ゆうじろう

## 【概要】 * マーケター・ライターむけAIライティング支援ツール * 文章管理ツール ## 【課題・問題点】 * 生成AIへのプロンプト精度検証 * * 管理者ページに検証用システムを構築して対応 * ユーザーが簡易的に扱えるUI * * テンプレートUIと対話型UIを構築して対応 ## 【開発・実装内容】 * エディタ機能実装 * テンプレート型・部分選択型・AIライティング開発 * プロンプト管理などの管理者システム実装（プロンプト検証用） ## 【成果・取り組み等】 * Gemini/ChatGPTを利用した生成AIではセキュリティの観点からVertexAIやAzureのOAuth認証を採用しました。 * ヘルプなどの小さいデータのRAGはEmbeddingGemma+faissを利用してオンメモリで行いコストの削減を行いました。 * キーフレーズの抽出もオンメモリで行いコストの削減を行いました。 ## 【役割】 * プロジェクト責任者 * 開発者 ※チーム構成 オーナー＋３名 （マネージャー・デザイナー・開発者）

## 【概要】 * インターネット上の類似・盗用チェックツール RAGのコアシステムと同じ設計で出力がグラフや数値を表示した構造です ## 【課題・問題点】 * 検索の精度向上 * * キーフレーズによる組み合わせを利用して対応 * 言い回しや倒置法への対応 * * 当時BERTなどの機械学習モデルを使用して対応 ## 【開発・実装内容】 * 元記事（検索対象）のキーフレーズを抽出機能の開発 * キーフレーズをもとに必要最低限のSERPs取得システムの開発 * 記事の類似判定システムの開発 * ベクトル検索（類似検索）の精度向上に多言語（マルチリンガル）の組み込みベクトルを利用 ## 【成果・取り組み等】 * 教師なし型のキーフレーズ抽出ライブラリをC++で作成して高速化とコスト軽減を実現しました。 * キーフレーズを用いつことでSERPsへのコストを大幅に軽減することに成功しました。 * 初期はPyTorch+BERTによる組み込みベクトルを使用していましたがllama.cpp+EmbeddingGemmaのマルチリンガルモデルにより精度を向上させました。 * llama.cppによりプロセスサイズを小さくすることでAWS Lambda上で動かしコストと速度の改善を実現しました。 ## 【役割】 * プロジェクト責任者 * 開発者 ※チーム構成 オーナー＋３名 （マネージャー・デザイナー・開発者）

## 【概要】 * 社内向け業務支援ツールの作成 * 社内向けライブラリのパッケージ管理 * 新しい技術やライブラリの提案と導入 ## 【課題・問題点】 * 開発メンバーが簡易的に使える仕組み * * Github packagesによるnpmや各OSのパッケージレジストリをS3に展開 * 営業用に電話番号をネットから抽出する * * 当時よいモデルがなかったのでscikit-learnによりモデルの作成 ## 【開発・実装内容】 * 機械学習（強化学習）を活用した営業用電話番号抽出システムの開発 * 社内向けライブラリのパッケージ管理 * * （Debian系 apt ・Alpine系 apk ・Amazon Linux系 yum ・NodeJS Github packagesによるnpmレジストリ） * AWS CDKの社内向けカスタマイズライブラリの開発 * OSSなどのライブラリを簡単に使えるようにbinding実装 ## 【成果・取り組み等】 * 機械学習の活用により、営業用電話番号の抽出や文書生成プロセスを自動化し、業務効率を大幅に向上させた。 * コスト効率を考慮し、GeminiとローカルLLMを使い分けることで、開発コストを最適化しながらビジネス価値を最大化した。 * AI駆動開発（Copilot for VS Code）を導入し、少人数チームでの開発速度と品質維持に貢献した。 * 自社サービスの業績悪化という厳しい状況下で、AIコンサルティングへの事業転換を提案し、会社の方向性転換に貢献した。 ## 【役割】 * プロジェクト責任者 * 開発者

## 【概要】 * タグ設置型レコメンドリンク表示ツール ## 【課題・問題点】 * サーバー側のトラフィック量の増加 * 表示遅延の最小化 * ユーザー入力ステップの最小化 ## 【開発・実装内容】 * Amazon CloudFrontを利用してトラフィック量の増加に対応 * 表示遅延で設置サイトの描画を遅らせないイベント発火タグの作成 * ユーザーの入力を省くためにシステム側でサイトをクローラーの作成 * ページ内容をベクトル化して近傍検索によるリンク候補抽出機能の実装 * GoogleSearchConsoleの情報をもとにGroonaネイティブによる検索ワード型リンク候補抽出機能の実装 ## 【成果・取り組み等】 * リンク候補抽出システムをAWSに展開して保守性を向上させた。 * AWSCloudFrontにタグの本体を配置してユーザーサイトに遅延を発生させずにレコメンドページの展開を実現させた。 * GroongaのBindingを作成しGroonaネイティブによる少プロセスのオンメモリ処理を実現させコストの効率化を実現させた。 * BERTを利用した組み込みベクトルを抽出するときにマルチスレッド処理により速度を向上させた。 ## 【役割】 * プロジェクト責任者 * 開発者 ※チーム構成 オーナー＋３名 （マネージャー・デザイナー・開発者）