Career

業務課題を整理し、AI・人間・既存システムの役割を決め、運用できる仕組みへ落とし込みます。今後は、価値発見から業務要求を定義する企画領域も専門性として深めたいと考えています。

何をする人か

業務や利用者の課題を理解し、現在の業務、データ、既存システム、制約を整理します。要求・要件を具体化し、人間・AI・既存システムの役割を決め、実際に運用できる仕組みへ落とし込みます。

導入後の利用結果を確認し、評価と改善を次の設計へ戻すところまでを仕事の射程としています。軸にしているのは、Applied AI × DX × System Architectureです。

技術の導入からではなく、誰のどんな困りごとを減らすかから考えます。 AIを使う前に、その仕事が必要か、既存システムやルールで解決できないか、人間が判断すべきことは何かを確かめます。

AIへ渡す情報と前提、評価の基準、人間が確認する場面を設計します。最終的な責任を人間が持つ以上、人間が説明できない判断をAIへ丸ごと委ねるべきではありません。

作るときから、将来の変更・統合・終了までを考えます。既存システムでは、古さだけでなく変えにくさを問題として捉え、変更しやすさと安全に終わらせる方法を合わせて設計します。

ソフトウェア開発、既存システムの保守、要件分析、プロジェクト推進を経験してきました。その後、生成AI / RAGへ対象を広げ、個々の技術だけでなく、業務とシステム全体をどう組み合わせるかを考える方向へ仕事の軸を広げています。

保守や改善で得た経験は、既存資産と制約を踏まえて「何を作るか」「AIをどこへ適用するか」を判断する土台です。これらを、要求・要件の具体化とアーキテクチャ設計の土台にしています。

与えられた課題を実現することに加え、何を変える価値があるかを見つけ、業務要求を定義するところから関わりたいと考えています。企画を、今後深めたい専門領域として広げます。現在、企画を担当した公開可能な実務Caseはありません。

生成AIや自然言語インターフェースを活用した社内DXの企画・設計に、技術と業務の両面から関わりたいと考えています。 AIそのものを作ることよりも、AIを使って業務・サービス・システムをどう変えるかに関心があります。

自社側で一つのサービスやシステムを継続的に担当し、企画、要求・要件、アーキテクチャ、導入、利用、評価、改善までを回す仕事を志向しています。作って終わりにせず、実際の利用から学び、必要なら変更・統合・終了も判断しながら、価値を育てていきたいと考えています。

所属、職歴、在籍期間、学歴、資格の詳細は、LinkedInで確認できます。