自己紹介

はじめまして！2019年3月に機械学習エンジニアとしてJOINした野澤 哲照（のざわ たかのぶ）です。（写真左）

見ての通り、昨今話題になった「読めない漢字」の名前です。

社内では「たかぱい」という愛称（？）で呼ばれています。

これまでのキャリアについて

新卒でSIerに入社しました。

主に薬品や食品などを扱うメーカー企業向けのERPパッケージを扱っており、要件定義から開発、導入、保守まで幅広く経験しました。

企業の基幹システムなので、利用するユーザーには「普段パソコンを使って業務をしている人」もいれば「まったくパソコンを使用しない製造現場の人」もいる、という状況の中でシステム導入に取り組みました。

特に「現場の作業フローをどのようにシステムに落とし込むか」「現場の人たちにどうやってシステムに順応してもらうか」といった部分が難しく、試行錯誤しながら仕事をしていました。

コネヒトを選んだ理由

コネヒトで働くエンジニアと「ママリ」というサービスが魅力的だったのが理由です。

採用選考を通じてCTO含め何名かのエンジニアの方とお話したのですが、「技術は手段」という考えが文化として根付いているのを感じると共に、「サービスに対する熱量が高いエンジニア」が多いなという印象を持ちました。

技術志向でありながらも「ユーザーやサービスのためにならない」と判断したものは、”つくらない/こわす”選択をするという考えが合理的でとても魅力的でした。

また話を聞いていくと

・2018年に出産をしたママの3人に1人が使っているサービスが持つ大規模なデータを用いて、社会にインパクトを与えることができる

・機械学習基盤の刷新から関わることができ、新しい技術にチャレンジできる

など、とても魅力的な部分が多く、選考中の身でありながらもワクワクしたのを覚えています。

そして、ママリ事業の社会的意義や将来性について深掘りしていく中で

「少子化」という大きな社会問題解決の一助を担うことができるサービスだと感じたのと同時に、この素晴らしいサービスを機械学習を使ってグロースさせていきたい、と強く思い入社を決めました。

実際に入社してどうか？

入社して半年経ちましたが、不満といえば駅から少し遠いことと、気軽に行けるランチのお店が少ないことぐらいです（笑）

実際に働いてみて感じているのは、業務で得た知見や事例を、ブログや登壇を通して外部に発信することを称賛する文化があるのはとても良いなということです。

会社・サービスの知名度を上げるために登壇してきてよ、というのはよくある話だと思うのですが、入社して最初の目標設定面談の中で「登壇などの外部発信は、自身のプレゼンス向上にも繋がるから、仮に今後キャリアチェンジする際にもこの経験は絶対活きる」と上長から言われたときに、「とても健全な会社だな」と良い意味で少し驚きました。

会社と個人が対等に相乗効果を生む関係作りを目指しているのは、素直に素敵だなと感じています。最近では、個人のインプットとアウトプットを促進する「ス・マイル制度」　(https://www.wantedly.com/companies/connehito/post_articles/183400)もできました！

また少人数チームなので、技術検証から意思決定のスピードが速く、ほどよい成長痛を感じながら毎日を過ごしています。

最終的な意思決定も「解決すべき課題は何か」という部分を起点にディスカッションしながら進めるので、幅広い視点から問題を捉えることができるようになってきたと感じています。

（インフラ・機械学習チームのミーティング）

今コネヒトでやっている業務

今はインフラエンジニアと2人でインフラ・機械学習チームとして業務を行っています。

入社してからは主に機械学習基盤の刷新（ETL基盤〜モデル作成・運用）を行い、つい先日まではモデル更新の自動化に取り組んでいました。

先にも記載しましたが、コネヒトでは得た知見を外部発信することを是とする文化があり、上記で得た知見はブログの記事にしたり、AWSや機械学習のイベントで登壇したりなど、外部発信にも取り組んでいます。

その際、新たに検証するAWSのサービスやアーキテクチャに関しては、チーム内でレビューしながらディスカッションし、より良いものを模索しながら技術選定を行なっています。

また、チーム内で機械学習の輪読会やHands-onを実施したり、業務で抱える課題をざっくばらんに抽出する社内向けイベントを開催したりなど、機械学習エンジニアが少ない分、社内の人の力も借りながら今後を見据えた施策を打っています。

（先日行われたイベントの登壇風景）

今後の野望について

組織やサービスに非線形な成長をもたらしていきたいです。

機械学習はうまく活用すれば指数関数的な成長が可能な技術だと思っていますが、万能ではありません。

逆算思考でしっかり課題を見極め、課題解決の1つの手段として、機械学習がその役割を担える時には存分に力を発揮していきたいです。

直近では、推薦システムを構築していきたいと考えています。

ママリ内には1日で数千の質問が投稿されますが、現状、各ユーザーに対して最適なコンテンツをマッチングできていないという課題があります。

ユーザーの増加に比例して、投稿される質問も増加する一方で、多くの質問や記事の中からユーザーが得たいコンテンツを探すのは困難になります。

「ユーザーの悩み軸や趣向性に合わせてコンテンツをレコメンドすることで、求めるコンテンツに自然と出会えることに価値がある」という仮説を元に、レコメンドを軸として新たなユーザー体験を創造していきたいです。

そして、ママの2人に1人、最終的には日本のママ全員が利用するサービスに成長させていくと同時に、社内だけではなく多方面で実績を残し、自分自身がコネヒトへのエントリポイントとなれるような人材に成長していきたいです！