「カメラを置く → その場で判断する → 人が確認できる形にする」「文書や会話を読ませる → 業務に使える形で返す」。この2つを、限られたデータ・限られた期間で形にしてきました。
カメラ映像から、モノを見つける・数える・読み取る・奥行きを測る。GPUのない現場PCやiPad上でもリアルタイムに動かします。
社内文書や会話ログをAIに読ませ、検索・要約・レポート生成として業務に組み込みます。効果は業務時間の削減として数字で示します。
「AIで何ができそうか」の段階から。文献調査と再現実装で技術的な見立てを出し、小さなPoCで判断材料を作り、本番化まで一緒に進めます。
業務を伺い、AIが効く箇所と効かない箇所を率直に見立てます。実際のデータを1〜2件見せていただければ精度が上がります。
1テーマに絞って2〜4週間で動くものを作ります。「続ける／やめる」を判断できる材料を出すのが目的です。
精度だけでなく、業務時間の削減や工数への影響を数字にして、投資判断ができる形にします。
監視・認証・エラー処理を備えた本番システムとして実装し、運用整備まで行います。案件単位でも、月○時間の伴走でも。
守秘義務のため、クライアント名は伏せています。
Web会議の終了をトリガーに、文字起こしからLLMで報告書を生成し、チャット通知・Web上でのレビュー/編集・PDF出力・データ基盤への記録まで行うパイプラインを構築。GCP環境の新規構築、認証、監視・予算アラートまで一貫して担当。
社内のAI活用推進者として、各部署の業務にRAGを適用するPoCを複数並行でリード。適用範囲の策定、サンプルプロンプト作成、部署ごとの検証サポート（プロンプト改善・インデックス管理）、業務時間削減の効果算出まで担当。
「熟練ドライバーはどこに危険を感じているか」を映像とセンサから推論する技術の研究支援。文献調査→再現→カスタマイズ→顧客データで学習、を繰り返すR&D。並行して研究機関の基盤モデル（映像→シーングラフ→LLMでキャプション生成）のパッケージ化・公開ライブラリ化・デモUI開発を担当。
「カメラを置く → その場で判断する → 人が確認できる形にする」までを、限られたデータ・限られた期間で形にしてきた案件群。
東京理科大学 理工学部 電気電子情報工学科を卒業後、AI開発企業2社で約6年、画像認識・生成AIを用いたソリューション開発とPoC支援に従事。2026年7月よりフリーランスとして独立しました。
「なぜこの技術を使うのか」「問題の根本原因は何か」を、相手のITリテラシーに合わせて説明することを大切にしています。前職では英語が公用語のチームに所属し、CTOから「社内エンジニアの中で最も伝える能力が高い」と評価をいただきました。
技術の研鑽としてKaggleに継続参加しており、3,000人規模のコンペティションで25位（上位1%）の実績があります。
「AIで何ができそうか」の段階で構いません。課題を伺って、AIでどこまでできそうか／できないかを率直にお伝えします。
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