第２営業部 平野 梨奈

大学卒業後、大手生命保険会社に入社。個人営業として新規開拓業務を2年半経験。その後、2019年11月にラクスパートナーズへ入社。

機械学習エンジニアの領域にて新規開拓営業を担当し、クライアントの課題解決と自社エンジニアのキャリア実現に力を注ぐ。

人のため、社会のためを貫けることに魅力を感じた

― 平野さんが転職を考えた理由は？

働き方を変えたかったからです。前職では社内表彰を受けるなど、営業として実績を上げて自信を深めていました。しかし、個人のお客様のご都合に合わせ、平日の夜間や土日に商談が入ることも多く、仕事一色の毎日に疑問を抱き始めたんです。

― 人材業界に目を向けたのはなぜでしたか？

私は自分のためよりも、人のために働くことがモチベーションになるタイプ。そこでピンと来たのが、キャリアの力になれる人材業界でした。私の周りにはフリーターとして働く友人が多く、「正社員として安定して働きたいけど、なかなかチャンスがなくて…」と悩んでいる姿にふれてきたことも、人材業界を志望したきっかけの一つです。

― IT業界のエンジニア派遣についても興味があったのですか？

いえ、ITにまったく馴染みがなかった私は、実はそんな業態があること自体、知りませんでした。調べていくうちに、ITエンジニアを志望する人たちは、1社に留まらず、幅広い企業・プロジェクトで経験を重ねたいという思いが強いことを知り、その思いを後押しするエンジニア派遣という業態にがぜん興味を持ち始めたんです。

なかでも当社は、エンジニアファーストを掲げ、未経験からエンジニアになりたいという人を正社員として採用し、研修で即戦力へ育て、それぞれのキャリアの実現を最優先に考えて動く会社だと聞きました。しかも、IT業界にはエンジニア不足の課題が根深くあり、その解決に貢献するビジネスモデルだと。

人のため、社会のために貢献でき、成長性に溢れていることに強く惹かれ、入社を決めました。

入社前に聞いたとおり、エンジニアファーストを貫ける舞台

― 入社後はどのような仕事を担当していますか？

機械学習エンジニアの領域を担当し、エンジニアの派遣先となる企業の新規開拓営業をメインで行っています。くわえて、企業へ推薦するエンジニアに対して、スキルシート添削や顔合わせ対策などのサポートも担当。なかでもミッションとしているのは、“エントリー”の就業支援です。

― “エントリー”とは？

当社に未経験で入社し、3カ月間の研修を修了したエンジニアのことです。そのキャリアの“入口”となる初めての就業先の開拓は、先々のキャリアの可能性を広げていくうえでもとりわけ重要になってくるのです。

― 未経験から機械学習エンジニアになることは、そもそも可能なのですか？

ラクスパートナーズなら可能です。機械学習の領域では数学や論理的思考などの素養をお持ちの方を採用し、3カ月間の研修で技術をみっちりと身につけていますので、企業へ即戦力として推薦できます。

― とはいえ、初めての就業となると難しさもある？

そうですね。だからこそ、私たちのサポートが不可欠なのです。実務経験がないエンジニアの場合、自分に何ができるのかを言語化するのに苦心し、自己アピールが苦手な人も少なくありません。私はそこを丁寧に掘り下ｘげ、「こうアピールしてみては？」と共通言語を導き出し、企業との顔合わせにも同席してフォローするようにしています。

― そうした関わりを通して、エンジニアの反応はどうですか？

「自分の希望する仕事に就けた」「おかげでスキルアップできている」と、嬉しい言葉をたくさんいただいています。

心強いことに、当社には優秀なエンジニアが続々と仲間入りし、機械学習エンジニアの活躍の場は広がる一方です。そのため、案件ありきでエンジニアを当てはめるということは一切行わず、エンジニアの思いありきで企業とのマッチングを図ることが可能です。

エンジニアのモチベーションは自ずと高まり、企業側にとっても意欲の高い人材を迎え入れられるのですから、双方に喜んでもらえます。

機械学習へのニーズを喚起し、成長市場を切り拓く

― クライアントに対してはどのような提案を行っているのですか？

機械学習は新しい分野のため、活用できている企業はまだまだ少数派です。企業のデジタル化＝DXが進むなか、社内に蓄積した貴重なデータを商品開発やマーケティング、業務効率化に活かしたい、でもどうすればいいのかと、その必要性を感じながらも足踏みしている企業が多いというのが今の状況です。

市場の伸びしろの大きさは計り知れません。新規開拓営業の私は、その市場を切り拓く急先鋒。データの活用に秀でた機械学習エンジニアを迎え入れることでどんな成果をもたらせるのか、そうしたニーズを喚起することに力を注いでいます。

― どんな企業の課題・ニーズに切り込んでいるのですか？

Webサービスや広告配信、保険、解析機器など、自社サービス・自社商品を開発・販売するエンド企業様が私たちのクライアントです。

例えば、広告配信プラットフォームにおいては、ユーザーの購入・検索履歴をAIに学習させ、リコメンド機能の精度UPに貢献しています。産業用装置メーカーでは、工場ラインの解析装置に機械学習機能を植え付け、製品の損傷を自動感知するシステムを開発など。

― ITの中でも先端の領域ですね。平野さんはITになじみがなかったのですよね。

入社時には「開発？」「機械学習？」という状態でした。先輩たちの打ち合わせや提案に同行・同席しては、わからない内容や用語について調べ、新しい知識を得て理解を広げていきました。インプットの機会が豊富にあり、走りながら学んでいる感覚です。

1on1で振り返りを重ね、量より質を重視するスタイルへ

― ラクスパートナーズのカルチャーについては、どう感じていますか？

量より質を重視し、ロジカルに仕事を進める文化が根づいている会社です。前職では数ありきで、とにかく1日100本の電話をかけるというスタイルでしたが、ラクスパートナーズではまったく異なります。

新規の企業へアプローチする前に、その企業がどんな事業スタイルで、どんな課題やニーズが想定され、その解決にどう貢献できるか、自分なりにストーリーを練り込み、そのうえでアプローチしています。それによって、商談化・案件化の率は高まっています。

― そうした手法をどのように身に付けてきたのですか？

先輩との1on1面談を繰り返してきたことが大きいですね。

私が入社した当時、3人の先輩がいて、3人の誰かに毎日のように「30分だけお願いします」と、1on1をお願いしていました。先輩たちも快く付き合ってくれて、その日の活動を振り返り、「この内容もヒアリングすれば次につながる」と、的確なアドバイスをいただき、質を高めていきました。

これからの目標と、新しい仲間へのメッセージ

― これからの目標はどのように描いていますか？

「この人すごい」と思える先輩たちに恵まれ、お客様へのヒアリング力や提案力、エンジニアとの関係構築など、吸収することばかりです。

そうした先輩たちを目標に、「平野に任せれば安心」「まずは平野さんに相談しよう」と、先輩からも後輩からも信頼されるようになりたいですね。

― そんな平野さんが一緒に働きたいと思うタイプは？

何事もポジティブにとらえ、新しいチャレンジを楽しめる人ですね。

当社はとてもフラットで、誰にでもいつでも相談できる環境です。上司・先輩たちは日頃から仕事ぶりを見てくれていて、些細な変化にも気づいてアドバイスしてくれます。

私のように異業種からでも、ITに詳しくなくても、入社後に学ぶ機会がいくらでもあり、自身の成長がエンジニアとクライアント双方の喜びに結びついていきますよ。