ID:63957さん

## プロジェクト概要 クラシルのRuby on Rails API開発を通じて、小売企業の集客・販促デジタル化支援を実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニアとして、API設計・実装、データベースチューニング、RSpecを用いたテスト、運用・保守、Redashを活用したデータ分析を担当しました。 - QA業務やエンジニア採用・人事にも従事し、チームの技術力向上と組織強化に寄与しました。 ### チーム規模と構成 - バックエンド、iOS、Android、デザイナー、プロダクトマネージャー各1名、計5名の少数精鋭チームでスクラム開発を推進しました。 ## 背景・課題 - ユーザーの買い物前の意思決定支援機能を開発し、小売企業の集客・販促業務のデジタル化を目指しました。 - プロジェクトは社内政治の影響を受け、開発機能の必要性に対する否定的な圧力があり、チームのモチベーションと開発継続に大きな課題が存在しました。 - スクラム開発における迅速な対応と継続的な改善が求められる中、組織内の理解不足が調整コストを増加させていました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Ruby on Railsを用いたAPI開発とAmazon DynamoDB、Elasticsearchによるデータ管理を行い、高速検索とスケーラブルなデータストレージを実現しました。 - Dockerコンテナ環境での開発とAWS上での運用を行い、開発から本番環境への移行を効率化しました。 - RSpecを活用した自動テストにより、高品質なコードベースの維持を図りました。 ### 設計・改善内容 - API設計においてREST原則を遵守し、フロントエンドチームとの密な連携でユーザー体験を重視した機能開発を推進しました。 - データベースのパフォーマンスボトルネックを特定し、DynamoDBのクエリ最適化とElasticsearchのインデックス設計を改善することで、レスポンス速度を向上させました。 - 社内政治による機能不要論に対抗するため、Redashを活用し、チームの利益貢献やユーザー増加を示す定量的データを提示し、関係者の理解と支持を獲得しました。 ### その他アピールポイント - エンジニア採用・人事の観点から、組織の技術力維持と拡大に向けた施策を企画・実施し、チームの安定稼働に寄与しました。 ## 成果・価値 - APIのパフォーマンス改善によりユーザー体験が向上し、アプリの利用継続率向上と新規事業アプリとの連携をスムーズにしました。 - 定量的な成果を基に社内調整の課題を克服し、プロジェクトの継続的な推進とビジネス価値の最大化に貢献しました。 - Redashによるデータドリブンな意思決定支援が、組織内の信頼醸成と機能採用の促進に寄与しました。

## プロジェクト概要 無断キャンセル問題を解決するリーガルテック予約台帳サービスを開発し、法的拘束力のある自動キャンセル料請求を実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - フルスタックエンジニアとして、バックエンド、フロントエンド、インフラ、SRE、データ分析を含む全技術領域を単独で担当し、要件定義から運用・保守まで一貫して実施しました。 - API設計・実装、データベースチューニング、非同期処理、定期バッチ、決済処理、SMS送信機能の開発を含む主要機能の構築と最適化を行いました。 - デザイナーと連携し、提案された機能の実現可否を迅速に判断し、可能な機能は即座に実装するアジャイル的運用を推進しました。 ### チーム規模と構成 - エンジニアは自身のみで、デザイナーと協働した2名規模の小規模チーム体制で開発を推進しました。 ## 背景・課題 - 飲食店における無断キャンセルが社会課題となり、店側はレピュテーションリスクを恐れて法的措置を取れず、被害を受けた店舗が救われない状況でした。 - コロナ禍による影響で内定していた契約が全て白紙に戻り、新規顧客の獲得に大きな困難を抱えました。 - 無断キャンセル対応に特化した法的拘束力のある自動請求サービスが市場に不足していたため、独自開発で課題解決を目指しました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Ruby on Railsを用いてバックエンドAPIを設計・実装し、Reactを用いてユーザーフレンドリーなフロントエンドを構築しました。 - AWS上にインフラを構築しました。 - 決済機能はStripe、SMS送信はTwilioを利用し、外部サービスとのAPI連携を実装しました。 ### 設計・改善内容 - 非同期処理や定期バッチを実装することで負荷の分散や、業務の自動化を達成しました。 - 決済処理の安全性と信頼性を担保するため、トランザクション管理やエラーハンドリングを厳密に設計しました。 - SMSの高い開封率に着目し、キャンセル料請求の通知効果を最大化する仕組みを構築しました。 ### その他アピールポイント - StripeやTwilioの営業担当と直接交渉し、手数料の値引きを獲得することでコスト削減に成功しました。 - 新規顧客開拓のため、飲食店だけでなく宿泊業も対象に営業活動を展開し、市場理解を深めました。 ## 成果・価値 - SMSや決済機能を含む複雑なプロダクトを一人でリリースし、技術的な自信と幅広いスキルセットを獲得しました。 - 新規顧客獲得の苦戦を経て、SMSの高い開封率に着目した戦略で、その後のサービス利益化に繋がる重要な知見を得ました。 - 開発から運用までの全工程を単独で経験したことで、その後の新規プロダクトで爆速開発を実現するノウハウを蓄積しました。

## プロジェクト概要 日常の買い物をポイント獲得の機会に変え、ユーザーの節約支援とメーカー・小売の販促価値向上を目指したスマホアプリのバックエンド開発を担当しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニアとしてAPI設計・実装、データベースチューニング、負荷試験、QA業務を一貫して担当しました。 - インフラ領域においてAWS環境の構築・運用を実施し、Dockerを活用したコンテナ管理も担当しました。 - 不正ポイント獲得防止のための自動チェックスクリプト開発と運用を行い、検知した不正ユーザーの行動ログ分析およびBAN対応を実施しました。 ### チーム規模と構成 - バックエンド、iOS、Android、デザイナー、プロダクトマネージャー各1名の合計5名のスクラムチームで開発を推進しました。 - スクラム開発に基づき、2週間スプリントで継続的な機能改善と品質向上を実現しました。 ## 背景・課題 - 日常の購買体験をポイント還元という価値に転換し、ユーザーの節約意識を高める一方で、メーカー・小売向けに販促データを提供する新規事業アプリの開発が必要でした。 - 不正利用者によるポイントの不正獲得が頻発し、システムとしてこれを完全に防止することが難しいため、継続的な検知と対処が課題となりました。 - 不正検知作業が手動中心であったことから、工数増大と迅速な対応の難しさがプロジェクト運営の障壁となっていました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - AWSを基盤に、Dockerを用いたコンテナ環境を構築し、スケーラブルかつ安定したサービスインフラを実現しました。 - バックエンドはRuby on Railsで開発し、Amazon DynamoDBやElasticsearchを活用した高速データ検索とストレージを実装しました。 - CI/CDパイプラインを導入し、自動テストおよびデプロイを通じて品質とリリース速度の向上に貢献しました。 ### 設計・改善内容 - 不正ポイント獲得対策として、ログデータから不正行動を自動検知するスクリプトを独自開発し、検知率向上と対応工数削減を実現しました。 - 不正ユーザーの行動ログを分析してBAN判定を行う運用フローを整備し、検知から対応までのリードタイムを大幅に短縮しました。 - APIのレスポンス性能改善のため、DynamoDBのデータ構造最適化やElasticsearchの検索クエリチューニングを行い、負荷試験での安定稼働を確認しました。 ### その他アピールポイント - QA業務も兼任し、テスト計画の策定から実施、バグ管理まで幅広く関与し、品質向上に寄与しました。 - エンジニア採用や人事関連の業務にも参画し、組織強化とチームビルディングに貢献しました。 ## 成果・価値 - 不正検知が仕組み化されることで、対応工数が体感約50%削減され、新機能開発にリソースを集中できる環境を整備しました。 - APIパフォーマンスの向上によりユーザー体験が改善し、サービスの安定稼働に寄与しました。 - QAと運用の一体的な取り組みにより、リリース後の品質トラブルを低減し、顧客満足度の向上に貢献しました。

## プロジェクト概要 顧客の過去の成約データを活用し、機械学習モデルで成約可能性の高いユーザーを判定する自社プロダクト開発を担当しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - 機械学習エンジニア兼データ分析担当として、Hivemallを用いた成約可能性判定モデルのコーディングとデータ分析を主導しました。 - 上長との密なコミュニケーションを通じて進捗管理と技術的課題の共有を行い、約半年以内の短期間でプロジェクトを推進しました。 ### チーム規模と構成 - マーケティング部署内の2名体制で実施し、実装・分析業務はほぼ単独で担当しました。 - 上長は主に進捗管理と成果物のレビューを担当し、技術的実装は自分が担う体制でした。 ## 背景・課題 - 営業活動の効率化を目的に、成約可能性の高いユーザーを機械学習で特定し、営業リソースの最適配分を図る必要がありました。 - 過去の顧客データに十分な情報が含まれておらず、成約見込みがあるユーザーでも正しく判定されないというデータ品質の課題が存在しました。 - データの欠損や古い情報が学習モデルの精度低下を招き、営業活動の信頼性に影響を与えていました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - データ抽出・加工にHiveQLとTreasure Dataを活用し、大規模顧客データを効率的に処理しました。 - 機械学習モデルはHivemallを用いて構築し、Tableauを利用して分析結果の可視化と営業部門への報告を行いました。 ### 設計・改善内容 - 学習データを過去3年に絞り込み、十分なデータ量があるユーザーに限定してモデルを学習させることで、判定精度の向上を実現しました。 - 不十分なデータを含むユーザーを除外することで、誤判定や取りこぼしのリスクを大幅に低減させました。 - 営業部門のフィードバックを受けて、可視化レポートの改善を繰り返し、現場での活用しやすさを高めました。 ### その他アピールポイント - 営業現場からの定性的な評価を重視し、機械学習モデルの精度だけでなく、実務での使いやすさと信頼性を重視した運用体制を構築しました。 ## 成果・価値 - 具体的な数値はないものの、営業部門からは成約見込み顧客の抽出による営業効率向上の声が寄せられました。 - 機械学習モデルの導入により、営業リソースの最適配分が可能となり、ビジネスの成長に貢献しました。

## プロジェクト概要 電波の届かない山中でも登山者の位置を正確に把握可能な登山アプリのバックエンド開発を担当しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - バックエンドエンジニアとしてRuby on Railsを用いたAPIの仕様確定、設計、実装、テスト、運用保守を一貫して担当しました。 - QAプロセスの整備と品質向上に注力し、APIの安定稼働を支えました。 - GitHubを活用したバックエンド仕様管理の運用を提案・導入し、チーム全体のレビュー体制を構築しました。 ### チーム規模と構成 - バックエンドエンジニア、iOSエンジニア、Androidエンジニア、フロントエンドエンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャー各1名の合計6名のチームで開発を進めました。 - アジャイル開発手法を採用し、2週間程度のスプリントで継続的に機能改善を行いました。 ## 背景・課題 - 登山者が電波の届かない環境でも安全に位置情報を把握できる機能の実装が求められ、正確かつ安定したバックエンドAPIの開発が課題でした。 - 歴史的経緯によりコードは複雑化しており、機能追加のたびに予期せぬエラーが起こる状態でした。 - 仕様決定が口頭やSlack上で行われることが多く、見落としや抜け漏れが頻発し、開発の手戻りが多発していました。 - チーム間の仕様共有が不十分であり、効率的なコミュニケーションとドキュメント管理の仕組み構築が必要でした。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Ruby on Railsを用いたRESTful API設計と実装を中心に、PostgreSQLとPostGISを活用した位置情報データの管理と空間検索機能を実装しました。 - Dockerを用いた開発環境のコンテナ化により、環境差異による問題を削減し、安定した開発環境を提供しました。 - GitHubを活用し、API仕様書や設計ドキュメントをバージョン管理し、チーム全員がレビューできる体制を整えました。 ### 設計・改善内容 - API仕様の明文化とGitHubによる仕様管理を導入し、iOS・Android・フロントエンドの各エンジニアと共同でレビューを実施する運用を確立しました。 - 仕様の抜け漏れや認識齟齬を早期に発見し、手戻りを大幅に削減しました。 - PostGISの地理空間機能を活用して、登山者の位置情報を効率的かつ正確に処理可能なデータベース設計を行いました。 - テストコードの充実により品質を担保し、継続的な運用・保守の負荷軽減に寄与しました。 ### その他アピールポイント - チームのコミュニケーション活性化を促進し、クロスプラットフォーム間での仕様整合性を強化しました。 ## 成果・価値 - GitHubを用いた仕様管理とレビュー体制の導入により、要件の手戻りを劇的に削減し、開発効率を大幅に改善しました。 - APIの安定稼働と仕様の明確化により、電波の届かない環境でも正確な登山者位置情報の把握を実現し、ユーザーの安全性向上に貢献しました。

## プロジェクト概要 SMSを活用したマーケティングサービスを自社開発し、ユーザーの再来店促進を実現しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - フロントエンド、バックエンド、インフラ、QA、SRE、データ分析を一人で担当し、設計から運用までの全工程を推進しました。 - デザイナーと密に連携し、機能の実現可否を判断して即座に実装することで、開発スピードを最大化しました。 ### チーム規模と構成 - エンジニア1名（自身）、デザイナー1名の少人数体制で、迅速な意思決定と機動的な開発体制を実現しました。 ## 背景・課題 - ユーザーの再来店率向上を目的としたマーケティングサービスの不足を補うため、自社プロダクトの開発が必要でした。 - コロナ禍により対面営業が困難となり、ITに不慣れなクライアントとのオンライン面談から成約までのハードルが高い状況でした。 - SMS配信の高い開封率を活用しつつ、クライアントの使いやすさを損なわないサービス設計が求められました。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - フロントエンドはReactを用いてユーザーインターフェースを構築し、バックエンドはRuby on RailsでAPI設計と実装を行いました。 - AWSを活用し、インフラ環境の構築・運用を実施し、スケーラブルかつ安定したサービス基盤を維持しました。 ### 設計・改善内容 - クライアントの多様なIT環境に対応できるよう、オンライン面談の設定をサポートし、導入障壁を低減しました。 - 無料期間を設けるプラン設計により、クライアントがサービスの効果を実感できる体験を提供し、本格導入へのモチベーションを高めました。 - SMSの高い開封率を最大限に活用するため、メッセージ配信のタイミングや内容を分析・最適化し、効果的なリーチを実現しました。 ### その他アピールポイント - フルスタックエンジニアとして、データ分析を活用したマーケティング施策の効果検証と改善サイクルの構築に注力しました。 ## 成果・価値 - SMSの高い開封率（約90％）を活用し、導入クライアントにおいて再来店数が5倍以上に増加するなど、顕著なマーケティング効果を実現しました。 - オンライン面談支援や無料トライアルの導入により、クライアントの成約率とサービス利用継続率が向上しました。