そういう意味だと、ウェブの住宅会社とかも世の中にあるじゃないですか
ウェブの住宅会社とSIRって明確に違うよねってイメージはありつつも
どういうポイントで違うのかとか、私全然知らないなと思ったんですけれども
SIRとウェブの住宅会社ってどう違うんですか
そうですね、僕もウェブの住宅会社で働いたことはないので、ちょっともしかしたら変なこと言っちゃうかもしれないんですけど
自分の認識だと、SIRの大きな機能の一つとして、その皆さんが想像するSIRの仕事って
使用書みたいなのをお客さんからもらって、その使用書通りにつける
その時に開発リソースが足りなかったら、いろんなパートナーさんと協力しながら納品するっていう
こういうイメージが多いのかなと思っていて、その部分だけ切り出すと、住宅開発という枠になると思うんですけど
結構それだけじゃなくてですね、会社にあるかもしれないんですけど
自分がいた部署だと、もうちょっと上流というかですね、もっと手前から関わることが多くて
そこは結構SIRの特徴かなと思っています
もっと手前というのは、企画とかあるいはこうアイデア出しとか、そういうところみたいなイメージですか?
そうですね、よくあるパターンというのは、さっきも基幹システムって言ったんですけど
基幹システムっていうのは、例えばその人事情報を管理するですとか、あるいはそうですね
例えば服を扱う会社だと、その服の在庫の管理とか、とにかくその会社の基幹のものを扱うので基幹システムなんですけど
そういう場合って、当然すでにそういうシステムはあるんですよね
なんだけど、結構古かったり、大体そういうのって10年とか使ったりするので
そんぐらい使ってると、ここもっとよくできるよねみたいなのがやっぱり出てくるんですよね
なので、お客様から、ここをこういう風にしたいとか、そういうヒアリングをしながら新しいシステムを考えるんですけど
その時にですね、システムじゃない部分の問題とかも結構あったりするんですよ
それは具体的には、やっぱりその大きい企業さんだと、もうその業務フローがあまりにも複雑すぎて
誰もその全体像を把握してないみたいなことがあったりするんです
なんだかよくわかんないけど、左から右に渡してるものとか、ちらほら出てきちゃうみたいな感じですかね
左からもらって右に渡すという業務はその人は理解してるんだけど、その先でどうなるかわかんないとかですね
なるほど
そういうことがあって、そうすると初めにやらなきゃいけないのは、この業務ってのは全体でどう回ってるのか
どこから来てどこに向かっていくのかという、この整理がまず必要だったりするんですね
実はそういうところもSIRはやっていて、業務分析とかそういう風に呼んだりするんですけど
なのでそういうところから丸っと任せて何とかしていけるっていうのが結構SIRの面白いところというか、立ち位置なのかなと思います
なるほど、ちょっとイメージとSIRはだいぶ違いますね、そういくと
なんかその結構、仕様がもあってその通りに作る業態なのかなと思ってたんですけど
割とこう分析とか、その困りごと自体にフォーカスするとか、そういうところが結構重要な感じなんですね
もちろんSIRの会社にもよったり、部署にもよったりっていうのはあるんですけど
結構そういうところから入るパターンというのはありますね
なるほど、この質問するのは初めてかもしれないですけど、実はノータでやってることって結構SIR時代でやってたこととか
あるいは一般的なSIRとちょっと近いこと多いんですかね、それでいくと
そうですね、確かにそれで言うと結構そのノータのエンジニアの仕事って
そのなんですかね、こう、一周にある、一周を機械的に解決するっていうよりは
結構みんなでそもそもどこにペインポイントがあるんだっけとか
どういう解決策が結局ユーザーのためになるんだっけみたいな議論かなりするじゃないですか
そういうところは結構似てるのかなって思いますね
なるほど、それ結構初めて気づきましたね
なんとなくなんですけど、SIRとだいぶ距離が離れてる会社なのかなと思ってたんですけど
お客様専用システムを作らないという点では違うものの、その問題に対する取り組み方とか
割とSIR的なところも多分にあるっていうところがあるんですね
そうだと思いますね
なるほど、面白いですね
結構にぼしさんが最初SIRの、しかも超大手の超一流のSIRからノータに来ていただいたと思うんですけれども
正直そういう方に来ていただくイメージが全くない時代ににぼしさん入っていただいたんですけど
やっぱり履歴書の中で三銭と輝くですね
こういうものを作りましたというものがあまりにもノータに大ハマりしてしまい
ネタだけで入るとかはないんですけれども
その技術的な裏付けとかも含めて大好評だったシステムがあると思うんですね
私から簡単に説明しますと、スタバ警察ボットというものがありまして
これ簡単に言うと、スタバの写真を上げてスタバナウっていうところから始まり
だんだんスタバじゃないビールとかラーメンとかの写真にスタバナウというツイートをくっつけるみたいな
ネットカルチャー、ネットミームっていうんですかね、そういったものがあって
それをスタバ警察というツイッターボットがメンション飛ばされると
ピピーってこう、これはスタバの画像ですとか、これはスタバの警察ではスタバの画像ではないとかって言って
指摘してくれるという面白ボットがあって、実はそれを作ったらにぼしさんっていうところがあると思うんですけど
これなんでそもそも作ろうと思ったんですか
これはですね、結構いろんな側面がありまして
深い話が出てる
深くはないんですけど
側面が多い
はい、結構はその技術的な勉強のために作ったというのがありまして
あれはですね、いわゆるディープラーニングとかニューラルネットと呼ばれるような機械学習を使って
その画像の判定をしてるんですね
最初にその前半のキャリアを機械学習エンジニアとして過ごしてたって言ったんですけど
その画像認識をやってるときに結構ですね、その手を動かすシチュエーションが減ってきて
そのもうちょっとこうタスクの管理とかお客さんとの調整とかそういうことをやってる時期があったんですよ
でそのチームに機械学習がバリバリできる人がいてその人にその実装をお願いしてたんですけど
こうなんというか典型的な手を動かさないマネージャーになってしまってるなって聞いたんだって
出世しすぎちゃうと行動をかけなくなるみたいな
出世、はい、そうですね
僕は別に出世してたわけじゃなくて、単にそういうロールを話してただけなんですけど
はい、でやっぱりその機械、ニューラルネット全然自分で書けないようにお願いするのはなんかダサいなと思って
やっぱ自分でもなんかやろうと思ったんですよ
その時にちょうどスタバナウが何度目かのバズりをやっていて
まあテーマとして、ちょうど良いなと思ったという
なるほどね、結構技術的な話を聞くとあれ運用はGoogle Cloud Platformかなんかで動いてるんでしたっけ?
あ、そうですそうです
結構高度なことやってますよね、よくよく考えると
そうですね、そこもその技術的な練習っていうのがあって
仕事でそのGCPはあまり触る機会がなかったので、まあ趣味でちょっと触ってみようかなという感じでしたね
なるほど、結構機械学習的なところでいくとその学習させるところみたいなところがまさに人の手を動かすみたいなところで大変だと思うんですけど
そのあたりはスタバと、あと何でしたっけ、ラーメンとかビールとかいっぱい出てると思うんですけど
ああいったスタバとスタバじゃないものを判別するのでどうやって学習させたんですか?
これはまあ基本的に気合ですね
なるほど、機械学習エンジニアあるあるなんですかね、気合で
そうですね、そのアノテーション作業という機械学習における地獄の作業がありまして
そのやっぱりその機械学習で判定させるためにはまず人間が教えてあげなきゃいけないんですね
でスタバ警察の場合は学習データがそのスタバナウってつぶやかれたツイッターの画像でしてそれをツイッターに
なるほど、じゃあ本物のスタバナウツイートを集めてたんですね
そうです、実は
だから本格的だったのか
結構リアルな判定結果出ますよね、あれ
そうそう、あれはちゃんとスタバナウツイートが学習データになっています
なるほど
で、それをですね、あれは4000枚くらい集めてて、その4000枚を僕が見てスタバ、スタバ、スタバじゃない、ラーメン、スタバみたいな感じで
ラーメンはラーメンでやってたんですね
そうなんですよ、ラーメンとスタバとそれ以外の3種類でつけてたんですけど、それ慣れるとですね、1時間1000枚くらいできる
スタバ画像判別職人になれる
本当にそうですよ
なるほど
そのアノテーション付け作業をスタバでやってたんですよ
なるほど、スタバの中でやってたって、それすごいですね
そうなんです
スタバの中で画面チラッと見たらスタバの写真をウエンと判定してる人がいるってなかなかシュールですね
そう、だから本当になんかすごいお客さんいるなみたいになってたと思うんですよね
スタバの店員さんから差し入れがスッて入ってもいいレベルですよね
いや、微妙なとこなんですよね、そのなんかスタバを取り上げてくれてありがとうなのか、スタバのイメージを壊してくれて、なんとしてくれるんだってなる
なんでこの人ラーメンの写真と並べてるんだろう
お洒落すぎて、メーム知らない人からすると不思議なやばい奴みたいな感じ
そうなんですよね、スタバとラーメンの画像交互にブツブツ言いながら見てるやつみたいな
なるほど、いいですね
いや、それを一生懸命やってる煮干しさんっていうのを想像するとなかなか愉快ですね
今思うとなぜあんなに情熱があるのかという感じがしますね
1時間1000枚っていう数字が出たってことは少なくとも1時間1000枚はやったことがあるってことですもんね
そうだね、前半は慣れてない
結局その4000枚の画像は6時間かかってもう二度とやりたくない
6時間、すごいですね
やりきったのがすごいですよね
まあそのプロダクトの進捗管理みたいなところとかあとタブショットの調整とかもやってたんだけども
その中でのタブショットの調整みたいなところも含めてちょっとにご主さんにお手伝いというか
もうほぼ主導していただいている状態だと思うのですが
そのあたりにご主さん的には好き嫌いとか楽しい楽しくないとか
なんか逆にもっとこういうことに時間使いたいとかそういうのってあったりするんですか
そうですね僕はこれは結構面白いなと思っていて
やっぱりSIやってる時はお客様個別のシステムを作るので
良くも悪くも全部ワンオフというかですね特注というかそういう開発なんですよね
一方ヘルプヒルみたいなSaaSってやっぱりすごい色々ご要望いただくんですけど
かといって特定のお客様に特化した機能を作っちゃうと
汎用性がなかったり他のお客さんには全然嫌いとかそういうなんかもどかしさみたいなのがあるじゃないですか
どう天秤にかけてバランス取るかみたいなねえかなり悩ましいですよね
そうですよねなんかその辺がすごいやってて面白いというか難しいというか
はいその辺の面白さみたいなのは感じますね
やっぱりなんか問題の程よい難しさというかなんか楽しさみたいなパズル的な要素も若干ありますしね
そうですねなんか自分はその個人開発でも結構その課題の繁華というか
こういう仕組みがあるといろんな問題が解決できてすごいよねみたいなそういうツールを作るのが好きなんですけど
なんかSARSって結構そういう側面があるなって思うんですよね
いますねなんかそのあたりでこうに尾志さんが調整してくれてこうなんか着地点としていいところに行くっていうのは結構
うまく抑えてくれているのでそういうところはやっぱりすごいなと思います
なんか全職時代の経験とかも含めてやっぱりキャリアの積み上げがある人なんだなという感じがして
はちゃめちゃに助かってるところです
実はアジェンダ的には例えばワーケーションに行きまくってる話とかあるじゃないですか
あと趣味で最近開発どうですかとかあと実際1年間働いてみてどうでしたかとかいろいろ聞きたいこともあったんですけど
恐ろしいことでもう時間がですねあと3,4分になってしまいましてあと2,3時間多分喋れると思うんですけど
あとまとめに入りたいと思うんですけど
あとそれとですね入社2週間後ぐらいでなんかデブツールズというクローブエクステンションが爆誕して社内の開発効率が異常に上がったとか
まあ紹介したい事例いろいろあるんですけどももう時間がないということですね最後に尾志先生から一言
視聴者の方にもしかしたらノータに入っていただける方かもしれないのでこういう人と一緒に仕事したいなとか