事業横断フルスタックエンジニア／VPoT直下／生成AIフル活用で事業成長を支える！

ハコベルとは

ハコベル株式会社は「物流の『次』を発明する」をミッションに、物流プラットフォーム事業を展開し、多重下請け構造解消に向けた「運送手配マッチングサービス」と、物流関連業務の可視化・効率化を実現する「物流DXサービス」を提供しています。

ラクスル×セイノーHDのジョイントベンチャーとして立ち上がり、大手ならではの安定基盤とスタートアップのスピード感を持ち合わせた環境が特徴です。
2023年以降、複数の大手物流関連企業やVCからの出資を受け事業上の連携を強化しており、物流業界の持続的な成長への貢献を目指しています。

ハコベルが取り組む社会課題

日本の物流業界は、国内だけで32兆円以上の市場規模を持つ巨大産業であり、私たちの生活を支える社会インフラといえる業界です。
しかし、今は世界最高水準の品質でありながらも、多重下請構造や人手不足・高齢化、改善の難しいアナログ業務の多さなど多くの課題を抱えており、このままでは維持・発展していくことはできません。

この 課題を解決するには、物流業界のDX推進を行い、テクノロジーや仕組み化の力によって、もっと透明にもっとシンプルに効率化していくことが必要 です。

ハコベルはマッチングサービス・物流DXサービスにより、現場のデジタル化・効率化を推進しつつ、物流プラットフォーマーとして物流業界の持続的な発展への貢献を目指します。

ハコベルのソリューション

ハコベルは物流を持続的に発展させるプラットフォームを創ることをビジョンとし、以下のようなソリューションを提供しています。

多重下請構造の是正、適正なコストでの輸配送／運送手配マッチングサービス

運送手配マッチングサービスで提供している「ハコベル運送手配」は、荷物を運んで欲しい荷主様と、荷物を運ぶ運送会社様・ドライバー様をマッチングするサービスです。

全国の運送会社様約2.5万社・8万台超の車両にご登録をいただいており、業界の課題である多重下請構造を是正し適正なコストでの輸配送を可能にするとともに、業界全体の輸送能力が不足する中でも確実なトラック手配が行えるようにします。

▶︎運送手配マッチングサービスの導入事例はこちら

荷待ち荷役時間の把握・短縮／物流DXサービス

物流DXサービスとして提供している「トラック簿」( 2024年に事業継承いたしました)は、3年連続成長率No.1*のバース管理SaaSプロダクトです。

施設に到着したトラックドライバー様の受付業務や呼出業務をデジタル化する「受付機能」や、バースへの接車時間を予約することで荷待ち時間を短縮する「予約機能」を持ち、施設で発生した荷待ち荷役等時間の実績把握・可視化も容易になります。

*デロイト トーマツ ミック経済研究所「スマートロジスティクス・ソリューション市場の実態と展望2024年度版」 (2024年度見込)

運送会社の経営改善を後押し／物流DXサービス

運送業務支援システム「トラックマネージャー」( 2026年に事業継承いたしました)は、トラックにまつわる、ヒト（ドライバーの免許更新期限など）・モノ（トラックの修理・点検履歴など）・カネ（燃料代・運行情報など）の情報管理を一元化し、運送会社におけるコスト可視化、コンプライアンスの順守、社内の情報共有を支援するシステムです。

多くの運送会社がExcelや紙ベースで記録しているこれらの情報をクラウド上で一元管理し、分析まで行うことで、運送会社の経営改善を後押しします。

運送会社への配送指示や車番連絡をシステムで一元管理／物流DXサービス

物流DXサービスとして提供している「ハコベル配車管理」は、貸切トラック手配の依頼主と委託先をデジタルにつなぐことで、運行依頼から車番・ドライバー情報回収・運行管理・請求管理までを一貫してシステム上で管理できるようにするSaaSプロダクトです。

▶︎ハコベル配車管理の導入事例はこちら

AIを使い配車計画作成を半自動化／物流DXサービス

物流DXサービスとして提供している「ハコベル配車計画」は、輸送モード、チャータールートの最適計算を、 AIアルゴリズムで算出し、配車計画業務の標準化・高速化、配送コストの最小化を実現するSaaSプロダクトです。

募集背景

ハコベルは「物流の『次』を発明する」というミッションのもと、マッチングサービス事業と物流DXサービス事業を展開しています。2024年問題を契機としたDX需要の急拡大により、各事業領域では次々と新たな技術的課題が浮上しています。

こうした中で、特定のプロダクトチームだけでは解決できない課題が2種類存在します。ひとつは、データ基盤の構築、認証・アカウント基盤の統一、新規領域のPOCなど、どのチームにも属さないために誰も拾えない全社横断の技術課題。もうひとつは、複雑度の高いアーキテクチャ課題やチームの開発能力向上など、個別チームだけで立ち向かうには難易度の高い課題です。

これらに対応するため、VPoT直下の横断開発組織を立ち上げ、継続的に拡大しています。本組織のミッションは「全社の技術課題を実現すること」と「プロダクトチームのケイパビリティを高めること」の2つ。生成AI（Claude等）をフル活用した高速な開発サイクルを武器に、組織全体を技術面で支えるパートナーを募集します。

業務内容

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。業務は大きく2つの側面があります。

【1. 全社基盤・未解決領域の実現】
・技術POCと新規領域の実装 — 新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証
・プロダクト横断基盤の企画・構築 — 複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理、認証基盤などの整備・運用
・プロダクト間連携の中間システム開発 — 複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築

【2. プロダクトチームの支援・能力向上】
・複雑度の高い技術課題（アーキテクチャ分離、信頼性改善等）への、設計リード・並走
・設計レビュー・壁打ち・モブプログラミングを通じた、各チームのテックリード・エンジニアへの技術支援
・生成AI活用の全社推進 — ハンズオン実施、スキル・ワークフローの整備、エンジニア以外の部門への活用展開
・チームの開発プロセス改善支援（スクラムイベントのファシリテート等）

支援においては「人手の貸し出し」ではなく、関与が終わった後にチームに高まった能力が残ることを大切にしていきます。2つの側面の配分は固定せず、組織の状況に応じて優先度を判断しながら取り組みます。

ポジションの魅力

【生成AIフル活用による新しい開発体験】
従来の開発とは異なり、Claude等の最新生成AIをプロンプト設計・コード生成・テスト・ドキュメント作成・品質保証など開発プロセスの全段階で活用します。AIとの対話を通じた反復的な改善により、数日で機能を実装・検証するサイクルが実現可能です。単なる効率化ではなく、不確実性の高い環境での意思決定そのものが高速化される経験ができます。

▼不確実性への対応と裁量の大きさ
通常のプロダクト開発と異なり、要件が曖昧で何をすべきかが自明でない課題が日常です。VPoTと一緒に「何をやるべきか」を定義することから「どう実装するか」まで、あらゆる局面で自らの判断と技術選択が求められます。ビジネス視点と技術視点の両立、複数の選択肢を並行検討する機会が豊富です。

▼VPoTとの協働と、経験を還元できる環境
VPoT直下で、組織課題・事業課題を含めた総合的な視点で技術判断に関わります。キャリアを伸ばしたい方には、自分の技術判断がビジネス全体にどう影響するかを日々体験できる環境です。経験豊富な方には、複数チームの設計・開発力を引き上げることで、これまでの経験を一つのプロダクトに留めず組織全体にレバレッジを効かせる面白さがあります。

▼「自分が作る」と「チームを強くする」の両方ができる
成果は自分のアウトプットだけではありません。支援したチームが自走できるようになること、組織全体の開発能力が上がることもこのポジションの成果です。1人の貢献がN倍になって返ってくる、レバレッジの大きい仕事です。

▼複数事業領域への横断的な貢献
マッチングサービス、配車管理、配車計画など、複数の事業領域の技術課題に関わることで、事業理解が深化し、単一プロダクトに限定されない幅広い技術経験が身につきます。5年、10年先のキャリアを見据えたとき、複数領域の課題を解決してきた実績と経験を得られます。

▼物流産業の変革への直接的な社会インパクト
2024年問題という社会的大課題を背景に、物流業界のDX化を加速させています。自分たちが構築した技術基盤が、配送効率の向上、ドライバーの労働環境改善、物流コストの削減につながる直感的なインパクトを感じることができます。

開発環境

POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。

・開発言語/フレームワーク等:
　　‐Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go
　　‐Frontend: TypeScript、React、Vue.js
　　‐特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション
　　‐DB: PostgreSQL、MySQL
・インフラ: AWS（EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等）、GCP（Firebase, BigQuery, Cloud Functions等）
・バージョン管理: Git/GitHub
・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild
・AI開発支援ツール: Claude（Claude API、Claude Code）、GitHub Copilot、Gemini、Devin
・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace

【作業環境】
・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給
・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能
・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能

キャリアパス

領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。

横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。

▼キャリア事例
・入社5年目でVPoTにキャリアアップ
・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ
・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー
・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ
等

年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーも多く活躍しています！
また横断組織は今後も継続的に拡大していく計画です。組織の成長に伴い、プラットフォーム機能やイネイブリング機能の専門チーム化を見込んでおり、その立ち上げをリードするポジションへの道が開かれています。初期メンバーとして入ることで、組織設計そのものに関与する機会があります。

配属組織

本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。
エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。

▶︎開発組織の体制について／VPoE・VPoTのインタビューはこちら

カルチャー

・スクラム開発を推進
・積極的なペアプロやモブプロ
・週次でチーム横断のエンジニア定例
・自発的な勉強会やハッカソンの開催
・VPoEやEMとの1on1
・メンター役が伴走するオンボード支援
・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

AI活用状況

【開発プロセスそのものをAIで作り替えている組織です】

ハコベルにとってAI活用は、個人の生産性ツールではなく経営アジェンダです。プロダクト戦略と対になる「Tech戦略」の中で「AI自律開発による開発生産性10x」を経営レベルの方針として定義し、開発組織のファーストプライオリティに位置づけています。

私たちが取り組んでいるのは、コーディングをAIに委託することではありません。

・要件定義: 開発マイルストーン→PBI→SBIへの分割・プランニングをAIが担い、NotionをSSoTとして運用
・設計: 実装前にAIとdesign.md／ADRを作成し、設計判断は組織の資産として蓄積
・実装: 複数サブエージェントによる並列実装を含め、AI主体の実装が全チームで稼働
・レビュー: design.mdとの差分ベースのレビューや、観点別レビューエージェントの整備
・QA: ケース自動生成、Gherkin×PlaywrightによるE2E自動化

といったように開発フローの全工程をAIが自律的に駆動できる形に再設計している最中です。AIが安全かつ有効に動ける環境・コードベース・ワークフローそのものを設計する「ハーネスエンジニアリング」に組織として取り組んでおり、「AI活用推進会」で各チームの知見を集約・横展開しています。成果・進捗はDORAメトリクス（デプロイ頻度・リードタイムなど）や実装量で計測し組織的に前進させています。

しかし、正直に言えばまだまだ道半ばです。実装のAI化が進んだ結果、レビューとQAが新たなボトルネックとして顕在化しており、まさに今この構造問題を解いているフェーズです。「完成されたAI開発環境を使う」のではなく、「AI時代の開発のあり方を自分の手で定義する」ことに面白さを感じる方に入社いただき、試行錯誤も含めてチャレンジしていきたいと考えています。

必須要件

・3年以上のWebアプリケーション開発実務経験（言語不問）
・データベースのテーブル設計および最適化の経験
・ビジネスチームやPdM、デザイナーと協働して要件定義・仕様策定を行った経験
・生成AIツール（Claude Code等）を活用した開発経験、または生成AIを開発の中心に据えることへの強い意欲
・Git/GitHubを利用したバージョン管理とチーム開発経験
・複数の課題・文脈を並行して扱われてきた経験、または意欲

歓迎要件

・ハーネスエンジニアリングやプロンプトエンジニアリングなど、生成AIを活用して開発環境・開発プロセスを効率化した経験
・DDD（ドメイン駆動設計）やクリーンアーキテクチャなど、設計パターンの実践的な知識と理解
・新技術の選定やSaaSサービスの導入判断に携わり、技術的な意思決定に参加した経験
・ペアプログラミング / モブプログラミングでの協働開発経験
・複数の言語・フレームワーク・領域（フロントエンド、バックエンド、データ基盤など）にまたがる横断的な開発経験
・レガシーシステムのリファクタリングやマイグレーション、技術負債の解消に取り組んだ経験
・監視・ロギング・アラーティング設計など、システムの可観測性向上に関心または経験がある
・テックリード・EM等として、チームやメンバーの技術力向上・育成をリードした経験
・複雑なシステムのアーキテクチャ設計・分離・リプレイスを主導した経験
・設計レビュー、モブプログラミング、社内勉強会等を通じて他のエンジニアの成長を支援した経験

求める人物像

▼新しい環境への適応力を何より重視する人
スタートアップでの変化は当たり前。生成AIなど新しい開発手法も含め、不確実な環境でも柔軟に学び、実装できる適応力を持つ人を求めています。

▼生成AIネイティブとして、高速開発を体験したい人
生成AIを単なるツールではなく、開発プロセスの一部として使いこなす。従来の開発方法にとらわれず、新しい可能性を一緒に模索できる人。

▼領域を限定せず、チームに必要なことを担当できる人
フロントエンド、バックエンド、インフラ…横断的なプロジェクトで、スキルの枠を超えて「今、チームに必要な開発」に率先して取り組める人。

▼ビジネスの不確実性をスピードで解決したい人
物流テックの課題は複雑で、最初から完璧な設計はありません。仮説を立て、高速にプロトタイプを作り、顧客フィードバックから学ぶ。そうしたサイクルを楽しめる人。

▼顧客・チーム・ビジネスを視点に、主体的に提案できる人
指示を待つのではなく、「こうしたらお客さんが喜ぶんじゃないか」「チームの生産性が上がるんじゃないか」という仮説を持ち、自分で動ける人。

▼複数の文脈を軽やかに行き来できる人
横断組織は複数チーム・複数課題に同時に関わります。1つのことに深く没頭するより、コンテキストスイッチを楽しみ、全体を見ながら優先順位を柔軟に切り替えられる人が向いています。

▼他者やチームの成長に喜びを感じる人
自分が解くだけでなく、解き方をチームに残すことに価値を感じる人。教える・並走する・仕組み化することが好きな人を歓迎します。

選考に進まれる方はご確認ください

▶︎Engineer Entrance Book 　エンジニア組織について情報をまとめています

▶︎開発組織の体制について／VPoE・VPoTのインタビューはこちら

▶︎ハコベル×オープンロジ特別対談「コードを書くだけじゃないー “IT×リアル”な物流テックで求められるエンジニアリングとは」

参考記事

▶︎ハコベル　テックブログ

▶︎エンジニアメンバーの社員インタビュー記事はこちら

▶︎ハコベル×UPSIDER特別対談「社会インフラを担うエンジニアリングの面白さと組織のあり方」

▶︎NewsPicks「ハコベルに学ぶ、大企業とのシナジーの生み出し方」

▶︎RUNTEQ社がVPoE丸山と卒業生辻倉にハコベルのカルチャーについてインタビュー

▶︎クライス社の及川卓也氏がハコベル プロダクト開発部長 宮武へPdMのキャリア戦略についてインタビュー