私がメドピアにジョインしたのは、前職の事業譲渡がきっかけでした。もともと「医療業界への貢献」という想いと、スタートアップならではの裁量やスピード感に惹かれて働いていた私にとって、組織規模が大きなメドピアへの参画は大きな環境の変化でした。

それでもここで挑戦し続けようと決めた理由は、メドピアが今まさに「第二創業期」として、スタートアップらしい熱量への原点回帰を掲げていたからです。単にコードを書くだけでなく、拡大した組織だからこそ直面するエンジニア組織の構築や採用戦略といった、より難易度の高い課題解決に踏み込める点に魅力を感じました。ベンチャーらしいスピード感と、社会的意義のある重厚な課題。この両方を追求できる環境は、エンジニアとして非常に刺激的です。

現在、私は新規プロダクトの開発をリードしています。これは、製薬企業向けの提供価値を最大化するために、プラットフォームを構造から再定義するプロジェクトです。

既存の主力事業である「MedPeer」は、医師向けのコミュニティ機能と製薬企業向けのマーケティング機能が同居しており、時に双方の最適化において複雑な調整が必要になる場面がありました。今回の新規プロダクトは、そうした既存の構造的なしがらみを解き放ち、より純度の高いプロダクトとしてゼロベースで設計・構築するものです。

具体的な機能はまだ明かせませんが、0→1のフェーズだからこそ、あるべきプロダクトの姿を理想から描き、それを実装まで落とし込むプロセスを担っています。

新規プロダクト開発において、私はメドピアの標準であったRuby on Railsではなく、Node.jsとTypeScriptを採用するという技術的な意思決定を行いました。

これには明確な意図があります。一つは、静的型付け言語を採用することで、人間だけでなくAIにとっても可読性を高め、開発効率を向上させること。もう一つは、少人数のチームでフロントエンドからバックエンドまでを一気通貫で担う「フルスタック開発」において、言語を統一しコンテキストスイッチのコストを下げるためです。さらに、主要なAI SDKの多くがTypeScriptを第一市民としてサポートしており、最新のAI技術を迅速にプロダクトへ組み込むための柔軟性を確保できます。

AIによるコード生成が当たり前になる時代だからこそ、エンジニアは「何を作るか」「どう設計すれば将来も耐えうるか」という骨格（アーキテクチャ）の設計に魂を込める必要があります。これが、これからの時代の「棟梁エンジニア」の仕事だと考えています。

私たちのチームでは、エンジニアが商談に同席して顧客の声を直接聞き、ビジネスサイドと共に要件定義から行う「フルサイクル開発」を実践しています。

生成AIの進化により、コードを書く作業自体のコストは劇的に下がりました。実際、実装の6〜7割はAIに任せることも可能です。しかし、だからこそ重要になるのが、AIのアウトプットを正しくレビューし、責任を持って世に出す「目利き」の力と、ビジネスの課題を技術でどう解決するかという「設計力」です。

「言われたとおりに作る」のではなく、ビジネスと技術の境界を越境し、自ら正解を創り出していく。そんな自律したエンジニアたちが、互いに背中を預け合いながら開発できる組織を、これから入社される方と一緒に作っていきたいですね。