こんにちは！activoの採用担当です。
activoは「テクノロジーの力で、豊かな社会参加を最大化するインフラをつくる。」をミッションに、国内最大級のボランティア募集サイト(https://activo.jp/)を運営している会社です。

今回は、activoで活躍する2人のエンジニアに、AI時代における開発の変化やチームのスタイル、これから挑戦したいことなどについて伺いました。
activoやエンジニアの仕事に興味のある方は、ぜひ最後までご覧ください。

お話を聞いたのはactivoでエンジニアとして活躍されている岡本さん、桑島さんのお二人。

岡本さん：2021年9月入社、大手SIer企業から転職

桑島さん：2024年1月入社、接客業からエンジニアへ転身。サービス開発に携わりたい思いからエンジニアを志し、独学で学習

AIで激変する開発現場、それでも変わらない学習の重要性

ー採用担当者：最近のエンジニア事情について、変化を感じることはありますか。

岡本さん：AIが出てきてから、より問題解決スキルが大事になってきた感じがしますね。今までも大事だったんですけど、プログラミングのスキルだけでなく、問題解決のスキルがあるとAIも活用しやすい。知識はAIに聞けば色々答えてくれたりしますが、新しい技術がどんどん出てくるので、それを素直に取り入れたり試してみたりすることがより大事になってきています。

桑島さん：私が入社した時はAIを開発で使うことは一切なかったのが、今はもうAI使うこと前提になってきています。その中でも大事にしているのは、AIも結局はツールなので頼りすぎないこと。基礎の知識は結構必要だなと思いますね。難しい開発も、AIに聞けばなんとなく進められてしまいますが、自分が理解することが大事。それには基礎の知識が必要になってくるので常に学ぶようにしています。

チーム全体でAIツールを積極活用、個人プレイからチーム学習へ

ー採用担当者：activoでの、具体的なAIの活用方法についてぜひ教えてください。

岡本さん：あらゆる工程で使っている感じですね。まず仕様を把握するところから。activoは10年以上続いているサービスで、昔の仕様で全然知らないところもあるんですけど、AIを使って「こういうことか」と把握するところから使っています。
実装でも頻繁に使っており、例えばClaude Codeを使い、FigmaMCPやPlaywrightMCPなども活用しながら、新機能のプロトタイプを、以前の半分未満の工数で実装できたこともありました。 また、ボランティア募集ページのAI要約機能など、GeminiやClaudeなどのAPIを使った新機能の開発も行っています。これは実際にボランティア応募率改善の成果が出て、ユーザにも貢献できている感覚がありました。

桑島さん：新しいものが出たらチームで確認して共有する場面があって、積極的に取り入れて使ってみるようにしています。チームミーティングでAI関連のうまくいったことの共有もやるようにしているので、意識的にチーム全体で取り組んでいます。今使っているのはDevin、Claude Code、Cursorがメインですね。
例えば、チームミーティングで出たアイデアを起点にデザインチームと連携し、Figmaのデザインを作る際のコンポーネント粒度・オートレイアウトなどの制約を、AIがコード化しやすい形にルール整備しました。これに沿ってFigma MCPを使い開発することで、AIのデザイン再現性が向上し、UIの実装工数を大幅に削減できました。

ー採用担当者：ユーザーインタビューを実施する場面もあるかも思いますが、そこでもAIの活用はありますか？

岡本さん：そうですね、ユーザーインタビューやユーザビリティテストは、デザインチームを中心に必要に応じて実施しています。インタビューの分析は手間がかかるイメージがありますが、生成AIによる発話分析ツール「toitta」を活用することで、レポート作成やインサイト抽出を効率化し、実務への活用につなげられています。小さな組織でも、リサーチが当たり前になっているのは強みの一つですね。

ー採用担当者：AIの活用で現場に変化はありましたか？

岡本さん：アイデアを考える時により色々なアイデアが出やすくなりました。レビューも今まで人がレビューするしかなかったのが、まず最初にAIのレビューを通してからレビューする感じになって、負担が減って品質も上がりやすくなりました。

桑島さん：以前は岡本さんにレビューしてもらうのも心配なまま出してたんですけど、今はAIに見てもらってからレビューしていただいているので、スピード的にも仕組み的にも良くなりました。開発のスピードもかなり上がって、AIを活用することで毎週リリースが実現できていると思います。

エンジニア以外のメンバーもAIで実装、activoならではの工夫

ー採用担当者：AIの社内展開なども積極的にされているんでしょうか？

岡本さん：そうですね。SEO改善など細かいけど効果のある改善は、AI用に仕様書のテンプレートを作って、マーケティング担当に埋めてもらい、そのままDevinに依頼して実装までしてもらうフローを作れました。エンジニアはレビューするぐらいで終わる感じです。

ー採用担当者：実装面はDevinとマーケティング担当でほぼ完結されているという点ではすごく特徴的ですよね。工夫した点などはありますか？

岡本さん：曖昧な言葉を減らして伝わりやすい文章にすることと、ゴールを明確に、何をもってOKとするかを明確にすることですね。人だったらなんとなくでOKできることも、AIにはきちんと伝える必要があります。

桑島さん：私は自分がAIを使って作ったものを岡本さんに見てもらう時、なんでこの実装にしているかをちゃんと伝えるようにしています。リモートならではなのかなと思いますが、細かめに伝えるようにしています。AIで作って動いているからOKじゃなくて、どうしてこう変えているかを細かく伝えるようにコミュニケーションは気をつけていますね。

10年超のサービスが抱える技術的チャレンジと未来への展望

ー採用担当者：これからactivoでやっていきたいことをぜひ教えてください。

桑島さん：生成AIだけじゃなく、機械学習的なAIサービスも活用したいですね。例えばAmazonのパーソナライズAIのように、activoからデータを提供して、色々な条件を与えたら最適な募集を提案してくれるようなレコメンド機能。あとは大規模なリニューアルもやっていきたいです。募集編集ページを新しくしたり、今スマホとPCで別画面を出しているのをレスポンシブデザインにしたり。

岡本さん：探しやすさ、応募のしやすさを改善したいですね。ボランティアがいっぱいあって探すのが大変だと思うんで。あとはインフラ面でAWS ECSへのリプレイスを今年中にはできたらいいなと思っています。現在は、ChatGPTやgeminiなどへも相談しながら設計を検討しているところです。
サイトの規模が大きくなっているので、新しい技術にも対応していきたいです。

ー採用担当者：マッチングやレコメンド機能などは、人材サービス系の弊社ならではの活用が期待できそうですよね。インフラ面のお話も出ましたが、10年経ったサービスならではの課題はありますか？

岡本さん：1個修正したら実は他にも影響があったみたいなことが年数が経つにつれ増えていきがちで。技術的負債と言いますが、人数が少ないメンバーなので普段の開発と両立しながら、ちょくちょく解消していっています。今後も油断するとダメなので引き続き頑張りたいところです。でもAIがあることで、リプレイスも割とやりやすくなってきている気がしますね。

仕様策定から関われる、納得感のある開発

ー採用担当者：ちなみに、今取り組んでいることは何ですか。

桑島さん：SEO改善のためにactivo全体から正しいデータを取れるように実装したり、募集ページの改善、日々の不具合修正や問い合わせ対応もやっています。

岡本さん：私は募集編集ページの改善の設計をしたり、マネージャー的な業務としてスプリントの運営や他チームとのミーティングなどですかね。

ー採用担当者：副業のエンジニアメンバーもいらっしゃいますよね。

岡本さん：そうですね、副業メンバーとの週次ミーティングでの進捗確認やレビューもしています。

ー採用担当者：activoに携わる中で、やりがいを感じる瞬間ってどんなときでしょうか。

岡本さん：仕様から考えたり、プロダクト側が仕様を考えている最初の方から共有してもらえるので、何のために作っているのかが分かりやすく、納得感を持って開発できます。前に進んでいる実感を持ちながらできますね。

桑島さん：仕様が決まってからリリースまでが短いスパンで繰り返せるので達成感があります。あとはちゃんとデータを元に振り返るので、自分が携わったものがどのくらい効果出たかが目に見えるのは結構やりがいを感じますね。

個人プレイからチーム開発へ、組織の変化

ー採用担当者：マネージャー(岡本さん)としては、これからどんな現場にしていきたいですか。

岡本さん：今は短いスパンでリリースできるようになってきたので、より早く、色々なプロジェクトでできるようにしたいです。あとはリモートということもあって個人で頑張る感じになりがちですが、もうちょっと組織の強みを生かして、みんなで成長するような感じにできればいいなと思っています。

ー採用担当者：岡本さんは比較的入社歴も長いですが、最近良くなったと感じることはありますか。

岡本さん：仕様のところから関わるのが昔よりうまく機能していますね。以前は大きい仕様で頑張って早くリリースしようとして手戻りも多かったんですが、最近は仕様段階からエンジニアが入ったり、細かく分けてリリースするようにしたりして、短く細切れで早くリリースしていくのが進められるようになりました。過去のactivoはチームがあまりなかったんですが、今はチーム分担が明確になって、小さいながらも仕組みで動いている変化がありますね。

ー－貴重なお話をありがとうございました。

AIを積極的に活用しながらも基礎を大切にし、チーム全体で学習し続ける文化を大切にしている、というお話も聞くことができました。

activoでは、10年以上続くサービスの技術的チャレンジに取り組みながら、仕様段階から積極的に関わりを持って実装まで一貫して担当できるエンジニアを募集しています。

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