[レポート] ソリューションアーキテクトを熱く語る勉強会!SA Night 第 1 回 #sanight

はじめに

皆さん、ソリューションアーキテクトってご存知ですか?

こんにちは。
AWS 事業本部コンサルティング部ソリューションアーキテクトの岩城です。
偉そうに自己紹介しましたが、弊社に JOIN してから半年、AWS エンジニアからソリューションアーキテクトにクラスアップしてからまだ3ヶ月です。先輩社員の方々にフォローしてもらいながら案件を進めている段階で偉そうなことは何も言えません。

そのような中、これまでのAWS エンジニアとは違い、コンサルティングする立場となり、ソリューションアーキテクトとしての在り方みたいなものに悩んでいたところ、ある勉強会が開催されることを知りました。

ソリューションアーキテクト(SA)について熱く語る勉強会SA Night #1

第1回目はずばり「ソリューションアーキテクトって何をやっているの?」です。ソリューションアーキテクトはどういった役割なのか、どういったテクニカルなチャンレンジがありそこにはどういった魅力があるのかなど、普段あまり語られることの少ないSAの仕事そのものにフォーカスします。またSAをするなかで経験した貴重な現場のノウハウやテクニカルな知見についてもどんどん共有していきます。今回はクラウド、IoT、AI、ビッグデータといった昨今のテクノロジーを代表する分野で活躍するSAsから現場の声をお届けします!

これは面白そう!、参加しないせずにはいられない!と直感したので参加してきました。
それではレポートしていきましょう!

概要

  • 2019/04/24(水)18:30 〜 20:30
  • AWS Loft Tokyo
    • 東京都品川区上大崎3丁目1−1 アマゾン新目黒オフィス(目黒セントラルスクエア)17F
時間 内容
18:30 開場・受付
19:00~19:05 オープニング
19:05〜19:25 IoTシステムはどう作られるか - ソラコムでのSAミッション
須田 桂伍さん 株式会社ソラコム
19:25〜19:45 これからSAになる人に向けたアドバイス
嶋内 翔さん ルミノソジャパン合同会社
19:45〜20:05 機械学習ソリューションアーキテクトの面白さ
宇都宮 聖子さん アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
20:05〜20:25 トレジャーデータにおけるSolution Architectのチャレンジ
望月 政夫さん トレジャーデータ株式会社
20:25〜20:30 クローズ

セッション内容

はじめに

  • SA Night を企画した理由
    • SA のロールに対する考え方や魅力に気付くことが多く、発信する場として企画
      • エンジニアとして AWSJ の SA の方と仕事する機会もあり、SA というロールは割と身近に感じていた
      • 実際に SA というロールで働くことになり、自身が見ていた SA の仕事はほんの一部分であることがよく分かった
  • 本勉強会では、各社の SA がどういった仕事をしているのか、どういった業務、ミッションを持っているのかを発表する

IoTシステムはどう作られるか - ソラコムでのSAミッション

  • ソラコムさんはニックネームで呼び合う文化がある
    • 発表者の須田さんのニックネームは kei
  • 今日お話したいこと
    • ソラコムでの SA/PS の仕事について
    • SA/PS の魅力とチャレンジ
    • SA/PS マインド
  • ソラコムでの SA/PS の仕事について
    • ソラコムでの SA/PS とは
      • Solution Architect
        • お客様とソラコムの技術的な窓口となって一緒に課題を解決すべくアーキテクティングを行う
        • ソラコムサービスの特性やメリットを深く理解いただき共に IoT システム構築をフォロー
      • Professional Service
        • 有償のコンサルティングサービスで実際にお客様の案件に入り一緒に要件定義〜実装を進めていく
          • SA よりもお客様に深く入り込みコミット
        • 実際に案件を現場レベルからドライブ
          • お客様と膝を突き合わせてサポート
    • SA/PS ワーク
      • 主なミッション
      • 全体を通してより良いシステムを構築するためにサポートする
        • ここまでしかやらないではない
        • Poc 支援、プロトタイプ支援、PMO支援もしている
    • 最近の案件での仕事
      • スマートメーターのデータ収集、工場系の制御機器をIoT化、ロボット、カメラ
      • 上流〜下流までやっている、ソースコードもガリガリ
        • RUST でコーディングした
      • 設計に合わせて実装したりもしている
      • 2~3時間確保してお客様とワークショップ(設計〜検証)を行い、クイックに案件を進めたりしている
      • パワポを一杯作っているわけではなく、プロトタイプを開発して検証していることのほうが多い
    • Feature Request/Feedback
      • 現場の声をサービスへのフィードバックや機能追加要望として昇華させる
        • SA の重要なことのひとつ
      • エンジニアチームと直接コミュニケーションを取れるのでスピーディにフィードバックサイクルを回すことができる
  • SA/PS の魅力とチャレンジ
    • IoTはとにかく扱う技術要素が多岐に渡る
    • IoTはテクノとジーの総合格闘技
    • IoTはバッテリー駆動のデバイスをいかにロングランニングさせるかがポイント
      • 利用プロトコルから検討する
        • プロトコル次第でバッテリの消費電力が大きく変わる
    • 最適なクラウドサービスを組み合わせる
      • 全体最適化させるのも SA の腕の見せ所
    • プロジェクトのドライブ
      • ノウハウや事例が少ない中でどのようにドライブさせていくのか魅力でもあり大変なところでもある
  • SA/PS マインド
    • Customer Centric (顧客中心)であれること
      • 一番のゴールは顧客が幸せになること
      • ホスピタリティの爆弾
    • Technical Credibilityを築く
      • 技術的な信頼を築く
        • 常に最新の技術を学び
        • 適切な判断を積み重ね
        • お客様と信頼関係を築く

これからSAになる人に向けたアドバイス

  • SA になった理由
    • 肩書は何がいいか聞かれた時に SA が良いと答えたから
  • 今の仕事で得た知見
    • 機械学習をやるにはデータを集めて前処理してモデルを作って検証する必要がない
    • 既に「さいきょうのモデル」があるため、何をしたいのかに注力できる
  • 今日話すこと
    • ソリューションと技術
    • 手を動かすこと
    • 情報収集
    • 自動化
    • 報告書と議事録
  • 今日話すこと(没原稿)
    • SA にとって一番重要なは良い技術を持った良い会社に入ること
      • SA Night の他の発表者の発表内容を見てテーマと違うことに気付き没
  • ソリューションと技術
    • 技術を使って俺つえーする職業じゃない
    • お客様のやりたいことに、それ必要ですかという仕事
    • 技術を振り回す仕事じゃない
  • お客様にソリューションを提供する
    • お客様の欲しいものがビジネス課題を解決するのか踏み込んで考えなければならない
    • SA はお客様の課題を解決するのであって、お客様が言っている課題が課題とは限らない、ということを常に考えなければならない
      • 例えばお客様の課題が自社製品じゃなくて他社製品で解決できるものがあれば、他のもので解決できると言えなければならない
  • 手を動かす
    • 聞きかじるだけでなく手を動かすことが大事
    • 「やってみた」マニアになるのはダメ
    • インストールして Hello World 出力で満足せず、現在の自分の課題に合った事象に絞って取り組むのが大事
  • 情報収集
    • 技術書
      • 積読して拾い読み
      • 必要な投資なのでどんどん買う
    • 論文
      • 必要だと思ったら目を通す
  • 自動化
    • SA は仕事が無限に降ってくる
    • 基本的に SA の仕事は無いものを作る仕事なので、全てを自動化することはできない
    • その中でも自動化できることを切り出してコストを減らし、新しいこと費やす時間を捻出する
    • 複数案件があった時は極力抽象化して自動化する
    • 自動化の基準:2回同じことを繰り返した時
    • Factorio は自動化の重要性を学ぶにはおすすめ
      • 自動化した後新しいことを始めようとした時に必ずマニュアル作業に落ちる
      • 新しいマニュアル作業をするため、その前にやってきたことを自動化する
  • いろいろな自動化
    • 再利用可能にする(広義の自動化)
      • QA 対応の自動化
        • FAQ、ドキュメンテーションドキュメントの整備
      • デモ、トレーニングの自動化
        • 同じことを喋るのであればビデオ作成
      • 同じことを繰り返しやらない
  • TOOD管理
    • SA は複数案件並行でやることあたりまえのでしっかりやる
  • 日報や週報
    • 記録義務がなくても書いておくと良い
      • 作業内容の振り返り
      • TODOの優先順位付け
      • 社内での成果アピール
  • 議事録
    • 自分の身を守るのに絶対必要
    • なぜ必要なのかはその時が来れば絶対分かる
  • まとめ
    • 課題を解決する
    • 課題解決のための知識を集める
    • 作業効率化を図るため自動化する

機械学習ソリューションアーキテクトの面白さ

  • SA になった理由

    と、つらつらと書いてしまいましたが、これがSAのしごとです。一文にまとめるなら、お客さんのビジネスややりたいことをよしなに(いい意味でいってる)、クイックに汲み取りつつ、それを成功させるために必要な「あらゆる」技術的サポートをするよ、という感じでしょうか。

  • AWS が考える SA とは
    • Trusted Partner
      • まずはお客様に信頼されるため、技術的に深く理解しなければならない
    • Technical Thought Leadership
      • 社内外に先進的なテクノロジーのメッセージを発信する
    • Platform Improvement
      • AWSのサービスの進化・活用を貢献する
  • SA の仕事
    • お客様の訪問・ヒアリング
    • クラウド活用機械の発掘
    • アーキテクチャ設計支援や技術検証
      • コストの観点も検証
    • もっとも新しい技術トレンドの調査
    • テクニカルコンテンツの作成
    • イベント登壇・ウェブセミナー実施
  • Machine Learning SA としての仕事
    • 特定のお客様を持たないスペシャルロール
    • お客様ベースではなく案件ベースで活動
    • 課題に対してアルゴリズムの提案やデータの取り方、ML 全体のワークロードを担当
    • マネージド・サービスを使う場合とそうでない場合、利用コスト、運用コストといった全体を見ている
    • ある機能がなくて課題解決できないことや、ドキュメントに書かれてなくて使い勝手が悪いというお客様の声を機能要望として開発担当に伝える
      • お客様で遠慮してリクエストしない人がいるが、AWS お客様の声やニーズを元に対応しているので、是非リクエストしてほしい
      • ロードマップを明確に持たない
        • 市場のニーズがクイックに変わるため、アダプティブに対応する
      • 機能要望によって最適な製品がでていく
  • 機械学習における "Undifferentiated Heavy Lifting"
    • Undifferentiated Heavy Lifting
      • AWS の中で使われている
      • ビジネスをしていく上で差別化になりにくい重たいところをサービスによって取り除こうとする考え方
  • クラウドで機械学習を実行する際のポイント
    • ビジネス価値にフォーカスする
      • バリューを出すためのアーキテクティング
    • データの流れを整理する
    • 自分で頑張ろうとしすぎない
  • AWS の SA の仕事の醍醐味
    • ML 導入・運用されるお客様の課題とその解決方法を一緒に学ぶことができる
    • 日本中のあらゆるML活用に貢献できる

トレジャーデータにおけるSolution Architectのチャレンジ

  • 前3人の発表でユニーク性は20%になってしまった
  • SA とは
    • 顧客のビジネス課題を自社テクノロジー (+α) を使って解決
      • 自分たちのプロダクトでは解決できないギャップを埋めるのもSA
    • プリセールスから実装までをすべてを担当、最初から最後まで一人で担当する
  • 顧客の課題はそれぞれ
    • 分析環境が欲しい
      • 始めはログを分析したいエンジニアが多かった
      • 今はビジネスサイドが多くなってきた
        • 例えばデジタルマーケティング
    • エンジニア、ビジネスサイドといった誰が使うかによって課題が拡がってきた
    • お客様のところに行き、何がやりたいのか、最終的なゴールを定義する
  • 顧客との連携
    • 課題が何なのかを明確にする
    • 実際に実装してSQLを流し可視化して、本当にお客様が見たいいものか確認する
    • ワークアラウンドを実装することもよくある
      • お客様のやりたいことをまず実現させる
      • その後プロダクト開発チームへ連携する
  • プロダクトチームとの連携
    • リージョンが違うと、お客様の声がプロダクトチームに届かない
    • 顧客の声を「そのまま」ではなく、「ただしく」伝えることが大事
  • 事例1 データロードアーキテクチャ
    • 今までに培った経験とトラブルから、お客様に問題を起こさないようにすることが大事
  • 事例2 クエリチューニング
    • 眼の前で行うことで、自分の技術力を見せていくことが大事、信頼をえることができる
  • 日頃気をつけていること
    • それぞれの得意・特徴を理解しておく
      • 自分自身
      • 同僚
      • プロダクト
    • 最新の情報をキャッチアップしておく
      • プロダクトチームのロードマップを把握する
      • Slack は全部読む
    • 成果を可視化する
      • 隣の人に自分がやっていることを知らせる
    • 知識や思考は定期的にwikiにダンプする
    • お客様に繋がらないものは後手後手になりがち
    • 自分が思っていること考えていることが溜まり続け吐き出されない
    • 意識的にダンプする時間を設けている
    • 技術へのキャッチアップ
      • 顧客の課題に直結する技術にフォーカスする
      • 自分で手を動かす時間を可能な限り確保する
    • トレジャーデータのSAの魅力
      • 自分の技術がお客様のビジネスに直結するのが良い

おわりに

個人的にとてもよい刺激になり、モチベーションが爆上がりしました。改めて次のことに意識して SA というロールで働くことを楽しみたいと思います。

  • お客様の幸せを常に考える
  • お客様のやりたいことを正しく理解する
    • お客様に真摯に向き合う
    • お客様と一緒に課題を解決する
    • お客様が認識している課題は、本当にやりたいことを実現する課題とは限らない
    • 必要のないことははっきりと伝え、真の課題を捉える
  • 技術力で信頼を得る
    • 最新情報をキャッチアップ
    • やってみる
    • あらゆる選択肢を持つ
  • 新しいことに時間を費やすため常に自動化を考える
    • ドキュメンテーション
    • 自動化
  • 成果を可視化する
    • 週報
    • Wiki
    • DevelopersIO

弊社 SA に興味がお有りの方がいましたら、会社説明会に是非お越しください。
実際に SA として働く社員の話しを聞くことができます。

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