効率や運用効率を向上させられます。

クラウドサービスは便利な反面、いくつかのリスクも伴います。注意すべきはコスト管理とセキュリティです。特にクラウドサービスの従量課金モデルは「使った分だけ支払う」仕組みで、想定より使い過ぎてしまったり、不正利用によって高額な請求が発生することがあります。予算設定やアラートの設定、不正利用の検知など、基本的なコスト管理とセキュリティ対策をアカウント開設時に実施することを強く推奨します。これは特段難しいことではなく、確立された定番の設定に従うだけでリスクを大幅に軽減できます。

▼ チーム開発に必要なツールや手法もマスターしよう

業務上のWeb開発は多くの場合、複数人でチーム開発することになります。一人でフルスタックである以上に、チームでのフルサイクル開発を目指すことが重要です。

フルサイクル開発とは、Netflixが提唱して広く知られるようになった概念で、プランニングから開発、デプロイ、運用までをチームで一貫して担当することです。「チームで」というところが肝で、さまざまな専門性を持ったメンバーが協力し、全員で開発に必要な技術領域を網羅します。それにより、フィードバックサイクルを高速に回し、プロダクトを継続的に開発・改善でき、価値を高め続けられます。

そういった、チーム開発においては、チーム開発手法やコラボレーション手法の理解も必要です。また、現代のシステム開発においてOSSの利用や協調は欠かせません。OSS活動や貢献においても、適切な作法を理解し、社内外の開発者とのコラボレーションを円滑に行うことが求められます。

ソースコード管理の定番はGitとGitHub

ソフトウェア開発において、バージョン管理システムは欠かせません。バージョン管理システムは、プロジェクト内の複数のファイルの変更履歴を管理し、開発を効率的に行うためのソフトウェアです。

中でもGitは、近年広く使われているバージョン管理システムです。Web開発においてGit以外のバージョン管理システムを使っているケースはほとんど聞かれなくなりました。Gitは分散型のバージョン管理システムで、複数人でソースコードを分岐させ、並行して同時に開発を進められる点が強力です。

Udemyで学ぶ Git/GitHub

【Git/GitHub】【初心者向け講座】最短で実践力を身につける【VSCode】イメージ図たっぷり【わかりやすさ重視】

講師：世界のアオキ (Akihiro Aoki)

コース評価：4.1

3,367人の受講生

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この講座は、Git、GitHubの基本操作や概念を学べる入門講座です。Gitの基本概念やコマンド操作、GitHubのプルリクエストやイシュー管理を習得し、代表的な開発エディタのVSCodeと連携させて効率的に操作する方法も学びます。多くの実践的な実例を通して、チーム開発に必要なバージョン管理スキルを身に付けられます。

Gitはサーバーを自前で用意することもできますが、何らかのSaaSを利用することが一般的です。中でもGitHubの利用率が圧倒的に高く、数多くのOSSプロジェクトや企業で利用されています。GitHubは今やソースコード管理サービスの役割を超えた、開発プラットフォームであり、開発者が効率的にコラボレーションするための多くの機能を提供しています。

特に、初期からあるプルリクエストという機能は、GitHubの発明で最大の特徴の一つです。プルリクエストは、開発者がコードの変更を提案して他の開発者にレビューを依頼し、最終的にメインのソースコードにマージするプロセスを実現する機能です。

プルリクエストにより、変更提案に対するコードレビューとフィードバックや議論、承認のプロセスが透明性高く可視化され、フローも明確になりました。これにより、プロジェクト内のコード品質の向上や知識共有が促進されるようになっただけではなく、OSSプロジェクトなど、組織外の開発者とのコラボレーションも容易になりました。

また、GitHub Actionsという主にCI/CDのワークフローを自動化する機能も提供しており、まさしくオールインワンの開発プラットフォームとしての地位を確立しています。

Udemyでもっと学ぼう

多くの開発現場で取り入れられるアジャイルとスクラム

アジャイル開発は現代のソフトウェア開発のベースとなる考え方です。アジャイル開発を実現する有名なワークフレームにスクラムがあります。不確実性の高い現代社会で、変化し続ける要求や環境に柔軟に対応しながら、短いサイクルで効果を検証し、継続的に価値を提供することを目指しています。

アジャイルやスクラムの考え方やアイデア自体は、難しいものではありません。基礎となる「アジャイルソフトウェア開発宣言」やスクラムガイドも30分程度で読み終わります。さらに次のような包括的な講座で学べばよいでしょう。

Udemyで学ぶスクラム

【アジャイル開発】スクラム基礎講座

講師：Mauricio Rubio - Agile Guru & Founder of YESI EDUCATION, AgileKB-Agilelee, Udemy Japan Team, YESI EDUCATION

コース評価：4.4

13,384人の受講生

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この講座は、アジャイル開発の一環としてスクラムの基礎を学ぶためのものです。スクラムの基本概念、3つの柱や、その手法を理解し、継続的にビジネス価値を提供するための考え方や手法を身に付けます。世界的に高い評価を受けており、日本語字幕つきで学習できます。

他にも多様な書籍が参考になりますが、後はいち早く実践あるのみです。スクラムは経験主義を標榜しており、実践の中で改善を続けていくことがよしとされています。

今や、多くの開発現場で、アジャイルやスクラムを取り入れて開発をしています。少なくとも、プロダクトオーナー、スプリント、プロダクトバックログといったスクラムの用語は一般的となり、開発者の共通言語となっています。

デザイナーでなくとも使いこなしたいビジュアルツール

Figmaはオンラインのデザインツールです。プロフェッショナル向けの本格的なデザインツールですが、初心者でも使いやすいインターフェースと豊富な機能を備え、リアルタイムのコラボレーションに優れています。個人は無料で利用開始できます。

Udemyで学ぶ Figma

初心者から始めるアプリデザイン＜UI/UXデザインをFigmaで学ぼう！＞Webデザインにも応用可能

講師：Shunsuke Sawada

コース評価：4.5

22,511人の受講生

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この講座では、Figmaを使ったUI/UXデザインを学びます。Figmaの基本操作から高度なプロトタイピングまでをカバーします。モバイルアプリが主題ですが、学んだ内容はWebデザインにも応用可能で、初心者からデザインに興味のあるエンジニアやマネージャーにも役立つ内容となっています。

WebデザインやUI/UXデザイン、プロトタイピング、ワイヤーフレーム作成など、さまざまなデザイン作業に利用できる他、画像作成、ワークフローや情報整理にも活用できます。また、ブレインストーミングやリモートでのワークショップに適したオンラインホワイトボードのFigJamという機能も提供しています。

Figmaはチームで使える強力なビジュアルコラボレーションツールであり、ちょっとしたデザインを自分で作るのにも便利なので、デザイナーでなくとも使えるようになる価値があります。まずは簡単な使い方を覚え、使いながら学んでいくとよいでしょう。

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ちゃんと学ぶ、Figma & Adobe XD

▼ Webの知識を生かしてモバイルアプリを作ろう

Webアプリケーションだけではなく、モバイルアプリも開発できるとうれしいでしょう。そのためには別の技術を学ぶ必要がありますが、React Nativeというライブラリを使えば、Web開発の知識を生かしてモバイルアプリを比較的簡単に作成できます。

Udemyで学ぶ React Native

React Native, Firebase, Expo でアプリ開発をゼロから始めよう！

講師：Shunsuke Sawada

コース評価：4.4

10,979人の受講生

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この講座は、React Nativeを使ってモバイルアプリを開発するための入門講座です。React Nativeの基本概念から始まり、UIデザイン・開発・リリースまで、モバイルアプリ開発の全工程を効率的に習得できます。JavaScriptの知識があれば、すぐに始められる内容となっています。

React Nativeは、Reactをベースにしたモバイル開発用のライブラリで、React同様に旧Facebook社によって開発されました。React Nativeを使えば、JavaScript/TypeScriptでiOSとAndroidの両プラットフォーム向けに実用的なアプリを開発できます。これはWebアプリケーション開発者にとっては大きなメリットであり、モバイル開発に興味がある場合、React Nativeをまずは触ってみるとよいでしょう。

Udemyでもっと学ぼう

▼ 技術の幅を広げることはキャリアの幅を広げること

Web開発の分業化が進む中でも、自分の得意な専門領域をしっかり持ちながら、その上で広く全体を把握しておくことは有益です。これにより、チーム内でのコミュニケーションが円滑になり、プロジェクト全体の見通しがよくなります。また、異なる領域の専門家と協力する際にも、共通言語を持つことで効果的にコラボレーションできます。

それに、技術に対する幅広い理解を持ち、システム全体を見渡せることで、各要素技術を適切に評価し、必要に応じて適切な技術を効果的に選定・活用できる可能性が高まります。

本稿で紹介した技術は一例にすぎず、技術スタックやその学び方は一本道ではありません。個人の興味や環境に応じて選択して構いません。特に、所属する組織で使用されている技術や、周囲に詳しい人がいる技術から学び始めるのは効率的です。

技術の幅を広げることは、キャリアの幅を広げることにつながります。技術の進化はとどまることはありませんが、その状況に適応し、継続的に学習しながら専門性を深めたり広げたりすることで、広い視野を持つことができ、さまざまな役割や立場で活躍できる可能性が広がります。その様な多岐にわたる可能性、キャリアや成長のパスがあることがWeb開発者の醍醐味であり魅力です。

Udemyでは夏のビッグセールを開催中！

Udemyでは2024年8月20日（火）から2024年8月29日（木）まで、夏のビッグセールを実施中！ソフトウェア開発に関するさまざまな技術領域、英語やビジネススキルまで幅広い対象講座が1講座1,300円から購入できます。

▶ Udemyでフルスタックエンジニアに必要なスキルを学習しよう！

Udemyの「#おすすめ講座キャンペーン」をXで実施中！

Udemy公式Xでは、8月29日（木）まで「#Udemyおすすめ講座キャンペーン」を実施中です。あなたがお気に入りのUdemy講座のURLに、ハッシュタグ #Udemyおすすめ講座を付けて投稿すれば応募完了！

ワイヤレスイヤホンやUdemyクレジットなど、学びに役立つ豪華賞品もご用意しています。詳しくは公式Xの投稿をご確認ください。

投稿キャンペーンに参加して、
豪華賞品をGetしよう🎁

＼応募は簡単2STEP／
①お気に入りのUdemy講座のリンク
②#Udemyおすすめ講座をつけて投稿！

あなたにぴったりの講座を探しに行こう👉https://t.co/TegcBgQxrI pic.twitter.com/rKr91Dyijm
— Udemy Japan(ユーデミー) (@UdemyJapan) August 2, 2024

組織のスキルアップを目指す方に！法人向けUdemy Businessのご紹介

Udemyでは、定額制のオンライン動画学習サービスUdemy Businessを法人向けに提供しています。企業内研修や人材育成・教育などに利用してみませんか？

Udemyで公開される講座のうち、法人向けに厳選した約14,000講座（2024年3月末時点）で実践的なスキルを学ぶことができます。詳細は次のリンクから！

▶ 最先端のITスキルは実務を通じて学ぶ時代へ ─ Udemy Businessはこちら

■ もっと学んでいこう！ Amazonギフトカードプレゼント！

Udemy夏のビッグセールの期間中、はてなによるプレゼントキャンペーンも実施します。

Amazonギフトカード5,000円分プレゼント応募要項

応募期間

2024年8月20日（火）から2024年8月29日（木）まで

賞品と当選人数

Amazonギフトカード（コードタイプ）5,000円分×10名様

応募方法

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はてなブックマークをプライベートモードでご利用の方は抽選の対象となりません
はてなブックマークからの応募には、はてなアカウントが必要です

抽選と発表

応募期間終了後に厳正な抽選を行い、当選アカウントの登録メールアドレス宛に受賞と賞品の送付に関する連絡メールをお送りします
発表は賞品の送付をもって代えさせていただきます

Amazonでは本キャンペーンについての問い合わせを受けておりません。
Amazon.co.jpは、本キャンペーンのスポンサーではありません（株式会社はてなによるキャンペーンです）。
Amazon、Amazon.co.jpおよびそのロゴは、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。

[タイアップ広告] 企画・制作：はてな

現役EMが語るプロジェクトマネジメント・プロダクトマネジメント・ピープルマネジメントに必要なスキル ─ エンジニア組織をまとめる技術

Tue, 14 May 2024 10:30:00 +0900

※ Udemy「初夏のビッグセール」と、はてなによるプレゼントキャンペーンは終了しました。エンジニア組織をまとめるスキルは、引き続きUdemyの講座で学習できます。

ソフトウェアエンジニアにとって、マネジメントの職に就くかどうかは大きな選択です。現在ではプレイヤーのままでスタッフエンジニアといった高い職位に進むキャリアもありますが、マネージャーとしてチームを率いてこそ達成できるビジネス上の成功もあるでしょう。

ひとくちにマネージャーといっても、マネジメントの対象によって要求されるスキルに幅があります。これまでUdemyの大きなセールで講座を紹介してきた当ニュースですが、今回はソフトウェア開発組織のマネジメントに必要となるスキルにフォーカスしました。

マネージャーという仕事と学びたいスキルを紹介してくれるのは、10年以上前からPM（プロジェクト・マネージャー）などに就いてチームを牽引し、現在はヘルステックベンチャーのカケハシでEM（エンジニアリング・マネージャー）を務める小田中育生（@dora_e_m）さんです。

また記事の後半では、マネジメントに関連した講座のほか、話題の生成AIやエンジニア向けの英語の講座についてもレビューを掲載しています。ぜひ参考にしてください。

▶ Udemyでエンジニア組織をまとめるスキルを学習しよう！

※この記事は、株式会社ベネッセコーポレーションによるタイアップ広告です。記事の最後にはAmazonギフトカードプレゼントのお知らせもあります。

▼ソフトウェア開発におけるマネージャーの仕事を理解する
- エンジニアはプロダクトを作り、マネージャーはその環境を作る
▼エンジニア組織のマネージャーに必要な4領域のスキル
▼ Udemyで学ぼう！マネジメント関連スキルの講座紹介
■ Udemy公式LINEの講座診断で新たな学びを見つけよう
どのスキルを学びたい？ Amazonギフトカードプレゼント！

※ 表示している価格は本キャンペーン期間中の価格であり、期間終了後の価格は異なります。紹介した講座名や講座内容は2024年5月14日時点のものです。

▼ソフトウェア開発におけるマネージャーの仕事を理解する

初めて「マネージャー」と名の付くロールを担当することになったソフトウェアエンジニアは、多くの場合に以下のような戸惑いを覚えます。

1日頑張って働いたけれど、成果を出したという実感がない
カレンダーがミーティングで埋め尽くされ、人と話すだけで時間が過ぎていく
メンバーが自分の期待とは異なる動きをしていてもどかしい
そもそもマネージャーとは何なのかが分からない

エンジニアとマネージャーそれぞれの役割は「ソフトウェアを開発する」という点において共通していますが、かかわり方が異なっています。その違いを理解することから始めましょう。

エンジニアはプロダクトを作り、マネージャーはその環境を作る

エンジニアはソフトウェアをどのように作るか考え、実際に手を動かして開発します。

一方、マネージャーは開発を直接担当するわけではありません（マネジメントを行いながら手を動かすプレイングマネージャーも存在しますが、ここでは専任している人を想定します）。それではマネージャーがどんな業務を担当することになるのか、いくつかの方向からピックアップしてみましょう。

スムーズにソフトウェアを市場に届けるため、開発の進捗を管理する［→ プロジェクトマネジメント］
そもそも何を作るのか自体を決める［→ プロダクトマネジメント］
必要なメンバーをアサインし、パフォーマンスを発揮してくれるよう動機付けを行う［→ ピープルマネジメント］
エンジニアが提案するアーキテクチャの妥当性を検証し、開発全体の方針を打ち出す［→ テクノロジーマネジメント］

このようにマネージャーの仕事は複数の領域に分かれているため、近年では全てを1人が管理するのではなく、開発チームにプロジェクトマネージャーやプロダクトマネージャーといった複数のマネージャーを置いている場合もあるでしょう。いずれにせよソフトウェアを直接開発する部分は担当しないという点は共通しており、開発にあたるエンジニアが主体的に働けるよう方向性を示したり環境を整えることが仕事になります。

ソフトウェアに対するエンジニアとマネージャーの関わり方

先に述べた「成果を出した実感がない」などの戸惑いを乗り越えるには、エンジニアとマネージャーは何が違うのか？マネージャーという存在には何が期待されており、自分が何を行うべきなのか？といった基本的なポイントを押さえておきたいところです。

Udemyの講座で学ぶなら？

初心者がマネジメントを学ぶ際には、まず特定の領域を深堀りするのではなく、マネージャーに求められるものが何なのか、全体感をもってポイントをおさえられる次のような講座がおすすめです。

▶ 講座: 新任管理職のための「マネージャー・ファーストキット」

▼エンジニア組織のマネージャーに必要な4領域のスキル

前のセクションで簡単にピックアップしたように、エンジニア組織をマネジメントする業務は大きく4つの領域に分けられます。プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメント、テクノロジーマネジメントはそれぞれどういった仕事なのでしょうか。

プロジェクトマネジメント: 確保している予算（コスト）で、期待する品質のソフトウェアを、期待する期間でリリースする（デリバリー）ために必要なのが、プロジェクトマネジメントです。
プロジェクトに関わるメンバーやステークホルダー間の情報の流れをスムーズにコントロールし、コスト・品質・デリバリーのバランスを取りながらプロジェクトを前進させることが求められます。
プロダクトマネジメント: 市場のニーズを理解し、プロダクト戦略を立案します。実際に利用したユーザーからのフィードバックやデータ分析を通して改善すべきポイントを明らかにしていくスキルや、ステークホルダーと協力してプロダクト開発を前進させるスキルが必要です。
ピープルマネジメント: メンバーのモチベーションを向上させパフォーマンスを引き出すこと、円滑なコミュニケーションを可能とする仕組みづくりが期待されます。時には、チーム内の対立を適切に解決するコンフリクトマネジメントのスキルも求められます。
テクノロジーマネジメント: エンジニア組織のマネージャーということで、ある程度はテクノロジーのバックグラウンドを持っていることが前提となります。特に組織が小規模でマネージャーがテックリードを兼ねるような場合には、アーキテクチャの決定や技術選定などでより深いテクノロジーマネジメントのスキルが求められます。

前セクションでも述べたように、これらの領域を明確に「プロジェクトマネージャー」や「プロダクトマネージャー」といったロールに分けて担当することもよくあります。

ちなみに筆者が就いているエンジニアリング・マネージャーという役職は、組織によって上記の4つを広く担当することもありますが、一般にはピープルマネジメントを中心に、チームが採用する開発手法などテクノロジーについても期待されています。

求められるスキルの度合いは組織やプロダクトの状況により異なる

プロジェクト・プロダクト・ピープル・テクノロジーの各マネジメント領域は隣接しており、組織やプロダクトが置かれた状況によって必要とされるスキルの度合いも異なってきます。

マネージャー4つの領域

次のセクションから、マネジメント領域ごとに必要となる個別のスキルについて確認していきます。将来的にいずれかの領域に特化したキャリアを考えることもあるでしょうが、どの領域に進むにせよ、基本的なスキルはひと通り身に付けておくことをおすすめします。

なお、テクノロジーマネジメントについてはソフトウェアエンジニアのスキルセットと親和性が高く、本稿の読者にはある程度のナレッジ・スキルがあると想定し、プロジェクト・プロダクト・ピープルの各領域を中心に解説していきます。

プロジェクトマネジメントに必要となるスキル

プロジェクトが円滑に進行し、期待する期間に、期待するリソースで、期待する品質の成果を出すため、プロジェクトマネジメントのスキルが必要となります。

プロダクト開発の工程をいくつかのフェーズに分割し、それぞれのフェーズに必要なコストや期間を見積もります。その際に、仕様を決定するフェーズとテストを実施するフェーズを対応付けたV字型モデルをはじめとして、プロジェクトをうまく進行させるノウハウが世の中には豊富に存在しています。

V字型モデル

プロジェクトマネジメントにおいて、以前は「いかに計画通りにつくるか？」に重点が置かれていました。近年では計画どおりに進行させるプロジェクトマネジメントだけでなく、経験したことから学び、柔軟に変化させる進め方が求められるようになっています。

それを象徴するのが、プロジェクトマネジメントに必要なプロセスが定義されたPMBOKガイドの第7版（2021年発行）です。第6版（2017年発行）までと比較して、大幅にアジャイル開発への接近を見せており、プロジェクトマネジメントにおいてもアジャイル開発のような経験主義のエッセンスが重要視されていることがわかります。

「アジャイルトランスフォーメーションが現場にもたらす価値と超えるべきいくつかの壁」より

今からプロジェクトマネジメントについて学ぶのであれば、アジャイル開発についても基本的なポイントを押さえておきましょう。

Udemyの講座で学ぶなら？

PMBOKは第7版で軽量になったとはいえ、初学者が独力で読み進めるにはいささか重厚なたたずまいです。以下で重要なポイントを押さえておくとよいでしょう。

▶ 【短時間で学ぶ】忙しい人のためのPMBOKⓇガイド第7版～概要編～

アジャイル開発については、実際に長年アジャイルを実践しているアジャイルコーチによる講座が用意されています（ともにセール対象外）。

▶ 現役アジャイルコーチが教える！半日で理解できるアジャイル開発とスクラム入門編
▶ 現役アジャイルコーチが語る！塹壕より、かんばんとリーン

プロダクトマネジメントに必要となるスキル

顧客の課題を解決し、価値を生み出すプロダクトを作るために必要なのが、プロダクトマネジメントのスキルです。要求されたものをそのまま作るのではなく、本当にプロダクトにとって必要なものを見極めていくことが求められます。

プロダクトづくりで難しいのが、「顧客が本当に欲しいものは顧客さえも知らない」ということです。「◯◯という機能がほしい」と言われ、いざその通りに作ったら全然使われなかった……という経験を持つ人もいるでしょう。

顧客も自分が欲しいものを知らない

何を提供するべきかを考えるには、顧客への提供価値を明らかにするバリュープロポジションキャンバスや、顧客がプロダクトを手に取るまでの道のりを描くカスタマージャーニーマップといったプラクティスを自分の道具箱に追加するとよいでしょう。

あわせて、自分の手札（ユーザーからのフィードバック、操作ログなど）からインサイトを得る洞察力、戦略を適切にエスカレーションするステークホルダーマネジメント力などを磨き込んでいきましょう。

Udemyの講座で学ぶなら？

Figmaを使って実際にプロトタイピングを行う講座で、プロダクトづくりの基本を学ぶことができるでしょう。

▶ 手を動かして学ぶプロダクトデザイン入門！デザイン思考・プロトタイピング・アジャイルの考え方と実践

ピープルマネジメントに必要となるスキル

コードを書くことに専念してきたソフトウェアエンジニアにとって最も縁遠く、それゆえ難しく感じられるのが、ピープルマネジメントです。ですが、エンジニアが持つポテンシャルを最大限に引き出し、高いパフォーマンスを発揮してもらうには、ピープルマネジメントのスキルが重要な役割を果たします。だからこそ学ぶ必要があります。

例えば、以前と比べてパフォーマンスが低下してしまったメンバーがいたとします。このときに「最近やる気ないな」と評価してしまうのではなく、いったい何があったのか、何がパフォーマンス低下の要因になっているかを考え、再びパフォーマンスを発揮できる状態にしていくことが、マネージャーには求められます。

相手の心の声に耳を傾ける傾聴や、前向きに方向づけるリフレーミングなどのスキルを駆使して、メンバーのパフォーマンスを引き出すことに取り組みます。

リフレーミング

ピープルマネジメントは対象が人であるがゆえに複雑です。また、その時の体調や心境により適切な関わり方も変わってきます。だからこそマネージャーはたくさんの引き出しを持ち、その時々に求められる役割を変幻自在にまとっていくことが大切です。

Udemyの講座で学ぶなら？

ピープルマネジメントに必須であるコミュニケーションの基本的なスキルや、

▶ エンジニアのための「コミュニケーション」講座

初めてマネージャー職に就くと陥りやすい「自分でやった方が早い」からの脱却、

▶ 【明日から使えるヒント！】自分でやった方が早いから！を克服する人を動かす力

そしてこれから幾度となく取り組むことになる1on1などを学ぶことができます。

マネージャーにはテクノロジーへの理解も必要

ここまで、エンジニア組織のマネージャーに求められるさまざまなスキルを紹介してきました。もうひとつ押さえておきたい大切なポイントが、テクノロジーへの理解です。技術選定などのテクノロジーマネジメントを担当するテックリードが別にいたとしても、チームが採用しているテクノロジーをまったく知らなくてよいわけではありません。

チームの規模が小さいときには、自分で手を動かして開発に携わることも必要になります。チームの規模が大きくなれば手を動かす機会は減りますが、それでもメンバーはマネージャーに対して技術的な専門性があることを期待します。（あなたがメンバーのときはどうでしたか？）

期待の度合いは組織やチーム、メンバーごとに異なるでしょうが、いずれにせよ時間がないマネージャーだからこそ、テクノロジーのトレンドに関しても必要最低限キャッチアップを心がけたいところです。

Udemyの講座で学ぶなら？

説明責任を負うマネージャーにとって、品質管理に関する基本的な知識を押さえておくことは大切です。ひと通り学ぶことができる講座を紹介しておきます。

▶ ここから始める「品質管理」～組織の品質を守る最初の学び～

ここまでの解説：小田中育生（@dora_e_m）

▼ Udemyで学ぼう！マネジメント関連スキルの講座紹介

Udemyでは2024年5月14日（火）から2024年5月23日（木）まで、初夏のビッグセールを実施中！ソフトウェア開発に関するさまざまな技術領域、英語やビジネススキルまで幅広い対象講座が1講座1,300円から購入できます。

▶ Udemyでエンジニア組織をまとめるスキルを学習しよう！

ここからは「エンジニア組織のマネージャーに求められる4領域のスキル」に掲載した講座に加えて、話題の生成AIや英語などセール対象の講座を中心に詳しくレビューします。

※ 掲載している中には、一部セール対象外の講座もあります。また、コース評価には記事公開時点の情報を掲載しています。

マネジメントの基礎を学ぼう

新任管理職のための「マネージャー・ファーストキット」

講師：正木美奈子

コース評価：4.2 ★★★★☆

講座をチェック！

これから管理職になる人にまずお薦めしたいのが、基本をコンパクトに整理してレクチャーしてくれるこの講座。管理職に着任した最初の3カ月をサバイブしていくことに着眼しており、部下や経営陣から信頼を得て、マネージャーとして第1歩を踏み出すのにぴったりなガイドブックです。以下で紹介する講座につながる内容も多く、まずこの講座を学んで実践し、その上で自身の課題にフィットする講座へ進むと効率的でしょう。

プロジェクトマネジメントをPMBOKで

【短時間で学ぶ】忙しい人のためのPMBOKⓇガイド第7版～概要編～

講師：西村信行

コース評価：4.0 ★★★★☆

講座をチェック！

PMBOK（Project Management Body of Knowledge、プロジェクトマネジメント知識体系）ガイドとは、プロジェクトマネジメントの標準ガイドブックです。2021年7月にリリースされた第7版は旧版から大きく構成が変わっており、従来のウォーターフォール方式ではなく、アジャイル方式を主眼に置いた内容になっています。

この講座では最新の第7版について解説するほか、PMBOKの歴史や第6版との比較もなされています。すでにある程度の実践や知識のある方が、プロジェクトマネジメントのトレンドをキャッチアップする際に役立つでしょう。

またPMBOKは、PMP（Project Management Professional）資格取得における教科書でもあります。これからPMP取得を目指す人には、次のような講座や問題集もあります。

▶ PMP (Project Management Professional) 試験模擬問題集全360問(2回分)
▶ PMP Certification Exam Prep Course 35 PDU Contact Hours/PDU

アジャイル開発とリーンを知る

現役アジャイルコーチが教える！半日で理解できるアジャイル開発とスクラム入門編

講師：藤原大（Dai Fujihara)

コース評価：4.3 ★★★★☆

講座をチェック！

アジャイルは、今までにない新しいものを、いかに効率よく生み出すかという発想から作られた、ソフトウェア開発における現在のスタンダードな考え方と手法です。

この講座は入門編と銘打ち、アジャイルとは何かから、従来の開発手法との違い、そして代表的なアジャイル開発の手法であるスクラムについての基本を学べます。講師の藤原大（@daipresents）さんは、大手IT企業で10年以上のアジャイル開発経験があり、Udemyでも多くの人気講座を持つアジャイルコーチです。

現役アジャイルコーチが語る！塹壕より、かんばんとリーン

講師：藤原大（Dai Fujihara)

コース評価：5.0 ★★★★★

講座をチェック！

上記と同じ藤原さんによる講座。講師が実際の開発現場でアジャイル開発手法のひとつ「かんばん」を導入した際に、どんな課題が生じ、どのように解決していったのかを振り返った内容です。同じアジャイル開発でもプロジェクトによって生じる問題はさまざま。それを明らかにして、効率よく開発を進めるために、「かんばん」の運用を改善していく様子が事細かに解説されています。

プロダクトマネジメントの実例

手を動かして学ぶプロダクトデザイン入門！デザイン思考・プロトタイピング・アジャイルの考え方と実践

講師：箕輪旭

コース評価：4.1 ★★★★☆

講座をチェック！

新しいサービスやプロダクトを作るために必要となるのが、1）どうやって作るのか、2）何を作るのか、という2つの大きな要素。この講座では後者にフォーカスします。

新しい事業の元となるアイデアを生み出し、仮説検証やプロトタイプ作成を通じて、具体化していくためのデザイン思考やプロトタイピング、アジャイルといった手法と、メジャーなプロトタイピングツールのFigmaについて学べます。2時間半とコンパクトで、概要や使いどころをざっくり知りたいという場合にピッタリです。

他にも、プロダクトマネジメントの本質を分かりやすく解説している講座などがあります。

▶ プロダクトマネジメント実践講座: プロダクトリーダーシップを磨いてより強いプロダクトをチームで作ろう

ピープルマネジメントの参考にしよう

エンジニアのための「コミュニケーション」講座

講師：津郷晶也

コース評価：4.1 ★★★★☆

講座をチェック！

ソフトウェア開発に限らず、仕事は関係者とのコミュニケーションなしには成り立ちません。そして、コミュニケーションは仕事をする上での課題となることが多いです。

この講座では、自分の考えをいかに相手に伝えるか、また相手の考えをいかに受け取るか、という情報伝達を確実に行えるようになるための「コミュニケーションで必要となる知識」を広く学ぶことができます。コミュニケーションが苦手という人でも、知識とスキルを得ることで自信をもって仕事ができるようになるはずです。

【明日から使えるヒント！】自分でやった方が早いから！を克服する人を動かす力

講師：佐藤幸介,西村信行

コース評価：4.1 ★★★★☆

講座をチェック！

初めて部下を持った管理職が陥りがちな「自分がやったほうが早い」という考え。でも、部下を育て、部署全体としての成長もリーダーのミッションです。

この講座では、どうして部下が思い通りに動いてくれないのか、どんなところでつまずきがちなのか、どんな風に働き掛ければ良いのかなどについて、相手の心理の分析と、それに基づいた自分のアクションについて学べます。相手のやる気を引き出すための手練手管は、仕事以外でも役立つかも。

人気講師直伝／短時間で部下のやる気を促す「1on1ミーティングの進め方」講座

講師：伊庭正康

コース評価：4.3 ★★★★☆

講座をチェック！

ピープルマネジメントをしていくうえで大切な「1on1ミーティング」。日常業務のなかでの部下とのコミュニケーションだけでなく、部下のために、短時間でも個別に時間を取り、部下の声に耳を傾けるのが1on1です。とはいえ、慣れないとただの雑談に終始し、相手の本音や、小さなアラートを見逃してしまいます。これから管理職になる人、既に管理職の人も、1on1を何のためにするのか、どうしたら効果的に実施できるのかを学ぶことができます。

プロダクトには品質管理が必要です

ここから始める「品質管理」～組織の品質を守る最初の学び～

講師：ヒンシツ大学株式会社SHIFT

コース評価：4.1 ★★★★☆

講座をチェック！

顧客に対して提供するモノやサービスは、その品質に厳しい目を向けられることがあります。製品の品質が悪いことで、悪評が立ったり、顧客に損害を与えたりすれば、企業経営に大きな影響を及ぼします。また品質が評価されるのは、製造やサービス業だけでなくソフトウェアや情報システムも含まれます。

そんなソフトウェア開発の品質管理について、品質の定義や品質管理のための手法やツールなど基礎的な知識をこの講座で学び、自分に必要なポイントを深めていくのが良いでしょう。

生成AIの最新動向もキャッチアップ！

マネージャーだからこそ効率的なテクノロジーのキャッチアップを心がけたいところ。プロダクトだけでなく業務にも活用できる生成AIの最新動向は特に気になる方も多いでしょう。

ChatGPTを最強にするハンズオンChatGPT API/LangChain/Claude3/Gemini

講師：経知神草

コース評価：4.1 ★★★★☆

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この講座ではChatGPTをそのままではなく、APIを使ってLangChainなどのフレームワークや検索エンジンと連携させる方法を学びます。これにより「現時点での日本の首相の名前」といった最新の情報に基づいて回答する自分だけのChatGPTが作成できます。

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ここまでの講座レビュー：青山祐輔（@buru）

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アジャイルでも、ウォーターフォールでもない。リクルートの新決済システムは「異色のコラボ」で作られた

Fri, 22 Mar 2024 10:30:00 +0900

アジャイル・スクラム開発とウォーターフォール開発──開発手法を巡ってしばしば対立項に置かれるこの二つのスタイルは、考え方はもちろん、段取りやマネジメントの方法もまるで異なります。そんな全く異なるスタイルをとる二つのチームがコラボレーションし、開発プロジェクトを推進していくことは現実的に可能なのでしょうか？

そんなコラボレーションを、決済というミッションクリティカルな領域で実現し、新たなシステムのリリースにこぎ着けた実例がリクルートにはあります。

英語や英会話の学習を支援する『スタディサプリENGLISH（以下、スタサプENGLISH）』では、今や主流となりつつあるサブスクリプションモデルに決済システムが対応できていないという課題がありました。そこで、決済・金融関連のシステムを開発するチームと共同で、新たな決済システムの開発に取り組みました。

『スタサプENGLISH』のチームは、内製の開発組織によってプロジェクトをスピーディに回すアジャイル（スクラム）開発を採用しています。一方、決済システムの開発においては、スコープと要件をしっかりと定め、スケジュールに沿って開発を進めるウォーターフォール的なアプローチが主流です。

開発スタイルが大きく異なる二つのチームが、どのようにともにプロジェクトを推進し、リリースまでこぎつけたのでしょうか。『スタサプENGLISH』のチームを率いた松田大輝さんと、決済システムの開発チームとしてプロジェクトをリードした小林啓人さんにお話を聞きました。

※この記事は株式会社リクルートによるSponsoredContentです。

一度も交わったことのないチームがゼロイチで共同開発
開発スタイルの違いを乗り越えるためにやったこと
リスクの芽をこまめに摘む「チェックポイント」方式
「違和感」に目を背けずコミュニケーションをとる大切さ

一度も交わったことのないチームがゼロイチで共同開発

── お二人はそれぞれ今どんなお仕事をなさっているのですか？

松田大輝（まつだ・だいき）
株式会社リクルートプロダクト統括本部
プロダクト開発統括室プロダクトディベロップメント室
販促まなび領域プロダクトディベロップメントユニットまなび社会人・語学プロダクト開発部
EnglishテクニカルPMグループ

松田　『スタサプENGLISH』のチームで、内製の開発組織とビジネス側の橋渡し役となり、開発プロジェクト全体の取りまとめや調整業務を担っています。一般的に言うプロダクトマネージャー、テクニカルプロダクトマネージャーに近い仕事をしています。

小林啓人（こばやし・ひろと）
株式会社リクルートプロダクト統括本部
プロダクト開発統括室プロダクトディベロップメント室
SaaS領域プロダクトディベロップメントユニット SaaS領域開発ディレクション1部
SaaS領域開発ディレクション1グループ

小林　SaaS領域の開発ディレクションチームの開発統括として、リクルートの決済・金融系プロダクトの開発プロジェクトを主幹しています。

── 決済システムは可用性が大前提となる上に新規要望も多く、難しい分野ですよね。

小林　そうですね。クレジットカード決済ひとつとっても、イシュアー（カード発行会社）、アクワイアラー（加盟店管理会社）など数多くのステークホルダーが関わり、経由するシステムも複雑です。また、「ミッションクリティカル」という言葉にも象徴される通り、高い品質を求められる一方、ビジネスの観点からは機能のアップデートも頻繁に求められます。「いつ頃出せそうですか？」という会話はしょっちゅうです。

── 今回の新決済システム導入を巡っても、そんな会話が交わされたのではないかと推察していますが、そもそも『スタサプENGLISH』では、決済に関してどのような課題を抱えていたのですか？

松田　従来利用していたシステムでも、事業として実現したい課金形式は全て実現できている状況ではありました。ただ、サブスクリプションの決済モデルに特化したシステムではなかったため、事業側で決済システムの仕様を考慮しながら開発を進める必要があり、本来実施したい事業価値の向上に注力することができないという課題がありました。

例えば、ユーザーごとの決済タイミングを『スタサプENGLISH』側で保持し「このユーザーの決済タイミングがここで発生するから決済処理をお願いします」と決済システム側にデータを連携する必要があったんです。

また、ユーザーの決済導線としては、『スタサプENGLISH』ではなく決済専用の画面に都度切り替えなけらばならず、ユーザー体験の改善や満足度の向上という面で改善の余地が大きいと感じていました。

── そうした課題があった上で、どのような検討をへてシステムをゼロイチで作るという決断に至ったのでしょうか？

松田　最初に考えたのは、従来のシステムを改善する方法でしたが、それは機能上難しかった。次に、世の中で標準的な決済システムをいくつかピックアップし、比較検討を進めたのですが、果たして僕らがやりたいことを全部できるのか若干の懸念がありました。

一方その頃、社内で「決済領域で新しいシステムを作ろうとしているよ」という話を耳にしたんです。これから作っていくならば自分たちのやりたいことも実現しやすく、何かしらの形で連携できないかと考えました。

小林　当時我々は、「決済流通額の最大化」という全社戦略に向け、どんな決済システムをどの順番で作っていくかを検討しているところでした。

そのつながりで、決済領域側でもサブスクリプションモデルに適した決済システムの構築の必要性が議論されていたので、『スタサプENGLISH』側と方向性が合致し、このプロジェクトが始まりました。それが2021年の春ごろですね。ちなみに、双方のチームはこれまで一度も交わったことがありませんでした。

── そもそもミッションクリティカルな決済システムを一から作ることに対して、不安はなかったのですか？

小林　もちろんありました。ただ、リクルートの中長期的な戦略と『スタサプENGLISH』が抱える課題をかけ合わせると、システムをゼロから作っていくことが最適解でした。それをやる前提で、「どうやっていくか」を考えることに集中しよう、というスタンスでしたね。むしろ、ユーザーと向き合う『スタサプENGLISH』チームのほうが、難しい決断だったのではないでしょうか？

松田　たしかに、決済というミスの許されない領域での挑戦でしたから、不安な面もありましたね。しかし『スタサプENGLISH』には、内製の開発組織があって柔軟に対応できる強みがありますから、不を解消するためにもゼロから作っていこう、とチーム内で話をしていました。

決済システムはユーザー体験に直結する領域だからこそ、その場しのぎで何とかするのではなく、ゼロベースで「あるべき姿」をしっかり描き、そこにどうたどり着くかを皆で考えながらやっていこうという思いでしたね。

開発スタイルの違いを乗り越えるためにやったこと

── 『スタサプENGLISH』のチームはアジャイル（スクラム）式、決済チームはウォータフォールに近いスタイルと、互いの開発手法も異なっていたと伺いました。そんななか、どのような体制でプロジェクトを進めていったのでしょうか？

プロジェクトの体制図

小林　一週間程度で小規模にスプリントを回していくようなアジャイルの体制であれば、「いろいろ考える前にまずは作ってしまう」のが最適解です。しかし新しい決済システムをゼロイチで開発する、かつ関係するステークホルダーも非常に多いプロジェクトですから、やり方を変える必要があるなと。

僕は決済領域に携わる前、数百人月規模の大規模プロジェクトのマネジメントを経験してきました。その経験を通して、体制や会議体設計、コミュニケーションのとり方、マスタースケジュール、スコープがクリアになっていないと後で苦労することが分かっていたので、開発に着手する前にそういった部分に時間をかけて整理しました。

松田　当初は、マスタースケジュールの策定をはじめ、小林さんにプロジェクトをグイグイ引っ張ってもらいましたね。

異なる組織が一つのプロジェクトを推進する場合、「探り合い」になりがちです。今回、僕らの状況も理解した上で、小林さんが主導権を持って、いつまでに何をすべきかの旗振り役をしてくれたのでありがたかったです。

小林　相手の状況や立場を理解した上で、こちらでどんどん組み立ててぶつけ、もし違うところがあればチューニングしていく進め方がいいだろうと。もちろんお作法の押し付けには絶対ならないようにしつつも、ベースは作る、というバランス感覚を重視していました。

松田　常日頃から「何かあったら変えるから、遠慮なく言ってね」という空気感を出してもらっていましたね。

先ほど開発スタイルの違いについての話も出ましたが、『スタサプENGLISH』はto Cのサービスということもあり、こちら側のスケジュールではなくその時々のユーザーニーズを重視して常に最速でやれることをやろう、というスタイルです。一方で決済は、いつまでに何を出すかをかっちり決めていくスタイルで、そこは考え方が全然違いますよね。その違いを踏まえ、どう我々のやり方をアジャストしていくかを、チーム内でも考えていました。

小林　決済システムは数多くの関係会社・連携システムやクライアントと接点のあるプロダクトなので、「いつこの機能をリリースします」と一度アナウンスすると、基本的に変更がききません。だから「誰が、何を、いつまでに」といった段取りを綿密に固める文化が特に根強いんです。世間一般的には「ウォーターフォール」と呼ばれるものですね。一方『スタサプENGLISH』は先ほども申し上げた通り、最速で開発して、問題が起きたら直前でもスケジュールをずらしていく、という開発スタイルです。

どちらも、プロダクト特性を踏まえると最善の開発スタイルですが、方向性は真逆と言えるほど違います。なので、僕らから「ゴールから逆算して、この時期までにこれができますか？」と尋ねても、「分かりません。できるかもしれないし、できないかもしれません」となるわけです。

リスクの芽をこまめに摘む「チェックポイント」方式

── そんな難しさが付きまとうなか、具体的に、どのような方法でプロジェクトを前進させていったのでしょうか？

松田　先ほどもお伝えした通り、決済システムを新規に作り上げる、というプロジェクトの特性上、開発に着手する前に仕様やプロセス、スケジュールを固めておく必要がありました。

加えて、僕たちのチームは他のプロジェクトとの兼ね合いで、開発エンジニアがアサインできる時期が少し先になりそうといった事情がありました。また、開発規模も双方の間に大きな差がありましたね。

小林　つまり、開発に着手するタイミングや開発に必要な期間が両チームで異なっているわけですね。

松田　そうですね。なので、双方がスムーズに開発を進められるよう、小林さん主導で開発プロセスを調整していきました。

小林　要件定義の工程を二分割することにしたんです。具体的には、我々主導で先行して検討するフェーズと、後から合流する『スタサプENGLISH』チーム側の要件定義結果との整合性をとるフェーズに分け、後者にコードを書きながら仕様も変更していく調整期間を設けました。ウォーターフォールのスタイルに、ちょっと崩しを入れるようなイメージです。

── 開発しながら仕様も検討するというアジャイル（スクラム）的な側面もありつつ、要件定義やスケジュールを事前に固めておくウォーターフォールの側面もある。アジャイルとウォーターフォールのハイブリッドスタイルですね。

小林　そのように捉えることも可能ですね。ただ、大規模プロジェクトは開発物の仕様や開発プロセス、スケジュールが可変的だと暗礁に乗り上げる可能性も高まるので、ここはウォーターフォールならではの段取り力が問われるところです。

そこで、マスタースケジュールを眺めながらどこでどんなリスクが顕在化しそうかを見立てた上で、リスクが顕在化しそうなタイミングにチェックポイントを入れていきました。

大まかな全体スケジュールとチェックポイントを入れるタイミング

松田　小林さんのチームには、通常のプロジェクトよりも細かく、複数のチェックポイントを設けてもらいました。同時に僕らも、内製開発ならではの柔軟性を活かしてスコープを調整したり、設計と開発を並行して進めたりと、あの手この手でスケジュールを守る努力をしました。

── 開発スタイルにアレンジを加えることで、開発はスムーズに進められる一方、チーム内外のコミュニケーションは煩雑になりそうです。関係者間で認識のズレを減らしていくために、何かしらの工夫はあったのでしょうか？

小林　関係者には、あらかじめ「こういう構造なので、ここでコストが膨らんだり、スケジュールが変わったりするリスクがあります。だから、チェックポイントを設けておいて、ダメな場合にはこういう手を打ちます」と説明し、各チェックポイントでチェックする観点と「OK or NG」の判断基準、NGだった場合の対策オプションまで事前に目線合わせをしました。

松田　「ここでこの組織にあらかじめ共有しておくと、お互いスムーズに進行できるんだな」と、僕自身とてもいい勉強になりました。現在、チーム内の他プロジェクトでも、チェックポイントを設けて、どこで何をやっておくかを把握する方法を取り入れています。

── なるほど。そうした工夫を取り入れた結果として、スケジュール通りに開発は進んだのでしょうか？

松田　いえ、『スタサプENGLISH』側で要件定義を進めた結果、工数が膨らみ、チーム内の開発体制を考えると二ヶ月くらいスケジュールがずれてしまう可能性が出てきました。もちろん、バッファを取った上での話ではありますが、その確からしさも含め、「どうですか」と聞かれても、「いや、まだ分からないです」としか言えないのが正直なところでした。

小林　ここが一番大変だったところでしたよね。僕と松田さんの間では温度感が共有できていても、決済チームのプロジェクト関係者はスケジュール変更に敏感なので、「まだ分からないです」とだけ言うわけにもいかず、普段あまりない状況なだけに適切なニュアンスで状況を伝えることがなかなか難しかったです。それに、こちら側はすでに25人ほどのエンジニアのチームを組んでいたので、スケジュールが二ヶ月遅れたら彼らの工数をどうするのか、という事情もあり、結構ハラハラしました。

松田　そうですね。いつもであればスケジュールを変更するところですが、決済チーム側のそうした事情も当然分かっていたので、できる限りスケジュールの見通しを立て、それを丁寧に伝えるよう心がけました。

その上で、スコープを絞ってスケジュールを優先するものとリソースを割いてでも優先して開発する機能をピックアップし、各機能に優先順位をつけることで関係者間の共通認識が持てるよう意識しましたね。

── 少し話が変わりますが、今触れていただいた仕様検討時のエピソードに関連して、今回開発した新しい決済システムは『スタサプENGLISH』だけでなく他サービスへの適用も想定されたものだと伺いました。汎用性と個別性をどのようにすり合わせていったのでしょうか？

松田　「こういう機能を作りたい」という要望はいったん全て提案しました。基本的には歩み寄ってもらえますが、中には、汎用性を持たせる上でどうしても作れないものもあるため、そこは合わせようとコミュニケーションをとっていました。

小林　毎回、個別に判断を下していくわけにもいきませんから、プロジェクトを始めるときに、「将来を見据えて汎用的な機能検討を行う」「他のサービスにも展開する展望があるので、基本、個別要件に対応しない」という基本方針を決め、関係者に共有したんです。この骨格があるかないかでかなり違うと思います。それでも、お互いに譲れない部分はありますから、そこは丁寧にすり合わせました。

松田　「小林さんのチームにとっては『個別要件』だけど、僕らとしては汎用的な機能だと考えます」と議論したこともありましたね。ただ、単に「できない」というだけでなく、「こんな形ならできるかもしれない」と代替案を示してくれるので、気持ちよく議論できました。

「違和感」に目を背けずコミュニケーションをとる大切さ

── そうした過程をへてようやくシステムリリースに至るわけですが、肝心のリリース時に大きなトラブルは起こらなかったのでしょうか？

小林　多少のトラブルは覚悟して当日に臨んだのですが、スムーズにリリースできました。

新たなシステムにおいて、我々はAPIだけ提供するので、画面は自由に作ってください、という方式に変わりました。なので、決済導線のUI/UXは『スタサプENGLISH』側でどんどん改善できる状態になっています。

一方で、サブスクリプションモデルならではの決済タイミングの制御といったビジネスロジックは、全部こちら側で持つようにしているので、その辺を気にせず開発できるようになっていたらうれしいなと思っています。

松田　リリースしてから半年ほどたちましたが、決済まわりの大きなトラブルは起きていません。決済まわりの開発を気にしなくていい世界ができて、今後さらに効果を実感できると思っています。

── プロジェクトをうまく進められた要因は何だと分析していますか？

松田　「違和感」に目を背けず、腹を割ってコミュニケーションをとったことが一番大きいと考えています。ちょっとでも「おかしいんじゃないか」と感じたり、受け入れ難いなと思ったことについてお互いしっかり言える関係性を、現場のメンバーと各組織のリーダーの間でも、また組織間でも構築できていましたね。

小林　そうですね。互いのギャップに目を背けず、「こういうギャップがあるよね」ということを言語化し、「だから、こんなリスクが発生して、こういう打ち手を打っておく必要があるよね」と丁寧に議論できていました。コンフリクトを前提にしてチェックポイントを設置したり、要件定義を二段階にしたり、判断や会議設計をどうするかも検討しておいたので、トラブルが起こっても破綻せずに済んだと思っています。

プロジェクトを振り返る資料の一部

── チーム内でコミュニケーションをとるときに意識していたことがあれば教えてください。

松田　各部署が最高のパフォーマンスを出せるよう、各所に対する情報の出し分けは意識をしていました。例えば、スケジュールに関する議論をエンジニアにそのまま伝えてしまうと、不必要に焦らせてしまう可能性もあります。安心して仕事を進めてもらいたいからこそ、伝える時期や伝え方にこだわるようにしていました。

小林　相手に納得感を持って、気持ちよく動いてもらえるような伝え方を意識していました。

例えば、『スタサプENGLISH』の皆さんにスケジュールの線を示すときは、「ここはこういう事情で譲れませんが、こっちはアジャストできますから、難しかったら言ってくださいね」と、相手が代替案やスケジュールの調整をできるような背景情報や検討材料とセットで伝えるようにしていました。

── 杓子定規に伝えると、なかなかうまくいきませんよね。

小林　互いの関係がギスギスするときって、だいたいそうしたボタンのかけ違いから始まりますよね。「こちらの要望を理解せず、ダメしか言ってこない」とストレスを感じるだけならまだしも、「相談してもどうせ無理と言われるんだろうな」と思われると、情報すら出てこなくなってしまいます。

でも例えば、現場から「無理です」と報告が上がってきても、障壁をきちんと深掘りしていくと「この前提をちょっと変えればできるよね」というパターンもあり、両者にとっていい感じの解決策を編み出せたりします。

── 相互理解や綿密なコミュニケーションが大事というのはどこでも言われることですが、どう実践すればいいのでしょうか？

小林　両方のプロダクトや事業が成長し、成功していくことや、カスタマーやクライアントに価値を提供し続けることが大目的です。そこを目指せば自然と、互いの事情を理解した上で最適解を出すためのコミュニケーションになっていくと思います。

ここまでずっと、チーム間の文化が違うと話してきましたが、リクルートの従業員に共通する文化として、事業やプロダクトに主語を置いて、目的ドリブンで考える点があると思います。こういう根本的な考え方が共通しているから、開発スタイルが違っても前向きに議論できるのかなと。

── プロジェクトを通して学んだこと、気づいたことはありますか？

松田　やり方っていろいろあるんだな、ということでしょうか。今回のサービスも、各フェーズで試行錯誤し、やり方をその都度変えながらゴールにたどり着きました。一つのやり方を極めるのもアリですが、いろいろなやり方を取り入れながら何とかしていくのもアリなんだな、というのが気づきであり、楽しかった部分です。

小林　実は、こんなに分かりやすく開発スタイルの違うチーム同士で、コンフリクトを体感しながら開発をしたのは初めてだったんです。二律背反にならずに両立させる引き出しを方法論として編み出せたことが学びです。

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