オプティマインドに入社したエンジニアの「これまで」と「これから」
こんにちは、オプティマインドのエンジニアの柏原です。
普段の業務ではデータの解析や保守運用するための仕組みの構築を中心に、テレマティクスデータや地図データを通じたお客様の課題解決に日々取り組んでいます。
私は、2020年の9月に新卒から6年間お世話になった会社を辞め、オプティマインドに入社しました。転職に至った経緯や、当時考えていたことは以前Wantedlyにて記事を発信させていただきましたので、もしご興味あれば参照していただけると嬉しいです。
この記事では、
・私が入社してからこれまでの一年間で学んだこと
・これから目指していきたいと考えていること
を書きたいと思います。
【これまで】開発のジレンマとそこから学んだこと
私がこの一年で様々な分析開発業務を通して、意識してきたことの一つが「あるお客様に特化させすぎることを避け、広く価値提供できる技術形態を目指す。」という考え方でした。リソースは有限です。その中で、特定のお客様に特化しすぎたものを開発してしまうと、その後の運用保守や将来の新規ニーズに応えることが困難になります。結果として、お客様への価値提供に繋げることができない。そういった問題意識を常日頃から感じていました。
しかし、一口に配送という業態とはいえお客様ごとに細かなオペレーションルールや配送先の形態が異なります。そのため、特殊な仮定を置かなければロジックが成立しない状況が少なからず存在することに気付きました。
例えば、配送にかかる作業時間を解析する場合、お客様の配送先が
・個宅なのか
・集合住宅なのか
によって作業時間＝停車時間として良いかどうかが変わります。後者では一度の停車で複数の配送先への作業を行うケースが多々あるためです。
その他にも、
・専用の駐車場の有無
・配送先が固定/変動
などのようにお客様ごとに非常に多様な違いが存在し、その最大公約数を目指すと中途半端なものになってしまうような状況に何度も直面しました。
今振り返れば、「広くお客様に価値を提供したい、しかし真に価値を届けるためにはある程度特化した仮定を置かざるを得ない場合がある。」というジレンマに悩まされ続けた一年だったように感じます。
私の中で、この経験から得られた教訓があります。それは、「ある程度個別のお客様に特化していく必要はあるものの、アドホックな検証に依存しすぎるとリソース的に回りきらずリードタイムも長大化してしまう。そこで仮説検証を高速に回していくためには特化すること自体を容易化するための技術開発に注力すべきなのではないか」ということです。
より具体的には、データを活用した組織横断的な開発を加速するためのデータフローの整備が重要だと考えています。
【これから】データフローの整備と開発速度の加速
オプティマインド社内には大量かつ多様なデータが存在しているが、その活用が容易な体制になっていないという問題があります。例えば、テレマティクスデータを取得してきたい場合などには専用のDatabricksクラスタを都度立ち上げてBlobストレージに書き込んだものを取得してくる必要があります。そのため、それを管理しているチームのメンバーにしかデータ取得が難しく、そもそもクエリ自体に時間がかかるため本質的な解析やロジック検証の時間が削られてしまいます。このような状況では、いくら組織構造を変化させようともデータ活用をした開発を加速させることは非常に困難なままです。
また、テレマティクスデータ以外にもオプティマインド社内では、地図ネットワークデータやお客様の配送計画のデータなども存在しています。それらをどういった形で取り回していけば、スキーマの進化やビジネス要求の変化などに柔軟に対応できる体制を構築でき、社内の開発を加速できるのかという課題が目下取り組むべき優先事項だと考えています。
実際にこの課題を解決するために、現在私の所属するデータ基盤チームではデータフロー整備のための開発を計画しています。その足掛かりとして、テレマティクスデータ基盤のリプレース・拡張計画に関する議論が既に始まっており、データの規模感的にもかなりチャレンジングな内容です。データ基盤チームではそんな開発に興奮し共に考え議論でき、作りあげていける仲間を絶賛募集しています。
最後に
ここまで読んでいただきありがとうございました。
繰り返しになりますが、
株式会社オプティマインドでは一緒に働く仲間を大募集中です。
カジュアル面談も大歓迎ですので、気軽にお声がけください。
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