ID:84281さん

キャリアビジョン


現場業務を理解し、何を仕組みに任せ、何を人に残すかを判断できる人材になりたい

エアコン設置・修理事業を運営しながら、生成AIによるコーディング支援を活用して、案件受付、見積もり、協力会社への発注、手数料・紹介料の精算などを管理する業務システムを構築・運用しています。 この経験から、機能を追加することよりも、何を自動化しないかを判断することの方が難しいと感じています。 特殊な条件を含む案件を自動計算へ組み込んだ際、計算結果は合っていても、金額の根拠を協力会社へ分かりやすく説明できない問題が発生しました。そのため、その部分は無理に自動化せず、担当者が内容を確認して入力する運用へ戻しました。 この経験を通じて、すべてを自動化することよりも、利用する人が判断根拠を理解し、納得して使い続けられる仕組みを作ることが重要だと考えるようになりました。 現場の作業と、それを支えるシステムの両方を理解していることが自分の強みです。技術的には正しくても、現場の手順や判断方法に合わず、実際には使われない仕組みを避けることができます。 現在は、現地調査にかかる時間と移動コストの削減を目的として、写真と入力情報からエアコン工事の条件を整理し、概算見積もりを支援する仕組みを開発しています。 LLMには写真から工事条件を整理する役割を持たせ、金額計算は管理された料金表と計算ルールを使って行います。また、判断が難しい案件は自動確定せず、追加情報の確認や担当者による判断へ戻す設計にしています。 今後は、自社事業で構築した仕組みを、料金体系や業務ルールが異なる小規模事業者にも導入し、どこまで共通化できるかを検証したいと考えています。 将来的には、業界を問わず顧客の現場へ入り、業務課題の整理、導入する仕組みの選定、要件定義、生成AIを活用した試作、運用設計、導入後の改善までを支援する仕事に取り組みたいです。

プロジェクト経験

プロジェクトカテゴリ
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
このプロジェクト詳細は公開されていません

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2025年/1年以内

ホームページの制作、および集客導線に関連するLP・バナー・LINEリッチメニューの制作

プロジェクト名 地域サービス業向けWebサイト・LP・LINE集客導線の設計・制作 プロジェクト概要 地域サービス業を営む企業から依頼を受け、Webサイト、LP、広告バナー、LINEリッチメニューを含む集客・問い合わせ導線を設計・制作しました。 対象は、エアコン工事、エアコンクリーニング、ハウスクリーニング、電気工事、不用品回収など、複数のサービスを扱う地域密着型事業です。 顧客へのヒアリングを通じて、サービス内容、料金、対応エリア、よくある質問、実際の問い合わせ内容を整理しました。 利用者が、依頼できるサービス、料金の目安、対応エリア、相談方法を迷わず確認できるよう、Webサイト、LP、LINE、電話、問い合わせフォームを一つの導線として設計しました。 チーム構成・役割 制作・開発担当は1名です。 顧客要望の整理、要件定義、情報設計、デザイン、実装、テスト、公開、計測環境の設定、公開後の改善まで一貫して担当しました。 Webサイト、LP、広告バナー、LINEリッチメニューを個別に制作するのではなく、Facebook、Instagram、TikTok、広告、インフルエンサーへの営業活動などから訪れた利用者を、問い合わせにつなげる受け皿として設計しました。 ChatGPT、Claude Code、Codexは、構成整理、文章作成、実装補助、UI改善、エラー調査に活用しました。生成内容はそのまま使用せず、実際のサービス内容や料金と一致しているかを確認して修正しました。 担当したこと 顧客要望と事業内容の整理 サイト全体の要件定義と情報設計 ファーストビューの訴求設計 サービス内容、料金、対応エリア、FAQの整理 LINE、電話、問い合わせフォームへの導線設計 Webサイトと集客用LPの設計・制作 広告バナーとLINEリッチメニューの制作 スマートフォンを前提としたUI調整 日本語・英語ページの制作 ブログ、FAQ、サイトマップの整備 Google Tag Manager、Google Analytics 4、広告コンバージョンタグの設定 表示内容、リンク、問い合わせ導線の品質確認 Vercelでの公開 Git、GitHubを利用したコード管理 公開後の文章、画像、導線の改善 成果 Facebook、Instagram、TikTokでの情報発信、インフルエンサーへの営業、広告施策などを約1年間継続する中で、各施策からの流入を問い合わせにつなげるWeb上の導線を整備しました。 顧客からの共有では、制作前は週1件程度だった問い合わせが、公開後は1日1〜5件程度発生するようになり、直近では月間約60件の見積依頼につながっています。 流入経路は、自然検索などのオーガニック流入が約60%、広告経由が約40%です。 問い合わせ方法は、電話が約70%、フォームが約20%、LINEが約10%となっています。 個人顧客に加えて法人からの問い合わせも発生しており、約2か月に1件のペースで獲得しています。 問い合わせの増加はWebサイト単体によるものではなく、SNSでの情報発信、インフルエンサーへの営業、広告施策などが組み合わさった結果です。その中で、Webサイトはサービス内容、料金、対応エリアを確認し、問い合わせへ進むための受け皿として機能しました。 また、Google Tag Manager、Google Analytics 4、広告コンバージョンタグを設定し、流入経路や問い合わせ成果を継続的に確認できる計測環境を整備しました。 使用技術 Next.js React TypeScript Tailwind CSS Vercel Git GitHub Google Tag Manager Google Analytics 4 広告コンバージョンタグ

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マネージメント能力

エアコン設置・修理事業において、協力会社ネットワークの管理を担当しています。人員の直接雇用ではなく、複数の協力会社への案件の割り振り、施工品質、単価と手数料の取り決め、納期の調整を管理しています。あわせて、その管理業務を支える社内システムの設計と運用も担当しています。
顧客に対しては、どの協力会社が施工しても一定の品質と料金で提供できる状態にする責務がありました。協力会社に対しては、条件と精算金額が明確で、継続的に受けてもらえる状態にする責務がありました。 この二つは対立します。品質基準を上げれば協力会社の負担が増え、単価を下げれば継続してもらえません。両者が成立する範囲を見つけ、その範囲を口頭の慣習ではなく仕組みとして固定することが求められました。
最初の課題は、取り決めが文書化されていないことでした。 手数料と紹介料の按分ルールは案件種別ごとに異なりますが、その多くが口頭の慣習として運用されていました。表計算ソフトと手作業で精算していたため、月10時間かかるうえ、計算ミスによる支払い差異が発生していました。 さらに問題だったのは、ルールについて自分と協力会社の認識がずれている箇所があったことです。金額が絡むため、認識のずれは信頼関係に直結します。 そこで、先にシステムを作るのではなく、案件種別ごとの按分ルールをすべて書き出し、協力会社側と金額の認識を突き合わせるところから始めました。実際に、こちらが当然と思っていた前提が共有されていなかった箇所が複数あり、実装前に合意を取り直しています。 実装では、按分の計算ロジックを決定的な純関数として分離し、単体テストで担保しました。金額に関わる部分は、あいまいさが残る実装にしないことを優先しています。案件の受付から見積、発注、精算までをNext.js、TypeScript、Supabaseで内製し、Vercelで運用しています。 一方で、自動化しなかった部分もあります。特殊な条件の案件については、自動計算せず人が判断して入力する形を残しました。例外を無理に仕組みへ取り込むと、ルールが複雑になり、協力会社側が金額の根拠を説明できなくなるためです。仕組みの網羅性より、双方が納得できることを優先しました。

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
あり

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?

今後は、AIを活用した業務改善ツールを、要件整理から実装・運用まで一貫して作れる技術力を身につけたいと考えています。 まずは、Next.js、React、TypeScriptを使ったフロントエンド開発力を高めながら、API連携、認証、データベース設計、管理画面の実装まで対応できるようになりたいです。バックエンド領域では、SupabaseとPostgreSQLを使い、実際の業務データを安全に管理できるWebアプリ開発を経験したいと考えています。 生成AI領域では、OpenAI APIを使った機能実装を基礎から学び、将来的にはRAGやAIエージェントを活用して、社内情報の検索、問い合わせ対応、見積作成、業務判断の支援などを実装できるようになりたいです。 技術を学ぶこと自体を目的にするのではなく、顧客の業務課題を理解し、AIやWeb技術を実際の業務改善へ落とし込めるエンジニアを目指しています。

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?

自分が一番パフォーマンスを発揮できるのは、目的や課題が明確で、自分で考えて改善提案や実装まで進められる環境です。 細かく指示を待つよりも、顧客やユーザーの課題を理解し、必要な情報を整理しながら、WebやAIを活用して解決策を形にしていく働き方が合っています。 また、新しい技術や生成AIを試しながら、業務効率化や制作スピードの向上に活かせる環境だと力を発揮しやすいです。

生成AIの活用状況

日常的な情報収集・業務活用
ChatGPTやGeminiなどのチャットツールを、情報収集、ドキュメント作成、翻訳に日常的に活用
業務でコード生成、コーディングエージェント系の生成AIを利用
コードレビュー、テストコード生成、デバッグに生成AIを活用
生成AIをコアとした開発
生成AIを主要技術としたサービス・プロダクト・機能の企画や、RAGなどの高度な手法を用いた開発経験

キャラクター

直近で一番やりたいこと
サービスを作りたい
好きなスタイル
一人で黙々
どちらかといえば一人で黙々
どちらともいえない
どちらかといえばみんなでワイワイ
みんなでワイワイ
好きな規模
小さい会社
どちらかといえば小さい会社
どちらともいえない
どちらかといえば大きい会社
大きい会社
自信を持って人より秀でていると言える点
企画立案力 / 調整力 / 問題解決力
スキルのタイプ
ゼネラリスト
どちらかといえばゼネラリスト
どちらともいえない
どちらかといえばスペシャリスト
スペシャリスト
得意なフェーズ
0 → 1
どちらかといえば0 → 1
どちらともいえない
どちらかといえば10 → 100
10 → 100
会社を選ぶ一番の基準
一緒に働く人
やりたくない分野
未入力です
その他の特徴
使用言語にはこだわらない / 新しい技術はとりあえず試す
その他のやりたいこと・やりたくないこと

・やりたいこと

顧客や現場の業務をヒアリングし、課題整理、要件定義、企画・設計から、AIやWeb技術を使った実装、導入後の改善まで一貫して関わりたいです。

特に、現場で手作業になっている業務や、情報が整理されていない業務を構造化し、Webアプリ、業務システム、生成AI、自動化ツールなどを使って改善する仕事に関心があります。

FDEやSolution Engineerのように、顧客と技術チームの間に立ち、業務要件を技術要件へ落とし込む役割を目指しています。

・あまりやりたくないこと

目的や利用者の課題が分からないまま、指示された画面や機能だけを作り続ける仕事は避けたいと考えています。

また、会議や進行管理だけで、要件整理・設計・実装・改善にまったく関われない役割よりも、自分でも手を動かしながらプロジェクトを前に進められる環境を希望しています。

やりたい事

手を動かして設計してコードを書きたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
価値あるプロダクトを作り成長させたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
学び続けて技術力でプロダクトに貢献したい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
意義があることや社会に貢献できる仕事がしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
人や計画の調整・マネジメントをしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
レガシーなシステムの保守・運用・改善をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
企画や仕様を考えるところから関わりたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
業務効率を改善して一緒に働く人のためになりたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
全社横断的な共通基盤作りや強化をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい
組織や文化を作る・成長させる仕事をしたい
絶対やりたくない
あまりやりたくない
別に普通
やりたい
絶対やりたい

基本プロフィール

年齢
今年で30代中盤
好きなテキストエディタ
Visual Studio Code
希望勤務地
愛知県 / リモート勤務
集まる必要性がない場合は基本リモートが許可される環境が必要
希望年収
700万円
ご意見箱

要望、不具合報告、使いづらい点や感想など、お気軽にお寄せください。
いただいたご意見は、今後のサービス向上に活用させていただきます。

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