できること
札を
RAG の
構築 RAG は、
AI が 答える 前に 社内の 文書から 関係する 所を 探し、 それを もとに 答える 作りです。 AI が もともと 知らない 社内の 決まりや 手順にも 答えられます。 これまでに
した こと - 個人で
作っている サービス T-Recs （習 い事の教室と 保護者を つなぐ ）： Wiki・ お知らせ・ 連絡帳を 探して 答える （A I で答える 段では Claude ）。 言葉の 一致と 意味の 近さを 組み合わせて 探す。 お知らせと 連絡帳は、 書いた 人が AI の 利用に 同意した ものだけを 使う。 Wiki の 答えには 最終更新日を 添える
- 個人で
データ基盤の
構築 データ基盤は、
会社の あちこちに ある データを 1か所に 集め、 分析に 使える 形に 整えて おく 仕組みです。 これまでに
した こと - グループ全社の
共通データ基盤で、 データパイプラインの 開発の 主担当と プロダクトオーナーを 務めた （2 年で11システム・ 27本。 Hive・ Hadoop・ Airflow・ Spark） - 開発の
決まりと 運用の 流れを 一から 作った。 料金の 決め方の 提案が 採用された - Snowflake の
技術調査と、 データ活用基盤 （S park）の性能検証
- グループ全社の
データカタログと MCP サーバー
データカタログは、
社内の データベースに どんな 表が あり、 それぞれどんな 列を 持つかを まとめた 一覧です。 MCP は、
AI と 社内の データや 道具を つなぐ ための 共通の 決まりで、 AI から つなぐ 口を MCP サーバーと 呼びます。 これまでに
した こと - T-Recs では、
教室の 運営者が AI から 予約・ お知らせ・ 振替の 依頼を 確かめられる MCP サーバーを 作った。 お知らせの 投稿と 振替の 承認は、 下書きしてから 確定する 2段の 作り
- T-Recs では、
Claude Code と Claude Cowork の
導入 Claude Code は Anthropic 社の、
プログラムを 書く 仕事の ための AI です。 Claude Cowork は 同じ 会社の、 コードを 書く 以外の、 知識を 扱う 仕事向けの AI です。 文章の
データ分析 （自 然言語処理）アンケートの
自由記述や 問い合わせ、 クレームなどの 文章を、 コンピューターで 読み取って 分析します。 これまでに
した こと - 社員意識調査の
自由記述から、 会社への 不信感が 強い 人や 帰属意識が 下がっている 人の 属性を 見つけた - 問い合わせの
データと FAQ の 閲覧の 記録から、 問い合わせを 減らす策を 提案した - 海外の
工場から 寄せられる 損耗の 情報に 重要度を 付ける AI を 作った - 単語の
モデル （W ord2Vec・FastText）と 文章の モデル （M odernBERT・RoBERTa）を 使う。 Python
- 社員意識調査の
プロジェクトの
進め方 プロダクトオーナーは、
何から 作るかの 順番を 決め、 出来上がる ものに 責任を 持つ役です。 SAFe は、
大規模アジャイル開発の 手法です。 これまでに
した こと - 共通データ基盤の
データパイプラインの チームで、 プロダクトオーナーを 務めた - 画像 AI の
案件と、 太陽光の 発電量を 予測する 案件の 進め方と 範囲を 取りまとめた - 目的の
あいまいな ご依頼は、 インセプションデッキで 要件を 固めてから 進める - SAFe の
資格 （P ractice Consultant・Product Owner / Product Manager）
- 共通データ基盤の
経歴
2026年〜 現在の勤め先で FDE（F orward Deployed Engineer）として勤務
FDE は、
2022〜2025年 東京電力グループのデータサイエンティスト
- 2025年
DX プロジェクトの
推進支援。 問い合わせの データと FAQ の 閲覧の 記録から 現状を 分析し、 問い合わせを 減らす策を 提案した - 2023〜2025年
グループ全社の
共通データ基盤の 構築。 データパイプラインの 開発の 主担当と して、 2年で 11システム・ 27本の パイプラインを 作り、 開発の 決まりと 運用の 流れを 一から 作った。 チームの プロダクトオーナーも 務めた （H ive・Hadoop・ Airflow・ Spark） - 2023〜2024年
Snowflake の
技術調査の チームリーダー。 共通データ基盤で 外部の データを 集める 先と して 採用された - 2023〜2024年
生成 AI などに
使う 大規模 AI 用サーバーの 性能検証の チームリーダー。 英語の 生成 AI の 日本語対応を 受け持った - 2022〜2023年
データ活用基盤の
性能検証 （S park）。 この 検証を もとに、 共通データ基盤の 製品が 採用された - 2022年
社員意識調査の
自由記述の 分析と、 執務室の 利用率の 分析
2019〜2021年 NTTデータのビジネスパートナーとして勤務
- 2020〜2021年
自動車業界の
会社の レコメンド AI と クレーム分析 AI の 開発。 データベースと データカタログの 設計も 受け持った - 2019〜2020年
企業どうしの
取引の 仕組みの 開発 （P ython・Django ）。 試作と 機能の 設計・ 開発を 受け持った
人を育てる仕事
- データ分析の
初学者の コミュニティを 立ち上げて 運営し、 ほかの 部署も 巻き込んで 48名を 育成した （2 022〜2024年） - UI/UX 技術者の
育成を 取りまとめ、 10名の 予定を 25名に 広げた （2 024年） - 統計検定の
勉強会を 立ち上げ、 4名中3名が 準1級を 取った （2 023年から）
資格
- 2025年10月AWS Certified Developer - AssociateAWS
（ア マゾン ウェブ サービス）での開発の 資格 - 2025年9月AWS Certified SysOps Administrator - AssociateAWS での
運用と 管理の 資格 - 2025年5月Dataiku の
認定 （M L プラクティショナー・アドバンスデザイナー・ MLOps プラクティショナー・ Generative AI Practitioner・ Developer） データ分析と 機械学習を 進める 基盤の 資格 - 2024年8月統計検定準1級
- 2024年3月SAFe Product Owner / Product Manager大規模アジャイル開発の
手法 SAFe で、 プロダクトオーナー・ プロダクトマネージャーを 務める ための 資格 - 2023年9月SAFe Practice Consultant大規模アジャイル開発の
手法 SAFe を 組織に 導入し、 研修で 教えられる 資格 - 2022年8月Deep Learning for ENGINEER
（E 資格） - 2021年3月Deep Learning for GENERAL
（G 検定） - 2019年12月応用情報技術者