## データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、日々蓄積される膨大なデータをビジネスに役立てる道筋をつける人です。まずはじめに、本題に入る前にデータサイエンティストとはどのような職種なのかを解説します。以下に、データサイエンティストの役割・仕事内容・年収についてまとめました。

### データサイエンティストの役割

データサイエンティストの役割は、**企業に集積される顧客情報などのデータを次のビジネスに生かすことです。**また、企業が入手できる周辺データを取捨選択して、ビジネスに有効利用できるように加工する仕事もあります。

近年、これらのデータ量が爆発的に増えており、データのプロでなくては扱えないレベルに達しています。大多数の人が常にスマホを片手に行動するようになり、誰かが何かを検索するたびに、またSNSに投稿するたびに、大量の情報（データ）が蓄積されていきます。

また、AIの画像解析機能や音声認識機能が向上した結果、監視カメラやコールセンターなどを通じて膨大な情報が蓄積されます。このような「情報爆発」によって集積されるビッグデータに「使い道」を見つけるのがデータサイエンティストの役割です。

データサイエンティストとは？そのおすすめの資格も紹介！

### データサイエンティストの仕事内容

では、データサイエンティストの仕事内容は具体的にどのようなものがあるのでしょうか。

データサイエンティストの主な仕事は、**データの収集・分析・加工、レポート作成、業務への組み込みです。**企業によって異なる場合もありますが、一般的に顧客へのヒアリング後に課題の洗い出しと優先順位の決定を行い、課題の問題点を明確化して膨大なデータの中から活用できるものを選択、収集・保存、提案を行います。

混同されやすいデータアナリストとの違いは、どちらもデータを収集・分析する部分は似ていますが、データアナリストはデータ収集・分析に特化した職種、そこに統計学や企業の課題解決までを目指すのがデータサイエンティストです。データサイエンティストの方が上位の職種であると考えられています。

### データサイエンティストの年収

求人情報サイトによると、**データサイエンティストの平均年収は約700万円です。**年収幅は600万〜800万円が多く、地域・企業・勤続年数によっては1,000万円を超える場合もあります。日本の平均年収よりも高いため、比較的に高収入を目指せる職種です。人材不足や専門職といった観点により、データサイエンティストの年収は高めに設定されていると考えられます。

## データサイエンティストに必要なスキル

ビッグデータはそのままでは「混沌」です。言い換えれば、いくら溜め込んでも役に立たない「ゴミの山」に過ぎません。顧客データなどの構造化されたデータも、十分に使い道を見出せずに死蔵されているケースは少なくありません。

これらの**活かされていないデータに「出口」をつけてやるのがデータサイエンティストの仕事**で、それを行うには、統計学のスキル・ITのスキル・ビジネスのスキルの3つが重要となってきます。以下にそれぞれについて解説します。

統計学とは一言でいうと、**ばらつきのあるデータの意味を正しく読み取る学問です。**確率論や行列などの数学的知識とともに統計学を身につけることで、データから作られた仮説が正しいかどうかを「検定」することができます。

エンジニアリングができても、統計学の知識がなく、偽相関（データ相互の見せかけの相関関係）に騙されると、とんでもないビジネス設計をしてしまうことになります。

こういった知識を身につけるには、「統計検定4級」などの資格取得がおすすめです。まずは統計検定4級の取得からスタートし、統計の基本的な用語や概念を理解してください。その後、3級・2級・準1級・1級と1つずつステップアップしていきましょう。

【参考】：[日本統計学会認定資格](https://www.toukei-kentei.jp/)

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

データを抽出するときもそれを加工・分析するときも、ITスキルは必要不可欠です。もちろんデータベースの構築にも必要です。データサイエンティストが主に使うプログラミング言語は、**統計解析に使う「R言語」、AIでの統計処理（機械学習）に使う「Python」、データベースの定義や操作を行う「SQL」です。**

また、これらの知識にはT系の国家試験である「基本情報技術者試験」の資格取得がおすすめです。統計学・データベース・ネットワーク・プロジェクトマネジメント・経営戦略など、データサイエンティストに必要な基礎知識を網羅できます。

【参考】：[IPA](https://www.ipa.go.jp/index.html)

Pythonでできること・できないことは？活躍している分野を解説

統計学とITのスキルをビジネスに活かすのがデータサイエンティストです。自社のビジネスをよく理解して、**ビジネスに使えるデータ処理・加工・システム設計をしなければなりません。**

また、データサイエンスに詳しくない上司や現場の営業マンに分かりやすくプレゼンテーションするスキルも必要です。それがないと、いくら良いビジネスデザインを描いても採用されません。さらには、モデルの精度を上げることだけにこだわらずに、現場で使いこなせるマーケティングシステムにするという現実的な配慮も必要な場合があります。

このようなスキルには、「マーケティング・ビジネス実務検定C級」の資格取得がおすすめです。市場細分化・標的市場決定・マーケティングリサーチ・消費者行動などの基礎が身につきます。

【参考】：[マーケティング・ビジネス実務検定](https://www.marke.jp/)

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

## データサイエンティストがなくならない理由

「データサイエンティストがなくなる」「消える」という噂の源にあるのは、AIの機会学習・ディープラーニングがさらに進化することで「企業にとってのデータの利用法までAIが自動的に決めてくれるのでは」という素朴な未来予測によるものです。

### AIはあくまでもコンピュータ

鉄腕アトムのような「人間のような思考力を持つAI」が誕生しない限り、AIがデータを経営にどう活用するのかまでを決めるような未来はやってきません。

また、競争他社よりも付加価値の大きい製品やサービスを創造して「儲けたい」という欲も重要ですが、これをAIに実装することは難しいです。囲碁では、プロ棋士が太刀打ちできないソフトがすでに実現しています。それが可能だったのは、囲碁という極めてシンプルなルールの下では、コンピュータの”超人的”な計算能力が物を言うからです。

しかし、ビジネスは白と黒の石を交互に置いていくゲームとはわけが違います。**UX（ユーザーエクスペリエンス）を左右する要因は多種多様で、AIがそれに重みづけをすることは非常に困難です。**

いまさら人に聞けないDXとUXやCXの違い、それぞれの関係性についても徹底解説！

### データをどうビジネスに利用するかは人間にしか決められない

ビッグデータの「混沌」はディープラーニングの進化によってある程度整理整頓され、使い勝手が良くなっていくでしょう。しかし、**特定の企業がそのデータからビジネスにどんな付加価値を与えられるかを構想（デザイン）するのは、人間にしかできません。**

### AIが進歩するほど既存ビジネスとAIを結びつける人材が必要になる

政府は、すべての企業が2025年までにDX（デジタル・トランスフォーメーション）を実現しなければ国際競争力を失うとして、IT化による企業経営の「変容」を提唱しています。

しかし、**IT化がAI技術の駆使という意味合いを強めるほど、既存ビジネス（オールドビジネス）にとってDXはイメージしにくくなります。**AIと自社（データ）を結びつける人材が必要になるため、データサイエンティストの存在が欠かせません。

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DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

## なくなる心配よりも、今は育てるのが急務

日本のデータサイエンティストの現状は、なくなる心配よりも「必要なのに絶対的に不足している人材」として育成を急ぐべき時期にあります。

### データサイエンティストという職業はいつ生まれたのか

データサイエンス（データの科学）という言葉は昔からありましたが、職業としてのデータサイエンティストが脚光を浴びるきっかけになったは、米国のビジネス雑誌「ハーバード・ビジネス・レビュー」が2012年に掲載した記事「データサイエンティスト―21世紀で最もセクシーな職業」です。

それまでは地味でアカデミックな存在だったITに詳しい統計学者が、一躍「ウォール街のトレーダーよりも高給を取るセクシーな職業」になったのです。

しかし、実際に大きなIT企業やコンサルティング・ファームを除いた一般企業に、どれほどのデータサイエンティストがいるでしょうか？*「統計学×IT×ビジネス」の三位一体を体現するデータサイエンティストは、日本ではまだまだ理念的な存在だとさえ言えるかもしれません。*少なくとも、DXの実現を迫られている「すべての企業」に行き渡る数には遠く及びません。

### 人材が足りていない場合は激務になることも

前述の通り、データサイエンティストの需要は高まっていますが、「やめとけ」「つらい」などとネガティブな声も挙げられます。

その背景には、企業によってデータサイエンティストの数が足りていないことによる激務にあります。激務と感じるデータサイエンティストは多くいますが、近年は採用・育成に力を入れ始めている企業も増えているので、今後人材不足が解消される可能性も高いでしょう。

### 日本でのデータサイエンティスト育成は緒に就いたばかり

米国では2010年代に多くの大学がデータサイエンティスト養成のカリキュラムを設け、社会人向けのオンライン教育もあります。しかし、日本では2017年に滋賀大学が日本発のデータサイエンス学部を開設したところで、2021年現在まだ卒業生は排出されていません。業界団体である「日本データサイエンティスト協会」も2013年に設立されたばかりです。

**今の日本は、データサイエンティストがなくなるというより、その育成がやっと始まったばかりなのです。**

未経験からデータサイエンティストになるには？条件や求人状況とは

## データサイエンティストを目指すならビジネスマインドが不可欠

データサイエンティストの養成体制が整っていない現在、データサイエンティストを目指すにはどんな道があるでしょうか。

### データサイエンティストへの入り口は3つ

データサイエンティストへの入り口は、*「統計学者から」「ITエンジニアから」「ビジネスマンから」の3つ*です。アドバンテージがあるのは、1または2の入り口から入る人です。文系学部出身の生粋のビジネスマンが、統計学とIT知識やスキルを身につけるのは非常に高いハードルがあると言えます。

### ITエンジニアがビジネスマインドを身につけるのは簡単ではない

商売気のない人間はいないと言いますから、*ITエンジニアがビジネスマインドを身につけるのは、ビジネスマンが1からプログラミングを習うよりハードルは低い*と言えます。しかし、そう簡単なことではありません。

データサイエンスは、既存ビジネスに新たな付加価値を加えるのが役目です。そのためには既存ビジネスのルーティーンを、その問題点が見えてくるまで深く知らなければなりません。そもそも、ITによるデータの抽出や統計学によるその解釈も、現実には筋の良いビジネスの構想や問題意識が根底にないと、どこから手を付けて良いのかが分らないのです。

ITエンジニアはきついがやりがいがある！その仕事内容や年収、求められるスキルを解説

### エンジニアがデータサイエンティストを目指すなら

将来データサイエンティストを目指したいエンジニアは、統計学を学ぶとともに、ぜひマーケティングとビジネスについても勉強しましょう。

エンジニアにもUI（ユーザーインターフェース）とUX（ユーザーエクスピアリエンス）の考え方が重要だと言われるようになりました。データサイエンティストを目指す人にはとくにそれが重要です。**現在の業務を窓口にして、UI・UX・マーケティングの観点から仕事を把握し直していくことで、ビジネスマインドは徐々に養われていきます。**

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

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データサイエンティストという職業が脚光を浴びている一方で、「AIがさらに発達したらデータサイエンティストは要らなくなるのではないか」という声が挙げられます。この記事では、データサイエンティストの仕事内容や将来性、「やめとけ」などと言われる理由を解説します。

データサイエンティストには統計学、AI、ビジネスの3つのスキルが必要

データサイエンティストはAIがいくら進化してもなくなることはない

IТエンジニアがデータサイエンティストを目指すならビジネスをよく学ぶことが必須

データサイエンティストはなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

プロジェクト管理において、「ガントチャート」や「WBS」がよく使われていますが、*それらを用いる目的やメリット、それぞれの違いなどを理解せずに利用している方が多いかもしれません。*今さら人に聞けない「ガントチャート」と「WBS」について徹底解説していきます。　

WBSとは「Work Breakdown Structure」の略語で、「作業分解構成図」とも呼ばれる手法で、プロジェクト管理の基本としてよく利用されています。このWBSでは、まずプロジェクトの全体作業を洗い出した上で、それらを大きな括りのタスクとして列挙していきます。

さらに、**タスクをさらに細分化し、それを実施する順番で上から下に揃えながらツリー構造にするのです。**タスクを大きなものから小さなものへと細分化するため、重要なタスクが抜け落ちてしまうことを防げます。

WBSの作り方は、「作業の洗い出し」→「作業の順番設定」→「作業を構造化する」の順番に行います。作業効率化を図るならExcelやウェブツールを活用した方法がおすすめです。テンプレートが充実しているフリーツールやフリートライアルがあるものを選ぶと安価に作成できます。

ガントチャートとは、米国のガント（Henry Gantt）が考案した**プロジェクト進捗管理のためのスケジュール表のことです。**主にシステム開発プロジェクトなどで利用されています。

縦軸に「作業項目（タスク）」と「担当メンバー」を、横軸には「時間軸」を棒グラフで表し、プロジェクトの全体像とその進捗状況が直感的に把握できるようになっています。ガントチャートを利用すると、プロジェクト全体が視覚的に見えるだけではなく、プロジェクトのタスク・タスクに要する時間・タスクの進捗状況が把握できます。

ガントチャートの作り方は主にExcelを使用しますが、その際「手書き（セルの塗潰し・図形描画）」「条件付き書式」「関数」「グラフ」といった方法があります。他にもVBAを活用した方法もありますが、時間をかけずに作成するならExcelが使いやすいでしょう。

ガントチャートは「プロジェクトの進捗管理するためのスケジュール表」で、一目見ただけで全体像がつかめるのが特徴です。

一方、WBSは「プロジェクトのタスクを細分化した一覧表」です。WBSでプロジェクトのタスクと納期は把握できますが、ガントチャートと違って時間軸がグラフではないため「分かりやすさ」という点ではガントチャートより劣ります。

まとめると、*「WBSは作業項目を洗い出したもの」「ガントチャートはそれをグラフにしたもの」という関係です。*ガントチャートを作成するためにはWBSの作成が必要となるため、両者はセットであると言ってもよいでしょう。

WBSとガントチャートの違いはおおよそ分かりましたが、それぞれの作成する目的を確認しましょう。　

WBSを作成する目的は、一言で言えば「プロジェクト全体の全ての作業を漏れなく洗い出して整理すること」です。

**WBSを作成することで個々のタスクが明確化され、プロジェクト全体の作業を把握できます。**さらに、スケジュールを策定し作業について役割分担をすることで、見積もりの精度を上げることができます。また、タスクの工数とスケジュールを管理することで、遅延を防ぐことが可能です。

ガントチャートは「スケジュール表」と呼ばれることがあるように、主として**スケジュール管理を目的に利用されます。**スケジュールを各工程ごとにグラフにして一覧化することで全体の計画が一目で分かるため、現在の工程をチームメンバーで共有する際にも便利です。

## WBSとガントチャートのメリット・デメリット

WBSやガントチャートはプロジェクト管理には欠かせないツールですが、多くのメリットがある反面、デメリットもあります。このメリット・デメリットをよく理解した上で活用することが必要です。また、*デメリットに関してはその軽減策や回避策をよく練った上で実際に利用しましょう。*

WBSのメリットは作成する目的とほぼイコールですが、メリットについて改めて整理します。以下に、メリットについてまとめました。

1.プロジェクトのタスクが明らかになる
2.効率的なスケジュールを組みやすくなる
3.各担当者の分担が明確になる
4.工数の見積もりがしやすくなる
5.プロジェクトの遅れがタスクレベルで分かるため進捗管理がしやすい
6.チームメンバーや関係者で共有しやすい

WBSには上記のような多くのメリットがある反面、次のようなデメリットもあります。デメリットの回避策・軽減策を講じた上で作成するようにしましょう。

1.各タスク間の依存関係が分かりづらいため、タスク間の進捗管理をマメに行う必要がある
2.階層構造でタスクを全て洗い出すため、作成するのに手間が掛かる
3.WBSは従来型のウォーターフォール開発に向いており、最近流行りのアジャイル開発には不向き

ガントチャートは主に以下のような3つのメリットがあります。

1.作業ごとのスケジュールを棒グラフで表すため、プロジェクトの工程全体を見える化できる
2.全体のスケジュールと他のメンバーの進捗状況を共有できるため、チームワークを発揮しやすくなる
3.ガントチャートは構造が非常にシンプルで、誰でも作成できる

### ガントチャートのデメリット

ガントチャートにはメリットがある一方、運用面でデメリットもあります。以下のようなデメリットがあるという前提で、回避策やデメリットの軽減策を考えておくとよいでしょう。

1.ガントチャートは進捗管理表としては優れている反面、工数が把握しにくい
2.ガントチャートは作業スケジュール共有が目的で、タスク同士の関係性が見えにくい（相互関係を把握するためにはPERT図の併用が望ましい）
3.ガントチャートはウォーターフォール型開発とは相性がよいが、アジャイル型開発手法には向かない

ここでは、有効なWBSの作り方や作成する上で留意すべきポイントを解説します。

タスクを分解して作業を洗い出せたら、次に作業の順番を決めます。その際、**作業ごとの依存関係を明らかにしましょう。**「Aタスクが終了したらBタスクに着手」「CタスクとDタスクは同時並行で進める」といったタスク間の関係を確認し設定します。

また、併せてクリティカルパスを設定します。例えば、ある作業が遅延した場合には直ちにプロジェクト全体が遅れるといった作業があると、それ自体がクリティカルパスになります。クリティカルパスは関係者全員が分かるように表記しておきます。

### 2.作業の依存関係を考えて順番を設定する

WBSを作成するまでは、プロジェクトに必要なタスクが漠然としたままです。この漠然としたものを、**それぞれの作業工数が明確になるまで分解すると、作業内容や作業の範囲がより明確になります。**

最初に全体予算ありきで全体工数を決めてしまい、これをタスクに分解していくような方法だと必ずギャップが生まれます。手間は掛かりますが、タスクを可視化できるまで分解し、分解したものについて関係者のコンセンサスを得ることが必要です。

### 3.レベルを意識して作業を構造化する

順番を設定した作業をまとめて、**親・子・孫レベルに構造化していきます。**各作業のレベルを合わせておくことも必要です。例えば「A工程は非常に細かく細分化され、B工程は大まか」というように、作業ごとに粒度が異なると漏れや抜けが生じやすくなります。構造化する際の粒度は合わせる工夫をしてください。

WBSを作成する上で、**作業時間の見積もりという重要な要件があります。**見積もり方法には決まった算式はありませんので、経験値から算出する、チームメンバーの意見を聞く・有識者に相談する・経験者複数人で見積もり加重平均を取るなどの方法などを試してください。

## ガントチャートを作成する際のポイント

ここでは、有効なガンチャートを作成する上で留意すべきポイントを解説します。上記に挙げたWBS作成時のポイントも踏まえて、的確なWBSやガントチャートを作成し、ぜひプロジェクトの成功に結び付けてください。

### 1.WBSを作成して作業分割をする

まずWBSを作成し、**プロジェクトのプロセスをすべて洗い出し細分化します。**WBSは作成に手間がかかるために敬遠される傾向がありますが、プロジェクトの全体を把握する上で欠かせない手順です。またWBSを実施しておくことで後が楽になるので、省略せずに必ず行いましょう。

### 2.スケジュールや工数に無理がないか確認をする

スケジュールができたら、**スケジュールや工数に無理がないか、矛盾点はないかなどをチームメンバー間で確認をします。**後で抜けや漏れが発見されると、1度作成したチャートを全面的に作り直すことになります。必ず完成する前にチームメンバー全員で情報を共有し、想定されるリスク・各メンバーのスキル・想定工数などについて確認を行います。

### 3.マイルストーンも設定する

ガントチャートにはグラフ以外に、**マイルストーンや区切りなどを設けるとよいでしょう。**マイルストーンは進捗確認のチェックポイントを意味します。マイルストーンを設定し、チームメンバーで共有することで目標通りにスケジュールが進捗しているか否かが、明確になります。

またクリティカルパス・ポイントを設定しておくと他への影響が大きく、キーとなるタスクが明らかになるでしょう。

### 4.修正の可能性を考慮しておく

1度作成したチャートが、**仕様変更やスケジュール変更が発生しても、すぐに修正できるようにしておくことが求められます。**最初から凝ったものを作らず、シンプルなものにしておくことも1つの方法ですが、Excelなどを利用してデジタルで作図しておくと修正が楽でしょう。

また、チャートは個人PCのローカル上ではなく共有サーバーなどクラウド上で管理しておくと、全員が集まった場で修正が即時に行えて共有もできます。例えば、WBS作成ツールでWBSを修正すると自動的にガントチャートも作成・修正できるような専用ツールを利用すると効率的です。

## WBSとガントチャートを作成してプロジェクトを成功させよう

WBSは作業項目を洗い出し、タスクを徐々に小さく細分化することで重要なタスクの抜け落ちを防ぐ目的があります。ガントチャートはプロジェクト進捗管理のためのスケジュール表をグラフ化し、プロジェクト全体を視覚的に捉え、プロジェクトのタスクやタスクにおける時間・進捗状況を把握できます。

どちらもプロジェクトを円滑に進行させるのには欠かせないため、ぜひツールを活用しながらプロジェクトを成功させてください。

プロジェクトの進捗管理でよく利用されるWBSやガントチャート、正しく理解して活用していますか？今さら人には聞けない「WBSとガントチャートの違い」「WBSとガントチャートのメリット・デメリット」「WBSとガントチャートの作成のポイント」などを徹底解説します。

WBSは作業項目を洗い出したもの、ガントチャートはそれをグラフにしたもの

WBSはプロジェクト全体の作業を漏れなく洗い出して整理することが目的で、ガントチャートはスケジュール管理が目的

WBSとガントチャートは、Excelやフリーツールで作成できる

WBSとガンチャートの違いは？メリットや活用法、作成時のポイント

自分にとっての幸せとは何なのか？

大切なことだとわかりつつも、なかなか追求しきれない人生の問い。

それを常に考え、経営者として本気で実践している人たちがいます。

**自分たちが本当に使いたいSNSアプリ『mio』を想い優先で自社開発**し、**Going my wayを貫くために自己資金での経営を貫く**『Anycloud』

今回は、互いにスタートアップの起業を経験した後にこのスタイルに辿り着いた、CEOの村井謙太さんとCOOの清水一貴さんにお話を伺いました。

SNS疲れに終止符。素の自分を出せるSNS『mio』が追求する“心理的安全性”の価値【前編】

~~COO 清水一貴さん（左） / CEO 村井謙太さん（右）~~

## Progate時代から変わらない、愛されるプロダクトを作る喜び

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村井さんにとって、自分の幸せを追求することのプライオリティが非常に高いことはよくわかりました。 いま29歳でいらっしゃいますが、どんなキャリアを積んでこられましたか？

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**最初に起業したのは、東大在学中**です。 1、2年生のときは遊んでたんですけど、3年生になってそろそろ大丈夫かと思い始めて。 学生のうちにチャレンジしたいという気持ちで、熱意だけでテンション高く起業しました。

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それが、Anycloudの前の『Progate』ですか？

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いえ、その前です。 当時は、サービスのアイデアは浮かぶものの形にできず、お金もないから外注もできず。 情熱もあって、友達にも「俺は起業する」とカッコつけているのに、ただただ時間だけが過ぎていくという無力感を味わいました。

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すごく消化不良で 「**ゼロイチで何かを作るには、プログラミングができないとノーバリュ―**だな。」 「自分で作れないとダメだな」 と、痛感したんです。 それが、大学3年の秋に**東大プログラミングサークル『ゼロワン』**を立ち上げるきっかけになりました。

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そこがプログラミングとの出会いだったんですね。 東大プログラミングサークル、かなりのパワーワードですよね。

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**東大エンジニア集団だと名乗れば、受託開発の依頼があるだろうという狙い**もありました。 実際、依頼をいただいたので、自分も本格的にプログラミングを勉強して、力をつけることができたんです。

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**知識を身に付けてから仕事を始めるのではなく、仕事にすることで勉強せざるを得ない環境に追い込む**というお話は、フリーランスで活躍されている方からよく聞きます。 そこから、オンラインプログラミングサービスの『Progate』につながるんですね。

~~画像出典：[Progate](https://prog-8.com/)~~

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Progateは、プログラミング学習時に自分が苦労したことを解決したいと思って立ち上げたサービスです。 東大の同級生だった加藤將倫（[@cmasad43](https://twitter.com/cmasad43)）と一緒に起業しました。

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いまや**世界100ヶ国以上で240万人に使われているサービス**ですよね。 自分の作ったサービスがそこまで広く評価されて使われるって、すごすぎて想像できないです……！

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**ユーザーがファンとしてついてきてくれるプロダクトを作る**、というのが、Progate時代も今も変わらない、自分にとっての喜びですね。

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どう働くかの基本が、そこにあるんですね。

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そういえば、村井さんは東大を中退されていますが、卒業しなかったのはどうしてですか？

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卒論だけが終わらなくて、4年間休学したあと、最終的に退学しました。

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正直もったいなあと思ってしまうんですけど、ProgateやAnycloudの起業・経営を経験する中で、大学を卒業することへの価値観が変わった部分もあったんでしょうか。

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**プログラミングは独学でどこまでも深められるし、学歴は無関係**です。 **自分はすでに起業しているので、東大を卒業するかどうかはもう関係ない**な、と。そういう価値観にはなっていましたね。

## 働くことは、生きること。自分の幸せをコアに、意思決定したい

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**村井さんは『Progate』**で、**清水さんは旅人の求人サイト『SAGOJO』**で、それぞれスタートアップの起業を経験していらっしゃいますよね。 どちらもスタートアップの成功例だと思うのですが、なぜAnycloudは自己資金なんでしょうか？

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それは最近もずっと考えてはいるんですけど……。 簡単に言うと、**スタートアップとして投資家から資金調達を受けると、会社の成長ファーストになってしまう**からですね。 目標をクリアしても、すぐに次の目標が設定されて、**無限に成長していかないといけなくなる**んです。

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成長スパンが、どうしても3～5年くらいに設定されてしまうんですよね。

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清水ともよく話すんですけど、「何を意思決定のルートとするか」「何をエンジンのコアにするか」ということって、とても大事だと思うんです。 資本主義だと、そのコアは会社の成長です。 **でも僕にとっては、「何のために生きるのか」と「何のために会社やるのか」がかなり近いので、どうせ働くなら自分の幸せを目指そうよ**という想いがあるんです。

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自分の幸せ。mioのコンセプトにも通じてきそうなお話ですね。

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**どんどん豊かになっているのに、人々の幸福度があまり変わらない世界に違和感**を持っています。 モノを豊かにするのもいいけど、普通に人間の幸せのために活動しようという想いが強いんです。 成長ファーストな世界だと生ぬるいことを言うなとなっちゃうんですけど、そこは自分のポリシーですね。

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成長を求めずにゆるくやりたい、という意味ではないですよ。 むしろ僕らとしては、**会社が生まれてからなくなるまでに提供できるトータルの価値を最大化したいという想いが強い**んです。

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え、ちょっとお話が難しくなったかも！つまり……？

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目標設定する、成長スパンの違いです。 
短期的な成長のためには今注力している事業を最優先するのが正解、でも長い目で考えると、チーム作りや新規事業など他の要素も同じくらい重要ってこと、ありますよね。

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はい、それはよくわかります。大企業ならそれぞれのセクションや役割がありますが、小さな会社では取捨選択を迫られることもありますね。

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あと、若者への悪影響が指摘されているFacebook（Meta）のように、時代の変遷の中で、プロダクトの評価が変わることもあります。 利益を生み出しているかどうかだけではなく、「そのプロダクトは今本当に価値を提供しているのか？」という点も判断基準にしたい、という気持ちがあります。

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僕らは、**「会社の長期的な価値の最大化に効くのはどの選択肢だろう」というのを、常にフラットな目線で検討・選択できる状態でいたい**んです。

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なるほど、とてもよくわかりました。 でも同時に、「自己資金で長期的に成長するより、資金調達して急成長するほうがトータルの価値が大きくなることも多いのでは？」という、素朴な疑問も湧きます。

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もちろん、それも本当です。 前にいたProgateにしても、世界中に価値を提供できるまでに急成長したのは初期から出資してくださった投資家さんがいるからです。 今でも、感謝の気持ちはとても大きいですよ。

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ただ、**スタートアップにはスタートアップの掟や常識、空気感みたいなのがあって、レールを外れるのは難しい**面もあるんです。 清水も言ったように僕らはチーム作りにも興味があるし、いろんな新規事業にも挑戦したい。そうなると、スタートアップという選択肢はなかなか難しいと感じるんです。

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実際に2年実践してこられて、そのスタンスは変わりませんか？

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**自己資金でGoing my wayというスタンスは変わりません**ね。 **資金調達しないぶん成長スピードが遅いですが、それ以外のデメリットは感じていません**。 ゆっくりでもちゃんと積み上げていけば、Progateのように多くのユーザーに使ってもらえるようなプロダクトを再度作ることも不可能ではないと感じています。

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もちろん、**プライベートカンパニーだからといって、世の中に価値を与えないような会社であってはいけない**と思っています。 個人の幸せを追求したいとは言いましたが、**僕らにとって価値を世の中に与えるのも自分たちの幸せ、人生の意義として相当に大きい**ものなんです。 価値のあるプロダクトを作りたいですね。

~~Anycloudの公式サイトより。村井さんと清水さんの明るい笑顔が印象的~~

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Anycloudの公式サイトのお2人の写真、コーポレートサイトとは思えないほどの笑顔ですよね。 あの笑顔は、幸せを追求していくという理念を象徴してるんですか？

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めちゃくちゃ笑ってますよね。 僕としては、清水はもっと締まった写真のほうがいいんじゃないかと思ったんですけどね（笑）。

#### balloon miokazutakasimizu right
何枚か撮ってもらった写真を各自で選んだんですけど、なぜか2人とも爆笑してる写真を選んだんですよ（笑）。

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偶然だったんですね！かなり気になってたので、聞けてよかったです。 お話を聞いていても、お2人にすごく似合っているサイトだなと思いますよ。

## 受託開発の利益で、自社開発。自己資金経営は、自給自足スタイル。

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2019年に創業されたAnycloudですが、今は何人ですか？

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**自分と清水の2人で、ほかに業務委託のエンジニアが5～6名**所属しています。

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mioではマネタイズできていないとのことでしたが、Anycloudの経営は別事業の利益で行われているということですよね？

#### balloon miokentamurai right
**受託開発で利益を上げて、その資金で自社開発のプロダクトを作るという自給自足**の流れです。

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受託開発は、どんなスタイルで受けていらっしゃるんですか？

#### balloon miokentamurai right
ITに詳しくないクライアントなら、まるっと開発を請け負うこともありますし、スタートアップ企業のようにITに詳しいクライアントならプロジェクトメンバーの1人として参画することもありますし。いろいろですね。

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受託開発は、基本的に業務委託のエンジニアさんたちですか？

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そうですね。 自分と清水は受託開発のディレクションがメインなので、去年はそれ以外の時間はずっとmioの開発につぎ込んでいましたね。

#### balloon miokentamurai right
ただ、mioのように2人だけで開発していてもなかなか埒が明かないので……。 **受託開発を増やして利益の基盤を作って、いろんな事業をやれるようにするのが当面の目標**です。

## 元、悩みを相談できる副社長同士。今は同じ志を持つ共同経営者

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話が前後しますが、そもそも、村井さんと清水さんの出会いは、いつですか？

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学生時代に旅行系メディアをやっていて、その関係で参加した飲み会で村井に出会ったんですよ。 起業家の人が多い飲み会だったんですが、**学生は自分たちだけだったので意気投合**して。

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Progate時代も、毎月ランチするくらい仲が良くて、会社経営のこともよく相談してました。

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そのころから、いつか一緒にやりたいねと話されていたんですか？

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当時はそこまで具体的ではなかったですね。 当時はお互い会社の副社長という立場だったので共通の悩みも多くて、頻繁に相談し合う関係という感じでした。

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その後、それぞれが副社長の立場を退いてAnycloudを起業ということになるわけですが……、その流れについてお伺いしてもいいですか？ 普通の転職よりデリケートな気がしますが、円滑に進めるために気を付けた部分はあるんでしょうか。

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僕はわがままを言わせてもらって、わりとスパッと辞めましたね。 代表と二人三脚でやってきた会社でしたけど、ある程度、権限移譲できてたフェーズでもありましたし。 代表も、**謙太はやりたくなったらそうするんでしょ、行ってらっしゃい**、みたいな理解を示してくれましたね。

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代表には迷惑をかけてしまった部分もあると思いますが、快く送り出してくれたことには感謝しています。

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清水さんは新卒で入った会社を辞めてSAGOJOを立ち上げて、その後Anycloudに移っていらっしゃいますよね。 どんな感じでの転職でしたか？

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最初の会社は、インターンで半年、新卒で入社して半年ほどでした。 会社に伝えたのは辞める1ヶ月前くらいだったのですが、上司が背中を押してくれました。 気を遣わずに…というか、気を遣えずに辞めました。

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でも、SAGOJOからAnycloudに移るときは、村井ほどタスクを移譲できていなかったのもあって、すぐにとは行きませんでした。 「これさえ押さえておけば大丈夫」というところまでドキュメントを残したり、設定を済ませたり、そこはかなり気を遣いましたね。

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経営陣であるだけでなく、タスクをたくさん抱えている立場なら、それは大変だったでしょう……。

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