JOBSCONCEPT コンセプト

大学卒業後、私はある企業に就職し、プログラマーとして、携帯電話の基地局を開発するプロジェクトに従事していました。そこでは、日々の業務を通じてITの知識や技術が高まっているという充実感はあったものの、一方で不安もありました。

大規模な会社では、それぞれのロールに応じて、求められる能力・スキルが定義されており、全員がその習得を目指します。また、特に開発領域に従事しているプレイヤーには、誰かが作ったビジネス構想を具現化することが求められ、「自身でビジネスを創出する」ことは求められません。

当時の私は、このように、誰かに与えられたロールや、敷かれたレールに、ただ淡々と乗っていくということに大きな問題意識を持っていたのです。

それよりも、自分の好きなことをしたい、自分の思うままにビジネスを作りたいと強く思うようになり、いつしか、起業を志すようになりました。ただ、会社経営の知識がなかった私は、ある金融機関向けのITベンチャーに入社し、実地で経営を学ぼうと思ったのです。結果的には、その会社で業務を行ったことによって、金融機関におけるビジネスの可能性に気づかされたのです。

その頃、金融業界のことなど全く知らなかった私は、まず日本の金融機関の多さと、その業務効率化の余地がたくさん残されていることに驚きました。当時、世間では業務のデジタル化がかなり進んでいたのですが、一方、金融業界では、手書き文化が残っていたり、あらゆるところで業務の属人化、ブラックボックス化などが散見されました。特にコンプライアンスを重視する業界特性もあったかと思いますが、この「改善の余地の広さ」にビジネスチャンスを感じたのです。

また、ITの力で金融機関の業務を効率化することに、ビジネス上の大義も感じました。当時は、リーマンショック後、ようやく市場が落ち着きを取り戻し、日本経済も上を向き始めた頃でした。当然、経済を活性化するためには、金融機関が企業に融資しなければならない。しかし、その業務が非効率であれば、対処スピードは遅くなり、経済の活性化に悪影響を与えます。私は、ITの力で金融機関の業務を効率化することによって、日本経済の成長を支援できる、と考えるようになったのです。

そんな想いを持って、起業を実現した我々がまず作った製品が、Presto(プレスト)でした。この製品は、シンジケートローンや、特殊融資取引における膨大な管理コストを削減するもので、今でこそ、複数の金融機関に導入いただいていますが、当時は、社会的信用の無い小さな会社の製品ということで、見向きもされませんでした。

我々は、すでに金融機関からの信用を得ている大手SIerとのアライアンスを実施し、地道に営業と導入を進めていったのです。当然最初は、コスト持ち出しは当たり前、割りのよいビジネスではありませんでしたが、自分たちのやっていることの正当性と必要性を信じ、突き進んできました。

その後、顧客管理の高度化に対応するアンチマネーロンダリング業務支援システムPursuer（パーサー）など、いくつかのリネア独自の製品を開発し、次第に自分たちのエッジを尖らせ、業界内のプレゼンスを高めていったのです。

その結果として、ありがたいことに今では、大手SIerのみならず、大手銀行などにも「リネアの存在」を認識頂き、多くの案件のお声かけを頂くようになりました。業績的にも、毎年20％前後の増収増益を継続しており、いよいよ2018年から拡大路線に乗り出そうというところです。

銀行業は、決して無くなるものではありません。しかしこの先、銀行のビジネス形態は、かなり変容していくと考えられます。世界的なフィンテックの潮流に乗り、他業種の企業が金融業界に参入するなどの例も多く、決済方法はもちろん、通貨自体も多様化が進んでおり、銀行は、その本質的な存在意義を迫られつつあるからです。

そんな中で、我々は今、銀行がこれまで培ってきた膨大なデータを活用し、銀行ならではの固有の価値を生み出していく支援を行うべきだと考えています。

例えば、融資業務一つとっても、銀行は、お客様である経営者に相対し、スコアリングを付け、その細やかなデータを蓄積するということを何十年も続けています。そういった膨大なデータをAI、データマイニングの技術で処理することで、極めて精度の高い融資基準を作り上げることができたりします。つまり、このデータ自体が、各銀行のアセットであり、新規参入業者が持つことのできない、貴重な価値なのです。

また、このビッグデータ処理は、融資業務だけではなく、金融機関で使われる言語の標準化にも適用できます。銀行や保険業界などで使われる業務上の言葉は、独特で分かりづらく、多くの従業員がその理解に、不要な時間と労力を要しています。金融機関によっては、業務上の問題を解消するためだけにコールセンターが設置されるなど、そのコストは甚大です。

我々は新事業として、金融機関の専門用語のかみ砕きや、サマリーの自動編集が可能な製品の開発に乗り出しています。

このように、リネアでは、AIやデータマイニングを活用したあらゆる種類のソリューションを開発中ですが、これらは当然、金融業界のみならず、あらゆる業界に適用可能なものです。まずは、経験と勘での業務が多い一次産業、また教育機関などへの積極的な展開を考えています。

また、ビジネスモデルとしても、製品をクラウド化することで、デリバリーする際の人的コストや諸経費などを抑え、その抑えられたリソースでさらに製品開発を進め、世界に通用する製品群を作り上げるということも構想しています。そうすることで、さらに売上を伸ばし、会社を拡大していきたいと考えています。

このような状況下、我々は、ともに会社を成長させていける人材を求めています。

分かりやすく、「数学ができる」、「金融を知っている」というスキルももちろん魅力的なのですが、私は個人的に、とにかく「明るくて元気な人」が好きです(笑)。

リネアは、チームワークを重視し、あらゆる部署との連携で仕事を進める会社です。そのため、一緒に働いていて楽しい人。成長意欲のある人と、ぜひ一緒に働きたいと思っています。

さらに欲を言えば、「何かしらの個性がある人」に応募頂きたいですね。

「自分は、とにかく明るい！」
「自分は、とにかく元気！」
など、なんでもいいのです。

皆さんの「とにかく〇〇〇」を、ぜひ私たちに教えてください。

皆さんの個性とITの力で、あらゆる業界、そして日本全体を元気にしていきましょう！

IT、特にシステムエンジニア業界で働く方々のキャリア構築には、「継続性」という点で大きな問題があると考えます。自分の意思とはほぼ無関係にプロジェクトにアサインされることも多く、現場で指定された開発言語で知らない業界のシステムを作ったりします。そしてその後はまったく異なる開発言語、業界のプロジェクトにアサインされたりするわけです。つまり、プロジェクトを跨いだ時に以前覚えた業務知識や習得した開発スキルが転用できないケースが多いのです。

また、IT業界は「下りのエスカレーターを昇っている」と表現される通り、日々の技術の進歩が速く、技術者としては追い付いていくだけでも大変な業界です。そんな環境下でよく起こる現象が、「開発スキル・ノウハウを習得するために試しに作ったツールやシステムが世に出ない」ということ。これではお客様にも喜んでもらえず、せっかく覚えたことも生かすことが出来ず、自分たちのモチベーションも向上しません。

こういった環境下では、エンジニアがキャリアの継続性に疑問を感じ、目の前のことに本気になれないという状況が起きたとしても仕方ありませんよね。

大切なことは、エンジニア一人ひとりが継続性を感じることであり、一人ひとりが本気になって目の前に取り組むことのできる環境を提供することにあると考えます。

業務知識習得を行いたい者には継続して業務知識を習得できるプロジェクトへのアサインを優先し、データ解析を行いたい者には継続してデータ解析プロジェクトへのアサインを優先して行っていく。但し、これらには単純な継続性ではなくしっかりとしたストーリーがあることが大切なのです。

データ解析を行う場合。解析すべきデータの中身は業務知識そのものであることも多く、業務知識が皆無では解析などできません。データ解析プロジェクトへのアサインばかりでは肝心なことが身に付かないのです。

当社では、一見無関係に見えるような、業務知識が求められるプロジェクトアサインも行ったりします。ここで大切なことは、当の本人が継続性を感じられ意義が理解できることであり、モチベーション高く臨んでもらうための環境作りであると考えます。

我々の仕事は常に「お客様のニーズ」から始まります。スキルやノウハウを習得することが第一優先ではなく、お客様のニーズありきでそれらを習得しに行くのです。新しい技術や革新的な技術は、クライアントの不満や問題を解決するためにあるべきものであり、利便性を高めるためのものと考えているからです。

例えば、当社が実施したソリューションとして、アンチ・マネーロンダリング業務の最適化があります。クライアントとなった某銀行では、財務省資産凍結者リスト（タリバンリスト）の処理に対し以前はSQLを使っていました。しかし、膨大な量に上るタリバンリストの処理に１週間以上もかかっており、その間、関連業務は止まってしまっていたのです。また、SQLでは曖昧性を含んだデータ検知に限界があることも感じていました。

そこで当社は、処理スピードを高め、人間の感覚により近いデータ検知ができるようにするために、文字列の類似性に着目し幅広い調査を行い、文字列間類似度比較手法としてレーベンシュタイン距離（編集距離）を新たに採用しました。これにより、処理時間を１～２時間程度に短縮することに成功し、人間の感覚により近いデータ検知を実現しました。

このように、お客様の問題に対して本気で取り組むことによって、驚くような成果を出すことができる。そうすることで、お客様から感謝され、それがモチベーションとなり、また革新的な技術を作り出すモチベーションが生まれる。当社では、このような前向きなループを大切にしています。実際、このようなループで仕事をすることによって、お客様にも「またリネアに頼みたい」と思って頂き、最近ではほとんど営業せず、お客様の横のつながりなどから、多くの案件をご紹介頂いている状況となりました。

良いループは一人では作れません。当社内では数理ロジックや業務専門家など、他の領域のスタッフと密にコミュニケーションを取り、ともに作っていきます。そうすることで初めて、革新的であり、お客様にフィットする製品が提供できるのです。

「自分には関係ないことだから気にしなくていいや」では良い製品は生まれません。こうしたキャリアの継続を通じながら、お客様や協業他社様だけでなく、仲間に対して尊敬や感謝の気持ちを持ち、自分の専門外のことにまで意識を回すことが大切なのです。自分の主軸ではない部分までを意識し、チームとして動くことで最終的に「良いモノづくり」ができていくのです。

当社が求める人材は、ただ単に金融やＩＴの知識、技術を持っている人ではありません。それよりも、一緒に働く人やお客様、その他プロジェクトの関係者の人たちに対して思いやりを持てる人に応募してきてほしい。自分のことだけでなく、周りへの尊敬や感謝を感じられ、ともに成長していけるような人とぜひ一緒に働きたいと考えています。