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

エキスパート

氏名:開示前


■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

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氏名:開示前

製造・農業・インフラ分野を中心に、データ解析および画像処理技術を用いたAIモデル開発に従事。深層学習やMLOps基盤構築、生成AIを用いたユーザー向けChatサービスの企画・実装・リリースも主導。異常検知・動作解析・見積予測等、多岐にわたるテーマで実績を挙げ、チームリーダーとして技術指導・進捗管理・研修推進も担当。
データ分析コンペ成績:Kaggleコンペ 銀×1、SIGNATE 銀×1、銅×1


職歴

職歴:開示前


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