学びを仕事に繋げる

学びを仕事に繋げる堤修一 @shu223

⾃⼰紹介 - 堤修一 - @shu223 - GitHub - Qiita, Zenn,
note, etc. - YouTube, Podcast iOSデベロッパー、堤修一さん登場！ - ライフハックで行こう！

• 31歳でプログラマーに • 12年間iOSエンジニア • 2022年4月より、Sansan研究開発部マネージャーざっくり経歴

• 31歳でプログラマーに • 12年間iOSエンジニア • 2022年4月より、Sansan研究開発部マネージャーざっくり経歴 - iOS -
エンジニア - 主にフリーランス - 研究開発 - マネージャー - 正社員

エンジニア - 主にフリーランス - 研究開発 - マネージャー - 正社員こっちではなく、

エンジニア - 主にフリーランス - 研究開発 - マネージャー - 正社員こちらの経験をメインに講義を構成

- iOS - エンジニア - 主にフリーランス - 研究開発 - マネージャー
- 正社員 iOSエンジニア時代の変遷

2010 〜 2012 正社員 2016 〜 2018 正社員（米国） 2013 〜
2016 フリーランス 2018 〜 2022 フリーランス - 研究開発 - マネージャー - 正社員 iOSエンジニア時代の変遷 - iOS - エンジニア - 主にフリーランス

2010 〜 2012 正社員 2016 〜 2018 正社員（米国） 2013 〜
2016 フリーランス 2018 〜 2022 フリーランス - 研究開発 - マネージャー - 正社員 iOSエンジニア時代の変遷 • ハードウェア連携（IoT）や機械学習等、様々な分野での仕事獲得 • 海外案件・海外就職 • ライフステージの変化に応じた個人のビジネスモデルの変遷 - iOS - エンジニア - 主にフリーランス

今⽇お話すること - 学びを仕事に繋げる方法 - 海外進出 - 外貨を稼ぐという選択肢 - 成長サイクル -
継続的に成長する - iOSの技術面の話 - Metal, デプス（時間があれば）

学びを仕事に繋げる⽅法

どういう話？ - いまやっている研究 - 興味のある技術 - つくりたいもの etc… 仕事に繋げるにはどうしたらいいか

なぜこの話をしたいのか以下のような固定観念を払拭したい - 仕事＝就職先を決めて、そこから降ってくるもの - 「やらされ仕事」はモチベが下がりやすい - 興味のあることは業務外の時間でやる
- 時間は有限 - 必要に迫られていない勉強や開発を継続することは人類には難しい ➔ 仕事は⾃分の興味ドリブンで引き寄せられる・取りにいける - 仕事にしてしまえば、稼ぎながらフルタイムで経験を積める - 仕事だから続けやすい

「学びを仕事に繋げる」ためのポイント実績を取りに⾏く発信するポジショニングを考える

- 何ができるのか／何がやりたいのかを外から観測可能にする - “Searchable”になる発信する

「できること」「やりたいこと」を示すための技術発信 - Qiita - GitHub - 書籍何ができるのか／何がやりたいのかを観測可能にする BLE Metal
Core ML

「何がやりたい⼈か」を可視化して仕事につながった実例ひたすらiOSアプリをつくってきて、さすがにちょっと飽きてきた ➔ ハードウェアの世界に興味を持つ ➔ iBeaconデバイスを買い、自分で試してブログをいくつか書く ➔ それを見ていた人の紹介で案件獲得

仕事で得た知⾒・実績を観測可能にする報酬＝お⾦ではなく、報酬＝お⾦＋実績＋スキル得た知見や実績を埋もれさせておくのは報酬を受け取っていないに等しい iBeacon案件の実績を記事でアピール

その後に得たiOS×ハードウェアの制作実績の⼀部

発信する - 何ができるのか／何がやりたいのかを外から観測可能にする - “Searchable”になる

おもしろい仕事が来るポジションにいるには？ - 興味のある技術やプロダクトに関わりたい - 求人が出たり、プロダクトが話題になるタイミングで⾃分からアクションするのでは遅い - 営業や就活は時間も労力もかかる。それより勉強したり手を動かしたりしたい - おもしろい人がおもしろいことを始めるタイミングで声をかけてもらいたい

事例 - BONX：プロダクト構想段階（CEO宮坂さんが起業するよりも前）から声をかけてもらっていた - WHILL：アプリ連携機能の開発開始前に声をかけてもらった - Music for the
Deaf：BLEを使って無線化する際に声をかけてもらった

Searchableになる「⾃分が何ができる⼈で、何をやりたい⼈か」を⽰し、それを必要とする⼈に⾒つけてもらえるようにする - ブログ - 勉強会、カンファレンス - 口コミ（知り合いの紹介） -
GitHub

どうやって⽰すか - 日々学んだ技術Tipsをブログに書く - 分野を絞る - 「やりたいこと」「できること」の両方のアピールになる - GitHubでソースを公開する -
「やりたいこと」「できること」の両方のアピールになる - Star数が良し悪しを決めるものではないが、Star数が多いほうが「見つけてもらう」チャンスは増える - 書籍など、専⾨外の⼈にも響く「箔」を付ける

「勉強したいことに関わる仕事」は全力で取りに行く報酬＝お⾦ではなく、報酬＝お⾦＋実績＋スキル ➔報酬面で妥協したり、オーバーワークすることも「ここぞ」というときにはあり

⾃分の例共著の書籍でARKit, Metalの章の執筆を担当 - この時点でARKitは触ったことなし、Metalはほぼ初⼼者 - ずっと興味があったARと低レイヤグラフィックスAPI につてい本を書きながら学ぶチャンス！ -
会社（当時）の有休を全部使い、毎年恒例のOSSの制作も見送り、書籍執筆にできる限りのリソースを投入 - 本を書きながら知識が付き、さらに「ARKit, Metalの本を書いた堤さん」と、初⼼者から⼀気にちょっとした権威に

その後ARKit, Metalの仕事も獲得できるように - Fyusion社: 画像処理、描画まわりは全面的にMetalを利用 - とある国内案件: ARKit + Metalシェーダーでエフェクト
- とある海外案件: AR + Metal画像補正 & シェーダーでエフェクト

「書籍執筆」という実績を得るには誰でも技術書の著者にはなれる｜shu223｜note

ポジショニングの例その１ iOS飽きた。ハードウェア楽しそう ➔ Arduinoやラズパイ等、簡単に学び、試せるようにはなってきている ➔ が、やはりプロダクトレベルで魅力的なモノをつくれるようになるまでは遥かに遠い

ポジショニングの例その２機械学習すごい。自分も何かやりたい ➔ TensorFlowやPyTorch等のフレームワーク・ライブラリも充実しているし、書籍やオンライン講座等、高品質な学習リソースも多い ➔ とはいえ、その道での学位持ちや機械学習専任エンジニア等のガチ勢が大勢いる

「学習済みモデルをiOSで動かす」ところでポジション取り要素技術：機械学習の基礎、TensorFlowをちょこっと触った経験、 C++ for iOSの経験、MetalでiOSのGPUを制御する知識、etc… + iOSの経験 ➔ このあたりができることが観測でき、かつ仕事が頼めることが明確（フリ
ーランス）、となるとライバルは多くない

iOSを軸⾜としたポジション取り - iOS × BLE - iOS x GPU -
iOS x AR - iOS x デプス - iOS x 機械学習

「学びを仕事に繋げる⽅法」まとめ仕事＝我慢して報酬をもらうことではない。自分の興味や勉強したいことを仕事に繋げる方法を知ろう。 - 発信する - 何ができるのか／何がやりたいのかを外から観測可能にする - “Searchable”になる -
実績を取りに行く - 報酬＝お金＋実績＋スキル - 「勉強したいことに関わる仕事」は全力で取りに行く - ポジショニングを考える

☕ 技術の話

Metal⼊⾨

Metalは誰にとって嬉しいのか？（動画）動画の補足 - Metal : iOS/macOSのGPUインターフェース - UIKit :
iOSのUIフレームワーク - ほとんどのiOSアプリに使われている - 今はSwiftUIも出てきている

CPUとGPUの違い（動画）

Metalの実装を理解する（動画）

本題に戻ります

継続的に成長する

海外進出外貨を稼ぐという選択肢

どういう話？ - 海外案件を獲得する方法 - 海外就職にはこんな方法もあるよ - 英語の話

なぜこの話をしたいのか - 今後の日本経済がどうあれ外貨も稼げる - 海外の会社も含めておもしろい仕事を選べるつまり人生における選択肢が増える

OSS - トータル25,000スター以上 - ⭐100以上のリポジトリが19個 - Trending #1 （＝世界1位）多数海外から「⾒つけられる」には？

- Fyusion @サンフランシスコ・・・H-1Bで正社員 - ブログ1（入社時） / ブログ2（途中経過） - イスラエルのスタートアップ（リモート） -
watchOSアプリ - 初の海外案件（ブログ） - 他、Metal, ARKit, デプス系は海外からの引き合い多数 GitHub経由で得られた海外案件・就職の例

- iOS-x-Samplerはいずれも3kスター以上だが仕事にはつながっていない - iOS-Depth-SamplerやwatchOS〜はめちゃくちゃ仕事につながっているスター数が多いほど仕事に繋がりやすいわけではない仕事を依頼したくなる専門性があるかどうか

- 営業といっても、「知り合いをつくって」「⾃分ができること・やりたいことをアピール」するだけ - 相手が直接の依頼者にならなくても、「こういうことができます」「こっちで一緒に仕事ができたら嬉しい」と種をまいておくと、忘れたころに人づてで連絡が来たりする - 日本で仕事が来るパターンも実は同じ -
偶然なので直接コントロールはできないが、再現性はある現地に⾏って旅⾏がてら営業

- ハッカーパラダイス - ブログ - 常に著書（日本語）とデモができるプロダクトを持ち歩いていた - ハッカソン出場 - 英語が下手でも問題なし
- つくったものがそのまま技術力・開発力の説明になる - マンガ（ベルリンのハッカソンで1位に） / ブログ - カンファレンスドリブン旅行 - カンファレンスのリターンを「学び」で考えない - ブログ（オランダ） / ブログ（チケットなしWWDC） - GitHub経由や知り合い経由で知り合った人と☕ 「現地に⾏って旅⾏がてら営業」の実例

- とあるスタートアップ@バンベルク（ドイツ） - iBeaconを使用した美術館向けアプリ - ブログ - とあるスタートアップ@ベルリン - 画像や動画を多用するアプリ
- ブログ - とあるスタートアップ@サンフランシスコ - ARでメガネをフィッティングし注文できるアプリ - CTOから直接口説かれていた - とあるスタートアップ@ベイエリア - Metalを利用 - CEOから直接。グリーンカード取得もサポートするよ現地に⾏くことで得られた海外案件・就職オファー

- 動機・ねらい - 応募方法・CfPのコツ - 当時の英語力 - 準備 - 当日の様子
- ねらいに対しての結果海外カンファレンス登壇について

- 「あきらめ」からはじめる英会話 - 海外登壇が決まった頃の私のリアルな英語力英語の話

☕ 技術の話

iOS × デプス⼊⾨

デプスとは／デモ（動画）補足：2018年の動画 - LiDAR搭載iPhoneはまだ世に出ていない - 当時の最新モデルは iPhone XS

デプスの種類とセンサーの仕組み（動画）

iOSにおけるデプスの取得⽅法（動画）

本題に戻ります

継続的に成長する

成⻑サイクル継続的に成⻑する

- サイクルを循環するほど価値が増す「ネットワーク効果」を表現 - Uberの場合： - 利用者が増えるほど価格低下やピックアップ時間の短縮に繋がり、 - さらに利用者が増え、
- サービスの価値が増す。 - この図をもとに、このネットワーク効果が最大化するようにいろんな意思決定をしていく成⻑サイクルモデルとは Uberの成長サイクルモデル「プラットフォーム・レボリューション」より需要増加地域カバー率／浸透度の増加ドライバー増加より速いピックアップ時間価格低下ドライバーの空き時間の低減

- 個人であれ⽇々のビジネス（仕事）の中で新しいスキルや実績を得て⾃分の価値を増していく必要がある - 一度そのサイクルを書いてみると良さそう「個⼈の」成⻑サイクルモデル

書いてみた - インプットとアウトプットの両輪でサイクルが回っているどちらが⽋けてもサイクルは⽌まる - 時間がサイクルを回す唯一の動力源
認知時間￥ OSS ブログ本アウトプット仕事勉強インプットスキル経験実績

現在のモデルは自分の時間というリソースが尽きたところで成長が終わる ➔ 時間は慢性的に尽きている ➔ つまりこの成⻑サイクルは既に終了している。（お金で時間を買うといっても限界がある）循環の弱いところ・切れているところ循環ができていなかったら、それは広告費が尽きた瞬間に終わるサービス、あるいは市場を取り終わったら終わるサービスなんです。深津さん談

テコ⼊れ - 発信自体のマネタイズ - 技術に限らず、人生全体をサイクルに組み込む - YouTube - コミュニティ運営

何が⾔いたいのか？ - 就職して、ただ降ってくるタスクをこなし、会社に求められる成長をするだけではもったいない - 仕事をすればするほど人生が楽しくなるような自分なりの成長サイクルモデルを描こう

おわりに

- Sansan株式会社 - 研究開発部 ▹ Architect Group グループマネージャー今の仕事の話

https://speakerdeck.com/sansan_randd/sansan-r-and-d-profile Sansan研究開発部について

研究開発部Architectグループについて Arc(8名) 研究開発部 Architect SocSci DataAnalysis Automation 3つの研究員グループと、1つのエンジニアグループ

- 研究員 - データ化etc.の事業課題を解決するための手法やアルゴリズムを創出する（機械学習の利用も含む） - データ分析によりCSや営業活動を支援する - エンジニア -
研究員の成果を世に出すためのエンジニアリング諸々 - DevOps - MLOps - データ分析基盤の構築ざっくり⾔うと研究開発部Architectグループのお仕事

- 研究開発部の成果（≒ Sansanのコア技術）に広く深く関われる - DevOps関連の技術や経験はどの会社であれ（海外であれ）重宝される - MLOpsやデータエンジニアリングは非常に注目度・需要の高い分野 - DevOps・MLOps・データエンジニアリング、いずれも独学では経験を積みづらい！
Architectグループのおすすめポイント

- 採用ページから - https://jp.corp-sansan.com/recruit/ - Twitter DM - https://twitter.com/shu223 興味ある⽅はぜひ！

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