LAPRAS/teratail でレベルアップ！採用担当は候補者に負けないスキルを維持せよ

フォトクリエイトで８年エンジニアとして働いたあと、グループ会社でエンジニアを含む開発職の採用、総合職の育成を担当している まなびプランナーの @tetsunosukeito です。

この記事は [フォトクリエイト Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/photocreate) の 6日目 の記事です。

# 概要

エンジニア部門から人事部門へ異動した私がどうやって現場の技術をキャッチアップしているか、また、どういうモチベーションでそれを継続できたか。

**結論：技術力が数値化されるサービス [LAPRAS](https://lapras.com/) のスコアを上げるためにがんばる！**

下記が今の私の数字です。私の技術力は3.53です！！！（フリーザの声で）
※[最新のスコアはこちら](https://lapras.com/public/DZ83LXT) においときますね。


![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/13879/229b28e6-dff2-8aa6-f30b-676c61481854.png)

[研修ゲームやゲーミフィケーションも大好きな自分](https://qiita.com/tetsunosukeito/items/35b5c9ef50b67be96005)にはこの方法が向いていると思っています。

# その前に...

まずは人事メンバーとして私が考えていること、学んでいることについてです。

## 人事のお仕事

開発職の方など、現場の方にとっての「人事」というのはどういうイメージでしょうか。

- 評価をする人たち
- 採用をする人たち

多くの方が上記のようなイメージを持たれているのではないかと思います。

頑張ったのに評価されず給与があがらないとか、人手が足らないのにどうして採用してくれないんだとか、またはなんか求めている人と違う人を勝手に採用して送り込みやがって・・・など。

転職活動をされている場合は、人事の人が面接で出てきたけどよくわからん理由で落とされた、エンジニアのコミュニケーションスタイルと人事のコミュニケーションは違うんだからもっと理解してくれ、など。

自らこの立場になったから感じることというわけではありませんが、インフラ担当の方とちょっと近しいところがあり、順調なときは空気だけど問題が起こると批判される。そういった要素を少しもっている部門だと思います。

## 専門化していく人事領域

人事領域では、「採用・育成・評価・配置・退職」の領域や、「労務・総務」という領域を部門によっては持っているところもあります。

私が担当しているのはその中でも採用、人財育成、組織開発です。

労務領域であれば特に法律周りの知識が問われますし、採用においても当然法律などの知識が必要になります。（裁量労働制って何？とか）、私自身はまだ異動してから二年くらいしか経験がないので、組織開発に関する専門性をもっと高めていかないといけないと考えています。

（このあたりは昨年のアドベントカレンダー [技術者の一次面接で聞いていること](https://qiita.com/tetsunosukeito/items/f890b74ed3b24230db44) でも少し取り上げていますのでご覧ください。）

評価や採用など、現場の部門の方になじみのある領域においてもある程度の専門性が要求されつつ、こと採用においては現場で起きていることの理解が強く求められると思います。

※ 現場のことを理解しなかったり、現場とのコミュニケーションがうまくとれずに採用をするから **「JAVA」みたいな求人票が出てしまう** わけです


# 本題：人事部門がどう現場を理解するか

最近でこそ **ドッグイヤー** とは言わなくなりましたが、現場に携わっている方が勉強し続けている通り、技術はどんどん新しいものが出てきます。特にAWSなどはこの一年だけでどれだけマネージドサービスが出てきたか...

いくら社会人のキャリアの中でエンジニア職を10数年務めてきたとはいえ、自身の専門性を高める必要もあり、エンジニアと同じレベルでキャッチアップしていく余裕はありません。エンジニアもMLエンジニアやフロントエンドエンジニアなど個々の専門領域に分化している一方、プログラムを書いていればよかった人もDockerなどある程度のインフラに関わる技術を知らないといけないという厳しい時代になってきています。

## 「技術力」の数値化とその維持

ここで、今年、私が注目したサービスが [LAPRAS](https://lapras.com/) です。

LAPRASでは様々なアウトプットをベースにそのアカウントの技術力・ビジネス力・影響力をスコア化してくれます。１１月に今までのスコアがどのように変化してきたかがグラフ化されるようになりました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/13879/738fd1f8-497a-75ca-3fc8-cc9667e9ab69.png)

100万人を越える対象の中で **3.5以上は上位4％ と煽ってきているので** と 3.5を越えることを目標にやろうと思いました。

※ 採用担当としては **影響力** をもっと上げるべきなんですが、まだまだそこは...
※ ビジネス力は LAPRAS 側のアルゴリズム改良によって私の力がある程度認めてもらえたことにより一時的に上昇しました。こういう継続的改善が行われるのがこのサービスの良いところと思います

### 技術力の構成要素

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/13879/316360f2-8116-6693-7b96-a74a0fbc5f46.png)

GitHubのリポジトリやQiitaでの発信、Tech Eventへの参加等が指標化されています。**プロダクトにコミットしているわけではない** 人事としては技術力をあげるために取れる作戦が限られています。

※ GitHubにスターしまくれば上がる気がしますがそういう**卑怯ハック**に手を出してはいけません

### teratail をやってみよう！

昔、人力検索はてなや、mixiの技術系コミュニティで質問に答える、ということを趣味としてやっていたことがありました。

特にはてなでは、複数の回答が投稿された場合に質問者によってポイントが割り振られているため「早く答えること」「質問者が気に入りそうな回答」をすることが求められます。当時ははてなポイントをもらうというモチベーションもありました。

もう一つのモチベーションは **知らない技術でも回答を試み** て、**仮に自分が答えられなくとも誰かの回答を見て参考にして** 学びとすることでした。

情報処理試験などの過去問など勉強する際に、すぐ答えを見るのではなく、自分なりに考えてから答えを出したほうが、**やってみたけど間違えた** という経験が紐づくので、学習効率が高いと思っています。回答したけど自分よりうまい回答があった場合もそれが参考になります。

### teratail もスコアリングがある

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/13879/804fb214-1334-0950-567e-8775806738a5.png)

[teratail](https://teratail.com/) では、回答の件数、ベストアンサーをもらった回数、質問から15分以内にした回答がベストアンサーに選ばれた回数など
がバッジとして付与されるなど、モチベーションを上げる仕組みが用意されています。

teratail上の順位を上げることがそのままLAPRASのスコアの上昇に寄与することが楽しくて、自分がある程度の知識を持っている Python や PHPだけではなく、**実務経験はないけど Dockerやtensorflow、Go などの質問に答える** ようにすることで、自身が採用を担当している現場で活用されている技術を実際に使ってみて理解できるようになりました。

特にDockerはPython+OpenCVみたいな環境をさくっとつくれるので質問への回答のための検証にはものすごく便利ですね！

# おまけ

似たような取り組みを @kabayan55 さんが書かれていました。

[#LAPRAS伸びしろ選手権 をきっかけに、teratailを始めてみました](https://kabayan55.hatenablog.com/entry/2019/12/15/160156
)

teratailのことについてはより詳しく書かれています。伸びしろがあるだけじゃなくて技術力もしっかりあってすごいなあ...

# おわりに

フォトクリエイトでは、学び続けている方、**当社人事の私よりは技術力スコアの高い方** からのご応募をお待ちしております！ 
専門領域の組織開発に自分のリソースをもっと投下したいと思っているので、エンジニア採用に自信ありでご協力いただける方も大歓迎！ ご連絡はいつでも [twitter: @tetsunosuke](https://twitter.com) まで。

様々なイベントにも顔を出すことがあるのでぜひ直接お声がけください。
ちなみに、[12/16にはEngineer Onboarding Meetup #3が当社で開催されます！](https://engineer-onboarding.connpass.com/event/156958/
)

明日の記事は @hsuzuki40 による [新JIS対応でPマーク更新審査を受けた話](https://qiita.com/hsuzuki40/items/5c0ea5be0fbc384fe8f1) です。決まったとおりにやらなきゃいけないことはわかるのですが、**「写真＝個人情報なの？」って困惑** なんてこともあるんですね。