‧DDD導⼊、マルチリージョン/マルチテナント対応の設計 2 価値検証のアジリティ向上 ‧新規プロダクトのPMFに向けた⽴ち上げ ‧個別課題の抽象化とプラットフォームへの技術的な織り込み ‧組織/プロダクトのスケールとアジリティ向上の両⽴ 3 MLモデルの改善&デリバリー ‧初期検証から実装までのリードタイム⼤幅短縮 ‧データドリフトが起きる環境下でのモデル性能維持‧精度改善 ‧データ種類が増加する中での、データマネジメントのToBe定義 5 プロダクト品質の定義 ‧ミッションクリティカルなシステムの品質保証 ‧コア価値に紐づく品質定義と計測体制の構築 ‧解析/AI系ソリューションの正しさと価値の定量化 4 DevEx向上 ‧プラットフォームエンジニアリング ‧トレーサビリティや認証認可等の共通基盤/共通ライブラリ化 ‧開発ガイドラインの策定 7 UI/UXのあるべき定義 ‧類似プロダクトがない中でのデザイン ‧複数プロダクトを跨る体験の設計、デザインシステムの構築 ‧多種多様なステークホルダー×ユースケースへの対応/表現 6 組織のスケーラビリティ担保 ‧倍増する開発組織のマネジメント、中間リーダー層の育成 ‧複数プロジェクトの開発マネジメント ‧グローバル化/異⽂化異⾔語の課題、ベトナムとの共同開発 技術的な課題も多く残っており、発展途上のフェーズ