挑戦を生む開発文化
情報の透明性が高いヌーラボでは、プロダクトに対するエンジニアからの技術提案も盛んです。
これまでの提案から生まれた事例の一部を紹介します。
目次
情報の透明性が高いヌーラボでは、プロダクトや開発環境に対するエンジニアからの自発的な提案や挑戦が日々活発に行われています。自由な挑戦を歓迎するボトムアップの文化と、そこから生まれたプロダクトの進化の軌跡を紹介します。
自発的な提案を支える「ボトムアップの文化」
ヌーラボでは、チームのコラボレーションや日々の業務プロセスをオンライン中心に設計しているため、チーム間のやりとりや技術的な情報、意思決定の過程まで、ほぼすべての情報がBacklogやチャット上に開示されています。誰でも全体を俯瞰できる環境だからこそ、チームの枠を越えて改善に向けた提案を行うことが可能です。
ADRによる意思決定の透明性確保
日々活発に議論が交わされますが、もちろん思いつきだけで提案が受け入れられるわけではありません。アーキテクチャに関する重要な意思決定については、妥当性や実現性を客観的に判断し、ナレッジとして蓄積するために「ADR(Architecture Decision Record)」の整備と運用を徹底しています。自由な挑戦ができる環境の裏側には、こうした確かなロジックとプロセスが存在しています。
象徴的な事例:一人の提案から始まった「Backlog AIアシスタント」
2026年3月に一般提供を開始した「Backlog AIアシスタント」のプロジェクトは、実は一人のエンジニアの「技術でプロダクトと顧客体験をより良くしたい」という自発的な提案からスタートしました。
2023年、生成AI技術の急速な進化を捉え、Backlogの業務データとAI APIを連携した課題要約機能を自ら企画・実装。本体から独立したアーキテクチャの構築や、当時は前例のなかったセキュリティ対策・ログ監視体制まで、技術責任者として全社優先プロジェクトを力強く牽引しました。
そして2025年にはBacklog AIアシスタントのPoCをエンジニアが自ら開始し、経営層を含めたステークホルダーへのプレゼンテーションなども進め、全社事業へと発展させました。
さらにこの挑戦は、機能のリリースに留まりません。プロダクトごとにAI技術スタックがサイロ化していく課題を構造的に解消するため、このエンジニア自身がプロダクト横断の専門組織「AI Integrationユニット」の新設を経営層へ提案・承認させ、現在は全プロダクト共通のAI基盤開発と「Nulab AIエージェント構想」を推進しています。
一人のエンジニアの熱意とロジックが、プロダクトを進化させ、ついには組織のカタチまでをも変えた、ヌーラボのボトムアップを象徴するプロジェクトです。
開発文化の今:AIと共創し、プロダクトを生み続ける
ヌーラボのソフトウェアエンジニアリングは、単にプロダクトを「作る(Make)」ことから、持続可能に「生み続ける(Sustain)」フェーズへとシフトしています。 私たちは、GitHub CopilotやCursor、Claude TeamなどのAIツールをただ全社に配るだけでなく、「何のために、どう使いこなすか」という「配ったあとの方法論」をチーム全員で磨き続けています。さらに、AI時代に向けてシステム思考や仮説思考といった人間の思考力を鍛え直す「AIX Bootcamp」を展開するなど 、最先端のテクノロジーと人間の知性を掛け合わせた、次世代の開発スタイルを探求しています。
変化の激しい技術トレンドの最前線を、私たちがどのように楽しみ、試行錯誤しているか、詳しくはエンジニアブログをご覧ください。
これまでの挑戦と実績
ヌーラボでは、日々の業務改善から、長期にわたる大規模開発、外部のイベントへの挑戦まで、エンジニアが主導する様々なプロジェクトが動いています。
一人のアイデアから7年をかけて結実した「ドキュメント機能」
「Gitを活用したらドキュメント管理がもっと便利になるのでは」という一人のエンジニアの発想から個人プロジェクトとしてスタート。リアルタイム共同編集技術(CRDT)の選定や、既存システムへの負荷試験など、チームの協力を得ながら丁寧な試行錯誤を重ね、Backlogの大切な一機能へと育て上げました。
拠点を越えた有志で挑む「パスキーハッカソン」
「より安心な認証体験を模索する」という目的のもと、所属や拠点の異なる有志メンバーがチームを結成し、Google主催のハッカソンへ参戦。「デバイス紛失への備え」など、ユーザー視点に立った複数のセキュリティプロトタイプを短期間で形にしました。
現場発案の実践演習「アーキテクチャ・カタ」
社内の読書会での学びをきっかけに、有志が主催したアーキテクチャ設計の実践演習です。普段の業務だけでは触れにくいシステム全体の設計について、複数のシナリオを通して「ユーザー要件を正確に理解する力」をチームで切磋琢磨しています。