こんにちは！Classiで働く開発者インタビューシリーズ企画の第4回は、データAI部の小川さんです。
まず簡単に自己紹介をお願いします
2020年4月に新卒でClassiに入社しました。開発本部のプロダクト開発部に配属され、その後2022年7月に同じ開発本部のデータAI部に異動しました。
ー どのような経緯でデータAI部に異動したのですか？
大学で機械学習に関する研究を行っていたため、就職活動の時からデータAI部に興味がありました。ただ、プロダクト開発にも興味があったり、当時は配属がプロダクト開発部しかなかったため、まずはソフトウェアエンジニアとしてプロダクト開発部に配属となりました。その時からいずれはデータAI部に入りたいと思っていましたね。
異動希望をお願いしていて相談の結果データAI部に異動*1することとなりました。今振り返ると最初はプロダクト開発部でソフトウェアエンジニアとして学べたことはとても良かったと思っています。
ー 最初の配属がプロダクト開発部で良かったと思うのはなぜですか？
Classiがどうやって動いているのかなど、開発を経験したからわかることが沢山あると感じています。 特に現在担当しているCALEはClassiのサービスとの接続が強いため、経験がとても役に立っています。 自分の成長や経験に合わせて、入社時に相談し想定していたキャリアステップを進むことができているなと思っています。
Classiへの入社経緯、入社理由は？
大学で自然言語処理の研究をしている中で、それを応用して教育や学校現場に役に立つものが作りたいと思っていました。就活で逆求人イベントに参加した時にClassiと出会い「ここだ！」と思って決めました。
ー なぜ教育だったのでしょうか？
言語習得や言語教育を支援するための研究がテーマで、その中で自然言語処理を用いて文法の誤りを訂正するツールを作っていました。それを、言語学や教育現場の先生などが集まるような教育関連の学会で発表した時に、実際の現場を知る方々に「こういうものがあると嬉しい！」と声をかけていただいたことがきっかけでした。
ちなみに、研究室選びの時は「プログラミングをやりたい」という気持ちぐらいで教育に興味があったり何かやりたいことがあるわけではありませんでした（笑）。プログラミングができる研究室に入った結果、教育のテーマを持っている研究室だったため、その中で自分は文法誤り訂正を研究テーマに選んだ、という偶然な出会いですね。
ー Classiに決めた具体的なポイントはどのようなところでしたか？
Classiのミッションがいいなと思ったところですね。
教育学会で先生方とお話をしている中で、その先生方の業務の負荷が高いということを知りました。Classiを知った時、自分ができるプログラミングや言語処理を使って、全国の先生方に貢献できるんだなと思いました。自分の想いがミッションに体現されていると感じました。
プログラミング教育などにも興味はありましたが、まだまだ自分が学ばないといけないことが沢山あって人に教えるほど詳しくないので、それは将来的にやっていきたいなと思っています。
Classiでの仕事内容を教えてください
プロダクト開発部として、EC2からECSへの移行や、CALEというレコメンドエンジンをWebテストのおすすめ演習機能として搭載することを行いました。 データAI部に異動してからは、学習トレーニング機能にCALEを連携したり、CALE自体の開発・運用・検証を行なっています。
※その他CALE関連の記事はこちらをご覧ください。 tech.classi.jptech.classi.jp
ー Webテストおすすめ演習機能と学習トレーニング機能についてもう少し詳しく教えてください。
どちらも先生が課題を配信して生徒が問題を解いて学ぶ機能です。Webテストは主に模試対策を重視したコンテンツ、学習トレーニングは模試の範囲にも対応しつつ、日常的な学習にも使えるコンテンツとなっています。 CALEによって生徒さんの回答状況に合わせて個別最適化した問題をレコメンドできます。先生方が直接回答状況を確認したり、問題を出したりしなくてもシステムで学習トレーニングに取り組めるようになりました。
ー プロダクト開発部からデータAI部に異動したことで何か変化はありましたか？
データAI部に異動したことでやはりデータという観点で検討する意識が強くなりました。例えば、リリースした機能が本当に使われているかということをデータから確認したり、ユーザーの課題をデータから特定できないかを考えたりするようになりました。また、データを活用するためのデータ基盤やデータ連携についても興味を持つようになりました。
Classiでの仕事の面白さや、やりがいについて教えてください。
データから利用状況を把握し、データに基づいてユーザーの課題を見つけ「仮説を立てる→検証する→修正する→改善」と繋げていくことに面白さややりがいを感じます。まだまだ課題は多いですが、着実に改善していきより良いプロダクトに成長させたいと思っています。 また、リリースした機能がちゃんと使われているということも嬉しいです。
ー 具体的にどんなデータを見ているのですか？
TableauやRedashのダッシュボードのグラフを毎日見ています。 Webテストの機能を例に上げると、テストを配信している学校数、テストが完了している学校数、テスト後のレコメンドした問題への取り組み状況など、さまざまなデータを見ています。 模試の前は利用率が上がったりしているのがわかったり、色々なことがデータから読み取ることができてとても面白いです。
ー 嬉しかったリリースはどのようなものがありますか？
1月にリリースした絞り込み機能ですね。 Webテストのおすすめ問題の先生画面の改善で、生徒のおすすめ問題の回答状況を確認する画面に学年やクラスで絞り込みをしたり、並べ替えができる機能をリリースしました。ダッシュボード上ではなかなか効果が見えにくい部分ではあったのですが、データだけでは見えない機能を使った現場の先生の嬉しいお声もいただいたりもして、とても嬉しかったですね。その他にも色々な機能改善のリリースを行っていて、ユーザーの声が届くことはとても嬉しいです。
Classiでの仕事の難しさや課題について教えてください。
少し矛盾する部分もありますが、まだデータからはなかなか見えにくいことも多いという難しさを感じます。例えば、生徒に学習内容を定着させたいと考えたとき「定着したかどうか」を何をもって判断できるのか、など非常に難しいです。
ー なぜデータからは見えにくい部分も多いのでしょうか？
まだ教育業界ではデジタルよりも紙がまだ強いのが現状です。例えば先生はクラスの模試の偏差値変化を紙でチェックし、情報をそのまま紙で残していることも多いです。そのため直接先生や生徒さんにヒアリングして定性情報を集めてわかることも多く、Classiを使ってくれている人の感情や状況などの理解を深めていかないといけないと思っています。
一方で、マストハブサーベイを取得するなど、先生の声を定量情報として取得していけるようにも動いています。
働く上で大切にしていることは何ですか？
Classiのミッションをもじる形ですが「自分の無限の可能性を解き放つこと」です。自分で自分を制限せず、まずはやってみることを大切にしています。Classiのミッションを実現するためには、まずそれが必要なのかなと思っています。
ー 具体的に日頃意識していることはありますか？
自分にできないことが沢山あるということはわかってますが、最初から「できない」と諦めないようにしています。そういう意識を持っていないと、自分の弱さに負けてしまうので（笑）やってみてわかることもあるし、わからないところは教えてもらいながら進めています。
ー 意識していたからこそできた成長は何かありますか？
色々できるようにはなったと思っています。例えばバックエンドやフロントエンド、データ基盤など、好き嫌いなく触った結果、色々な技術を学ぶことができています。技術はもちろんだけど、周りを巻き込みながら自分主導で進めていく、ということにもチャレンジしていっています。
ー 新卒4年目で感じる自身の成長は何かありますか？
1年目2年目はわからないことだらけだったし、一緒にやってくれる先輩がいたからこそというのがあったのですが、今は「自分で進めていく」という気持ちが強くなってきているのかなと思っています。まずは技術を身につけ目の前を頑張ることが中心でしたが、徐々に全体を見れるようになってきたり、視野が広くなったと思っています。それがわかるようになってきて、チームのことやプロダクトのこと、どういうプロセスで開発していくのか、などの話に目を向けられるようになってきたと感じています。
でもまだ、臆病になっている自分もいたり、やってみたけれどうまく話を進められなかったり、関係者を巻き込めなかったりということもあるのでまだまだです。これからも部署や組織にとらわれず、改善したいという気持ちを前に出して頑張っていきたいと思っています！
最後にひとこと
教育という大きなテーマの中で、先生や生徒の役に立つものをつくること、それは難しいことであり面白いことでもあると思っています。Classiの仲間たちと力を合わせながら、より良いプロダクトを作っていきたいと思います。
新卒入社してこれからの成長も楽しみな小川さんでした。次回もお楽しみに！
Classiでは「子どもの無限の可能性を解き放ち、学びの形を進化させる」というミッションに、ともに向き合っていただける仲間を募集しています。ご興味をお持ちの方は、 お気軽にお問い合わせください！
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*1:Classiではプロダクトで収益を上げているため、最終的にプロダクトのデリバリーまでを変えていかないとデータ関連業務の価値を発揮できません。そのため、キャリアの初めにエンジニアリングの素養を身につけることでデータ関連業務の幅を広げられるメリットがあると考えており、ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスの両方をバランスよく学ぶことができる環境を提供し育成しています。
