こんにちは！人事採用担当です。

今回はアップグレードCEO 市村にエンジニア組織について話を聞いてみました。

代表取締役 CEO 市村健太（いちむらけんた）
学生時代からベンチャー企業で働き、複数事業を立ち上げる。
またエンジニアとしてIOSアプリのリリースなどを行う。
2022年に東京大学経済学部卒業後、外資系コンサルティングファームに入社。
現在は株式会社アップグレードCEO。
趣味はフットサル、サッカー観戦

最高のエンジニア組織を作りたい

ー「最高のエンジニア組織を作りたい」とよく言っていますが、どんな組織のイメージなのか教えてください。

市村：無駄な業務がなく最高効率で開発を行うことができ、エンジニアがクリエイティブな業務に最大限集中して価値を発揮できる組織というイメージです。

具体的には、ビジネス要望の抽出、最適な要件定義、githubの運用、プロジェクト・タスク・文書管理、開発環境、環境構築、CICDパイプラインにいたるまで、エンジニアリングの上流～下流まで生産性の高いやり方が明確に言語化され、徹底されていること、やり方自体も常にアップデートされ続ける組織を作りたいと考えています。

また、システム開発領域は特に生成AI技術の恩恵にあずかれる分野です。
AIコーディングエディタなども積極的に導入し生産性の高いチーム作りをしたいです。
技術進化に伴い、エンジニアが1人で出せるバリューはどんどん上がっており、優秀なエンジニアとそうでないエンジニアでどんどん差が開いていっていると感じます。「ほかのどの会社よりもアップグレードでエンジニアリングをすると成長できる」、そんな環境を作りたいです。

ー「最高効率で開発できる」というのは具体的にどのような取り組みで実現するのでしょうか？

市村：ウルトラCは一切なく、細かい効率化・言語化・共有・浸透の地道な繰り返しを徹底する以外ありません。卑近な例をあげれば、プルリクエストの出し方、レビュー方法、Dockerの使い方、Githubの運用方法、AIコードエディターの使い方などエンジニアによって当然バラツキがあり、そのバラツキがノイズとなって組織の効率低下・ストレスをもたらします。

こういった細かい部分を見逃さず、チームとして最も良いと思われるやり方を言語化し全員が徹底できるようにすることが重要です。

DevOps的な部分でどういうツールでどういう設計でみたいな話も大事ですが、結局それらを運用する側の一人一人にどれだけ徹底できるかが成否をわけると考えます。
上記の徹底により無駄な時間をなくし、エンジニアがより本質的でクリエイティブな仕事に集中できる状態を作り出したいです。

エンジニアの成長速度を10倍にし、一人一人の価値を最大化したい

ー「エンジニア」の成長速度をどのように上げていきたいですか？

市村：10代のときに自分が技術を学んでいた時と比べても、今はどんどん技術の学習がしやすくなっていると感じます。生成AIの登場もあって、体感ですが、学習スピードは10倍以上になっていると思います。

優秀なエンジニアとそうでないエンジニアで出せるバリューの差がどんどん広がっていく世界観になると考えており、アップグレードではどこでも通用するめちゃくちゃ強いエンジニアの育成にコミットしていきたいです。

遅延式学習と体系学習を織り交ぜた最適なOffJTの仕組み作りと、先輩・同僚から効果的に学び続けられるOJTの仕組み作りに挑戦し、一人一人が互いをリスペクトしあい、高みを目指して成長し続けられるような組織にしたいです。

ー「エンジニア」の役割はどう変わると思いますか？

市村：AIでは解決しきれないほどに複雑な問題を解けたり、膨大なエッジの利いた経験があるエンジニアか、上流工程で人とコミュニケーションを行い、真の課題の発見と最適なソリューション提案ができる上流工程のエンジニアの両極端に価値が偏る世界になると感じます。

そういった時代の変化も見据えながら、これからの時代にどこでも通用するようなエンジニアが育つ環境にしたいです。

生成AI技術を武器に日本のDXを変革したい

ー「エンジニア」の成長は案件の性質にもよると思いますが、どういった案件が増えていくのでしょうか？
生成AI技術に強みを持ったDXコンサルティング・開発ファームとして事業をグロースさせていく方針です。
生成AI関連案件に注力するため、日々新たな技術が生まれるチャレンジングな領域で経験を積んでいただけます。

俗っぽくいうと、プロンプトエンジニアリング・RAG・ファインチューニング・AIワークフロー構築・AIエージェント構築・既存システムへのAI組み込み・データ戦略などがキーワードです。

「プロンプト、RAG簡単でしょ」みたいな風潮もありましたが、とりあえず触ってみるのは全然簡単ですが、実運用化してしっかりビジネス的に意味のあるバリューを出すのは簡単ではありません。
生成AI技術に高い専門性を持ちながら、ビジネスインパクトを出すことに拘れるエンジニアリング組織にしたいと考えています。

ー「生成AIによってDXが変わる」とよく言っていますが、具体的にどういうことでしょうか？

例えば今ままでのシステムの使い方では、人間の頭の中にあるもやもやとした情報を人間が構造化して、システムに入力する必要がありました。

そのプロセスは大変苦痛で面倒なので、それゆえにシステムを作ってもうまく活用されなかったり、データが入力されなくて苦しむなどの問題が多くの企業で起きていました。

生成AI技術は非構造化データを構造化データに置き換えることが得意なため、ひとからシステムへの入力ハードルを下げ、DXを劇的に進めるポテンシャルがあります。またシステム間の連携がままならず、乱立してしまう問題も解決できる可能性があります。

さらにいうと、これまではコストの問題から業務をシステムにあわせてDXをするのが基本的な発想でした。無意味な業務プロセス・スタイルであれば打ち消してシステムに合せてもいいと思いますが、一方でそれを通じて会社の良さ、独自の業務ルーティンがなくなってしまうリスクもはらんでしまいますし、個別事情を捨象して抽象化してフローを定型化するため、「誰にとっても微妙に使いづらい」という問題が発生しやすかったと思います。

生成AI技術はローコストでパーソナライゼーションを可能にします、より業務やひとにシステムが歩み寄る形でDXをすることでより効率的・効果的にDX化できる世界になるのではと考えています。