実績・プロジェクト
規模を問わず、さまざまな企業のスマートなシステムづくりを支援してきました。その一部をご紹介します。
メディアテック企業向け AI エンジニアリング動画インテリジェンス PoC
📊 概要：非構造化の YouTube コンテンツから構造化されたインサイトを抽出する AI 活用システムの設計と実装を、エンドツーエンドで主導しました。本 PoC では、文字起こし・映像解析・大規模言語モデル（LLM）といった最先端の AI 技術をどのように組み合わせれば、クリエイターのプロファイリング、コンテンツ行動の解釈、実用的な視聴者インサイトの可視化ができるかを検証しました。 🔧 主な AI エンジニアリングの貢献： - マルチモーダル AI パイプラインの設計：クラウド文字起こし、OCR、LLM サービスを統合し、音声と映像の両方を解析できる一貫したシステムを構築。 - AI 向けデータパイプラインの開発：YouTube API と Python によるオーケストレーションで、メタデータ・字幕・フレーム単位のスクリーンショットの取り込みを自動化。...
AI 予測型ピープルアナリティクス Web アプリの開発
📊 概要：AI とデータエンジニアリングを活用し、テック企業がより賢く迅速な人材の意思決定を行えるよう支援する次世代 HR プラットフォームの設計・開発を主導しました。行動科学、人事データ、パフォーマンス指標を統合し、従業員のライフサイクル全体にわたる予測的なインサイトを提供します。 🔧 主な技術的貢献： - 人的資本の意思決定に向けた予測データモデルの設計：分断された人事データ（スキル、キャリアパス、評価スコア、エンゲージメント指標）を統合し、クエリ可能なデータウェアハウスに集約するバックエンドを構築。 - 機械学習に対応したデータパイプラインの開発：Python と SQL による構造化 ETL で、高次元データをモデリングとレコメンドに向けて整備。...
データドリブンな業績モニタリングのためのスケーラブルな営業 KPI パイプライン
📊 概要：複数プラットフォームにまたがる営業実績のモニタリングを自動化する、堅牢なデータ基盤を設計・実装しました。エラーの起きやすい手作業のレポーティングを、スケーラブルでクエリ最適化されたバックエンドに置き換え、KPI をリアルタイムに可視化します。 🔧 主なデータエンジニアリングの貢献： - エンドツーエンドの ETL パイプラインの構築：BigQuery を用いた完全自動のパイプラインを開発し、Google Ads や GA4 API を含む複数ソースから構造化・半構造化データを取り込み。 - モジュール型データウェアハウスの設計：複数の事業部門やキャンペーン種別に対応する正規化・拡張可能なスキーマを設計し、長期的な保守性と再利用性を確保。...
提案資料生成のための AI アシスタント
📊 概要：リサーチの統合、スライド構成、ストーリー生成を自動化し、ビジネス提案資料の作成を効率化する AI アシスタントを開発しました。プロンプト設計した LLM ワークフローと構造化データ入力を組み合わせ、文脈に即した質の高いスライドを数分で生成します。 🔧 主なエンジニアリングの貢献： - モジュール型プロンプトエンジニアリングの設計：Gemini / OpenAI API を用いた LLM ワークフローを構築し、テキスト・箇条書き・構造化データからの動的なスライド生成を実現。 - ドキュメントからスライドへの変換パイプラインの構築：記事や市場調査、ユーザー提供のコンテンツを、要約・ビジュアル案・スピーカーノートを含むスライド形式へ変換するバックエンドロジックを開発。...
