顧客の仕事を、前に進める。
そのために、一騎当千になる。
顧客の現場を理解し、本当に役立つものを速く届ける。 自分の経験と判断力を磨き、AIも徹底的に使う。 それが、ELWで挑むエンジニアリング。
$ elw what-matters --at elw
✓ AI writes code. You judge correctness.
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ELW / OUR PRINCIPLES
顧客の利益を追求する。
顧客の現場を理解し、本当に役立つものを速く届ける。一人ひとりが専門性と判断力を磨き、AIも徹底的に使う。良い仕事を通じて、顧客も、一緒に働く仲間も、人生を豊かにしていく。
目的
顧客の利益を追求する
顧客の仕事や事業がどう良くなるかを、判断の出発点にする。現場を理解し、使う人に価値が届き、結果につながるところまで考える。
優先すること
品質と速さで迷うなら、速さを優先する
まず顧客の役に立つ形で届け、使われた結果から磨く。細部を作り込むために価値を届ける時期を遅らせず、早く試し、早く学び、早く良くする。
絶対に守ること
セキュリティには、絶対に妥協しない
顧客のデータと信頼を守ることは、速さを優先するときも変わらない。必要なセキュリティ対策・確認を省いて提供しない。
一緒に働く前提
素直さを、一緒に働く前提にする。
相手の話や事実を受け止め、間違いに気づいたら考えや行動を変えられる。分からないことを認め、学び直せる。その素直さを大切にする。
意見が違うときは、理由を伝えて議論する。役職にかかわらず、より良い根拠があれば自分の考えを更新する。
素直じゃない人とは、一緒に働かない。能力や実績があっても、この前提は変わらない。
採用で見る力
少ない情報から、やるべきことを定義し、結果を出す。
ELWでいう「地頭の良さ」は、この力を指す。素直さを前提に、この力があるなら、同じ仕事の経験が揃っていなくても可能性を評価する。
上の力がまだ弱い場合は、これまでの経験を使い、任せる仕事ですぐに成果を出せるかを判断する。経験の年数に加え、何を判断し、どう結果を出したかを確かめる。
AIを使う力も、経験と地頭から見る。
ELWでは、AIを使う能力は、経験の総量、または少ない情報から考えて結果を出す力に支えられると考える。AIに何を任せ、出力をどう判断し、仕事の結果につなげるかを確かめる。
AI STACK AT ELW
実務で使っている
AIツール。
新しいモデルを試し、実際の仕事に合うものを取り入れています。
AIの出力を、設計とテストで確かめる。
その判断まで、エンジニアの仕事です。
THE SQUAD
論理で動く、
ロジック集団。
JOIN_THE_ELITE_SQUAD → 君の「最適解」を、実装してくれ。
NAOYA — CTO
CTO・村上直也のインタビュー
仕事への向き合い方や、ELWでの挑戦について紹介しています。
公式サイトでインタビューを読む →会社が提供するもの
面白い挑戦。普通以上の給与。
働き方の自由さ。
- 面白い挑戦
- 自分で考え、試し、力を伸ばせる仕事。顧客の課題に向き合い、新しいものや、より良いやり方をつくる機会を提供する。
- 普通以上の給与
- 良い仕事と成果に、給与で応える。会社が提供するものとして、普通以上の給与を大切にする。
- 働き方の自由さ
- 成果に向き合いながら、自分に合う働き方を選べる自由を大切にする。具体的な働き方は、職種や担当する仕事に合わせて確認する。
ENVIRONMENT & SUPPORT
AIを本気で
使う環境。
「精神論」ではなく「環境投資」でAI活用を最大化するのがELWのスタンス。
Claude Code・Cursor Pro・GitHub Copilot等、全AIツール費用を全額補助。
試したいAIツールがあれば申請できる。上限なし。
開発に必要なスペックのPCを支給。
担当する仕事に合わせて、開発・検証を進められる環境を用意します。
技術書・カンファレンス・AIモデルのAPI費用まで会社が全額負担。
OpenAI・Anthropic・Google各社の最新フロンティアモデルAPI検証も含む。
新しいAIモデル・エージェントの検証・社内ナレッジ化を業務時間内で実施。
趣味ではなく、業務としてAIの最前線を追う。