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[インタビュー] Apache Mahout & Spark ではじめる機械学習トレーニングコース受講者 ㈱NTTデータ鄭様、㈱ヒューメインシステム寺田様

2017年11月にApache Mahout & Spark ではじめる機械学習トレーニングコースを受講されました、株式会社NTTデータの鄭さんと株式会社ヒューメインシステムの寺田さんに受講後インタビューに応じて頂きましたのでご紹介します。

はじめに

本日のインタビュアーは、最近オフィス拡張の必要性から社員の働く環境について考える機会が増えた弊社代表関口。トレーニングコース受講の感想をおうかがいすべきところ、インタビュー内容は少々脱線気味となりました(笑)。NTTデータの鄭さんと、同じチームでその協力会社というお立場のヒューメインシステムの寺田さんともども、NTTデータにおける働く環境についてお話をうかがいいました。

NTTデータのフレキシブルな勤務体系

ロンウイット関口:「先ほどお昼休みに鄭さん、寺田さんのお話をうかがいましたが、鄭さんのチームの勤務体系がユニークで興味深かったです。NTTデータさんの中で、鄭さんのチームはどのような特徴があるのでしょうか。」
NTTデータ鄭:「私の所属するチームのメンバーは、NTTデータの他部署と同じくSEですが、特徴的な部分としては、中小規模のプロジェクトを短期間でたくさん回していくというところがあり、ITコンサル的な要素が入ってくる点でしょうか。」
関口:「ITコンサルティング的側面があるというのは弊社と似ています。そこで、NTTデータさんにおける働く環境について、もう少しお話を聞かせていただけますでしょうか。といいますのも、最近弊社ではオフィス拡張で引っ越しを考えているのですが、社員が東京〜横浜間で東と西に別れて住居があるので、なかなかよい場所がありません。そこで働く時間をもっと柔軟にしたり、いっそうオフィスなしにしたらどうなんだろうか、などと考えています。」
:「NTTデータでは全社でいわゆる「テレワーク」での勤務が認められています。私の所属部署はコンサルティング業務がメインです。そのため、システム開発に代表される「チームプレー」的な働き方よりもむしろ少人数での「個人プレー」に近いところがあるので、「テレワーク」の制度が他部署よりも活用されています。業務のアウトプットの効率を考えて作業場所を選んでいます。」
関口:「そうすると、あまり会社(豊洲)に出社しないで家で仕事をすることが多いのでしょうか。」
:「いいえ、2/3くらいはオフィスで仕事をしています。1/3は社外ですが、そのほとんどはお客様先です。家で仕事をするのは、朝子供の面倒を見たり、満員電車を避けて少し出社を遅らせつつその間メールをチェックしたり、などです。また、仕事ができないほどではないが少し体調が優れなかったりするようなときは、会社に連絡を入れて家で仕事をする、ということもあります。」
関口:「それは技術者にとってはとても働きやすそうですね。そうすると、協力会社であるヒューメインシステムの寺田さんも、鄭さんが会社にいなくて困る、といったことはないわけですね。」
ヒューメインシステム寺田:「はい、ほとんどないですね。鄭さんとはコミュニケーションをうまくとりながら業務が進められています。」
:「私も、一日の中で寺田さんと一緒にいられるコアタイムを作るように意識しています。物理的に同じ場所にいて顔を合わせるというのはやはり重要です。」

テレワークを支える環境

関口:「「テレワーク」勤務が認められているのに、自然とオフィスで仕事をすることが多くなるというのは興味深いですね。弊社のコンサルタントも基本的に各担当顧客については「個人プレー」で仕事をしますが、オフィスに来て互いに顔を合わせるのは重要だと私も考えています。技術の進展のスピードが速い中、互いに情報交換できる環境が必要だというのがひとつ。また、リモートで作業している人の作業進捗がよくつかめないという不安もあります。人手不足の中、弊社でもフリーランスの方に作業をお願いすることがあるのですが、自宅で作業をされていて1〜2週間後に会うと、期待と違うものができていたり、問題を抱えて一人で悩んでいたりと、ふたを開けてびっくりということが過去にはありました。 」
:「NTTデータでは課題管理/タスク管理がWebのシステムでできるようになっています。コンサルタントの評価はコンサルティング業務の結果、たとえば納品したものがきちんと動いているか、といったことで評価されます。上司への進捗報告もシステムを通じて行われ、上司も各コンサルタントの進捗をよく把握しています。チーム内(15名)のミーティングも誰かしら社外にいるので、基本的にヘッドセットをつけてのオンラインミーティングとなります。 」
関口:「「テレワーク」の制度はただ「導入しよう!」というだけではだめで、それなりの使いやすい環境が必要だということですね。」

トレーニングの感想

関口:「ところで、本題の話を危うく忘れるところでした。今回トレーニングコースを受講してみていかがでしたでしょうか。」
:「数式が多くて大変でしたが、機械学習の原理を専門用語なども含めて理解できるようになりました。Mahout/Sparkの使い方をもう少し知りたかったのと、応用例があるともっとよいと思いました。」
関口:「はい、確かにそうですね。全体の構成としては、各種機械学習アルゴリズムを説明したあと、Mahout/Sparkを使ってあらかじめ用意した演習問題を解いていただく内容になっています。クラスタリングのところで、クラスタリングを画像処理に応用する例ご紹介しました。そこでは表面的な説明ではなく、具体的なツールを用いながら、ツールの中の動作原理まで解説しましたが、時間的な制約もあり、すべての機械学習アルゴリズムについて応用例を入れるまではできていません。」
寺田:「私は人工知能や機械学習に興味があり、今回受講して、基礎から知ることができてためになりました。機械学習のアルゴリズムやモデルの違いが理解できてよかったです。」
関口:「ご満足いただけたようでよかったです。本日はトレーニング終了後でお疲れのところ、お話しをお聞かせいただきありがとうございました。」



左:株式会社NTTデータ鄭さん、右:株式会社ヒューメインシステム寺田さん


トレーニングコース

ロンウイットのトレーニングは、Lucene/Solrの経験豊富なコミッターの
監修のもと開発されたハンズオン(実習)形式のコースです。

セミナー

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