取締役子どもの理解研究室

石塚 康志(いしづか やすし)

1968年東京生まれ。東京大学経済学部卒業
1992年通商産業省(当時)入省
その後、調査業務、保安規制業務、家電産業担当等の部署に配属
1998年機械情報産業局(当時)情報処理振興課において、ソフトウェア産業振興関係の業務に従事
2001年石川県庁商工労働部産業政策課出向、公正取引委員会出向
2005年商務情報政策局 情報処理振興課
2011年通商政策局 企画調査室長
2013年経済産業政策局 知的財産政策室長
2016年調査統計グループ 経済解析室長
2018年経済産業省退省
2019年social solutions(現:CHaiLD)入社
石塚 康志

熱量をもって子どもの保育のことを真剣に考えて欲しい

当社に入社する前は、官公庁エコノミストとして働いており、言わば日本の産業の体温を毎月計測し、数字を分析して意味のあるものにするということに関わっていました。2018年、代表の貞松より「子どものデータを分析し、子ども一人ひとりにあった保育・教育をしたい」という想いを聞き、当時、私自身、保育や教育の分野はまったく経験がありませんでしたが、人生の転機だと思いsocial solutions(現:CHaiLD)へ入社しました。

実際の保育現場理解しながらシステム開発ができる

適用すべき現場(保育園)があり、システムを作り、“生産性や質の向上”の観点から様々な技術を使い、何かできないかと貞松は常々考えていました。世の中に保育の業務支援システムを作っている会社はありますが、他方で同時に保育園を運営している会社は当社だけではないかと思います。我が社の強みは保育実践を行っていて、導入する現場のビジネスも運営しながら開発しているという点です。

現場を理解し、人間そのもののcare(ケア)やcure(キュア)を行う際のデータを入手するということは、その人間の「営み」を集めているということと言っても過言ではないでしょう。となると、分析システムを作る側とデータを提供する側が分離していると信頼関係に限界がありますが、弊社は現場と近い分、データを提供してくれる側にとっても、データがどう分析されているのかについての透明性を確保しながら、レベルの高い業務支援システムを構築できると思います。

数字やデータを処理して“形あるもの”に変えるといのは、そう簡単ではありません。得てして「数値で殴る」と言うことになりがちですし、いわゆるドメイン知識、業務知識が必要で、慣れや訓練が必要になってきます。私が入社して一年目が経過し、手作業でもだんだん「発達記録は分析できる」「検知温(センサー)のデータも分析すれば何かできる」と形になっていきました。二年目になり、データに基づき「子どもを理解する」という可能性があることもわかり、『子ども理解研究室』が立ち上がりました。

子ども一人ひとりにあった保育・教育を提供するために

「子どものことを知りたい」
「チーム保育という観点から仲間のことを知りたい」
「自分たちが取り組んでいる保育は客観的なデータで比較したときどうなのか」
と心の底から子どもたちに良い人生を歩んで欲しいと思っている皆さんに、データ分析を、「大量かつ手軽に」活用してもらいたいと思います。
しかし、手作業でデータの前処理からこつこつ開始し、分析して結果が出せるということと、コンティニュアス(連続的)に大量のケースについてきちんとダウンすることなく分析サービスを提供することとは「次元」が違います。
後者の、完全にシステム化して半自動で物事が動くということは、エンジニアリングの話で、プロのエンジニアも関わって、分析とは異なる、継続のための仕組みを作る必要があります。そのためには、手作業で発想したアルゴリズムをエンジニアの観点でシステムに素早く実装してくれるような人が今後必要になってきます。

テンサーフロー(Googleが開発し、オープンソースで公開しているディープラーニングのライブラリのこと)が分かり使えたり、RやPythonといった言語を道具として使いこなせるような、そんな人財がCHaiLDに参入すれば、さらに上のステージに行くことができると思います。

能動的に熱意をもって学習意欲を高めて欲しい

当社のように、保育とICTという「境界領域」で一緒に働く方には、常に学習する人間になってほしいと思います。
保育業務支援システムは歴史が浅いですが、保育そのもについて、歴史的な蓄積があります。例えば、その結晶である、保育所保育指針や幼稚園教育要領、幼保連携型認定こども園教育・保育要領などを読み、『保育』がどういうフレームワークで世の中で議論・研究されているかということを貪欲にインプットしてください。
と同時に、そこに有益なデータ分析を提供できるようにするための統計学や(社会学等で培われた)分析手法理論、そして、AIや機械学習の技術を、具体的なサービス実現のために学び、吸収してください。
どちらか片方だけではなく、『保育』と『ICT技術を含む分析技術』の両方を突き詰めて、どのように相乗効果が生まれるかアウトプットできるようになってほしいと考えます。

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