課題をどのように整理し、何を判断し、どう実装したか。

支援前の課題

既存の教育プロダクトへAI機能を統合するにあたり、どの機能をLLMで実現するかと、その運用設計が定まっていなかった。

担当範囲

• •LLM機能の要件整理と設計
• •実装（技術責任者直下のコアチーム3名）
• •評価フローの構築

得られた成果

LLM機能が製品の正式機能として運用開始。評価手順が整備され、改善を継続できる体制になった。

支援前の課題

ヘルスケアAIプラットフォームのWeb基盤に改善余地があり、あわせて社内の情報探索と問い合わせ対応に時間がかかっていた。

担当範囲

• •プラットフォームのWeb開発と最適化を主導
• •社内ナレッジ向けRAG Slackbotの設計・構築
• •エンジニアリングチーム3名の編成・運営

得られた成果

RAGによる社内ナレッジ検索が日常運用に入り、プラットフォーム側もフロントエンド・バックエンド双方の最適化が完了した。

支援前の課題

新規プラットフォームの立ち上げにあたり、アーキテクチャ、開発プロセス、デプロイ体制を一から決める必要があった。

担当範囲

• •技術責任者としての開発統括
• •アーキテクチャ設計とCI/CD・デプロイ整備
• •エンジニアチーム6名のマネジメント

得られた成果

アーキテクチャからデプロイまでの全領域が整備され、6名体制で継続的に開発できる状態になった。

支援前の課題

レイヤー2インフラのコアとなるバックエンドサービスを、短期間で設計から実装まで進める必要があった。

担当範囲

• •コアバックエンドサービスの設計
• •Goによる実装

得られた成果

短期の参画で、コアバックエンドサービスの設計と実装を完了して引き渡した。

支援前の課題

手描き入力を扱う教育プラットフォームで、描画の品質とPDF出力の処理に改善余地があった。

担当範囲

• •Canvasレンダリングの最適化
• •ストローク補間アルゴリズムの実装
• •PDF出力パイプラインの改善

得られた成果

描画品質と出力処理が改善され、英語環境の開発チーム内でデータサイエンス業務も兼任した。

支援前の課題

商品出品にかかる手作業が事業の制約になっており、自動化の設計から実装まで任せられる相手が必要だった。

担当範囲

• •自動化システム全体のアーキテクチャ設計
• •ブラウザ自動化・管理コンソール・データパイプラインの実装

得られた成果

出品業務の自動化がエンドツーエンドで稼働し、3年にわたり単独で設計・運用を継続した。