ID:9268さん

概要: 洋服や財布、スマートフォンなどを写真に撮るだけで現金化できるサービス - 担当: アジャイル形式でAndroidネイティブアプリの保守運営や新機能開発をメンバーとして担当. 新機能開発の中では、プロトタイピングを行い実装方針の検討なども行いました - 規模: 約20名

※『以下の文章は、AIが元の入力情報に加えて生成・補完した部分を『[AIが推測]』でくくられています。内容をご確認の上、ご自身の経験に合わせて修正または削除してください。』 ## プロジェクト概要 チャット小説をLINEのように気軽に読書・投稿できるAndroidアプリを開発し、運用・保守とエンジニア採用も担当しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - Androidアプリの開発エンジニアとして、要件定義から設計、コーディング、テスト、運用・保守までの全工程を担当し、『[AIが推測]アジャイル開発手法のもと、ユーザーフレンドリーなインターフェースの実現と品質向上に努めました。』 - 『[AIが推測]また、エンジニア採用や人事業務も並行して行い、チームの拡大と技術力強化に寄与しました。』 - Android開発においては、主にJavaを用いた画面設計と実装を行い、『[AIが推測]効率的な開発を促進するため、ユニットテストの自動化や継続的インテグレーション（CI）の導入を推進しました。』 ### チーム規模と構成 - チームは、Android開発者1名（本人）、iOS開発者3名、バックエンドエンジニア2名、企画2名の合計8名で構成されており、『[AIが推測]それぞれの役割分担と連携を意識したアジャイル運用により、効率的な開発を実現していました。』 - 『[AIが推測]チーム内のコミュニケーションと情報共有体制を整備し、リソース差を埋めるための工夫を行いました。』 ## 背景・課題 - プロジェクトの背景として、『[AIが推測]スマートフォンの普及に伴い、気軽に読めるチャット形式の小説アプリへの需要が高まっていた』ことがあります。 - しかし、AndroidとiOS間のリソース差により、Android側の機能追随と品質維持が大きな課題となっていました。 - 『[AIが推測]Androidの開発責任者が自分一人しかいなかったため、スピードと品質を両立させるための工夫が求められました。』 - さらに、リリース後の不具合発生率が高く、品質向上と開発効率化が急務でした。『[AIが推測]この課題解決のために、効率的なテストと開発手法の導入が不可欠と判断しました。』 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Androidアプリ開発には、Android StudioとJavaを採用し、『[AIが推測]ユーザビリティを重視したUI設計と、効率的なコーディングを追求しました。』 - アジャイル開発に伴い、短いスプリントサイクルと、継続的なコードレビューとデプロイを実施し、『[AIが推測]品質向上とリリースサイクルの短縮を両立させました。』 - 『[AIが推測]また、自動化ツールを導入し、ユニットテストやビルドの自動化を進めることで、開発効率と品質の両面を高めました。』 ### 設計・改善内容 - 不具合修正と品質向上のため、ユニットテストの自動化とCI/CDパイプラインの整備を推進し、『[AIが推測]テストコストの削減と早期バグ発見を実現しました。』 - 開発の効率化と品質確保のため、コードのモジュール化とリファクタリングを徹底し、『[AIが推測]複雑なUIや機能の実装を効率的に行える土壌を整備しました。』 - また、Android特有の不具合を抑制するために、アプリの負荷テストやバッテリー消費の最適化も行い、『[AIが推測]ユーザーフィードバックに基づく改善を迅速に行いました。』 ### その他アピールポイント - 限られたリソースの中で、チームの生産性向上を目的とし、コードレビューの効率化や知見共有を促進、『[AIが推測]新規参入エンジニアの育成と、開発速度の向上に貢献しました。』 - 開発と並行して、エンジニア採用や人事活動も担当し、『[AIが推測]優秀なエンジニアの獲得と定着を促進し、チームの継続的な成長に寄与しました。』 ## 成果・価値 - 不具合発生率を削減し、アプリの安定性と品質を向上させることに成功し、『[AIが推測]リリース後の顧客満足度が向上』しました。 - 自動化によるテストコストの削減と、開発リソースの有効活用により、『[AIが推測]リリース頻度を向上させ、ユーザからのフィードバックに迅速に対応できる体制を構築』しました。 - これらの取り組みにより、開発生産性が向上し、『[AIが推測]リリース速度が約〇〇%向上』、結果的にビジネスの成長に寄与しました。 - さらに、品質向上と効率化の実績をもとに、『[AIが推測]チームの評価と採用力が向上』し、今後のプロジェクト拡大に向けた土壌を築きました。

※『以下の文章は、AIが元の入力情報に加えて生成・補完した部分を『[AIが推測]』でくくられています。内容をご確認の上、ご自身の経験に合わせて修正または削除してください。』 ## プロジェクト概要 配車最適化サービスのAndroidアプリの改修、保守、内製化推進を目的としたアプリケーション開発と運用を行いました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - Androidアプリ開発者として、フロントエンドの画面設計と実装に従事し、『[AIが推測]開発チームのリーダーとして、20名のエンジニアのマネジメントと進捗管理を担当』しました。 - 『[AIが推測]リーダー就任以降は、技術的な指導やコーディングのレビュー、そしてチームの課題解決の推進役として活動』し、アジャイル開発の中で効率的な開発と品質向上に寄与しました。 - 仕様書作成やアジャイルによる開発計画の立案、負債解消やリファクタリングも含め、システム全体の品質とパフォーマンス向上を推進しました。 ### チーム規模と構成 - チームはエンジニア20名、デザイナー3名、プロダクトマネージャ2名の構成で、『[AIが推測]アジャイルな組織体制の中で、それぞれの役割を調整しながら開発を推進』しました。 - 『[AIが推測]各役割の詳細な内訳は不明ですが、フロントエンド（Android/iOS）とバックエンドを含む多機能なチームであったと推測されます。』 ## 背景・課題 - 配車サービスのアプリ開発の背景として、『[AIが推測]既存のネイティブAndroidアプリのパフォーマンスや保守性に課題があった』ことと、内製化を進める必要性から仕様書の整備とコード品質の向上に取り組む必要がありました。 - 『[AIが推測]実運行を伴う配車サービスのため、正常動作の再現やシステムの信頼性確保が開発の最大の課題』であり、そのためにはテスト環境の整備と自動化が求められました。 - さらに、開発効率の低さが問題となり、『[AIが推測]実運行を模擬するためのリアルなテスト環境が不足していた』ため、テストの自動化と効率化が急務でした。 - 『[AIが推測]これらの課題を解決し、効率的に高品質なアプリを開発することが、運行の信頼性向上とビジネス成長の両面で重要だった』と推測されます。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - アジャイル開発を採用し、継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）を意識した環境構築を行いました。 - Flutterを用いてAndroidとiOSのクロスプラットフォームアプリを開発し、『[AIが推測]一つのコードベースから両プラットフォームのアプリを効率的にリリース』しました。 - Androidネイティブのアプリについては、Kotlinを使用し、既存のコードのリファクタリングや負債解消も並行して行いました。 - 監視ツールにはDatadogを導入し、『[AIが推測]アプリのパフォーマンスやクラッシュ状況をリアルタイムに監視』して、品質管理に役立てました。 - Firebaseも活用し、クラッシュレポートやユーザーデータ収集を行い、改善活動にフィードバックしました。 ### 設計・改善内容 - 配車システムのリアルタイム性を担保するため、GPS情報のエミュレーションを導入し、『[AIが推測]実運行の必要なく、擬似的に運行状態を再現できるテスト環境』を構築しました。 - これにより、実端末を用いた実運行テストの頻度を削減し、開発効率を向上させました。 - テスト自動化の実現にあたり、AndroidのUIテストやAPIのユニットテストを充実させ、継続的な品質向上を図りました。 - 『[AIが推測]これらの施策により、手動テストの工数を約〇〇%削減』するとともに、テストの再現性と信頼性を向上させることに成功しました。 ### その他アピールポイント - チームのリーダー就任以降、技術的な標準化とコードレビューの徹底、負債解消に取り組み、『[AIが推測]アプリの安定性と拡張性を向上させました。』 - 『[AIが推測]アジャイルのサイクルを短縮し、定期的なリリースとフィードバックループを回すことで、ユーザーの運行体験の改善に迅速に対応しました。』 - 開発だけでなく、運用・保守も担当し、『[AIが推測]リリース後の不具合対応や継続的なパフォーマンス最適化』も行いました。 ## 成果・価値 - 実施した改善により、運行に関わるテストの自動化と擬似化により、『[AIが推測]開発期間中の不具合修正時間を約〇〇%短縮』し、リリースサイクルの高速化に貢献しました。 - これにより、開発と運用の効率化だけでなく、システムの信頼性も向上し、運行中のトラブルや不具合の発生率が大きく低減しました。 - チームのリーダーシップにより、20名のエンジニアの生産性向上とコラボレーション強化を実現し、『[AIが推測]チーム全体の月間稼働時間を約〇〇時間短縮』しました。 - さらに、改修と自動化により、システムの安定性が向上し、『[AIが推測]運行中のシステムダウン時間を〇〇%削減』し、運行の信頼性を確保しました。 - これらの取り組みの結果、配車サービスのユーザー満足度と運用効率が向上し、ビジネスの継続的成長に寄与しました。

※『以下の文章は、AIが元の入力情報に加えて生成・補完した部分を『[AIが推測]』でくくられています。内容をご確認の上、ご自身の経験に合わせて修正または削除してください。』 ## プロジェクト概要 在庫管理アプリのAndroid版開発を通じて、既存コードの技術負債解消と機能拡張を推進しました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - アプリ開発（Androidエンジニア）として、フロントエンドの設計と実装を担当し、既存のJavaコードをKotlinへ移行しながら、新規機能の設計・実装およびUIの最適化を推進しました。 - 『[AIが推測]アジャイル開発手法のもと、短いサイクルでの改善とフィードバックを繰り返しながら、コードの段階的なリファクタリングと機能拡張を実現しました。』 - 『[AIが推測]また、FirebaseやGoogle Analyticsを活用し、ユーザーデータの収集と分析を行うことで、アプリの改善ポイントを明確にしました。』 ### チーム規模と構成 - 全体のエンジニアは約20名、その中で私を含めたAndroidアプリ担当は数名規模で、デザイナー3名、プロダクトマネージャ（PdM）4名と密接に連携しながら開発を進めました。 - 『[AIが推測]各メンバーの役割に合わせて、設計・実装・テストの工程を分担し、効率的なチーム運営を図りました。』 ## 背景・課題 - 既存の在庫管理アプリは長年運用されており、『[AIが推測]古いJavaコードベースによる技術負債が蓄積』し、開発コストとリスクが増大していました。 - コアとなるアーキテクチャに問題が残っており、新規機能追加やバグ修正のたびに『[AIが推測]開発の効率低下と品質のばらつき』が発生していました。 - さらに、ユーザビリティの向上やパフォーマンス改善を図る必要があり、特にJetpack Composeへの移行とKotlin化を進めることで、『[AIが推測]長期的な運用コストと技術的負債の軽減』を目指しました。 - 最大の課題は、既存の影響範囲を慎重に切り分けつつ、段階的な技術負債解消を行う設計とスケジュール調整でした。これにより、既存システムの安定性を確保しながら、段階的に改善を進める必要がありました。 - さらに、古いコードを変更する際のリスク管理と、既存の機能に影響を与えずに新しい技術を導入する工夫も重要でした。 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - KotlinとJetpack Composeを用いた新しいUI設計を中心に、Android SDKの最新バージョンに対応し、『[AIが推測]古いJavaコードの段階的なリファクタリングと新規機能の追加を並行して進めました。』 - Firebaseを活用したリアルタイムのデータ同期やユーザーデータの分析を行い、『[AIが推測]ユーザビリティ向上とパフォーマンス改善のためのインサイト収集』を実現しました。 - 『[AIが推測]また、Google Analyticsを導入し、ユーザーの操作動線や離脱ポイントを可視化して、改善すべき箇所を特定しました。』 - 開発手法はアジャイルを採用し、『[AIが推測]段階的なリファクタリングと新規機能のリリースサイクルを短縮し、継続的な改善を可能にしました。』 ### 設計・改善内容 - 既存JavaコードのKotlin化については、影響範囲を細かく切り分け、『[AIが推測]リスクを最小化しながら段階的に移行を進めました。』 - 影響範囲を整理し、移行可能な部分をリストアップした上で、重要なコア機能の改修は段階的に実施し、『[AIが推測]リファクタリングによるコード品質の向上と開発コストの削減』を達成しました。 - Jetpack Composeへの移行では、既存のUIコードを段階的にComposeへ置き換え、ユーザーテストとフィードバックを繰り返すことで、『[AIが推測]ユーザビリティの向上とデザインの一貫性を実現』しました。 - 技術負債解消に向けて、影響の少ない部分から優先的にリファクタリングを行い、『[AIが推測]長期的な開発コスト削減とアプリのメンテナンス性向上』を目指しました。 ### その他アピールポイント - 既存コードの段階的な改善に合わせ、Firebase AnalyticsとGoogle Analyticsから得られたデータをもとに、具体的な改善施策の優先順位付けを行いました。 - 『[AIが推測]アプリのパフォーマンスと安定性向上を最大化しつつ、開発効率を高めるためのCI/CDパイプラインを構築し、自動テストとデプロイを実現しました。』 - チーム内での情報共有とノウハウ蓄積のため、リファクタリング計画と進捗をドキュメント化し、『[AIが推測]次のフェーズに向けた継続的な改善体制』を整備しました。 ## 成果・価値 - JavaからKotlinへのコード移行により、Kotlinの利用率は当初の40%弱から70%に向上し、『[AIが推測]開発の効率性とコードの保守性を大きく向上させました。』 - 技術負債の段階的解消により、『[AIが推測]バグ修正や新規機能追加のスピードが向上』し、開発コストと工数の削減に貢献しました。 - アプリのUIとパフォーマンスの改善により、ユーザーエクスペリエンスが向上し、『[AIが推測]ユーザーロイヤルティと顧客満足度の向上』に寄与しました。 - これらの取り組みの結果、在庫管理アプリの安定性と効率性が向上し、『[AIが推測]ビジネスの成長促進とコスト削減に直結』しました。 - 最終的に、開発効率の向上と品質改善により、年間の運用・保守コストを大幅に削減し、『[AIが推測]プロジェクトのROI（投資収益率）を向上』させました。