ID:84883さん

# やりたい・目指したいこと

## 目指すエンジニア像

今後は、実装者として自ら手を動かしながら、**AI駆動開発の推進役として開発プロセスとチームの生産性を高められる、ハンズオンなフルスタックエンジニア**を目指します。

大切にしたいのは、AIに実装を任せること自体ではなく、**「AIに正しく任せ、人間が要件定義・設計判断・品質保証に責任を持つ」開発の仕組みをつくること**です。AIを個人の便利なツールで終わらせず、チームが安全かつ継続的に活用できる開発基盤として整備し、品質とスピードの両立につなげたいと考えています。

直近では、テスト自動化AIハーネスをゼロから構築し、実装、手順書、AIプロンプト設計までを含めて標準工程化しました。また、結合テストフェーズの実質的なリーダーとしてテスト戦略を推進し、早期の品質担保と納期前倒しに貢献しました。こうした経験を土台に、今後は各工程でのAI活用を工程間まで連携した一貫性のある仕組みへ発展させ、プロダクトと組織の双方に再現性のある価値を提供したいです。

## 1. AI駆動開発を「個人技」から「チームの開発基盤」へ発展させる

最も取り組みたいのは、AI駆動開発を一部のメンバーだけが使える個人技ではなく、チーム全体が共通して利用できる仕組みへ発展させることです。

特定のAIツール同士を単純に組み合わせるという意味ではなく、次のような要素を役割ごとに設計し、開発タスクを安全かつ効率的に進めるAI駆動開発基盤を構築したいと考えています。

- 繰り返し利用できる手順・知識・判断基準を定義した**AIスキル**
- 設計、実装、テスト、レビューなどを役割別に担う**サブエージェント**
- タスク分解、担当割り当て、進捗確認、成果物統合を担う**オーケストレーター**
- プロジェクト固有の仕様・制約・設計判断を正しく参照させる**コンテキスト管理**
- AIの出力を人間が確認し、品質・セキュリティ・要件適合性を担保する**品質ゲート**

これらを、次の開発ワークフローへ段階的に組み込みたいです。

1. 顧客・業務課題の整理と要件定義
2. アーキテクチャ設計・詳細設計
3. 実装・リファクタリング
4. 単体テスト・結合テスト・E2Eテスト
5. コードレビュー・品質評価
6. 手順書・設計書・運用ドキュメントの整備
7. 保守運用時の調査・改修・再発防止

AIに任せる範囲を増やす一方で、要件の本質を捉えること、設計上のトレードオフを判断すること、ユーザーや業務の文脈に適合しているかを確認すること、品質に最終責任を持つことは人間の重要な役割だと考えています。AIによる生成量を増やすことを目的にせず、レビュー可能性、トレーサビリティ、再現性を備えた仕組みにすることで、開発速度だけでなく成果物の信頼性も高めます。

基盤更改プロジェクトでは、Python製の自動変換ツールとAI駆動変換を組み合わせたプロセスを構築・標準化し、変換作業を計画比1か月以上、製造・単体テスト全体を計画比50%以上前倒しで完遂しました。今後も、AI活用の導入自体を成果とせず、リードタイム、手戻り、品質などの変化を確認しながら、効果を再現できる形へ改善していきます。

また、構築した仕組みは、AIスキル、プロンプト、設定ファイル、テンプレート、手順書、サンプル、品質基準として言語化し、チームへ展開します。個人の経験や勘に依存しない形で共有し、新しいメンバーでも活用・改善できる状態まで根付かせることを目指します。

## 2. 現場の課題発見から実装・定着まで一気通貫で担う

AI駆動開発の仕組みだけをつくるのではなく、プロダクト開発の当事者として、現場や業務の課題を捉え、要件定義から実装、テスト、保守運用まで一気通貫で解決したいです。

現在の主軸である、`TypeScript`・`React（Native）`によるフロントエンドと、`Java`・`Spring Boot`によるバックエンドの開発力をさらに深めます。必要に応じて`Node.js`や`Python`も活用し、画面、API、バッチ、データ処理を分断せず、プロダクト全体を形にできる対応力を高めたいと考えています。

これまで、派遣営業・派遣スタッフ向けのモバイルアプリ開発などで、フロントエンドとバックエンドの双方を担当し、要件定義から保守運用までをワンストップで遂行してきました。今後はこの経験を生かし、特に次のような局面で価値を出したいです。

- 少人数で新規プロダクトや新機能を立ち上げる局面
- 顧客・業務部門の課題が曖昧で、技術要件への具体化が必要な局面
- フロントエンド、バックエンド、品質、運用を横断した判断が必要な局面
- 既存システムの刷新や技術的負債の解消が必要な局面
- AI活用を検証段階から実運用・標準化へ進める局面

職種名や担当領域の境界にとらわれず、課題の発見から実装、導入後の改善まで責任を持ち、技術を実際の業務価値へつなげられるエンジニアを目指します。

## 3. 品質と開発者体験を両立する基盤をつくる

AIによって実装速度が上がるほど、テスト戦略、レビュー、品質基準、継続的な検証の重要性は高まると考えています。そのため、AI活用とテスト自動化を別々の施策として扱わず、開発の初期段階から品質を組み込む仕組みを整えたいです。

直近では、`Playwright`によるAPIモック／実APIの二構成、ローカル`Docker` E2E、クラウド結合テストを組み合わせたハイブリッドな自動結合テスト環境を構築しました。また、基盤更改プロジェクトでは、テストケースパラメータの一元管理、共通テストプログラムの再利用、1コマンドでの回帰テスト、エビデンス自動生成が可能な共通UT環境を構築・展開しました。

今後はこれらの経験を発展させ、次のような成果物をチームへ提供したいです。

- 実行環境に依存しにくい自動テスト基盤
- 変更影響を早期に検知できる回帰テスト
- AI生成コードを含む成果物のレビュー基準・品質ゲート
- テスト結果・エビデンス・ドキュメントの自動生成
- 誰でも同じ手順で利用できる開発環境と運用手順
- 改善効果を確認できるリードタイム・手戻り・不具合などの指標

開発者が本来の設計や課題解決に集中でき、同時にプロダクト品質を継続的に高められる開発者体験（DevEx）をつくることが目標です。

これまでにも、Python製のログ集計・解析ツールによってチームの定型業務工数を50%以上削減したほか、数か月間未解決だった動画のフレームずれについて根本原因を特定し、補正ロジックの導入で解消しました。今後も、目の前の作業を速くするだけでなく、ボトルネックや構造的な問題までさかのぼり、自動化と恒久対策の両面から開発環境を改善します。

## 4. クラウド／インフラまで見渡せるフルスタックへ成長する

クラウド／インフラについては、現時点では専門領域と言えるほどの深さではなく、アプリケーションを一気通貫で開発するために必要な範囲で対応してきました。今後は、`AWS`・`Azure`、`Terraform`、`Docker`、`GitHub Actions`などの経験を土台に、設計・構築・運用をより主体的に担えるレベルまで深めたいです。

特に、次の領域を強化したいと考えています。

- Infrastructure as Codeによる再現可能な環境構築
- コンテナを活用した開発・テスト・実行環境の共通化
- CI/CDによるテスト・ビルド・デプロイの自動化
- 運用監視、障害調査、性能・コストを含めた継続的な改善
- セキュリティと権限管理を考慮したAI活用・クラウド設計

アプリケーション、インフラ、品質、開発プロセスを分断せず、システム全体を俯瞰した上で最適な選択ができる技術者を目指します。

## 5. 組込みからWeb・クラウドまでの経験を、領域横断の課題解決に生かす

キャリア前半の約10年間は、プリンタ向けASICの画像処理・インターコネクト回路、デバイスドライバ、ブートローダなどの組込みHW/SW開発に携わりました。その後、Web・モバイルアプリ開発へ軸足を移し、約15年にわたって要件定義、設計、実装、実機検証、テスト、保守運用を経験してきました。

現在の主軸はあくまでAI駆動開発とWeb・モバイルのフルスタック開発ですが、ハードウェアに近い低レイヤーからアプリケーション、クラウドまでを見渡せる経験は、技術領域の境界にある課題を解く際の強みになると考えています。

将来的には、IoT・エッジ、デバイス連携、産業向けシステムなど、組込みとクラウド／Webが接続する領域でも、全体構成を理解して各担当者の橋渡しを行い、AIや自動化を活用した新しい価値の創出に取り組みたいです。

## 6. 肩書きではなく、技術と仕組みでチームを前進させる

プロジェクトマネジメントそのものや管理職という肩書きを第一の目標にはしていません。志向しているのは、実装を継続しながら技術的な課題解決と開発の前進に責任を持つ、ハンズオンなテックリード／リードエンジニアに近い役割です。

必要に応じて、フェーズやチームの推進役として次の役割も担います。

- 技術方針・設計方針・テスト戦略の策定
- ボトルネックや構造的な問題の特定と恒久対策
- 共通基盤・自動化ツール・標準工程の構築
- 手順書や設計資料による知識の言語化・共有
- メンバーの実装・調査支援と技術的な意思決定
- AI活用の導入支援、品質基準の整備、チームへの定着

自分だけが速く開発できる状態ではなく、チーム全体が同じ仕組みを使い、継続的に改善しながら成果を出せる状態をつくることを重視します。

## 7. 関わりたい企業・プロジェクト

特に、次のような企業・プロジェクトで力を発揮し、さらに成長したいと考えています。

- AI駆動開発やAIの内製活用を、検証から実務への定着へ進めたい企業
- 開発生産性や開発者体験（DevEx）を組織的に改善したい企業
- 少人数のチームで、自社プロダクトを継続的に育てている企業
- 要件定義から実装・運用まで、エンジニアが広く関われるプロジェクト
- テスト・品質保証・リリース工程にボトルネックを抱えているプロジェクト
- 組込み、IoT、エッジ、Web、クラウドなど複数領域を横断するプロジェクト

完成した仕様を受け取って実装するだけでなく、顧客や事業の課題を理解し、何をつくるべきかを考える段階から関わりたいです。また、技術的な提案や改善を歓迎し、知見をチームで共有しながらプロダクトを育てていける環境を希望します。

## 入社後から中長期にかけて実現したいこと

### 入社後の早い段階

まずは事業・業務・既存システムへの理解を深め、フロントエンド、バックエンド、テスト自動化の実装力を生かして、担当プロダクトの開発へ早期に貢献します。同時に、開発や品質のボトルネックを把握し、効果とリスクを見極めながらAI活用・自動化の小さな改善を積み重ねます。

### 中期的に

効果を確認できたAI活用や自動化を、共通基盤、AIスキル、サブエージェント、テンプレート、手順書、品質ゲートとして標準化し、チームへ展開します。属人化を減らし、開発リードタイム、レビュー負荷、手戻り、不具合などを継続的に改善できる状態を目指します。あわせて、クラウド／インフラの設計・構築・運用経験を深め、プロダクト全体に対する技術的な責任範囲を広げます。

### 長期的に

AI駆動開発、フルスタック開発、テスト・品質、クラウド／インフラ、組込みの知見を掛け合わせ、技術領域の境界を越えて課題を解決できるエンジニアを目指します。実装力を持ち続けながら、チームの技術的な判断と改善を支え、プロダクトの成長と組織の開発力向上の両方に責任を持てる存在になりたいです。

## 最後に

目指しているのは、AIを使えるエンジニアにとどまらず、**AIを開発プロセスへ正しく組み込み、人間の要件定義・設計判断・品質保証と組み合わせて、チームが継続的に成果を出せる仕組みをつくるエンジニア**です。

これまで培ってきた一気通貫の実装力、課題の根本原因を突き止める姿勢、標準化・自動化をチームへ展開する経験を生かし、開発速度、品質、再現性を高めます。そして、個人の成果だけでなく、プロダクトとチームの双方に長期的な価値を提供していきたいと考えています。