生成AIの社内活用やサービス開発、画像検査、データ分析、AIについて話せます
■背景
データサイエンティストとして社内における生成AIを活用したソリューション開発やサービス開発のプロジェクトに数多く参画してきた。その中で実際に生成AIを活用したソリューションの要件定義や、開発業務(主にAzure OpenAIを用いたコーディング経験）や、運用設計など、トータルで経験をしてきた。
また社内活用にとどまらず社外向けの生成AIのサービス開発のプロジェクトリーダーとしても参画し、開発全体のマネジメントなども経験している。
■話せること
・生成AIの活用事例
・生成AIを活用したソリューションの開発方法
・生成AIサービス開発の要点
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職歴
職歴：開示前
このエキスパートのトピック
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画像検査システム開発方法、撮像条件設計(照明やカメラ)について話せます
¥50,000~■背景 製造現場向けに合成管やフックの不良検査、籾殻の異物検出など複数の画像処理AIプロジェクトを推進。照明やカメラの設置条件、撮像環境設計からアルゴリズム実装、現場検証、本番運用まで一貫して担当。現場の作業者との調整や、運用時の安定性を重視した構成が強み。 ■話せること ・照明条件（拡散光・斜光・ライン光）と撮像角度設計のベストプラクティス ・画像処理アルゴリズム（物体検出・姿勢推定・セグメンテーション等）の選定・実装ノウハウ ・環境変動（汚れ・振動・照度差）に強いロバストなモデル構築のコツ ・社内・外注と連携したハード／ソフト統合開発の進め方
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AIプロジェクトの要件定義の要点、データ分析方針策定方法について話せます
¥50,000~■背景 製造・農業・インフラ領域において、多様なAIプロジェクト（生成AI、異常検知、予測モデル等）に参画・推進。営業データの解析、鋳造不良や粉体状態の予測、見積金額の回帰予測など、ビジネス課題の本質に踏み込んだAI活用を実現してきた。チームリーダーとして要件定義から現場巻き込みまでを一貫して推進。 ■話せること ・現場ヒアリングを起点とした課題構造の整理と分析テーマへの落とし込み ・PoCで終わらせないためのKPI設計、評価指標の設計方法 ・データの制約を踏まえた分析方針の策定（特徴量設計や補完方針など） ・MLOps観点での再学習・再評価を見据えた運用設計の要点