はじめに

こんにちは！バイセルのテクノロジー統括本部で内定者インターンをしている26卒の山根です。

昨年の11月からバイセルで内定者インターンを開始し、3ヶ月が経過しました。私はこれまで、ハッカソンでのチーム開発や自社開発企業での8ヶ月間のインターンを通じて、開発経験を積んできました。

この記事では、AIエージェントが発達している今、26卒エンジニアがどのように内定者インターンのカリキュラムに取り組んだかについて紹介します。

内定者インターンについて

バイセルの内定者インターンでは、最初にカリキュラムを実施します。このカリキュラムでは2〜3ヶ月の期間でタスク管理システムの開発を行います。カリキュラムを実施する目的は、配属先で業務を行うために必要な基本的なWebアプリケーションの開発や報連相、タスク管理などのスキルを身につけることです。

カリキュラム期間からメンターがつき、コードレビューや技術的なサポートを受けながら開発を進めます。カリキュラム終了後は実際のチームに配属され、業務に取り組みます。内定者インターンの期間中はフルリモートで業務に取り組むことができ、学業との両立もしやすい環境です。

カリキュラムで作成するタスク管理システムには、以下の機能要件が求められています。

タスクの作成・更新・削除
タスクの一覧表示（10件ずつのページネーション）
タスク名・説明文・ステータス・ラベルでの検索
優先度・終了日時のソート

成果物

私が作成したタスク管理システムの画面を以下に示します。

技術要件

カリキュラムでは、開発に使用する技術スタックが指定されています。これらは配属後にも使用する技術であり、カリキュラムを通じて習得することが目的です。

フロントエンド

Next.js
TypeScript
React Hook Form
Zod
MUI
Axios
TanStack Query
orval

バックエンド

Go
ogen

DB/インフラ

PostgreSQL
Docker
Google Cloud

上記の技術以外にも、使用したい技術があれば自分の判断で採用することができます。私はUIのテストのためにStorybook、O/RマッパーにGORM、CI/CDにGitHub Actionsを採用しました。

アーキテクチャ

フロントエンド

UIデザインはワイヤーフレームが用意されていたため、Atomic Designの思想に則ってコンポーネントを設計しました。ワイヤーフレームを見ながら、再利用可能な単位でコンポーネントを分解し、それぞれの責務を明確にすることで、保守性の高いUI設計を目指しました。また、型安全性については、any型と型アサーション（as）は原則使用せず、型ガード関数で型を絞り込み、OrvalでOpenAPI定義から自動生成された型を利用することで、保守性と拡張性を担保しています。

バックエンド

バックエンドのアーキテクチャには、レイヤードアーキテクチャを採用しています。タスク管理システムの要件はシンプルなため、一方向にデータのやり取りができるレイヤードアーキテクチャが適していると考えました。各層でインターフェースを定義し、依存性注入でモック化可能な設計にしたことで、責務ごとのテストが書きやすくなるようにしました。

インフラ

インフラはGoogle Cloudで構築しています。Cloud Load Balancingでフロントエンドとバックエンドのリクエストを振り分けています。また、Cloud Armorを導入することでセキュリティの強化を図っています。バックエンドはCloud Runで動作させ、フロントエンドはSPAとしてビルドしているため、静的ファイルをCloud Storageに配置する形にしています。

CI/CDはGitHub Actions上で完結させています。Workload Identity連携を使用することでサービスアカウントキーを発行せずにGoogle Cloudリソースへアクセスでき、環境変数はSecret Managerから取得することで、セキュアなCI/CD環境を実現しています。

カリキュラムを通じて得たこと

生成AIの活用

バイセルでは、インターン生でもClaude CodeやCursorなどのAIエージェントの活用を支援してもらえます。コーディングでは主にCursorを使用しました。また、全社員に対してGeminiのProプランが利用できるようになっており、技術のキャッチアップや採用する技術の比較などの用途に使用しました。

CursorのProject Rulesやドキュメントの整備を意識し、効率的なAIコーディングができるような環境づくりも行いました。カリキュラムを通じて、生成AIの使い分けを意識して取り組むことで、各サービスの得意な領域を見極める力と活用する力を身につけることができたと感じています。

具体的には、Cursorでの実装では、マスタデータ取得のAPIや軽微な修正（makeコマンドの編集やレスポンスフィールドの追加）などの簡易な実装はCursorに依頼をしました。反対に、ビジネスロジックの実装やアーキテクチャの構築などは基本的に自分で実装しながら、PRを出す前にCursorにコードレビューを依頼するなど役割を分けていました。また、テストでもCursorを活用し、モックデータの生成やテストを書く中で実装が仕様と一致していない箇所が見つかったときに、OpenAPI定義からAPIの実装までの一貫した修正をするなど、効率的な実装を行うことができました。

一方、コーディング以外の場面ではGeminiを活用しました。O/Rマッパーの選定の際に、最終的にGORMとSQLBoilerのどちらにするか壁打ちをしたり、Google Cloudのサービスの概要を掴んだり、インフラ構築のレビュー相手として相談したりするなどしていました。最後の判断は自身で行いましたが、技術的な議論や初めて触れる技術のキャッチアップなどの用途で役立つと感じていました。

私は特に、フロントエンドとインフラの経験が浅く、カリキュラムで使用する技術も未経験のものが多かったです。しかし、生成AIを活用し、出力内容を公式ドキュメントで検証しながら理解を深めたり、不明点は繰り返し質問して解消したり、PRを出す前にコードレビューを依頼することで、効率的に学習を進めることができました。このように生成AIを活用することで、これまで経験の浅かった領域もスピード感を持って実装まで行うことができました。

同期にも生成AIの活用を聞いてみましたが、要件や実装方針が固まっている場合はDevinに完全に実装を任せたり、Claude Codeをサブメンターとして運用していたりするなど、活用方法にも個性が出ていて非常に勉強になりました。

同期とのコミュニケーション

毎日18時から30分間、同期との夕会があり、リモートでも同期とコミュニケーションを取る機会が設けられています。各人がその日の業務内容を報告し、その後は業務の相談や雑談をしたりと自由な時間となっています。毎日同期と顔を合わせることで、孤独感を感じることなく業務に取り組めており、お互いの進捗や取り組みを知ることで刺激を受け、モチベーションの維持にもつながっています。また、Slack上でも情報共有が盛んに行われており、同期同士の距離も縮まってきていると感じます。

まとめ

カリキュラムを通して、生成AIを活用しながらフロントエンドからバックエンド、インフラまで一貫した開発を経験することができました。未経験の技術が多い中でも、生成AIを効果的に活用することで効率的に学習を進め、スピード感を持って開発に取り組むことができました。

カリキュラム終了後は出張買取チームに所属し、業務に取り組んでいます。出張買取チームは関わるプロダクトが多く、覚えることも多いですが、積極的にAIを活用しながら引き続き業務に取り組んでいこうと思います。また、悩んでいるときや困ったときには先輩がすぐにフォローしてくれるため、安心して働ける環境が整っていると感じています。

最後に、バイセルでは新卒エンジニアを随時募集しております。興味のある方はぜひ以下の採用サイトをご覧ください。 recruit.buysell-technologies.com