シェルパ・アンド・カンパニー株式会社でエンジニアを担当しているペトロフです。
この記事では、TSKaigiに初参加した立場から、
を紹介します。来年以降参加を検討している方や、TypeScriptコミュニティに興味がある方の参考になれば幸いです。
参加前は、
という不安がありました。
実際に参加してみると、自分が知らない技術や考え方に関する発表は確かに多かったものの、それ以上に学びたいという気持ちが刺激されるイベントでした。 普段の業務では触れない領域の話を聞く機会が多く、「そんな考え方があるのか」「その視点は持っていなかった」と感じる場面が何度もありました。
また、会場全体からはTypeScriptが好きな人たちの熱量が伝わってきました。発表を聞くだけではなく、参加者同士で感想を共有したり、コミュニティの活発さを感じました。
続きを読むこんにちは！シェルパ・アンド・カンパニー株式会社のAI事業部でソフトウェアエンジニアをしている楢木悠士です。 機械学習のトップカンファレンスであるICLR 2026に現地参加し、論文発表してきました。この記事では、現地参加の感想と、私の論文発表、それから現地で見たポスター発表を以下の3つの軸で整理し、紹介します。
この記事は、LLM、VLM、AI Agentの研究者や実務応用に関心のあるソフトウェアエンジニアを主な読者として想定しています。
全体として感じたのは、研究の関心が「より賢いモデルを作る」ことだけでなく、「構築したモデルを壊さずに直す」「画像や画面の細部を読ませる」「Agentの判断根拠を追えるようにする」といった、実運用に近い問いへ広がっていることです。これは、実際にモデルを作り、実務応用を考える立場から見ても重要な流れです。
続きを読むこんにちは！AI事業部エンジニアリングインターンの浅野です。
弊社は2026年3月9日から13日にかけて開催された「言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）」にゴールドスポンサーとして協賛し、2件の学会発表を行いました。本記事では、NLP2026の現地の様子や発表内容を報告します。
続きを読むこんにちは。AI事業部ソフトウェアエンジニアの神田です。
先日、弊社にて「Search Engineering Tech Talk 2026 Winter」（以降、検索技術勉強会と表記）を会場スポンサーとして開催いたしました。弊社は最近オフィスを五反田に移転したばかりであり、社外のエンジニアの方々を招いての技術イベントは今回が初の試みとなります。
当日は約40名の検索エンジニアの皆様にお集まりいただき、熱気あふれる勉強会となりました。本記事では、検索・自然言語処理に関心のあるエンジニア向けに、当日の内容を報告します。
続きを読むシェルパ・アンド・カンパニー株式会社でイネーブリングチームに所属する上野です。
フルスタックエンジニアで、クラウド・ネイティブな構成を積極的に採用しています。
要求分析には、ユースケース駆動開発を体系化したIvar Jacobsonの系譜（OOPSLAの Objectory / “Use-Case Driven”）を基盤に置き、実務レベルでの書き方や粒度調整は Alistair Cockburnに強く影響を受けています。
設計やリファクタリング、アーキテクチャ上の判断では、Martin Fowler（martinfowler.com）らの実践知やEric Evansのドメイン駆動設計（DDD）を参照しつつ、データモデルはEdgar F. Coddのリレーショナルモデルと正規化理論（BCNFなど）を基礎として、5NFにまで立脚して検討します。（ウィキペディア - 関係の正規化）
本連載は、次のような方を主な対象として書いています。
一方で、ソフトウェア開発の属人性や品質の揺れに課題を感じているエンジニア・マネージャーの方にも、問題の構造を捉えるための視点として役立つはずです。
本連載で語るソフトウェア開発とは、主として長期運用（2年以上）・保守していくものを対象としています。研究開発領域で重要視されるPoCなどでは異なるアプローチが必要なので、企業がソフトウェアプロダクトを構築する際の一つの工学的アプローチとなります。
ソフトウェア開発は、しばしば「個人のセンス」や「経験則」で語られがちです。
しかし、私は要求分析・設計・アーキテクチャ・データモデルに至るまで、一貫してソフトウェア工学に基づく再現可能な方法を好んでいます。
ソフトウェア工学とは、基礎科学に基づいて再現可能なソフトウェアの構造を探究し、構築し、維持・管理するプロセスです。これはまさに「工学」（エンジニアリング）という学問そのものと言えます。
このアプローチによって、属人性を最小化し、品質を最大化することができるからです。
この連載では、私が普段実践していること、例えば、
といった話を、段階的に掘り下げていきたいと思っています。
ただし、これらすべてを一度にお伝えすることはできません。各テーマは非常に深く、一冊の分厚い書籍ができるほどの内容です。そのため、数回に分けてお届けします。
まずは第1回として、「再現可能なアーキテクチャとは何か」「なぜ工学が必要なのか」という導入部分から始めたいと思います。
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こんにちは。採用担当の多田です。シリーズB・ファーストクローズの資金調達を終えたシェルパは、事業の急成長を支える技術組織も、いま大きな転換点を迎えています。
「組織のフェーズも、事業のフェーズも、これまでとはまったく違うステージに入ってきた」と話すのは、共同創業者VPoEの小川。一般的にシリーズB以降は、プロダクトマーケットフィットをある程度達成したうえで、再現性ある成長が強く求められるフェーズ。シェルパも例外ではなく、T2D3（2年で3倍成長を2回、その後3年で2倍成長を3回）という高い成長目標に向けて、技術組織の役割がますます重要になってきています。
今回は、このタイミングで技術組織として何を考えているのか、どこに向かおうとしているのか。小川とテクニカルリードの上野に、率直に語ってもらいました。
――現在のチーム体制について教えてください。
小川：我々はチームトポロジーに基づいてチーム体制を組んでいます。開発工程はアジャイル開発を採用していますが、一つの特徴として、スクラムをやっていません。今の時代としては珍しいかもしれませんね。
上野：新規サービスを継続的に磨く文脈だと、スクラムの型に入りきらない場面に直面することが多いです。僕らは「ステークホルダーにコミットメントをもらって次のスプリントに進む」より、こちらから提案して価値を実装していくことが多い。そういう文化だと、スクラムを“あえて回す”必然性があまりないと感じています。
一方で、承認ゲートが明確な受託開発や大規模案件では、スクラムがとても機能しやすいです。大きなウォーターフォールで失敗しがちなところを、小さな合意の連続で進められるのが強みです。だからこそ、“状況依存で手法を選ぶ”のが正しいと思っています。
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こんにちは。採用担当の多田です。サステナビリティ経営支援のスタートアップ、シェルパ・アンド・カンパニーは、2025年8月にシリーズBラウンド・ファーストクローズを完了し、大手企業による導入やパートナーシップが次々と決まる成長企業として注目を集めています。
今回は、昨年入社し現在プロダクト開発部・Enablingチームのテクニカルリードとして活躍する上野伸一さんにお話を伺いました。転職活動中は大手コンサルティング企業からの内定も受けていた中で、なぜスタートアップであるシェルパを選んだのか？ そして、入社から1年半、一度もオフィスに足を運ぶことなくフルリモートで働く彼が感じる、シェルパの技術組織としての魅力とは？
上野伸一（うえの・しんいち） シェルパ Enablingチーム テクニカルリード。2024年6月にシェルパに入社。Microsoft Azure、AWSでの豊富な開発経験を持ち、データモデリングと設計論に精通。現在は基盤刷新プロジェクトのアーキテクティングを担当。
——まずは上野さんのシェルパとの出会いから教えてください。
実は、シェルパに応募する前に大手コンサルティング企業からマネージャーロールで内定をいただいていました。大手企業の安定した環境は魅力的ではあったものの、その時の僕の中には「技術的に面白いことに挑戦したい」という強い想いがありました。
挑戦するなら今だと思って、ベンチャー・スタートアップ領域で活動したいと考えていました。そんな時に週刊東洋経済「すごいベンチャー100 2022年最新版」でシェルパを見つけ、技術的に高い目標に挑戦できそうな企業だと感じて応募したんです。
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