「何をなぜ作るか」と「どう作るか」の両輪で意思決定できるプロダクトエンジニアになる
# 「何をなぜ作るか」を判断できるようになる これまで開発を進める中で、仕様どおりに実装しても必ずしもユーザーに使われるとは限らない場面を経験してきました。 そこから、実装の前段にある「何をなぜ作るか」の判断こそがプロダクトの成果を左右すると考えるようになりました。 現在は、抽象度の高い要件をPdM・デザイナーと具体化することに加え、プロジェクト進行中とリリース後の双方で、ユーザーの行動データをもとにした改善提案を行っています。 提案がリリースまで至った事例も出てきており、今後はこの判断の精度と再現性を高めることを中心的な課題と捉えています。 今後は、機能を作る前に次の3点を言語化したうえで開発に入れる状態を目指しています。 ・その機能がユーザーのどの課題を解決するのか ・ユーザー体験をどう変えるのか ・結果としてどの事業KPIをどれだけ改善するのか 課題起点で考えることで対症療法的な機能追加を避け、事業KPIを併せて置くことで、インパクトの大きい施策にリソースを集中させたいと考えています。 # 「どう作るか」を技術的な根拠で決められるようになる Nuxtのバージョンアップ時の不具合調査では、フレームワーク本体のソースコードまで確認する必要がありました。 この経験から、根拠のある技術判断には一次情報まで降りられる力が不可欠だと痛感しています。 またAI駆動開発を自ら検証する中で、実装そのもののコストが下がるほど、意思決定の質と検証サイクルの速さが競争力になると実感しました。 そのため、生成AIをコーディングや設計補助に活用して開発と効果検証を高速化しつつ、その出力をセキュリティやパフォーマンスの観点から妥当性を判断できる状態を保ち続けたいと考えています。 土台として、言語やフレームワークの基礎的な知見を継続的に深めていきます。 こうした経験から、ユーザー視点と事業視点で「何をなぜ作るか」を判断でき、かつ「どう作るか」を技術的な根拠をもって決められるエンジニアを目指しています。
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