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新しい技術をゼロからチームで習得するコツ

こんにちには!エムスリーキャリア人事の横山です。今回はエンジニアメンバーが有志で開催した社内勉強会の取材から学んだことを記事にしました。テーマは「グループやチーム単位で新しいスキルを習得する仕組みをどう実現するか」です。実施した勉強会の概要は下記になります。

教材:「ML Study Jams Vol.3 : Machine Learning トレーニングプログラム」

※「Coursera」という無料オンライン学習サービス内で提供される動画教材です。

進め方:講義ビデオを見て、参加者それぞれが自分のペースで学んでいく

インタビューはこのプログラムの受講を終えた4名のエンジニアメンバーに行いました。同じようなテーマ・課題に取り組んでいる方々とぜひ情報交換やディスカッションができればと思っています。お気軽にメッセージください!

チームで新しい技術を学ぶきっかけはこうやって作る

横山:最初に今回の機械学習勉強会がどうやって開催されたのか聞かせてください。勉強会のきっかけ作りに悩む方も多いと思います。

加藤:最初に私が「こんな面白そうなのあったよ」とSlackのチャンネルに投稿したのが始まりでしたね。

勉強会のきっかけを作った加藤さん。シャイだけど話しかけるといつも嬉しそうにしてくれます。


岸川:そうですね。加藤さんの投稿に私が便乗するかたちで勉強会が具体化されました。加藤さんは以前から率先して様々な情報をエンジニアメンバーに共有してくれています。それが今回の機械学習勉強会をスタートする大きなきっかけになりました。

勉強会を主導し、参加者をリードしてくれた岸川さん。さすがのリーダーシップ。


横山:メンバーからの発信や提案がきっかけとなって勉強会へと発展するケースもあれば、何も起こらないケースもあると思います。今回、勉強会につながったのはなぜだと思いますか?


加藤:一番の違いは「それ面白そう!」と反応を得られたことではないかと思います。自分以外の人が同じ話題に関心を持っていることを知るとそれだけでうれしいですし、学習を進めようという気持ちも強くなります。「こんなことできたらいいよね!」に共感してもらえたことがスタートになったと思います。

岸川:確かに複数のメンバーから共感を得られたことで、チームでの勉強会が実施できたと思います。

横山: 勉強会の具体化には仲間集めは重要だと思います。この点について何か工夫されたことがあれば聞かせてください。

岸川:実際にやってみた感想になってしまいますが、学習を始める前にもう少しゴールイメージを共有できたら良かったかなと思います。私が勉強会を主催するのが初めてだったので、今回は参加者全員が「学習プログラムを最後までやりきること」を目標にしていました。

学習をやりきって初めてできるようになることだったり、実際の業務にどんな好影響をもたらすかだったり、学習に取り組むメリットが明確化されているとワクワク感が高まります。次回以降はこの点を改善することで勉強会の参加者がもっと増えたり、学習後の成果がより良くなったりしないか、確かめてみたいですね。

学習の挫折防止に効く情報共有のやり方

横山:今回の機械学習勉強会の教材はCourseraという学習プラットフォームサービスにある「ML Study Jams Vol.3 : Machine Learning トレーニングプログラム」でした。これを選んだ理由についても聞かせてください。

萩原:SNSでの投稿や口コミから内容が優れていると評判だったことに加え、進捗確認・リマインダー・字幕書き起こし機能など、学習継続を支援してくれる機能がついていたのが理由です。

こちら萩原さん。採用活動にも協力いただいて本当に助かります。

萩原:今回の教材選びはチーム全員で学習を最後までやりきることを重視しました。学習を継続する仕組みができているチームであれば、内容だけを優先して動画だけでなく書籍などを教材として扱ってもいいと思います。

横山:新たな技術習得のために勉強を開始しても、途中で分からないことが出てきてそのまま挫折してしまうケースがあると思います。

岸川:ありますね(笑)。今回は全員がやりきることを目標にしていたので、まず専用のSlackチャンネルを開設しました。進捗状況の共有だけでなく、ちょっとした情報や意見交換をできるようにしたほうが良いと思ったんです。結果、業務が忙しい中でも仲間とのコミュニケーションや進捗の可視化が学習への意識づけにつながり良かったと思います。

実際のSlackチャンネルの様子。このような感じで励ましあっていたそうです。


本間:お互いに声を掛け合い鼓舞できたことも良かったですし、誰が早く学習を終えられるかという競争にもなって面白かったです。

グルメな本間さん。今度美味しいお店に連れてってください。


本間: もう一つは定期的に学習内容を話し合う定例会を業務時間内に設けました。チームで学習する時は一人ひとりの進捗のスピードに差が出てきます。この問題にどう対処するかでもチームとしての成果に違いが出るなと感じました。

こちら実際の定例会の様子。みんなでフランクにいろいろ話してます。


岸川:確かに定例会の場で、比較的学習進捗が早いメンバーがどんな情報を共有できるかって大事だったなと私も思います。私は学習を進める際の便利な機能やツールの情報、やってみて難しかったポイントを共有する価値は大きいと感じました。他のメンバーが学習中に同じく感じるであろうストレスを減らせるし、難題にぶつかる前の心の準備にもつながります。

本間:あとは定例会の場で実データを使ったモデリングなど、各自のアウトプットがあったのも良かったと思います。学習内容の応用例が見えてくることで自分も頑張ろうと刺激を受けました。

学びを業務の成果につなげるための工夫

横山:勉強会で得た学びをどうやって成果につなげるかも気になります。その点については何か工夫されましたか?

岸川:勉強会のネタを考える際に、普段の業務における問題意識を大切にすると良いのではないかと思います。そうすると「今後この技術を業務に必ず応用しよう」という意識が生まれ、個人のスキルアップと業務の生産性向上の両立につながりやすくなると思います。

横山:ちなみに今回の勉強会のきっかけになった問題意識は何だったのでしょうか。

岸川:私の場合は、「今よりもさらに高度なデータ分析に基づいた営業活動を支援できるようになりたい」と考えていました。エムスリーキャリアではSalesforceという顧客管理システムを導入しています。Salesforceにはこれまでのサービス提供で生じた様々な取引や、顧客とのコミュニケーションに関するデータが蓄積されています。

この蓄積されたデータをエンジニアだけでなく、営業・コンサルタントのメンバーが様々な切り口から分析したり、活用したりしやすい状態にしたい。データが活用が進むと今までになかった営業戦略が立案されたり、新しいサービス改善の切り口が見つかったり、エムスリーキャリアという会社にとってだけでなく、一緒に働くメンバー一人ひとりのワクワクが増やせたらうれしいなと想像していました。

横山:機械学習勉強会はデータ活用の促進に関する問題意識がスタートだったんですね。

岸川:はい。この分野はエンジニアメンバーのスキルアップがダイレクトに業務への貢献につながると思うので、さらに頑張って学習を進めていきたいと思っています。

まとめ

最後に今回の取材を通じて明らかになった、チームで新しい技術を習得するコツをまとめたいと思います。私が所属する採用チームでも定期的に勉強会を開催しているため、運営の参考にしたいと思います!

ポイント①:面白そうと思ったネタに対しては「イイね!」の共感を示す

一人でなくみんなでやったほうが学習に対する意欲やワクワク感を継続しやすい。自分の問題意識や興味に対して賛同してくれる人が見つかると、主催者が勇気をもって勉強会を提案しやすくなり、チームでの学習が進みやすくなる。

ポイント②:学習後の成果イメージを明確化・共有する

学習には一定の労力と時間が必要であり、常に挫折してしまうリスクがある。学習によって得られるよるメリットや解決できる課題が明確化され、チームに共有されることで学習へのモチベーション、ワクワク感を継続させる。

ポイント③:学習教材は内容と続けやすさの観点で選ぶ

教材は学習が継続しやすい機能が備わっているものを選ぶと良い。学習を継続する仕組みができていれば、内容だけを重視するのもあり。

ポイント④:勉強会のネタは日々の問題意識を大切にする

個人によって学習スピードや苦戦するポイントが異なり、進捗状況に必ず差が出る。できればオンラインと対面の観点で学習進捗を確認・励ましあう機会を作り、挫折を防ぎやすくする。

ポイント⑤:日々の問題意識から新しいスキル習得を目指す

業務における日々の問題意識から勉強会のネタを考えることで、実業務へダイレクトに活かせる新しいスキルを習得できる。

補足:

今回の学習内容については、Confluenceという情報共有ツールを使って社内に履歴を残すことになりました。今後も様々な切り口のチーム学習が積み重っていくように盛り上げていきたいと思います!

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