ID:83407さん

2026年5月回 指名


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キャリアビジョン


言語化されていない潜在ニーズを掘り起こし、サービスとして世に出し続けること。

【核となる動機: 潜在ニーズ発掘 → 0→1 を連続的に世に出す】 エンジニアリングの本質的な面白さは「まだ言語化されていない潜在課題・潜在ニーズを掘り起こし、まだ存在しないサービスとして世に出す」点にあると確信している。1 度きりの当たりで終わらせず、業界を限定せず連続的に展開し続けるキャリアを築きたい。AI / .NET / アプリアーキ いずれも目的達成の「手段」であり、課題と業界が変われば手段も入れ替える前提で動く。 【現在地: エンタープライズ基盤 4 案件並行リード】 1 社目の中小 SIer (2021-04 〜 2022 中、Panasonic / 官公庁 (税収登録システム運用保守) / 大手メーカー (請求書 / 受発注) / 大手施工 (在庫管理) 等の業務システム受託 7 案件) を経て、2023-03 から Accenture。直近 1 年で大規模エンタープライズ基盤を 4 案件並行リード。C# / .NET 10 / WPF / WebView2 のデスクトップ基盤、React + TypeScript + ASP.NET Core の業務 UI、SignalR + Apache Kafka の分散通信基盤を、Vertical Slice + DDD + Module Public API で構築。自身名義 PR 約 50 本 / 仕様書 100 本超 / Architecture Tests を CI ゲートに常設、レビューに耐える状態を構造で担保している。 【手段としての中核能力: AI 駆動開発フレーム + Constraint Layering】 制御理論のクローズドループを開発プロセスに適用した AI 駆動開発フレーム (3 層 Constraint Layering / Architectural Fitness Functions / 13 種 Skill Agent / 4 サブシステム) を自作、AI コード生成能力の向上に反比例してアーキ整合性が劣化する問題を構造で防止。Issue 起票と PR 承認の 2 点以外を自動化する体系として 2 プロジェクトで実証稼働中。並行して副業 CreaNest (千代田区 / 登記完了見込 2026-05 末) で自社 SaaS (nailsalon LIFF 予約 / Komyu / yomi-note 等) を 1 人 + AI Agent で企画 → 設計 → 実装 → 運用 → 営業まで全工程運用。過去案件で interface 駆動の CRUD 生成基盤など、その時々の課題に当てはまる「手段」を都度組み立てて成果を出してきたが、これらは目的達成のために常にキャッチアップを行いブラッシュアップして開発を行なってきた。 【志向する役割: 共同創業 / Founding Engineer / 業務委託 (法人契約) で 0→1 を量産】 共同創業 / Founding Engineer / 業務委託 のいずれの形でも、規約 + Architecture Tests + AI Agent で「人間ボトルネック」を構造除去し、0→1 立ち上げ + 1→10 チーム拡張を再現性高く回す役割で参画したい。希望報酬の根拠は「再現性へのコミット」 — 売上桁変更 or 開発生産性 3-5x を半年で出す視座での参画を想定。

プロジェクト経験

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マネージメント能力

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アピール項目


アウトプット

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あり
Qiita アカウント
あり
Zenn アカウント
あり
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?

## 直近で深掘りしたい領域 ### 1. AI 駆動開発フレームワークの一般化と汎化 自作した Harness Engineering (制御理論のクローズドループ制御 + Constraint Layering + Architectural Fitness Functions) を、ドメイン・言語・FW を問わず転用できる汎用基盤に育てたい。具体的には Claude Agent SDK + LangGraph / Pydantic AI など複数のエージェント実装と組み合わせ、規約 / Architecture Tests / CI ゲートを言語非依存に展開できる Process Engine への拡張。 ### 2. Distributed Systems / Event-Driven Architecture の深掘り 本業の Kafka + SignalR 分散通信基盤の運用経験を、より広い分散システム理論 (CAP / 結果整合性 / Saga パターン / Outbox / CQRS+ES) と接続したい。Confluent Kafka, NATS, Temporal などのワークフローエンジンを実プロダクトで使い分けられるレベルへ。 ### 3. LLM ファインチューニング / 独自モデル構築 現在は API ベース (Anthropic / OpenAI / Google) + RAG が中心。これに対し、ドメイン特化型のファインチューニング (LoRA / QLoRA) や独自モデル構築の経験を積みたい。AI Router を「外部 API」だけでなく「自前モデル」まで含めて最適配分できる設計へ拡張。 ### 4. データ分析 / 機械学習基盤の構築運用 Decision Genealogy (意思決定ログ) を分析対象に据えて、AI 駆動開発における品質劣化リスクを定量的に評価する基盤を作りたい。BigQuery / dbt / Looker Studio / Vertex AI などのモダンデータスタックを実プロダクトで運用するレベルへ。 ### 5. Rust / Go / Kotlin など低レイヤ寄り言語の運用級習熟 .NET / TypeScript / Python / Bash の現スタックに加え、システムプログラミング寄りの Rust や、配信系の Go、Android 寄りの Kotlin で、運用級のコードを書ける状態を作りたい。特に Rust は AI 駆動開発フレームワーク自体のコア部分 (Constraint Engine など) を将来書き換える候補。 ### 6. プロダクト戦略 / Solo CEO 視点での事業設計 技術側だけでなく、PMF 検証 / 価格設計 / カスタマーサクセス / Founding Team 組成までを Solo Founder として遂行できるレベルへ。すでに副業 CreaNest で複数 SaaS を運用しているが、より大きなスケールでの 0→1 → 1→10 を狙えるよう、SaaS 経済 / GTM / B2B エンタープライズ営業の知見を体系化したい。 ## 進める方法 - 本業 / 副業のどちらかで実プロダクトに組み込み、Architecture Tests + Document Map で知見を組織知化 - Zenn / Qiita / X / CreaNest 公式 HP で発信、検証可能な形で外部レビューを得る - 学習を AI Agent パイプラインに組み込み、自分が手を動かさなくても継続的に知見が貯まる設計に

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?

## パフォーマンスを最大化できる環境 ### 1. 「型 / 規約 / Architecture Tests / AI Agent」が CI ゲートで強制される環境 個人の規律ではなく構造で品質を担保する文化があると、認知負荷をアーキ判断と業務ドメインに集中できる。NetArchTest / Vitest / xUnit 等の Architecture Tests が CI に組み込まれ、規約違反が早期にブロックされる開発フローが理想。 ### 2. アーキ判断・技術選定を任せてもらえる裁量 ドメインに踏み込んだ Vertical Slice + DDD / Module Public API / イベント駆動境界などの判断を、業務側ステークホルダーと合意しながら裁量で進められる環境。判断を ADR 化して組織知として残せると最も力を発揮できる。 ### 3. 0→1 立ち上げと 1→10 チーム拡張の移行を一気通貫で担える役割 単独でアーキを設計し、初期コードベースの全責任を負い、その後チームを率いて拡張するフェーズで最もパフォーマンスが出る。「Issue 起票 + PR 承認」以外を自動化する設計でチームの人間ボトルネックを解消する役割を任せてもらえると価値貢献が大きい。 ### 4. 仕様書 / ADR / Document Map による知識の組織化 仕様書を欠番禁止 + Document Map 強制で運用するチームで最も力を発揮する。Acceptance Criteria を Done の定義に据え、「動く」と「完成」を分離するワークフローと相性が良い。 ### 5. 業務委託 / フルリモート / フレックス 本業 (Accenture) と並行運用するため、業務時間外 + 週末 + 平日合間 を柔軟に組み合わせられる環境。フルリモート + 裁量労働 + 案件単位の専属比率調整可、が理想形。コア時間が広く / 同期会議は最小限 / 非同期レビューが回る文化だと最大化できる。 ### 6. AI 駆動開発に積極的な文化 Claude Code / Claude Agent SDK / GitHub Copilot 等の AI ツールが、規約・Architecture Tests と組み合わせて品質ゲートとセットで運用される環境。AI 出力を盲信せず、構造的に品質劣化を防ぐ思想と相性が良い。 ### 7. 社外有識者・社内コミュニティのレビューを意思決定前に通すガバナンス 重要な技術判断を、社外有識者・社内コミュニティのレビューを通してから確定するアーキガバナンスがあると、判断の質と速度が両立できる。 ## 苦手 / 避けたい環境 - すべての判断を中央に集約する「人間ボトルネック」構造 - 仕様書が口頭伝承のままで Document Map が無い - AI ツールの利用が禁止されている、もしくは無秩序に使われて品質劣化が放置されている - フルタイム / 同期会議が多い / リモート不可 — 本業並行運用が物理的に困難になる

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 / 問題解決力 / 経営判断力
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
風通しの良さや意思決定ライン
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 / 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 / 起業/創業期のベンチャーにいた / 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20代後半
好きなテキストエディタ
Neovim (メイン) + 自作 Markdown エディタ Colason (副)
希望勤務地
東京都
希望年収
1500万円
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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