エンジニアが事業側に⾏って、 考える順番が変わった

本資料は、エンジニアが開発業務から事業側へ異動したことで得られた気づきと、その意義についての報告です。

Transcript

1. エンジニアが事業側に行って、 考える順番が変わった
2. 自己紹介 2022年 新卒入社、現在5年目 入社以来ずっと エンジニア 2026年4月、社内で ジョブチェンジ して事業側へ 作ったものを使っているのはどんな人？ サービスを届ける営業はどんな仕事？ ……が気になったのがきっかけ 2
3. 先に結論 「どう作るか（How）」 より先に 「なぜ・何を解決するか（Why / What）」 を考えるようになった 技術は、誰かの困りごとを解くための手段 3
4. 今やっていること 社長ダイレクトCAREER RA（リクルーティングアドバイザー） CA（キャリアアドバイザー） 企業 を担当 求職者 を担当 両方と直接話すことで、開発だけでは 見えなかった課題 に触れるようになった 4
5. 企業側（RA） 「この会社の何が面白いのか」 を話せなかった 5
6. 条件は話せる。でも魅力は話せない 最初は「求める人物像・採用要件」を聞けば十分だと思っていた いざ候補者に紹介すると、自分の言葉にできない なぜ？ → 紹介する 自分自身が、その会社をよく知らない 6
7. 背景まで聞くようにした 採用する 背景 その先に目指している 状態 → 魅力を伝えやすくなり、「応募してみたい」 が増えた → 「実は、今こういう状況で」と 求人票に出ない事情 も聞けるように 7
8. 表面の課題は、入り口にすぎない 同じ「採用に困っている」でも、裏側はさまざま 人事がほかの業務も抱えていて、採用に時間を割けない 採用の進め方や判断基準が、社内で共有されていない 背景まで聞いて初めて、 本当に困っていること が見える 8
9. 求職者側（CA） 求人探しをやって、 初めて見えた非効率 9
10. 一番時間がかかっていたのは「求人探し」 一人分の候補を出すだけで 20〜30分 担当する候補者は一人ではない これを毎回繰り返す……正直、大変 10
11. Claudeで候補出しを仕組み化 Before 20〜30分 候補者の情報 → キーワードに合う求人を 3〜5件 提示 After 約3分 ※ 時間はいずれも当時の感覚をもとにした概算 11
12. でも、速く出せれば終わりではない キーワード検索なので、最初からぴったりの求人は出ない 大事だったのは、その後の会話 1. 具体的な求人を一緒に見る 2. 「これは興味ない」「これは面白そう」と反応が返る 3. 初回面談では分からなかった希望が見えてくる 4. Claudeに反映して出し直す → また確認 → 「これはいいですね。応募してみます」 にたどり着く 12
13. 技術と人、それぞれの役割 技術で速くできたこと 対話を始めるための 候補を出す ところまで 人が介在する意味 本人の 希望を引き出し、一緒に選択肢を探すこ と 13
14. どちらも、現場に入ったから見えた 企業側：要件の背景まで聞いて、本当の困りごとが見えた 求職者側：自分で探して話したから、技術に任せる部分と人が向き合う部分が分かった 14
15. 改めて：考え方が変わった 開発だけの頃 How：どう実装するか 事業側に来てから Why：なぜ必要なのか What：何を解決したいのか 開発にも生きている → 要望の背景を聞けば、既存機能で解決できたり、別の方法を提案できたりする 15
16. 技術は、 誰かの困りごとを解くための手段 AIで開発は速くなった。だからこそ 「何を解決するか」を考える力も磨きたい 16
17. 越境してよかったこと 自分の視点が変わった この取り組みが 社内表彰 につながった 受賞後、営業のフロントに挑戦したいエンジニアが増えた と人事から聞いた 詳しくは note の以前の記事で：https://note.com/innovation_hr/n/nf5869f2a416f 17
18. 気になるなら、まず現場を見てみる いきなり異動する必要はありません まずは一度、 担当プロダクトの 商談に同席 してみる それだけでも、見えるものはあるはずです 18
19. ありがとうございました