Guest:
伊藤徹郎 @tetsuroito
Classi株式会社 / 開発本部本部長兼データAI部部長
データ分析が注目され始めた頃から受託分析会社や事業会社でデータ分析を活用したプロジェクトを多数経験。最近では、エンジニア組織でプロジェクト推進やマネジメントなどに奮闘中。
徳島大学 デザイン型AI教育センター客員准教授。
Contents:
- 1年半ぶりのゲスト伊藤徹郎さん。自己紹介から教育の話
- 開発本部長に2021年10月からなってエンジニア100人のマネージメントをしている
- 徳島大学の「デザイン型AI教育研究センター」の客員准教授でもある
- 高等学校の「情報」科目が増えたことに関する様々な話題
- 高大連携などが少しずつではあるが進んでいるが、学びの接続も気になっている
- Google Colabのファイルの永続化に問題があり苦労している話
- 新卒でのエンジニアやプログラマーのリテラシーが上がっている様に見えるので、この分野の仕事に注目度が上がっているのではないかという想像
- AIへの理解がエンジニア力やプログラミングを知ることで適切に進むのではないかとと考えている
- 開発本部長になってマネージメントについてのプラクティスが溜まってきた話
- 10人がマネージメントの限界と感じていたところから、10倍になったところでやり方を変えた
- Unlearn（アンラーニング）という、学び直しや経験学習フレームを使っている
- 権限移譲とかいろいろと試したり、構造を作って階層構造でうまくいくと思ったのもある
- フィードバックループが回るように、各役割やロジックを定義して、情報が回るようになってきた
- 組織については3ヶ月から半年単位の時間が必要だと今思っているところ
- 「驚き最小の法則」が大事で、PRと同じ様に変更点を小さくして、クリティカルな影響を与えられるようにしたい
- ゼロから作り直さずにやり直すのは、組織もシステムも共通する部分が多いし、システム開発で意識していることと同じだと思っている
- チームトポロジー的な考え方で、組織構造のコミュニケーションとアウトプットが同じ構造になるという考えのもと、組織を考えている
- DXはアンラーニングと考えて仕組みを再構築しないといけない
- ソフトウェアエンジニアリングと組織マネージメントは抽象化して同じナレッジを使う意味で同じ
- リモート時代のチームビルディングの難しさはあるがやり方を考えている。これもアンラーニングする
- 徹郎さんはデータ系のアウトプットが依頼されることは多いが、組織マネージメントに関する講演などを依頼されることは今のところない
- 整理屋とも言われる、使われるためのデータ基盤づくりのために、データスチュ―ワードという役割が重要なんだけど意識されていないことが多いので注目してほしいと思って本を書いた
- 今何しているので、会うたびに毎回違うことが言いたいか？
- 「全国模試に対応したAI搭載の個別学習機能をリリース」のシステム開発に寺田もお手伝いをしていた話
- データをもとに生徒にレコメンドをするシステムであるが、AIと短く言っている
- 寺田の企業研修は続いていて、4期生に向けたPythonやデータ部分析を教えているが、底上げがどこまでできるかは難しさを感じている
- 動画化したり、新たな挑戦をしている
- 底上げは学習効果に意味があるし、正規分布になる学習
- グループとチームの違いや、「チーム」にしてミッションをもたせることにする。「グループをチームに変える」のが重要
- 学習効果が高いのと満足度が高いのはギャップが有る。これは強度を上げると満足度が低くなる。適切なハードルを設けるのが難しいね。
- 機械学習エンジニアはいつでも募集しているし、一緒に仕事ができる人と出会いたい
今回紹介した書籍
