Patrick は、最初からソフトウェアエンジニアになりたいと思っていたわけではありません。高校時代は物理に惹かれ、コンテストでは大学レベルの内容まで取り組むほど多くの時間を費やしていました。しかしその後、自分が一番楽しんでいたのは物理そのものではないことに気づきます。システムがどのように動いているのかを理解することが好きだったのです。

「高校時代は、物理と数学にすごく興味がありました。高校 3 年生くらいになって、大学で物理を学ぶことは自分が求めているものではないと気づきました。もっと実用的なことをやりたかったので、情報工学を選びました。」

Patrick にとって、情報工学は「使い道のある数学」でした。何を作るかよりも、それがどのように、そしてなぜ作られているのかに興味があります。その感覚は、樹林AI でのインターン中に Patrick がするほぼすべてのことに表れています。

Patrick には、大学の実務研修でどんな経験を積みたいかという計画がありました。

「最初はスタートアップで、新しいものを作る方法を学びたいと思っていました。そのあと最終的には大手テック企業に行って、技術力をさらに深めたいと考えていました。スタートアップではみんな忙しいので、シニアエンジニアから学ぶ時間がいつもあるわけではありません。だから、自分で考えて解決しなければならないことがたくさんあります。」

樹林AI が選択肢に入ってきたとき、Patrick にはすでに 4 社からオファーがありました。一社は規模が小さすぎると感じました。別の会社は給与は良かったものの、インターンは主に KPI を達成するだけで、あまり学べないと聞いていました。

「樹林AI を選んだのは、Alex がずっとその話をしていたからです。プロダクトがすごくいい、カルチャーもいい、みんな本当に親切だって。（もちろん、技術的な情報を漏らしていたわけではありません。）」

Alex はその一つ前の学期に同じ Waterloo の実務研修で樹林AI に参加していて、それ以来ずっと樹林AI を勧め続けていました。

「最初の 1 か月は、コードベースを読むことにかなり時間を使っていました。あまり生産的ではなかったと思います。本来はそこに時間を使うのではなく、自分のタスクに集中するべきでした。誰かが何をすべきか教えてくれるのを待っていることもありました。」

転機になったのは、周りのエンジニアが実際にどう働いているのかに注目し始めたことでした。誰も仕事が降ってくるのを待っていません。割り当てられたタスクが終わったら、そこで止まる人もいません。みんな自然にプロダクトを触り、気になるところを見つけては直していました。

「いろいろな人と話して、みんな樹林AI を自分自身のプロジェクトのように扱っているんだと気づきました。時間があればアプリを触って、改善できるところがないか探しています。もっと早くその考え方を持てていたら、もっと意味のある仕事ができたと思います。」

その考え方を取り入れてから、仕事はずっと面白くなりました。

「私はどちらかというと、何かを直すのが好きなタイプです。自分でプロダクトを使って試していると、自然と『ここはもっと良くできそうだ』というところに気づきます。」

それは、与えられたタスクの表面だけを見るのではなく、さらに深く掘り下げるということでもありました。別のエンジニアが小さな問題を指摘したとき、Patrick はそれをきっかけにコードベースをより広く調べ、改善できそうな場所を探しました。ある機能をもっと速くできると気づいたときには、なぜ遅いのかを理解するために分解して調べ、改善案まで考えました。すると、別のエンジニアも同じところに手をつけ始めていることに気づき、そのまま一緒に取り組みました。

Patrick が好きな言葉は、数学者 John von Neumann のものです。

「発見そのものよりも方法のほうが重要だ。正しい方法は、新しく、さらに重要な発見へとつながるからだ。」

この言葉が好きなのは、自分のエンジニアリングへの向き合い方そのものだからです。

Patrick は機能を作ることが好きですが、その機能が成り立っているシステムを理解することにも同じくらい興味があります。仕組みを深く理解するほど、自信を持って変更できるようになり、それだけ改善の機会も多く見えるようになります。

インターン中に開発した機能の一つが、勤務時間の仕組みです。各メンバーが自分の勤務時間を設定でき、その情報をプロダクト全体のエスカレーションフローに組み込みました。

「以前は、メンバーごとに勤務時間を設定する仕組みがありませんでした。それを作って、今はエスカレーションのようなアプリ内の他の機能にも組み込んでいます。一番重要なユースケースは電話です。午前 1 時に誰かへ連絡したくはありません。勤務時間が、連絡していいかどうかを判断するゲートになります。」

同じ好奇心は、Patrick が時間をかけて取り組む問題の選び方にも表れていました。

ある問題の調査には数週間かかり、最終的には樹林AI 自身のコードではなく、予想もしなかったサードパーティ製ライブラリのバグが原因だと突き止めました。

「最初は小さな問題に見えたんですが、気になってどんどん掘り下げていきました。すると、実は使っているサードパーティ製ライブラリのバグだったことが分かりました。かなり珍しいことです。ライブラリそのものにバグがあるなんて、まったく想像していませんでした。何週間もかけてようやく原因を見つけて、修正できました。長い間ずっと取り組んでいたので、たぶんこれが一番誇りに思っている仕事です。」

同じ考え方から、単体テストを追加するだけの PR も 10 本以上出しています。

ほとんどのエンジニアが、それを履歴書に書かないことは本人も分かっているので、笑いながら話します。

「テストを書くことは、新しい機能を作るほどすごく聞こえません。でも、ロジックが複雑な機能では、それまでの各ステップに期待される動作があります。自分が作ったものを他の人が壊してしまわないように、小さな単体テストを書いておくんです。そうすれば、次に誰かがその関数を変更してテストが壊れたときに、「これは意図して壊したのか、それとも間違って壊してしまったのか？」と考えるきっかけになります。単体テストがなければ、他の人が作ったものを知らないうちに壊してしまいます。」

機能開発と並行して、結合テストや E2E テストにも貢献しました。

この期間を通じて、Patrick のエンジニアリングに対する考え方は大きく変わりました。それぞれの人から、エンジニアリングの異なる部分について違うことを学びました。

チームリーダーからは、設計を本気で考えるとはどういうことかを学びました。

「ある機能に 2 日かけて取り組んだんですが、朝起きたら、私が作ったものが全部変わっていました。すごく悲しかったです。でも、設計に対する考え方が違っていたんです。最初の頃は構造設計の経験があまりなかったので、既存のやり方に合わせることだけを考えていました。でもチームリーダーはアーキテクチャ全体をもっと深く理解していて、構造そのものを改善できる部分が見えていました。『ここは前から変えたいと思っていた。もっと良くできると思う』と言われて、設計は本当に重要なんだと気づきました。良い設計をするには、技術だけでなくプロダクトについても深く理解していなければいけません。」

シニアエンジニアからは、また違う視点を学びました。AI が存在しなかった時代からコードを書いてきて、ツールの変化に合わせて自分の仕事の仕方も考え直してきた人です。

「自分自身の知識を使いながら、AI もツールとしてどう活用すべきかを学びました。その人は AI がなかった時代からエンジニアをしています。AI がある今、どうプログラミングしているのかを話しました。『AI は能力差を縮めるものだ』と言っていました。すごく優秀なエンジニアもいれば、そうではないエンジニアもいます。でも AI を使うことで、そうではない人も一定以上のレベルまで引き上げられる。ただ、設計やプロダクトを理解することは、今でも人間が担う部分だ、と。」

Patrick も、AI はコードを書くことを助けてくれる一方で、プロダクトを理解し、設計上のトレードオフを判断し、そもそもなぜそれを作るべきなのかを考える力までは置き換えられないと考えています。

「以前は、知識のほうが重要だと思っていました。でも樹林AI に来てから、カルチャーの重要性を実感しています。」

その一つが、樹林AI でいう「常に疑って確認するカルチャー」です。

「最初の 3〜4 時間は 100% 集中できるんですが、疲れてくると仕事の質が落ちてきます。でも、常に疑って確認する意識を持っていると、最後の 2 時間も自分をもう一段押し込めます。不思議と生産性も上がるし、仕事の質も保てます。」

もう一つが、「仕事を確実に終わらせる」ことを重視する姿勢です。

「みんな、仕事中は効率よく、生産的であろうとしています。意味のないミーティングに時間を使う人はいません。」

時間が経つにつれて、Patrick にとってカルチャーは抽象的な概念ではなく、日々の習慣の積み重ねになりました。仕事への向き合い方も、時間の使い方も、自分自身に求める基準さえも変わりました。

ただ、一つだけ、もっと変えていきたいと思っていることがあります。直接会う時間を増やすことです。樹林AI はほぼ完全なリモート環境なので、彼がオフィスへ行ったのはこれまで 2 回だけです。

「週に 1 回くらいはオフィスに行って、もっとみんなのことを知りたいです。相手のことをよく知っていると、コミュニケーションがずっと直接的になります。ブレインストーミングも技術的な議論もやりやすくなります。単純に、もっとコミュニケーションが取りやすくなると思います。」

Patrick の一日は、一般的な勤務時間とは少し違います。11 時頃に起き、公園や Starbucks で午後まで仕事をし、夕食前には東京を歩き回ります。その後、夜のミーティングで再びチームに合流し、ジムへ行き、最後に PR のレビューをしたり映画を見たりして一日を終えます。

世界中に分散したチームに合わせてできた生活リズムであり、一日の中で短い時間に集中して深く仕事をする方法も学びました。

しばらくすると、その生活が当たり前になりました。

「本当にスピードが速いので、たくさんのことを学べます。みんながどんどん物事を前に進めていますが、それと同時に、本当に助けようとしてくれる人ばかりです。すごく生産的な場所ですが、一緒に働くチームとしても本当にいいと思います。」

インターンが終わったとき、Patrick が一番覚えていると思うのは、このスピードと支え合いの両方がある環境です。