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1. 螺旋階段のように上がる EMの次のキャリア 2026/08/01 きのこカンファレンス 2026 in 関西 Dress Code株式会社 / 山口 祐司 1
2. 自己紹介 2
3. 東京の方から来ました！ 3
5. ほぼグンマー 東京の方から来ました！ 5
6. 自己紹介 • 業務 ◦ プロダクトエンジニア・エンジニア採用・技術広報 • 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 • よく参加するコミュニティ ◦ 山口 祐司 ぷーじ(@yug1224) React Tokyo / Gunma.web 6
7. 会社紹介 7
8. 会社概要 Company Name / 会社名 Dress Code 株式会社 CEO / 代表取締役 江尻 祐樹 Date of establishment / 設立年月 2024年9月 正式創業：2025年4月 Location / 所在地 東京都中央区築地2-1-4 銀座PREX East 8F Member / メンバー数 47名 Pre Seed&Seed Round Number of companies Number of countries 14.1億円 250+社 5カ国 資金調達を実施 が利用中 で事業を展開 CONFIDENTIAL | © Dress Code Inc . All rights reserved. 8
9. CONFIDENTIAL Copyright © DressCode Inc. All rights reserved. 9
10. 今日話すこと • EM・採用・技術広報を経て、プロダクトエンジニアとして転職した話 • EMの次のキャリアはいろいろある ◦ CTO や VPoE だけじゃない ◦ 持ち帰ってほしいのは、経験を捨てずに再統合する視点 10
11. AGENDA • • • • • • オープニング（自己紹介・会社紹介） これまでのキャリアのふりかえり マネジメントを続けていく不安 転職の決断 エンジニアに戻って実際どうだったか？ まとめ 11
12. これまでのキャリアの ふりかえり 12
13. これまでのキャリアのふりかえり • プレーヤー期（2011〜2016年／24〜29歳） ◦ フロントエンドエンジニアとしてキャリアスタート ▪ • リード期（2016〜2021年／29〜34歳） ◦ FEチームリーダー（3人）→ PL（25人）→ PjM（60人規模） ▪ • Node.js / Express / MongoDB 徐々にリード/マネジメント領域へ マネジメント期（2021〜2025年／34歳〜38歳） ◦ EM・エンジニア採用・技術広報へ移り、現場から離れた5年間 13
14. マネジメントを続けていく不安 14
15. マネジメントを続けていく不安 • 個人開発は続けているが、業務で技術を扱う機会がない • エンジニアとしての腕力が衰えていく不安が、常に付きまとう • アーリーのスタートアップに挑戦したいが、遠のいていく感覚 • AIの進化がヤバい • etc... 15
16. EM自体の役割も変わる 引用: 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 • • 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 ◦ メンバーと自身の変化の機会の担い手 ◦ マネージャーの人としての魅力づくり 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る 16
17. 転職の決断 17
18. プロゲーマー・ウメハラ氏の言葉 • 若手の圧倒的な能力を目の当たりにして、 経験だけでカバーしようとするのはオヤジな発想 • 経験でカバーするのではなく、 自ら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 • 有言実行してアジア大会で優勝したのが2020年 ◦ 当時ウメハラ氏は39歳、今の自分とほぼ一緒... 引用: 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 18
19. ITエンジニアにも通じるのでは？ • 経験は武器になるが、それだけに頼るとその後伸びにくい • 自分自身の成長を止めることが、チーム全体の天井になる • ◦ マネージャーのアウトプット = 自身のチームと隣接組織のアウトプットの総和 ◦ 自分自身もチームに含まれるので、EMも技術を磨き続ける覚悟が必要なのでは？ AIを活用した開発経験がないマネージャーは淘汰されるのではという危機感 ◦ AIを活用した開発を経験し直す必要があると思い転職活動を始めた 引用: HIGH OUTPUT MANAGEMENT | https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/17/P55010/ 19
20. Dress Code入社の決め手 • • 二周目人材（CTO / EM / TLなどの経験者）が集まっていること ◦ セルフマネジメントができるメンバーが多い ◦ コミュニケーション面で安心できる点が多かった AIをフル活用できること ◦ • 技術スタック（Full TypeScript）が得意分野に近かったこと ◦ • Claude / Cursor / Devin / Greptile ブランクの不安材料を少しでも減らせることができた プロダクト開発以外にも貢献できそうなことがあったこと ◦ エンジニア採用や技術広報など 20
21. エンジニアに戻って実際どうだったか？ 21
22. 入社直後のギャップ • 全盛期の3割程度のアウトプットしか出せない感覚 • コードを書く力の衰えは、経験でカバーできない ◦ • 自分がPRを1つ出す間に、チームメンバーは3-4つもマージしている 脳の使い方の違いに戸惑った ◦ 高速に問題をひたすら捌く ◦ じっくり粘り強く進める 22
23. 打開策はPjM経験 x AI活用の型化 x 圧倒的行動量 • AIを活用した開発は、プロジェクトマネジメントに近い感覚 ◦ • 人間だったらマイクロマネジメントと言われそうな粒度でAIに指示している ◦ • タスク分解、プランニング、段階的指示、進捗管理、フィードバック この型化ができたくらいから成果を出せるようになった まずは圧倒的な量、そして困難を乗り越えた経験が、質に繋がっていく ◦ 1人で月$2,000を超えるAI活用 ◦ プロダクト開発・ブログ発信・スポンサーブース運営・セッション登壇 23
24. エンジニアとしての腕力を取り戻せたかな • • 半年間で220件のPR ◦ 平均1日2-3件のペースで出せるようになった ◦ FE/BE/インフラまで一気通貫のプロダクト開発 ◦ チーム全体では、1スプリントのアウトプットは直近20万行超 復帰ではなく経験の統合 ◦ 平面的に見ると同じエンジニアに戻ったように見える ◦ 立体的に見るとEM時代の経験が積み重なって違う場所にいる ▪ 螺旋階段を一段登った感覚 24
25. まとめ 25
26. まとめ • 経験でカバーしようとするのはオヤジな発想。 • AIによってEMの役割は変わる。ハードスキルとソフトスキルの両方が求めら れるようになりそう。 • EMから現場に戻るのは後退ではなく前進。最初はキツいけれど、AIによる伴 走もあるので、螺旋階段の一段上に登ることはできる。 26
27. 他にも話したかったこと • 計画的偶発性理論 • キャリアの複利効果 • 社会関係資本への投資 • 職務経歴書の書き方・見られ方 • IC（Individual Contributor） / MTS（Member of Technical Staff） • アーリースタートアップへの転職 • プロダクトエンジニアリング • 採用広報 / 技術広報 / スポンサーブース運営 • etc. 27
29. 宣伝 29
30. 技術発信に力を入れています！！ • ref: https://marmalade-aardwolf-939.notion.site/Dress-Code-2733844e68a3807e9719fba4f2bb0c9f ref: https://marmalade-aardwolf-939.notion.site/Dress-Code-Advent-Calendar-2026-07-e07f067a594f4401a707c2de1ba805b4 30
31. Thank you for your attention. We are Hiring! 31