ID:67425さん

2026年5月回 指名


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キャリアビジョン


AIと仕組みの力で「構造的なバグ」を解消し、人間がより高次元な問いに向き合える状態を作れる存在であり続けたい。

これまでのキャリアを通じて一貫して感じてきたのは、多くの組織やプロダクトが「構造的なバグ」によって停滞しているという事実です。 非効率な意思決定プロセス、属人化したオペレーション、レガシーな仕組みに縛られた業務フロー。 これらは個人の努力では解決できず、構造そのものを再設計しなければ根本的には変わりません。 私はデザイナー・エンジニア・PdMとキャリアを横断してきましたが、それは特定の職種に執着していたのではなく、「目の前の本質的な課題を解決するために、必要な職能をその都度習得し、実行してきた」結果です。この姿勢は今後も変わりません。 AI時代においては、固定的な役職や肩書きに意味はなくなっていくと考えています。 だからこそ常に「アンラーニング」を続け、その時々のビジネスにおける最大の難問を解ける存在でありたい。具体的には、以下のような領域に取り組んでいきたいと考えています。 ## AIを活用した意思決定の高速化基盤の構築 直近の実務でもAI推進タスクフォースを立ち上げ、月160時間の業務効率化を実現しました。この経験をさらに発展させ、AIによって組織の意思決定スピードと精度を根本から引き上げるような仕組みを構築したい。 ## 複雑性の高いプロダクト・事業の構造設計 0→1の不確実性が高い事業開発や、複数のシステム・業務フローが絡み合う複雑なプロジェクトにおいて、構造的な最適解を出し続けたい。デザイン・エンジニアリング・ビジネスの3領域を実務で経験してきたからこそ、職種間の"翻訳"を通じて全体最適を描けると考えています。 ## 組織が自走できる仕組みづくり 自分がいなくても回る状態を作ることが、マネジメントの本質だと考えています。仕組み化・型化を通じて再現性のある組織運営を実現し、メンバーが本質的な仕事に集中できる環境を作りたい。 面倒くさがりな性格が、逆に「同じことを二度やりたくない → 仕組みで解決する」という原動力になっています。この特性を活かしながら、より難易度の高い課題に挑み続けたいと考えています。

プロジェクト経験

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マネージメント能力

プロジェクトマネジメント
自社倉庫の移転に伴い、倉庫オペレーションの再設計・WMSシステム連携の構築、仕入先が運用する受発注システムの設計・構築、新コンセプトECサイトの構築・ローンチを同時並行で推進し、すべてを期日通りに稼働させる責務がありました。
本プロジェクトは、仕入れから販売、出荷に至るまで――ユーザーに商品が届くまでのすべてのフローに影響する、極めて複雑かつ遅延が許されないプロジェクトでした。 まず着手したのは「選択と集中」のための全体整理です。 理想をそのまま反映すれば工数は際限なく膨らみます。限られたリソースの中で成功に導くために、すべてのステークホルダーの業務を棚卸しすることからスタートしました。 業務整理が完了した後、理想状態から逆算して以下の観点でフロー図に落とし込みました。 ・業務を簡略化できるポイントはどこか ・イレギュラーが発生しうる箇所はどこか ・発生した場合のリカバリー手順はどうするか ・誰が、いつ、何を実行すべきか 全体像が掴めた段階で、業務フロー単位ごとに懸念点をさらに深掘りしました。 新ECシステムの制約、WMSを用いた入荷〜検品〜出荷フローの実現性など、検証可能なリスクは先行してテストし、プロジェクト崩壊のリスクを事前に潰していきました。 最大の障壁は、複数のシステムと業務フローが相互に影響し合う「影響範囲の大きさ」でした。 リスクの洗い出しにも、小さな検証を積み重ねるにも時間がかかります。 すべてを100%の完成度で仕上げる余裕はありませんでした。 そこで「何をやらないか」を明確に決めました。たとえば、受発注システムの管理画面はあえて構築せず、CSVベースでオペレーションを完結させる設計に割り切ることで、開発工数を大幅に圧縮。 限られた時間の中で、稼働に必要十分な品質を確保しながら期日通りのローンチを実現しました。

プロダクトマネジメント
食材ECサブスクサービスにおいて、事業の現在地を正しく認識した上で、新規会員の獲得、顧客単価・継続率の改善によるLTV向上、チャーンの低減、ナーチャリング施策によるリテンション向上を実現する責務がありました。
プロダクトのグロースにおいて最も重要なのは、「何が問題なのかを正しく認識すること」だと考えました。感覚ではなくファクトに基づいて現状を把握し、事業が正しい方向に進んでいるかを常に検証できる状態を作る必要がありました。 まず、事業の健全性を継続的に可視化する仕組みを構築しました。 売上と目標数値・単価・原価・粗利・CVR・CPA・LTV・チャーン・UU/DAU/MAUなどの主要指標をBIツールに集約し、チームが日次・週次・月次で確認できる体制を整えました。 加えて、Amplitudeを導入しユーザー行動分析基盤を構築。数値を「見える化」するだけでなく、そこから課題を導き出すサイクルを確立しました。 たとえば新規獲得においては、CPAが高騰し年平均3回以上の購入がないと回収できない水準に達していました。 ここから「なぜCPAが高いのか → CVRが低いのか → 直帰率は? → ファネルのどこで離脱しているのか?」と問いと分析を繰り返し、根本原因を特定。 デザイン・コーディングの両方を扱えるリソースを確保し、流入経路ごとのジャーニーに最適化したLPコンテンツを素早く制作・反映、A/BテストによりCVRの改善につなげました。 単価・継続率の向上においては、ユーザーが「なぜ使い続けるのか」と「なぜ退会するのか」を正しく把握することが鍵でした。 購入回数別の購入頻度・金額分析、ユーザー行動分析に加え、顧客アンケートやユーザーインタビューを実施。定量と定性の両面から顧客像を掘り下げました。 分析の結果、課題意識の高いロイヤルカスタマーは品質と価格のバランスに満足している一方、課題意識がそれほど強くない層からは「価格や送料が高く継続できない」という声が多いことが判明しました。 これを受けて、定番商品は市場価格と乖離しない水準に再設定。結果、ロイヤルカスタマーの平均単価はさらに上昇し、取りこぼしていた層のチャーン率にも改善傾向が見られました。 並行してUIの改善にも取り組み、「わかりやすさ・操作性・検索性」を磨き込んだ結果、「以前より使いやすくなった」というお客様の声をいただけるようになり、顧客満足度の向上に寄与しました。 これらの施策の積み重ねにより、微減トレンドにあったユーザー数が半年で微増トレンドに反転し、黒字化に向けた角度がつきました。 定性と定量を行き来しながら顧客を理解し続ける習慣をチーム全体に根付かせたことで、プロダクトドリブン・イシュードリブンで動ける文化を醸成できたことも大きな成果だと考えています。

このマネージメント能力は公開されていません

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
未入力です
Zenn アカウント
未入力です
Speaker Deck アカウント
未入力です
SlideShare アカウント
未入力です
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?

AI時代において、個別の技術スタックの習得そのものに競争優位はなくなりつつあると考えています。コードを書く行為自体がAIによって加速・代替されていく中で、エンジニアに求められる価値の重心は「いかに書くか」から「何を、なぜ、どう設計するか」へと移行していると感じています。 その前提のもと、今後身につけたいのは「AIを前提としたプロダクト・業務・組織の設計力」です。 ## ① AIエージェントの設計・実装力 単発のAI機能ではなく、業務プロセスの中でAIが自律的に判断・実行するエージェントの設計力を深めたいと考えています。 直近ではNotion AIやMakeを組み合わせた業務自動化で月160時間の効率化を実現しましたが、これはあくまで「人間が設計したフローをAIが代行する」レベルです。今後は、AIが文脈を理解し、判断し、次のアクションを自ら選択できるような自律型エージェントの構想・設計・実装まで手を伸ばしたい。 ## ② AI前提の業務アーキテクチャ設計 「既存の業務にAIを乗せる」のではなく、「AIがいる前提で業務そのものを再設計する」力です。 これまで50名規模の組織にNotionを全社導入し、業務プロセスごと再設計した経験があります。この「仕組みから作り直す」アプローチを、AI時代の文脈で進化させたい。どの業務を人間が担い、どこをAIに委ね、その境界をどう設計するかーーこの構想力こそ、今後最も価値が高まる領域だと考えています。 ## ③ 人間とAIの協働プロセス設計 AIの導入において最大のボトルネックは技術ではなく、「組織の受容」です。 AI推進タスクフォースの立ち上げやAI会の運営を通じて、AIリテラシーの組織内格差という壁に直面しました。技術をどれだけ磨いても、組織が使いこなせなければ意味がありません。人間がAIをどう受け入れ、どう共存し、どう活用するか。このプロセスを設計できる力を、技術とマネジメントの両面から高めていきたいと考えています。 デザイン → エンジニアリング → PdM → 経営企画とキャリアを横断してきた自分だからこそ、「技術だけ」でも「戦略だけ」でもない、AIと人間の接点を設計できるエンジニアになりたい。それが、自分のキャリアの延長線上にある最も自然な進化だと考えています。

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?

「自律と論理で動ける環境」かつ「構造的な課題が山積している環境」です。 具体的には、以下の3つの条件が揃うとき、最もパフォーマンスが出ると実感しています。 ## ① 課題の本質に向き合える環境 「決まったことを無思考でこなす」のではなく、「なぜやるのか」「本当にやるべきはこれなのか」という問いが歓迎される環境です。前例踏襲や同調圧力で物事が進む組織よりも、根拠に基づいて議論し、必要であれば方向を変えられる柔軟さがある環境で力を発揮します。 ## ② 越境が許容される環境 デザイン・エンジニアリング・ビジネスの3領域を実務で横断してきたキャリアが活きるのは、職種の壁が低く、必要に応じて領域を跨いで動ける環境です。「それはあなたの担当じゃない」ではなく、「課題解決のために最適な動き方をしよう」というカルチャーがあるとき、自分の強みが最大化されます。 ## ③ カオスを仕組みで整えるフェーズ すでに整っている環境を維持するよりも、情報が散在している、プロセスが属人化している、炎上が常態化しているーーそういった混沌とした状態を構造的に整え、再現性のある仕組みに変えていくフェーズにこそ、最も強い推進力を発揮できます。実際に、50名規模の組織へのNotion全社導入や、炎上体制からの開発プロセス刷新、AI推進タスクフォースの立ち上げなど、すべて「カオスに秩序をもたらす」局面で成果を出してきました。 逆に、合理性よりも前例や空気を優先する環境、やらない理由を探す文化、変化を拒む慣性が強い組織では、自分の持ち味は活かしきれないと感じています。 面倒くさがりだからこそ「同じことを二度やりたくない」、それが仕組みづくりの原動力になる。この性分を歓迎してくれる環境が、自分にとっての最適な環境です。

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

キャラクター

直近で一番やりたいこと
マネジメント力を上げたい
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
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 / 巻き込み力
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
一緒に働く人
やりたくない分野
SI / 金融 / アダルト
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 / 趣味は仕事 / 多職種のバックグラウンドがある
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代後半
好きなテキストエディタ
VS Code
希望勤務地
東京都
希望年収
800万円
ご意見箱

要望、不具合報告、使いづらい点や感想など、お気軽にお寄せください。
いただいたご意見は、今後のサービス向上に活用させていただきます。

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