ID:83969さん

私はこれまで、生成AI活用（Azure OpenAI / Google ADK / A2A連携）、RAGシステムPoC、データ基盤整備（Snowflake / Python ETL）、業務自動化（Power Platform / Slack Workflow）に取り組んできました。 今後は「PoCで価値検証したものを、事業で継続運用できる形に引き上げる力」を強化するため、以下の技術を重点的に身につけたいと考えています。 --- ## 1. LLMアプリケーションの本番運用技術（LLMOps） - モデル評価基盤（オフライン評価 / オンライン評価、プロンプト・回答品質の継続計測） - ガードレール設計（安全性、ハルシネーション抑制、権限境界） - モニタリングと改善サイクル（ログ設計、品質劣化検知、運用フロー） ### 背景 RAGやAI判定のPoC経験を通じて、精度そのものだけでなく「運用し続けられる設計」が重要だと実感したためです。 ## 2. RAGの高度化技術 - 検索品質改善（チャンク設計、メタデータ設計、ハイブリッド検索、再ランキング） - ナレッジ更新運用（変更検知、再インデックス戦略、評価データ整備） - 回答根拠の提示設計（説明可能性の向上） ### 背景 社内ナレッジ検索に取り組んだ経験から、検索精度と運用性を両立する設計をさらに深めたいと考えています。 ## 3. クラウドネイティブな設計・運用（GCP / Azure / AWS） - コンテナ・サーバレスを活用したスケーラブルな構成設計 - CI/CDと自動テストによるリリース安定化 - セキュリティ・監査を考慮したクラウド運用 ### 背景 PoC関連Webアプリ開発や社内基盤整備の経験を、より本番品質のアーキテクチャへ発展させるためです。 ## 4. データエンジニアリングの発展領域 - データモデリング、データ品質管理、パイプライン監視 - ELT/ETLの最適化とコスト管理 - 分析基盤とAI活用基盤の接続設計 ### 背景 Snowflake・Python ETLの経験を土台に、AI活用の前提となるデータ品質と再利用性を高めたいと考えています。 ## 5. マルチエージェント設計の実践知 - エージェント間プロトコル設計、責務分割、失敗時リカバリ設計 - ツール実行制御、ワークフロー統合、評価手法の標準化 ### 背景 A2A連携PoCと担当エージェント開発の経験から、連携型AIシステムを実運用レベルで設計できる力を伸ばしたいと考えています。 --- 今後は、これらの技術を「導入して終わり」ではなく、業務に定着させて継続的に改善できる形で実践し、 AI・データ活用の価値をプロダクトや現場運用に接続できるエンジニアを目指します。