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株式会社 schooのインタビュー

株式会社 schoo

インターネット学習で人類を変革する

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2012年早稲田大学創造理工学部卒業後、
グリー株式会社にエンジニアとして入社。
非ゲーム領域の新規機能開発、既存サービスのシステム移管と
再構築などを担当。
2014年より株式会社スクーに入社。エンジニアとして全文検索
機能や非同期パイプライン処理などを開発。
スクラムマスターとして開発チームのスクラム体制を構築・運営
した後、法人営業に従事。
その後、本事業を立ち上げ、代表取締役社長に就任。

自分らしさを解析して、誰もが個性を活かせる社会をつくる

■Schoo@meとは?
Schoo@meは2017年4月にSchooの100%子会社としてスタートしました。

適性分析事業として、現在はプロダクトの研究開発を進めています。
適性分析事業は、生体信号などの客観データとアンケートなどの主観データをモニタリングして
統合解析することで、偏差値やIQというようなこれまで測定されている認知能力ではなく、
好奇心やレジリエンスなど「人間性」の部分で語られるような、
非認知能力を可視化することを目指しています。

スタート当初、人の適性を見出すためのアプローチとして、ウェアラブルデバイスを用いて
日々のモニタリングを行い、蓄積された生体信号を統合分析をしようと思っていました。
その後、様々な企業や大学の研究室とお話させていただき、2017年夏に千葉大の津村研究室との
共同研究で市販のWebカメラ等から取得できる顔動画データから脈波をリアルタイムに検出
できる技術の研究開発がスタートしました。

現在は、その技術を広く社会に提供するためのインターフェースとしての
プロダクト開発を進めています。

エンジニアになろうとは思っていなかった

■自分の何を磨くか
もともと僕はエンジニアになろうと思ってはいませんでした。
大学は理系でプログラミングもしていたものの苦手で、
新卒では総合職としてIT系のメガベンチャーの内定をもらっていました。

エンジニアとなるきっかけは複数社でのインターンを通して非常に優秀な方々と出会う中で
「中長期的に追い求めていく自分独自の価値とは何か」ということをあらためて考え、
ビジネス課題とエンジニアリングをつなげる役割を目指し、
同じ会社をエンジニアとして再度エントリーして内定をいただきました。

■Schooとの出会い
新卒で入社した会社では当時主力はゲーム事業でしたが、 僕は非ゲーム領域を担当していました。
当時展開していたSNSの機能改善やNEWSサービス等の
サーバーサイドエンジニアとして仕事をしていました。

Schooとの出会いは、新卒同期が参加している飲み会にきていた代表の森と話したことです。
「学び」の領域は社会的意義が高く、やりがいを強く感じ、入社を決めました。

■社内プロジェクトから事業へ
当時のSchooはまだ10人ほどで、エンジニアとして入社したものの、
サービスのあらゆることに関わりました。
サービス体験の部分もメンバーと一緒に考えながら、ひとつずつ落とし込んでいきました。
開発した機能のひとつひとつがユーザーに届いていることが実感できましたし、
サービスがグロースするタイミングのワクワクした感じもありました。

適性分析は学びのパーソナライズの観点で個人的にも興味があり、いつか挑戦したいと考えていました。
2015年にNetflixが日本でローンチされ動画のレコメンド機能も注目されており、
Schooでもユーザーの学習データからどのように「オススメ」をし、
更に学習体験を積んでもらうかを 社内のプロジェクトとして機械学習など
データサイエンスの領域も含めて進めていました。

その取組が、適性分析にも近かったことから、森に適性分析事業に挑戦したいことを話し、
事業化に向け準備がスタートしました。

■法人事業セールス
ただ当時僕は「開発」の経験はあったものの「事業」を立ち上げ推進するという
経験はなかったため、 2015年に立ち上がったばかりの法人事業でセールスを行いました。
立ち上げ期の事業の最前線での仕事は、自社のビジョン・プロダクトとお客様のニーズを
つなぐという、事業を立ち上げるうえで重要な経験ができました。
そして2017年4月にSchoo@meとして事業がスタートしました。

自分らしく生きられる世の中をつくる

■非認知能力を可視化する
事業をスタートしてから1年半ほど経ちますが、ようやく最初のフェーズを越えることができました。

第1フェーズは、「生体信号の収集方法を確立すること」だったのですが、
既存の方法ではデータ解析の際の質と量を担保できないため独自の方法を開発する必要がありました。
幸運なことに千葉大の津村先生をはじめ沢山の方に出会うことでき、顔動画から脈波を検出するという
方法が実用化できました。

現在は第2フェーズは「実証研究による意味付け」で、
そこで収集したデータを解析して意味付けを行うことで 脳内状態の可視化を目指しています。

そこから先の第3フェーズとして「非認知能力の可視化」を行います。

■人間らしさ
なぜ非認知能力の可視化に取り組んでいるかというと、それが「人間らしさ」につながるからです。
もっといえば、「機械では代替できない、その人らしさ」です。
この指標ができることで、既存の偏差値や過去の経験年数などの情報だけでなく、
その人の本当の「個」の部分を見ることができます。

SchooのVISIONは「インターネット学習で人類を変革する」というものです。
現在はインターネット上で学習動画を提供していますが、
その先には、「自分に向いていることを知り、最適に学び、人生を変えていく」
仕組みを世の中の当たり前にしたいと考えています。これを実現していくにあたり、学習ログ・サイト内行動のログだけでなく、
今、行っているモニタリングを用いた適性分析による非認知能力の可視化も欠かせないと考えています。

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