仕事
2024年12月に転職したのだけれど、約1年ということで転職前後から振り返り。
前職はベンチャー だったし、前々職も前々前職も含めて7年くらいは Web 界隈にいたことになる。
一方で転職先は公共系のシステムを開発する組織。マインドセット も変えないといけないだろうな、とは考えていた。
キャリアの最初は典型的な SIer で PjM だったので、ある意味では事業会社でスキルを身につけ、モダンな開発を学んで、再び元の環境に戻ったような形となった。そのため、どれだけそれらを活かせるのだろうか、という期待と不安があった。
で、1年ほど経験してみた結論としては、それほど以前と変わっていなかったというのが正直なところ。
大規模 PJ ではウォーターフォール だったり、前後の工程からのフィードバックループ は存在しないし、システムや技術にそれほど明るくない人間が上流を決め、下流 で歪みが起こる状況は相変わらず避けられないように見える。
ただこれは予想できたこと。時間と共に少しずつ信頼貯金を重ねて、アプローチしていくしかないと考えている。
幸いにしてモダンでアジリティ高く、また裁量を持って進められる仕事もあるため、モチベーションは維持できている。
下半期からはチームで開発者が自分一人のような状況が続いたが、スクラム マスターのペルソナを与えた Copilot と共に日々開発を続けている。
キャリア観
給与面と社会貢献性は前提として、その上でどのようなエンジニアとしてやっていくか、というところは常に悩ましい。
第3次 AI ブームの時は自分で選択肢を広げられるほど知識も経験もなかったが、今回は AI 業界という選択肢もあった。
それでも今回、公共系を選択したのは、世の中の人を幸せにするサービスに関わりたいというキャリア観によるものが大きかった。
とはいえ、やはり昔の環境が懐かしくもなる。
PdM が描いた青写真のもと、職能横断の少人数チームでチームビルディングのプラクティスを経て、心理的 安全性が確保された環境で建設的な議論を重ねてプロダクト開発を行い、素早い失敗から学び、北極星 を眺めながら高速な仮説検証を繰り返す。
そしてそれが生成 AI に関するプロダクトだったら絶対楽しいだろう。隣の芝生はいつだって青い。
エンジニアリング
一人でできる幅を広げようと試みた1年だった。
自室の壁に貼ったホワイトボードシートにレーダーチャートを描いて、 Backend, Frontend, Network, Cloud, Security を項目として置いて、目盛りを5段階くらいに設定した。
Backend は小さなチームなら TechLead をやらせてもらえるくらいなのでひとまず4と置く（もちろん、常に学び続けないといけないし、慢心できるレベルではないのは承知の上で）。
Frontend は前職で Nuxt.js -> Next.js 移行に少し関わったことと、 ChatGPT がリリースされたタイミングで React を触って画面を作っていたおかげで理解が進んだ。自分の中で一度地図が出来上がれば、あとは調べながら、 AI と協働すればよかろう。ということで3とした。
そこで、次のターゲットを Network に定めた。
Network
自分はネットワークに詳しくない。学部生の頃にネットワーク基礎を取ったり、あとは『マスタリング TCP/IP 』 を眺めたりしたことがあるくらい（部屋の本棚にはある）。 Web エンジニアとして基本的なことはわかるが、ネットワークを設計したりとか、 AWS における様々な接続パターンなども詳細は把握していなかった（事業会社にはインフラエンジニアがいるもので、お世話になってばかりだった）。
思い立った時には年が明けて少し経っていたので、ギリギリで春のネットワークスペシャリスト に申し込んだ。受かるとは思っていないが、試験駆動で多少は勉強するだろうという目論見。結果は普通にまだまだ頑張りましょうという感じだったが、世界観が掴めたのは大きかった。IPA の試験は CBT になるようだし、ちゃんと準備をしてまた挑みたい。
その後、気になっていた YAMAHA の業務用ルーター である RTX シリーズの新製品、 RTX 840 が発売されたので購入。
Raspberry Pi と繋げたり、 ISP の固定グローバル IP サービスを契約して VPN を設定してみたり、若干高すぎる遊びをしている。
yamaha _rtx840Ethernet ) を試してみたい、という動機8割で無駄に導入された L2 スイッチ。 VLAN には活かせそうか。
Cloud
これは少し毛色が違っていて、春頃に AWS の構成図を描いて提出する機会があった。その際、上級資格を保持しているか、相当の経験があること、のような注釈が書かれていた。それなのにどういうわけか周辺に資格保有 者がいなかったため、負けず嫌い？を発揮して、いっちょ取ってやるか、となった。
すぐに本屋では見かけたことのある AWS SAA の黒本を買ってきて学習を始めた。 Web に関するところは簡単、と思いきや、クラウド ネイティブになってから AWS を使い始めた弊害。ECS や Lambda, Aurora などは余裕でわかるものの、 EC2 や EBS などの一般的にはボリュームゾーン のサービスの詳細や使い分けがわからない。分析や機械学習 周りも詳しくない、ということで意外に勉強に時間を要して、取得は8月頃になった。
途中で少し飽きたり、自宅で受験するのは逆に辛いらしいという情報を得てリスケするなどした結果だった。
機械翻訳 の日本語が意味不明という定番の問題にも遭遇しつつも800点だった。すぐに SAP の書籍も購入したものの、年内には取れそうもないために少しモチベが下がってイマココ。
生成 AI
一応振り返っておく。
年明けに Cursor を1年契約して、春頃には Claude Code に移ってただの高級エディタにするというあるあるを経て、Composer により復帰というところまでテンプレ。 業務では Copilot (主に Sonnet 4.5)を利用している。何も特徴的なこともない。
あるときプロンプトエンジニアリングについて説明をしたところ、おまえ詳しいならちょっと依頼できないかとお話をいただき、ある会社の開発チームに対して、「エンジニアのための生成 AI 活用」というお題でセミナー講師をさせていただいた。
2時間ほどの限られた時間ではあったが、生成 AI, LLM の仕組みから Agentic Coding, MCP 活用あたりまでを説明して質疑応答。何より資料作成の過程で改めて調べたり裏どりしたりといったことが自分にとっても良い学習機会となった。
副業
前職を辞めたタイミングで業務委託として契約していただいた。
Rust でリライトしてみる PoC というとても楽しいやつだったのだが、実装コストが大幅に下がった昨今、検証はすぐにできてしまった。あとは社員でも AI を使えばいけるよね、というところもあり、半年程度で終わってしまった。
単発を除くと本格的に副業を始めた1年だったが、良くも悪くも生成 AI の存在感を感じた1年だった。
自分の経験にもなる案件があれば、また何かやりたいと考えている。
副業開始のタイミングで税務署に開業届を出した。
知人の話などから青色申告 するべきだろうと早々にわかっていたため準備をした。
また、屋号のドメイン を取得して、Google Workspace の Business Plus プランを契約した。
Gemini や NotebookLM は学習されることを気にせずフル活用できるし、管理コンソールを触れるのも地味に楽しい。
google _workspace_admin
来年はポートフォリオ をちゃんと作ったり、個人の名刺やプレーリーカードを作ったりして、活動を広げていきたい。
