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キャリアビジョン
ユーザーの課題を捉え、実装から利用後の改善まで担えるテックリードを目指したい
ユーザーの課題を起点に、何を作るか・何を優先するかの判断から、実装、利用後の改善まで関わりたいと考えています。 受託開発では要望の具体化から技術選定・設計・実装、個人プロダクトでは企画・開発・導入支援・ユーザー対応を経験してきました。これらを活かし、自社プロダクトを長期的に育てたいです。 コードレビュー・テスト・設計の品質を重視するチームで、フロントエンドを軸にAPI設計やデータモデリングにも関わり、技術力と判断力を磨きたいです。AIを活用した開発とCI・テストによる品質保証の仕組みづくりも継続し、将来は技術と開発基盤の両面からチームを支えるテックリードを目指しています。
プロジェクト経験
2025年/2年以内
建築業向け業務管理システムのReact／Next.jsへのリプレース
プロジェクトカテゴリ：webサービス / 受託開発
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
建築業向け既存業務システムのReact／Next.jsへのリプレース案件に途中参画。2025年2月からフロントエンドの技術選定・設計・実装を担当。
- Tailwind CSS・shadcn/uiの採用を提案し、混在していたUIのコンポーネント構成を整備。
- 52フィールドと複数タブを持つ業務フォームを設計・実装。タブ間の状態同期、入力値に応じた項目間の連動、バリデーション、編集可能なテーブルでの金額計算に対応。
- 見積書・発注書・請求書・契約書の4種類の帳票について、印刷・Excel出力機能を実装。
- バックエンド担当とAPI仕様を事前にすり合わせ、モックデータでAPI完成前からフロントエンド開発を進める流れを整備。
リプレースは完了し、現在は顧客からのフィードバック対応を継続しています。
体制：PM、フロントエンド担当（本人）、バックエンド担当1名。
技術：TypeScript、React、Next.js、Tailwind CSS、shadcn/ui、TanStack Query、TanStack Table。
帳票開発では共通化が足りず、仕様変更時に複数箇所の修正が必要になりました。この経験を後の案件で共通部品と業務固有の処理を分ける設計に反映しました。
2025年/1年以内
3つの業務アプリのモノレポ移行・在庫管理アプリ開発
プロジェクトカテゴリ：webサービス / 受託開発
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
ユーザー管理、勤怠・現場管理、在庫管理の3アプリを担当。2025年9月からフロントエンドの設計・実装と移行の提案・推進に従事。
- 途中参画時に滞留していた約100件のフィードバックを優先度で整理し、約2ヶ月で集中的に対応。
- 在庫管理アプリのフロントエンドを一人で設計・実装。一覧3画面（追加・編集機能を含む）と設定5画面を構築。
- 在庫管理で作成したコンポーネントを、3アプリ共通の基盤として利用する方針を提案。
- モノレポ移行を提案し、Next.js・React・Chakra UIのバージョン更新、UI実装の統一、不要コードの整理を実施。
- 静的解析、コミット前チェック、テスト基盤、AI向けのルール・スキルを整備。
モノレポ移行は完了。現在は既存ユーザーテーブル構成の変更を伴う新ユーザー管理基盤との連携を、設計から担当しています。
技術：TypeScript、React、Next.js、Chakra UI、Turborepo、nuqs。
個別機能の実装に加え、複数アプリを継続して保守するための構成や開発環境にも取り組みました。
2025年/1年以内
行政書士事務所向け業務管理システムの新規構築
プロジェクトカテゴリ：webサービス / 受託開発
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
行政書士事務所向けに、スプレッドシートで行っていた業務をシステム化する案件。2025年11月からフロントエンドの技術選定・設計・実装を担当。
- ディレクトリ構成、認証・認可、API連携、CI/CDを含む基盤を構築。
- ユーザー管理・自社設定・依頼者管理・案件管理のフロントエンドを担当し、テスト・フィードバック対応を含め約1ヶ月で初回リリース。
- 2026年7月から案件管理機能の設計・DB設計・フロントエンド・バックエンド実装まで担当範囲を拡大。
- 過去案件の共通化不足を踏まえ、共通部品と業務機能の責務を整理。
- nuqsによるURLクエリパラメータ管理を採用し、他案件にも展開。
体制：PM、フロントエンド担当（本人）、バックエンド担当1名。
技術：TypeScript、React、Next.js、Tailwind CSS、shadcn/ui、TanStack Query、nuqs。
既存案件での失敗と学びを新規アプリの基盤設計に反映し、技術選定からリリースまで担当しました。
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
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？
## 軸:「AI 時代のコード品質」の深化
技術の軸として **「AI 時代のコード品質」** を据えており、AI の出力を仕組みで担保・改善するための実装技術として、以下 2 つの柱を深めるつもりです。
### 柱1: AI × テスト（品質の担保）
AI の出力を安定させるガードレールとしてテストを再定義し、**「テストが揃えば AI にタスクを安全に任せられる」** 状態を作ることに取り組んでいます。FE のテスト戦略、テスタビリティを意識した設計、E2E / インテグレーション / ユニットの使い分けを、設計段階から組み込める水準に引き上げたいです。『単体テストの考え方/使い方』(Vladimir Khorikov)や『テスト駆動開発』(Kent Beck)で判断軸を入れつつ、個人開発と業務で継続的に実践を重ねています。
### 柱2: AI × リファクタリング（品質の改善）
テストが揃った状態で AI にリファクタリングを任せ、コード品質を継続的に改善するワークフローを育てたいと考えています。リファクタリング観点では **ミノ駆動さんの『良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門』** に強く影響を受けており、「テストしにくいコード = 設計の問題」という視点で、既存コードの段階的改善を実践として重ねていきます。
## 基礎として深めたい領域
柱を支える基礎教養として、以下を継続的に学習しています。
### アーキテクチャ・設計
**DDD / クリーンアーキテクチャ** を "軸" ではなく基礎として学び、テスト設計・リファクタリングの質を上げる土台にする。あわせて、状態管理・データフロー・API 設計など FE に閉じない設計力も深めたい領域です。
### CS の基礎
独学でエンジニアに転職した経緯から CS の基礎が体系的に入っていない自覚があります。実務との接点が強い領域から優先的に深めています。
- **ネットワーク（HTTP / DNS / TCP）**: API 通信・キャッシュ戦略・SSR/SSG 判断の土台として
- **データ構造・計算量**: 自分のプロジェクト(specv 等)で "なぜこの構造を選んだか" を言語化する
- **ブラウザの仕組み**: レンダリングパイプライン・イベントループ・メモリ管理
- **認証・セキュリティ**: OAuth / JWT / CORS / CSRF
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？
自分が一番パフォーマンスを出せるのは、以下のような環境です。
## 1. 任せてもらえる範囲が広い
裁量をいただけるほどモチベーションが上がるタイプです。設計・実装・ツール選定を任せていただけると、細部まで責任を持って仕上げます。現職でも、FE の基盤設計や Linter/CI の整備、AI 駆動開発ワークフローの整備などを自分起点で進めてきました。
## 2. AI 駆動開発が前提の環境
Claude Code を日常のワークフローに統合しており、**AI を前提にしたときの出力が自分のベースライン**になっています。プロンプトの設計、CLAUDE.md やカスタムスキルによる指示の仕組み化、テストをガードレールとした AI 駆動開発など、AI ツールの利用が許容・推奨されている環境でこそ本来のパフォーマンスが出ます。
## 3. 多方向からのフィードバックを受けられる
コードレビューや設計議論だけでなく、**エンジニア以外（顧客 / PM / デザイナー / ビジネスサイド）からのフィードバックもたくさん受けたい**タイプです。技術的な正しさだけでなく、プロダクトとして "誰にどう届くか" の視点を増やしながら作るほうが、結果的に良いアウトプットになると感じています。
## 4. 深い集中時間が確保できる
過集中タイプで、タスクに入り込むまでに時間がかかる分、一度入ると長時間でも走れます。そのため、**2〜3 時間連続の集中時間** を確保しやすい環境（会議の塊り化、非同期前提のコミュニケーション文化）で最もパフォーマンスが出ます。時間帯自体にはこだわりがなく、集中サイクルに合わせて柔軟に働ける環境だと相性が良いです。
## 5. 情報がオープンに共有される
事業数字・ロードマップ・意思決定の背景がオープンに共有されている環境のほうが納得して動けます。「なぜそれをやるのか」が共有されているほど、細部の実装判断が揃い、採用側の期待と自分の出力のズレが減ります。
## 6. コミュニケーションは "非同期 + 必要な同期" のハイブリッド
テキストでの言語化より口頭で話すほうが早いタイプなので、**普段は非同期で進めつつ、詰まった論点は同期で素早く決める**ハイブリッドが合っています。非同期 100% に振り切ると手戻りが増える場面があるため、必要に応じてペアプロや短時間ミーティングで巻き取れる文化だと動きやすいです。
生成AIの活用状況
キャラクター
やりたい事
基本プロフィール
年齢
今年で30代前半
好きなテキストエディタ
VSCode, Cursor
希望勤務地
大阪府 / 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
600万円
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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