カンム Entrance Book for Engineer
😃このドキュメントは？
この度はカンムにご興味をお寄せいただきありがとうございます。
本ドキュメントは、カンムのエンジニアポジションにご興味をお持ちの方向けに、 10分 ほどでカンムの開発組織や働き方のイメージを掴んでいただくための資料です。
- チームや開発の雰囲気
- カンムで働くイメージ
- 疑問点の解消に役立てれば幸いです。
📖目次
- カンムの事業と開発の現在地 事業フェーズと、開発基盤・AI 投資の現在地についてご紹介しています。
- 今、開発組織が向き合っている課題 中核メンバーの拡充、技術的負債との向き合い方、AI 時代の役割変化についてご紹介しています。
- カンムのエンジニア 開発組織の考え方、今カンムで働く意味、AI 活用についてご紹介しています。
- チーム体制・メンバー ロール定義と、Unit 別のメンバー紹介です。
- 仕事の進め方・技術スタック 活動スタイル、技術スタック、歓迎経験をご紹介しています。
- 初回の面談前に読んでいただきたい記事 面談の限られた時間を可能な限り有意義なものとするため、前提理解のためにご一読をお願いいたします。
- よくある質問 面接で聞かれること、面接の場では聞きにくいことにお答えしています。他に気になることや深掘りしたい点がありましたら、面談の際にお答えします！
1. カンムの事業と開発の現在地
- BtoC 単一事業から、BtoB 事業も含めた複数事業展開を進めており、事業フェーズや特性が異なる中で、開発組織としても各事業に最適な体制づくりが求められるフェーズです。
- カンムの強みである「データドリブンな意思決定」をさらに加速させるため、社内 AI エージェント Synapse をはじめとした開発基盤の拡張にも継続的に投資しています。
2. 今、開発組織が向き合っている課題
- 抽象度の高い課題を整理し、実装と設計をリードできるメンバーがより活躍できる組織にしていくことが、大きなテーマです。
- 長期稼働サービスならではの技術的負債と向き合いながら、事業要件の変化にスピード感を持って対応していく必要があります。
- AI の登場によって「実装」ではなく「設計・アーキテクチャ・意思決定」の価値が相対的に高まっている変化に、開発組織・役割設計をフィットさせていく必要があります。
3. カンムのエンジニア
■開発組織の考え方
カンムの開発組織は、実装だけに閉じず、事業課題を構造的に読み解き、設計・技術選定の意思決定を通じて事業を前に進めるチームを目指しています。
そのため、「何を作るか（What）」「なぜその設計にしたか（Why）」を自分の言葉で語れるエンジニアを重視しています。
■今カンムでエンジニアとして働く意味
AI によって実装の生産性が高まる一方で、目的理解や設計判断の重要性がより増している時代に、カンムで働くことは、AI 時代にも重宝される「目的の理解・設計判断・意思決定の経験」を、金融・決済という複雑な事業制約の中で積み重ねられる場に身を置くことを意味します。
だからこそ、カンムでは、単なる実装力や技術スタックの一致ではなく、以下を重視します。
- 何を作るべきかを考えられる
- なぜその設計にするのかを説明できる
- どこを AI に任せ、どこを人間が判断すべきかを見極められる
- AI の出力を鵜呑みにせず、リスク・品質・保守性を検証できる
- リスク・規制・ユーザー影響と向き合いながら、実装・設計・検証・推進をつなげられる
| 🤖 AIに任せていること | 🧠 人間が責任を持つこと |
|---|---|
| ・コードの生成・補完 ・テスト観点／レビュー観点の洗い出し ・SQLの生成・実行（Synapse） ・ドキュメントや議事録の下書き | ・目的の理解と設計判断 ・リスク・品質・保守性の検証 ・速く作ることと、正しいものを作ることのバランス判断 ・事業制約・規制・不正対策とのトレードオフ設計 ・AI 出力を活用するか見送るかの最終判断 |
🤖AI 活用の現在地
カンムでは、社内業務の効率化を目的に、全社横断で承認済みの AI サービスを運用しています。生成 AI の出力は、利用者が内容を確認・編集したうえで活用する運用を前提としています。
開発で導入・活用しているツール一覧
- ChatGPT
- Claude
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- Devin
- Gemini for Google Workspace
- GitHub Copilot
- Notion AI
■社内 AI エージェント「Synapse」
社内ではデータ分析支援を行う AI エージェント Synapse を開発・運用しています。自然言語による問い合わせに対し SQL の生成・実行、結果の要約や仮説候補の提示を行い、カンムの強みであるデータドリブンな意思決定を支援します。
Synapse は MCP サーバー化され、Claude Code や Claude Desktop などのクライアントからも利用できる構成になっています。BigQuery データウェアハウスへのクエリ実行や、Notion 上の社内ナレッジの検索、DataDog 上のログ・メトリクスの検索などが可能です。
4. チーム体制・メンバー
■主なロール
| ロール | 主な役割 |
|---|---|
| Engineering Manager | ・チームビルディングとピープルマネジメント ・組織課題の抽出と介入 ・技術的意思決定への関与（プレイヤー経験を活かした設計レビュー等） ・事業と開発の橋渡し |
| Software Engineer （フルスタック） | ・Web アプリケーションの設計〜実装〜運用 ・フロントエンド／バックエンド／インフラを横断した開発 ・技術選定・設計方針の意思決定への参画 ・チーム開発（レビュー、リリース運用）の推進 |
👨👩👧👦メンバー紹介
カンムのエンジニアチームは、開発機能毎にUnitが分かれています。
現在は dev1〜3 とデータ基盤の4つの Unit で構成されており、それぞれが担当領域を持って開発を進めています。
5. 仕事の進め方・技術スタック
■活動スタイル
- 顧客起点で「何を作るか」を問い直す
- 「何を作るか」の前に「何のためのシステムか」を必ず問い直します。目的が曖昧なまま実装に飛ばず、設計判断の理由まで含めて言語化する文化があります。
- 設計判断とトレードオフの明示
- 「DDD を採用した／しなかった」「マイクロサービスにした／モノリスに留めた」など、意思決定の理由・トレードオフ・結果をチームで共有します。
- AI を前提とした開発プロセス
- 実装スピードを AI で底上げしつつ、エンジニアは設計・レビュー・意思決定に集中できる状態を目指しています。
■技術スタック
- モバイルアプリ: React Native, Expo, TypeScript, Redux
- サーバーサイド: Go, Python
- インフラ: AWS, GCP, Terraform
- データベース: PostgreSQL
※特定の言語の経験は必須ではありません。
6. 初回の面談前に読んでいただきたい記事
7. よくある質問
特定の言語（Go など）の経験がないと選考通過は難しいですか？
- 特定の言語に絞った選考は行っていません
- 一方で、設計判断・推進の証拠 が具体的に語れることを重視しています。言語名や技術名の羅列ではなく、「なぜその技術を選んだか／選ばなかったか」をご自身の言葉で説明できることが大切です。
フロントエンド寄り／バックエンド寄りのどちらでも応募できますか？
- はい、どちらか一方が主軸で構いません。
- なお、インフラの経験は「深く担ってきた」必要はなく、仕組みが理解できているレベルで問題ありません。
AI の登場で、エンジニアに求められることはどう変わっていますか？
- 「実装そのもの」の価値は相対的に下がり、設計・アーキテクチャ・意思決定 の価値が残る、という前提でチーム運営を考えています。
- そのため、面接では「実装をどれだけ書けるか」ではなく、「目的の理解」「技術選定の理由」「トレードオフの説明」を重視してお伺いします。
チームの雰囲気はどんな感じですか？
- フルリモート中心で、Slack / Notion を活用した非同期コミュニケーションが基本です。
- 設計判断や難易度の高い議論は、躊躇なくオンラインで同期を取り、密に目線を合わせる文化があります。
Engineering Manager ポジションは、直近マネジメント中心でも応募できますか？
- はい。直近 1〜2 年は手を動かしていなくても、2〜3 年前にプレイヤーとしての開発経験があれば、ぜひお話を伺いたいです。
働き方の自由度はどんな感じですか？
- フレックスでの働き方のため、1日8時間をベースに、自身で業務時間を組み立てます。
- 基本はリモート勤務ですが、月1回、全社員が恵比寿のオフィスに出社する出社Dayがあります。
🌟We are Hiring!!🌟
少しでもご興味をお持ちいただけましたら、まずはカジュアルにお話しできるとうれしいです。
カンム全社の紹介については別途「カンムのチーム情報」というドキュメントをご用意しています。こちらもぜひ併せてご覧ください。