はじめに
株式会社プレックスでWebエンジニアをしている山崎です。
弊社では現在、複数の事業を展開しており、それぞれの事業部にエンジニアが所属しています。 チームによっては異なる技術スタックや開発フローを採用しているため、今回チームごとの特徴や取り組みをまとめることにしました。
本記事は第二弾の記事で、コーポレートチームにおける技術スタックや開発フローを紹介します!
チーム紹介
コーポレートチームは、プレックスの全社的な業務を支えるためのチームです。主に社内システムの開発や運用、業務プロセスの改善などを担当しています。
フルタイムのエンジニア7名で構成されており、インターン生1名と業務委託3名にもお手伝いしていただいています。
コーポレートエンジニアの役割や業務内容については下記記事で紹介しておりますのでご覧ください!
技術スタック
基本的に Ruby, TypeScript がメインです。一部 Python で実装された古いシステムが動いていますが、Ruby に置き換える予定です。
開発・運用しているシステム(一部)
各事業部や全社向けに複数のシステムを開発しています。
- 企業検索システム
- 社内向けチャットシステム
- バッチ処理をメインとした汎用バックエンドシステム(Ruby on Rails, Django)
- kintone カスタマイズ・プラグイン開発
- データ基盤の構築
プロダクト単位で担当メンバーにリードを任せる文化があり、主体的にプロジェクトを推進する経験が得られます。
新規プロジェクトが次々と発足するため、立ち上げフェーズを経験できるチャンスも多くあります。
開発フロー
他チームと同様にアジャイルで開発を行っており、スクラムを採用しています。
スプリントの単位は一週間で、毎週金曜に開催されるスプリントMTGで翌スプリントで対応する開発タスクの内容確認と優先度付けを実施しています。
(※ スライド内ではスプリントMTGが火曜日となっていますが、コーポレートチームでは金曜日に行っています。)
コーポレートチームの特徴
上述した内容と重複する部分もありますが、コーポレートチームの特徴を以下にまとめます。
圧倒的な高速開発サイクル
コーポレートチームは社内向けシステムの開発がメインです。スピード重視でリリースしながら、早期のフィードバックで改善を重ねます。
チーム全体で週平均20回程度のリリースを実現しており、一般的な開発チームと比較しても非常に高い頻度でリリースを行っていると思います。
また、インパクトの大きい複雑な機能の実装や新しい技術を導入することを恐れず、積極的に取り組んでいます。
実験的・チャレンジングな取り組みを行い、他チームに還元することもコーポレートチームの役割の一つであると考えています。
品質担保・ヒューマンエラーの徹底排除
スピード重視とはいえ、品質に妥協をしている訳ではありません。根底はエンジニアなので美しいシステムが好きです。
「良いコードかどうかは、変更がどれだけ容易なのかで決まる。」
—『リファクタリング 既存のコードを安全に改善する（第2版）』 ＭａｒｔｉｎＦｏｗｌｅｒ著 https://a.co/0kC55Fo
新機能開発時には必ず自動テストを書き、リグレッションや予期せぬ不具合の発生を抑制しています。
また、Docker利用によるローカル環境の差分解消や、CI/CDパイプラインにより手動デプロイはほぼゼロにし、ヒューマンエラーが起きうるフローも可能な限り自動化しています。
さらに、毎週木曜日の午後をスプリント時間の10%として確保し、技術的負債の解消やドキュメント整備に充てることで、長期的な開発速度を維持しています。
コードレビューは基本的に2人以上で行い、UI変更時のスクリーンショットや動画添付、PR内での重要ポイントの明示、優先度ラベリングなど、レビュアーの負担を減らす工夫を凝らしています。 これにより、他メンバーの作業を止めない迅速なレビューを実現しています。
こうした取り組みにより、高速かつ品質の高いリリースを両立しています。
データエンジニアリング
Web アプリケーション開発以外にデータエンジニアリングも行っています。 kintoneとの連携を可能にするAirbyteコネクタの開発など、必要な部分は積極的に内製化しています。
こうした業務を通じて大規模データの収集・変換・加工・連携といった一連の処理に関する知見を蓄積できました。
この経験は、Webアプリケーション開発においてもパフォーマンス設計やデータモデリングの精度向上といった形で大きく役立っています。 結果として、エンジニアのスキルセットが広がり、技術選定の視野と選択肢も大幅に拡大しました。
生成AIを組み込んだシステムの開発
現時点(2025年8月時点)では社内で唯一、生成AI利用をロジックに組み込んだシステムの開発を行っています。
詳細な内容については割愛しますが、AI SDK・Mastra 経由で Gemini を利用しています。主に非構造化データの構造化処理を行っており、データ活用の促進・社内オペレーションの効率化を図っています。
システムに生成AIを組み込む実例はまだ少ないため、エンジニアとしての学びや成長の機会にもなっています。
技術スタックの統一
複数のシステムを少人数で効率的に運用するため、技術スタックや開発環境の統一に力を入れています。
要件によっては異なる技術を選定することもありますが、基本的には Ruby on Rails と Next.js を中心に開発を行っています。 これは社内全体で統一されており、知見の共有やコードの再利用がしやすい環境が整っています。
言語やフレームワークが統一されていることにより、異なるプロジェクト間での移動が容易になり、チーム全体の生産性向上につながっています。
その他チームでの取り組み
同じく上述の内容と重複する部分はありますが、チーム内で行っている取り組みを一部紹介します。
コーポレートチームイシューデイ
毎週木曜日の午後(スプリントの10%)は「コーポレートチームイシューデイ」として、チーム内での技術的負債の解消やドキュメント整備、開発ブログの執筆、新規技術のキャッチアップ・検証などに取り組んでいます。
暗黙知消化の会
週次の振り返りの中で、チームメンバーが持つ疑問点やふわっと理解している点、心理的負荷を感じた部分を解消する時間を設けています。
暗黙知を形式知へと変化させ、属人性の解消や生産性の向上を目指しています。
振り返り
週次と月次で振り返りを行っています。
週次の振り返りでは、良かった点・悪かった点を共有したり、Four Keys の指標をもとにチームのパフォーマンスを振り返っています。
また、月次の振り返りでは、KPT を使って個人間での課題等を共有しています。
四半期目標
クォーター単位で目標を決めて、その達成に向けた取り組みを行っています。
下記は直近で策定した目標の一部です。
おわりに
弊社では各事業部でエンジニアを募集しております! 気になるポジションあればお気軽にお問い合わせください。一緒に働きましょう。
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