初めまして！ 2025 年 4 月に 入社した新卒エンジニアのmassuです。
6 月に研修を終えて、いよいよ現場配属となり、今は freee 人事労務の給与計算機能を AI 活用して開発を進めています。
freee では Cline を全社展開しており、Claude Code の順次導入も進んでいるため、当たり前のように日々 AI 活用を推進、また趣味としても興味関心を持つ freeers（freee で働く人）が多くいます。 私もその一人です。
先日はアドベントカレンダー企画の一環で AI 全任せでゲームを作ってみたので、よければこちらもご覧ください。
また、各チームではこれらの AI ツールをより活用するための補助ツールやドキュメントの整備が進んでいるほか、コード生成だけにとどまらず、QA（品質保証）エンジニアのテスト生成支援やプロダクトの脆弱性診断にも AI が活用されています。
一方で、SNS やニュースでは、AI の進化によって仕事が減る、AI がプログラマーの仕事を奪うといった意見もたまに目にすることもあります。 実際のところ、私自身も AI に対する好奇心や期待が高まる一方で、同じような不安も抱いたことが無いわけではありません。 趣味でプログラミングを楽しんでいたとしても、それを職業にすることはリスクがあるのではないか、エンジニアとしての将来性は本当にあるのか、と疑問がよぎる瞬間もありました。 それでも、私は、freee のエンジニアとして働く道を選びました。
きっとこれから就活を迎える学生も、将来について真剣に考える中で、同じ不安な気持ちになるかもしれない。 そんな就活生の方に向けて、なぜ私が freee で働く道を選択したのか、 AI 活用の最前線について、研修を通して感じたことをお伝えできればと思います！
freee エンジニアとしての選択
私が freee を選んだ理由ですが、エンジニアとしてより創造的な仕事するためのカルチャーと AI 活用の最前線の環境がそこにあったからです。
私は高専出身なのですが、当時、自分の取り組んでいることや趣味を仲間と共有し、互いに新しい技術を見つけては「これ面白いよ！」と刺激しあいながら、成長をし続けられる、エンジニアリングの楽しさの醍醐味を仲間を通して知ることができました。
しかし、大学に進学直後、世の中はコロナ禍に見舞われ、周囲に同じ熱量をもって技術について語り合う仲間も機会も少なくなり、物足りなさを感じるようになりました。
高専時代のあの頃のような、エンジニアリングの醍醐味を共に味わえる仲間と環境を求めたい。 そんな想いで就職活動を始めました。
そんな時、freee のサマーインターンシップで出会った価値観が、freee の「あえて共有」カルチャーです。
環境構築やコード実装で悩んだ際に質問を投稿すると、私のメンターの方だけでなく、チームを跨いで様々なエンジニアの方々がすぐに助けてくれました。 エラーの原因や実装のパターンを気軽に相談し合い、また技術への興味関心で議論を深めて楽しむことのできるカルチャーや環境、freee はまさに高専時代の醍醐味が実現できる場所でした。
入社後、とある同期から「当時の massu の投稿に助けられた！」と声をかけてもらえたこともありました。 私の投稿が仲間の助けになったこともあり、大変に印象に残ってます。
失敗や学び、躓きのあえて共有が、チームを超えて、他の誰かの役に立つのかもしれない。 成長しあえるあの頃の楽しさをカルチャーを通して実感しました。
ちなみに、「あえて共有」のカルチャーとしては、ただ失敗や躓きを共有するだけではないです。 AI プロンプトや、各種ツールセットアップ、使い方まで AI 活用開発における業務効率化が進んでいる理由が、まさしく、このカルチャーが大きく関わっていると入社してより一層強く感じました。
「大規模プロダクトで AI Agent を使う時は、まずアーキテクチャの説明をルールファイルに書いておくといいよ」 「このタスクは一度に全部やらせると失敗しやすいから、3 つのステップに分けるとうまくいく」
こうした実践的な Tips が日々 Slack で飛び交い、社内ドキュメントとして蓄積されています。 新卒の私でも、先輩たちの知見を活かしてすぐに AI を効果的に使えるようになりました。
もう一つ、freee を選んだ理由として、AI 活用の最前線があったと話しましたが、 サマーインターンや研修を通して私の考えは大きく変化しました。
AI によって、エンジニアの仕事が奪われるのではないかという不安もむしろ逆に、AI 活用開発の期待の方が高まったのです。
AI があれば、作りたいと思ったものがすぐに作れるようになる。
頭の中にある面白いアイディアを、実際に実装するのは大変時間がかかってしまう。そんな悩みをもっていた私にとって、AI 活用での開発は革命的な変化でした。
アイデアが蒸発する前に、すぐに形にできる。そんな未来にワクワクしたのです。
AI は仕事を奪う敵ではなく、協業をすることで、よりアウトプットを増幅してくれる存在なのだと、この期待は確信に変わりました。
実際に freee での AI 活用の最前線について、もう少し詳しくお話しします。
AI 活用の最前線
入社後、実際に目にした freee の AI 活用は、想像以上に進んでいました。
単にコード生成ツールを使うだけでなく、業務の様々な場面で AI を活用しています。
新卒研修を通して、AI 活用する上で大事な考え方として、「AI に丸投げ」ではなく、「AI と協業する」そして「AI を育てる」姿勢が重要だということを学びました。
今の AI は非常に優秀なので、こういう仕様のプロダクトを作りたいのでコードを書いてくださいと指示を出せば、人間の手で実装するよりも圧倒的なスピードで生産してくれます。 しかし、AI が生成したコードの品質チェックは、依然として人間の重要な仕事です。
ルールも無しに完全に AI 任せの場合、低品質なコードが生成されがちです。 研修中に AI に複雑な機能を実装させた際、動作はするものの、関数の定義の仕方にばらつきがあったり、人間の意図とは異なるアーキテクチャパターンで実装をしたりするコードが生成されるケースが多く見られました。 このような問題を防ぐためには、AI がコードを生成する際のルールを策定し、常にアップデートを心がけることが大切だと思いました。
そして、AI から良い出力を得るためには、良いプロンプトが必要です。 「〜を実装してください」だけでは、意図した出力を得られません。 研修で学んだのは、以下のような具体的な指示の重要性です。
- 使用する技術スタックやアーキテクチャの明示
- 既存のコードパターンへの準拠指示
- エラーハンドリングの方針
しかし、たとえ練りに練ったプロンプトを実行して AI にコードを生成させたとしても、エッジケースの考慮が不足していたり、未使用の定義が残ってしまったりするケースがよく見られます。
これらの問題を見抜き、的確な修正指示を出すには、基礎的な技術知識が必要不可欠です。 「AI があるから基礎は不要」ではなく、「AI を使いこなすために基礎がより重要」になったと感じています。
このように、人間だからこそできることがあり、AI と協業をするために、より学び続けるマインドセットが我々には求められます。 まだまだエンジニアという職種には将来性があると実感しました。
研修を通して感じたこと
入社前は「AI に仕事を奪われる」という不安を抱えていましたが、今は全く違う未来が見えています。 AI は仕事を奪う存在ではなく、AI と協業することでより多くのアウトプットを出せるようになりました。
AI を活用することで、経験の浅い新卒でも価値のある成果を出せると現場を通して感じました。 新卒研修では、通常なら数週間かかるような機能をたった数日で実装することができ、今の AI の強さと協業して開発するための先輩の蓄積したノウハウの技術力を実感しました。
しかし同時に、AI と協業するためには、エンジニアリングの基礎技術力を上げていかなくてはなりません。 AI は万能ではなく、人間によって適切に使いこなしていく必要があり、そのためには確かな技術力が重要です。
freee の「あえて共有」文化によって、先輩エンジニアから学びを得ながら、そして自らも知見を発信しながら、AI と共に成長していける環境がある、そんな freee が大好きです。 エンジニアとして成長するには、本当に心強い環境が備わっていると思います！
おわりに
今回紹介した AI 活用事例は、freee で実践されているもののごく一部です。 チーム開発での AI 活用、大規模プロダクトでの導入事例、最新の AI ツールの検証など、まだまだお伝えしきれないことがたくさんあります。
もし AI を活用した最先端の開発に興味がある方、AI 時代のエンジニアとして成長したい方は、ぜひfreee エンジニア採用情報から詳細をご確認ください。
皆さんと一緒に、AI ネイティブな開発文化を作っていけることを楽しみにしています！
