ID:83330さん

キャリアビジョン


プロダクト開発とAI活用を通じて、ユーザーの課題を解決できるエンジニアであり続けたい

現在はオーストリア在住ですが、京都への移住を予定しており、日本で長期的にプロダクト開発に関わりたいと考えています。 プロダクト開発とAI活用を通じて、ユーザーの課題を解決できるエンジニアであり続けたいと考えています。 これまでのプロダクト開発経験を通じて、ユーザー体験や業務フローは技術によって大きく変わることを実感してきました。 特に近年は、AIやLLMの進化によって、開発や運用の進め方そのものが変わりつつあると感じています。 今後はAIを単なる機能として組み込むだけでなく、プロダクトや業務フロー全体の改善に活用しながら、より使いやすいサービスを作っていきたいと考えています。

プロジェクト経験

2014年/2年以上

Gestimer – macOS 向け生産性アプリ

## プロジェクト概要 macOS向け生産性アプリ「Gestimer」の企画・設計・開発・運営を2014年から一人で行っています。 開発だけでなく、UI/UX設計、App Store運営、マーケティング、カスタマーサポートまで担当しています。 累計売上25万ドル超、有料販売本数5.26万本、Mac App Store有料ランキング1位を達成しました。現在は39ロケールで展開しています。 --- ## 課題1:素早く使えるリマインダー体験の実現 ### 課題 既存のリマインダーアプリは入力までの手順が多く、短時間のリマインダーを作るには手間がかかるという課題がありました。 ### 取り組み メニューバーアイコンを直接ドラッグして時間を設定できる独自UIを設計・実装しました。 SwiftUIとAppKitを組み合わせ、UI開発の効率とmacOS固有機能へのアクセスを両立しました。 ### 成果 Gestimerの主要な特徴となり、Mac App Store有料ランキング1位を獲得しました。 --- ## 課題2:少人数でも継続できるローカライズ運用 ### 課題 多言語対応を続けるには翻訳やストア素材更新のコストが大きく、一人開発では継続が難しい状況でした。 ### 取り組み String Catalogを利用した翻訳管理や、AIを活用した翻訳ワークフローを構築しました。 また、Figmaプラグインを開発し、App Store用スクリーンショット生成を自動化しました。 ### 成果 39ロケール展開を実現し、翻訳やストア素材更新の工数を大幅に削減しました。 --- ## 課題3:運用業務の効率化 ### 課題 サポートメールやユーザーフィードバックの確認には継続的な時間が必要でした。 ### 取り組み LLMとMCPを利用し、返信案作成や問い合わせ内容の整理を行うワークフローを構築しました。 最終確認は自分で行う形で運用しています。 ### 成果 サポート対応にかかる時間を削減しながら、継続的な運営を行える体制を整えました。

2020年/2年以内

Esports SELeCT

## プロジェクト概要 eスポーツプラットフォーム「Esports SELeCT」のiOSアプリ開発を担当しました。 チーム構成は、iOSエンジニア1名(自身)、バックエンド開発者1名、デザイナー1名でした。iOSエンジニアは自分だけだったため、設計から実装、リリースまで担当しました。 アプリはSwiftUIを中心に開発し、2〜3週間ごとに継続してリリースを行っていました。 --- ## 課題1:変化の多い環境でのアプリ開発 ### 課題 スタートアップのためプロダクトの方向性や仕様変更が多く、継続的に改善しながら開発を進める必要がありました。 ### 取り組み - SwiftUIを中心にアプリを開発 - 変更に対応しやすい画面構成や状態管理を設計 - 新機能追加やUI改善を継続的に実施 - Widgets、Universal Links、App Clipsにも対応 ### 成果 変化する要件に対応しながら開発を継続し、在籍期間中はおおむね2〜3週間ごとにリリースを行いました。 --- ## 課題2:バックエンドとの連携 ### 課題 アプリの多くの機能がAPIに依存しており、iOS側とサーバー側の認識ずれが発生しやすい状況でした。 ### 取り組み - Combine、URLSession、Alamofireを用いてAPI通信を実装 - バックエンド開発者と直接相談しながら仕様を調整 - エラーハンドリングやデータモデルを設計 - API改善の提案も実施 ### 成果 安定したAPI連携基盤を構築し、継続的な機能開発を支えることができました。 --- ## 課題3:UI/UX改善への参加 ### 課題 デザイナーがWebとiOSの両方を担当していたため、iOS固有のUIや操作体験について議論が必要でした。 ### 取り組み - FigmaやAdobe XDを使った画面設計 - デザインレビューへの参加 - 実装面からUI改善を提案 - 一部画面のデザイン作成 ### 成果 デザインと実装の両面からプロダクト改善に貢献し、よりスムーズな開発体制づくりを支援しました。

2016年/半年以内

MindNode

## プロジェクト概要 MindNodeのiPhone・iPad・macOS向けアプリ開発に参加しました。 個人開発中心だった自分にとって、初めて本格的なチーム開発を経験したプロジェクトです。GitHubのPull Requestやコードレビューを通じて開発を進めていました。 コードベースは主にObjective-Cでしたが、Swiftへの移行も始まっていました。 --- ## 課題1:既存プロダクトへの機能追加 ### 課題 多くのユーザーに利用されている既存アプリに対して、既存コードやチームの開発ルールを理解しながら機能追加を行う必要がありました。 ### 取り組み - iPhone・iPad・macOS向け機能開発 - What’s New画面の実装 - Objective-CとSwiftの両方を用いた開発 - Pull Requestベースでの開発 ### 成果 既存ユーザー向けの機能改善や新機能開発に参加し、本番アプリの継続的な開発を経験しました。 --- ## 課題2:チーム開発への適応 ### 課題 個人開発とは異なり、複数人で品質を維持しながら開発を進める必要がありました。 ### 取り組み - GitHubを利用したチーム開発 - コードレビューへの対応 - XCTestによるテスト追加 - 非同期コミュニケーションによる開発 ### 成果 チーム開発の進め方やレビュー文化を実践的に学び、その後の開発経験の基礎となりました。

2026年/半年以内

AIサポート自動化基盤

## プロジェクト概要 個人開発アプリ「Gestimer」のサポート対応や運営業務を効率化するため、AIを活用したワークフローを構築しています。 メール対応、App Storeレビュー対応、フィードバック整理などを対象に、人が最終確認する前提でAIを活用しています。 設計・実装・運用はすべて一人で行っています。 --- ## 課題1:サポート対応による作業の中断 ### 課題 個人開発では開発だけでなくサポート対応も行う必要があります。 問い合わせが来るたびに作業が中断されるため、開発への集中を維持しづらい状況がありました。 ### 取り組み - MCPを利用してメールとの連携を構築 - 製品情報や過去の対応履歴を参照しながら返信案を生成 - 人が最終確認する運用フローを設計 - OpenAI、Claude、Gemini、ローカルモデルなどを比較しながら運用 ### 成果 問い合わせ内容によっては、AIが作成した返信案を修正するだけで対応できるようになり、サポート対応にかかる時間を削減できました。 --- ## 課題2:フィードバック整理と運営業務 ### 課題 メールやApp Storeレビューから寄せられる意見を整理し、開発に活かす作業にも時間がかかっていました。 ### 取り組み - レビューやフィードバックの分類を自動化 - バグ報告や要望の整理を支援する仕組みを構築 - ローカルLLMを含めた複数モデルを検証 ### 成果 日常的な運営業務を効率化しながら、ユーザーの声を継続的にプロダクト改善へ活用できるようになりました。

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
未入力です

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 エージェント設計、ローカル LLM 運用、MCP を用いたツール連携、分散 AI ワークフロー、コンテキスト管理などに強い関心があります。 また、Swift を活かした AI アプリケーション開発や、Apple Silicon 上でのローカル AI 実行基盤についても理解を深めていきたいと考えています。

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?

少人数でスピード感があり、エンジニアがプロダクトやUXへ大きく関与できる環境で最もパフォーマンスを発揮できます。 特に、課題定義から改善提案まで含めて裁量を持てる環境や、プロダクト・デザイン・エンジニアリングが近い環境を好みます。 また、非同期コミュニケーションやリモートワークにも慣れており、集中して開発できる環境を重視しています。

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
生成AIをコアとした開発
生成AIを主要技術としたサービス・プロダクト・機能の企画や、RAGなどの高度な手法を用いた開発経験

キャラクター

直近で一番やりたいこと
サービスを作りたい
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
学習能力 / 分析力 / 責任感
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
未入力です
その他の特徴
使用言語にはこだわらない / 新しい技術はとりあえず試す / 趣味は仕事 / 起業/創業期のベンチャーにいた / stackoverflowで回答した
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代中盤
好きなテキストエディタ
VSCode
希望勤務地
京都府 / 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
850万円
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。

なお、このフォームは受付専用のため、返信を行っておりません。
返信を希望する場合はお問い合わせよりご連絡ください。

  • {{error}}
転職ドラフトを友人や同僚に薦める可能性はどのくらいありますか?