私たちが行う一つ一つの分析や施策を、より子どもたちの可能性を広げることに繋げていきたい[社員インタビュー vol.13：白瀧 豪さん]

みなさま、こんにちは！

Classiでは四半期に一回、社内報【times-Classi】を発行しています。

【times-Classi】では、さまざまな社員インタビューを通して、仕事への向き合い方やチームで働く際のtipsをシェアしています。

これまでは社内公開のみでしたが、みなさんにぜひメンバーの仕事への想いやカルチャーについて知っていただきたく、一部インタビューを公開いたします。

第13弾は、プロダクト本部/プラットフォーム部・白瀧 豪さんのインタビューです。

ー これまでのご経歴を教えてください。

　数学の先生を志し、立命館大学理工学部に在学していました。ですが、教員の職務について理解が深まる中で、本当に自分の強みが活かせるかを疑問に感じて別の道を考えるようになり、そのとき出会ったデータサイエンスに興味をもって、滋賀大学大学院のデータサイエンス研究科に進学しています。その後、教育現場が抱える課題をデータの力で解決したいと考え、挑戦できる場所としてClassiを見つけました。教育業界で働くという最初の夢と、データサイエンスという新たな道が交差する点で、Classiは私にとって理想的な環境だと感じました。

ー 現在のお仕事について教えてください。

　高校領域を主としてサービス展開しているClassiにおける、学習PMF(※1)領域の開発グループに所属し、データサイエンティストとデータエンジニアの双方の役割を担っています。
　データサイエンティストとしては、データを元にユーザーの利用状況から課題のインパクトを測定し、施策をリリースした後にの効果検証を行っています。
　一方、データエンジニアとしては、データ基盤の運用やデータを扱いやすい形に整理することで分析環境の改善をしたり、新規ログデータ連携などに取り組んでいます。
　スモールステップではありますが、サービスの改善を図っていくことで子どもたちの可能性を解き放つことに繋がる重要な仕事だと考えています。

(※1) Product Market Fit（プロダクトマーケットフィット）

ー これまで一番成果を感じられたことはなんですか。

　去年の9月に学校訪問した時の経験です。その頃、模試結果から中単元ごとのGTZ(※2)を算出し、それに応じた問題を出すという学習トレーニングの自主学習機能(※3)に繋がる機能の開発を行っており、私はGTZを算出するロジックの設計とプロトタイプの作成を担当していました。
　学校へ訪問し、生徒たちがプロトタイプを使う様子や直接フィードバックを得た中で、改善点を把握するだけでなく、私たちが提供するサービスの実用性と有効性を確認できたことは嬉しかったです。学校現場での活用イメージが沸いたことが、それ以降の仕事のモチベーションに繋がっています。

(※2) ベネッセ社のアセスメント（進研模試やスタディサポート等）で用いられている学力指標
(※3) 生徒の自律性とAIによる個別最適な学びを両立する「学習トレーニング」機能を6月にリリース

ー 大変だったこと、苦労したことを教えてください。

　先日お披露目した開発者ブログ(※4)の執筆作業です。元々文章を書くこと自体が得意ではなく、特に技術的な内容について論理的に構成し、伝わりやすく書き上げることは初めての経験で苦労しました。このブログを書き上げたことで、プロジェクト全体への理解が深まり、とても貴重な機会だったと思います。

(※4) AWS GlueからAWS Batchにしたことで費用を75%削減した

ー 未来の展望について教えてください。

　まず、私たちが行う一つ一つの分析や施策を、より子どもたちの可能性を広げることに繋げていきたいです。長期的には、学習履歴から子どもたちの学力の伸びを推定したり、そのために必要なフィードバックを行えるようになると、ミッション達成に近づくことができるのではないかと考えています。
　エンジニアキャリアラダーの中でいうと、マネジメントキャリアを歩めたらいいなと考えています。人と話すことが得意だと自負しているので、ビジネス側とスペシャリスト側の間に立って、コミュニケーションの橋渡しができるような人間になりたいです。

社員インタビュー第13弾は、以上となります。
今後も定期的に発信していきますので、ぜひチェックしてみてください！