ID:80237さん

# プロジェクト概要 社内外におけるAI活用の促進を目的とした、技術検証（PoC）および導入支援。最新のAI技術を実務にどう落とし込むかを具体化し、セミナーやブログ、展示会を通じて社内外へ技術浸透を図るプロジェクト。 # 担当フェーズ ・Copilot Studioのプリセールス対応、セミナーコンテンツ（ハンズオン教材）の企画・作成および講師 ・Copilot Studio / Azure OpenAIを用いたプロトタイプ開発 ・社内AI活用に関する技術コンサルティング・営業同行 ・技術ブログ執筆および展示会（AI Expo）での製品解説 # 課題と対策 ・AI導入に対するハードルの解消と技術理解の促進 ## 課題 顧客や社内において、AI（RAGやCopilot等）の具体的な活用イメージが湧かず、導入検討が進まないという状況がありました。 ## 対策 Copilot Studioを用いた「トピック作成」や「RAG構築」を体験できる実践的なハンズオンセミナーを企画・実施。あわせて社内ブログでの情報発信や、個別の技術相談・営業同行を行うことで、技術的な懸念を一つずつ解消し、顧客の意思決定をサポートしました。 ・AIによる問い合わせ対応の自動化PoC対応 ## 課題 ヘルプデスク業務において、複雑な入力文章から必要な情報を正確に検索し、自動回答する仕組みの構築が求められていました。 ## 対策 Azure OpenAIとBing APIを連携させ、入力文から最適な検索キーワードを抽出する処理を実装。ネットワーク構築からやBingで検索を実施するための単語分割を行う処理を担当し、PoCを完遂しました。 # 成果 ・ビジネス成果: プロトタイプの利便性が高く評価され、次フェーズに向けた予算確保に成功。精度をさらに高めて実運用化を目指すプロジェクトとして、継続案件化を達成しました。 ・技術成果: Azure OpenAIを活用した自動回答の仕組みにより、これまでカスタマーサクセスのメンバーが手動で行っていた検索・回答作成の時間を短縮できる見通しを立てました。 ・社内貢献: 開発で得た知見を社内ブログで共有し、社内向けのAI相談窓口も担当。他部署のAI活用プロジェクトのスピードアップや、会社全体のAIに対する理解度の底上げに寄与しました。

# プロジェクト概要 企業のAX推進を目的とした、画像・自然言語・テーブルデータに対するAI開発プロジェクト。最新論文の技術検証（PoC）から、実運用を見据えたシステム実装・顧客提案までを一貫して担当。 # 担当フェーズ ・AIモデルの選定・精度向上に向けた実装および検証 ・システムへのモデル組み込み、バリデーション設計 ・AWS環境におけるデプロイパイプラインの整備 ・顧客/社内ステークホルダーとの課題解決に向けた協議 ・技術広報（展示会対応）および教育支援（AI講師） # 課題と対策 ・自主的な技術提案による画像異常検知モデルの精度向上 ## 課題 既存の画像異常検知モデルでは正解率が85%程度に留まっており、実運用における検知漏れのリスクが課題となっていました。 ## 対策 最新の論文から「特徴量検出モデルの規模拡張による精度向上」の知見を自ら収集。この手法の有効性を検証し、モデルの再実装を自主的に提案しました。実装から単体・結合テストまでを一貫して遂行した結果、正解率を90%まで向上させることに成功しました。 ・システムの安定稼働と信頼性の向上 ## 課題 決済システム連携を含むプラットフォームにおいて、データの不備やシステム停止が許されない極めて高い信頼性が求められていました。 ## 対策 入力データに対する様々なバリデーション処理を実装し、AWS CodeDeployを活用した安全なデプロイフローを構築。また、エラーが発生した際に、AWSのログより迅速な原因究明やデータ復旧を行いました。 # 成果 ・ビジネス成果: AI Expoへの出展および技術デモを通じ、新規見込み顧客の獲得と自社ソリューションの認知度向上に貢献。 ・技術成果: 複数のAIモデル（画像・言語・数値）を統合した基盤を安定稼働させ、リリース以降、決済連携を含む重要工程での致命的なトラブルがゼロの状態を継続。 ・技術を翻訳する能力: 高校でのAI授業講師を担当。専門的な技術概念を非専門家の学生にも理解しやすい言葉に翻訳して伝える能力を発揮し、高い受講満足度を獲得。