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未経験の2019卒が自社サービス開発企業から早期内定獲得!

未経験の2019卒が自社サービス開発企業から早期内定獲得!

早稲田大学政経学部に在籍中の2019年度就活生 K・Iさん。官僚を目指したりエネルギー供給を行う大企業の選考を受けたりと紆余曲折を経た後、LIKEITの紹介で人工知能を使った検索サービスを提供する株式会社マーズフラッグに就職が決定しました!今回はそんなIさんに、LIKEITを受講したご感想をお伺いしました。

院卒じゃないとデータサイエンティストにはなれない?機械学習分野の就職ハードル

ー LIKEITに通うまでのご経歴を教えてください!

早稲田大学政治経済学部で政治学と統計学を学んでいます。政治学は「政治はもっとこうあるべきなんじゃないか、こっちのやり方のほうが正しいんじゃないか」というように主観的に議論されがちな学問なんですけど、過去のデータに基づいて客観的に定量的に学んでいくべきだという流れもあって、手法のひとつとして統計学も取り入れられています。

ー すみません、私政治学ってなにを学ぶのかよく知らなくて…政治学と統計学との関係性を教えていただけますか?

イメージしにくいですよね(笑)たとえば、世界には民主主義国家と権威主義国家がありますよね。学者には自由主義者や民主主義的な考え方の方が多いので「民主主義と権威主義、どちらが本当に経済的に豊かなのか」ということを議論する時、「民主主義の方が、経済的な豊かさにつながる政治だ」ということを証明するために長年研究を重ねてきているんですよね。

でも結局、主観だけでは民主主義と権威主義、どちらの方が経済的に豊かになるのかは結論が出せないんです。権威主義国家は国民のリソースを一点に集中できる仕組みを持っているので、各政府が公表している統計データだけでは一概に民主主義国家と権威主義国家の経済的な成長率を比較することが難しいという状況があります。また、主観的には「民主主義国家は正直に自国のGDPを公表するのに対して、権威主義国家は実際よりも数値を上方修正して公表する傾向があるのではないか?」という疑いが持てる可能性もありますよね。

そういった主観的な議論を交わすのではなく実際に各国の経済力を確認するために、過去には人工衛星が飛ばされたこともあるんですよ。日本で普通に生活していると夜、部屋の電気を付けるじゃないですか。そこで、人工衛星を使って時間帯ごとの電力消費量を調査してみると「誰もがイメージするような独裁国家が公表するデータには誤りがありそうだ」という結果が分かったんです。

このように、実際のデータに基づいて結論を導き出していくのが最近の政治学の研究手法です。

ー すごいですね!初めて知りました。インタビュー前に予習しようと思ってWebで "政治学における「因果推進革命」の進行”っていう論文を読んだんですけど、全然分かりませんでした(笑)でも、オープンデータもそうですけど、国や自治体が出しているデータを分析して事実を調査していくっていうのはすごくタメになりますし、政治に対する考え方も変わりそうですよね。

因果推進型は部分的なデータをもとに仮説を立てて、人の行動や社会現象を説明するっていうものですね。

政治って「この政策をAの地域でだけ実施して、実施していないBの地域と効果があるか比べてみよう」みたいな実験って倫理的にできないんですよ(笑)物理学のように実際に実験可能な自然科学と比べると根拠は弱いんですが、部分的にでも正確なデータがあればそこから仮説を立てることができるので、ここ数年で因果推論型の研究が増えているんです。

ー 勉強になります!ちなみに、入会前に「公共・行政関連のシステムを開発している会社に就職したい」と言ってましたけど、それは大学で学んだことが活かせそうだと思ったからですか?

話せば長くなるんですけど…(笑)実は僕、去年の春までは官僚になりたいと思ってたんです。

ー 官僚?!すごいですね!

政治学を学ぶ中で、日本の将来が不安だなと感じたんですよね。若者的には「今の日本ヤバイよね」ってなるじゃないですか。年金や増税などの問題を解決できるようにしっかりとデータや実績に基づいた政治をしてほしいと感じていても現実はなかなか理想通りにはいかないし、でも昔みたいに莫大なお金をかけて鉄道や道路みたいな物理的なモノを作ったからって解決できる課題でもない。だからそういう問題を解決して、世の中のために働きたいと感じてたんです。

3年生の春くらいまでは官僚になるために法律試験の勉強もしていたんですけど、勉強しているうちに「なんか、自分がやりたいことってこうじゃないな」と思ったんですよね。官僚をめざすために時間もお金も使ったので、両親には申し訳ないなと思うんですけど…。

ー いやあ…その後もご自身で就活されていたと思うんですけど、どんな業界の選考を受けていたんですか?

ちょうどその頃に各社のインターンや採用イベントの応募が解禁になったので、一般企業への就職も視野に入れ始めました。当時は「官僚」や「IT業界」のように業界は限定せずに、公共性のある事業を行っている企業を幅広く調べて、中でも天然ガスや石油といった資源を供給している大企業のインターンシップに参加したりしていました。エネルギーは生活になくてはならないものだし、エネルギーを生み出す仕事は世の中のためになるんじゃないかと感じたんです。

今年の1月までは新潟にある石油の採掘現場や東京湾沿いの発電所に見学に行ったりして、「頑張って就活して、こういう大企業で働いていくんだろうな」と思ってたんですよね。でも、だんだん「やっぱり違う!」って気持ちが強くなってきて。実際、僕は文系出身なので、大企業に勤めても世の中のためになるモノを生み出す職には就けないと思ったんです。たとえば、石油や電力を供給する企業に就職しても僕自身が石油を掘ったり発電所を開発する職種に就くことはないじゃないですか。たぶん人事やプロジェクト管理のような事務職になるだろうなと考えると、そういう会社に勤める意義が感じられなくなっちゃったんですよね。

「どうしよう?世の中のためになるモノが生み出せる仕事ってなんだろう?どうしたらそういう職に就けるんだろう?」って、すごく右往左往していました、お恥ずかしい話なんですけど…。

ー いやいや、すごいご経験をお持ちですね…ちなみに、LIKEITには2月に入会されましたよね。IT業界のどういうところに魅力を感じたんですか?

そうですね、1月に色々悩んでいる内に「ITなら自分がやりたいことができる」って気付いたんです。今はITソリューションでさまざまな課題が解決されていっているし、どんな業界であってもITとは縁を切れない時代だと思うんですよね。ITは未来的な業界だし、文系出身のエンジニアも多いと知ってこれだ!と思ったんです。

政治学の根底にあるのは「政治家や官僚がノリで政策を決めるのはやめて、実際のデータに基づいて理論的にやっていきましょう」という考え方です。この考え方のことを「根拠に基づいた公共経営」という意味のEvidence-Based Public Managementと言います。でも、実際の政治は全然理論的じゃないんですよね。さっきオープンデータという単語がちらっと出ましたけど、オープンデータも蓋を開けてみたらよく分からないPDFが配布されているだけだったりします。そういう現状を改善していくとしたら、政府の内側からじゃなくて彼らから仕事を委託されるような開発会社のエンジニアがやっていくんじゃないかと感じて、それで行政系のシステムに携わりたいと考えていました。

ー そうだったんですね!ところで、その当時ってプログラミング経験はお持ちだったんですか?

統計学を学ぶためにデータ分析で利用するのでRとPythonは少し触っていましたけど、正直データを読み込ませて結果を出力するための短いコードしか書いたことはなかったんですよね。システムを開発するような講義もありませんでしたし、if文やfor文の存在は知っていましたけど、実際に書いたことはありませんでした。

ー スクールに通ってJavaとか、そういうWeb系の言語を学ぼうと思ったのってなんでなんですか?データサイエンティストとかwebマーケターとか、データ分析系の進路も色々ありそうですけど…。

Webプログラミングを学ぼうと思ったのは、まず単純にシステム開発の中で一番市場が広いからですね。データ分析の方面には非常に興味があるんですけど、やっぱりまだ、RやPythonができるというだけでは有名企業には就職できないんです。日本の大企業と言われるような会社のデータサイエンティスト職などは大学院で理系寄りの統計学を専門に修めた人ばかりですし、募集要項の時点で「院卒で機械学習の経験がある方」とかなり厳しく条件が絞られていたりもします。そもそも、データ分析の実務経験を持つ中途エンジニアか大学院で修士課程まで修了していない企業がほとんどですね。中小企業でデータ分析分野に取り組んでいる企業もまだまだ少ないですし…。

でも、今は無理でも将来的にはデータ分析にチャレンジしたいとは思っていたので、まずはその第一歩としてプログラミングを学んで、できれば行政系のシステムを開発をしている会社に新卒で就職したいと考えていました。

ー 大学を出ても、ものすごく就職ハードルが高いんですね。ちなみに、LIKEITに入会する前に一度他のJavaスクールでもお話を聞かれたことがあるんですよね?

Webプログラミングが学べるスクールを探していたらLIKEIT以外にも無料のスクールがあったので、電話してみたことはあります。でも、入会を断られたんですよね(笑)

ー え? Iさんくらい優秀な人がなんで断られちゃったんですか?

そのスクールもLIKEITと同じ感じで2~3ヶ月勉強して就職するっていう無料のプログラミングスクールだったんですけど、そのスクールに電話したのが今年の2月だったんですよね。そしたら「あなたは19卒なので、カリキュラムが終わってもすぐには就職できないじゃないですか、こちらとしては勉強が終わったらすぐに働ける状況が望ましいので、4年生の後半になってからまた来てください」って言われたんですよね。

でも、4年生の夏以降なんて周りはみんな就職先も決まってるだろうし、大学生の就職率って今98%とかじゃないですか。6月・7月くらいには就職先が決まっているのが一般的だと思うので、4年生の後半にならないと就活できない状況って精神的にもだいぶ厳しいですよね。諦めて他の無料スクールがないか探しているうちにLIKIETを見つけて、すぐに問い合わせました!

春休みに集中学習!就職決定までの空き時間にはPythonを自己学習

ー タイミングが合って良かったです!次は、LIKEITに通ってからのことを教えてください。Iさんは大学時代に塾講師のアルバイトをされていたそうですけど、Iさんから見てLIKEITのメンターの指導方法はどうでしたか?

僕がアルバイトしていた塾は講義型式だったのでLIKEITとはちょっと違いますけど、僕としては非常に満足です!(笑)LIKEITの場合、学習カリキュラムは全員決まっているじゃないですか。でも、受講生それぞれの能力は全然違うんですよね。出席できる頻度も違うし、プログラミングの素養が高い人もいるし、そうじゃない人もいる。学習のスピードが人によって違うので、テキストを読んで分からなかったらそれぞれ質問するっていう学習方法は合理的だったと思います。質問すればちゃんと答えてくれますし、困ることはなかったですね。

あとは、これは僕の偏見かもしれないですけどエンジニアの人ってちょっと口下手なイメージあるじゃないですか(笑)LIKEITのメンターは明るい人ですしちゃんと分かるように教えてくださるのでとても良かったです!

ー ありがとうございます!ちなみに、学習中に意識されていたことってありますか?

演習問題を「必ずしもノーミスで解く必要はない」ということですね。1発で完璧なコードを書く必要がないからEclipseにはデバッグ機能があるし、単体テストや結合テストみたいなテスト工程があるんだと思うんです。テキストを読んで演習問題を数問解いただけじゃ全部の知識は覚えきれないですし、最初はトライアンドエラーでいこうと。実際にコードを書いて実行してみてエラーが出たり前に勉強したけど忘れてしまったことがあったら、テキストを読み返して調べながら課題を解くようにしていました。

あとは、LIKEITのテキストと合わせて自分で『Java 第2版 入門編 ゼロからはじめるプログラミング』や『スッキリわかる サーブレット & JSP入門』などの専門書を購入して読んでいましたね。1冊読めばそれだけで全部の知識が身につくような完璧な本なんてないと思っていますし、同じことを学ぶのでも色んなバリエーションの演習問題を解いたりすると理解も深まりますからね。

ー インプットとアウトプットのバランスが良い学習方法ですね!ちなみに、Pythonのご経験を踏まえて、JavaとPythonの違いって感じることありましたか?

実は4月中旬くらいにLIKEITのカリキュラムを全部学習し終わったので、ここ1ヶ月くらいはPythonを勉強しているんです。大学ではデータ分析のツールとしてPythonを使っていましたけど、今度はWebシステムの開発言語としてのPythonを学んでみようと。Pythonの専門書を読んだり、UdemyのPythonコースに申し込んで講義動画を観たりして自己学習中です!

Pythonを学んでみて気付いたのは、「Javaってすごくしっかりしてるな」ってことですね。Pythonは自由度が高いというか。例でいうと、Javaの場合は変数を代入する時にはまず最初に型を宣言するじゃないですか。でも、Pythonは型宣言しなくても変数をよしなに解釈して代入してくれるんですよね。便利だとは思いますけど、Javaを3ヶ月学んでからだと「なんか…いい加減じゃない?」って違和感がありますね(笑)

自由度が高いということ以外にも、コードの書き方はJavaに比べたらPythonの方がかんたんです。LIKEITのメンターも「Javaをしっかり学んでおけば他のWeb系言語にも応用が利くし、他の言語の方が習得ハードルは低い」と言っていましたけど、実際にPythonを触ってみて実感しました。

ー なるほど、ありがとうございます!ところで、オリジナルWebサービスはどんなものを開発したんですか?

僕はふるさと納税のサイトを開発しました!基本はECサイトの機能をベースにしています。

ふるさと納税の仕組みって、自治体に支払った金額が寄附金として扱われて、その金額の8割が税金として納税されるっていうものなんです。たとえば、ユーザーは自治体にお金を払って松坂牛を買えばそのうちの8割の金額が税金として納税されるので、実質額面の2割の負担で松坂牛が食べられることになります。

でも、ふるさと納税では税金控除の対象になる金額の上限がその人の年収や家族構成によって決まっているんです。お金を支払えば無制限に2割の金額でおいしいものが食べられるという訳じゃないんですよね(笑)この上限金額には100通り以上のパターンがあって計算がややこしいんです…。なので、このサービスではユーザーは自分の年収や家族構成を登録すれば、過去の購入履歴からあと何万円分の商品が購入できるのかをチェックできる機能を作りました!購入金額が上限金額を超えていたら「上限金額を●●円分超えています!」とポップアップを表示したり、逆に上限金額未満だったら「あと●●円分購入できます!」とオススメしてあげたりというものですね。

ー 便利ですね!実際のふるさと納税の制度に沿ってルールも組み込まれているのでリアルだなって思いますし、こんなサービスあったら使ってみたいです!

PythonとRを使った検索サービスを提供する株式会社マーズフラッグに新卒内定!

ー 次は、就職活動について教えてください。色々悩んだこともあったと思いますけど、LIKEITでご納得していただける企業に就職が決まったのは非常に良かったなって思っています!今回就職が決まったマーズフラッグさん以外にも、LIKEIT経由で何社か選考は受けたんですか?

いや、僕はマーズフラッグ以外は受けていないですね。マーズフラッグはキャリアコンサルタントに「データサイエンスや機械学習に取り組める企業に就職したい」と相談して、紹介してもらいました。当時の僕はIT業界でも大企業しか調べたことがなかったので、マーズフラッグっていう会社があるっていうこともその時初めて知ったんですけど(笑)正直、会社のことを軽く聞いた時点ではそこまで「この会社に入りたい!」っていう気持ちはなかったんですよね。

でも、3回の面接を通して「自分がやりたいと思っていたことにチャレンジするチャンスがある会社だな」と感じて、どんどん志望度が高まっていきました。まだ入社後にどんなプロジェクトに携わることになるのか具体的なことは決まっていないですけど、これからが楽しみです!

ー 就職してからも頑張ってくださいね!マーズフラッグさんにはLIKEIT卒業生のSさんもいらっしゃるので、ぜひ仲良くしていただけたら私が嬉しいです(笑)ところで、将来的にはデータサイエンスのもっと高度なところに携わっていきたいっていうご希望があると思うんですけど、直近のキャリアビジョンを教えていただけますか?

そうですね…データ分析については正直まだ右も左も分からない状況なので、まだどれだけの仕事を任せてもらえるのかは分からないんですけど、マーズフラッグは他の会社よりもデータ分析の技術に触れる機会が多いと感じて入社を決めましたし、会社からも「主にデータ分析を組み込んだ検索サービスの開発をやっているよ」と言われているので、仕事の中でレベルアップしていくことは可能だと思うんですよね。

ただ、いち早く一人前のエンジニアとしてデータサイエンスに関わっていくためには、実務に加えてどれだけ自分が勉強していくかが重要だと思っています。色んな勉強会に参加してスキルアップするのは当然として、僕としてはどこかのタイミングで大学院に通って、専門性を高めたいと考えています。まだ実際に、大学院に通うだけの金銭的な余裕や時間があるかは分からないですけどね。社長の武井さんも実際に社会人大学院で色んなことを勉強されているらしいです。

ー すごいですね!目標に向かって頑張ってください!ちなみに、全然話は変わるんですが、LIKEITの良かったところと改善してほしいところがあれば、教えていただけますか?

良かったところは、学習カリキュラムがしっかりしているところですね。あとは、僕本人にはあんまり関係ないんですけど、受講生が本当にたくさんいるのに問題なく回っているのがすごいなと。無計画に入会させているんじゃなく、ちゃんとマネジメントされているんだな、と感じました!

あとは、オシャレな雰囲気ですね(笑)

ー ありがとうございます!ここの内装と什器選びの担当は私ですね(笑)

そうなんですね!僕はオシャレには疎い方なんですけど、友人と今就活どんな感じ?って話をしてる中で「今こういうスクールでプログラミングやってるんだよね」ってLIKEITの写真を見せたら「え?!なにこれ?タダなの?」って言ってましたよ!

改善してほしいところは…う~ん、エレベーター閉まるのがはやいことですかね(笑)っていうのが一番に出てくるくらい、不満はありませんでした!

あとは…出席を強制されることないので自由な反面「ちゃんと朝10時から出席するぞ!」っていう自己コントロールは必要ですよね。まあでも、大学生でも学業と両立して通えるっていう意味ではこれも良い点ですね!

LIKEITへの入会を考えている方へ、卒業生からアドバイス

ー 最後にLIKEITへの入会を考えていたり、実際に通っているけど続けられるかどうか悩んでいる人に、アドバイスをお願いします!

プログラミングが苦手だって気付いてやめちゃうのは仕方ない部分もありますけど、でもメンターに質問したり、相談すれば解決していけるんじゃないかなと思います!プログラミングって、基本的にルールに従ってコードを書いていくじゃないですか。なので、知識を習得するスピードに個人差があったとしても、特別優秀な人じゃないとプログラマーになれないということはないと思うんですよね。

さっきお話した通り、ノーミスでバーッと正しいコードが書けないとプログラマーになれないかというと、そうではありません。僕も最初、プログラマーは全員何も見なくてもバリバリコードが書けるっていうのをイメージしてましたけど、「こういうことやってみたいけど分からないな、検索してみよう」っていうシーンはたくさんありましたし、就職してからも調べながら開発していくことは普通にあると思うんです。初心者のうちは分からないことも多いと思いますけど、完璧主義になると挫折もしやすくなってしまうので、分からないことはすぐにメンターに聞いて理解していけば、ちゃんとできるようになっていくと思います。

プログラミングが楽めるかどうかも重要かもしれないですけど、プログラミングの楽しいって感覚は「遊んでて楽しい!」っていうものとは違って、ハードルをクリアしていく時の楽しさなんですよね。分からないことに直面しても自分で試行錯誤してみて「できた!」っていう時が一番楽しいですし、プログラミングスキルを身につけるにはその感覚を持って、どれだけ難しい問題を乗り越えていけるかが重要だと思うんです。

あとは、自分で専門書を読むと知識の理解度も上がって、どんどん演習問題も解けるようになっていくと思いますよ。

ー 20代で初めて経験することは特に、向いてるとか向いてないとかってすぐ判断しちゃうのはもったいないんじゃないかなって思います。ただその、できるようになるまで自分が努力をするか、しないかっていうだけですよね。

実は僕は大学生になるまで自分のPCは持っていなかったですし、どちらかというとITにはまったく詳しくなかった人間なんです。「プログラミングって、コンピュータサイエンスの知識がないとできないのかな?」と思っていた節もあるんですけど…(笑)

でも、実際にLIKEITでプログラミングにチャレンジしてみて、少なくともプログラマーになる段階ではコンピューター自体の仕組みを全部知っておく必要はないと感じました!自動車のエンジンの仕組みなんて知らなくても、誰でも自動車免許は取れるっていうのをイメージしていただければ分かりやすいかもしれないですね。

もし、PCっていうハードウェアに苦手意識があってプログラミングを学ぶことに二の足を踏むんだったら、コンピューターの難しいことは今のレベルでは必要ないっていうことを知っていただきたいですし、できるようになるまで根気強くメンターと一緒に頑張ってほしいですね!