ID:81234さん

■職務内容 交通・観光領域で利用される「デジタルチケット基盤」の企画、業務要件定義、アーキテクチャ設計、オフショア開発統括を担当。都度券・回数券・定期券・観光券を統合管理するマルチテナント基盤を0→1で構築し、運行事業者・自治体・観光アプリが利用できるSaaSとして設計。3ヶ月でMVPをリリース。 ■課題 ・既存の競合は自社アプリ前提の閉じた設計で、導入コストが高く、自治体・事業者が採用しにくい ・券種ごとに仕様が異なり、利用条件（乗車回数・日数・有効範囲）の差異が多く、共通化が難しい ・利用状況や券種不正の把握が困難で、自治体の精算・報告作業が属人化 ・API連携基盤が存在せず、mobiやご当地アプリと接続できない ・利用者向けUXがプロダクトごとに分断し、交通サービス全体の利用率向上が阻害されていた ■アクション ・都度券／回数券／定期券の状態遷移（未発行／有効／失効／利用済／返却済）を再設計し、共通ドメインモデルを定義 ・QR認証、券種バリデーション、利用条件（回数・期間・有効路線）を統合管理できるチケットエンジンを設計 ・mobiや自治体アプリに組み込めるAPI／SDK構造を設計し、外部アプリでも利用可能な基盤を構築 ・オフショア開発チーム（3〜4名）を統括し、業務設計／技術設計／品質レビューを実施 ・テナント設定、券種設定、払い戻しルール、販売管理のMVPを3ヶ月でリリース ・価格モデル（流通額の6%）と初期事業スキームを設計し、初年度事業計画を策定 ■成果 【事業性・収益モデル】 ・年間3.5億円のチケット流通を前提に、流通額の6%を手数料とすることで初年度約2,100万円の売上構造を確立 ・初年度の導入自治体・事業者からの需要に基づき、3年後には流通額6〜7億円規模、手数料収入3,600〜4,200万円規模を見込む事業モデルを構築 ・自社アプリ縛りの競合（手数料約8%）と比較し、6%でも導入容易性と組み込み柔軟性で競争力が成立 ・観光・路線バス・コミュニティ交通など、複数ドメインへ水平展開可能な収益構造を確立 【売上推移（想定）】 ・初年度：約2,100万円（流通額3.5億円 × 6%） ・3年後：約3,600〜4,200万円（流通額6〜7億円 × 6%） ・5年後：約5,000〜6,000万円（流通額8〜10億円 × 6%） 【0→1実行力】 ・券種定義・状態遷移・認証方式・テナント設定をゼロから再整理し、スケーラブルな基盤を構築 ・外部アプリに組み込めるI/Fとして設計したことで、mobiおよびご当地アプリへ同一基盤を展開可能 ・企画／業務設計／技術設計／開発統括を一貫して担い、3ヶ月でMVPをリリース

■職務内容 安全点呼・アルコールチェック・健康確認を統合管理する「Willer Fleet」の企画・要件定義・業務設計・アーキテクチャ設計・開発統括を担当。運行管理者の属人運用を標準化し、多テナント展開可能な安全管理基盤を0→1で構築。オフショア開発チームを編成し、3ヶ月でMVPをリリース。 ■課題 ・点呼／健康確認／アルコールチェックが紙・電話・口頭に依存し、再点呼漏れや記録不備が発生 ・事業者ごとに業務様式が異なり、安全管理プロセスが標準化されていない ・異常検知や再点呼対応が属人判断に依存し、事故リスク統制が困難 ・監査対応に工数がかかり、記録照合の負荷が高い ・安全KPI（点呼実施率／異常対応時間）が可視化されず、運行管理の改善が困難 ■アクション ・点呼／再点呼／健康確認／アルコールチェックの業務フローを再設計し、標準業務モデルを策定 ・点呼基準、再点呼ルール、異常検知基準、監査ログ構造を統一し、事業者横断で利用可能なプロセスへ整理 ・Azure／Cloudflareベースのアーキテクチャとマルチテナント基盤を設計 ・オフショア開発チーム（3〜4名）を統括し、要件提示・仕様レビュー・品質管理を実施 ・点呼登録、異常検知、再点呼アラート、監査ログを含むMVPを3ヶ月でリリース ・価格モデル（約30万円/月）と初期7社導入スキームを策定し、事業構造を設計 ■成果 【事業性・収益モデル】 ・月額30万円モデルを基盤に、初期7社導入で年間約2.5億円規模の売上ポテンシャルを設計 ・点呼・健康・アルコール確認を統合した安全管理基盤として、多テナント展開可能なSaaSモデルを構築 ・自治体／交通事業者向けPoC条件・導入フローを整備し、事業化に向けた初期顧客基盤を形成 【売上推移（想定）】 ・初年度：約1.4〜1.7億円（7社モデル前提） ・3年後：約2.0〜2.5億円（水平展開による増加を想定） ・5年後：約3.0〜3.5億円（市場規模・契約数増加に伴う成長レンジ） 【0→1実行力】 ・企画／業務設計／技術設計／開発統括を一貫してリードし、3ヶ月でMVPを構築 ・技術・業務・収益モデルを同時に設計し、事業化可能な安全管理プロダクトを0→1で立ち上げ

■職務内容 Willerグループの主要プロダクト（mobi／Willer Trains／旅行事業／安全管理など）の稼働データを統合し、経営層・事業部・運行管理者が利用できるデータ分析基盤を0→1で構築。Azure Fabric のレイクハウス構造、Power BI レポート、対話型分析（Copilot in Fabric）を統合し、事業可視化・意思決定支援・運行最適化ができる分析基盤を設計・実装。 ■課題 ・プロダクトごとにデータが分断され、事業全体の稼働・収益・利用状況が俯瞰できない ・運行管理データ（mobi）、安全管理（Fleet）、チケット利用実績などが孤立し、経営判断が属人化 ・レガシーデータストアを前提とした設計で、月次・週次レポート作成に手作業が多い ・BIが散在しており、共通指標（KPI）が存在しない ・データ分析をBizサイドが自走できず、エンジニアに依頼する負担が大きい ■アクション ・Azure Fabric を中核としたレイクハウス基盤を設計し、主要プロダクトのデータパイプラインを統合 ・運行／予約／乗車実績／安全／売上／チケット利用などの共通KPIを定義し、横断モニタリング可能なモデルを構築 ・Power BI レポート（経営向け／事業部向け／運行管理向け）を設計し、週次・月次レポートを自動化 ・Copilot in Fabric を活用し、Biz・CS・オペレーションが自然言語でデータ分析できる対話型分析基盤を構築 ・オフショアデータチームを統括し、インジェスト・ETL・モデリング・可視化を3ヶ月で構築 ・データ品質基準（更新頻度・欠損管理・KPI定義）を策定し、グループ横断のデータガバナンスを整備 ■成果 【事業可視化・意思決定】 ・主要プロダクトの稼働データを統合し、事業全体の利用状況・売上・KPIの一元管理を実現 ・データ取得〜レポート作成の自動化により、Biz/管理部門のレポート作成工数を70〜80％削減 ・経営会議向けの週次・月次ダッシュボードを整備し、事業判断スピードを数日→即日へ短縮 【オペレーション最適化】 ・運行データ（mobi）× 安全管理データ（Fleet）を統合し、運行効率・安全KPIの同時分析を可能に ・利用実績（チケット）と運行コストを接続し、自治体向けの精算・補助金算出作業を効率化 ・CS・Bizが自走できる対話型分析環境を整備し、データ依頼を月100件規模で削減 【0→1実行力】 ・レイクハウス構造、ETL、共通KPI、Power BI、AI分析を同時に設計し、3ヶ月で初期基盤をリリース ・Azure／Fabric／Power BI／Copilot を統合した“費用対効果の高い全社分析基盤”を0→1で構築 ・データ統合の標準モデルを定義し、今後のプロダクト追加に再利用できる拡張性を確保

■職務内容 交通MaaS「mobi」の品質・SRE・運用基盤を統括。重大障害が多発し自治体サービスとしての信頼性が低下していた状況に対し、品質基準、レビュー基準、リリース判断、監視・アラート、AIテスト工程をゼロから再設計。開発／QA／SRE／Biz（自治体チーム）が同じ判断軸で動ける品質基盤を構築し、6ヶ月で安定稼働と事業継続性を回復。 ■課題 ・予約不可・配車不能などの重大障害が月3〜5件発生し、自治体からの改善要求が累積 ・障害説明や復旧調整により、Biz/CSが月数十時間規模で工数圧迫 ・品質基準・異常系判断・再発防止プロセスが存在せず、判断が個人依存 ・オフショアPMが納期最優先で工程を管理し、品質劣化と手戻りが慢性化 ・QAは名目上存在するが実態は開発下請け化 ・監視体制が弱く、異常検知が“CSが気づくまで放置”され障害が長期化 ・Biz／開発／QAで判断軸が統一されておらず、事業運営に支障 ■アクション ・品質基準／レビュー基準／異常系対応／リリース判定の統一基準を新規策定 ・AIファーストQA導入（Claude／ChatGPTを用いたテストケース生成・仕様照合） ・New Relic／PagerDuty を導入し、SRE基盤を整備して検知〜一次対応の即応体制を構築 ・FE/BE/SRE/QAの責務分界を再設計し、オフショア全体の品質と再現性を改善 ・Notionで要件・仕様・テスト・不具合を一元管理し、変更管理と判断プロセスを標準化 ・RCA（再発防止）プロセスを定常化させ、改善サイクルを仕組み化 ・Biz（自治体対応）と開発・QAを接続し、サービス全体の品質・リリース判断プロセスを統一 ・自治体向け障害説明・改善ロードマップを再構築し、信頼回復の基礎を整備 ■成果 【信頼性（SRE）】 ・重大障害（月3〜5件）を90%以上削減し、予約不可・配車不能をほぼ解消 ・異常一次検知を、従来の“CSからの不定期連絡”から15〜30分での自動検知へ移行 ・再発防止プロセス導入により、同一障害の再発率をほぼゼロへ抑制 【品質・エンジニアリング生産性】 ・AI生成テスト＋基準整備により、テスト設計〜実行効率を約2倍に向上 ・要件齟齬・異常系漏れを削減し、リリースミスを70%削減 ・品質起因の手戻りを40〜50%削減 【Biz／事業影響】 ・自治体向け障害説明・照合作業の工数を削減し、Biz/CSの対応負荷を大幅に軽減 ・安定稼働により、自治体からの緊急問い合わせが減少し、運用対応が平準化 ・障害の長期化が解消され、改善活動へリソースを振り向けられる環境を確立

■職務内容 介護・医療領域における IoT データ可視化プラットフォームの品質保証・SRE基盤の再構築を推進。既存の品質プロセスが形式化していたため、品質基準の策定、異常系テストの体系化、SRE基盤導入、AIを活用した品質マネジメントプロセスの標準化を担当。2025年2月から継続支援中。 ■課題 ・IoT機器のデータ整合性にばらつきがあり、品質起因のユーザクレームが増加 ・ソフト／ハード双方で品質要件・セキュリティ要件が未定義 ・テストが属人的で、自動化も不十分なため、リリース品質が安定しない ・障害調査が遅く、原因追跡に1件あたり数時間〜数日を要する ・品質・開発・運用の境界が曖昧で、責務分離ができていない ■アクション ・品質基準（機能・非機能・データ整合性）とレビュー基準を体系化 ・IoTデータの異常検知モデルを設計し、異常系テストを標準化 ・SRE基盤を整備（監視・アラート・ログ・インシデントハンドリング） ・AI（ChatGPT／Claude）を用いたテストケース生成・品質チェックプロセスを導入 ・プロダクト・QA・SRE間の責務を再定義し、改善フローを一本化 ・データ品質モニタリング基盤（速報性・欠損管理）を構築中 ■成果 ・データ整合性の異常検知精度が向上し、顧客クレームを30〜40％削減 ・障害調査時間を数時間〜数日 → 数分〜1時間に短縮 ・AIテスト生成の導入により、テスト準備工数を40〜60％削減 ・品質起因のリリース遅延を減らし、開発サイクルの安定化に貢献 ・品質プロセス・SRE・AI活用を統合した“再現性ある品質基盤”を構築

■職務内容 第三者検証会社に対し、自動テストを中核事業として立ち上げるための事業化コンサルティングを提供。自動化プラットフォーム構築、教育体系、DevOps連携、組織設計、ロードマップ策定まで一貫して支援。また、既存のQA知見と最新IT技術を組み合わせた新規事業構築も担当（詳細はNDAにより非公開）。 ■課題 ・自動テストをサービスとして展開するための基盤・人材・標準プロセスが未整備 ・属人的な自動化スクリプトに依存し、品質・再現性・横展開性が不足 ・事業としての収益モデル、提供価値、教育モデルが未定義 ・既存QA領域の知見と新しい技術を掛け合わせた新規事業化の方法論が不在 ■アクション ・自動化プラットフォーム（ツール選定、標準構成、CI/CD連携）を設計 ・自動化エンジニア育成カリキュラムを構築し、座学・演習・実案件での育成を実施 ・組織立ち上げに必要な役割定義、標準プロセス（要件→設計→実装→レビュー）を整備 ・DevOps と連携した“自動化を前提とした開発プロセス”を提案 ・自動テスト事業のビジネスモデル、提供価値、ロードマップを策定 ・既存QA知見と新技術を統合した新規事業アイデアを複数提示（詳細はNDAのため非公開） ■成果 ・自動テスト事業の基盤を0→1で構築し、事業化に必要なプロセス・体制を確立 ・キーマン2名を育成し、自走できる自動化チームを形成 ・属人化していた自動化作業を標準化し、横展開可能な再現性あるプロセスへ転換 ・DevOps連携により、自動化の導入〜運用までを一連の流れとして最適化 ・新規事業構築のフレームを策定し、事業の多角化に向けた基礎を構築（詳細は非公開）

■職務内容 ・Eight／Contract One の品質保証責任者としてQCDを統括 ・品質基準・レビュー基準・リリースプロセスを再構築 ・Notionを導入し、進捗・課題・品質リスクの可視化基盤を整備 ・リードメンバー育成（1on1、昇格支援）を通じて組織スキルを底上げ ■課題 ・進捗や品質リスクが数値化されず、QCD最適化が困難 ・リード層の経験領域が偏り、リーダーシップ強化が必要 ・複数プロダクト間で品質判断基準が統一されていない ■アクション ・品質基準とレビュー基準を再整備し、統一基準を運用 ・Notionを用いて予実・自動化状況・リスクの可視化を定着 ・昇格基準策定と1on1を通じた育成支援を推進 ■成果 ・テスト支援AI導入により手動テスト工数を50%削減（年間1.5億円規模の効果） ・品質基準・リリース基準の標準化により主要リリースの安定性が向上 ・リード層が自走し、複数プロダクトを横断した品質運営が可能に

■職務内容 ・Contract One のQA戦略を立案し、品質基準を短期で横展開 ・小規模チーム（テストリード1名＋SE1名）を編成し、リーダー育成を実施 ・Notionで進捗・課題・リスクを一元管理し、運営基盤を整備 ■課題 ・障害流出が続き、早期の品質改善が必須 ・第三者QAが未導入でプロセスが未整備 ■アクション ・Bill One基準をContract Oneに適用し、短期間で定着 ・小規模精鋭チームを構築し、リーダー育成プログラムを導入 ・Notionでタスク・進捗・リスクの可視化を実施 ■成果 ・3か月で重要な潜在障害を複数検知し、改善方針を確立 ・QA体制と品質プロセスの初期運用を定着 ・リーダーのスキル向上により品質管理体制の安定運用が可能に

■職務内容 ・ChatGPT／Notion AIを用いたテスト方針・設計自動化のPoCを実施 ・BIと連携した障害管理の一元化を推進し、QCD改善を支援 ■課題 ・障害情報が複数プロダクトに分散し、管理工数が増大 ・テスト設計が完全手作業で生産性が低下 ■アクション ・AI＋BIにより障害管理プロセスを体系化 ・AIによるテスト方針／設計生成を試行 ■成果 ・障害管理が集約され、再発防止プロセスの精度が向上 ・AI生成によりテスト設計工数を50%以上削減 ・他プロダクトへのAI活用展開に耐える基盤を確立

■職務内容 ・Bill One のQA戦略を立案し、品質基準を再整備 ・QAパートナー体制を見直し、手動＋自動化の最適なQAラインを構築 ・Jiraを用いて進捗・リスクの可視化を実施 ■課題 ・品質基準が曖昧でテスト工程の一貫性が欠如 ・手動テスト偏重でテスト負荷が肥大化 ■アクション ・品質基準を再定義し、QAパートナーと合意形成 ・オフショアチームを活用し、手動・自動化の役割を最適化 ■成果 ・品質基準とテストプロセスが標準化され、他プロダクトへ展開可能な基盤を確立 ・リグレッション自動化によりリリースの安定性が向上

■職務内容 ・電子通貨プラットフォームにおけるFISC安全対策基準への準拠対応を担当 ・開発プロセス／インフラ構成に対するセキュリティ基準を整備し、監査対応の基盤を構築 ・プロダクション運営に向けたシステム運用チームの立ち上げ準備を実施 ・運用プロセス（監視、インシデント、セキュリティ、権限管理等）の要件定義を実施 ・国内外の運用パートナー選定および運用支援システムの調達・選定を担当 ■課題 ・電子通貨プラットフォームとしてFISC安全対策基準への迅速な準拠が必須 ・プロダクション稼働へ向け、運用チーム・運用プロセスを短期間で構築する必要があった ・開発・インフラ・運用の役割分担が明確でなく、運用体制構築が遅延していた ■アクション ・FISC安全対策基準に基づき、開発プロセス／インフラ基盤への必要対策を抽出し、順次整備 ・運用要件（監視、インシデント管理、セキュリティ管理、運用権限管理）の定義を主導 ・国内2社、海外1社を運用パートナー候補として評価・選定 ・運用支援システムの要件を策定し、選定を完了 ■成果 ・FISC安全対策基準に則した開発・運用体制の整備を推進し、監査要求に耐えうる基盤を確保 ・運用チーム立ち上げに必要なプロセス・パートナー・支援システムの準備を完了 ・開発／インフラ／運用の連携体制が整い、プロダクション移行に向けた体制づくりに貢献

■職務内容 ・ベンチャー体制の中で、QCDを阻害しないコンパクトなQMSプロセスを設計・展開 ・「リリース価値（KPI/KGI）」「順守すべきセキュリティ要件」「リリースに必要なテスト視点」の3点に絞り込み、過度に肥大化しない運用基盤を構築 ・プロダクトのスピードと品質を両立させるリリース判断プロセスを整備 ■課題 ・一般的なQMSプロセスを適用するとベンチャー開発のスピードが阻害され、QCDに悪影響が出る懸念があった ・求められる品質とスピードのバランスを維持するため、ミニマムで再現性のあるQMSが必要だった ■アクション ・リリースに必須な最低限の確認項目（リリース価値、セキュリティ要件、テスト視点）を明確化 ・複雑化しないプロセスを設計し、開発・QA・Bizで共通理解のもと運用 ・運用負荷を最小化しつつ品質を担保する仕組みへ調整 ■成果 ・QMSプロセスを肥大化させず、開発スピードを維持しながらリリース品質を確保 ・リリース判断が属人化せず、チーム全体で再現性のある意思決定が可能に ・スピードと品質を両立できる軽量QMSの運用モデルを確立

■職務内容 ・社内ベンチャー部門において、医療系プロダクト群の品質保証体制の構築を担当 ・新規プロダクトとレガシープロダクトが混在し、QA不在の中で開発・CSが人力で評価していた状況を是正 ・専門テストエンジニア不足により体系的なテストが行われていなかったため、QA体制・テストプロセス・自動化基盤を整備 ・システムテストと自動化を並行で進められる体制づくりを推進 ■課題 ・新規／レガシー双方の医療プロダクトに対して適切なQA体制がなく、テスト網羅性・再現性が不足 ・リリース優先の運営となり、体系立った品質保証プロセスが機能していなかった ・自動化・監視・運用基盤が未整備で、品質リスクを事前に把握できなかった ■アクション ・ベトナムのオフショアチームを起点に QA 体制を構築し、システムテストと自動化を同時並行で運用 ・CICD と連携した API テスト／UI テスト環境を構築し、テストスクリプトの作成〜運用まで整備（Web完了、Mobile検討中） ・セキュリティ監査の見直しを行い、監査コストを 160万円 → 40万円 に最適化 ・プロダクション環境にヘルスチェックを導入し、CSとの連携を強化し運用効率を改善 ■成果 ・QA体制構築と自動化導入により、医療プロダクト群におけるQCD全体の品質保証基盤を確立 ・既存プロダクトの品質保証部門との情報連携を開始し、将来的な組織統合に向けた基盤を整備 ・監査コストの最適化とテスト自動化により、品質リスクと運用コストの双方を削減

■職務内容 ・自動販売機／POS端末を用いた決済サービスにおける品質保証（QAマネージャ）を担当 ・既存クレジットネットワークを経由しない新規決済基盤に対し、QA（ITb）評価業務のマネジメントを実施 ・複数のパートナー企業と連携しながら、品質・コスト双方に課題がある評価体制を立て直し ・システム中核部（Webサービス群）の評価体制（ITa）の刷新を計画し、オフショア移管（中国／ベトナム）を含む改善案を立案 ・プロジェクト管理の非効率さを解消するため、Jira を中核とした統一プラットフォームへの移行を主導 ■課題 ・ITb評価を複数パートナーで分散して実施しており、コミュニケーション断絶と環境の複雑化により、評価に時間がかかっていた ・中核システム（Webサービス）の開発と評価を同一企業に委託しており、単価高騰と生産性低下が顕著 ・既存の情報システムはプロジェクト管理が非効率で、外部パートナーとの連携が滞りやすかった ・評価コストが肥大化し、品質管理として持続可能な体制ではなかった（年間7,000万円規模の過剰コスト） ■アクション ・品質課題に対して、テスト環境・コミュニケーションラインを再整理し、ITb評価を集中できる体制へ再構築 ・コスト課題に対して、委託先を技術力の高いパートナーに集約し、評価の内製化／オフショア移管の戦略を策定 ・システム中核部分について、国内→海外（中国／ベトナム）オフショアへの移管PoCを企画し、2022年2月開始で実行準備 ・既存の情報システムを破棄し、Jiraを中心としたプロジェクト管理基盤への移行計画を立案 ・ベンダー選定、教育体制の構築、社内トライアルを実施し、新体制の定着準備を完了 ■成果 ・ITb評価体制の再構築により、品質改善とともに 年間50%（約7,000万円）のコスト削減を実現可能な体制 を構築 ・4つの主要プロジェクトで品質管理責任者として評価を指揮し、商品化を完了。サービスは市場運用へ移行 ・ITa（中核システム）のベトナム移管PoCを計画し、QCDに問題なければオフショア拡大できる体制を設計 ・Jiraベースのプロジェクト管理の社内PoCを完了し、監査承認を経て全社展開可能な状態を構築