ID:38201さん

## 案件概要 - PayPay向け新規機能開発プロジェクトにリーダーとして参画。 - チームリーダーとして、要件整理から開発・部署間調整などプロジェクトを推進するために必要なすべてを担当。 ## 体制 - チーム規模：9名（リーダー1名、メンバー8名） ## 担当 - 機能仕様の策定・要件整理 - PdM、ビジネスサイドおよびPayPay側ステークホルダーとの調整・折衝 - タスク分解およびメンバーへのアサイン - 開発進行管理（スケジュール・優先度調整） - メンバーの技術サポート・レビュー - コードレビューおよび一部実装対応 ## 課題 - ドメイン知識不足の環境での立ち上げ、決済領域の知見および既存コードベースの理解がチーム内にない状態から開始。関係者へのヒアリングや既存仕様のキャッチアップを主導し、開発基盤を構築。 - 炎上プロジェクトの立て直し。参画時点で工数見積もりが不適切でスケジュールが逼迫している状況。PdMおよびPayPay側と密にコミュニケーションを取り、機能の優先順位見直しやスコープ調整を行い、現実的なスケジュール再設計を実施し、開発を継続可能な状態へ改善。 - チーム推進と生産性向上、タスクの明確化・分解を行い、各メンバーが自走できる状態を整備。コードレビューや技術サポート、自動テストやCIの整備を通じて品質担保と開発速度の両立を実現。 ## 成果 - 参画時点で工数見積もりが不十分かつスケジュールが逼迫していたプロジェクトにおいて、 優先順位・スコープ・スケジュールの再整理を実施し、開発を継続可能な状態へ立て直し - PdMおよびPayPay側ステークホルダーとの調整を通じて、現実的なリリース計画の再構築と合意形成を実現 - タスク分解および役割整理を行い、 チームメンバーが自走可能な開発体制を構築 - ドメイン知識および既存コードベースの理解が不足している状態から、キャッチアップとナレッジ共有を推進し、チーム全体の理解度向上と開発効率改善に貢献

# 詳細 ## 担当業務 - チームリーダーとしての開発推進（タスク分解・アサイン） - 顧客およびビジネスサイドとの要件調整・折衝 - スケジュール策定および進行管理 - コードレビューおよび一部機能の実装 ## 課題・工夫した点 1. 不確実性の高い開発におけるスケジュール設計 - Azureの認証情報をそのまま利用できない制約があり、実装方式の検討から必要な状況 - 実装難易度および工数の見積もりが困難であったため、初期は「Q3リリース」などの粗いマイルストーンベースの計画を策定、進捗に応じて見積もりとスケジュールを段階的に更新 - 不確実性を前提とした計画運用により、開発遅延リスクをコントロール 2. 安全性を重視した移行計画の設計 - 従来のログイン方式（ID/パスワード）からSSOへの移行において、 - 認証失敗時のユーザー影響を最小化する必要があった。 - 既存ログインとSSOの並行運用期間を設計・実装 - SSOで問題が発生した場合でも既存手段でログイン可能とすることで、サービス影響を回避 - 結果として、大きな障害やユーザー影響を発生させることなく移行を完了 ## 成果 - 年間売上の約10%を占める認証基盤機能のリリースに貢献し、大規模なユーザー影響を伴う認証移行を、障害なく完遂。

## 担当業務 - プロジェクトの立ち上げおよびリード - 営業チーム・デザインチームとの要件整理および調整 - 課題の特定および解決策の設計 - タスク分解・進行管理 - 実装およびコードレビュー ## 課題・工夫した点 - 定期的に発生する手作業による業務が多く、工数および人的負荷が高い状態で、営業・デザインなど複数部門にまたがる業務であったため、各チームの業務フローを整理してボトルネックを特定し、システム化可能な部分を抽出した。 - 関係者を巻き込みながら合意形成を行い、実運用に即した機能設計を実施。 ## 成果 - 従来は複数ステップ・手作業で行っていた業務を、ワンクリックで完結する形に自動化し、業務工数の削減およびオペレーション負荷の大幅な軽減を実現 - 複数部門を横断した調整・合意形成を通じて、実運用に定着する仕組みを構築

# 詳細 ## 担当業務 - 機能設計および実装 - パフォーマンスチューニング - ユーザーヒアリングおよび改善提案 - 運用・保守および問い合わせ対応 - コードレビュー ## 課題・工夫した点 1. 大規模データにおけるパフォーマンス課題の解消 - 約1,000万件のデータを取得・集計するAPIにおいて、レスポンス遅延およびリソース消費の増大が課題 以下の改善を実施： - クエリの最適化 - インデックス設計の見直し - ビジネスロジックの再設計（不要な処理削減・集計方法の改善） - 結果： - レスポンスタイムを80%以上削減 - メモリ使用量を50%以上削減 2. ユーザー起点での継続的な改善 - ユーザーヒアリングを通じて利用状況や課題を把握 - 分析機能の使いやすさや指標の見直しを継続的に実施 - 問い合わせ対応を通じて、運用上の課題を機能改善へフィードバック ## 成果 - 大規模データ処理におけるパフォーマンス問題を解消し、安定したサービス提供を実現 - ユーザーの業務状況を可視化する基盤を構築し、意思決定の高度化に貢献 - 開発から運用・改善まで一貫して担当することで、継続的なプロダクト改善サイクルを確立