概要
https://engineering.reiwatravel.co.jp/blog/joining-entry-yagi2
詳細内容
## 4年ぶりのAndroider復帰、複雑なドメイン。そして、AIと走ったオンボーディング
https://engineering.reiwatravel.co.jp/blog/joining-entry-yagi2
AIを駆使し、Android開発のブランクと複雑な旅行ドメインの習得を加速させ、エンジニアが迅速に現場へ適応する具体的な手法を示す。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AI for Onboarding, Android Development, Large Language Models, Coding Agents, Domain Knowledge Acquisition]]
令和トラベルのAndroidエンジニアとして入社した著者は、4年間のAndroid開発ブランクと複雑な旅行ドメインという二重の課題に直面しました。従来のXML/RxJavaベースからJetpack Compose/Kotlin Coroutineへの技術スタックの変化、そして航空券や宿泊予約の裏側に潜む複雑な税制や運用ルールなど、膨大な情報を短期間でキャッチアップする必要がありました。
この課題に対し、著者はAIを「相棒」として活用する独自のアプローチを採用しました。具体的には、まず大規模なコードベースの理解にはCursorやFirebenderといったCoding Agentを導入。これにより、特定の仕様に関連するコードや画面遷移の制御レイヤーを迅速に特定し、入社1週間で複数のプルリクエストを作成できるほど、コード全体像の把握を加速させました。
次に、旅行ドメインの深い理解のためには、Google GeminiやNotion AIといったLLMを活用。社内ドキュメントを読み込ませて要点抽出やQ&Aを行うことで、同僚に遠慮なく、自分のペースで疑問点を解消。さらにNotion AIで仕様の「Why（なぜ）」や「What（何のため）」を深掘りし、背景にある意図まで効率的に咀嚼しました。
特筆すべきは、AIを「コーチ」としてデザインした点です。「創業期から開発に携わったシニアエンジニア」といったペルソナを与えることで、単なる情報提供に留まらず、設計意図や過去の背景といったコンテキストを含んだ深いアドバイスを引き出しました。これにより、まるでメンターが隣にいるかのように、いつでも気軽に質問できる環境を自ら構築し、自走までのスピードを飛躍的に高めることができました。
本記事は、エンジニアが新しい環境や技術、複雑なドメインに迅速に適応するための具体的かつ実用的なAI活用法を示しています。AIを単なるツールではなく、学習プロセス全体の加速装置として活用するこのアプローチは、オンボーディング期間を数週間から1週間の「自走期間」へと短縮し得る可能性を提示しており、AIと共存する新しい働き方のスタンダードを模索する上で、極めて重要な示唆を与えています。