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キャリアビジョン


「分散システムにおける高い専門性」と「ビジネスへの理解と行動力」で大きくビジネスをスケールさせるエンジニア

過去の経験では、分散システムを駆使して競合に対してコストパフォーマンスに優れたパーソナライズされたコンテンツ配信の実現を果たしました。 これはコンテンツ配信システムにおいて、クライアント中心一貫性という概念を用いて、少ないマシンリソースで効率的に一貫性がある振る舞いをするものです。 論文: 「パーソナライズされたコンテンツ配信のための低遅延分散KVSの構築」http://id.nii.ac.jp/1001/00204907/ このコンテンツ配信のシステムを構築した後、技術だけに特化することで、より高度な問題解決がはかれると考え私は技術に専念する道を選びました。 しかし、現実のビジネスに関する課題領域では、技術力だけでは真に価値を提供することは困難であり、 顧客の課題を深く理解したうえで、技術によるアプローチを行う必要がありました。 前職のプレイドではこれを強く痛感し、再び広い視点でエンジニアとして活動することを目標としました。 私には過去に独立して自社サービスを開発した経験や、所属企業での市場調査を行い、その結果として所属企業が得意とする領域で新規サービス立ち上げるなど幅広い視点をもって問題解決を行うことができました。 (詳細は年収評価シートの「市場調査からの新規サービス立ち上げ(忍者アクセスランキング)」をご覧ください) 再びこの広い視点を取り戻すために、2023年には独立を決意しました。 また一人の法人でビジネスをやることで顧客に課題があり、どのような解決策を私の専門性であれば提供できるかを日々考えることで、再び広い視点をもったエンジニアに戻ることができました。 今後は、ビジネスと技術の両輪を用いてより大きなビジネスをスケールさせることができる環境で活躍していきたいと考えています。

プロジェクト経験

2025年/2年以上

マルチプロダクト展開を支えるスキーマ駆動イベントバスの設計・開発・導入

## プロジェクト概要・担当 株式会社hacomonoにて、マルチプロダクト展開と部分的なマイクロサービス化を支える、社内共通のスキーマ駆動イベントバスを設計・実装しました。プリンシパルエンジニア(分散システム)として、課題整理、アーキテクチャ設計・実装から、プロダクトチームへの導入支援、運用体制の整備までを主導しました。 ## 背景・解決すべき課題 既存のhacomonoと新規プロダクト間でデータを連携するにあたり、サービス同士が個別にAPIを呼び合う構成では、依存関係や変更の影響範囲が複雑になり、開発者の認知負荷や障害の波及リスクが増大することが課題でした。また、入退館・予約・決済など高い可用性を要求される機能を含むため、開発速度だけでなく、サービス間の障害分離も考慮する必要がありました。 そこで、既存基盤を活かした段階的なサービス分割を前提に、各サービスが連携先の実装ではなく、共通のイベント契約に依存する構成を採用しました。 ## 技術的な取り組み・設計判断 ### 1. イベントの受け付けと配信を分離したアーキテクチャ Publish/SubscribeとFire-and-Forgetを基本方針とし、送信元が個々の購読先や、その処理完了を意識しないイベント連携を設計しました。Amazon API GatewayとAWS Lambdaによる受信処理でイベントを検証し、Amazon SQSへの保存成功を確認してから送信元へ応答します。その後の配信は別のLambdaで非同期に実行し、他AWSアカウントのSQSや各サービスのWebhookへの配信に対応しました。 単に通信を非同期化するだけでなく、イベントを受け付けたかどうかは送信元が判断できるよう、同期処理と非同期処理の責任境界を明確にしました。 ### 2. スキーマとバリデーションを中心にした開発フロー Protocol Buffersでイベントスキーマを管理し、Bufの互換性チェックをCIに組み込むことで、破壊的なスキーマ変更を自動検出する仕組みを整備しました。イベントのシリアライズ形式にはJSONを採用しています。 また、protovalidateを用いて、形式・文字数・値の制約などのバリデーションをスキーマとともに管理し、サービスごとに検証ロジックが分散・乖離することを抑制しました。送受信には社内SDKを用意し、利用側がイベント連携の内部実装を都度作り込まずに済む開発フローを整備しました。 ### 3. 誤送信・不正イベント・重複発行への対策 サービスと環境ごとに異なる非対称鍵を用いたJWT署名・検証を導入し、送信元のなりすましや開発環境から本番環境への誤送信を拒否する構成としました。署名とスキーマの検証を通過したイベントのみを配信対象にしています。 加えて、Amazon DynamoDBに送信元とイベントIDの組み合わせを保持し、同一イベントの再投入を拒否することで、重複発行に起因する障害の抑制を図りました。この重複抑制をExactly-once保証とは区別し、Exactly-onceは保証対象としない設計を選択しました。保証を強めることで増える実装・運用の複雑さと、求められる信頼性のバランスを重視しています。 ## 導入・運用への取り組み 新規プロダクトFitFitsとhacomonoをつなぐ基盤として、施設情報、予約枠情報、店舗スタッフ情報、プログラム情報などの非同期データ連携から段階的に導入しました。既存の予約処理やジョブ基盤を一括で置き換えるのではなく、非同期化に適した処理から適用範囲を広げる方針を採りました。 導入にあたっては、新規プロダクト開発チームとイベント契約・導入手順・運用ルールを調整し、オンボーディングや問い合わせ対応を推進しました。あわせて、SLI/SLOの定義・計測と、Datadogのダッシュボード・アラートによる監視を整備し、実装だけでなく継続して運用できる状態まで取り組みました。 ## 成果・発揮した価値 hacomonoと新規プロダクトを疎結合に接続する共通基盤を構築し、実際のプロダクト間データ連携に導入しました。各サービスが個別に実装・管理する必要のある連携処理を、スキーマ、検証機構、SDKを通じて共通化し、開発者が共通の契約に基づいて機能を追加できる基盤を整備しました。 分散システムにおける信頼性と運用コストのトレードオフを具体的な設計に落とし込み、技術実装とチーム横断の導入・運用をつなぐ役割を担いました。設計思想と段階的な導入プロセスは、Platform Engineering Kaigi 2025で「疎結合でスキーマ駆動開発を実現するイベントバスの設計」として発表しました。 https://speakerdeck.com/hacomono/building-an-event-bus-for-schema-driven-development-in-a-loosely-coupled-architecture https://www.cnia.io/pek2025/sessions/e11d6f4d-eccf-47c5-95e9-f2664f5ab0c4/ https://techblog.hacomono.jp/entry/2026/04/07/110000

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マネージメント能力

アピール項目


アウトプット

GitHub アカウント
あり
Qiita アカウント
あり
Zenn アカウント
あり
Speaker Deck アカウント
あり
SlideShare アカウント
あり
特にアピールしたいアウトプット
あり

今後、身につけなければいけないと思っている技術は何ですか?

# 発信力とテクニカルライティング 私は分散システムにおいてある程度の知識を有している自信と実績があります。 しかし、文章で発信することが得意ではありません。 この情報社会において、情報をもっているだけでは認知されず、今後はより発信が重要となっていくと考えています。 その克服の一環として、技術書典では「Go 言語で作って理解する Raft ベース強整合性 Redis Cluster」という本を書いていたりしますが、より様々なな形で発信とテクニカルライティングスキルを向上させていきたいと考えています。

あなたが一番パフォーマンスを出せるのはどんな環境ですか?

# 裁量の範囲が明確化されている環境 私は自身にそれを決定していいか不明な環境ではパフォーマンスが出せません。 自身の会社のような明確に裁量があり、それが明確である環境においてパフォーマンスを発揮します。 裁量の大小も大事ですが、裁量の範囲が明確であることが大事だと考えています。 それは、仮に裁量を超える範囲の判断が必要となった場合は、適切なフローを取ることができるためです。 # 中長期的なビジョンやゴールを目的とした業務 これは裁量の明確さとも関連しますが、業務において通常取り得る選択肢は無数にあります。 その中で、ビジョンや中長期的な目標が明確であるとその確度は高いものとなり結果として高いパフォーマンスを発揮できます。 私はそのような背景情報があるなかで業務を行うことが最もパフォーマンスを発揮します。

生成AIの活用状況

日常的な情報収集・業務活用
ChatGPTやGeminiなどのチャットツールを、情報収集、ドキュメント作成、翻訳に日常的に活用
業務でコード補完系の生成AIを活用
GitHub Copilot等のコーディング支援ツール
業務でコード生成、コーディングエージェント系の生成AIを利用
コードレビュー、テストコード生成、デバッグに生成AIを活用
サービス・プロダクトへの応用
既存のサービスやプロダクトに生成AI(API利用など)を組み込み、LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを使った開発経験
生成AIをコアとした開発
生成AIを主要技術としたサービス・プロダクト・機能の企画や、RAGなどの高度な手法を用いた開発経験

キャラクター

直近で一番やりたいこと
技術を極めたい
好きなスタイル
一人で黙々
どちらかといえば一人で黙々
どちらともいえない
どちらかといえばみんなでワイワイ
みんなでワイワイ
好きな規模
小さい会社
どちらかといえば小さい会社
どちらともいえない
どちらかといえば大きい会社
大きい会社
水とプログラミングどっちが大事?
自信を持って人より秀でていると言える点
分析力 / 問題解決力 / 交渉力
スキルのタイプ
ゼネラリスト
どちらかといえばゼネラリスト
どちらともいえない
どちらかといえばスペシャリスト
スペシャリスト
得意なフェーズ
0 → 1
どちらかといえば0 → 1
どちらともいえない
どちらかといえば10 → 100
10 → 100
会社を選ぶ一番の基準
風通しの良さや意思決定ライン
やりたくない分野
未入力です
その他の特徴
使用言語にはこだわらない / レガシーな環境を改善できる / 新しい技術はとりあえず試す / 3年以内には海外で働きたい / 勉強会でLTをよくする / 趣味は仕事 / 起業/創業期のベンチャーにいた / OSSのコミッターである
その他のやりたいこと・やりたくないこと
未入力です

やりたい事

手を動かして設計してコードを書きたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
価値あるプロダクトを作り成長させたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
学び続けて技術力でプロダクトに貢献したい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
意義があることや社会に貢献できる仕事がしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
人や計画の調整・マネジメントをしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
レガシーなシステムの保守・運用・改善をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
企画や仕様を考えるところから関わりたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
業務効率を改善して一緒に働く人のためになりたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
全社横断的な共通基盤作りや強化をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
組織や文化を作る・成長させる仕事をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい

基本プロフィール

年齢
今年で30代中盤
好きなテキストエディタ
Goland
希望勤務地
東京都 / リモート勤務
集まる必要性がない場合は基本リモートが許可される環境が必要
希望年収
1200万円
ご意見箱

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