──今までの職歴を教えてください。

前職はSESとして、主にデータ分析やAI機械学習に関わる基盤構築をメインに、多岐にわたるプロジェクトに参画しました。特に、生成AIが出始めた時期においては、その活用を促進するための基盤作成や環境作りに多く携わりました。社内での受注業務か顧客先での常駐かは、案件によりさまざまでした。

会社が請け負うプロジェクトに加わる中、自分のキャリアと離れた分野の案件に携わることもありました。そのような背景から、このまま仕事を続けていくうえで、自分が進みたいキャリアパスを歩めるのかという不安を抱えていました。

また、近年における生成AIの台頭もあり、SESで外部から受託する流れから、内製化の流れが業界に広まってきました。さらに、前職は中小企業であったため、受注できる案件が減少傾向にあるという状況にも直面していました。

このような自身のキャリアに対する方向性の違いだけでなく、SES業界の将来的な先細りへの危機感を感じ、転職を決意しました。

──どのような転職軸を設定していましたか？

転職軸は、3つありました。ひとつめは、業務内容が自分のキャリアアップにつながり、興味のある分野であることです。ふたつめは、チームの雰囲気が良好なこと。最後は、給与水準が前職よりも下がらないことです。

データサイエンティストとして求められる能力をバランスよく伸ばし、特にビジネススキルでもある顧客折衝のスキルを高めたいと考えていました。SESの仕事を通して開発のスキルは身に付いていきますが、ビジネススキルを高めにくいと感じていたためです。

──入社を決意した理由を教えてください。

ありがたいことに内定を複数いただき、いずれの企業も3つの転職軸を満たしていたので、どこに入社するか迷いました。その中でもブックリスタに入社する決め手となったことは、人柄です。実際にハードワークであっても、チームメンバーの人柄がよければ頑張れるとも思いました。

ブックリスタのカジュアル面談では、採用するための取り繕った会話はほとんどありません。さらに自分のことについてさまざまな角度から質問していただき、入社後の業務内容や今後のキャリアを相談ベースで提示していただきました。

カジュアル面談やその後の面接を通して、ブックリスタであれば、私のキャリアとやりたいことの希望に寄り添い、いきいきと働けると実感しました。入社する前から、ポジションと業務内容のイメージが湧いたため、働く姿が想像できたことも大きかったです。

──他に入社を決意した要因はありますか？

転職活動では、レコメンド機能の開発に携われる企業を探していました。ブックリスタの面接では、そのレコメンドの開発が行われていること、大きなサービスをチーム一丸で進めていることのお話を伺い、強く惹かれました。

加えて、さまざまな挑戦ができる環境であり、分析から実装まで一貫して関われる点に魅力を感じ、内定を承諾いたしました。

──入社後のギャップはありましたか？

面接で聞いていた以上に、幅広い分野の業務に携われていることがいい意味でギャップですね。自分が関わる業務範囲が広がり、求人票に記載されていた以上の多岐にわたる分野の仕事に挑戦できています。

複数のサービスを展開していることもあり、システムに必要なAWSやGCPといったさまざまなクラウドサービスを比較検討し、実際に利用できていることも魅力だと感じています。

また、面接で想像していたよりも、ブックリスタは新しい技術を入れるハードルが低く、多様なチャレンジができることも、プラスの意味でギャップでした。

大企業の場合、新しい技術やルールを導入するために、申請書を提出し、1～2週間後に導入NGの連絡を受けるケースも少なくありません。ですが、ブックリスタは社内間で申請システムが簡略化されており、新しい技術をスムーズに導入しやすいと感じています。

──現在の業務内容を教えてください。

現在はソリューション開発部のレコメンドチームに所属しています。主な業務内容は2つあり、ひとつは、レコメンド開発の中身を内製に置き換えて、費用を浮かせる取り組みです。もうひとつは、新たなレコメンドサービスの導入を進めています。

私が担当している顧客満足度の向上を目的とした顧客全般のレコメンドにおいては、機能の実装をした際に、機能を利用した・利用しなかったユーザーのデータを比較分析しています。この分析結果を通じて、購入金額や読書量、使用頻度がアップしていれば、レコメンドを入れた価値があったと判断しています。

──レコメンドを作成するにあたって、大切にされていることはありますか？

大切にしていることは、実装に関してチームメンバーに相談し、最適な方法をともに検討することです。専門知識が豊富なメンバーに相談してから実行することで、ミスの予防につながると考えています。レコメンドチームは、開発経験が長いメンバーが多く在籍しており、信頼できる方々が揃っています。

さらに、実装の前後に検証を行い、レコメンドの改善点を調べて次回の実装に活かすようにしています。レコメンドは、ユーザーの目に触れる前に、自分のPCで事前検証を行いますが、実際にリリースしてみると、検証時と比べて期待する効果が得られないケースも少なくありません。最終的にはユーザーに使っていただかないと効果は分からないため、実装前後の効果検証は欠かせない工程です。

──最後に、ブックリスタにはどのような人が向いていると思いますか？

ブックリスタには、さまざまな技術に興味を持っている方が向いていると思います。ひとつの業務に留まらず、幅広い分野に触れつつ業務を進められるので、新しいことを柔軟に定義できるような人であれば、ストレスなく楽しめると思います。

新しい技術の導入判断は現場に任せていただいており、自ら提案する機会も豊富です。メンバーに対して積極的にアイデアを提案することを楽しめる方は、マッチしているのではないでしょうか。

──三田さん、ありがとうございました！