先端AIを駆使し、レガシーシステムを未来へ導く

プロフィール

大学では経済学部に在籍し、メキシコ留学を経験。新卒では大手グローバルコンサルティングファームに入社し、製造・小売・メディア業界を中心としたDX支援に従事。アジャイル開発とPoCを組み合わせたデータ活用基盤の設計・構築やデータ分析プロジェクトを推進し、データドリブンな意思決定の高度化を支援。カナダでデータサイエンスを体系的に学び直し、その後2025年にモンスターラボへ入社。現在はAIエンジニア/プロジェクトマネージャーとして、Code Rebuild AIを活用したレガシー基幹システムのモダナイゼーションやAI活用プロジェクトをリードしている。趣味はスノーボード・石拾い。

独自のAIソリューションで、日本企業のシステムを次世代へ

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。

現在は主に「Code Rebuild AI（以下、CRA）」という、独自のAIソリューションを用いたプロジェクトに携わっています。これは、日本企業が抱える老朽化しブラックボックス化してしまったシステムをAIを活用して解析・分析し、モダナイズされた最新の技術を用いて作り替えるという取り組みです。

このCRAプロジェクトにおいて、私はシステムの解析・分析から実際の実装、そして品質レビューに至るまでを一気通貫で牽引しています。さらに、プロジェクトを推進するための営業的な役割も兼任し、提案段階から参画することもあります。

複数のAIツールを駆使し、クライアントのビジネスプロセスを深く理解する

ーープロジェクトにおいて、具体的にどのようにAIを活用し、推進しているのでしょうか。

解析プロセスとしては、クライアントのシステムのソースコードをAIに読み込ませ、レポート形式で分析結果を出力させます。この時、質の高いアウトプットを引き出すための「プロンプト」の品質が極めて重要であり、現状はこのプロンプト調整が私の業務の核となっています。

また、日々の業務効率化のために複数のAIツールを用途によって使い分けています。

• GPT：長期間使用しており私の思考プロセスをよく知っているため、信頼度の高いよろず相談役です。
• Claude Code：CRAプロジェクトの主要なエージェント。コード生成や、特定の形式でレポートをまとめる際に非常に使いやすいです。
• Gemini：GPTと同じ質問を投げかけ、より納得感が高い回答を採用するための比較検討用としています。
• Cursor：可視性・可読性が高いAIエディターとして使用しています。

これらのツールは、資料構成のサポートやリサーチ補助、レビューなどあらゆる場面で活用しています。 さらに、AI活用を推進する上での具体的な成果として、社内への知見共有にも取り組んでいます。先輩社員の頭の中にあるノウハウをサンプルコードやアイデアとして言語化し、他のメンバーが試行錯誤・練習できるような環境作りを行っています。

ーープロジェクトにおいて、上流工程や意思決定にはどのように関わっていますか。

CRAプロジェクトでは、システムの解析・ホワイトボックス化・運用に至るまで全ての工程に関わります。ここで非常に重要なのが、クライアントのビジネスと業務プロセスに対する深い理解です。クライアントの業務への理解が不足していると、AIが誤った解釈をしてしまっても、それを見逃してしまうリスクがあるためです。

また、社内での裁量は非常に大きいと感じています。メンバー一人ひとりが大きな責任を持ち、自律的に動いているため、「自分が動きたければ何でも拾える」環境です。自分がプロジェクトの成功に必要だと考えたことに対し、積極的にチャレンジできています。

AI活用が「当たり前」のカルチャーと、グローバルな知見が交差する環境

ーー以前の職場と比較して、モンスターラボのAI活用環境はどう違いますか。

AIツールの活用に対して非常にオープン・積極的なカルチャーがあります。入社して驚いたのは、「AIを使うのが当たり前」であり、むしろ使っていないとスキル不足と見なされるような環境であることです。社外の方とお話していると、AIを使うことを「ズルをしている」「手抜きだ」と捉えられる会社もあるということをたびたび聞きますが、モンスターラボは全く異なります。

社内のSlackでは毎日のようにAIの最新情報が飛び交い、活発に意見交換がなされています。また、1人あたり月額100〜200ドル規模の「Claude Code Max」のような高価なツールであっても、プロジェクトに必要だと判断すれば会社が試させてくれます。このAIに対する投資を惜しまない姿勢は、非常に重要だと感じています。

ーーチームとの協働を通じてご自身の成長に繋がっている点について教えてください。

多様なバックグラウンドを持つメンバーとの協働は、多くの気づきと学びの連続です。例えば、シンガポール拠点にいるAI技術に長けたメンバーのプロンプト活用法は非常に参考になりますし、日本の若手メンバーの最新情報に対する感度の高さにも日々刺激を受けています。

私自身、個人的にボードゲームをAIで開発してデプロイするという趣味を持っているのですが、それがシステム構築の知識や技術を学ぶ上で役立っています。モンスターラボには、すでにAIを活用している人にも、これから学びたい人にも最適な土壌があります。試させてくれる環境と教えてくれる人がおり、自分のやりたいことをやらせてくれることで、個人の成長が加速していると実感します。

さらに社内では、「AIスキルを身につけることが個人の価値を高め、生き抜く力に繋がる」という認識が広く共有されています。我々フロント部門は当然ですが、バックオフィス部門でもAIを活用する側に回るための勉強会が推進されるなど、全社を挙げてAIを業務に活かそうという意識の高さが特徴です。

スポーツテックと製造業。AIを通じて未開拓の領域へ挑む

ーー今後挑戦していきたいことについてお聞かせください。

AIを活用して、まだ最適化が実現できていない分野の課題解決に挑戦したいという強い思いがあります。

一つは「スポーツテック」の領域です。各スポーツチームは情報が内部で閉じており、セキュリティ上の懸念が少ないという環境特性があります。これを利用し、選手の食事、心拍数、練習や試合中の動き、休憩の取り方などのデータをAIに学習させることで、コンディションを的確に把握し、パフォーマンス向上や怪我の防止に繋げられると考えています。

もう一つは「製造業」におけるAI活用です。これまで日本の製造業は職人の技によって高い品質を維持してきましたが、そのノウハウの形式知化や人材継承が大きな課題となっています。そこでAIを用い、熟練者の経験をデータとして可視化することで、工程の最適化や品質予測、異常検知などに応用できると考えています。

モンスターラボは、特定の業界に限定されず、幅広いクライアントワークに携われる環境です。だからこそ、こうした新しい領域でのAI活用にも、今後積極的に挑戦していきたいと考えています。