技術知見を探求・共有する文化で挑む、 フルサイクルエンジニアの挑戦

プロフィール

モンゴル出身。モンゴル国立大学で理論数学を専攻。12歳から独学でコーディングを始め、学生時代からフリーランスとして活動。その後、日系企業にてシステムエンジニアとして予測AIシステムや多数のPoC開発を牽引。モンゴル、バングラデシュ、日本と拠点を移しながら経験を積み、2025年にモンスターラボへ入社。

現在は国内最大級の動画配信サービスの決済システム開発において、フルサイクルエンジニアとしてAI駆動開発を推進する。将来の目標は「モンゴルにモンスターラボの開発拠点を作ること」。極寒の地で培われたサバイバル精神と論理的思考を武器に、日々最新技術のキャッチアップを欠かさない。

12歳でコーディングに没頭し、理論数学を専攻。生粋のギークが求めた「圧倒的な自由と裁量」

ーーこれまでのご経歴と、モンスターラボへの入社理由を教えてください。

私はモンゴル国立大学で理論数学を専攻していましたが、実は12歳の頃から自宅のパソコンで独学でコーディングをしていました。そこが今のエンジニアとしての第一歩だったと思います。

キャリアのスタートは学生時代に始めたフリーランスのグラフィックデザインやWeb制作です。その後、マーケティング領域でデータ分析を経験し、日系大手広告代理店系の会社にシステムエンジニアとして入社しました。そこではモンゴル、バングラデシュ、そして日本の本社など様々な拠点で働き、大手自動車メーカーの案件や、2020年の国際的なスポーツ大会に関連する予測AIシステムのPoC（概念実証）開発など、数多くのプロジェクトに携わりました。

その後、さらに自分のスキルを広げ、より大規模なプロジェクトに関わりたいという思いから、転職を決意しました。数ある企業の中でモンスターラボを選んだのは、世界12ヵ国にオフィスを持つグローバルな環境と、多様なカルチャーに惹かれたからです。前職にも学ぶことは多くありましたが、モンスターラボは個々の裁量を尊重する文化が強く、自分の働き方やキャリアの広げ方をデザインしやすい点が自分に合っていると感じました。

エラーの許されない「決済ドメイン」開発をFullcycleで回す。AIとのペアプロでチームの生産性を30%引き上げた舞台裏

ーー現在担当されている業務と、プロジェクトでの役割を教えてください。

現在は、国内最大級の動画サブスクリプションサービスの決済チームに所属しています。私たちのチームは「Fullcycleチーム」と呼ばれており、要件定義や設計から開発、そしてリリース後の運用まで、0から100までを一貫して担当しています。システムの根幹に関わる決済周りの開発からバグ修正など、非常に責任の大きな領域を担っています。

ーー具体的にどのように技術（AIなど）を活用し、推進しているのでしょうか。

開発業務において、AIは毎日欠かさず使っています。ただし、決済というエラーが許されないシステムを扱っているため、AIにすべてを任せるわけではありません。AIが生成・修正した部分の最終的なテストや動作確認は、必ず人間のエンジニアが責任を持って行い、品質と安全性を担保するというのが大前提です。

その前提のうえで、コードの作成やドキュメント整理、コードレビューの一次チェックにAIを活用しています。例えば既存コードのリファクタリングはAIに下書きを任せ、人間は設計判断と最終レビューに集中する。こうした分業を進めた結果、私が入社してからチーム全体の開発スピードは30%以上向上しました。

正直に言えば、入社直後は決済ドメイン特有の業務ルールやエッジケースの多さに戸惑った時期もありました。それでも短期間でキャッチアップできたのは、AIを「パートナー」として併走させるスタイルと、チームのオープンな知識共有があったからだと思います。

Claudeの永続メモリ活用からGitHub Trending定点観測まで。技術ナレッジが日常的に飛び交うエンジニアリング環境

ーーチームとの協働や、モンスターラボの働く環境について教えてください。

チームメンバーはリモートで働くメンバーも含めて、日本各地に散らばっていますが、コミュニケーションは非常に活発です。毎週行われるウィークリーミーティングでは、プロジェクトの進捗報告は数分で終わらせ、残りの時間は「今、世界でどんな技術やAIツールが流行っているか」「開発で何に困っているか」といった技術的なナレッジ共有に充てています。

私自身、日々のキャッチアップは欠かしません。GitHubのTrendingページや海外の技術ブログを毎日チェックし、そこで得た最新のツールをチームに紹介しています。作業内容に応じてClaude、Gemini、GitHub CopilotなどのAIを使い分け、さらにコストパフォーマンスを最大化するために、Claudeに永続メモリの仕組み（プロジェクトの文脈や規約を覚えさせる設定）を組み合わせて自分用にカスタマイズするといった工夫も、自らチーム内に展開してきました。

極寒の地が育んだ構造的思考力。AI駆動開発の最前線から見据える、母国モンゴルでの拠点設立

ーー今後、新たに挑戦したい方向性と、候補者へのメッセージをお願いします。

今後の大きな目標は、数年以内に「モンゴルにモンスターラボのサテライトオフィス（開発拠点）を作ること」です。モンゴルの冬はマイナス40度から50度にもなる極寒の地であり、そんな厳しい環境で育つ中からこそ物事を構造的に捉え、限られた資源の中で工夫を重ねる習慣が自然と身につく——そんな文化的な土壌があると感じています。実際、私の周りには論理的思考力に優れたエンジニアが多く、彼ら・彼女らと共にAI駆動開発やAIそのものを生み出すプロジェクトを現地で手掛けたい、というのが私の構想です。

これから入社を考えている方にお伝えしたいのは、AIを前提にした開発がすでにスタンダードになっている、ということです。モンスターラボには、最新のAIツールを駆使して自らのスキルを無限に広げていける環境が整っています。自分の可能性を広げたい、もっと自由に、そして最先端の環境で働きたいという熱意のある方は、ぜひ飛び込んできてください。

※本記事の内容は取材を行った2026年5月時点のものです。