実績・技術力

6年以上の実務経験と豊富なプロジェクト実績

プロジェクト実績

主要なプロジェクトの実績をご紹介します

2024年11月〜現在

画像系AI調査・実装案件

6DoF姿勢推定の最新モデルの調査・実装・検証作業

Python OpenCV PyTorch NumPy Docker GitHub Copilot
  • 6DoF姿勢推定の最新モデルの調査・実装・検証を実施
  • 画像系AI技術の最新動向を調査
  • 姿勢推定モデルの実装と検証
  • 実装したモデルの性能評価と最適化
  • GitHub Copilotを活用し、性能評価用スクリプトを効率的に作成
2024年1月〜3月

自然言語処理AIの商用運用

自然言語処理AIの商用運用

Python PyTorch TensorFlow spaCy OpenAI Docker
  • 自社開発のLLMの精度検証を担当
  • 既存のロジックと新しいロジックの精度比較を実施
  • 新しいロジックが実装されたプログラムを実行し、モデルの学習・推論を実施
  • ChatGPTでの結果とも比較するため、OpenAIのAPIを使ってモデルを学習・推論するシステムを開発
  • ハイパーパラメータの組み合わせを整理し、学習計画を立案
  • 効率的に学習プロセスを進行し、結果を定期的にレビュー
2023年10月〜2025年9月

LLMを用いたシステム開発支援

LLM（大規模言語モデル）を用いたシステム開発支援

Python TypeScript OpenAI pandas scikit-learn Cursor Claude Code Bolt.new Tableau
  • プロジェクトマネージャーとして、他の開発者と連携し、スケジュール管理や役割分担を担当
  • プロンプトで指定したキャラクターの性格や口調で会話できるチャットボットの開発
  • FAQや問い合わせ履歴を構造データ化し、RAGを用いたチャットボットの開発とデータ整形やプロンプトエンジニアリングを実施
  • 大量のテキストデータの分析要望に対応し、分類・クラスタリングを実施
  • プリセールスとして、営業とエンジニアの間で橋渡し役を担当
  • Cursor、Claude Code、Bolt.newを活用し、生成AIを用いたシステムのプロトタイプ・モックを迅速に作成
2022年4月〜2023年10月

ECサイト向け自然言語処理開発

ECサイト向け自然言語処理を活用した商品検索システムの開発

Python spaCy PyTorch FastAPI MySQL Docker gensim
  • 自然文による商品検索を可能にするシステムを設計・実装
  • 自然文から検索キーワードを抽出する処理（固有表現認識）を実装
  • 抽出したキーワードを使って、データベースに保存されている商品IDとマッチングする処理を実装
  • テスト駆動開発を採用し、高品質なコードを実現
  • CI環境を構築し、継続的な品質管理を実現
  • Huggingfaceにある事前学習済みモデルの検証を実施
2021年1月〜3月

自然言語処理AIの商用運用支援

自然言語処理AIの商用運用支援

Python AWS SageMaker AWS RDS Shell Docker
  • 商用の自然言語処理AIの運用を担当
  • 週ごとのデータを使ってモデルの学習と推論を実施
  • 蓄積した構造化データを学習に適した形式に変換し、モデルの学習を実行
  • 各作業を自動化するためのシェルスクリプトを作成して実行
2020年4月〜2022年3月

データ意味理解技術の商用化

データ意味理解技術の商用化プロジェクト

Python scikit-learn pandas NumPy FastText SciPy
  • データ意味理解技術の精度向上のため、クロスバリデーションやグリッドサーチなどを実施
  • 特徴量作成にFastTextを使用し、その精度向上も実施
  • 学習済みモデルをDBで管理し、DB管理用のAPIを作成
  • 商用化に向け、学習データの生成、学習、生成したモデルの管理をAPIで自動化
  • Webアプリ化のためのフロントエンド開発支援
2019年2月〜12月

自然言語処理AIの開発・商用運用

TensorFlowとChainerを使用した自然言語処理AIの開発と商用運用

Python TensorFlow Chainer scikit-learn Docker AWS EC2
  • 英語を含む多くの論文を調査し、チームでAIの改善点を議論
  • 特徴量の作成や推論の実装を担当し、精度が5〜10%向上
  • ドラマキャラクターとの対話サービス用に自社AIを学習させ、AWS EC2にモデルを配置
  • キャラクターの感情を分類するために、scikit-learnでSVMを使用したモデルを作成
  • 商用システムとして安定運用を実現

技術スタック

実務経験のある技術とスキルレベル

プログラミング言語

Python エキスパート
JavaScript 上級
TypeScript 上級
Java 中級
C# 中級
C++ 中級
Ruby 中級
PHP 中級
HTML/CSS 上級
SQL 上級

AI・機械学習

TensorFlow エキスパート
PyTorch エキスパート
scikit-learn エキスパート
pandas エキスパート
NumPy エキスパート
spaCy エキスパート
transformers エキスパート
OpenCV エキスパート
Chainer 上級
FastText 上級
gensim 上級

フレームワーク・ライブラリ

Django 上級
Flask 上級
FastAPI 上級
React 上級

データベース

MySQL 上級
PostgreSQL 上級
SQLite 上級

クラウド・インフラ

AWS (EC2, RDS, SageMaker) 上級
Google Cloud Platform 中級
Docker エキスパート

ツール

Git/GitHub/GitLab 上級
Jupyter Notebook エキスパート
Jira 上級
Slack 上級
Trello 上級
Miro 上級
Visual Studio 上級
Tableau 中級

AIコーディング・開発支援ツール

GitHub Copilot 上級
Cursor 上級
Claude Code 上級
Bolt.new 上級

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