ID:79927さん

## AI駆動開発を中心としたエンジニア組織の立ち上げ ### プロジェクト概要 グループ全体で売上100億円超の事業を支える、数百名規模の社員向け業務システムおよび数十万人規模のユーザーデータ基盤の設計を担当しています。 組織に1人目のエンジニアとして入社し、開発業務に加えて、採用・育成・組織づくりも兼任しました。現在では、5名体制のエンジニア組織へ拡大しています。 ## 解決した課題と対策 ### エンジニア採用の仕組みづくり **課題** 入社当時は、エンジニア採用の知見が社内になく、技術選定・求人設計・採用広報・面接・育成フローが未整備でした。 **解決策** TypeScript・React・GCPなど、開発スピードと採用競争力を両立できる技術スタックを選定しました。 また、求人内容や面接プロセスを見直し、「人事＋エンジニア」でカルチャーフィットと技術適性を同時に評価できる採用体制を構築しました。 ### 採用コストの削減 **課題** エンジニア組織の社内での影響力がまだ小さく、十分な採用予算を確保しづらい状況でした。 **解決策** プログラミングスクールのCTOへ直接提案・交渉を行い、受講生を無料で紹介いただける提携を実現しました。 提携先として選定したスクールは、受講生がモダンな技術を1,000時間以上学習し、補助金に頼らず自費で受講していることから、学習意欲やキャリアに対する熱量が高い人材が多いことが特徴でした。 これにより、採用コストを抑えながら、学習意欲の高いエンジニア候補者との接点を継続的に確保しました。 ### AI駆動開発の導入 **課題** 少人数のエンジニア組織で開発スピードを高めるため、エンジニア一人ひとりの生産性を最大化する必要がありました。 **解決策** AIコーディングとAIコードレビューを標準プロセスとして導入しました。 あわせて、テストフロー、ドキュメント整備、AI利用ルールを整備し、品質とセキュリティを担保しながら開発生産性を高めました。 ### AI駆動開発に適した進捗管理ツールの導入 **課題** PR管理やカンバン方式などの従来型の進捗管理では、AI駆動開発との相性が悪く、エンジニアの生産性を正しく測りづらい状況でした。 **解決策** 「誰が・何に・何時間使ったか」を可視化する管理方式に変更しました。 各作業にかかった時間をエンジニア全体に公開することで、適度な競争意識が生まれ、リリース速度を1.4倍に向上させました。

## 解決した課題と対策 ### 購入・解約状況に応じた配信の出し分け **課題** 当初はLステップを導入し、経費削減と最速リリースを目指していました。 しかし、会員が購入した商品や解約状況に応じて、配信を出し分けることが難しい状況でした。 **解決策** 自社で簡易的なLステップ相当のLINEマーケティングシステムを開発することで、購入商品や解約状況に応じた配信の出し分けを実現しました。 また、これをきっかけに、既存で利用しているLINEマーケティングツールも自社システムへ切り替えていく方針に変更しました。 ### コミュニケーションコストの削減 **課題** クリニックの現場スタッフと連絡を取る際、毎回上長を通して連絡する必要がありました。 そのため、現場と実際にやり取りするまでに1週間以上かかることがあり、開発や導入のスピードに課題がありました。 **解決策** 制度の改正を社長に提案し、PMが現場と直接連絡を取れる体制へ変更しました。 その結果、現場確認や意思決定のスピードが向上し、1ヶ月半での導入を実現しました。

## 大規模基幹システムのフルリプレイス ### プロジェクト概要 基幹システムは外部の受託開発会社への依存度が高く、20万行以上のコードで構成されたレガシーシステムとなっていました。そのため、開発スピードの遅さが、グループ全体を横断する技術基盤を構築する上で大きな課題となっていました。 そこで、AI駆動開発に適したシステム構造へ刷新し、開発速度を5倍以上に改善しました。UIはほぼ維持したままリプレイスを実施したため、現場への影響を最小限に抑えながら、スムーズな移行を実現しました。 ### 基幹システム詳細 * 利用ユーザー数：数十万人以上 * 対象部署数：5部署以上 * 対象クリニック数：30店舗以上 ### 開発体制・担当役割 * 開発体制：3名（PM兼PL1名、開発者2名） * 担当役割：PM兼PL * 担当業務：他部署との折衝、要件定義から実装、テスト、保守運用まで一貫して担当しました ## 解決した課題と対策 ### 開発スピードが遅い **課題** 提携先の受託開発会社では、基幹システムと連携するWEB問診システムの開発に2年以上を要していました。 **解決策** 基幹システムを自社で運用できる体制に移行し、WEB問診システムを1ヶ月足らずでリリースすることに成功しました。 ### データ連携・活用の課題 **課題** 受託開発会社への依存度が高く、必要な顧客データを社内で自由に取得・活用しづらい状況でした。 **解決策** システムを内製化することで、顧客データを社内で一元管理できる体制を構築しました。 これにより、マーケティング戦略に活用できるデータ基盤を整えました。 ### セキュリティ面の向上 **課題** 外部攻撃に対して脆弱なコードが含まれていました。 **解決策** SAST、DASTを導入し、OWASPに準拠したシステムへ改善しました。 ## 開発における工夫点 ### AIに情報を渡すための工夫 Vercel、GitHub、Supabase、BigQueryなどの情報をAIが参照できる環境を整備することで、AIが正確かつ迅速に実装できる開発環境を構築しました。それにより、2年以上かかるとされていたフルリプレイスを半年で完了しました。 ### 表示の体感速度を上げる ページのデータ取得ポイントの最適化やページ先読みを行うことで、表示の体感速度を向上させました。

## 美容クリニック在庫管理システム開発プロジェクト ### プロジェクト概要 美容クリニックの在庫管理において多くの課題があり、大阪から東京へ赴き現地でのヒアリングを実施しました。抽出した課題に対しては、エンジニアとしての視点から解決策を提示。保守性や可読性を維持しつつも、スピード感のある開発を実現しました。結果的に高評価をもらい、連携する他のクリニックにも導入することになりました。 ### 開発体制・担当役割 - **開発体制2名（PM1名、PL1名）** - **担当役割：プロジェクトリーダー（PL）** - **担当業務**：要件定義から実装、テスト、保守運用まで一貫して担当 ### 解決した課題と対策 #### 1. 発注ミス・確認ミスの多発 **課題**：エクセルやスプレッドシートでの管理では人為的ミスが頻発 **解決策**： - SPAやモダンなライブラリを活用し、直感的なUIを実現 - 発注確認画面に品目写真を表示し、視覚的な確認を可能に - 重要項目を必須入力に設定してミスを防止 #### 2. 情報の散在による作業の非効率化 **課題**：情報が分散しており、棚卸しや発注に時間がかかる。 **解決策**： - すべての情報をシステムに一元化（タブレット1つで棚卸し可能） - リスト作成機能により、日次・月次の棚卸し品目を事前にリスト化 #### 3. 高額商品の盗難・不正転売リスク **課題**：高価な商品を扱うため、セキュリティ対策が必要 **解決策**： - ユーザーの重要操作をログに記録する機能を実装（不正の予防と、問題発生時の原因特定を可能に） #### 4. 短納期での開発要求 **課題**：新サービス開始に向けて早急な納品が必要 **解決策**： - モックを使用したプロトタイプを早期に提示し、完成イメージを共有（要件定義が大幅に短縮） - 学習コストの低い技術（Supabase.authなど）を採用 - MCP（Model Context Protocol）ツールの活用し作業時間を大幅に短縮 - Supabase MCP - Playwright MCP #### 5. 職種別のアクセス制御 **課題**：看護師・カウンセラーなど、職種によって閲覧可能な情報を制限する必要 **解決策**： - ユーザー登録時に権限を設定できる機能を実装（RBAC） - 権限に応じて表示内容を動的に変更 ### 開発における工夫点 #### 1. 仕様書駆動開発の導入 AIの記憶範囲は限られているため、会話履歴が残っていなくても仕様書を参照すればAIが正しく理解できるようにしました。これにより、記憶に依存せず安定して開発を進められる体制を整えました。 #### 2. 表示の体感速度を上げる SSR（Server Side Rendering）で初期データを取得し、クライアント側のSWR（Stale While Revalidate）にシードとして渡す仕組みを導入しました。これにより、ユーザーはページを開いた瞬間からサーバーで描画された内容を確認でき、待たされる感覚が無くなりました。その後、SWRがバックグラウンドで最新データを再取得し、差分があればUIを自動的に更新します。結果として「即時表示の速さ」と「データの鮮度」を両立でき、快適な操作体験を実現しました。

# プロジェクト概要 #### 【開発体制・稼働内容】 - チームメンバー５名による開発体制（担当：開発者） - 土日フルリモート勤務 - 稼働時間は月40時間前後 #### 【使用技術】 - フロントエンド：Typescript Next.js/React - バックエンド：Go - インフラ：AWS - エディタ：Cursor 「Claude3.7 Sonnet」 - Docker Composeによるローカル環境整備 - タスク管理（ClickUp）やコミュニケーション（Slack）での連携 # 担当した業務内容 |時期|業務内容| |-|-| |2025年1月|・環境構築<br>・プロジェクトのキャッチアップ<br>・フロントエンド作成| |2025年2月|・フロントエンド作成<br>・リファクタリング<br>・エラー解決| |2025年3月|・仮登録～本登録機能の作成