データエンジニア / AIエンジニア
15年以上、業務データの自動化とデータ基盤の設計を支援してきました。その経験を活かし、現在はLLMの導入を中心に、データ基盤・ETL・PoCの設計および構築支援を行っています。
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企業の「人が読む工程」を自動化し、情報抽出と精度評価の仕組みを設計しています。
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これまでの歩み
SIerでのシステム開発・データ基盤設計を経て、BI・ETL・クラウド構築・LLM活用まで、データ活用の全工程を経験。現在はAIとデータをつなぐ基盤設計を中心に活動しています。
主な実績
RAG検索システムの最適化
データ基盤関連企業 | 2025年
課題
社内文書検索システムの応答時間が長く、実用性に課題。
支援内容
- RAG処理のボトルネック分析と最適化を実施
- 処理フローの見直しにより大幅な高速化を実現
- プロンプト設計の再構築による安定性向上
成果
- 応答時間を約70%短縮し、実用レベルに改善
- 日本語RAGの安定動作を実現
- SQL自動生成機能のPoC着手
技術: Azure OpenAI, LangChain, Python, BigQuery
契約書情報抽出の自動化
IT・不動産業 | 2023~2025年
課題
契約書PDFから必要条項を手作業で抽出しており、作業時間と精度に課題。表記揺れにより後続処理でエラーが頻発。
支援内容
- OCR技術とLLMを組み合わせた抽出システムの設計
- 処理を段階的に分離し、メンテナンス性を向上
- 出力形式の標準化による後続処理の安定化
成果
- OCR+LLM連携で抽出精度95%以上を達成
- 保守性の高い構造での実装を実現
- 後続処理のエラー率を大幅削減
技術: Python, Google Cloud Vision API, Azure OpenAI, JSON Schema設計
AI文書分析システムの精度改善
製造・サービス・不動産業 | 2024~2025年
課題
AIが文書を分析する際、曖昧な表現から「推測」で判定を行い、誤判定や不要な警告が多発。
支援内容
- 明確な記述がある場合のみ判定を行う設計原則の確立
- 判定根拠の明示による説明可能性の向上
- 段階的な判定ロジックの整理
成果
- 誤判定を削減し、実用レベルの精度を実現
- 判定の説明可能性と信頼性を向上
- 運用コストを約70%削減
技術: Azure Document Intelligence, Azure OpenAI, プロンプト設計
マルチクライアント対応のAI問い合わせ自動応答
不動産管理SaaS企業 | 2023~2025年
課題
複数の管理会社が利用するプラットフォームにおいて、各社固有のルール差異により問い合わせ対応が属人化。
支援内容
- クライアント企業ごとの文書をOCR→ベクトル化
- 各社のルール差異を吸収する柔軟な設計
- OCRからRAG応答までの自動化パイプライン構築
- PoCデモ環境構築
成果
- 問い合わせ対応時間を大幅短縮
- マルチクライアント対応を実現
技術: Python, AWSサーバーレス構成, Azure AI Search, Azure OpenAI, LangChain
その他のデータ基盤構築・システム開発実績
15年以上、バックエンドエンジニア/データエンジニアとして、以下に携わってきました。
近年の主なプロジェクト
- シドニー通信企業: ETL自動化・DWH設計支援 (2024〜2025年)
- 複数業種: 報告書・点検票の構造化支援 (2022〜2025年)
- 食品加工業: DWH設計およびBI設計 (2024年)
これまでの経験
- 複数のSaaSプロダクトのシステム統合およびシステム開発 (2015〜2024年)
- 多業種（メーカー・銀行・官公庁・小売・教育・通信）での業務システム開発 (2006年〜)
Tech Stack
データ処理
Python (pandas, PySpark), SQL, ETL設計, リアルタイムパイプライン, イベント駆動設計
クラウド
Azure (Data Factory, Databricks, AI Search, AzureML)
AWS (Lambda, S3, Glue, Athena)
GCP (BigQuery, Vertex AI)
AI/ML
Python, LangChain, LLM (OpenAI, Gemini), RAG, Vector DB
OCR (Azure Document Intelligence, Google Cloud Vision API)
Text-to-SQL, プロンプト設計
可視化
PowerBI, Tableau, Looker, DOMO
技術発信
現在、以下の記事を執筆中です。
- 「生成AIの過剰推測を防ぐプロンプト設計」（2025年11月中旬公開予定）
- 「正規表現不要: LLMによる契約書正規化の実装パターン」（2025年11月下旬公開予定）
- 「動的ルール注入によるプロンプトレイヤー設計」（2025年12月公開予定）
公開後、こちらにリンクを掲載します。
海外実績
- オーストラリア・モナッシュ大学院 データサイエンス修士
- シドニーの大手通信企業でデータ基盤構築に従事
- TOEIC 925点、英語での資料作成・開発経験・チームマネジメント経験あり
お仕事のご依頼
紙やファイルで管理されている非定型文書（契約書・点検票・報告書など）を、AIで自動化できるソリューションをご提案します。
詳しくは → サービス詳細ページへ
その他、対応可能な業務
- 企業様チーム内でのAI/LLMエンジニアとしての伴走支援
- 基幹システムからのETL、DWH構築、BI可視化
- データ変換バッチ、API連携、SaaS連携などのシステム統合
- 先進LLM技術（Multi-Agent / MCP / Text-to-SQL）の実装・検証
要件整理からハンズオン実装まで、一貫して担当可能です。
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お問い合わせは上記からお気軽にどうぞ。
最終更新: 2025年11月3日