株式会社K.Platinum 清水洋太
採用の面談で「何が作れますか？」とうかがうと、多くの方が言語やフレームワークの名前を並べてくれます。もちろんそれも大切なのですが、私たちが本当に知りたいのは、その一歩先です。同じJavaでも、同じAWSでも、"どう使うか"で仕事の質はまるで変わります。言語やクラウドの選び方、生成AIとの付き合い方、そして"作る"の範囲。この三つを知ってもらえれば、「ここで働くと、どんな作り方をするんだろう」という解像度が、少しでも上がるはずです。できるだけ正直に、弊社の開発の現場をお話しします。
特定の言語やクラウドに、こだわらない理由
弊社の技術の背骨にあるのはJavaです。Springを中心に、堅牢さが求められるシステムをしっかり組み上げる場面で活躍します。一方で、フロントエンドや社内ツールの開発ではTypeScript、データ処理や自動化ではPython、案件によってはRubyと、道具は柔軟に選びます。
クラウドも同じです。あるプロジェクトではAWS（Lambda、Aurora、S3など）を、別のプロジェクトではAzure（AKS、Cosmos DBなど）を使います。金融業界の堅いシステムと、スピードが命のプロダクト開発とでは、最適な道具はまったく違うからです。「うちはこの技術だけ」と決めていないのは、私たちの仕事が"技術起点"ではなく"顧客の課題起点"だからにほかなりません。
課題を解くのに最適な道具を選ぶ。そのために、一つの言語やクラウドに閉じこもらない。弊社はITコンサルティングを軸に、提案から要件定義、開発、運用まで一気通貫で関わるので、エンジニアはフロントエンドからバックエンド、インフラまで、必要に応じて幅広く手を動かします。「決められた一領域だけを担当する」働き方とは対照的です。フロントを触った経験がインフラ設計に生き、インフラの知識が実装の判断を助ける。結果として、技術の"引き出し"が自然と増えていきます。ここは、腕を磨きながら幅も広げたい方にとって、いい環境だと思います。
AIを、"工程"そのものに組み込む
弊社の開発現場で、いま当たり前になっているのが生成AIの活用です。しかも「なんとなく便利だから使う」ではなく、開発の工程にしっかり組み込んでいるのが特徴です。
流れは大きく三段階です。まず設計や仕様の整理はChatGPTでたたき台をつくり、コードの生成はClaude Codeに任せ、書き上がったコードのレビューはCopilotにかける。どれか一つに全部を任せるのではなく、工程ごとに向いた道具を割り当てる。ここが工夫のしどころです。人とAIがそれぞれ得意なところを分担することで、従来と比べて5〜20倍の生産性が出る場面もあります。速さを追いながら、レビュー工程まで通すことで品質も落とさない。この両立が狙いです。実際、一つの機能をつくるとき、たたき台づくりから実装、レビュー指摘の反映までを短いサイクルで何度も回せるようになり、手戻りが目に見えて減りました。
ここで一番大事にしているのは、AIは"手を速くする"だけの道具ではない、という考え方です。単純な実装が速く終わる分、エンジニアは「そもそも何を作るべきか」「この設計で本当に課題が解けるのか」に頭を使う時間を増やせます。たとえば、以前なら丸一日かけていた画面まわりの実装が数時間で片づき、余った時間を仕様の練り直しや、より良い設計の検討に回せる。道具が進化するほど、人がやるべき"考える仕事"の比重が上がっていく。だからこそ、AIをどう使いこなすか自体が、これからのエンジニアの大事なスキルになる。私たちはそう捉えています。
"作れる"の、前と後にも関わる
弊社のエンジニアの仕事は、渡された仕様書どおりにコードを書いて終わり、ではありません。提案から要件定義、開発、リリース、その先の運用まで、一気通貫で支援しているからです。
だから、技術の手前にある課題から、お客様と一緒に考えます。「そもそもこの業務は、どう整理すればシンプルになるのか」「どこを改善してから、システム化すべきか」。業務整理から業務改善、システム化、そしてAI導入まで。この一連の流れを、業務・IT・マネジメントの三つの視点でまるごと見られるのが、弊社の強みです。世の中には、戦略だけを描くコンサルや、言われたものを作るだけの開発会社も多いなかで、その両方を地続きで担えるのは弊社ならではだと思っています。たとえば、ある業界のお客様との案件では、いきなり設計に入るのではなく、まず現場の業務そのものを丁寧に聞き取り、整理するところから始めました。そこで見えてきた"本当の課題"に合わせて、はじめてシステムの形を決めていく。この順番を踏めるかどうかで、出来上がるものの価値は大きく変わります。
技術選定も、"なぜ作るのか"から逆算して決めていきます。課題からたどって選んだ技術は、実装している最中も「これは何のためのコードか」が見失われにくい。"言われたものを作る"から"課題を解く"へと、仕事の手ごたえが変わってきます。扱う技術領域も幅広く、AI・機械学習やRPA、モバイルアプリ、IoT、ブロックチェーンなど、プロジェクトごとに新しい挑戦が待っています。「一つの技術をとことん深く」も、「複数の技術を横断して」も、自分の興味や強みに合わせて関わり方を選べる余白があります。
「"言われたものを作る"より、"課題を解く"側に立ちたい」。そう感じた方は、エンジニア募集中！働き方と条件を見る。
道具と環境が、"使いこなし"を支える
どれだけ優れた道具があっても、それを使いこなせる環境がなければ意味がありません。弊社では、エンジニアが開発そのものに集中できる土台を整えることを大切にしています。
働き方は原則フルリモート、コアタイムのないフルフレックスです。標準は9時30分から18時30分ですが、時間の使い方はかなり柔軟。完全週休2日制で年間休日は123日、残業もほとんどありません。開発用のPCやモニターは会社が支給し、資格取得の支援制度もあります。副業も応相談で可能です。通勤手当や年1回の健康診断といった基本的な制度も整えていて、服装も自由。まずは目の前の開発に気持ちよく向き合えることを、何より優先しています。オンラインの勉強会やLT会（ライトニングトーク）も定期的に開いていて、誰かが試した新しいツールや、案件で得た小さな学びが、自然と社内に共有されていきます。フルリモートでも、知見はきちんと巡っていく仕組みです。
平均年齢は27.5歳と若く、20代でリーダーを担うメンバーも少なくありません。こうして道具・制度・学びの場がそろっているから、エンジニアは「どう作るか」に思い切り頭を使えます。そして、その成果は実力として正当に評価されます。頑張りが、任される役割や仕事の幅にちゃんと返ってくること。それも、安心して開発に集中するための、大事な一部だと考えています。
まとめ:「作れます」の、その先へ
「何が作れますか？」への答えは、履歴書やスキルシートの上では、どうしても似通ってしまいます。でも実際の現場では、"どう作るか"にこそ、その人らしさや面白さが表れます。
弊社には、課題起点で技術を選ぶ柔軟さがあり、生成AIを工程に組み込むアップデートの速さがあり、そして"作る前と後"まで関われる仕事の広がりがあります。「自分の"作れる"を、もう一段深くしたい」。そんな気持ちを持つ方には、きっと面白い場所です。技術は、正しく使われてはじめて誰かの役に立ちます。少しでも心が動いたら、ぜひ一度のぞいてみてください。あなたの"使い方"が活きる現場が、ここにあります。
清水洋太（しみず・ようた）
株式会社K.Platinum所属。エンジニアが力を発揮できる環境づくりを大切にしている。
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