エンジニア向け クラシル会社説明資料 / For Engineers

クラシル株式会社 会社紹介資料（エンジニア向け）

Transcript

1. クラシル株式会社 会社説明資料（エンジニア職向け）
2. アジェンダ • クラシルについて • クラシルの現在地 • 技術的取り組みと課題 • 開発組織・カルチャー • 技術スタック • 働き方 • 選考フロー・よくある質問
3. クラシルについて
5. 創業から10年で急成長
6. 国内No.1 レシピ動画プラットフォーム 「クラシル」 国内No.1 ライフスタイル情報メディア 「TRILL」 国内最大級クリエイターマネジメント事務所 「LIVEwith」 節約アプリ 「レシチャレ（旧クラシルリワード）」 国内最大級のtoCサービスを複数運営
7. クラシルの現在地
8. xx • xx クラシルはもう レシピ動画だけの会社ではありません
9. xx • xx 今年度中にはクラシル外の売上が50%を超える予定
10. xx • xx 月間アクティブユーザー 292万 アプリダウンロード数 1,000万 節約アプリ SNSフォロワー数 45万
11. xx • xx レシチャレとは レシチャレとは指定商品を指定店舗でお買い物後にレシートを撮影するだけで、アプリ内コイン が獲得できるサービスです。たまったコインは他社ポイントやデジタルギフト、電子マネーなど お好きな特典と交換可能です。
12. xx • xx 様々な機能でコイン（ポイント）を貯められる仕組み レシチャレ機能の他にも、アフィリエイト案件・デジタルチラシの閲覧・オリジナルゲーム・移 動距離に応じたポイント取得など、様々な方法でコインを貯められます。獲得したコインは、他 の外部ポイントやその他様々な特典と交換することができます。 レシチャレ アフィリエイト デジタルチラシ オリジナルゲーム
13. クラシルリテールネットワークでさらにユーザーを急拡大 SmartNews Yahoo! JAPAN SmartNewsやYahoo! JAPANといった多くのユーザーを抱えるプラットフォーム上でレシチャレを利用 できる「クラシルリテールネットワーク」を注力事業として拡大中。ユーザー数・トラフィックも右肩 上がりに伸びています。
14. xx • xx 企業向けサービスについて
15. 企業はレシチャレを利用しPOS向上・データ活用が可能 データドリブンな 販売促進活動を実現 キャンペーンに参加 商品購入・レシートUP レシチャレ枠で キャンペーン告知 キャンペーン告知 店頭購入・ レシートUP 購買データを活用 レシートデータは 購買データの宝庫 これを利用し高度な ターゲティング施策を実現 ROIも可視化できるので 継続的なPDCAが可能に レシート解析 OCR&目視で証跡確認 ユーザーへコイン付与 レシートデータ取得 AI解析により データ構造化・名寄せ
16. 技術的取り組みと課題
17. 他社にはないアセットを生かした開発 クラシルの高い認知率、膨大なユーザーデータ、取引実績などの アセットを生かした取り組みに継続的に挑戦しています
18. ToCならではの高速アジャイル開発 ToCプロダクトは、「やってみないとわからない」不確実性の塊。だからこそ、実際に試して、反応 を見て、そこから学んだことを次の施策に活かすという仮説検証サイクルを高速で回し、学習の量を 上げることに注力する組織文化です。 CPO坪田note「経営としてアジャイル開発にどう向き合っているか」
19. フルサイクル開発の浸透によるDevOps体制作り 取り組み 運用と開発が分断せずバランスよく実行 されることで中長期的なシステムの安定 を目指すためにフルサイクル開発を導入 具体事例 PRC策定、DevOps/SREのローテーショ ン制度導入、運用における評価基準の整 備、定期システムモニタリングの運用 他 成果 エンジニアもメトリクスやAPMの知見を 得られることや、システムのリクエスト 傾向・特性を認識できるといった効果
20. 強固なデータ基盤を生かした開発 Snowflake・dbtを中心にプロダクトごとのデータ基盤を統合し、全社データ基盤として機能・ 活用できる状態になり、エンジニアやビジネス職も横断して効果的なデータ利活用ができる状 態に。さらに現在はAI-Readyなデータ利活用に挑戦中。 Snowflake Data Superheros選出 のharryを中心としたデータエン ジニアリングチームで推進中！ ・harry（@gappy50） ・データエンジニア ・全社データ基盤の構築、運用 ・Snowflake Data Superhero 　2022-2026（5年連続） クラシル社のデータアーキテクチャ 引用元：https://zenn.dev/dely_jp/articles/2c1d3c42f3bbf6 その他サービス
21. AI駆動開発による生産性向上 ・AI First制度導入によりCC、Codex、Cursor、Devinなどのツールを自由に利用可能な状態に ・AIやっていき会、AIに特化したTech Blog執筆、カンファレンス登壇/スポンサー活動で、 　AI-Nativeな開発文化の醸成 AI勉強会「AIやっていき会」
22. Issue：技術的な課題も山積し、発展途上のフェーズ サービスの増加と複雑化に対応し、開発の土台となる技術基盤を整備・最適化 していきたいと考えています。 - 境界づけ（Bouned Context / サービス分割）の戦略策定 - プラットフォームエンジニアリング推進によるサービスの増加と複雑化 を支えるインフラ基盤と運用自動化戦略 - 技術的チャレンジや負債返却の仕組みの推進 開発チームの生産性・品質・成長を最大化し、持続的な開発体制を築く必要が あります。 - 拡大するプロダクトを支える品質向上の仕組み化と推進 - 成長支援と組織マネジメントの強化 - フルサイクル開発のさらなる浸透による品質・スピードの維持 AIやデータを活用し、プロダクトの検証速度と提供価値を継続的に高めていく 取り組みもしていきたいと考えています。 - AI利活用によるプロダクト価値検証と開発速度の高速化 - 領域をまたいだデータ分析・検証 - AI 利活用の信頼性向上 技術的戦略・基盤構築 組織・開発プロセス改善 プロダクト価値向上・ データ活用
23. 開発組織・カルチャー
24. 開発組織の構成 社員約200人のうち、およそ25%が開発職（エンジニア/PdM/デザイナー）です。開発職のう ち約40%がバックエンド（SRE含む）、20%がモバイルという内訳です。現在はエンジニアのう ちおよそ7~8割がレシチャレ、それ以外がクラシルの開発に携わっています。 2025/12/15時点
25. スクラム構成について レシチャレチーム内に常時5~10のスクラムチームがあり、各スクラムごとにミッション・KPIを持って開発を 進めています。事業状況によってスクラム間での異動も発生することがあります。オフィスの座席は職種ごと ではなくスクラムごとにまとまり、スピーディにコミュニケーションを取ることを重視しています。 レシチャレ開発チーム　　　　　　　　　　　　　　　 Scrum A Scrum B Scrum C Scrum D CPO EM EM EM Backend PdM iOS Android Design
26. 開発・価値検証速度を重視したスクラム設計
27. 仮説検証のPDCAを高速で回すスクラム開発
28. 技術力向上・アウトプットの取り組み カンファレンにスポンサー協賛 イベント登壇・社内勉強会 ・AI勉強会の開催 ・有志で外部イベントに登壇 ・テックブログを読んで声をかけら 　れたり、知人の依頼など テックブログでの発信 ・昨年はRuby Kaigi, Kaigi on Rails, 　iOSDC, DroidKaigiに協賛 ・Ruby Kaigiは5名で愛媛へブース 　出展に行き、CTO大竹は登壇 ・2026年も複数協賛予定 ・テックブログの執筆も盛んで、 　昨年は週1.5本ペースで執筆 ・直近はAI関連が多い ・700を超える♡の注目記事も
29. 技術スタック
30. 技術スタック Ruby Rails Swift Kotlin TypeScript React Next.js アプリケーション インフラ・IaC・データ基盤・監視 AWS Terraform Docker Snowflake dbt Sentry New Relic コミュニケーションツール GitHub Figma Notion Slack ChatGPT
31. システムアーキテクチャ図 クラシル レシチャレ
32. AIツールの利活用 利用中のツール（トライアル含む） ChatGPT OpenAI API Gemini NotebookLM Devin Cursor Amazon Bedrock Github Copilot AIエージェントを活用した開発組織全体の生産性向上はもちろんの こと、以下のようにプロダクト/サービスごと生成AIの組み込みも実 施・推進しています。 ◼クラシル - UGCのレシピ判定 および そこに含まれる材料・手順など料 理に関連するデータの構造化 - 内製レシピのユーザー質問から代替可能食材や料理工程に おけるポイントの抽出 ◼レシチャレ - レシートテキストデータの構造化 - お得タブに表示される案件のジャンル割り当て ◼その他 - 社内のコンテンツDBに格納する情報を、強化する目的で採 用(模索段階) - OpenAI APIのWeb searchを活用し、最新の情報をキャッチ アップしDBの情報を補完 - Structured Outputsにより、GPTから出力される情報を整 形・事前正規化してシステムとの安全な結合を実現 利用例 Claude Code
33. Claude CodeやDevinは特に利用者が多い ・データモデルの作成 ・Devin Searchで仕様の確認 ・ユーザー行動ログの分析 ・データモデルの作成 etc. Devinは非エンジニアの利用も多い Claude Codeの利用が最多 Claude Codeの利用例 ・設計の壁打ち、相談 ・設計書の部分作成、実装 ・コードのローカルレビュー ・PR作成時の自動レビュー etc. AIレビュー・スラッシュコマンド 主にレビューやスラッシュコマ ンドを利用するユーザーが多い です。人によって用途はことな りますが、勉強会などでナレッ ジシェアをしています。
34. 働き方
35. xx • xx 原則週5日オフィス出社の体制(レシチャレ開発部のみ) 生成AI時代における競争優位の確立にはこの 1〜2年が勝負という認識のもと、現在は原則 としてオフィス出社の体制としています。 ただし、月2回までの集中リモート日、ファミ リーフレックスやファミリーリモートなど、 育児・介護ほか、家庭の状況に合わせて利用 可能な複数の制度を用意しています。
36. xx • xx クラシルでの働き方について 朝10時に出社する人が一番多いです 朝型の人は8時や9時くらいに出社しています 自社サービスを社内チームで開発しているので 無茶なロードマップになることはほぼないです 子どもが風邪などで体調不良のときは 出社日でもリモート勤務を当日でも選択可能です 保育園のお迎えで早めに抜けて、落ち着いたら 自宅からリモートで再度勤務することが可能です
37. 選考フロー・よくある質問
38. xx • xx 選考フロー 基本的な選考フローは下記の流れで実施しています。 ポジションや想定グレードによって、面接官やステップが変わる可能性もございます。 最終面接とオファー面談を除いて全てオンラインで60分程度で実施しています。 1. カジュアル面談 2. 書類選考 3. 1次面接（配属想定チームのリーダー or メンバー） 4. 技術面接（配属想定チームのリーダー or メンバー） 5. 最終面接（CTO・EM） 6. オファー面談（CTO） ※最終面接前にSPIの性格検査をご受験いただきます。 ※想定グレードによって、リファレンスチェックを実施します。 ※カジュアル面談から内定まで、およそ3週間程度ですが、希望に応じて短期実施も可能です。
39. xx • xx 技術面接について 応募いただいたポジションの業務を遂行する 上で必要になる技術的な知識・スキルがある かどうかの確認をさせていただきます。 基本的には口頭でのインタビュー形式で行い ます。内容は職種ごとに異なります。 詳細は以下のURLからご確認ください（面接 案内の際にお送りしております） https://delyjp.notion.site/dely-engineer- recruit-process 例：バックエンドエンジニア 👉
40. xx • xx よくある質問 Q. リモートワークの実施状況を教えてください。フルリモートは可能ですか。 A.事業部によって異なりますが、基本的には出社前提での働き方をとっております。対面での 　コミュニケーションを重視しており、これにより開発スピードを維持しています。 Q. フレックス制度はありますか。 A. 生活スタイルに合わせた勤務が可能です。10時〜16時のコアタイム以外は自由に働けます。 　 早朝から勤務し、16時に退社もOKです。 Q. 副業は可能ですか。 A. 一定の条件の下可能です。副業が可能なグレードの基準や、業務内容や雇用形態について 　 ガイドラインを設けています。 Q. 子供がいる人の働き方を教えてください。 A. ファミリーリモート・ファミリーフレックス制度を利用しています。お子さんの急な体調不 　 良より看病が必要な場合でも、リモート勤務が可能です。また、育児の都合で出社前後に自 　 宅から働くなど、フレキシブルに利用できます。
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