Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
少数精鋭エンジニアがフルスタック力を磨く理由 -そしてAI時代へ-
Search
株式会社Rebase_エンジニアリング
May 26, 2025
Programming
270
0
Share
少数精鋭エンジニアがフルスタック力を磨く理由 -そしてAI時代へ-
小規模チームだからこそ必要だったインフラ〜バックエンド〜フロントの横断スキル。それが今、AI時代でさらに価値を増している理由を語ります。
株式会社Rebase_エンジニアリング
May 26, 2025
More Decks by 株式会社Rebase_エンジニアリング
See All by 株式会社Rebase_エンジニアリング
Rebase エンジニアリング組織の現状とこれから
rebase_engineering
0
270
“新卒らしさ”を脱ぎ捨てて 〜1年を経て学んだこと〜
rebase_engineering
0
240
"使いづらい" をリバースエンジニアリングする UI の読み解き方
rebase_engineering
0
230
プロダクト改善のために新しいことを始める -useContextからの卒業、Zustandへ-
rebase_engineering
1
220
エンジニア幼年期の終わり
rebase_engineering
1
220
Other Decks in Programming
See All in Programming
PHP でエミュレータを自作して Ubuntu を動かそう
m3m0r7
PRO
2
170
Laravel Nightwatchの裏側 - Laravel公式Observabilityツールを支える設計と実装
avosalmon
1
320
Vibe하게 만드는 Flutter GenUI App With ADK , 박제창, BWAI Incheon 2026
itsmedreamwalker
0
540
GNU Makeの使い方 / How to use GNU Make
kaityo256
PRO
16
5.6k
実践ハーネスエンジニアリング #MOSHTech
kajitack
7
6k
AI時代の脳疲弊と向き合う ~言語学としてのPHP~
sakuraikotone
1
1.8k
飯MCP
yusukebe
0
490
ファインチューニングせずメインコンペを解く方法
pokutuna
0
270
3分でわかるatama plusのQA/about atama plus QA
atamaplus
0
120
forteeの改修から振り返るPHPerKaigi 2026
muno92
PRO
3
240
The Monolith Strikes Back: Why AI Agents ❤️ Rails Monoliths
serradura
0
260
アーキテクチャモダナイゼーションとは何か
nwiizo
17
4.5k
Featured
See All Featured
Building an army of robots
kneath
306
46k
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
250
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7k
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
A better future with KSS
kneath
240
18k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.1k
How To Speak Unicorn (iThemes Webinar)
marktimemedia
1
430
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.4k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
0
260
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
720
Transcript
プロダクトを少人数でスケールさせてきた僕ら Rebase Tech #0 少数精鋭エンジニアが フルスタック力を磨く理由 ~ そしてAI時代へ ~ 株式会社
Rebase yona
自己紹介 株式会社Rebase エンジニアリング yona プロフィール • 受託会社でエンジニアをスタート • フリーランスとしてエンジニア •
2018年 Rebase 入社 主な仕事 • 自社の複数サービスの フロント・バックエンド・モバイルアプリ開発 ◦ instabase ◦ TOIRO など
使っている主な技術 • フロントエンド ◦ TypeScript ◦ React.js ◦ Next.js ◦
TailwindCSS • バックエンド ◦ TypeScript ◦ Node.js ◦ GCP, Firebase ◦ Terraform TOIROについて 3 TOIROについて
今日話すこと ChatGPT の 登場 2018 2019 2023 2024 2025 2020
2021 原始時代 AI時代
ChatGPT の 登場 2018 2019 2023 2024 2025 2020 2021
AI 活用が一般的でなかった時代 少数精鋭でのプロダクト開発で 工夫していたこと 原始時代
原始時代 AI 時代でも作るものに追われているのに 原始時代に追われていない・・わけがない
追われないために意識していること 出典:『ユーザーストーリーマッピング』Jeff Patton 著 出典:『リーン・スタートアップ』Eric Ries 著
アウトプットではなく成果を意識 • 小さく作って試し、検証と学習を通じて理解を深める • 「どんなときも時間とリソース以上にやることがある」ので、 無駄なアウトプットはしない • 完璧を目指すより、仮説ベースで MVP を出して学ぶ
◦ 出してみてこそ、意外な気づきが得られる ※ MVP(Minimum Viable Product) 実験を行い、仮説を検証し、学習を得るために、 必要最小限の製品のこと(完成度の低い製品ではない)
MVPの事例
TOIRO でできること ・ イベントの作成 ・ 集客 ・ クレジットカード決済 ・ QRコード受付
・ オープンチャット(TOIROG) TOIRO(https://toiro.com/) これまでにない新たなイベント体験を提供するコミュニティイベントサービス イベントを主催する方々にとって便利な機能を順次開発し実装していく予定です
MVPの事例: その1 • ユーザーストーリーマップを使って、 ベータ版として検証可能な MVP を小さく開発 • UI コンポーネントライブラリを利用して、
仮説検証可能な最小限の製品を実現 TOIRO ベータ版の開発 📝 学習 イベントページを SSG で生成すると、パフォーマンスやSEO面では有利。 しかし、公開後すぐに表示されず、タイムラグが発生するという使い勝手の課題が 判明した。
MVPの事例: その1(補足) - SSGについて イベント作成 HTML • SSG: Static Site
Generation(静的サイト生成) • HTML をビルドするのに数分要していた 配信 HTML ビルド
MVPの事例: その2 • Gatsby では自分たちが期待する SSR を実現することができなかった • 期待する SSR
を実現するため、イベントページにのみ Next.js を導入し、 UX 向上を仮説検証 イベントページを Next.js で SSR に対応 📝 学習 公開後すぐにイベントページが表示されるようになり、使い勝手が向上したと いうフィードバックをいただきました。
原始時代のまとめ • 無駄なアウトプットを避けるため、成果を意識して MVP で検証する • 「0→1」を実現することで、物事は確実に前に進む • 作ることが目的化しないよう、検証と学習を前提にアウトプットする
ChatGPT の 登場 2018 2019 2023 2024 2025 2020 2021
AI が一般的となり、 AI エージェントが使えるよう になった今 AI時代
AI時代: 3倍の成果物を出せるかも?? 成果物 成果物 成果物 成果物 原始時代 AI時代
3倍の成果物を出すためには、 「フロント」「バック」「インフラ」の知識が 必要になる
なぜか?? • 「フロント」「バック」「インフラ」に関して、 AI が生成したコードについて良いか悪いか判断が必要 • 2025年5月時点では、以下の理由で判断が必要 ◦ エンジニアが直接コードに触れることがある ◦
本番リリース後に責任を取るのは人間(AIは責任を取ってくれませ ん) 📝 エンジニアは責任を取れるように AI を使いこなすことが求められる
Merge ‘原始時代’ into AI時代 • 成果物が3倍になることで、計測と学習のスピードアップが期待できる • 学習が早まることで、成果を出す確率も高まる • スピードアップが無駄な機能に繋がらないよう「検証と学習」を意識して構築
ご清聴ありがとうございました
街中ですれ違う名前も知らない「あの人」も、「あなた」も誰もが無限の可能性を 持っている。そして、「あなた」がどんな場所に暮らしていても、どんなに他人から 無理だと言われても、諦めて欲しくない。 そんな想いから、 Rebaseは生まれました。挑戦の一歩を軽くすることで、人生に 大きな変化を生み出すサポートをしたい。 誰かの人生に彩を与える「ことのはじまり」を、一緒に作りませんか。 Let's work together!
https://jobs.rebase.co.jp/