AI領域の先端技術調査及び実証実験について話せます
■背景
ビジネス現場に実務に必要とされる人工知能と機械学習技術をプラグインし、データドリブンな意識決定プロセスを構築することをメインに従事しています。
■話せること
AI技術動向(ツール、コード)。
画像処理、自然言語処理の深層学習手法。
予測モデルの運営に関するMLOps,AIOps.
機械学習、AI、LLM、BIによるDXについて話せます
¥50,000~■背景 大手上場企業において、経営管理や営業活動の効果向上、デジタルトランスフォーメーション（DX）を目的としたプロジェクトをリードしてきました。機械学習（Machine Learning）、AI、BIツール、そしてLLM（大規模言語モデル）を活用し、要件定義から実装、運用定着までを一貫して遂行するポジションを担当しました。 具体的には以下のプロジェクトを推進しました： ●セールス優先度分析プロジェクト 機械学習やAIを活用して営業活動の優先度を分析し、数億円規模の売上機会を創出。データ活用による営業の効率化と実務への直接的なインパクトを実現しました。 ●LLMを活用した営業レポート検索システム 大規模言語モデル（LLM）とRAG技術を用いて、社内営業レポートの効率的な検索システムを構築。営業現場における情報検索の効率化を達成しました。またUIをstreamlitにより自作しました。 ●データエンリッチメントパイプラインの構築 LLM APIを活用し、営業リストのデータエンリッチメントを自動化するパイプラインを開発。手作業の削減とデータ品質の向上を実現しました。 ●BIツールとデータパイプラインによる経営管理DX 機械学習、BIツール、データパイプラインを駆使し、経営管理プロセスのデジタル化と高度化を推進。意思決定の迅速化とデータに基づく戦略策定を支援しました。 ■話せること ●LLM（大規模言語モデル）、RAG、ベクトル検索の活用範囲と応用方法 LLMの基本的な仕組みから説明できます。大学時代に統計、機械学習を専門としていたため、BoW（Bag of Words）のような自然言語処理の基礎的な知識から、Attention機構のような深層学習技術まで理解しています。また、基礎技術を理解しているので応用可能範囲について現実的な助言をすることができます。 ●機械学習・深層学習のロジックと実務活用 機械学習・深層学習を専門としているため、これら技術について幅広くお話しできます。GBDT（勾配ブースティング）やDeep Learningのロジック、PytorchやKERASのようなフレームワークの比較、時系列データやマルチモーダルの扱い方などについてお話しできます。 ●DXにおけるLLM・機械学習の導入プロセス 機械学習やLLMを活用した課題解決プロセス、要件定義から成果物の運用定着までのステップを、事例を交えながらご紹介します。実際に営業やカスタマーサクセスに対してDXを実施してきた経験からお話しさせていただきます。 ■その他 Kaggleの自然言語処理や画像解析コンペティションでメダルを取得しています https://www.kaggle.com/taiga518/competitions