トップメッセージ

「ひと」だからできる仕事をしたい。

代表取締役 門脇 均 「ひと」だからできる仕事をしたい。

門脇 均 Hitoshi Kadowaki
株式会社システム計画研究所/ISP 代表取締役

先端の研究開発 求めるものは「創造」

ソフトウェアの本質と社会的責任を考えるとき、私たちは何を提供すべきか。次々に膨らむ需要の中の多くはすでに完成した技術の応用の域を出ない。先行投資は不要、リスクもない。収益もまずまず。常に人手不足と言われるICT業界においては、それも一つの仕事になりえます。ただ、将来を見わたすと、マンパワーの切り売りのような労働集約型の仕事を続けているだけでいいとはとても思えない。
ソフトウェア産業の基盤は本質的に技術。ひとときも勉強や投資は怠れないはずです。さらに高度なもの、未知なもの、より創造的なものに挑戦していかなければならない。既存技術の枠内だけに終始していたのでは、とても発展や成長など望めません。私たちが研究開発を強く志向してきた理由もそこにあります。

技術分野に特化 絞り込んで、さらに深く

代表取締役 門脇 均

より深く、専門的なものが求められる。これは進歩の証しみたいなもので、すべてに共通な傾向ではないでしょうか。当然ソフトウェアもこの例外ではありえない。むしろ本当は最も要求が強いジャンルといってもいいかも知れません。だからこそ技術系のフィールドを志向するのです。
技術系、そのなかでもさらに分野を絞り込む。そのぶん深く、先端をめざす。ニッチでもいい、トップにいたい。これが私たちの基本方針です。

促成栽培は無理だ 技術者はトマトではない

仕事は決して楽じゃない。だからこそ、面白くなければいけないと思うんです。新しい何かを考える、生む。そして創る。機械には到底できないこと、「ひと」だからこそできることを鮮明に志向すべきです。決して技術者をロボットにしてはいけない。
企業のもつ技術。それはほかでもない、そこにいる「ひと」が担っているという単純な事実を、改めて認識すべきでしょう。技術者には、その英知を伸ばす「場」、能力を思いきり発揮できる「場」が何より必要です。こうした「場」をいかにしてつくるか。私たちの努力はこれにつきますね。
それにもうひとつ。時間を惜しまないこと。長いスパンでものを考える必要があります。その意味で最大の投資は「時間」といってもいい。
技術者はトマトのように促成栽培することはできません。もちろん大量生産も不可能です。やりがいのあるテーマ、しっかりと自分を温める時間。それでこそ技術者は育つし、力もつく。

個をのばす環境とは 個が個でいられる環境

技術者が成長できる「場」を大切にしたい。自律性と創造力は本来的に一体のものです。一人ひとりの「個」を存分に引き出せるような企業風土がどうしても必要となる。それが、つまり私たちのいう「場」にほかならない。たとえば、創業来のフレックスタイム。仕事に集中できる時間は人によって違う。それが当然ですし、この仕事では特にしっくりいくようです。
実務のほかに自分のテーマをもつことも良いでしょう。若い所員が学会で発表したり、市販書を出版するのをみていると、本当に楽しいですね。
個を伸ばす環境とは、まず個が個でいられる環境だと思うんです。そうでなければ、「ひと」は活きない。

企業文化

利益を求めるのは企業として当然。ですが同時に、次の飛躍のために挑戦すべき要素をもった仕事をしたい。仕事にはこの「こだわり」を持ち続けたいですね。この組織、ここにいる技術者の将来を考えたら、これは当然のことです。
一方で、ビジネスモデルは常に進化し続けたい。たとえば自社プロダクツによる事業モデル。独自に研究した成果、開発した技術を元にしたサブスクリプション型モデルです。これはストック型ビジネスとして今後も積極的に推進したいと考えています。
自らが変革を続けていくことのできる組織、それが私たちの企業文化。大切にしているマインドです。

理系100% 少数採用主義の理由

代表取締役 門脇 均

「多くを採用しない」ということをポリシーとしています。本当の意味で育てるためには、できる限り少ないほうがいい。
私たち自身、技術の最先端を修得し、創造していかなければならない。そうすると、教育に割けるエネルギーはおのずと限られてくる。業務の性格や内容によることは当然ですが、理系の学生だけを採用してきたのも、このためです。何よりも「ものづくり」のマインドを自然に共有できることがいいですね。
それに、打ち込めるスポーツや趣味があると素晴らしい。人にはゆとりが欲しい。意外でしょうが、この仕事には遊び心が不可欠なんです。

未来に向けて

皆がいつかは、と思っていた人工知能(AI)。このところこの言葉が盛んに聞かれるようになってきました。まさに先端の技術としてチャレンジすべき分野。私たちもいち早くAI、深層学習に取り組んでいます。特に製造業などの産業向けに導入が進んでいますが、今後AI、IoT、ロボティクスといったキーワードで表される市場は、ライフサイエンスの分野にも拡がり発展して行くに違いありません。さらに、AIの先には何があるのか、何が見つけられるのか。それを追い求めていくことが私たちの未来を創りだすことになると信じています。
SFで表現されることの多い、地球全部がつながったマザーシステムと人間を模したヒューマノイド型ロボットの世界。早く見てみたいものです。そして、そこで私たちは何をすべきなんでしょう。

 
 
 
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