水野

金融機関からエンジニアへ

前職は金融機関で営業をしていました。子どもの頃からパソコンが大好きで、中高生時代は雑誌を見て簡単なゲームを作ったりもしていたのですが、当時は経済にすごく興味があったので大学では経済学を学び、金融機関に就職しました。その後GEクリエイティブで仕事をしていた友人から、文系でもエンジニアになれると聞いて。IT業界のことはまったくわからなかったのですが、可能性に惹かれてチャレンジしたという感じです。

最初のプロジェクトは、空港の手荷物検査を管理するシステム開発だったのですが、とにかく設計書通りにプログラミングをするのに必死でした。将来のこととかはあまり考えていなくて、本当に好奇心だけで動いていました。仕事で使うかどうかわからない新しい言語であっても、興味があれば、とりあえず触っていましたから。

でも、それが結果的によかったのかなと。GEクリエイティブはいろいろな業種のプロジェクトが多いですよね。そうなると広く浅い経験が活きることが多いです。仕事に関係なく、個人的に勉強していたことが思いがけず役に立つということも結構あります。僕はどちらかというと、いろんな言語ができるほうが好きなので、今の環境はとても楽しいです。

もう一歩深く考える

僕の中で転機になったプロジェクトは、もう十数年前の話なのですが、詳細設計〜開発、テストまでを行うプロジェクトのマネージャーです。僕のほかに、5、6人のメンバーが一緒だったのですが、若くて経験も浅い人が多く、しかも開発スケジュールもすごくタイトで。これを炎上させずにやりきるには、若手の力を最大限発揮できる環境づくりが何より大事で、気持ちよく仕事をしてもらおうと考えました。

気持ちよくといっても、楽をしてもらうという意味ではなく、モチベーションを持って能動的に動いてもらえる状態を作りたいと考えました。そのためには上下関係を感じさせないようなフラットな関係を築くのが重要だと。その上でフットワークが軽い人、深く調査をしてくれる人等、特性を見極めて仕事を振るようにしました。このやり方は今でもプロジェクトを上手く進める上での、ひとつの大きなポイントになっています。

メンバーには深く考えるように促しています。開発（プロジェクト）って、経験を重ねていくと、「こんな感じでいいだろう」と浅く考えてしまいがちなので。でも、ユーザーさん（＝発注元のクライアント）の言っていること＝本当にほしいもの、やりたいこととは限らないですよね。それを見つけるためには、もう一歩、深く考えることが必要だと思います。

ですからユーザーさんが実際に操作している状況を、できるだけイメージするようにしています。使いやすさ、安全性など、あらゆる面を考慮した上で、さらに想定外の使い方にも対応できるようにしておく。もちろん、ユーザーさんがやりたいこと、言っていることも否定せずに、「こういう形なら、上手くいきそうです」といった感じで、なるべくより良いものを提案するようにしています。

あと、プロジェクトの最初の段階でなるべくタスクを洗い出すようにしています。分解すれば、簡単なタスクの集まりだったりするので、自分で理解できるレベルまでタスクを細かくするのも大事ですね。まずは、ユーザーさんがやっている業務の流れを絵（フローチャートみたいなもの）に描いて、認識をちゃんと合わせます。そのうえで、今回のシステムを導入するとこういう感じになりますというのを見せます。こうすれば、ユーザーさんのやりたいことと乖離がなくなりますし、絵にすることで「ここの業務はちょっと無駄が多いな」とか気づけたりもするので、けっこう丁寧にやっています。

ＡＩの魅力と可能性

今後の事はあんまり大それたことは考えていないのですが…。今のプロジェクトの前に、1年半くらいAI開発をしていました。そのときに、ユーザーさんが溜めた情報、いわゆるビックデータをどう活用していくかについては、もっと新しい需要を掘り起こせると思いまして。自分でも深く掘り下げて勉強して、ユーザーさんに提案できるようになれたらいいな、と。

AIは、たくさんのデータを先入観なしで分析して答えを出します。すると、思いもよらないことが需要の増減に影響していることがわかったり、人間では思いつかない切り口で情報を引き出せたりもします。今は、どこのメーカーさんでもデータを集めてはいますが、蓄積するだけですよね。せっかく集めたビックデータをきちんと分析をして、戦略づくりとかそういうところにどんどん活かせるようにできたらいいなと思っています。