ID:81961さん

楽天でユーザー体験向上を目的とした楽天市場の検索クエリ分類プロジェクトを立ち上げ, 技術選定, 実装まで担当。フロントに立ってビジネスサイドの部署とコミュニケーションをとりながら進めました。 元々は特定商品に辿り着いたユーザーが検索していたクエリの集計のみ行う業務でしたが、ビジネスサイドの担当者が手作業で分類を行ってトレンド把握に努めていたことから、自然言語処理により自動化できるのではないかと考えました。 技術選定は論文を探して仕組みを理解し、本プロジェクトで必要となるタスクに沿うようPros/Consを精査してビジネスサイドに噛み砕いて説明を行いました。技術とビジネスの間を横断して価値を生み出す役割を担えたと考えています。

AWS Bedrock Knowledge Base を用いた RAG アプリケーションの設計・開発を行いました。 地方自治体の予算書・総合計画などの大容量 PDF (50MB 超) を対象に、Bedrock のファイルサイズ制限を回避しつつ、検索精度とユーザー体験を両立させることを目的としています。 具体的には、元 PDF を S3 に保存した上で、ローカル環境にて PDF を分割し、検索用チャンクのみを Knowledge Base 用 S3 バケットへ同期する前処理パイプラインを Bash で実装しました。 各分割 PDF には .metadata.json を付与し、都道府県名・組織名・文書種別・年度に加え、分割前のオリジナル PDF の S3 URI をメタデータとして保持する設計としています。 このアプローチにより、RAG 検索結果から元ファイルを特定し、ユーザーには分割されていないオリジナル PDF を提供できる仕組みを実現しました。 このプロジェクトを通じて、インフラの仕様上の制約をクリアしながら、ユーザーに提供したい体験と両立させる経験を得ました。

Azure OpenAI APIを組み込んだRAG機能の技術検証を担当しました。 課題としては、ユーザーがLLMアプリケーションからの回答を受け取った際に情報の根拠が明記されておらず正しい情報か確認できないため、実際の業務に活用できないという問題がありました。 そこでソースとなるドキュメントをページごとに分割し、ページ番号をメタデータとして付与するアプローチを採用しました。 回答の根拠となったページをユーザーが簡単に確認できるようにし、LLMのアウトプットをユーザーがレビューできる仕組みを実現しました。

GCP上でのRAGシステム全体の設計・開発から、検証・本番環境の構築、運用設計、アーキテクチャ図の制作・顧客説明までを一貫して担当し、約4ヶ月半でスケジュール通りに納品、クライアント検収を完了しました。 クライアントが運営する医療掲示板はキーワード検索のみで、テキストが一致しない情報を取得できない課題がありました。既存サービスにAI検索を組み込み、意味検索による検索体験の向上を実現しました。 pgvectorによるベクトル検索とGemini APIによる埋め込み生成・回答生成のRAGパイプラインを構築（当初Vertex AI構成から、費用管理の適正化のためAPIキー方式へ移行判断）。加えて、投稿の新規・編集・削除に自動追従するデータ更新パイプライン（日次差分＋週次照合、冪等設計）、ユーザー別・サイト全体の利用回数制限（環境変数のみで非エンジニアが運用可能な設計）、フィーチャーフラグによるダークローンチ（本番反映とユーザー公開の分離）を実装しました。 納品にあたってはGCP環境のセキュリティレビューを実施し、ファイアウォール規則・サービスアカウント鍵・検証時代の残置リソースなど13項目を実機確認のうえ棚卸しし、対応計画として提示。検証環境の運用コスト試算まで含め、クライアント自身が設定変更だけで運用を継続できる体制設計を行いました。 週次でユーザー体験のディスカッションと開発のサイクルを回し、要件を実装するだけの開発者ではなく、技術を通じてクライアントの意思決定を助ける伴走者として活動しました。

学生・学校・企業の3ロールが利用するインターンシップマッチングサービス(自社開発)のバックエンドを前任者から引き継ぎ、BE専任1名体制で担当しました。約1ヶ月の担当期間で、機能開発6本・技術的負債解消1本のPRを設計・実装・テスト・レビュー対応まで単独で完遂しています。 Clean Architectureの4層構成とPostgreSQLのRow Level Securityを軸とする既存設計に沿って、パスワード再設定機能(トークンをハッシュ化してDB保存、原子的なUPDATEによる二重使用防止、メールアドレス列挙攻撃対策)、イベント参加申込機能(DBのUNIQUE制約を真実の源とする重複防止、操作×ロールのマトリクスでのRLSポリシー設計)、メール送信・画像アップロード基盤(抽象インターフェースを切り、将来のSendGrid/S3移行を実装差し替えのみに限定する設計)を実装しました。 また、フロントエンドとのレスポンスキー規約の不整合(snake_case/camelCase)を解消するため、Pydanticの基底クラス設計で17ルータ・42スキーマを一括移行しました。リクエストは両形式を受け付ける互換レイヤーを設けて後方互換を維持し、BFF層への破壊的影響を事前調査した上でフロントエンド担当と同期マージを調整し、稼働中の機能を止めずにリリースしています。 品質面では、mypy strictの残存エラーを全ファイルで解消して型安全性の基準線を確立し、単体180件・統合292件のテストをCIグリーンの状態で維持しました。退任時には、コードから読み取れない設計判断の経緯や保留中の課題を引き継ぎ資料として整備しています。 短期間の担当でしたが、API契約・セキュリティ・型・テストといったwebバックエンド開発の基本を実務水準で一巡させ、機械学習案件で培った「制約の中で体験を成立させる設計」がwebアプリケーション開発でも通用することを確認できたプロジェクトです。