株式会社ENKINLAB

AIがコードを書く。
その変化を前に、「これからエンジニアは、どこで価値を出すのか」と考えたことがある方にENKINLABを知ってほしいです。

ENKINLABでは2024年から、AIを単なるコーディング支援ツールとして使うのではなく、AIを前提に開発プロセスそのものを組み直す取り組みを進めています。

▼ 現在の開発フロー
要件定義・業務理解 →アーキテクチャ・設計→AIを活用した実装・単体テスト・リファクタリング→エンジニアによるコードレビュー→結合テスト・品質改善→最終確認・リリース

Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Claude、ChatGPT、MCPなどを日常的に利用し、より良いものがあれば継続的に評価・導入しています。

すべてをAIに任せるわけではありません。 技術検証、アーキテクチャに関わる実装、パフォーマンス改善、複雑な不具合の解析など、技術的に難しい部分では日本チームのエンジニア自身もコードを書きます。
AIを使う目的は、人がコードを書かなくなることではありません。
実装に使っていた時間の一部を、
・何を作るべきか
・どのように設計すべきか
・責務をどこに持たせるべきか
・この実装は将来の変更に耐えられるか
・どこまでテストで保証すべきか
・性能・保守性・拡張性をどう改善するか
といった、より難しい技術判断に使うためです。

実際にAIを前提とした開発を進めてみると、明確になったことがあります。
AIに任せる範囲が広がるほど、設計の質がそのまま成果物の質になる。
曖昧な要件や設計からは、AIも曖昧なコードしか生成できません。
AIが生成したコードを正しく評価するためにも、「なぜこの設計なのか」を理解し、品質・保守性・拡張性まで判断できるエンジニアが必要です。

AIによって実装速度が上がるほど、設計・レビュー・アーキテクチャ・技術判断ができるエンジニアの価値は、むしろ高くなる。
だから今が、エンジニアとして一番面白い時期だと考えています。

ENKINLABのエンジニアに求めているのは、「決められた仕様を正しく実装すること」だけではありません。

・このアーキテクチャを変えるべきか
・この責務分割で本当に良いか
・どのライブラリ・技術を採用するか
・技術的負債をいつ、どのように返すか
・AIにどこまで実装を任せるか
・テスト戦略をどう設計するか
・ユーザー要求をそのまま作るべきか
・新しいAIツールや開発手法を導入するべきか

完成されたルールに従うだけの組織ではありません。より良い方法があるなら提案し、開発プロセスそのものを改善できる環境です。

▼ AIと人の役割

AIには、実装・テストコード作成・リファクタリング・調査などを積極的に任せます。
人間のエンジニアが担うのは、業務理解、要件整理、アーキテクチャ設計、技術選定、難易度の高い実装、コードレビュー、テスト戦略、パフォーマンス改善、品質判断です。

重要なのは、AIが出したコードを「動いたからOK」としないことです。

なぜ、この実装なのか。 　
もっと単純にできないか。 　
設計意図と一致しているか。 　
将来の変更に耐えられるか。 　
本当にこのテストで品質を保証できるか。

これらを判断できることが、エンジニアにとって、より重要になると考えています。

▼ グローバルな開発チーム

日本の少人数チームと、インド・ベトナムのエンジニアが一つのチームとして開発しています。
日本側では要件整理・設計・技術判断・コードレビューを担い、海外チームとも設計意図や仕様を共有しながら開発を進めます。単純に作業を切り出すオフショア開発ではなく、設計や品質について議論しながら、一つのプロダクトを一緒につくる体制です。

▼ 小さい組織だから、技術判断の距離が近い

「フロントエンドはここまで」「アーキテクチャは別の部署が決める」と役割を細かく分けていません。自分の専門領域を持ちながら、必要であれば別の領域にも入る。技術的に問題があれば、役職に関係なく提案する。経営とエンジニアリングの距離も近く、技術判断について直接議論できる組織です。

▼ 原則、飯田橋オフィスで開発しています

少人数の日本チームが設計・レビュー・技術判断を高速に回すため、対面でのコミュニケーションを重視しています。設計について気になることがあればその場で議論し、その場でアーキテクチャを考え、AIが生成したコードのレビュー方針をその場で決める。コミュニケーションコストを下げ、技術的な意思決定を速くするための出社と考えています。

▼ こんな方と話したい

・コードを書くことと同じくらい、設計を考えることが好き
・コードレビューで実装だけでなく設計まで議論したい
・技術的負債を見つけると改善したくなる
・技術選定やアーキテクチャに責任を持ちたい
・AIで実装時間を減らし、より難しい問題に時間を使いたい
・Cesium.js、GIS、3D、点群など新しい技術領域にも興味がある
・「なぜそう作るのか」を説明できるエンジニアでありたい

AIによって、エンジニアの仕事は確実に変わり始めています。ENKINLABは、その変化を待つのではなく、実際のプロダクト開発の中で先に試しています。

AI時代に、エンジニアとしてどんな価値を出すのか。その答えを、一緒につくっていきたいと考えています。