今回は実際にLAPRASを使用されている塩野さんに、お話を伺いました
プロフィール
株式会社HOKUTO 塩野 さん
東京大学中退後、独学でプログラミングを学ぶも数年間挫折。SIerで現場を転々としながらも副業に励み、ようやく実力がついたと実感したタイミングであしたのチームに入社。同社でフロントエンドのテックリードを経験後、LAPRAS経由で声のかかった株式会社HOKUTOへ転職。現在は主にWebエンジニアとして活動をしながら、OSS活動や個人プロダクトの開発を行っている。
現職からこれまでのキャリアについて
ーー現職についてかんたんに教えてください。
塩野さん
株式会社HOKUTOにて、医師向け臨床支援アプリHOKUTOの開発を行っています。医療従事者のアウトカムを最大化することを目的とし、医療現場で即時に活用できるアプリを目指しています。
ーー具体的にはどのようなことをやられているのですか？
塩野さん
自分はWebエンジニアなので、アプリに追従する形でWeb版の開発を行っています。技術的にはフロントエンドはNext.jsを採用し、バックエンドはFirebaseを利用しています。どちらもTypeScriptで実装しているので、バックエンドと同時にフロントエンドも実装することが多いです。最重要機能である検索機能にはAlgoliaを利用し、1ミリ秒でも速く求めている医療情報にたどり着けるように工夫しています。
ーー特に担当されたサービスなどはありますか？
塩野さん
1つ目はEvernoteインポート機能です。
膨大な医学情報をまとめるのにEvernoteを活用しているユーザーが多いので、Evernoteの情報をHOKUTOのノート形式でインポートする機能を提供し、スムーズにHOKUTOへ移行できる土台をつくっています。
ただ、Evernoteのノート情報はとても複雑かつ不規則なXML構造なので、開発に苦労しリリースまでに半年近くの時間がかかりました。
2つ目はニュース配信機能です。
ニュース配信業者が提供するRSSフィード（XML）を取得し、HOKUTOコンテンツとしてアプリのタイムラインに
医療ニュースとして表示しています。こちらもEvernoteと同じくXMLなので、HOKUTO側で扱えるデータ形式にパースして利用しています。ユーザーの皆さまが日々の最新医療情報を手軽にキャッチアップできるような仕組みですね。
3つ目は、サービス全体の根幹となる管理画面の実装を担当しています。
HOKUTOはアプリ版とWeb版があるので、その両者で不整合が起きないように細心の注意を払っています。どうしてもアプリ側もしくはWeb側でしか利用されない情報もあるので、開発するだけでなくドキュメントの整備や運用される方々への周知も入念に行っています。
ーーいままでどのようなキャリアを経てきましたか？
塩野さん
最初は、SESで.NETでWindows系の開発を3年くらいしていました。Windowsデスクトップアプリや、サーバー側のバッチ処理といった、いわゆる基幹システムと呼ばれる部分の改修を行っていました。
その後は機械翻訳に主軸を置く株式会社ロゼッタに入社し、Webエンジニアとして活動していました。前職の.NETの知識も活かして、対企業側の基幹システムとロゼッタの自動翻訳システムの連携を.NETで書くこともありました。ロゼッタにいたときは、社長と馬が合い、子会社設立も一部任されました。
前職では、株式会社あしたのチームに入社し、こちらでもWebサービス開発を担当しました。あしたのクラウドというHRTech領域のWeb管理画面を開発し、人材管理という複雑な仕様とにらめっこしていました。
この後に、現職である医療系スタートアップの株式会社HOKUTOに入社し、Webエンジニアとして働いています。
ーー順調にスキルを身につけていったように見えますが、何か苦労したことなどあったんですか？
塩野さん
2011年くらいから独学でプログラミングを始めたのですが、最初は思いっきり挫折しました。自分はこの仕事に向いていないのでは？と感じるほどに落ち込んでいました。いくつかの企業を転々としていく中で、どうにか役に立ちたいと頑張っていたので、緩やかではありますが少しずつ成長していました。ちゃんと自分の頭の中で理解・実装できるようになるのに、5、6年くらいの時間がかかりましたね。
プログラミングって最終的には、サービスになってユーザーにとって価値になるわけで、このサービスにはこの技術とか、こういう設計が必要だよねという考えを理解するのに時間がかかりました。例えば、Webページを1ページ表示するにしても、目に見えているのはHTMLで、ブラウザではCSSやJavaScriptが利用されていて、裏側ではNginxの上にサーバーアプリケーションが乗っかているとか、そういう全体像が理解できて、自分はいまここを開発している、というイメージを実感できなかったわけです。
このように最初は点と点の知識だったんですが、ここ3、4年で点と点が結ばれて、「あぁこういうことだったのか」と理解できて、やがて線と線が結ばれて面になって、プログラミングが楽しくなってきました。諦めずに頑張って良かったなと思う瞬間でしたね。
ーーいままでのキャリア選択で意識してきたものはありますか？
塩野さん
働くにあたって意識しているポイントは3つですね。「やりがい」「給料」「働き方の柔軟さ」の3つです。やりがいについては、サービスの方向性や将来像が明確になっていて、それを実現するためにどんな技術が使われているかを意識していました。いつかは医療系のサービスに関わりたいと思っていた中で、意識しているポイント全てがマッチしたので株式会社HOKUTOに入社しました。
LAPRASって実際どうなの？
ーーLAPRASはどうやって知り、なぜ登録しましたか？
塩野さん
Twitter広告で知った気がします。
もともと、人材系サービスに興味があって、人を扱う評価は多岐にわたるので、なかなかいい人に巡り合わないという課題を感じていました。ただ技術者に絞ると技術力の数値化はできるとずっと思っていたので、技術者を数値化するサービスに興味がありました。
すでに他の数値化サービスに登録していたのですが、LAPRASが後発で出てきて興味があったので登録しました。GitHubと連携したらリポジトリを見てくれて、数値化されるというボタン一発型が魅力的でした。
ーーLAPRASを使ってみてどうでしたか？
塩野さん
LAPRASに登録してHOKUTOに入社するまでに数年以上空いていたんですが、その間、私のGitHubのリポジトリがいつの間にか人気になっていたのです。転職活動はしていなかったのですが、LAPRASに登録していたらいつの間にかアウトプットが数値化されていて、最終的にはHOKUTOが必要とするスコアになっていました。ここまでやってくれてるのかと感銘を覚えました。
ーーLAPRASの技術力スコアについてどう思いますか？
塩野さん
OPENな情報をスコアリングし可視化することに関しては、LAPRASが最強だと思っています。
ーースコアに信憑性がないという方もいらっしゃるのですがどう思いますか？
塩野さん
これは難しいですね。。
GitHubに絞って話をすると、私の場合は自分で作ったリポジトリを評価されているんですが、コントリビューションは他の方のリポジトリにもコミットできるので、ドキュメントとか文章の「こんにちわ」の「わ」を1文字かえてプルリクを出してマージされたら1コントリビューションになるんですよ。こんな感じで1万スターついてるリポジトリに些細な変更を加えるとスコアが爆上がりしてしまいます。1コントリビューションの格差があって、スターが多くついているリポジトリに簡単な修正をするだけでスコアが上がってしまう。そこだけ見ると確かに信憑性ないよね、という人はいると思います。技術上は大したことはないが、スコアが高いという。ここは伸び代や課題かなとは思います。
ただ、技術力スコアがどういう尺度でスコアリングしているかについてLAPRASは一部公開していますし、スコアリングしている対象もこの人はOSSでこのリポジトリを作っているという一覧も出ているので、中身をちゃんと読めば、こういうリポジトリにしか貢献していないと確認できます。
きちんと中身まで見れば評価の憶測をつけることができるので、僕は優れたスコアリングシステムだと思います。
履歴書のロジックと同じで、有名大学でも学部によってピンからキリまでいます。LAPRASがやっていることは正しくて、どういうリストから計算しているかのエビデンスがしっかりあるので、履歴書のように最低限のフィルターをするのには便利だと思います。
LAPRASでのマッチングについて
ーー今回のマッチングはご自身にとってどのくらい最善なものでしたか？
塩野さん
何も転職活動していないにも関わらず、スコアが計算され、評価されているのには驚きました。LAPRASから知ってもらえてお声がかかる仕組みは素晴らしいですね。世の中の人に自分を知ってもらうことはなかなか難しいのですが、LAPRASはそのハードルを低くし、技術者がより良い企業とマッチングする機会をくれました。今まで自分が利用してきたサービスの中で最良だったと思います。
ーー特に入社して良かったところはありますか？
塩野さん
チームメンバーが優秀なのはもちろんのこと、日頃のコミュニケーションがとても取りやすく、お互いに高めあえるような環境になっているのが心地よく感じています。技術に限らず人としても優秀な方が多いので、日々学ばせてもらうことが多いですね。一番大事にしてるのはミッションとバリューなので技術力が高いだけでなく、ミッションとバリューに共感して行動に起こせる人が集まっています。
あとは、特徴的な働き方として、エンジニアに関しては専門型裁量労働で働く時間が決められていないところですね。チームメンバーと連携してアウトプットを出すことができれば何時から何時まで働いてもいい自由な働き方です。この働き方の条件に引っかかる会社は少なく、前職に入社して1年だったのでよほどのことがないと転職しないと思っていましたがポイントが大きかったです。
ーーLAPRASは「最善な選択肢とのマッチング」を増やそうとしています。エンジニアにとって「最善のマッチング」とは何だと思いますか？
塩野さん
人によって答えが変わるとは思いますが、私なりの考えだと、転職活動における最強の項目はリファラルだと思っています。友達みたいに人柄がわかっているし、魅力的な価値があるからこそリファラルするので。最善の方法はリファラルだと思っていますが、滅多にあることではないので、転職活動は多くの場合必要になると思います。
エンジニアが転職活動する際には、自己応募と、企業から声がかかる2パターンがありますが、企業から声がかかる方が最善と言える可能性が高いと思います。
自分から応募して初見で判断されるのと、企業が選別するため先にフィルタリングをかけ、この人だったらと声がかかるのでは、声がかかってくる方が幸せな状態になれると思います。その次の最善としては、自分から応募して熱意を伝えることになるかなと。その点LAPRASは自分から転職活動するのも応援してくれるが、企業から知ってもらうことにも焦点が当たるサービスだなと思います。
エンジニアに向けてのメッセージ
ーーアウトプットを続けるエンジニアに転職についてなどメッセージがあればお願いします。
塩野さん
正直、こういうサービスはLAPRAS一強だと思っているので、LAPRASを活用したら良いのではと思います。スコアをあげるために努力するとか。
例えば、リポジトリを作り続けたり、アウトプットを頑張ったり、スターがたくさんついているリポジトリにコントリビュートするとか、せっかくLAPRASという良いツールがあるので、大きな波には乗った方がいいと思います。早い者勝ちなので。世界は自分のことを何も知らないけども、LAPRAS上で活動すればエンジニアを探している方が集まって探してくれていて見てもらえるので、まずはLAPRASスコアを上げてフィルタリングを突破して見てもらえるようにすることだと思います。
僕の場合は技術力スコアを上げるのが得意なので、リポジトリに便利な情報をアウトプットし続けますね。他にも方法はたくさんあると思います。
ーー具体的な方法はありますか？
塩野さん
人に知ってもらうには戦略的にしなければいけないという点で、技術力スコアを上げるということに舵を切った場合、私は便利そうなリポジトリを作り、それを英語の記事にしてdev.to（Qiitaの英語版のようなもの）で海外の方々に、こういうリポジトリを作ったよ！ぜひ見てレビューをお願いします！のように紹介します。日本人は奥ゆかしい性格なので、良いリポジトリであっても最初の1スターはなかなかつきません。対して、海外の方は良いと思ったリポジトリには簡単にスターをつけてくれるんです。今後の活動に期待してスターをつけてくれます。
とはいえ、海外の方でも「0スターのリポジトリにスターをつけること」と「100スターのリポジトリにスターをつけること」では、圧倒的に後者の方が起きやすいです。やはり人はみんながいいねと言ってるものにいいねをつけたいんですよね。なのでまずは自分で自分のリポジトリにスターをつけたり、友達に紹介してスターをつけてもらったりします。だいたい7、8個スターがついたあとに記事やブログなどで熱意を伝えたりすると、1、2個スターが増えたりします。
Twitterのフォロワーが多い人などはスターがつきやすいですが、名の知れてない人にスターつけるのは障壁が高いので海外への発信などで戦略的にスターを増やして、LAPRASを開いてクローリングしてもらえばいいと思います。ポケモンの経験値、努力値みたいな感じですね。せっかくのアウトプットなのでスコアリングしてもらった方が得だと思います。
ーーありがとうございました！
取材・執筆/永井亮
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