みなさんこんにちは！FLUXで広報を担当している山田です！

FLUXは「テクノロジーをカンタンに。経済価値を最大化する。」というミッションを掲げ、現在はオンライン売上最大化サービス「FLUX AutoStream」を提供している会社です。

今回はFLUXの開発本部で機械学習を担うチームである、Data/ML部に所属する西村さんにインタビューした記事です！機械学習やAI、また最近ではChatGPTといったワードもよく聞くようになりました。FLUXの機械学習を担うチームではどんなことをしているのか、またリクルート、ファーストリテイリングでデータサイエンスや人事として活躍されてきた西村さんに、組織観点やキャリア観点でもお話をいただきました！

西村 隆宏
開発本部 Data/ML部

新卒でリクルートに入社し、自然言語処理などの様々なデータ分析案件に携わる。
自ら希望し人事に異動した後、People Analyticsや全社の人事データ基盤の構築などに従事。
その後、ファーストリテイリングのIT戦略室にてIT組織の採用などを経て、2022年12月よりFLUXに参画。
Data/ML部に所属し、チームマネジメントとプロダクトの機能開発を担当している。

リクルートで新卒入社1年目のときに全社表彰

ーー西村さん、本日はどうぞよろしくお願いたします！まず初めにFLUXに入社するまでのご経歴について教えてください。

学生時代にリクルートで、プロダクトグロース及びデータ分析関連のインターンの機会をいただき、事業成長に愚直に取り組んでいる人が多いと感じました。データ分析を軸にしつつも、事業を通じ、世の中の困りごと、課題に対する価値提供ができるのが魅力的だと感じ、リクルートへの入社を決めました。

リクルートでは、それぞれの部署間を横断するようなデータ分析のチームに所属し、位置情報の分析や、今でいうChatGPTの類のような原稿の自動生成に繋がる自然言語処理などに携わっていました。その中で、リクルート全社で行われる表彰において、新規性、独自性、リクルートの各事業への展開できそうな汎用性を評価いただき、新卒入社1年目から全社表彰をいただきました。

その後、新卒向けの合同説明会にデータ分析案件として関わる機会があり、学生にヒアリングを行ったところ、就職の意思決定の難しさに課題感を感じました。そこで、人の意思決定の質や精度、納得感を上げることにデータ分析を使えないかと思い、人事への異動希望を出しました。そして人事になってからは、会社と個人の満足感や納得感を最大化し、データを使った新卒の初期配置の最適化の分析やパフォーマンス分析といったPeople Analyticsの業務や、全社の人事データ基盤の構築、タレントマネジメントシステムの開発といった人事システムのPM、報酬改定、エンゲージメントサーベイの設計推進のような業務に従事したと同時に、人事組織のマネジメントも担当しました。

リクルートは紙媒体も多くありますが、Webやアプリがタッチポイントの会社でした。バーチャルなタッチポイントではなく、リアルなタッチポイントが主軸の会社に転職したいと思いました。グローバルで全社員が連動するカルチャーがある会社で仕事をしたいと考え、ファーストリテイリングに転職しました。

ーーリクルートからファーストリテイリングに転職されたんですね！ファーストリテイリングではどのような仕事をしていたのでしょうか。また、そこからFLUXに転職するまでの軌跡を教えてください。

ファーストリテイリングに転職してからは、リクルートでのデータ分析を軸にした人事経験を生かし、採用媒体での活動や採用予算周りの設計、イベントの企画・運営、オウンドメディアの運用など、幅広く従事させていただきました。

そもそも次のキャリアを、スタートアップに行くかまたは起業するかで考えていたこともあり、ファーストリテイリングで働き、リクルートとは違う力学や働く人の考え方の違いが何となく見えてきたタイミングで外に出ようと思い、そのときに偶然知ったのがFLUXでした。

FLUXへ入社を決めた理由は、2つあります。1つ目は、一緒に働いていく人たちが魅力的であったことです。正社員として入社する前から業務委託として、CTOのLiさんやSVPoEの中川さん、VPoTの路さんとお話しする機会をいただいていました。論理的でありつつも感情をしっかり持ってコミュニケーションをしている、そんな情理のバランスが取れている点が自分にあっていると感じました。2つ目は、今のFLUXの組織としてのフェーズが自分にマッチしていると感じたからです。データ・人事・マネジメントといった今までの自分の経験を横断的に活かすことができる環境があり、さらにそれらが組織や事業のグロースに貢献できるのではと考えました。これら2つの理由からFLUXへの入社を決めました。

機械学習がダイレクトに顧客の価値へ

ーーFLUXでは、現在どんな仕事を行っていますか。FLUXで機械学習に携わるからこそのやりがいや面白さ、醍醐味はどこにあると感じていますか。

私は、開発本部のData/ML部に所属しています。行っていることは大きく2つあります。Data/ML部のメンバーのマネジメントと、FLUXで現在特に注力しているプロダクトの機能開発です。さらに、人事周りを含めた予算の精査であったり、データが活用しやすい状態を担保しつつも、それらを守っていくようなデータガバナンスの構築・改善にも携わっています。

FLUXで機械学習に携わる魅力は、さまざまなデータ案件において生み出すアウトプットがダイレクトに顧客への価値提供に繋がること、そしてそれを実感できることです。「〜円売り上げが上がった」「〜のコストが下がった」「〜の効率が上がった」など、直接数字に反映されやすい環境があると思います。それらの数字は、チームとして作ったモデル、つまりアウトプットの成果でもあるので、チームとしてバリューが発揮されているということに手触り感を持つことができます。

さらに、1人あたりができる仕事の幅が広いことも魅力のひとつだと思っています。例えば機械学習エンジニアとしてご入社いただいたとしたら、その分野を徹底的に極める道もあったり、一方でPdMにも興味を持っているのでその分野にも染み出していく道もあるなど、自分が興味を持っていることに対して、適切な仕事をアサインしていく環境があると感じています。選択肢が広いからこそ、データをキーにしつつも、データの基盤を作る、データの組織を作る、データのプロマネをするなど、データ分析に関する様々な役割を担いながら、特定の職種を深掘る経験も積めるといったさまざまなキャリアの門戸が開かれていると感じています。

ーー西村さんが所属しているFLUXの開発本部には、どんな特徴があると感じていますか。

ビジネスサイドと開発サイド、メンバーとマネージャーなど、肩書きに関わらず忌憚なくフィードバックできる環境があることが特徴だと思います。個人商店ではなく、チームとして動く文化があることを実感しています。

また、FLUXの5つのバリューも特徴的だと思います。「80/20」など、石橋を叩きすぎずに、議論の方向としてA案とB案があった場合、いずれにしてもCは確定でやる必要あるから、まず進めてみようなど、まずやってみた後で議論する姿勢があると感じています。このように、目指しているものに対して、どのアウトプットが必要か明確にし、コトに向かっていくような文化があることも特徴のひとつです。

B/S的な視点を個人のキャリアにも持つ

ーーこれから事業や会社のフェーズを考えたときに、FLUXという場所でどんなことに挑戦していきたいと考えていますか。これからどんな人と一緒に働いていきたいかについても教えてください！

組織としては、事業の成長に繋がるのは大前提の上で、試しやすい、挑戦しやすい環境を作っていきたいと考えています。私個人としては、何か目標を立ててそれに対して進む山登り型というより、今目の前でやるべきこと、今後起きそうな課題を見つけて対応するような、食わず嫌いせず、事業価値をどう積んでいくかということに対して真摯に向き合っていきたいと考えています。

FLUXはまだまだ顧客が増え続けていること、顧客接点が強いことも魅力の一つです。それらのデータをどう守り続け活用していくかだけではなく、売り上げにどう繋がっているのか、費用をどう抑えたのかというP/L的な観点と、安定的に稼ぎ出していくためのモデルをいかに作り上げていくかというB/S的な観点の両方から、興味を持っていただける方と一緒に働いていきたいです。

さらに会社的な目線だけではなく、個人のB/S的な視点を個人のキャリアにも持つことができるという方とも一緒に働いていきたいです。本人がどういうことをやりたいかということをもちろん大事にしつつも、自分やチームが作り上げてきたものが、お客様にどんな影響を与えているのか、どんな価値を提供できているのかに思いを馳せることができる方、つまり世の中の接点に目を向けることができる方とぜひこれから共に働いていきたいです。

今回の記事を読んでこんな組織で挑戦してみたいとFLUXに興味を持ってくださった方は、会社紹介資料もご覧いただき、カジュアル面談の機会などいただけると嬉しいです！ぜひお話しましょう！