金融機関からエンジニアへ。Jicoo入社1年で「コードを書く」から「AIを動かす」開発へ

こんにちは。2025年7月にJicooへ入社した小柳です。早いもので、入社から1年が経ちました🎉

この1年で、担当する仕事の幅も、開発の進め方も大きく変わりました。特に大きかったのは、AIを「コードを書くときに助けてもらうツール」として使う段階から、複数のAIに役割を分担してもらい、自分は方針や品質を判断する側へ移ったことです。

今回は、異業種からエンジニアになった私が、Jicooでどんな仕事に挑戦し、AIとともにどう成長してきたのかを振り返ります！😊

💼 愛知県の金融機関から、エンジニアへ

私は愛知県の金融機関で、店舗の窓口業務を担当していました。その後、Webアプリケーション開発を学び、SIerへ転職。Javaを使ったBtoBシステムの保守や改修、新しい機能の開発を経験しました。

さらにエンジニアとして成長したいと思い、上京してJicooに入社しました。Jicooを選んだ理由は、調査から提案、実行まで幅広く挑戦できる環境に魅力を感じたからです。決められたものを作るだけではなく、プロダクトをどうすればもっと良くできるのかを、職種に関係なく考えられることにも惹かれました✨

🗓️ 自分でコードを追いながら作った、日時選択フォーム項目の追加

入社後に担当した機能の一つが、フォームで日付・時刻を選択して回答できる「日時選択フォーム項目」の追加です。

画面に入力欄を追加するだけではなく、回答内容を正しく保存し、通知やカレンダー、データ出力などにも反映する必要がありました。影響する範囲が広かったため、既存のコードを一つずつ追い、どこで入力され、どこに保存され、どの画面や通知で使われるのかを確認しながら実装しました。

分からない部分を調べ、コードを書き、動かして修正する。当時は、開発の中心に自分がいて、AIには必要なところを相談するような進め方でした。この経験で仕組み全体を理解しながら実装したことが、今、AIが作ったものをレビューするための土台になっています。

🤖 「自分で書く」から「AIを動かす」へ

その後、Jicooの開発は急速にAI中心へ変わっていきました。現在の私は、一つのAIにすべてを任せるのではなく、それぞれの得意分野に合わせて役割を分けています。

要件の調査や設計、実装後の確認を担当するAIエージェントと、設計に沿った実装を担当するAIエージェントに、それぞれ役割を分けて任せています。そして私は、何を実現したいのか、設計に無理がないか、利用する人にとって本当に良いものになっているかを判断し、成果物をレビューします。

例えるなら、自分で全部の楽器を演奏するのではなく、全体を見ながら指揮をするような感覚です。コードを書く時間が減った一方で、曖昧な要望を整理する力、設計の良し悪しを見極める力、AIに意図を正しく伝える力が、これまで以上に必要になりました。

🎥 AIと挑んだ、Google Meetの録画分析機能の追加

この進め方で取り組んだ代表的な仕事が、Google Meetの議事録と動画からミーティング分析を作成する機能です。

もともとJicooには、元エンジニアであるCEOが開発した、ミーティングBotによるミーティング分析機能がありました。今回取り組んだのは、その仕組みを拡張し、Google Meetの録画でも同じように分析できるようにすることです。

CEOが基本動作を確認できるプロトタイプを作り、私はそこから、実際にユーザーへ届けられる状態まで仕上げる役割を担当しました。

Googleの認証、会議情報、録画や文字起こしの完了通知、分析処理など、外部サービスと処理がつながっています。一つひとつは動いていても、全体のつながりを正しく理解しなければ、安定して使える機能にはできません。私にとって、これまで担当した中でも難易度の高い開発でした。

設計で特に意識したのは、リリース後も安定して動き続けるかどうかです。調べる中で、Googleとの通知連携は一度つなげば終わりではなく、放っておくと期限が切れて、ある日突然分析が止まってしまうリスクがあることに気づきました。そこで、通知連携を継続して利用できるよう、自動で更新する仕組みまで整えました。

リリースの判断も任せてもらいました。認証から通知、分析までの一連の流れを実際に通して確認し、社内での利用から段階的に展開して、最後はCEOやチームと確認した上でリリースしました。AIがなかった頃の自分なら、ここまで複雑な機能を担当することに大きな不安があったと思います。AIと役割分担しながら、自分の判断で責任を持ってリリースまで進められたことがとても嬉しかったです🙌

そして何より、難しい設計を考えることは大変ですが、同時にとても楽しいと気づきました💡

🛠️ AIが自分で確認し、直せる開発環境へ

JicooのAI活用は、単に「AIに指示してコードを書いてもらう」段階から、さらに先へ進んでいます。

現在は、AIが安全に自走するためのルール、設計書、自動チェックなど、いわばAIのための開発環境を整えています。要望を整理し、変更内容を設計書にまとめ、実装し、テストし、レビューするところまでを一つの流れとしてつなげています。確認で問題が見つかった場合は、その内容をAIへ戻し、修正と再確認を行います。

同じような指摘が繰り返されたときは、その場のコードだけを直すのではありません。次から同じ問題が起こりにくくなるよう、AIが読むルールや設計書、テストの仕組みそのものを改善します。AIが失敗から学びやすい環境を、人間が作っているイメージです。

もちろん、すべてをAIへ任せているわけではありません。プロダクトの方向性、ユーザーに届けたい価値、品質や安全性に関わる重要な判断、最終的なリリース判断は人が担います。AIが得意な作業と、人が責任を持つ判断を分けることで、速さと品質の両方を高めようとしています。

この仕組み作りを、CEOが中心となって、かなりのスピードで実行・推進しています。完成した仕組みを使うだけではなく、開発の進め方そのものが日々変わっていく環境にいられることは、Jicooで働く面白さの一つです🚀

📈 数字から、次の改善を考えられるようになった

技術面だけでなく、プロダクトや事業を見る視点も変わりました。Jicooでは、利用状況や事業の数字を見ながら、どうすればもっと使ってもらえるのかをチーム全体で考えます。

以前は、依頼された機能を正しく作ることに意識が向きがちでしたが、今は、作った機能が本当に使われているのかを確認し、次の改善を提案するところまで考えられるようになりました。

裁量が大きく、調査、提案、実行まで任せてもらえるからこそ、自分で考えて進める力が身についたと感じています。技術だけでなく、相談や伝え方など、社会人としての仕事の進め方についても、CEOやテックリードをはじめ、周囲の皆さんから日々学んでいます。

🤝 一緒に、AI時代の開発を作りませんか

この1年で、私の開発スタイルは「自分でコードを書く」から「AIと役割分担し、設計と判断を担う」へ大きく変わりました。

AIを使うことで、経験が浅いからと諦めるのではなく、これまでなら難しかった仕事にも挑戦できるようになりました。

Jicooが目指しているのは、エンジニアだけが開発を担う組織ではありません。職種に関係なく、利用状況の分析やマーケティングの視点から課題を見つけ、プロダクトとして何を実現するかを考え、実装まで一気通貫で進められる仕組みを整えています。もちろん、AIによる自動チェックとエンジニアのレビューを組み合わせて、品質を担保する体制のうえで進めています🚀

そのために、AIを使ってプロダクトを作るだけでなく、AIが活躍できる開発の仕組みそのものを一緒に育てていく仲間を募集しています。

変化を楽しめる方、ユーザーのことを考えて自分から提案したい方、AIを活用しながらチームで新しい開発方法に挑戦したい方にとって、とても面白い環境だと思います😊

少しでも興味を持っていただけたら、まずはカジュアルにお話ししませんか？☕