こんにちは、広報のおだんみつです。Gunosyではさまざまな職種を絶賛募集中ですが、今回はじめて「テックリード（Tech Lead）」の採用をすることになりました！
テックリードがどういう仕事なのかは、有名な記事がありますのでそちらをご覧いただき、今回はGunosyが考えるテックリードなエンジニア像とは何か？Gunosyで活躍する2人のエンジニアに聞いてきました。
全員で考えて全員で開発するチーム
ー テックリードを募集しているニュースパス開発部を代表して、まずはお二人の自己紹介からお願いします。
大曽根：データ分析部マネージャーの大曽根です。ニュースパスが出たときから分析と記事配信アルゴリズムのロジックを担当しています。アプリの施策の良し悪しを測るために必要な目標数値の設定や、モニタリングを行うのが仕事です。
ニュースパスの分析業務では、予算や売上などの目標を達成しているのか・していないのか。していないのであればその原因は何なのか、データや数値にブレイクダウンして、つねに可視化できるようにしています。
他にはUIの改修や記事の出し分けを行い、アクティブユーザー率を改善するための施策提案や開発をすることもあります。
小出：プロジェクトマネージャーの小出です。私はデザインやQA、インフラなど関連チームと調整したり、サーバサイドとクライアントの間で仕様を決めるところに参加したりと、開発を進める上で必要な調整のパイプ役を担っています。
Gunosyではスクラムの手法を取り入れているので、2週間ごとのSprintに分けてスケジュールやTodoを管理しています。ニュースパスの開発に携わっているのは全体で14人くらい。KDDIと共同で提供しているアプリなので、KDDIの方ともやり取りしますし、ウェザーニューズとの連携のように他の企業の方と連携する機会も増えてきています。
あとは手が足りないところがあれば開発もします。そもそも、Gunosyのプロダクト開発に非エンジニアの人は少ないんですね。一般的にいう「ディレクター職」は存在しなくて、全員で考えて全員で開発するスタイルでやっています。
「エンドユーザーとデータサイエンス、双方の気持ちがわかる」ニュースパス開発のテックリードに求められるスキルとは
ー テックリードを募集している理由は？
小出：ニュースパスのロジックをもっと洗練されたものにしていきたいからです。ユーザー規模が大きくなってきたということは、扱うデータの量も増えてきたということ。今までなかったデータを使って新しい施策にトライしていける環境が整ってきました。例えば、最近ではニュースは鮮度が重要なので、ストリーミングデータの活用に注力しています。
一方で、サービスの成長を維持したまま、テクノロジーとして高度なことをやっていこうとすると色んな課題にぶつかります。新しいことにチャレンジできる土壌が整ったけど、それを実現するためのパワーが足りていません。
大曽根：ニュースパスは去年の6月に出たばかりのまだまだ若いプロダクトで、最初のうちはユーザーの母数も少なくて記事配信アルゴリズムもグノシーと同じでした。最近ではユーザー層も変わってきたおかげで、グノシーとはちがったニュースパスの個性が出てきました。より高度な知識や経験で引っ張っていけるテックリードがいると、さらにプロダクトが成長して、もっとたくさんのユーザーに貢献できるようになります。
ー テックリードの仕事はさまざまな解釈がありますよね。
大曽根：われわれのプロダクトの場合、ユーザーとデータの距離が近いので両方の気持ちを理解していないと良い改善はできません。エンドユーザーの気持ちとバックエンドの知識、両方がないと厳しいでしょうね。
小出：テクノロジーを使ってユーザーに最適な情報を届けるをミッションにしているので、技術をエンドユーザーが使って嬉しい形に落としこんでいく必要があるんです。
「開発はセグメント型からオンリーワン型への移行期」プロダクトの方向性とパーソナライズへの原点回帰
ー ニュースパスの開発の現状を教えてください。プロダクトの方針としてパーソナライズを目指しているということですが、具体的にどんなことができるようになるんでしょうか？
小出：カテゴリや性別・年齢といったセグメント型でも、興味・関心は充分にカバーできるんですが、一部のユーザーはそのセグメントから漏れてしまうんですね。「自分の求めているものはこれじゃないんだけどな」と感じるユーザーがどこかに生まれてしまう。私たちは “すべての人に” 情報を届けたいので、その一部を見過ごすことはできません。
ー パーソナライズを目指しているなかで、現状はどれくらい？
小出：セグメント型から一人ひとりのユーザーに対してセグメントできるようになるための移行期です。事前に計算して作っておくモデルから、オンラインで直近のユーザーの行動を短い時間でリアルタイムに計算してサービスに反映していくような仕組みにしたいと考えています。旧型が「セグメント型」なのに対して、あえて名前をつけるとすれば新型は「オンリーワン型」でしょうか。
ー なるほど。今やろうとしているパーソナライズは「セグメント型」だと実現が難しいので考え方を変えて「オンリーワン型」になる必要があるということですね。
小出：グノシーの歴史を紐解くと、以前やっていた「マイニュース」機能はユーザーひとり一人に対して記事リストを作っていたんです。それはユーザーに興味・関心に寄り添う形で作れてはいたけれども、それをスケールさせていこうとしたときにグノシーの規模でやろうとすると成長を止めてしまう可能性があったので実現が厳しかったんです。1分に1回、来るかもわからないユーザーにそのセグメントを用意しておくのは非効率なので。
ー 既存のセグメント型でパーソナライズの実現が難しいのはなぜですか？
大曽根：例えば、性別（男女）で分けるとしたら2パターン用意すればいいじゃないですか。それをさらに年代で分けると、10〜50代で5パターン。この時点で2パターン×5パターンなので10パターンになります。
そこからさらに、都道府県別を足すとさらに×47パターン……という流れができます。今までは、各セグメントごとにパターンの種類をあらかじめ用意して、ユーザーをそれらに振り分ければよかったんですが、データが増えてきたことでそれも難しくなってきたので、最終的にはユーザーごとに作ったほうが良いのではないかと。
ー 2×5×47 になると、どうしてダメなんですか？
大曽根：レコード数がハンパなくなる。既存のデータベースの仕組みで保存しようとした場合、1分毎に2個や10個作るならまだわかるんですが、1分毎に470個作るとなると、さて1個を何秒で作ればいいんだ？という話になるわけですね。（笑）
その解決策として、ユーザーがアクセスするごとにリアルタイムで作る仕組み構築に踏み切ることになったんです。技術的にできなかったわけではありませんが、人が増えたからできるようになりつつあるんだと思います。
Gunosyエンジニアは「技術だけが好きでもダメ。ユーザーのために何ができるかを最初に考える」
ー テックリードの定義をもう少し具体的にしたいんですが、Gunosyにおけるテックリードに求められるのはどんなスキルですか？
大曽根：コードが書ける。コンピューターサイエンスに対する理解がある。
小出：さらにプロダクト愛があって、課題をコードで解決する。あとは、大規模トラフィックをさばくようなアーキテクチャに強い。
ー かなりハードルが高いように感じますが・・・？
小出：プロダクト愛以外は基本的に同じようなこと言っているような気がします。（笑）極端な話ですが、技術力とプロダクト愛どっちを取るかと言われたら、プロダクトを好きでいてくれたほうが良いです。プロダクト愛がある人のほうが、課題に対して足りない技術要素があったとしても勉強すれば解決できますから。
大曽根：Gunosyの企業風土からしても、プロダクト愛を持っているかどうかが一番大切ですね。技術だけが好きなのはダメで、ユーザーのために何ができるかを最初に考えるべきだと思います。
意思決定をつかさどる鉄の掟「数字は神より正しい」
大曽根：Gunosyは分析による改善に強みがある開発チームなので、プロダクトを改善して良いものにする経験をたくさん積めます。あとは「数字は神より正しい」という、数値に基づいた意思決定をする掟があるのでファクトベースさえあれば誰でも意見を通せる環境があるのは良いところでしょうね。
小出：技術選定は柔軟ですが、その技術を使うことでユーザーにメリットがあるから選ぶという判断基準を大切にしています。新しい技術だから使うというのでは、自己満足で終わってしまうので。
新しい技術を使うとしても、その技術の新しさによってユーザーへのレスポンスが早くなって滞在時間が改善しましたとか、技術を導入したら改善サイクルが早くなって新しい機能をユーザーに早く届けられるようになりましたとか、どんなときもユーザー視点で技術を使うことのほうが大事だと思います。
ー では最後に、テックリード募集に向けた意気込みとメッセージをお願いします！
小出：データ分析部があるプロダクトの会社って、開発をする人とデータ分析をする人で対立しがちだと思うんですが、Gunosyはコードが共通言語。データ分析チームもコード書きますし、サーバサイドチームもプロダクションに耐えうるようなコードになっているか意識します。テックリードにはそういう領域での活躍も期待しています！
大曽根：たくさんのユーザーに自分の技術で貢献できるところが魅力的な開発環境だと思うので、より良いものを提供するためにいっしょに改善していきましょう！