事業成長を加速させるAI・データ活用戦略について話せます
■背景
リクルートでは、SUUMOのマーケティングデータを活用し、レコメンド最適化・広告配分最適化モデルを構築。年間1億円規模の売上向上を達成しました。5名規模のプロジェクトマネジメントを担当し、マーケティング施策のリリーススピードを加速させる仕組みを整備。また、量子アニーリングや深層学習を活用したデータ分析を推進し、新たなマーケティング戦略の基盤を構築しました。
その後、製造業向けSaaSを提供するキャディにて、原価計算プロダクトの企画・開発を主導。ベトナムの製造現場を訪問し、原価推定ロジックを策定。スクラムマスターとして10名規模の開発チームをマネジメントし、アジャイル開発を推進しました。さらに、TDD（テスト駆動開発）やCI/CDを活用し、品質向上と開発スピードの向上を実現しました。
現在はJDSCにて、大手製造業向けのAI教育・コンサルティングを担当。約1年間クライアント拠点に常駐し、AI人材育成ロードマップを設計・実施し、クライアントがAIプロジェクトを自走できる体制を構築。さらに、見積もりデータ分析を通じて根本的な課題を特定し、BIツール構築・業務監査などの新規プロジェクトを創出し、数千万円規模のスコープ拡大を実現しました。
マーケティング・製造業・AI教育といった異なる領域で、データとAIを活用し事業成長を牽引してきた実績があります。
■話せること
¶データ分析による企画立案
- KPI設計からプロジェクトの採算性評価まで
-- 例）リクルートでの広告予算最適化、売上向上施策
- SQLやPythonを活用したログ分析による顧客理解
-- 例）レコメンドシステムの構築・効果検証
- 統計的な効果検証設計とA/Bテストの実施
¶AI人材教育
- AI人材のスキルセット定義と育成ロードマップ設計
- 企業のAI導入支援とアクティブラーニング・アダプティブラーニングの活用
- 数十名規模のクライアント向け教育プログラム設計・講師経験
¶機械学習モデリング
- コンテンツレコメンデーション（協調フィルタリング）
- 画像分析（CNN）による特徴量抽出
- 広告・予算最適化のための数理最適化モデル構築
- 製造業向けの原価予測モデルの開発
¶システム実装・運用
- GCP（Cloud Composer、Compute Engine等）を活用したMLOps
- A/Bテストの実施・モニタリング環境構築
- GitHub・CircleCIを活用したCI/CD環境の構築と運用
¶プロジェクトマネジメント
- スクラム開発の導入・実践（スクラムマスター経験）
- 10名規模の開発チームのマネジメント・生産性向上
- ステークホルダーとの要件調整・合意形成