EMからICへ、二周目人材としてAI全振りのプロダクト開発で見つけた武器

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1. EMからICへ、二周目人材として AI全振りのプロダクト開発で見つけた武器 2026/03/04 EMConf JP 2026 Dress Code株式会社 / 山口 祐司 1
2. • 自己紹介 / 会社紹介 • 5年のブランクと転身の決断 • EM経験 x AI活用 • AI活用を続けた半年間の変容 • 二周目人材こそ現場に戻るべき理由 • まとめ AGENDA 2
3. 自己紹介 / 会社紹介 3
4. • 業務 ◦ プロダクトエンジニア • 経歴 ◦ 1987/12 埼玉県本庄市生まれ ◦ 2011/04 ソフトバンクモバイル株式会社 ◦ 2016/01 株式会社サイバーエージェント ◦ 2016/10 株式会社リクルートライフスタイル ◦ 2021/09 株式会社ラクス ◦ 2022/08 株式会社HRBrain ◦ 2025/07 Dress Code株式会社 • 好きなもの ◦ フロントエンドや新しいものが好き ◦ ゲーム（オープンワールドやアクション系が好き） 自己紹介 山口 祐司 ぷーじ(@yug1224) 4
5. CONFIDENTIAL | © Dress Code Inc . All rights reserved. 14.1億円　 資金調達を実施 Pre Seed&Seed Round 200+社 が利用中　 Number of companies Number of countries 5カ国 で事業を展開　 会社概要 Company Name / 会社名 Dress Code 株式会社 2024年9月　正式創業：2025年4月 34名 東京都中央区築地2-1-4 銀座PREX East 8F CEO / 代表取締役 Date of establishment / 設立年月 Location / 所在地 江尻 祐樹 Member / メンバー数 5
6. 挑戦する事業ドメイン/マーケット Dress Codeが初めに挑戦するのは、グローバル（まずアジア）のWorkforce Management 領域全体 Asia to Global Workforce Management領域 労務 管理 育成/ 定着 人事/ 配置 採用 管理 拠点/ 環境 プロ ジェ クト 福利 厚生 ITツール /備品 外部 人材 活用 セキュ リティ /ガバナ ンス 【Entry】 入社/入場 【Retire】 退職/退場 ライフサイクル × 6
7. デジタル化に伴う社会課題 -「摩擦問題」 - SaaS/ツール乱立に伴い、システムの分断・業務のサイロ化が進む 採用 部門 法務 部門 労務 部門 人事 部門 情報 システム 部門 総務 部門 採用管理 システム 契約管理 システム 労務管理 システム 勤怠管理 システム SaaS管理 システム デバイス 管理台帳 採用関連データ 契約関連データ 労務関連データ 勤怠関連データ SaaS関連データ デバイス関連データ ツールの乱立で、使いこなせない/慣れるのまでに時間がかかる ツール/部門間のアナログ連携が大変 担当間/部門間の摩擦が増大している 各業務担当者 経営/管理部全体 最適なSaaSを選定することが困難 データが散在していて利用/活用できない 連携/メンテのためのコスト(時間・お金)が膨大 ❌
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8. © Dress Code Inc . 8
9. • 平均年齢：32.25歳（27歳〜39歳） • 特徴：CTO・EM・TLなどの経験のあるメンバーが多く在籍 ◦ 一度マネジメントやリードを経験し、試行錯誤の基礎動作を終えているからこそ、 本質的な課題解決にすぐ取りかかれる • 「How」よりも「What」と「Why」を重視しながらプロダクト開発 どんなメンバーが集まっているか？ 9
10. 本題 10
11. 本セッションで伝えたいこと 11 • 5年以上のブランクを乗り越えて、 EMからICへクラスチェンジした半年間の記録 • マネジメント経験は武器になるが、 マネジメント経験のみに頼ってはいけない 二周目人材こそ自ら最前線に出ていこう！
12. 5年のブランクと転身の決断 12
13. 5年以上EMとして現場から離れていた不安 13 • プライベートで個人開発は続けていたが、 業務で最新技術を扱う機会がなくなっていた • ソフトウェアエンジニアとしての腕力の衰え • EMの次のキャリアへの悩み • 「いつかはアーリーのスタートアップに挑戦したい！」 そんな思いも諦めかけていた
14. プロゲーマー・梅原大吾氏の言葉 14 • 若手の圧倒的な能力を目の当たりにして、 経験でカバーしようと考えるのは相当オヤジの発想 • 経験でカバーではなく、 自らその能力を身につけるためのトレーニングを始めた • 身体能力の衰えは確かにあるが、 トレーニングによって伸ばすことは可能だった
15. ソフトウェアエンジニアにも通じる 15 • 経験は武器になるが、それにあぐらをかく姿勢ではダメ • EMこそ、最前線で能力を磨き続ける覚悟が必要 • AI時代のこの先のキャリアを見据えた時に、 ICに戻ってAIを活用した開発を経験し直すという戦略的選択をした
16. EM経験 x AI活用 16
17. 入社当初の焦り 17 • 全盛期の3割程度のアウトプットしか出せない感覚 • 自分よりも若く優秀なエンジニアたちのスピードに圧倒される日々 • 自分がPRを1つ出す間に、メンバーは3つも4つもマージしている
18. マネジメント経験だけでは通用しなかった 18 • モダン技術スタックへの理解不足は、EM経験では埋められない • コードを書く腕力の衰えは、マネジメントスキルでカバーできない • マネジメント経験があるからといって、ICとしてすぐに戦力になれる わけではなかった
19. マネジメント経験が活きた • AIをマネジメントしながら開発を進める「Agentic Coding」 ◦ 課題の構造化とプランニング ◦ タスク分解と段階的な指示 ◦ 進捗管理とレビューフィードバック • かつて実行していたプロジェクトマネジメントを、 そのままAIに対して実行している感覚に近い 19
20. • PjMがプロジェクトを回すように、各フェーズでAIに指示を出し、 成果物をレビューする ◦ 影響調査：既存コードベースの把握、変更の影響範囲の特定をAIに依頼 ◦ 要件定義：要件をAIと壁打ちしながら整理・構造化 ◦ 設計：PlantUML / MermaidでドメインモデルをAIと対話しながら作成し、 Prismaスキーマを生成 ◦ 実装：要件と参考実装を伝えてAPI実装、Figma MCPでUI実装、OpenAPIスキー マで繋ぎこみ ◦ 動作確認：Chrome DevTools MCP / Playwright MCPで確認と修正 • 最近ではOpenSpecで仕様駆動開発もしています 具体例：開発プロセス全体を通じたAI活用 20
21. AI活用を続けた半年間の変容 21
22. 半年間でエンジニアとしての腕力を取り戻せた • PR作成数は220件 ◦ チームメンバーのスピードにも追いついた ◦ フロントエンドからバックエンドまで一気通貫でプロダクト開発 • 単なるICへの復帰ではなく経験の統合 ◦ 2次元で見れば同じICに戻ったように見えるが、 3次元で見るとEM時代の経験が積み重なって違う場所にいる ◦ IC時代の開発力とEM時代のマネジメント経験を統合 22
23. アンラーニングとリスキリング 23 • 手放したもの ◦ 特定の技術スタック（フロントエンド等）の専門性へのこだわり • 獲得したもの ◦ フルスタック・フルサイクル開発力 ▪ 顧客に価値を届けるために、必要なことは何でもやるマインドセット ◦ 引き算思考 ▪ 全体像を想定しきってから、今何をやるか、どんな順序で登るかを考える ◦ AIマネジメントスキル ▪ AIを活用した開発とは、AIにコードを書かせることではなく、 AIをマネジメントしながら開発を進めること
24. Dress Codeの開発文化が成長を加速した 24 • ADR（Any Decision Record） ◦ アーキテクチャだけでなく、あらゆる意思決定を記録 ◦ ドキュメントはAIとの共有基盤、AIがコンテキストを理解し、高度なアシストが可能になる ◦ 週1回全員で読み合わせ、意思決定の背景を共有する • 輪読会（週1回） ◦ 集合知の獲得と実践知の融合 ◦ NotebookLMを活用したトピックの深堀り • Value&Design定例（週3回） ◦ 代表との壁打ち ◦ プロダクト開発の方向性を常に確認 • PMF定例（週1回、社員全員参加） ◦ 顧客が求める価値を整理・可視化 ◦ 常に顧客のニーズからずれないプロダクト開発
25. 二周目人材こそ現場に戻るべき理由 25
26. AI時代の育成課題 26 • React Tokyo フェス 2026でも... ◦ AI時代の育成や成長に悩んでいる人が多かった印象 ◦ 自己学習はAIと壁打ちで良いが、考え方や判断の仕方はAIからは学びにくい • ラーニング・ピラミッドで整理すると... ◦ AIで代替しやすい学習：講義・読書・視聴覚・デモンストレーション ◦ AIでは代替しにくい学習：グループ討論・自ら体験する・他の人に教える • アクティブ・ラーニングの機会創出が必要そう
27. EMの役割も変わる 27 • EMへの役割期待度 x かける時間が大きくなる領域 ◦ パフォーマンスとモチベーションのマネジメント ▪ 成果を出すためのスキルの見立てと、 個人のパフォーマンス向上のための伴走 ◦ メンバーと自身の変化の機会の担い手 ▪ 変化のスピードが加速する中で、 学び続ける文化を作る ◦ マネージャーの人としての魅力づくり ▪ 優秀な人材は誰と働くかを重視する ▪ 人を惹きつける力 • これまで以上にハードスキルとソフトスキルの両方が求められそう
28. 二周目人材だからこそできる貢献 28 • 若手同士だけでは、経験がものをいうアクティブ・ラーニングの部分 で伸び悩みそう • マネージャー自身がAIを使い込んで開発した経験がないと、メンバー を満足にフォローできない • 最先端の現場を知るマネージャーの価値がより高まっていく
29. まとめ 29
30. マネジメント経験は武器になる 30 • EM時代に培った課題の構造化・タスク分解・進捗管理のノウハウ は、AIをマネジメントしながら開発する上で大きな武器になった • 一度マネジメントを経験した二周目だからこそ、 AI全振りの開発環境で本質的な課題解決に取りかかれる
31. ただし、経験のみに頼ってはいけない 31 • マネジメント経験だけでは、ICとしてすぐに戦力にはなれなかった • 経験は自ら最前線に出て、アンラーニングとリスキリングを経ること で、初めて武器として機能する
32. 二周目人材こそ自ら最前線に出ていこう 32 • AI開発を経験したEMが再びマネジメントに戻った時、 それは新しい武器を持ったEMになるはず • AI時代の先のキャリアを見据えて、 一度ICに戻り経験し直すという選択肢もあると思う
33. 参考・引用 • ウメハラ（梅原 大吾）｜eスポーツ（ストリートファイター） ◦ https://www.redbull.com/jp-ja/athlete/daigo-the-beast-umehara • 7/27/2020 CPTオンラインアジア・東１　振り返り配信 ◦ https://www.twitch.tv/videos/692101649 • 生成AIが変えるマネジャーの役割と業務 ◦ https://www.works-i.com/research/report/ai-manager.html • ドキュメントはAIの味方！スタートアップのアジャイルを加速するADR ◦ https://speakerdeck.com/kawauso/dokiyumentohaainowei-fang-sutatoatupunoaziyairuwojia-su-suruadr • スタートアップこそ全員で Platform Engineering スピードと持続性を両立する文化の作り方 ◦ https://speakerdeck.com/anizozina/sutatoatupukosoquan-yuan-de-platform-engineering-supidotochi-sok-xin g-woliang-li-suruwen-hua-nozuo-rifang 33
34. Thank you for your attention. We are Hiring! 34