『エンジニアストーリー by Qiita』は、「エンジニアを最高に幸せにする」というQiitaのミッションに基づき、エンジニアの皆さまに役立つヒントを発信していくPodcast番組（無料・登録不要）です。
毎回、日本で活躍するエンジニアの方々をゲストに迎え、キャリアやモチベーションに関するお話をしていただきます。
今回の記事では、株式会社NTTデータ数理システム顧問で、モノグサ株式会社 コンテンツアーキテクトのけんちょんさんをゲストにお迎えした回について、配信の模様をご紹介します。
大学院では数理情報学を研究し、そこから企業で数理工学に関する仕事をした後、フリーランスで執筆活動に専念。今は教育に関するお仕事していらっしゃるなど、様々なお仕事の内容や環境を変化させ続けているけんちょんさんにキャリアチェンジについてのお話についてお伺いしました。
是非ご覧ください！
目次
プロフィール
株式会社NTTデータ数理システム顧問
モノグサ株式会社 コンテンツアーキテクト
Qiita株式会社
プロダクトマネージャー
テーマ「エンジニアのキャリアチェンジ〜けんちょんさんが機が熟すまでに取り組んでいたこと〜」
清野：本日のゲストをご紹介します。株式会社NTTデータ数理システム顧問で、モノグサ株式会社 コンテンツアーキテクトのけんちょんさんです。
けんちょん：はい、よろしくお願いします。けんちょんこと大月です。
Qiita の記事では 「NTTデータ推理システムのリサーチャーです」 という書き出しで始めている記事が多いと思うんですが、今はリサーチャーというよりも顧問という形で、数理システムの宣伝になるような活動とかをしています。
それと同時に、いわゆるEdTech（エデュテック）系の、中学生とか高校生とか、あるいは社会人の方々のために教育系のアプリを提供するモノグサ株式会社という企業で、今はコンテンツのところをやっております。
清野：僕も学生のときはAtCoderとか競技プログラミングをやっていて、けんちょんさんの記事をすごい参考にさせていただいたので、今日はお話できるのをすごい楽しみにしていました。
今日は先ほどご紹介にあった通り、様々なキャリアをけんちょんさんはご経験されていると思うので、そのあたりをいろいろお話ししていけたらなと思っています。
競技プログラミングとアルゴリズム
清野：けんちょんさんといえばアルゴリズムだったり、競技プログラミングのイメージを僕はすごい持っているんですけど、エンジニアとしてどういうことやっていらっしゃるのかとか、そもそも学生時代ってどんな感じの方だったんだろうってあんまり知らないなと思ってて。
けんちょん：今でこそ競技プログラミングのイメージがあると思うんですが、実は始めたのは結構遅いと思います。大学院に入ってからですので、23歳になってからですね。学部自体は航空宇宙工学といって飛行機を作るとか人工衛星を作るとか、そういう学科にいました。
清野：そうなんですね。プログラミング系、いわゆるコンピューターサイエンスみたいなのは、大学ではあんまり学ぶことはなかったって感じですね。
けんちょん：そうですね。ちょっと今でも自分の課題だなって思ってるところですね。
清野：そうなんですね。院に入ってからアルゴリズムに興味を持ち始めたのは、どういうことがきっかけだったんですか?
けんちょん：元々パズルとか数学的なものが好きだったっていうのはあります。航空宇宙に入った動機の一つに、僕は純粋数学っていう数学そのものを極めていくっていうよりは、どっちかというと数学を活用して現実世界に役立てたい、いろんな問題を解決したいという思いのほうが強かったのもあって。航空宇宙っていかにも数学使いそうだなってイメージがあったので、行ったって感じでした。実際、航空宇宙へ行ってみると、確かに数学やっぱ使うんですよ。結構数学的なことも、それこそアルゴリズム系の話とかも。
清野：そうですよね。物理計算とかめちゃくちゃしますもんね。
けんちょん：人工衛星の運用をするときに、例えばシフトを組むんですけど、この人工衛星ってだいたいこの1日に2回、自分たちの地上局と通信できるチャンスがあって、そのチャンスのときに誰がそこをやるかでシフトを組むと。
清野：なるほど。
けんちょん：シフトを組むときとか、アルゴリズム的な考え方が出てきたりして。航空宇宙やってて思っていたのが、結構いろんな技術を寄せ集めてやっていくんですけど、例えば熱力学だったり、それこそ量子力学とかも出てきますし、アルゴリズムも出てきますし、あとマネジメントとかそういう話も出てきますし。
清野：そうですね。いわゆるプロジェクトを進めていくみたいなところですよね。
けんちょん：そうですね。で、その寄せ集め感はすごい楽しいんですけど、もうちょっとその中身に触れたいって思いがやっぱり強くなってきて、僕だったらアルゴリズムとか、そういう数学的なことに特に興味があったので、じゃあ今度はその数学的なその中身をもうちょっと深掘りする方に行ってみようと。
広く寄せ集めをやるところから、今度は一つのところを突き詰めるような方に行こうってことで、大学院は数理情報学。僕の場合はアルゴリズムとかのやってる研究室に行きました。
清野：なるほど。けんちょんさんはどちらかというと、プログラミングが好きでそこからアルゴリズム始めたっていうよりも、数学とかが好きで、そこからアルゴリズムにどんどんハマっていったというか、興味持ち始めたっていうような感じなんですかね。
けんちょん：そうですね、確かにいわゆる競プロ、競技プログラミングの世界で数学から入る人といわゆるプログラミングから入る人を大きく分けるなら、確かに数学から入った人だと思います。
清野：そうなんですね。僕は逆で、大学ではコンピューターサイエンスをずっと勉強していて、その延長線上でプログラミング勉強してるしやっておくかみたいな感じで競プロ始めた側の人間なので、今のお話は結構新鮮だったというか、あまり聞いたことなかったのですごい面白いなって思いました。
プログラミングへの興味
清野：そういう数理系やってる方で、アルゴリズムを学んでいくタイミングでプログラミングを勉強していくと思うんですけど、そこでどうやって勉強してたんですか?
けんちょん：僕がプログラミングを始めたのは、割と遅い方だと思います。だいたい20歳くらいの時から。当時は虫食い算を作る趣味を持っていて、虫食い算を作ると、例えば素因数分解したいとか素因数分解をすぐ素早くできたら良いなとかがあって、プログラミングをやるとそういうの自動でやるようなものはおそらく作れるってことでいわゆるif文とかfor文とかforl文とか学んで、それで素因数分解やるようなやつを書いたりとかしたのが最初ですね。
清野：先ほどアルゴリズムの話もあったと思うんですけど、アルゴリズムに興味を持ち始めたタイミングよりも少し早めのタイミングでプログラミングを始めているなと感じたんですけど、プログラミングを始めるきっかけとアルゴリズムに興味を持ったところは、タイミング的にちょっと違うんですか。
けんちょん：数学の一つの分野に「組み合わせ数学」という分野があって、それは何か問題を解きたいと思った時に手続きを書いてあげて、その結果こういう性質を持ちます、みたいな証明をする論法です。有名な例だと安定結婚問題とか。安定結婚問題は、具体的にこういう風なアルゴリズムをやると、いずれは停止すると。そして停止したときにこういう性質を満たしていますみたいな証明をやるんです。高校時代に触れてちょっと薄く興味を持っていたっていうのが最初だと思います。
清野：なるほど。実際計算というか、処理をさせるタイミングでプログラミングが必要になるから、そこでプログラミングも触っていたみたいな感じなんですね。
今のお話聞いている感じ、けんちょんさんはプログラミングそのものよりも、常に計算とか論理的なこととかアルゴリズムとか、そういうところへの興味を持ち続けてここまで来てらっしゃるのかなって、お話聞いて感じました。
けんちょん：結構そうですね。
清野：いわゆるコンピューターサイエンスや専門学校でプログラミングを勉強して、いわゆるWeb系とかゲームとかものづくりに行く方とは、アプローチというか始めたところの経緯がちょっと違くて、お話聞いててすごい新鮮になってきました。ありがとうございます。
けんちょんさんのキャリアチェンジ
清野：こから株式会社NTTデータ数理システムに入っていろいろお仕事をしていらっしゃったと思います。そのタイミングで、多分Qiitaも結構書いていらっしゃったかなと思うんですけれど、そもそもNTTデータ数理システムに入ったきっかけとか、その中でやってたことを聞かせてください。
けんちょん：修士時代にやってたのはアルゴリズムなんですけど、広く捉えると数理工学っていって、数学を現実世界の問題の解決に応用していこうという学問ですね。
自分はちょっと数理工学の人間だっていう帰属意識みたいなのが強かったし今も強いんですけれど、当時は特に強かったので、仕事も数理工学をしたいってなったときに割とドンピシャな企業だったっていうのが、数理システムに入った動機ですね。
数理システムは数理科学とコンピュータサイエンスを融合させて、現実世界のいろんな問題を解決していこうっていうのをミッションに掲げてる企業で、数理工学への帰属意識が強い自分としてはマッチするだろうと思い、入りました。
清野：そうなんですね。入ってからは実際どのようなことをやってらっしゃったんですかね。
けんちょん：いわゆる数理工学に属するものは結構何でもやったと思います。例えば一番やったのは数理最適化といって、今AtCoderだとヒューリスティック部門とかで結構盛り上がり見せてる話とかに関連するんですけど、世の中最適化の需要はたくさんあると。
例えばトラックに荷物をどうやって配置していったら効率よく積めるかとか、効率積んだ荷物をどういう順番でお客さんに届けたら効率よく回れるかとか。まさにそういった最適化の話はたくさん触れました。あとはやっぱり、数理工学といえば機械学習は外せないですね。
僕が数理工学興味持ち始めたころってちょうど機械学習、いわゆる深層学習、ディープラーニングとかが盛り上がり始めたころです。ちょうど良いタイミングでその分野に入れたなって思ってます。数理システムに入ってから深層学習とかも触れてみて、今ChatGPTが盛り上がってますけど、そこまでではないけれど、数年前にはチャットボットを作るような仕事をしてました。
清野：そうなんですね。今のお話を聞いて、大学の時に数理計算をやってらっしゃった延長線上で、NTTデータ数理システムさんに入ってるのかな感じました。
NTTデータ数理システムが会社としてそこに対して取り組んでる理由というか、何かしら社会貢献とか事業的な話とかビジネス的な話もあるかなと思うんですけど、そこの研究を会社としてやってらっしゃるのって、どういう目的があるのでしょうか。
けんちょん：純粋に創業者の想いだと思います。創業者の人が数理工学の人で、数理工学を使って実問題、現実世界の問題を解決していこうって、多分そういう理念で会社創業したと思うので、そこは崩さないってことだと思います。
清野：そうなんですね。ありがとうございます。
教育に対する情熱
清野：今はNTTデータ数理システムで、社員ではなく顧問として活動していらっしゃいますが、顧問になった流れとか、顧問として今どういうことをやっているのかをお伺いしても良いですか。
けんちょん：それこそ、Qiitaに深く関わってくる話ですね。数理システムでアルゴリズムとか機械学習とかやっていくうちに、いつかそういうのを世の中に発信したいって気持ちが元々あったんですよ。また数理システムですごく尊敬する大先輩がいて、そういうことをどんどん発信していくってやっぱり大事だよねと話をされていて、それなら僕もやってみようってことでQiitaをやり始めたのがきっかけです。
しばらくのめり込んでやっていると、結構様々な反応をもらうんですよ。特に「これ読んだおかげで私もエンジニアになることができました」とか、嬉しい話をたくさんいただいて。そうなってくると、いわゆる発信する方をメインの仕事にしてみたくなったっていうのがあります。
清野：なるほど。
けんちょん：学生時代から数学とか数理工学を一つの軸にしていたって話をしていたんですけど、もう一つ軸があります。学生時代から教育活動はすごく好きで、様々な教育系のバイトをやっていました。公文式の採点スタッフだったり、家庭教師だったり、塾の先生だったり、あといわゆる添削採点スタッフだったり。教育系のことは一通りやったと思います。学校の先生になろうかと思っていたこともあったくらい。
発信とかやっていくうちに、教育系の方の情熱も思い出していったということもあり、しばらくは発信するって形で教育活動をしていこうと。ちょうどその頃、Qiitaでたくさん記事を書いたことをきっかけに、講談社の方から書籍化しましょうって話をいただいて、頑張って本にしました。
そこから執筆の話が結構入ってきて、それをやりたいと思ったから、一回ちょっと社員ではなく顧問って形にして執筆に専念しました。
清野：なるほど。その執筆の方に集中するために、一回NTTデータ数理システムではフルタイムの社員ではなくて、顧問という形で在籍する形になったってことなんですね。
けんちょん：結果的にはそうですね。少しそれとは別に、例えば友達と教育のことをやろうとか、今ではあまり形になっていない話とかもいっぱいあったっていうのもありますね。
清野：じゃあ執筆だけじゃなくて、教育に対してしっかりコミットしていきたいっていう中で、結果として顧問になったってことですね。今お話を聞いて感じたのが、けんちょんさんは何かを極めるってところも好きである一方、それを人に伝えていくとか、みんなでそれができるようになっていくとか、そういうことに対しての関心が強くあるのが、今まで会ったことないなっていうタイプな気がしていて。
極める人であれば本当に極め続ける、例えばAtCoderではレッドコーダーを目指すみたいに、集中してやるために仕事の方は調整している方もいるかなと。
けんちょん：そうですね。
清野：けんちょんさんは、そこはやりつつ人を教育するとか、教育分野に対して興味を持って活動していらっしゃるのが、今まで会ったことのなかった方だったので、面白いなって思いました。ありがとうございます。
モノグサに転職した経緯
清野：今、モノグサでもお仕事をされていますが、転職された経緯とか、そこでどのようなことをやってるのかも、お伺いしても良いですか。
けんちょん：フリーランスとして本の執筆とかをメインにいろいろやってはいたのですが、やっぱりちゃんと落ち着かないとっていうのは思っていました。
だからいずれ教育業界に深くコミットできるような話がきっとあるだろうと、ずっと思ってやっていて。そしたらやっぱりモノグサさんからお話をいただいて、なんだろうな、ちょっとありきたりな言い方すると運命感じたという感じでした。
清野：良いですね。モノグサでは、どういうことをされているのでしょうか。
けんちょん：ミッションは「記憶を日常に。」でして、人間にとって覚えることって、すごい大変なことらしいじゃないですか。
モノグサに入るまでは実はあまりそのイメージがなかったんですけれど、様々な人の話を聞いてると、例えば英単語を暗記するとか、世界史で人名を覚えるとかって、高校生や中学生の子供たちにとってはすごく苦しいことだと。
その苦しみを解消するために効率よく覚えたり、ちょうど忘れた頃にまた思い出させるような出題をするとか。そういうアプリを作ることで、「覚える」ことを効率よくやってもらって、その上で人生の新しい可能性をもっと切り開いていってほしい、そんな願いを込めた活動ですよね。
清野：僕自身も学生時代の時は暗記とかすごい苦手で、苦しみながらやってた記憶があるので、学生たちにとってはすごいありがたい授業だなと感じました。ちなみに、その中でけんちょんさんはどういうお仕事をやってらっしゃるんですか。
けんちょん：僕の仕事はコンテンツアーキテクトという職種です。実はモノグサ社内ですら、「コンテンツアーキテクトって何やってるの？」っていろんな人に言われます。
清野：そうなんですね。僕も今回初めて聞いたお仕事の名前だったので、どういうことをやってらっしゃるんだろうって思って。
けんちょん：例えば記憶のアプリを作ろうって思ったときに、英単語だったらどんなアプリなのかって、結構想像つきやすいと思うんです。あとは歴史の用語だったり。そういうのは記憶というフィールドに乗せやすいなってイメージつくんですけれど、いわゆる記憶定着を数学でどうやるかっていうのは、あまり自明じゃない。モノグサがやりたいことは、この「反復して練習して定着して身につかせる部分」ですね。
清野：なるほど。
けんちょん：どっちかっていうと数学って考える学問だとか思考する学問とか、柔軟な発想と、かそういうイメージ強いじゃないですか。ですが柔軟な発想とか、いわゆる思考力とかそっちの方へ行くためには、前提として計算だったり典型的な論証のやり方だったり、そういうことを無意識にできるくらい定着してないと、そもそも柔軟な発想はできないわけですよね。その定着のところをモノグサでどうやろうかと考える仕事です。
清野：すごい面白そうなお仕事ですね。その中でもあくまでも数理的に考えて問題を研究し続けてらっしゃるような仕事を、今もやってらっしゃるって感じですかね。
けんちょん：そうですね、そんな感じですね。
前に踏み出す原動力
清野：ここまでお話を伺って、けんちょんさんは大学では研究をやってらっしゃって、そこから会社員になって企業で勤めた後にフリーランスになり、執筆活動や教育周りのことをされたりして、今またお仕事をされていると思うんですけど、結構様々なことを挑戦してらっしゃるなと思ってて。
世の中には挑戦したいなと思ってても、安定性がちょっと気になるとか、一歩を踏み出せないとか思ってらっしゃる方っていると思うんですけど、そこまでいろんなことを、しかもスピーディーにやられて、一歩一歩前に踏み出せてる原動力って何になるんですか?
けんちょん：うーん、結構僕自分ではむしろ一歩踏み出せない側の人間だと自分では思っているんですけれど。逆説的なんですけど、僕の中で大事にしてるのは、機が熟すのを待つことです。挑戦する人って、やろうと思ったらその場でやるタイプの人が多いと思うので、僕のこの機が熟すまで待つっていうのは、かなり対極の考えだと思います。でも機が熟したなーって思った時には、そこに全力で突っ込んでいくのが、僕のスタイルだと思います。
清野：機が熟す、確かに。機が熟すタイミングを常に見計らっておくことも大事ですね。その機が熟すように自分から取り組んでたこととか、今意識していることとか、何かありますか?
けんちょん：まさにQiitaで記事をたくさん書かせていただいていて。それやってると、いずれ出版の話とか来るんじゃないかと思ってやってはいました。
清野：なるほど、じゃあいわゆる種まき的なことは、常にやっていたって感じですね。
けんちょん：そうですね。
清野：なるほど、ありがとうございます。まとめると、種はまき続けて、かつそれでタイミングを見逃さないように常に機は伺っておくっていうのが大事っていう感じですね。
けんちょんさん、今日はありがとうございました！いろいろお話できて楽しかったです。まだまだお話足りないので、次回もけんちょんさんをゲストにお迎えし、「道具としてのアルゴリズム〜けんちょんさんと競プロ〜」をテーマにお話伺えればなと思っています。
▼けんちょんさんの前回配信を見てみる
さいごに
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