ID:84892さん

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キャリアビジョン


レガシーとAIを架橋し、企業の業務システムを「変え続けられる状態」に保てるエンジニアであり続けたい。

理論物理学で身につけた「現象を構造として捉え、仮説検証で本質に到達する」アプローチを、8年以上のColdFusion / SQL Serverによる業務システム開発と、近年のAI駆動開発の両方に一貫して適用してきました。この2つを架橋できる立ち位置が、自分の希少性だと考えています。 レガシーシステムは「古いから捨てるもの」ではなく、長年の業務知識が凝縮された資産です。一方でその知識は属人化しやすく、放置すると変更コストが上がり続けます。私はCFMLコードから仕様書を自動生成するツールを内製し、属人化していたレガシー知識を組織の資産に変換しました。逆に新規開発では、Flowableベースのワークフロー基盤にローカルLLMのフォールバックを組み込むなど、AIを「動く業務システム」に落とし込む設計を担っています。 これからも、レガシーのモダン化とAI実装の現場展開の両方に手を動かして関わり、対象のシステム・ドメインに長く向き合いながら深堀りしていきたいです。そのために、自分の判断で技術を選択できる裁量のある環境を重視しています。 チームについては、大人数を強く牽引するタイプではなく、一人ひとりの状況を聞いた上で全体最適を考え、小〜中規模のチームを丁寧に回すスタイルです。リーダーシップは「指示する力」よりも「メンバーの不安と障害物を取り除く力」だと考えており、新人・若手の戦力化にも継続して貢献したいと考えています。

プロジェクト経験

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あなたが実際に使っていた技術
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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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Qiita アカウント
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Zenn アカウント
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Speaker Deck アカウント
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SlideShare アカウント
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特にアピールしたいアウトプット
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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?

## 1. 業務システムにおけるAI活用の、検証可能性まで含めた設計 現在は「AIを正本にしない」「AIの権限を境界で絞る」という原則で、生成物の検証をデプロイ前に置く設計を取っています。ここをさらに進めて、AIが関与した判断を事後に監査できる形(何を入力に、どの版のモデル・プロンプトで、誰の確認を経て確定したか)まで含めて設計できるようにしたいと考えています。監査対象の業務にAIを入れる企業は今後増えますが、この部分の型がまだ確立していないと感じています。 ## 2. 分散・非同期を前提とした基盤設計 現在はモジュラモノリス構成(Spring Modulith)で、トランザクション境界を1プロセス内で設計しています。テナント数と処理量が増えたときに非同期・分散を前提とした構成へ持っていく判断が必要になるため、その領域の設計判断を実地で身につけたいです。 ## 3. 可観測性(Observability) 保守責任者として障害調査に時間を取られた経験から、「追跡可能性は設計上の制約として実装する」という考えを持っています。現在は版と操作者の監査証跡という形で製品側に実装していますが、インフラ側の分散トレーシング・構造化ログ・メトリクスを含めた設計は、まだ実務で十分に扱えていない領域です。 ## 4. レガシーモダナイゼーションの方法論 8年間ColdFusion/CFMLの製品に関わり、その知識の属人化とコード資産の扱いづらさを実際に見てきました。既存の業務知識を捨てずに移行する方法論を、経験則ではなく再現可能な手順として持てるようにし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?

## 判断の裁量と、その記録が残る環境 一番力が出るのは、技術判断の裁量があり、かつその判断を記録として残すことが許容されている環境です。 現在は横断層(実行基盤・トランザクション境界・業務プロセスモデル・版管理・監査証跡・AI利用の統制)の技術判断を担当し、すべてADRとして記録しています。却下案と、決定によって負うコストを必ず併記する形式です。この「決めたことが文書として固定される」状態があると、判断の質が上がり、同じ議論に戻る時間がなくなります。逆に、決定の根拠が個人の記憶にしか残らない環境では、判断のたびに前提の確認からやり直しになり、速度が落ちます。 ## まとまった集中時間が確保できること 設計の判断は細切れの時間では出せないため、まとまった時間を確保できる働き方を重視しています。リモート中心を希望しているのもこの理由です。ただしフルリモートに固執してはおらず、チームのコミュニケーション設計上で出社が有効な場面があることは理解しています。 ## 小〜中規模のチーム 大人数を強く牽引するタイプではなく、一人ひとりの状況を聞いた上で全体最適を考えるスタイルです。小〜中規模のチームで、メンバーの不安と障害物を取り除きながら進める形が合っています。 ## 対象に長く向き合えること 短いサイクルで対象が変わるより、一つのシステム・ドメインに長く向き合って深く理解していく方が成果が出ます。1,000社規模の基盤に8年間関わり、その障害傾向を新製品の設計に持ち込めたのは、同じ対象に長くいたためです。

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
技術を極めたい
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 / 問題解決力
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
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
未入力です
希望勤務地
岐阜県 / 愛知県
希望年収
800万円
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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