こんにちは。今回から数回にわたり先日紹介した『Gunosy 第10期上半期締め会』の表彰式で受賞した社員へのインタビューをお送りします！

記念すべき第一回は「日々の地道な改善を行なうことで持続的な事業運営を支えた」社員に贈られる『BEST Engineer KAIZEN』と同時に『総合MVP』の栄誉にも輝いた、Gunosy Tech Lab所属の山本さんです。

山本さん／Gunosy Tech Lab　DR＆MLOpsチーム

大学院では機械学習やAIの研究室に在籍。Gunosyへは当初、機械学習やAIに携わるつもりで選考を受けていたが、入社後は自ら望んでデータ基盤を扱うチームへ配属。選考から入社までの期間で学びを深めていくうちに志望が変わっていったとのこと。第10期上半期締め会で開催された表彰の場において『BEST Engineer KAIZEN』『総合MVP』の二冠を受賞。

チームでつかんだKAIZEN賞＋総合MVP

ー受賞につながった取り組みについて教えてください

社内でずっと使ってきたRedashというデータを見るツールがあるんですが、これが使えなくなるという背景がありました。そこで新しいツールを導入して、従来の機能を担保した上でなおかつ利便性を高めていこうというプロジェクトが立ち上がった。11月末までの2ヶ月という限られた期間で、僕の所属するチームともう一つのチームで取り組んだんです。だから正直、受賞も僕個人というよりチームのみんなでいただけたという印象ですね。

この手の社内ツールって一回導入すると後から技術的負債を解消するのがなかなか難しいんですね。ダメなところが波及していき、使いにくさやセキュリティの問題にも発展しかねない。それを避けるために、時間がない中でもクオリティをできるだけ上げていこうというのは意識していました。そこは評価いただけたんじゃないかなと思います。

ープロジェクトの特徴は？

僕らはデータ基盤を作るチームなんですけど、普段は言ってみればエンジニアのためのエンジニアリングに携わっているようなものなんです。でも今回の移行はビジネスサイドがふだんどういう風にデータを見ているかを含めてヒアリングしながら進めていく必要があった。コミュニケーションの相手が違いましたね。ただ、Gunosyのビジネスサイドの方々は非常にウェルカムなコミュニケーションを取ってくれるのでやりやすかったですよ。

向こうは何を見たいかの解像度は高いんですが一方でどう見たらいいかはわからない。僕らは何を提供すれば向こうが欲しいもの、使いやすいものになるかを探っていく必要がある。その調整というか落とし所を模索するために頻繁にコミュニケーションを取りましたね。

RedashからQuickSightへ

ーツール移行の難易度はいかがでしたか？

難しいのは技術的というよりも、やはりこれまであったビジネスサイドの要求を上手く達成できるかどうか、でしたね。時間がない中での取り組みでしたから、完全ではありません。まだまだこれから直していくところはいっぱいあります。とはいえRedashを何もしないで終わってしまうと社内業務が完全に止まるので、最低限そこは回避できたかなと。

加えて分析のスキルがある人以外もアクセスできる、データの一元管理は全社的にやりたいという機運がありました。それを叶えられたのも一つ大きな収穫だったかなと思います。

いくつか候補に上がった中から採用されたのはAWSの中に入っているQuickSightです。コストパフォーマンスを含めて総合的にバランスがよい点が選定理由ですね。

ー普段の山本さんはどんな仕事を？

Gunosy Tech Labでデータ基盤を作るチームに所属しています。兼務で広告の機械学習、AIを作る部署にもいますが軸足はデータ基盤ですね。社内のデータをいろんな部署の人に使ってもらいやすいよう整える、という説明が一番わかりやすいでしょうか。最近はうちのチームと広告チームと共同で新しいプロジェクトをやっていこうと盛り上がっています。広告配信向け機械学習基盤の刷新ですね。

割と柔軟にプロジェクトが立ち上がったり、兼務したりしていますが、それがやりやすさにつながっています。というのもデータ基盤のチームと機械学習・AIのチームって密な関係にあって、兼務しているとコミュニケーションを取りやすいんですよ。ほんの些細なことでも僕がブリッジとなってシームレスな環境ができている。その流れでプロジェクトが立ち上がったり…これはGunosy Tech Labの良い所だと思います。

ーそんな山本さんの仕事のやりがいは？

やっぱりメインの仕事はエンジニアのためのエンジニアリングなので…エンジニアが開発しやすい環境を作ることですね。みんなが楽しい、使いやすいものを作る。使うことでストレスがなくなっていくもの。それに向けてツールの選定から導入、浸透させていくみたいな流れは面白いと感じています。

将来的には抽象的な話題やビジネス側の要件、複雑な要求といった、みんなどうあればいいかわからない状況から具象に上手く落とし込めるエンジニアになりたいと思っています。しかも再現性を持って。カオスから共通項を抽出して形にできる力を付けたいですね。

Gunosy Prideの「百年クオリティ」に共感

ーデータ基盤のチームってどんな雰囲気なんですか？

うちのチームはかなりクオリティにうるさいですね。こだわりが強いんです。あるものの名前を決めるのにみんなで10分ぐらい議論したり。この名前わかりづらいよね、とか。というのも名前って結構大事なんですよね。みんながパッとみて理解できる必要があるし、規則性を正しく担保しなければならない。

たとえば会議室の名前。『41-J』ってビルの階数とアルファベットの組み合わせですけど、これが他の階ではいろはにほへとだったり、41が実は41階じゃなかったみたいなことが発生すると混乱を招きますよね。データのチームはだから、そこを雑には絶対にやらない。適当に走り出してみんなが慣れてから変えるのは難しいから、最初にきちんと決めようと。

ーなかなか1回決めたものは変えられないですもんね

だから最初のクオリティをあげようとして、すごく細かいことでも徹底してこだわるんです。傍から見たらなんでそんなに時間かかってるの？みたいなところで議論が活発になるチーム。結果として後からダメになることはあったとしても、いまの目線でクオリティをつきつめて作っていきたい。Gunosy Prideの中では「百年クオリティ」に共感しているんです。

ーありがとうございます。今後の活躍にも期待しています。AWARDと総合MVPのW受賞、本当におめでとうございました！