ID:84141さん
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キャリアビジョン
生涯にわたり最先端技術を追求し、圧倒的なビジネス価値を創出する
◆ なぜ技術を追求し、ビジネス価値を創出したいのか（根拠） システムの規模や求められる役割が大きくなるにつれ、既存の知識だけでは解決できない複雑な課題に直面し、そのたびに新たな技術を習得して突破してきたからです。 30代のころ、ETLのパフォーマンスチューニングで月末集計処理を4時間から1時間に短縮しました。それが、お客様の営業力強化に非常に大きなインパクトを与え高い評価を得られました。このころから、技術でビジネス価値を創出することに喜びを感じるようになりました。 ◆ これまでの歩みと今後の挑戦 私の最大の強みは、未経験の領域へ挑み続ける「向上心」と「チャレンジ精神」です。 販売管理システムの管理者からスタートし、中小規模システムのエンジニア、国内最大級レベルのシステム開発のアーキテクトへと、扱う規模と技術領域を常に拡大してまいりました。近年では合同会社を設立してCTOに就任。Webプロダクトの開発や、LLMのハルシネーションを防止する独自アルゴリズムでの特許取得など、最先端技術を用いた開発を自ら牽引しております。 これまで未知の領域に挑み成長してきたのと同様に、自身の限界を定めず生涯にわたりステージをアップデートし続けます。そして、どれほど複雑で難易度の高い課題であっても技術の力で解決し、事業の成長に大きく貢献していきます。
プロジェクト経験
2024年/1年以内
大手通信会社向けデータ基盤提案
プロジェクトカテゴリ：業務システム
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
● 役割：
○ データ基盤アーキテクト：データ基盤構成提案、製品・テクノロジー選定、PoC推進
● 成果：
○ モダンデータスタック構成の策定： 4TB/日のデータが流入する大規模データ基盤において、将来的なグルー
プ展開を見据えた柔軟性・拡張性を考慮した設計。
○ 製品・テクノロジー選定：20以上のデータ連携製品を比較・評価（ストリーミング性能、パフォーマンス、生産性等）し、最適なアーキテクチャを定義。
○ PoCの推進と評価： 技術検証を支援し、机上論に留まらない実効性を実証。
○ 移行計画の策定と顧客合意： 現行システムからの段階的移行方式を策定し、顧客との合意形成を達成。結
果、実装フェーズへの移行（予算化）を確定させた。
2024年/2年以内
LLMと連携するWebプロダクト（自社製品開発）
プロジェクトカテゴリ：webサービス / 自社プロダクト
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
● 役割：
○ CTO：自身による起業でCTOに就任
○ ソフトウェアエンジニア：製品開発
● 成果：
○ OSSコミュニティ（WordPress）のコード審査・品質基準をクリアし、公式ディレクトリへ自社製品を登録済。また、
パフォーマンス・チューニングによりPageSpeed insightsのスコア100達成。LLMデータパイプライン（マルチ
エージェント連携、ベクトル検索）をプロトタイプとして実装。
○ 特許取得（特願2026 - 013773：特許査定済＆特許番号発行待ち ）
発明の名称：階層構造を有するコンテンツを生成するための情報処理方法およびプログラム
概要：LLMの出力を独自の論理検証アルゴリズムおよび数理モデルで自動判定・自律修正し、ハルシネー
ションを抑制する技術 。生成AIのビジネス適用における最大のボトルネック（信頼性）を解消するコア技術とし
て権利化 。
2017年/2年以上
大手損害保険会社向け契約管理システム刷新
プロジェクトカテゴリ：業務システム / 受託開発
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
(プロジェクトメンバーは最大500名)
● 役割：
○ データベースエンジニア：論理データモデリング、物理データモデリング、SQL実行計画分析、パフォーマンス
チューニング。エグゼクティブレベルとの顧客折衝。
○ チームリーダー：開発 DBA チーム (最大5名) 。
● 成果：
○ 国内最大級の3,000万契約（最大のテーブルで50億件）から生成されるデータを格納する拡張性と、基幹シス
テムに求められる信頼性を兼ね備えたアーキテクチャを設計。
○ 大規模プロジェクトの特性から発生する複雑で競合する要件を適切に取り込み 2021 年 4 月にフェーズ 1 のリ
リースを完了。
○ フェーズ2では、主に技術的難易度の高い課題（統計情報設計、性能テスト評価、性能チューニング）に対応
2022年/2年以内
大手自動車メーカー向けグローバルデータ分析基盤構築
プロジェクトカテゴリ：業務システム
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
(プロジェクトメンバーは最大30名)
● 役割：
○ データエンジニア：クラウド(AWS&GCP)上で機密情報を扱うデータ分析基盤のアーキテクチャ設計、開発。
○ チームリーダー：SCRUM開発のデベロッパーチーム (最大8名)
● 成果：
○ 国境を越えてデータを連携する処理についてサイジングおよびチューニングを行い要件を達成。
○ データ仮想化を用いた個人認証、認可、監査ログ等のデータガバナンスの仕組みを構築。
○ 海外チームとの英語でのコミュニケーションに対応。
2014年/2年以上
大手外資系生命保険会社 代理店手数料計算システム再構築
プロジェクトカテゴリ：業務システム
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
プロジェクトメンバー最大50名)
● 役割：
○ データエンジニア：データ分析基盤（Informatica）に関する技術コンサルティング、アーキテクチャ設計、デー
タモデル導入支援。エグゼクティブレベルとの顧客折衝。
○ チームリーダー：データ分析基盤チーム (最大20名)
● 成果：
○ メインフレームとオープンシステム群をシームレスに連携し、ミッションクリティカルな要求を満たす高可用性
データ分析基盤のアーキテクチャ設計を完遂。
○ データ分析基盤のクラスタリングとETLアプリケーションのマルチスレッド化を実装し、データ量の増加に耐える
拡張性を実現。現行4時間を要していた処理を1時間に短縮し、意思決定の迅速化による大きなビジネスイン
パクトを創出。
○ データ分析基盤の開発・運用ガイドラインを作成。
2015年/2年以上
大手外資系生命保険会社 新契約システム再構築
プロジェクトカテゴリ：業務システム / 受託開発
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
(プロジェクトメンバーは最大100名)
● 役割：
○ データエンジニア：データ連携基盤（Informatica）に関する技術コンサルティング、アーキテクチャ設計、スト
リームデータ処理設計、エグゼクティブレベルとの顧客折衝。
○ チームリーダー：データ連携基盤チーム (最大 6名)
● 成果：
外資系の開発ベンダーによって開発がスタートしたが、ストリームデータ処理のリアルタイム性、ミッションクリ
ティカルに伴う高可用性など要求レベルが高く、多くのトラブルが発生していた。そのような状況で上記代理店
手数料算出システムの結果が評価され、本プロジェクトへも同時に参画しリファクタリングを進め要求レベルを
達成。
2007年/2年以上
各種データ分析基盤の導入・構築
プロジェクトカテゴリ：業務システム
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
● 役割：
データエンジニア：三菱電機製データ分析基盤、TeraData等の導入・構築・移行
● 成果：
小売業向け顧客データ分析基盤（データ量1億件）、某省庁向けログ分析基盤（データ量700億件）など多数の
データ分析基盤を構築
2007年/2年以上
データ連携基盤(Informatica)の導入・構築・移行
プロジェクトカテゴリ：業務システム
担当工程
経験した職種・役割
あなたが実際に使っていた技術
● 役割：
データエンジニア：データ連携基盤に関する技術コンサルティング、開発プロセスの標準化、構築
● 成果：
大手食品メーカー（従業員1万人）、大手機械・設備メーカー（従業員8,000人）等、データ連携基盤を構築
マネージメント能力
このマネージメント能力は公開されていません
このマネージメント能力は公開されていません
アピール項目
アウトプット
GitHub アカウント
あり
Qiita アカウント
未入力です
Zenn アカウント
未入力です
Speaker Deck アカウント
未入力です
SlideShare アカウント
未入力です
特にアピールしたいアウトプット
未入力です
今後、身につけなければいけないと思っている技術は何ですか？
AI、RAGの技術。特にRAGのパフォーマンス。
あなたが一番パフォーマンスを出せるのはどんな環境ですか？
ビジネスに大きく影響する複雑で困難な問題がある環境です。特にパフォーマンス問題に自信があります。多くの問題を解決し、ビジネス価値を創出した実績があります。
生成AIの活用状況
キャラクター
やりたい事
基本プロフィール
年齢
今年で50代前半
好きなテキストエディタ
vim
希望勤務地
東京都
希望年収
1150万円
ご意見箱
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