2024.12.24
「経営陣が見たい数字」が見えない状況からの脱却法 経営課題を解決に導く、オファリングサービスの特長
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江草陽太
大阪府生まれ。ネットワーク、データベース、情報セキュリティのスペシャリスト。洛星中学・高校のロボット研究部創立メンバー。ロボカップジュニアジャパンなどのロボコンに出場。その後、大阪大学工学部電気電子情報工学科に進学。NHK大学ロボコンに出場。学生時代より個人事業としてシステム開発を行う。2014年10月、新卒採用によりさくらインターネットに入社。「さくらのVPS」等のバックエンド開発を担当。IoTプラットフォーム「sakura.io」の開発責任者を担当し、サービス設計と開発を行う。
2016年7月、執行役員に就任。現在は、さくらインターネット全体の技術統括とコーポレートIT、情報セキュリティを担当。宅急便をSlackから発送できるサービスを開始するなど、コーポレートITに関わるDXのサービス化も行っている。
どの分野においても最低限のコミュニケーションを取るための理解ができるというポイントが1つ。たぶんそれによるところだと思うんですが、課題解決においてわりとシンプルかつ適切な設計ができるほうだなと思っているので、問題の簡単化をする能力やスキルがあること。すごく難しいことを言われても「これとこれをこうしたらいいじゃん」「あ、そうですね」で終わるみたいなことですね。そういうところが得意なこと。
あともう1つ、プログラムを書かなあかんくなった場合の実装速度が速いことですかね。常にそのスピードで実装できるわけではないんですけど、「やらなあかんな、もうやるか」という気持ちになったらかなり短期間で実装できるので、そういったところが自分の強みかなとは思いますね。
どうやったら身に付くんでしょうね。基礎力だとは思うんですよね。例えばプログラミングをしたり、なんかのツールを使ったりする時も、そのツールあるいはその言語、そのライブラリが、中身で何をやっているのかということまでを理解していれば、適切な選択ができるし、それを理解する過程でいろいろな設計パターンも入る。
ブラックボックスの状態でいろいろなものを使っていると、結局ブラックボックス以上に細かく分解できない。やはり基本的なことをしっかりと理解しておくということかなと思いますね。
例えばコンピューターサイエンスの分野だと、電子回路や論理回路の設計の仕方を大学で習うんですよね。デジタル論理回路みたいなところや、場合によっては半導体の構造だったり。
それがAIの、なんでパフォーマンスが出るのか・出ないのかにもかなり密接に紐づいています。今は、確かに言っているとおりな技術と、眉唾物の技術がけっこう乱立して流行っているので、そういった基礎的な知識をきちんと身に付けているというのはあるかなと思いますね。
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