腕っぷしの強い人に囲まれて、早く失敗するほうが早く成長する。

―エンジニアとしての原点を教えてください。

入った工業高校はプログラミングコンテストの常連校でした。電子工作やプログラミングなどモノ作りが好きで得意な人が集まってくる環境で、周りには技術的に腕っぷしの強い人たちが日常的にいました。
私は中学の頃からサッカー中心で、それを横目で見ていた立場でした。
転機は高校2年の終わりです。サッカーで足首を怪我し大会出場を断念。そのタイミングで教員に「プログラミングコンテストに出て推薦入試で大学進学を狙ってみては？」と誘われたことがきっかけでプログラミングを始めました。プログラミングコンテスト常連の部活があり、その中の1チームにメンバーとして参加しました。

―チームではどのような役割だったのでしょうか。

当時、小規模なプログラムしか書いたことがなく、チームの中では技術検証やデバッグなど限定的な役割を担っていました。それでも夜11時までチームでコードを書くなど、自分にとっては毎日が学びのある刺激的な環境でした。何度もくじけそうになりながら食らいついた結果、全国の高校生が競う大会で最優秀賞。「自分より水準の高い人に出来るようになるまで食らいつくと成長できる」とその経験をきっかけに知りました。

―その経験は、大学でどう活きましたか。

大学では競技プログラミング（※: 以下、競プロ）に打ち込みました。入学後、すぐにチームを組んで、年に一度開催されるICPC（国際大学対抗プログラミングコンテスト）という大会にトライしました。学部1〜2年のうちはだめでしたが、学部3年で通過率約10%（40/300チーム）ほどのアジア地区予選に進めました。
勝つためには良いチームが必要です。大学生協の本売り場で「賢い」と噂の同級生がプログラミングの本を手に取るのを見かけた時、とっさにチームに誘ったこともあります。その後は学内に競プロを広めて選抜チームを作り、修士卒業までにアジア地区予選へ2回進出しました。
日本中から腕っぷしの強い人が集まる大学合同の合宿にも一人で飛び込み知識を吸収しにいくこともありましたね。

―CARTAとの出会いは、どのようなものでしたか。

2015年、CARTA HOLDINGSのエンジニア向けインターン「Treasure」です。実は、競プロとWebアプリケーションは同じ「プログラミング」でも目的やスキルが全然違います。Webアプリケーション開発の経験が浅く、技術不足な部分はあったのですが、新たな領域にチャレンジできることや成長できることにワクワクしている自分もいました。

その後の就業型インターンにも参加し、若手もシニアも関係なく忌憚のないフィードバックが交わされる環境を垣間見て、「ここなら成長できるフィードバックがもらえる！」と思い入社を決めました。入社後は、とにかく耐えて食らいついていた記憶があります。

―あえて腕っぷしの強い人たちの中に飛び込むことに、怖さはありませんでしたか。

今の自分よりも高い水準が見えると、そこになんとしてでも追いつきたくなる。その途中でたとえ瀕死になっても、たいていは大丈夫なんですよね。早く失敗するほうが早く成長しますし、腕っぷしの強い人たちの技術を間近で学ぶ方が早く強くなる。この考え方は、今の仕事のスタイルの原点になっていると思います。

※: 競技プログラミング : 数学的問題をプログラムで解く”早さ”を競う、プログラミングを用いた競技種目

足りていなかったのは、違いと強さを“つなぐ”人

―入社後は、どのような仕事に携わってきたのでしょうか。

入社してから一貫してDSP(Demand Side Platform：広告主向け広告配信事業 )の開発に関わっています。就業型インターンでお世話になったDSPチームに配属され、入社当初は広告オークションの入札サーバー開発をメインにやっていました。
2年目の終わりからは、新しいDSPへ移行するプロジェクトに途中から参加しました。一から作るプロジェクトだったので、インフラ（システムの土台）からフロントエンド（利用者が見る画面）開発まで全部触りました。技術力と業務知識を底上げする期間になったと思います。

―途中から参加したそのプロジェクトは、どのような状況だったのでしょうか。

腕の立つシニアメンバーが揃っていて、そのなかでも私が一番若手でした。
でも、当時のチームはメンバーそれぞれ得意領域で独立したシステムを開発しており、肝心の連携部分には関心が向けられておらず、お互いにコードレビューをする状態でもありませんでした。
チームとして協調して方向性を握る人もいなかったため「これはよろしくない」と思って、まずは各システムを最低限繋ぎこむことに注力し始めました。個々人のコードを実際に全部読み解いて、個人の知識をチームレベルに広げることを意識していました。チーム内のレビューを行って知識共有を促したり、チーム内での対話を繰り返したりすることでメンバーの目線がプロダクト全体に向くようにコミュニケーション設計をしていました。

―つなぎ役として各メンバーに働きかける中で、変化はありましたか。

相互レビューやコミュニケーションを繰り返すうちに、チームの方向性が揃うようになってきました。ですが、移行はなかなか進みませんでした。

―進まない移行を、どのように打開したのでしょうか。

2023年、隣接事業部の先輩 大渡（現: fluct CTO）と社内バー「Ajito」で、「このままだと移行に2年くらいかかる気がする」と相談しました。旧プロダクトの反省を活かし、新プロダクトはローンチ前から多くの機能を考慮して作り込んでいました。「ちゃんと価値を生み出すものを作ってから移行をしたい」という思いから並行稼働期間が長くなっていたんですよね。
並行稼働している分、コストも2倍近くなります。その状況が長引けば利益を回収する期間も長くなります。「このままではサービスごとなくすという経営判断が行われるのではないか」と当時は恐れていました。

そうこぼしたら、大渡から「そういうのは問題に気がついて課題感持ってる人がやるんだよ」と言われて。実際、このままでは移行しきれないと思ったので、自ら手を挙げてプロジェクトマネジメントをやるようになりました。
その後、上司と相談して、「1年でやりきるぞ」と動き始めたのが2022年12月。無事、2024年6月頃に新DSPへ完全に移行し、7月に旧DSPを停止しました。

あえて外した道と、向き合い直す

―移行プロジェクトを指揮するさなか、DSP部の部長に就任されます。就任当時はどのような状況でしたか。

2023年、CARTA MARKETING FIRM（現 CARTA ZERO）が誕生したタイミングで、DSP部の部長になりました。ちょうど子どもが生まれて、育休を取り始めたタイミングでした。
育休から戻ったタイミングで、これまで見ていたプロダクト開発チームに加え、データサイエンスチームも自分の管轄として迎え入れることになりました。そこからは両チームのメンタリングをしたり、開発方針を立てたりするようになりました。
当時のデータサイエンスチームは、シニアデータサイエンティストやジュニアメンバーの退職が重なり、人員の減少に伴い、知識や技術の伝承が心もとない状況でした。また、中途・新卒採用の両方で新しい人を採用してもなかなか定着していませんでした。
そんなコンディションの組織を渡され、採用活動も進めることになりました。それまで自分が開発してきたプロダクトチームとデータサイエンスチームは技術分野の違いから、別のチームとして扱われていました。最初は正直、戸惑いもありました。

―データサイエンスは、もともと得意な領域だったのでしょうか。

いえ、向いていないと思っていました。
データサイエンスをやってみたい気持ちは、入社したときからありました。競技プログラミングが好きだった私は、機械学習（データサイエンスの一領域）にも興味を持っていました。
とはいえ、大学のときに機械学習はあえて選択肢から外した道でもありました。もともと私は、答えが確実に決まる世界が好きなので。
統計や機械学習のような確率的に結果が変わる曖昧さを含むものよりも、一意に答えが出るものに惹かれる性分でした。大学の研究室選びでも、結果が曖昧に決まる機械学習分野は避けて、答えを形式的に導くことのできる組合せ最適化分野を突き詰める研究室を選びました。

―あえて自分の道から外した領域が、仕事として目の前に来たわけですね。どのように受け止めましたか。

「じゃあ、勉強するか」と素直に思いましたね。事業部としてやらざるを得ないなら、改めて正面から向き合ってみよう。そう覚悟したことを覚えています。
最初は、社内の若手データサイエンスエンジニアにおすすめの本を聞いて読むところからはじめました。

学んで地図を描き、「足りない」を埋められる人を仲間に

―専門外の領域で採用まで担うのは、簡単ではないと思います。どのように進めたのでしょうか。

私は自分で発明するのが苦手です。だから、うまくやっているところに行って、自ら見に行く。うまくできる人の「真似をする」ようにしていました。

―「真似をする」とは、具体的にどういうことでしょうか。

データサイエンス領域コンサルタントの方に伴走してもらったことが大きかったです。
私は自分の会社のやり方しか知らなかったので、その方に本を教えてもらって読んだり、その方が持っている他組織のアプローチを知ったりして、そこから至らなさを埋めていきました。あらゆることを聞いて、吸い込んでいった感じです。
また、採用する中で出会う人や業務委託でお願いしている人たちに、「どうやったら勉強できますか？」と聞いていました。教えてもらった統計や機械学習の本を読み進めていましたね。

―面接の場でも学んでいたんですね。そうする中で、採用において何が見えてきましたか。

採用を成功させるために一番重要だったのは、求職者にとって面白い課題を用意することでした。採用活動では、私自身がその課題感を十分に理解し、求職者に対して自分の言葉で説明できなければいけない。そのために、専門外の領域についても学習を重ねました。
課題感は、PdM、コンサルタントの方と3人で練り上げていきました。コンサルタントの方が話したことにビジネスの文脈でPdMが問答し、私がエンジニアリングの文脈を加えていく。そうして精度を上げた課題感に即した人材の採用に動きました。
MLOpsエンジニア（機械学習のデータ周りを整備する人）の採用では、モデルの理解は浅くても、データからモデル構築までの流れにおいて何ができていて何が足りないかを見立てて臨みました。その次に行った機械学習エンジニアの採用では、作ったモデルをビジネスにどうつなげるかのアイデアを持って話しました。
無事1人ずつ採用できて、2人とも今ではチームの主力です。
周辺領域を学んで地図を描いてから、足りない部分を埋められる人を見つけていく。自分が学べるところは学んで、走りながら解像度を高めていく。そう意識していました。

―そうして仲間になった方々とは、どのように向き合ってきたのでしょうか。

採用後のオンボーディングについては、いつでも質問できる状況をつくる、質問に答える、分からないことは一緒に調べる、それでも分からない場合は「誰々に聞いてみましょう」とつなぐなど基本的なことを絶対にやるようにしていました。

当時はソフトウェアエンジニアと機械学習エンジニアが同じ体制の中にいて、どちらとも言えない領域における責任の所在が曖昧になっていました。結果、連携上の摩擦やフラストレーションにつながっていました。その橋渡しをして、チーム内にフラストレーションがたまらないように工夫もしていましたね。
大切なのは「メンバーとちゃんと話そう」ということだと思います。チーム活動は人との関わりが基本で、新しいメンバーが環境に馴染むには時間がかかります。摩擦も生まれるので、都度丁寧に対応をしていくことが必要だと思っていますね。

最強の自分より、最強のチームを作りたい

―人を集め、人を活かす側に回ったことで、ご自身の中で何が変わりましたか。

自分自身に対する評価軸を入れ替えました。以前は、早く巧くコードを書き、だめなものをだめと言う、そういうことを大事にしていました。今は、プレイヤーとして価値を出すことそのものはいったん横に置いています。
コードを書くことだけではプロダクトは成立しません。ビジネス的に価値を生む組織作りができなければ事業として持続性がありません。これ以上ビジネスが伸びないのなら、その課題を突き止めて向き合う。自分はプロダクトが前に進むために必要なことをやればいい、と頭を切り替えました。

―その思考の切り替えは、すぐにできたのでしょうか。

すぐではないですね。徐々に変わっていったと思います。
それまでずっとシニアエンジニアのコードを見て、技術的に尖ることを目標にしてきました。でも、自分が満足するところにはどれだけ経っても届きません。
一方で、1つの領域を自ら突き詰めるよりも、ソフトウェアと機械学習、双方の強みを把握しながら、今チームやプロダクトに足りないところを見つけて整えていく。そうした組織の課題に向き合っているときのほうが、バリューを出せていることに気が付きました。自分が「なりたい在り方」と「向いている在り方」が違うことに気づくまで時間がかかりましたね。

―思考の切り替えを経た今、大事にしていることは何ですか。

課題を見つけること、それを前に進めるために意思決定していくことです。高い技術を持っている人と共に同じ方向を向き、進んでいくために方針を示すことが大切です。引き続き、自分がやったことがない分野でも素早くキャッチアップと挑戦を重ねながら前に進むことを大事にしていこうと思っています。
もし自分で到達できないレベルがあるなら、出来る人に魅力を感じてもらって招き入れ、より早く高いところを目指していく。そうやって最強のチームを作ることに向き合っています。

―これから、どのような人と一緒に働きたいと考えていますか。

生成AIによって開発は大きく変わりましたが、成果物を理解する必要があることは変わっていません。私が携わっている機械学習の分野でも、論文を参考にAIがモデルの叩き台を作ってくれるようになりました。いまなお重要なのは、プロセスの入口でデータを深く分析し、出口で結果と振る舞いを考察すること。そして、理解を手放さず、改善ループを回しながら探究心を持って向き合うことだと思っています。

これからはNTTドコモなどとグループシナジーを効かせながら、より大きなスケールでプロダクト開発を進めていきます。誰も答えを持っていない領域で自分で課題を設定し、自分で決めた高い基準を超えていける。そんな人と働きたいですね。