ID:85641さん

キャリアビジョン


AIを前提にした仕事の仕組みを設計し、組織全体の生産性と品質を高めるテックリードになる

## そう思う理由 現職では、部署のAI推進チームのリードとして、AIコードレビュー基盤(約100リポジトリ・毎月約1,000件のプルリクエスト)や、仕様駆動開発を起点とするループエンジニアリング(140件のタスクで実装時間89%削減)を設計し、部署全体に広げてきました。個人がAIを上手に使うことより、**組織の開発の仕組みそのものをAI前提に作り替える**ほうが、はるかに大きな成果になると実感しています。 一方で、AIの導入は「入れて終わり」になりがちです。私は、効果を実測し、使われていないところの原因を突き止め、AIに任せる範囲と人が判断する範囲を設計することで、仕組みが使われ続ける状態をつくってきました。設計から展開・定着・計測までを一貫して担える人は、まだ多くありません。 ## 具体的にやりたいこと - **開発組織全体のAI駆動開発の基盤づくり**:コードレビュー・実装・テスト・障害対応にAIエージェントを組み込み、品質と費用を計測しながら全社に展開する - **技術の意思決定をリードする**:AIのモデルは提供元の推奨ではなく実測で選び、技術の判断では、採用しなかった案とその理由も残す文化をつくる - **チームと組織を育てる**:AIを使いこなすエンジニアを増やし、私のチームが関わらない場所でも改善が回る組織をつくる 1〜3年後には、テックリード/エンジニアリングマネージャーとして、AI時代の開発組織の生産性と品質に責任を持つ立場で、事業の成長に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

GitHub アカウント
未入力です
Qiita アカウント
あり
Zenn アカウント
未入力です
Speaker Deck アカウント
あり
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?

## AIエージェントを組織で運用するための技術 - **AIエージェントの評価(Evals)**:今は、AIコードレビューのモデルを選ぶときに、欠陥を仕込んだテスト用のコードで検出数と費用を測っています。これを、開発プロセス全体で使うAIエージェントの品質を継続的に測る仕組みへ広げたいと考えています - **エージェントの権限と安全性の設計**:AIに任せる範囲(コードの書き換え・マージ・本番への反映)を、人の注意ではなく仕組みで制御する設計を深めたい - **RAG・コンテキスト設計**:障害の事例やプロジェクト固有の知識を、AIが正しく参照できる形にして組織に配る技術 ## 大規模な開発基盤の技術 - **バックエンド・クラウド(AWS / GCP)**:これまではモバイルとCI/CDの基盤を作ってきました。今後はサーバー側の設計まで範囲を広げ、プロダクト全体の技術判断ができるようになりたい - **開発生産性(Developer Productivity)の計測**:DORA指標などでAI導入の効果を組織単位で測り、投資の判断につなげる方法

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?

## 課題を任せてもらい、手段は自分で決められる環境 現職では「部署のAI活用を進める」という大きな課題を任され、何を作るか、どう広げるかを自分で決めてきました。AIコードレビュー基盤も仕様駆動開発もAI設定ファイルの共通化戦略も、誰かに指示されたものではありません。現場の課題から自分で企画し、部長の承認を得て進めたものです。目的と裁量を任せてもらえる環境で、最も成果を出せます。 ## 効果を数字で測り、数字で意思決定できる環境 AIのモデルの選定も、AIの指摘の区分の廃止も、実測のデータで決めてきました。感覚ではなく計測の結果で判断が通る文化だと、改善の速度が上がります。 ## 部署やチームをまたいで動ける環境 Web・バックエンド・モバイル・デザインのメンバーやパートナー企業のエンジニアと一緒に、約100リポジトリへ仕組みを広げてきました。職種や組織の壁を越えて、相手と直接話して決められる環境が合っています。 ## AIツールへの投資に前向きな環境 Claude Code などのAIツールを、個人の工夫としてではなく組織の仕組みとして使える環境であれば、AIの効果を組織全体に広げられます。

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
組織を作りたい
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 / 巻き込み力
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
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 / 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 / 勉強会でLTをよくする / 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

【やりたいこと】
- 生成AIを前提にした開発プロセスや開発基盤を設計し、部門・全社に広げて、エンジニア全体の生産性を上げる仕事
- AIエージェント(コードレビュー・自動修正・仕様駆動開発など)を本番で運用し、品質・費用・効果を計測しながら改善し続ける仕事
- 技術の判断と組織づくりの両方に責任を持つ、テックリード/エンジニアリングマネージャーの役割

【やりたくないこと】
- 導入して終わり、効果を測らないAI活用
- 根拠を示さずに決まる技術選定

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
cmux
希望勤務地
東京都 / 神奈川県 / 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。

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