.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、WEAR開発部バックエンドブロックのブロック長を務めている伊藤です。普段は弊社サービスである WEAR のバックエンド開発・組織運営を担当しています。 WEARのバックエンドブロックは約10名のエンジニアで構成されています。組織としてはマトリックス型を採用しており、各メンバーはバックエンドブロックに所属しながら、複数の職種で構成されるスクラムチームにも1〜3名ずつ配置されています。スクラムチームにはPdM（プロダクトマネージャー）やデザイナー、フロントエンドエンジニア、QAなど他職種のメンバーが集まります。加えてリモートワークが基本の環境です。 この体制ではコードレビューのリードタイムが長期化しやすいという課題がありました。本記事では、PRオープンからマージまでの平均時間を約26時間から約11時間へと短縮した取り組みを紹介します。 目次 はじめに 目次 抱えていた課題 コンテキストの分断 レビューのボトルネック化 構造的に後回しになるレビュー 課題を解決したアプローチ 5名ずつの2グループ制 全体朝会＋グループ朝会の二段構成 段階的にたどり着いた「もくもくレビュータイム」 Gatherを活用する理由 Findy Team+による指標の可視化と週次改善 コードレビューガイドラインとAIレビューの活用 効果と得られた知見 段階的な施策でリードタイムが半減する コンテキストの把握範囲を狭めることでレビュー速度が上がる 「仕組みだけ」では不十分、同期の時間が文化を変える メトリクスの可視化が「感覚」を「共通言語」に変える AIレビューは「人間のレビューの質」を高める おわりに 抱えていた課題 コンテキストの分断 マトリックス組織では、バックエンドエンジニアが複数のスクラムチームに分散して配置されます。WEARのバックエンドブロックでは約10名が1〜3名ずつ別々のチームに所属しており、隣のメンバーが何を開発しているかが見えにくい状態でした。 PRが作成されても、レビュアーにとってはまず「このPRの背景にある仕様は何か」を理解するところから始まります。コンテキストが共有されていないため、レビューの入口でつまずくことが頻繁に起きていました。 レビューのボトルネック化 WEARのバックエンドブロックでは品質担保のため、2名以上のApproveを必須としています。しかしコンテキストがない状態でのレビューは仕様理解から始まるため、1件あたりの負荷が大きくなります。 改善に取り組む前はレビュアーをランダムに2名アサインしていましたが、得意領域や所属チームがバラバラで、忙しさも人によって異なります。結果として、レビューが後回しになりやすく、PRオープンからマージまでに24時間を超えるケースが多々ありました。 構造的に後回しになるレビュー チーム全員がレビューの重要性は理解していました。しかし、自身のスクラムチームの開発タスクとレビュー依頼が常に競合する状態では、レビューは「割り込みタスク」として後回しにされがちです。 リモートワーク環境では、オフィスで自然に発生する「ちょっと見てほしい」という一声が生まれません。PRを出しても反応のないまま放置される状況が常態化していました。 これは個人の意識の問題ではなく、仕組みで解決すべき構造的な課題でした。 課題を解決したアプローチ 5名ずつの2グループ制 まず、10名を5名ずつの2グループに分けました。グループの編成にあたっては、以下の点を考慮しています。 同じマトリックスチームのメンバーを同一グループにまとめる 関連度の高いチーム（似た領域を触るチーム）やドメインが近い人を同じグループにする ベテラン社員が偏らないようにし、レビューや設計レビューの質にむらが出ないようにする 5名という規模は、全員の作業状況を把握できるギリギリのサイズです。この単位にすることで、「何の仕様に取り組んでいるか」が自然と共有される状態をつくりました。 各グループにはグループリーダーを立て、グループ単位でPDCAを自走できる体制にしています。リーダーがグループ内の課題を拾い、改善施策を回しています。そこで得られた知見はもう一方のグループにも共有し、チーム全体の底上げにつなげています。 全体朝会＋グループ朝会の二段構成 毎日の朝会は、全体朝会（30分）とグループ朝会（30分）の二段構成で運用しています。 全体朝会（30分） では、バックエンドブロック全員が集まり、以下の内容を共有します。 小話やLT（チームの雑談・学びの共有） タスク共有（各メンバーの作業状況） 案件共有（お問い合わせ対応のアサインなど） 共有・相談（曜日ごとに担当者が議題を持ち寄る） グループ朝会（30分） では、各グループに分かれて以下を行います。 各スクラムチームから現在の作業状況を報告する チームメンバーのOpen PRを確認し、レビュー依頼をリマインドする 新規PRはPR作成者が画面共有しながらメンバーに内容を説明する 朝会後はそのまま「もくもくレビュータイム」としてレビューに取り組む（詳細は後述） 週1回、Findy Team+のチーム比較を確認し、1週間の振り返りと改善点を話し合う グループ朝会の司会は1週間交代で担当します。特定の誰かに運営が偏らないようにすることで、全員が主体的に関わる仕組みにしています。 ポイントは、グループ朝会で「未レビューのPR」を毎日確認する仕組みにしていることです。これにより、PRが誰の目にも触れずに放置されるという事態を構造的に防いでいます。 段階的にたどり着いた「もくもくレビュータイム」 実は、最初からレビュー専用時間を設けていたわけではありません。取り組みの初期はグループを分けて朝会でPRを確認するところから始めました。 それだけでもリードタイムは改善しましたが、新たな課題が見えてきました。朝会でPRの内容を共有しても、レビューに取り組む時間が仕組みとして確保されていなかったため、結局は各自の開発タスクが優先されがちでした。 そこで、グループ朝会の後にそのまま「もくもくレビュータイム」を設けることにしました。朝会が終わったらそのまま Gather （仮想オフィスツール）に残り、レビューに取り組みます。 もくもくレビュータイムの運用ルールは以下の通りです。 Gatherに集まり、各自が黙々とレビューする 必須でレビューしてほしい人がいる場合は、PR内でその人をメンションしておく メンションされたPRを優先的に確認し、メンションされた人のレビューは必須とする メンションは任意とし、各自の判断で行う（例：その機能に詳しい人へ仕様チェックを依頼したい場合など） この「朝会→もくもくレビュータイム」の流れを毎日のリズムとして定着させたことで、レビューが「空いた時間にやるタスク」から「毎日の習慣」に変わりました。 さらに、朝会後のレビュータイムとは別に、午後にも30分のもくもくレビュータイムを設けています。午前と午後の2回、同期的にレビューする接点をつくることで、1日を通してPRを素早くキャッチできるようになっています。 以下は、1日の流れを図にしたものです。 Gatherを活用する理由 もくもくレビュータイムにGatherの仮想オフィスを使っているのには明確な理由があります。 まず、レビュー中に聞きたいことがあればその場ですぐに声をかけられます。MTGをセットしたりSlackで非同期にやりとりしたりする必要がありません。さらに、他のメンバーが質問している内容も一緒に聞こえるので、自然と共通認識が形成されます。 リモートワークでは「ちょっと聞く」のハードルが高くなりがちですが、Gatherで同じ空間にいることで、オフィスの隣の席で気軽に質問するような感覚を再現できています。 Findy Team+による指標の可視化と週次改善 チームの開発パフォーマンスを Findy Team+ で継続的に計測しています。設定している目標値は以下の通りです。 PRオープン〜マージ：16時間以内 PRオープン〜1人目のレビュー：3時間以内 レビュー〜マージ：13時間以内 以下は実際にチームで確認しているレビューサマリの画面です。 週1回のグループ朝会で、2つのグループ間でリードタイムを比較し、「どこにボトルネックがあったか」を具体的に議論しています。以下はグループ間の比較画面です。 数値があることで「なんとなく遅い」ではなく「今週は1人目のレビューまでが遅かったのはなぜか」という建設的な振り返りができるようになりました。 Findy Team+の計測対象からの除外漏れがないかも毎週確認しています。具体的には、Dependabotによる自動PR、他部署の作業待ちが発生するPR、検証が必要でやむを得ずマージを保留するPRなど、チームのレビュープロセスの実態を反映しないものを除外しています。正確な数値を維持することで、指標の信頼性を保ち、チーム全体が同じデータを見て議論できる状態を担保しています。 グループ間の比較は健全な競争意識にもつながっています。「今週は相手グループの方がリードタイムを短縮できていた」という事実は、翌週の改善アクションを自発的に生み出す原動力になっています。この仕組みによって、改善が一時的な取り組みではなく、継続的に回り続けるサイクルとして定着しました。 コードレビューガイドラインとAIレビューの活用 レビュー観点を明文化したガイドラインを整備しました。以下の観点を体系的に定義し、レビュアーごとの品質のばらつきを低減しています。 Railsのベストプラクティス（RESTfulなAPI設計、Strong Parametersの適切な使用など） セキュリティ（SQLインジェクション対策、JWT認証、環境変数による機密情報の管理など） パフォーマンス（N+1クエリの検出、 nolock スコープによるロック回避、バッチ処理など） API設計（バージョニングの整合性、エラーレスポンスの統一フォーマットなど） テスト（RSpecのベストプラクティス、FactoryBotによる適切なテストデータ生成など） プロジェクト固有の規約（設計思想ドキュメントへの準拠、既存パターンとの一貫性など） 加えて、GitHub ActionsとClaude（Anthropic）を組み合わせたAIレビューの仕組みを導入しました。PRのコメントで @claude-review と呼びかけるだけで、上記ガイドラインに沿った自動レビューが実行されます。PRの差分を読み取り、インラインコメントと全体のまとめを日本語で返すため、人間のレビュアーが着手する前の一次スクリーニングとして機能しています。 実際のレビューでは、以下のフィードバックが返ってきます。 まとめコメント（抜粋） 🟡 Important N+1クエリ対策 : preload ではなく includes の使用を推奨 nolock スコープの使用 : 読み取り専用クエリでのパフォーマンス最適化 🟢 良い点 適切なバッチ処理: find_in_batches を使用してメモリ効率を考慮 充実したテストカバレッジ: 網羅的なテストケースで品質を担保 インラインコメント（抜粋） パラメータの型定義が既存のAPIと一貫していません。他のエンドポイントでは integer で定義されているため、一貫性を保つために型を変更することを推奨します。 注目すべきは、単に一般的なベストプラクティスを指摘するだけでなく、プロジェクト固有の設計思想ドキュメントや既存の実装パターンを踏まえた指摘をする点です。これは、AIレビューのプロンプトに「まずCLAUDE.mdと設計思想ドキュメントを読んでからレビューせよ」と指示しているためです。 また、PR作成前の段階でもClaude CodeやCursor、Codexなど、各メンバーがそれぞれのAIツールを使ってセルフレビューしています。AIのセルフレビュー → @claude-review を使った機械レビュー → 人間によるレビューという多段構成を取っています。これにより、人間のレビュアーが設計判断やビジネスロジックの妥当性に注力できる環境を整えています。 効果と得られた知見 段階的な施策でリードタイムが半減する 以下は、約2年間のリードタイム推移です。グループ制の導入（2024年4月）、生成AIによるPR数増加（2025年8月頃）、もくもくレビュータイム導入（2025年10月）の前後で変化が見て取れます。 各フェーズの平均時間は以下の通りです。 改善前（〜2024年3月） ：約26時間 グループ制導入後（2024年4月〜） ：約16時間まで短縮 生成AIによるコーディング普及後（2025年8月頃〜） ：PR数が週4〜6件から週8〜12件へ約2倍に増加し、約18時間へ上昇 AIレビュー・もくもくレビュータイム導入後（2025年10月〜） ：約11時間まで短縮 グループ制だけでも約10時間の改善がありましたが、生成AIの活用でPR数が約2倍に増えた際、一時的にリードタイムが上昇しました。そこにもくもくレビュータイムとAIレビューを組み合わせることで、PR数が増えた状態でもさらに短縮できています。 コンテキストの把握範囲を狭めることでレビュー速度が上がる チームを分けてレビューすることで、各メンバーが把握すべきコンテキストの範囲が大幅に狭まりました。10名全員の状況を追うのではなく、5名の動きだけ把握すればレビューに入れる状態をつくったことが、最も効果の大きかった施策です。 グループ朝会で毎日Open PRを確認する運用と組み合わせることで、「誰がどんなPRを出しているか」が常に頭に入っている状態になります。レビューに着手する際のコンテキストスイッチのコストが大幅に下がりました。 「仕組みだけ」では不十分、同期の時間が文化を変える グループ分けと朝会での情報共有だけでは、レビューのリードタイムは十分には改善しませんでした。転機となったのは「もくもくレビュータイム」の導入です。 情報を共有しても、レビューする「時間」が確保されていなければ結局後回しになります。午前と午後に同期的な接点を設け、「みんなが同じタイミングでレビューする」という習慣を作ったことで、レビューが日常のリズムの一部に変わりました。 重要なのは長い会議を増やすことではなく、短い同期時間を毎日の習慣として組み込むことです。 メトリクスの可視化が「感覚」を「共通言語」に変える Findy Team+の数値とグループ間比較により、改善が「個人の頑張り」ではなく「チームの仕組み」として回るようになりました。 特に週1回のFindy Team+チェックを定例化したことで、数値が悪化したときに早く気づき、翌週の改善アクションにつなげるサイクルが定着しています。ボトルネックを感覚ではなくファクトで議論できることが、継続的な改善を支えています。 AIレビューは「人間のレビューの質」を高める AIレビューの効果は、リードタイム短縮だけではありません。コーディング規約への準拠やN+1クエリの検出といった機械的に判断できる指摘をAIが担うことで、人間のレビュアーがそれらを一つひとつ確認する必要がなくなりました。その分、設計判断やビジネスロジックの妥当性といった、より本質的な観点へ集中できるようになっています。 また、PR作成者自身がAIツールでセルフレビューしてからPRを出すことで、レビュー時の指摘事項が減り、レビュー1件あたりの負荷が下がっています。結果として、レビューの「速度」と「質」を両立できる状態に近づいています。 おわりに レビューのリードタイム改善は、個人の意識改革ではなく仕組みの設計で実現できます。本記事で紹介した施策をまとめると、以下の4点に集約されます。 認知範囲の縮小 ：グループを分けることで、把握すべきコンテキストを絞る 同期の接点の設計 ：朝会でPRを共有し、もくもくレビュータイムで実行する。午前と午後に接点を分散させることで情報のキャッチアップを早める 指標の可視化 ：Findy Team+で数値を計測し、週1回振り返る。数値で語れる文化をつくり、改善を仕組み化する AIによるレビュー品質の底上げ ：AIレビューとセルフレビューで定型的な指摘を自動化し、人間は設計判断に集中する 私たちのチームも最初からうまくいったわけではありません。グループ分けだけでは足りず、レビュー専用時間の追加やFindy Team+での振り返りの定例化、AIレビューの導入など、段階的に改善を重ねてきました。結果として、PRオープンからマージまでの平均時間は約26時間から約11時間へと短縮しています。 マトリックス組織×リモートという環境は、コードレビューにとって不利な条件が揃いやすい構造です。しかし適切な単位でチームを分割し、同期と非同期のバランスを設計し、指標で振り返る仕組みを整えれば、質を落とさずに速度を上げることは十分に可能です。 約11時間まで短縮できましたが、改善の余地はまだあると考えています。AIレビューのプロンプトを磨いてレビュー精度を高めることや、AIレビューの品質向上を前提に2名Approveのルール自体を見直すことなど、取り組みたいテーマは尽きません。今後もチームの変化に合わせて仕組みをアップデートしていきます。 同様の課題を抱えるチームにとって、本記事が何かの参考になれば幸いです。 ZOZOでは、一緒にサービスを作り上げてくれる方を募集中です。ご興味のある方は、以下のリンクからぜひご応募ください。 corp.zozo.com

はじめに こんにちは、2025年12月入社の齋藤です！ 本記事では、2025年11月・12月に入社したメンバー8名に入社直後の感想をお伺いし、まとめました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加してくださったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ 齋藤 諒太  自己紹介 KINTO開発部でフロントエンドエンジニアとして働いています。新潟県出身で今は大阪市在住です。 業務としては主にKINTOのシミュレーションや申し込み、マイページの開発を行っています。 前職ではRailsやNext.jsで構成された比較メディアサイトの開発をフロントエンド・バックエンドの領域を問わず担当していました。 趣味は自作PC、ゲーセン、ペットの猫をこねることです。よろしくお願いします。 所属チームの体制は？ Osaka Tech Labに3人、室町オフィスに6人の合計9人のチームです。 1週間単位のスプリントで開発を進めています。毎週のプランニングでタスクを決め、レトロスペクティブで成果と課題を振り返ります。 毎日デイリースクラムで進捗を共有し、互いの状況を把握することで効率的な開発体制を維持し、短いサイクルで改善を重ねています。 チームの雰囲気はどんな感じ？ 拠点や勤務形態が多様でオンライン中心ですが、不明点があればすぐに質問でき、相談もチーム内外で活発に行われています。 課題や改善案があればADRを通じて提案できます。ADRはアーキテクチャに限らず、チームのルールや方針を幅広く決めるための仕組みとして活用しており、誰でもカジュアルに新しいアイデアを発信し、継続的な改善を進められる環境です。 KTCへ入社したときの入社動機や入社前後のギャップは？ これまで培った技術や知識を活かせる環境で働きたいと考え、以前から関心を持っていたKINTOのサブスクリプションサービスに、ユーザーとしてだけでなく開発者としても携わりたいと思い入社しました。 入社後、大きなギャップはありませんが、Osaka Tech Labは思っていたよりもまだ人数が少なく、落ち着いた雰囲気だった点はギャップかもしれません。 オフィスで気に入っているところ JCTと駅直結の利便性です。外部イベントも開催され、気軽に参加できるうえ、雨でも濡れずに出社できます。 フクロウさん ⇒　齋藤 諒太さんへの質問 おすすめのアプリやサービスありますか？ 10年以上1Passwordを使っています。覚えておくのは1Passwordのマスターパスワードだけで済み、強力なパスワードを自動生成して保存・同期してくれるのでとても楽です。さらにクレジットカード情報の管理機能や、パスワードの使い回し・漏えいを自動検出して通知するセキュリティ監査機能も備わっています。Windows、Mac、iOS、Androidに加え、ブラウザ拡張機能にも対応しており、ほぼすべての環境で使える点も魅力です。 うえぽん  自己紹介 デジタル戦略部DataOpsG所属となります！ 前職はSESエンジニアとして多様な業種、システムにかかわってきました。 趣味は釣りで最近は月に1回程度しか行けていないので食卓と話題のネタを仕入れに行かなければ。という意気込みです！ よろしくお願いします。 所属チームの体制は？ チーム内でもデータの蓄積を行う基盤チーム、蓄積したデータを提供する仕組みを扱うnicolaチームという構成になっていて、全体で9名の体制です。 チームの雰囲気はどんな感じ？ それぞれの強みを生かして日々業務や技術・知識習得に取り組んでいます。 共有の場では積極的に深掘りをしてチームとしての向上心が高いと感じています！ KTCへ入社したときの入社動機や入社前後のギャップは？ 特定の分野で技術を磨き自身の強みとしたい！ フルスタックエンジニアとしての経験を活かせる！ 入社前に丁寧な説明をしていただけて、業務環境についてギャップはなかったです。 オフィスで気に入っているところ 名古屋オフィスは駅の地下街から直結されているため悪天候の影響を受けずに出社できます！ 齋藤 諒太さん ⇒　うえぽんさんへの質問 これまで多くの現場を経験されたとのことですが、特に印象に残っている現場はありますか？ 銀行関係の現場なこともありセキュリティー意識がとても高かったです。（検証環境エリア、本番環境エリア共に作業者・作業理由・作業時間の事前申請必須など） また、利用者がいない時間に更新するため、深夜当番と早朝当番を月1でやっていました。 debugon  自己紹介 Engineering Officeでアクセシビリティを社内文化にする仕事をしている辻です。KTCには辻さんが何人かいらっしゃるので、私のことは debugon と覚えてください。 AIで音楽を作るのが趣味です。 所属チームの体制は？ それぞれの専門領域を持つメンバーが、東京、名古屋、福岡で活動するチームです。 専門的な知識を生かしつつ、他のメンバーの専門性との化学反応を生かし、社内の様々なチームの力を最大限に発揮できるように共創しています。 チームの雰囲気はどんな感じ？ 複数拠点で活動するチームなので、オンラインやオフラインでコミュニケーションをしっかりとっています。 「食べ物」の話しが好きなメンバーが多いので、食べる話になるとSlackチャンネルが盛り上がります。 KTCへ入社したときの入社動機や入社前後のギャップは？ モビリティカンパニーに文化としてアクセシビリティの考え方を広めたくて入社しました。 「一緒に良いものを作っていきたい」という考えの方がたくさんいらっしゃるので、とてもやりがいを感じています。 オフィスで気に入っているところ トヨタ車の模型がたくさん置いてあって、それぞれの形を手で触って確認できたことがうれしかったです。 うえぽんさん ⇒　debugonさんへの質問 AIで音楽作成されるとのことですが、どんなジャンルの音楽が好きですか？制作に使うお気に入りのツールやソフトあれば教えてください！ 音楽を作るときには Suno を使っています。ジャズが好きなのですが、気分のままにこれまでに聞いたいろいろなジャンルの音楽を思い出しながら作っています。 なかぴー  自己紹介 障害者雇用枠で2025年12月に入社しました。在宅勤務です。 経歴としましてはSIerのエンジニアからキャリアをスタートして、事業会社の社内SE、PM、ITコンサルタントの経験があります。 伴走型のPMで、「餅は餅屋」をモットーに駆けずり回るスタイルでフットワークには定評がありました。 約1年半前に脳出血で左半身麻痺になりました。完全在宅の時短勤務で働けることが有難いです。 所属チームの体制は？ 開発支援部人事グループの中の労務総務チームです。チームは自分を含めて4名です。 チームの雰囲気はどんな感じ？ 定例会では休日の様子も共有し合って和やかな雰囲気です。 KTCへ入社したときの入社動機や入社前後のギャップは？ 入社動機：経験を活かしてエンジニアの方のサポートが出来そうだと感じたから。 入社前後のギャップ：1on1が多い。激務な職場が多かったのですが、今は業務量を調整してもらえて有難いです。 オフィスで気に入っているところ 室町オフィスがあるコレド室町はお洒落な商業ビルで駅直結なのでリハビリを頑張って出社したいです。 debugonさん ⇒　なかぴーさんへの質問 お気に入りのデスクアイテムや文房具は？ とにかく忘れないように、付箋を頻繁に使っています。シンプルなものが一番使いやすいです。 miurat  自己紹介 デジタル戦略部DataOpsGにデータエンジニアとしてジョインしました。 前職では、事業会社でデータ基盤構築やデジタルマーケティング関連の仕事に従事してきました。 趣味は、テニス、ゴルフでボールを打つことが好きです！ 所属チームの体制は？ メンバーは東京・名古屋・大阪の3拠点あわせて計9名です！ チームの雰囲気はどんな感じ？ チーム全体の雰囲気は風通しが良く、相談や雑談もしやすい雰囲気です。 また、好奇心旺盛なメンバーが多く、最新のトレンドや業界ニュースなどを積極的に共有し合う文化が根付いています。 KTCへ入社したときの入社動機や入社前後のギャップは？ ビジョン・バリューに共感したからです！ 入社後のギャップは、ドキュメントが整っているなと思いました！ オフィスで気に入っているところ 大阪オフィスは、高層階の為、景色が綺麗です。また、駅直結なので、通勤が便利です！ なかぴーさん ⇒　miuratさんへの質問 データ分析で心がけていることは何ですか？ 誰もがストレスなく使えるよう、複雑さを取り除いたシンプルな設計と、データの品質維持を心がけています。 でこぽん  自己紹介 Cloud Infrastructure G にエンジニアとしてジョインしました。 前職では AWS 専業のエンジニアとしてシステム開発やお客様の内製化支援などを行っていました。 趣味はテニスや登山で、主に神奈川の山を登ってます！ 所属チームの体制は？ 10名程度の組織で、サービスを支えるインフラチーム、中長期的な課題への改善を繰り返すカイゼンチーム、そしてトヨタグループの CCoE を支えるソリューションチームがあり、私はソリューションチームに所属しています。 チームの雰囲気はどんな感じ？ 和気あいあいな雰囲気です。 お昼は出社しているメンバーのほとんど全員で外に出て神保町のいろいろな美味しいお店を開拓しています。 二郎系ラーメンを食べる人が多くいます。 KTCへ入社したときの入社動機や入社前後のギャップは？ ビジョンに対してチームで前向きに進んでいけそうな雰囲気に魅力を感じました。 入社後のギャップも特になく、自由な雰囲気で成果を出していくことができると思います。 オフィスで気に入っているところ 神保町オフィスに在籍しているのですが、周りに美味しいお店が無限にあります！ miuratさん ⇒　でこぽんさんへの質問 ストレス発散方法を教えてください！ 同僚や友人とお酒を飲みに行くことです🍻 Yanaggy  自己紹介 プロダクトマネージャーとして入社しました。 TOYOTA UPGRADE FACTORY/LEXUS UPGRADE FACTORYというクルマの「アップグレード」をWebで申し込めるサービスを担当しています。 漫画から小説までいろんな本を読むのが好きです。 所属チームの体制は？ チームはFE/BEエンジニア、SRE、QA、ディレクター、PDMなど約10名からなり、東京、大阪にまたがっています。 PDMは東京1名、大阪1名の2名体制です。毎朝オンラインで話して案件状況や課題をシェアしながら案件を進めています。 チームの雰囲気はどんな感じ？ 拠点は離れていますが、Slackの非同期コミュニケーション、オンラインでのデイリーMTG、ちょっとした相談など同期コミュニケーションを使い分けながら仕事を進めています。 KTCへ入社したときの入社動機や入社前後のギャップは？ これまでは金融やデジタルコンテンツのシステム開発をしており、次は実物のあるモノに関わる業界で仕事したかったのと、小寺さんがインタビューで語っていた「最初のクルマ、最後のクルマ」のコンセプトにひかれたからです。 良いギャップとしては職務・職種の経歴、年齢層など思ってたより様々な背景を持ったメンバと仕事できるのが刺激的です。 オフィスで気に入っているところ 大阪オフィスの机が広い。あとJCTと呼ばれているイベントを行える広いスペース。社内外の様々なイベントが開催されています。 でこぽんさん ⇒　Yanaggyさんへの質問 Osaka Tech Lab 周辺で一番お気に入りのランチもしくは居酒屋があれば教えてください！ 九州ラーメン亀王。高校生の時から通っているラーメン店です。オフィスから少し離れていますがよく行きます。 フクロウ  自己紹介 開発支援部人事G採用チームに配属。 これまで在宅でバックオフィス業務に加え、デザインや動画制作などのクリエイティブ業務も経験してきました。 昨年まで療養期間がありましたが、体力づくりを経て、最近は本格的に筋トレに取り組もうと考えています。 所属チームの体制は？ 開発支援部人事G採用チーム（7名）に所属しています。 採用計画に沿って、募集・面接・進捗共有などを進めながら、より良い採用に向けて日々改善しています。 チームの雰囲気はどんな感じ？ オンラインでのMTG参加はまだ多くありませんが、問題点の共有や改善に積極的に取り組む姿勢がうかがえます。 笑い声も絶えない和やかな雰囲気もあります。 KTCへ入社したときの入社動機や入社前後のギャップは？ 障害者雇用という立場ではありますが、面接時、他社に比べて良い意味で特別扱いされすぎず、他のメンバーと同じように見てもらえている点にとても好感。 入社後も必要な配慮は十分過ぎるほどありつつ、想像していたようなギャップは特に感じていません。 オフィスで気に入っているところ 完全在宅のためオフィス出社の機会はありませんが、社内外の様々なイベントに参加してみたいなと思っています。 Yanaggyさん ⇒　フクロウさんへの質問 体力・健康維持のためにやっていることはありますか？ 基本的な体調管理はもちろん、障害の特性的に、体温と気温、食事の温度などは常に気にしています。 さいごに みなさま、入社後の感想を教えてくださり、ありがとうございました！ KINTOテクノロジーズでは日々、新たなメンバーが増えています！ 今後もいろんな部署のいろんな方々の入社エントリが増えていきますので、楽しみにしていただけましたら幸いです。 そして、KINTOテクノロジーズでは、まだまださまざまな部署・職種で一緒に働ける仲間を募集しています！ 詳しくは こちら からご確認ください！

みなさんこんにちは！ワンキャリアで、ソフトウェアエンジニアをしている宮下（X： kosukein38 ）です。 最近は筋トレにハマっており、プロテイン製品をまとめ買いして、ストイックに筋トレに励んでいます。直近買ったのは、プロテイン餃子で味も良くて気に入っています🥟