こうした状態は、仕組みで変えられます。
- 会議のたびに、議事録と段取りの整理で誰かが半日つぶれている
- 見積や原価の計算が、特定の一人にしかできない
- 問い合わせや確認の対応に、営業時間の多くが消えていく
- データは溜まっているのに、判断に使える形になっていない
- AIが良いとは聞くが、自社の何に効くのかが分からない
こうした仕事は、なくせないから続いているのではなく、仕組みにする人がいなかったから続いていることがほとんどです。私は、その仕組みをつくる側の人間です。
曖昧な相談を、使い続けられる仕組みに。
曖昧な相談を整理する
業務のどこに問題があるかを見つける
AIやデータを使った仕組みを設計する
実際に動くところまで作る
現場で継続して使える状態にする
言われたシステムをそのまま作ることは、私の仕事ではありません。「毎週時間がかかる」「担当者しか分からない」「情報が散らばっている」といった状態を整理し、現場で使い続けられる形に変えるところまでが仕事です。
これまでの仕事。
製造業の原価・見積業務の自動化
複数形式のExcel原価計算書を人が確認しながら転記しており、新しい帳票が増えるたびに対応が必要でした。
固定セル参照ではなく、項目名と表構造から列を検出する方式で解析ロジックを設計。原材料・資材・加工費・ロス率をデータ化し、クラウドのデータ基盤へ接続しました。
帳票形式が変わっても再利用できる基盤になり、属人化していた原価計算から見積作成までを自動化できました。
会議内容の自動整理
会議のあとの議事録作成・タスク整理・共有が、毎回だれかの時間を奪っていました。
Google Meet終了後に、録画取得・文字起こし・AI要約・タスク抽出・Slack通知までを自動でつなぐ業務フローを設計しました。
会議後の情報整理と共有の負担が減り、決定事項が流れずに残るようになりました。
大規模データ基盤のコスト改善
70億行規模のテーブルを使う分析環境で、日次数万円規模になり得る分析コストが発生していました。
数十億行規模のBigQuery環境で、集計処理・重複分析・差分検証・クエリコストの調査と改善に従事しました。
コストの発生源が特定・管理できる状態になり、分析基盤を安心して使い続けられるようになりました。
中小企業経営者向け事業の裏側
延べ400社以上の中小企業経営者を支援してきた経営者と、複数年にわたり事業を推進。構想を実行に移す仕組みが必要でした。
AI活用、システム開発、決済・会員・配信などの販売基盤、業務オペレーションの構築を担当。講座・動画・会員向けコンテンツの提供体制を設計しました。
経営者の構想が、実際に動くシステム・業務フロー・販売導線として回り続ける状態になりました。
仕事の外で、大事にしていること。
私がAIを使う理由は、人生をAIで埋めるためではありません。面倒な仕事を早く終わらせ、料理をしたり、友人と会ったり、山へ行ったり、本を読んだりする時間を取り戻すためです。技術は目的ではなく、人生を豊かにするための手段だと考えています。
これまでと、これから。
これまで
- エンジニアとして約5年。バックエンド、データ基盤、クラウド、AI
- 検索エンジンプロダクトのログ基盤で、大規模データの収集・集計・品質改善
- 中小企業向け事業の運営・システムを支援
- 大規模データ基盤と、小規模企業の業務改善の両方を経験
現在
- 事業会社でフルタイム勤務。AI・データ・業務改善に従事
- 個人でも、経営者や企業の相談を受けています
これから
- 技術だけを提供する人ではなく、経営者の右腕になる
- 課題整理から実装・定着までを一貫して担当する
- AIによって、人間の自由な時間を増やす
できること。
AI・アプリケーション
FastAPI / Streamlit / Vertex AI / RAG / Embeddings
データ・クラウド
BigQuery / PySpark / GCS / Cloud Run / AWS連携
業務設計・運用
要件整理 / 業務フロー設計 / 自動化 / 導入定着
「うちの場合は、どうなの?」に、
その場でお答えします。
初回の相談に費用はかかりません。伺ったうえで「いまは仕組み化しないほうがいい」と思えば、正直にそうお伝えします。それが一番の近道だと考えているからです。
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