スタートアップでは、経験に囚われず、一から取り組む人が伸びる

埼玉県です。父は製造関係のエンジニア、母は幼稚園の先生でした。
非常に教育熱心な家庭で、僕自身も勉強は頑張って取り組んでいました。しかし、将来の夢などは全くなかったので、そういう意味での不安感がずっとあったような気がします。

中学ではソフトテニス部に入り、その部活動が楽しかった記憶があります。
小学校時代はサッカーをやっていたのですが、「協調性がない」と親から指摘を受けたこともあり、中学では協力する人数が比較的少ないテニスを選びました。一人で熱中できることと、サッカーよりも周囲を見渡さなくて済むので向いていたと思います。

しかし、高校１年まででソフトテニス部は辞めてしまいました。高校受験がやや不完全燃焼だったこともあり、その後はひたすら勉強に集中していました。

哲学科を専攻し、興味を持って取り組んでいました。中でも、当時の流行りでもあったのですが、「不確実性」についての講義は面白かったです。

「リーマンショック」が「不確実性」に関心を持つきっかけの１つだったと思います。
当時、頭の良い人達が統計の知見を全てつぎ込んだり、ノーベル経済学賞受賞者がファンドを作ったり、そういった商品がいくつもあったと思うのですが、結果コンマ何％の確率を引き当てて経済は破綻してしまった。

それが強烈に記憶に残っていて、「そういうものを捉えることができる方法はあるのだろうか」という興味から、不確実性の研究に興味がわきました。その当時においては頑張って探しましたが、結局「あれを制御する術はなかった、どうしようもなかった」という結論でしたが。

当初は、「良い大学に進学して大企業に入り、そのまま定年まで働くのだろう」といったある意味甘い考えを持っていたのですが、就職活動時はリーマンショック後で、大企業もどんどん人員を削減していた時期でした。

とても安定していると言えない状況の中で、そんな不安定な中でもできる限りダメージの少ない方向を模索したところ、ITというジャンルにたどり着きました。
しかし、全くの未経験領域で、当時はExcelが何かもよく分からない状態でした。

ネットなどで語られるエンジニアの世界は非常に過酷で、いわゆるブラック企業のような印象があったのですが、説明会で出会ったその企業の方達は大変親切で、「ここなら仮に業務が過酷でも、何とかやっていけるのではないか」と感じたのが最大の理由です。
入社当時は100名程度の社員がおり、受託開発がメインの企業でした。

インタビュー時の熊切氏

まず３ヶ月ほどの研修を受け、基礎的な知識を習得しました。その後、公共系のJavaのシステム開発を合計３年程度、次にビッグデータなどを扱うような業務に携わるようになりました。

入社当時から「最先端のプロジェクトに携わりたい」と言い続けていました。今考えるとスキルもないのに非常識でしたが、諦めずにしつこくお願いしていたら３年目くらいからビッグデータや機械学習に関するプロジェクトに配属させてもらえるようになったのです。

私より先に配属されている方が何人かいましたから、彼らに教えてもらったり、あとは配属先の自社以外のメンバーに訊いたりしていました。また、社外でも機械学習に詳しい人がいれば、その都度教えてもらっていました。

当時勤めていたシステム開発会社は受託中心で、クライアント先に常駐して受託開発を行っていると、全体の流れがよく分からないまま仕事をしていることが多いのが少し不満でした。大きな会社に行くことが多かったので、その中のほんの一部に携わっていると、「自分でなくても、誰でもできるのではないか」と感じるようになりました。
そして、小規模なベンチャーなどに行って、もっと根幹から関わりたいと考えるようになりました。

アマテラスに登録してすぐスカウト頂いたのがHmcomm社だったということもありますが、実際に話を聞く中で音声認識が様々な可能性のある技術だと言うことが分かりました。そこがこの会社を選んだ最大の要因だと思います。

そうですね。非常に明るく、ユーモアのある人達だと新鮮な驚きがありました。大変な場面でも冗談を言い合っている感じが好印象で、困難な局面もこうやって乗り越えていくのだろうと、とても頼もしく感じました。

音声認識サーバの開発の中で、主に音声の認識率を上げる業務がメインです。それぞれのお客様に特化したカスタマイズだったり、ベースのエンジンになっている部分の底上げだったりと色々ありますが、基本的には音声を文字に置き換える精度を上げていこうというところですね。

以前からデータサイエンスに近い部分はやっていたので、前職での経験が役に立っていることは勿論あります。ただ、音声認識の仕組みが思っていたよりも複雑怪奇で、元からあった知識ではとても対応できませんでした。当初は理解するのに苦労しましたし、今でも全て分かっているとは言い難いです。
特に入社時は音声認識関連のスキルが何もなかったので、何も貢献できるところがないのに給料だけはいただいているという状態が非常に申し訳なかったです。

熊切氏が携わっているVContact

キャッチアップするために、まずは自分で色々調べたりしてみました。しかし、それではプロジェクトの要求スピードにとてもついていけません。
そこから、ある種開き直って色んな方に物凄く質問するようになりました。人の仕事を妨害することになりますが、「それで怒られたら辞めれば良い」というくらいに気持ちを切り替えて社内はもちろん、技術顧問の先生やパートナーの方々にもSlackでバンバン質問を投げていましたね。

入社後10ヶ月程してようやく音声認識の音響モデルを作るところまで行ったので、その辺りでようやく今の仕事でのスタートを切れた感覚がありました。

貢献できないままお給料をもらうという状況は以前の会社では経験がなかったので、辛かったです。ただ、会社の方達も良い人ばかりで、周囲に助けられて何とか乗り越えることが出来ました。

最先端の技術に携われる環境は、エンジニアとして大きな魅力です。今後AIは社会の基盤の一端を担って行くことになると思うので、そこに深く関わる仕事ができることに大変やりがいを感じています。

また、仕事の進め方にある程度の裁量を与えてもらえますし、期限が短すぎるタスクに急かされる等のストレスもなく、とても働きやすい環境だと感じています。

仕事をする中で直接感じる機会はそれほど多くはありませんが、色々な企業と業務提携を組んで新たな分野に進出していることで、音声認識の技術がどんどん社会に普及していると感じますし、自分がそこに携われていることに素直に喜びがあります。

マネジメントがしっかりしていた以前の会社と比較すると、良く言えば自由度が高く、その分あまり秩序がないと感じる部分もあるかと思います。
ただ、僕自身は周囲に守られてエンジニアとしてプロジェクトを回す業務に集中させてもらえており、よい環境の中で仕事をさせてもらっているという実感があります。

前職でも辞める人はいましたので、ある程度は仕方ないとは思っています。ただ、去って行くのが少し早いかなと感じます。
色々な事情があると思いますが、音声認識技術の難しさがその要因の一つになっていると思います。音声認識技術について非常に苦労し、結果退職してしまったケースもあったかと思うので、「早く気付いて手助けできれば、もっと定着したのでは…」といった自分なりの悔いはあります。

オフィスでの熊切氏

スタートアップは組織がかっちりしていない会社が多いと思うので、１つの業務をやっていれば良い訳ではなく、興味の有無にかかわらず様々な業務に携わることがあると思います。そうすると幅広い知識も必要になりますし、恐らく当初の想像と違う部分が出て来ることはあるはずなので、そのあたりはある程度覚悟が必要かもしれません。

また、個人的には「あまり前職などに拘らないこと」がスタートアップで成長するためには大事だと思っています。特定の技術を買われて入社したという人は別ですが、そうでなければ前職で学んだことを一旦忘れて一から勉強するくらいの気持ちで取り組める人が伸びしろがあると感じます。

入社時の給与条件を調べたことは、後になってみると無駄だった気がします。仮に、入社時に高めのオファーを頂いても、入社後に成果が出せなければ翌年下げられますし。

「やっておいて良かった」ことは、直接の転職活動ではないのですが、前職で出来る限りの努力をして成果を出すことでしょうか。僕は前職で大量のデータ処理に２時間程かかっていたものを15分位にするプロジェクトをやったことがありましたが、それが転職時に高く評価された経験があります。前の職場と関係が切れるとしても、そこでできる限りの努力をして成果を出すことは大切かと思います。

ネット検索で上位に表示された転職サイトのいくつかに登録しましたが、他の媒体と比較してアマテラスには面白そうな企業が掲載されていると感じました。

「この技術を使っているからこの会社に」というような基準ではなく、「もっと面白いことができる、もっと成長できる環境に身を置ける会社に行きたい」と考えた時に、アマテラスは最適でした。
他の転職エージェントからは前職と似ている会社を勧められることが多かったのですが、アマテラスでは全くやったこと分野の企業からもオファーを頂けたりするのが嬉しかったです。