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KENCOPA Company Dec

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August 12, 2025

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  1. 代表取締役CEO 安村 荘佑 日本で生活していて、ふと「この建物は綺麗だな、この道は綺麗に舗装されているな」と 感じることはないでしょうか? 日本の製造業がその品質を世界から称賛されるように、建設業においても日本の技術は間 違いなく世界トップクラスにあると思います (建設業は構造上輸出ができなかったため、製 造業ほど世界で評価されていなかった側面があります) それは、設計者、施工者をはじめとした建設業従事者が明治初期から数百年に渡り継承・

    伝播・改良してきた叡智、技術、日々のたゆまぬ研鑽によるものです。そんな日本の建 設・土木インフラですが、今まさに転換期を迎えようとしています。田中角栄陣頭指揮の もと高度経済成長期以降に急速に造られた建設・土木インフラ、その国土開発を支えた団 塊世代は続々と引退しています。また、2024年施行の時間外労働規制によって工期は変わ らずとも残業ができなくなりました。インターネットやSNSの発展により他業界が眩しく 見え、建設業界を志す若手人材も減ってきているのが現状です。 自動車、物流業、更には農業における人手不足は自動運転技術の発展によって間もなく解 消されるかもしれません。しかし、建設業は地理条件をはじめとした様々な環境変数の違 いにより一品受注生産が基本であり、自動建機の発展だけでは抜本的には課題解決に繋が らないと考えています。株式会社KENCOPAは、こうした状況を業界及び現場への深い理解 と、最先端かつ実用的な独自AIの提供に基づく価値創出により打開するべく2024年3月に創 業されました。自ら事業を創造し社会課題の解決に貢献したいと思う方は、是非一度お話 してみませんか?
  2. 1 INDEX 会社紹介 2 提供するサービス 3 メンバー 4 技術スタック 5

    開発の進め方 6 AI / LLMとの向き合い方 7 マッチする人物像 8 人事施策
  3. 1人目正社員です! 創業メンバー紹介 加藤知彦 | Tomohiko Kato 株式会社KENCOPA, Engineering Manager 経歴

    ・大学生のときから業務委託として働いており、今年でエンジニア歴9年目 ・KENCOPAは3社目(日本IBM → SB系列スタートアップ) ・KENCOPA以前はデータサイエンティスト 趣味 ・猫 / 観葉植物 / インテリア ただオタクっけはないため、自分が育ててる観葉植物の名前とかは知らない... 最近読んでる本 ・インフラに強くなりたくてインフラ関連(特に運用)の本読んでます。 「入門 監視」 「システム運用アンチパターン」
  4. エンジニア(8名、一部抜粋) PdM・PM(3名) 加藤 知彦 神戸大学大学院卒業後、日本 IBMにてリテール向けの需要 予測モデルの開発に従事。 中山 淳志 神戸大学大学院卒業後、日本

    IBMにて金融系PJでDevOps やバックエンド開発を担当。 手塚 将人 神戸大学卒業後、Speeeにて フロントエンド開発を担当。 一木 寛正 東京大学工学部卒業後、 マネーフォワードにて全社 向けサービス基盤の開発/運 用を担当。 植松 亮 京都大学大学院卒業後、日本 IBMにて大手金融期間向けAI エージェントの開発に従事。 遠藤 澪羅 LLMを活用した検索システムの 研究・実装。自然言語処理・AI に強み。D2Cビジネスの事業売 却経験あり。 久下 匠 東京大学卒業後、Camelにて 社内ツールや顧客向け管理画面の 設計・実装に従事。 黒田 菜穂子 東京大学大学院卒業後、 キンドリルジャパンにて製造業DX 推進支援に従事。 メンバー :正社員 木下 翼 東京大学大学院博士課程在学 中。リハビリテーション分野 でアプリケーションを開発。 NEDO採択経験あり。
  5. 2025年7月リリース 2025年7月リリース 2025年11月リリース予定 チャットでSaaSを操作 建設の専門情報に特化 会社独自の暗黙知を蓄積 提供するサービス (詳細は面談にて) Kencopa 建設AI

    エージェント ( 順次新製品 リリース予定) Kencopa 安全AI 作業指示書をAIと作成 安全に対する意識向上 安全書類を簡単管理
  6. Category Technology Stack Programming Language Library etc... Frontend TypeScript, Next.js,

    shadcn, tailwind.css, react-hook-form, tanstack-query Backend Typescript, Hono, Prisma Backend(AI) Python, FastAPI, Prisma, LangChain, LangGraph, LangFuse, OpenAI Agents SDK Infrastructure AWS(Lambda, S3, Aurora, Dynamo, ElasticCache etc) CI Github Actions Tool Github, Cursor, Claude Code, V0, Devin, Linear, Obsidian 技術スタック
  7. 開発の進め方 月曜始まり金曜終わりの1週間スプリントでのアジャイル開発 毎日 09:00~09:15:デイリースクラム 月曜日13:00~14:00:リファイメント 金曜日09:30~10:15:レビュー 金曜日15:30~16:00:レトロスペクティブ 金曜日16:00~17:00:プランニング LinearでのEpic /

    Issue管理 PdMはEpicを管理 エンジニアは自分に割り振られたEpicに紐づくIssueを管理 V0を活用したプロトタイピング 弊社にはデザイナーはおらず、PdMがv0を使いUIUXのイメージを共有 エンジニアはV0のプロトタイプとEpicのドキュメントをもとにIssueを作成していく
  8. AI / LLMとの向き合い方 目指す姿 「しっかり設計」→「Vibe Coding」→「Vibe Review」 型によるガードレール Devinによる セルフレビュー

    Obsidianへの ナレッジ蓄積 取組① 取組② 取組③ 特にバックエンドでは型によるガードレールを 徹底しています。弊社ではDDDを採用していますが、 DDDの実装プラクティスを型で表現しており、 Coding AIの生成精度が上がるようにしています。 ex. repositoryのsaveメソッドにはAggregationを 継承したクラスしか渡せない。 Slackで@Devinと指定することで Devinによるレビューが実施されます。 最近のコード生成AIは非常に高性能になってきたため、コーディングやコードレビューはAIに任せます。 一方で、システムやコードの意図や背景を説明する責任は人間が負い続ける必要があります。 そこで、設計フェーズを重視し、設計にじっくり取り組める体制と意識づくりを進めていきます。 Design DocやADRをObsidianで管理し MCP経由でCoding AIが参照できる状態に。
  9. メリハリのある持続可能な働き方を実現するため 3つの重点領域を設定 人事施策 開発 リフレッシュ 健康 重点領域① 重点領域② 重点領域③ 下記のツール・サービス利用料を

    会社が負担 ・Cursor Pro ・Claude Code Max ・オライリー サブスクリプション 年に2回、有給とは別に1週間の 休暇期間を取得できる 月1万円までジム・サウナ 等の費用を会社が負担