桑田航平

## プロジェクト概要 50〜60機能を持つレガシー業務システム（Java + Struts）を、 React + Jakarta EE へ段階的にリプレースするプロジェクト。 8名チームのうち7〜8機能を主担当し、設計・実装・テストまで一貫して担当した。 （2026年1月〜現在） ## 役割・体制 ### ポジションと役割 - フロントエンド／バックエンドエンジニアとして、担当機能の詳細設計・実装・テストを一貫して担当。 - 既存システムの仕様を読み解いて詳細設計ドキュメントを整備し、チームが同じ品質で移行を進められる技術基盤づくりに注力した。 - AI駆動開発（Claude Code 等）・レビューフローを自ら設計・運用し、ガイドライン整備とレビュー観点の標準化を主導した。 ### チーム規模と構成 - エンジニア8名、フロントエンド／バックエンドで役割分担。 - メンバーの新スタック習熟度に差がある中で、品質の属人化を防ぐ 仕組みづくりを担った。 ## 背景・課題 - Java + Struts で構築された既存システムが老朽化し、保守性・拡張性の面で モダン化が急務だった。 - チームの大半が新スタック（React / TypeScript 等）に不慣れで、 AI生成コードを多用していたこともあり、共通メソッドやレビュー基準が 未整備だった。結果としてレビュー指摘が平均4〜5件／件発生し、 進行が約1ヶ月遅延していた。 ## 技術選定と移行方針（思考プロセス） - リーダー・サブリーダー・自分の3名で技術選定を議論。一括リプレースはリスクが高いため、機能単位での段階移行を選択した。 - フロントエンドは、システム規模の大きさ・Reactエコシステムの豊富さ・保守性の高さから React + Vite + TypeScript を採用。 - バックエンドでは、フロントと言語を統一して学習コストを抑える狙いから自分が NestJS を提案した。最終的には、社内実績の多さと既存の Struts 資産を最大限活用できる点を優先し、チーム判断で Jakarta EE が採用された。 （技術選定における自分の提案と、複数観点を比較したうえでの意思決定を経験） ## 実際の取り組み ### 品質・効率の改善 - 技術習熟度のばらつきを埋めるため、共通メソッドとコーディング規約をAI支援ツールに読み込ませ、対話形式のレビューで規約遵守を担保する仕組みを構築。コーディングミスとレビュー指摘を継続的に削減した。 - コードの統一性・再利用性を高めるため、共通ライブラリを整理してドキュメント化し、後続メンバーの実装コストを下げた。 - AI活用の効果と課題を検証して社内に共有し、今後の活用方針策定に貢献した。 ## 使用技術 - フロントエンド：React / TypeScript / Vite（ビルド）/ Vitest（テスト）/ CSS - バックエンド：Java / Jakarta EE - その他：AI支援ツール（Claude Code 等） ## 成果・価値 - ガイドライン整備とAIレビューの仕組み化により、レビュー指摘を平均4〜5件から0〜2件まで削減。 - 品質改善によりレビュー・手戻り工数が圧縮され、約1ヶ月遅延していた進行をオンスケジュールまで回復させた。 - 共通基盤・ドキュメントを整備したことで、チーム全体が同水準で移行を進められる状態をつくり、保守性と将来の拡張性を確保した。 ## 3〜5年後の目標 チームをリードする経験を積み、思想と責任を持って判断出来るエンジニアになりたい。