カルチャーコード「FACE(フェイス)」について

DATAFLUCTの一周年記念として一番大切にしているものを形にしてカルチャーコードを2020/1/29に作った話です。

カルチャーコードができるまで

1年も経っていない忙しすぎるスタートアップが、なぜ、今、こんな手間をかけて、カルチャーコードを作ろうと思ったのか。

データサイエンスで最強の会社＝データサイエンティストにとって最高の組織

でなければならないと思ったからである。すなわち、今、どの会社も喉から手が出るほど欲しいと思っている人材（データサイエンティストのトップ層）が最も入りたい会社にならなければ、当然、世界で勝てないので、一番、これに取り組むべきだと思った。運が良く、現時点では、とても優秀な人が集まっているけれど、スケールするためにはまだまだ足りないのだ。

DATAFLUCTの戦略は、データサイエンティストが中心に価値を発揮し続ける仕組みでなければならないようになっている。私にとって心地よい組織ではなく、才能を持ったデータサイエンティストにとって一番いい場所、最高の場所にするべきだ思うようになった。

最初に調べたのは、データを活用して最高な会社、自由と責任のカルチャーを作ったNetflix。最もリスペクトしている会社である。

Netflix Culture

彼らのカルチャーデック

https://www.slideshare.net/reed2001/culture-1798664

また、ダニエルコイルさんのTHE CULTURE CODE ―カルチャーコード― 最強チームをつくる方法にも感化された。（すべてのスタートアップは読むべき本）

THE CULTURE CODE ―カルチャーコード― 最強チームをつくる方法

10月くらいから、カルチャーコードを作ろうと考えるようになり、11月くらいから全メンバーインタビューをはじめ、12月くらいから叩き台を作り、1月に精巧してできた。ただ、これをベースに変えていくつもりである。

今日はその内容を全て紹介したいと思う。

DATAFLUCTのカルチャーコード

はじめにFACEがあったのではなく、突き詰めて考えるとこの「顔」「面」という意味にたどり着いた。

キーワードはフェイス

DATAFLUCTのビジネスは、顧客にとってとても大切なお金に変えられるデータ（お金のようなものでしょう）を弊社に預けてもらい、意味があるものにして、顧客にとって価値を返し続けるものだ。とても大きな責任が伴う。とても大きなパワーを持つことができる。それってどんな顔だったら、その大きな仕事をまっとうできるだろうか。DATAFLUCTっていう会社法人っていうよりも、一人ひとりの顔の方がより重要なんじゃないだろうか。

8つの項目から成り立っている。本当は、もっとシンプルにしたかったけれど、どうしても譲れなかった。一つずつ紹介していく。

１つ目は学習し続けること

弊社が開発しているアルゴリズムはすべてオリジナル。初めて手に入るデータを掛け合わせて、新しい料理を発明し続けなければならない。わからないことだらけであり、最初に、学び続けるスタンスがなければ、それを成し遂げることができない。そういった思いをこめて、一つ目にした。

２つ目は素直さ

1つ目の学び続けるための条件としては、自分が無知であると、メタ認知していること。俺は何もかも知っている。知らないものはないという人は信用できないなぁって思う。こういう人材であることが、弊社の入社最低要件になっていて、逆に、そのスタンスがあれば、どこまでも成長できると信じている。

3つ目はスピード

信じられないかもしれないが、1年で10本のSaaSをリリースする組織である。来年はその倍になるだろう。スピード感が半端ないと言われ、それ自体が私たちの存在意義になるだろうと思う。スピードを優先しており、無駄なミーティングや調整はなるべく排除する経営システムにしている。権限委譲もその理由の一つになている。

4つ目は内発的動機付け

リクルートでも、お前は何がしたい？って個を尊重していた。リクルートでマネージャーの仕事をしていた時に、優秀な部下とそうでない部下の違いは、自らを動機付けできているどうかで成長速度が変わることがわかった。「内発的動機付けがあるかどうかで取引コストが変わるということだった」モチベーションが低い部下がいたら、上司はやる気を出させなければならない。スピードを優先する、社会の難題に向き合っている私たちにとっては、その時間とコストがもったいない。だとしたら、自らを動かせる人のみをメンバーにしようと思った。

5つ目はリーダーシップ

リーダーシップって立場ではない。役割でもなく、「行動」だと私は思っている。うちの会社は上下関係がない。管理という概念が薄いため、引っ張っていく人がいたら、全力でその人にパワーを与えて、フォローして成功するようにしなければならない。命令や指示というのがない組織だからこそ、自らがやりたいことをビジョンにして、仲間の心を動かして、実現していくことが求められるし、全員にリーダーシップを発揮してもらう必要がある。

6つ目はモラル

弊社の強みは、お金に変えられる価値があるデータを集められること。もし会社が潰れるとしたら、モラルがない社員による悪意によるもの。もちろん、悪いことができないようにいろんな仕掛けがあるのだが。それでも、人を、会社を信用するのはモラルが必要なんだ。

根本的には「社会課題を解決するためにデータを活用する」ということ。また、個別最適ではなく、全体最適を心がけること。

選挙のデータマーケティングの会社でケンブリッジアナリティカがあったが、弊社では、政治的な目的のために、データ活用を支援することはありえない。

7つ目はリアリティ

リアリティには二つ意味を込めた。デジタルではなくてリアルで。革新的すぎる、現実解で。

フルリモート、生産性、スピード。そのすべてを実現する近道が、「顔の見えるコミュニケーション」である。「顔」が見えないことで、多くのコストを失っていることが多い。クラウドですべて動く仕組みを売っているからこそ、私たちは「顔」を見せてるのだ。結局、現場にいかなければ、革新的な解にたどり着けないことが多い。現実的な業務に落とし込んでいくことを優先している。やっていないとわからないかもしれないが。この仕事はそういうものである。これはめっちゃ革新的だけど、使えない非現実的なものは無価値なのである。

最後に楽しめること

私自身が話していて「楽しそうですね！」と言われ続けている。「そう。とても楽しいです」その理由は、難しい問題にチャレンジしているからであり、頭の切れる仲間たちと一緒に仕事ができる喜びを常に感じている。困難な課題が次から次へと飛んでくるが、「おっと、これは人生で一番難題かもな。」楽しい。ってなる。データサイエンティストってそういう生き物。