「こうなったらいいな」を生成AIで。組織、そして人のために思いつくことは全部やりたい 

2024/01/18

SHIFTの金融サービス部には、事業や組織づくりについて「こうしたらいいのではないか」とアイデアを思いついたらすぐに実行している人物がいます。それが本記事の主人公、K.J.です。 

 大手ITベンダーから飛び出し、SHIFTに入社した彼の立ちまわり方から、同部の雰囲気が垣間見えました。マネージャーとしての役割も担うK.J.は、メンバー育成に対しても熱い想いをもっているようです。 

  • サービス&テクノロジー本部 金融サービス部 銀行サービス1グループ K.J.

    新卒で大手ITベンダーに入社。主に金融機関を担当しメインフレームのSEや構築、お客様の技術サポート、SWパラメータ設計、DBの物理設計、海外の製品開発評議会への参画最新技術を用いた業務改善など幅広く経験。2021年9月、分社化によりグループ企業。担当していた大規模プロジェクトの終了などをきっかけに、自身のさらなる成長を求めて2022年4月にSHIFT入社。 

  • 22歳

    外資系SIerに入社

    製品導入並びに障害対応を担当

  • 28歳

    SW製品設計、構築対応に部門異動

    メガバンクの製品設計担当として300以上のデータベースを設計

  • 31歳

    業務改善としてプロジェクト支援用AIChatbotを設計、構築

    プロジェクト情報を学習したチャットボットを作成 

  • 32歳

    開発部門との製品デザイン評議会へ参画 

    海外開発部門のディレクターへ改善要望を交渉。新機能追加に寄与 

  • 33歳

    機械学習を活用したCPUパフォーマンス効率化のPOC 

    数千のログと設計をインプットに原因の可視化に成功 

  • 34歳

    OSVUPプロジェクト、センター拠点移転PMを兼務 

  • 35歳

    新規合弁会社の立ち上げのPMOとして参画

  • 36歳

    SHIFTに入社

    SalesForce移行案件のPMOとして参画 
    2部のサービスマネージャーに就任 

目次

大手ITベンダーで10年の節目を迎えて。「外の世界をみてみたい」 

―――転職しようと思ったきっかけを教えてください。 

私は前職の大手ITベンダーで10年以上、 メインフレームのバージョンアップやデータセンター移転など金融機関の大規模プロジェクトを担当していました。

それが手離れしたのがまず一つの節目でした。大仕事を終えて、今後のキャリアについて考えだしたのです。そこで自分について振り返ってみると、業務改善が好きなことに気づきました。 

―――業務改善、といいますと? 

例えば担当していた大規模プロジェクトはフェーズごとに人員がガラッと入れ替わるもので、その度に引き継ぎをしていました。 

毎度苦労していたことから、少しでも楽にするため自社サービスでもあるAIツールを活用してみたら、とても楽になったんですね。

例えば製品のパラメーターを打ち込めば現在の設定値だけでなく過去の経緯や設定に関連する報告書がすべて呼び出される、というような。 

ほかのプロジェクトでも使用できるよう汎用的につくったので、その後、いくつかのプロジェクトに提案し採用されました。 

ほかにも機械学習によるCPU使用量削減のPOC、生成AIを活用したデータセンター運用改善など、最新技術を用いた業務改善に携わってきました。 

こういった改善にやりがいを感じ、もっと大々的にやりたかったのですが、チャレンジできる機会に恵まれず。外の世界を見てみたいと思い、転職を決意しました。 

―――転職先にSHIFTを選んだ理由を教えてください。 

テスト領域というブルーオーシャンに目を向けている斬新さと、それに関連して業績が右肩上がりで勢いがよいことに惹かれました。 

金融という業界での経験上、品質保証やテストの重要性やむずかしさも身に染みていたので、品質保証を主軸にしている会社があると知ったときは衝撃でした。 

会社がぐんぐん成長しているということは、つねに変化しているということ。現状に留まることのない環境のなかで、自分自身も成長できるのではないかと思いSHIFTへの入社を決めました。 

生成AIをつかった新しい事業を模索中 

―――現在の業務内容を教えてください。 

メインは金融サービス部内のデジタル推進部とプラットフォーム統括部におけるマネジメント業務です。メンバーのアサインや管理、評価をし、トラブル対応もしています。 

加えてプレイヤーとしての業務で、CRM移行案件にも携わっています。お客様企業における各種申請業務などをCRMに移行するもので、各業務担当者とどういう形で移行するか、どういうサービスにしていくかを検討するところから支援しています。 

―――そうした業務とは別に、海外展開の足がかりも模索しているとか? 

はい。実はSHIFTに入社したとき、まだ国内市場にしか事業展開していないと聞いて驚いたんです。これはこの会社の大きな伸びしろだ、と感じました。 

例えば、AIチャットボットとSHIFTのナレッジを読み込ませたシステムと組み合わせてお客様に提供できたら、海外展開のきっかけになるかもしれない。

そんなことを考えていたら、あるメンバーも近い構想をもっていたようで「いっしょにやらないか」と誘われました。 

新しい技術に取り組むのは本当に面白いです。どうサービスとして形にするか、海外企業とのやりとりや契約交渉など新たな学びもあります。あくまで現在は足がかりをつくっているところ。今後の展開が楽しみです。 

―――こうしたチャレンジはK.J.さんが「やったほうがいい」と感じ主体的になさっている? 

そうです。急成長している会社ではすべてがガチガチに決まっていてはうまくいきません。

その意味で、組織づくりというかチーム運営にはいい意味で余白が残されているように個人的には感じていて、のびのびチャレンジさせてもらっています。 

―――K.J.さんのように主体的な人がまわりには多いのでしょうか。 

同じように動いている人もいますし、声をかけたら快く手伝ってくれる人も多いですね。 

私の場合、これやった方がいいな、やる必要があるなと思ったらすぐに手と足が動くタイプ。またマネージャーやメンバーに相談すると、積極的に意見をくれます。

一人ひとりの「やってみよう」を後押ししてくれる、私もそういうマネージャーやメンバーでありつづけたいですね。 

―――お話を伺っていると、まだまだやりたいことがたくさんありそうですね? 

はい。いま、お客様からの声も、海外の事例からも、そして業界のトレンドからも生成AI活用の波を感じています。特に金融業界はこれからその波が来るはず。 

そこでおそらく発生するのが開発言語の変換です。金融業界はレガシー言語を使用している傾向が強く、現在の主流言語に置き換える案件が発生するのではないかと。

そこで生成AIを活用したり、自動化したりすることが求められるはずなので、私たちが第一人者として食い込んでいけたら面白そうだな、と個人的には思っています。 

また組織運営やプロジェクトの円滑化にも生成AIを活用したいです。例えばプロジェクトの終了時に、これまでの経緯やプロジェクト内容を知っている生成AIを置いていく。お客様は困ったら、まずその生成AIに聞けばいいのでスピーディに解決ができそうです。 

思いつく限り、これからも「やってみよう」「面白そう」に挑戦していきたいですね。 

自身の「やりたい」を追求しつつ、メンバーのキャリアを全面的に応援したい  

―――新しいことに挑戦するなかで感じた、SHIFTで働く魅力は何だと思いますか? 

決断からアクションまでがとてもはやいことです。これは入社以来、ずっと感じています。 

SHIFTでは「やりたい」と手をあげた人が物事を推進する、前向きなカルチャーがあり仕事の面白さや、やりがいにつながっています。 

自由度の高さでいうと、お客様が困っていることに対しても「これはうちではできません」ではなく、できる方法がないかを他部署に相談しにいくこともよくあります。経験豊富なメンバーが集まっていて、お互い尊敬しあっていることがベースにあると思います。 

―――マネージャーでもあるK.J.さんが、メンバーや周囲の人との関わり方で意識していることはなんでしょうか。 

絶対にいわないようにしているのは「部下」という呼び方。メンバーのことを「下」だと思ったことがないというのもあります。 

ただ指示を出すのではなく、その人のためになること、その人のキャリアに役立つことをお願いするのがマネージャーの役割だと思っています。

私の前職の上司がまさにそのように接してくれて、モチベーション高く働けてきたので、何かお願いする際は必ず「やるメリット」を伝えるようにしていますね。 

そもそも会社として、従業員のキャリアを大事にするカルチャーがあり、マネージャーとしても個人のキャリアを第一に考えるスタンスが根づいているのが個人的に気に入っているんです。 

プロジェクトありきではなく、そのメンバーが目標に到達するためにはどうすればいいかという視点で考えられるので、純粋に一人ひとりの成長を支援できる。 

私の場合、部署やSHIFTという枠を超えた長期的なキャリア相談まで乗るようにしています。メンバーの成長やキャリアアップは喜ばしいことなので、心から応援したいと思っているんですよ。 

―――K.J.さん、本日はありがとうございました! 

(※本記事の内容および取材対象者の所属は、取材当時のものです) 

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