【ゴールデンウィーク営業のお知らせ】
2025年4月29日(火)～2025年5月6日（火）の期間を休業とさせていただきます。
※4月30日（水）、5月1日(木)、2日(金)は通常営業いたします。
※休業期間中にいただいた審査申請については、結果をお返しするために数営業日いただくことをご了承ください。
新しい仕組み・サービスを創って社会の発展を加速させたい
アプリとしては大規模なきせかえランチャーアプリ「+HOME」の開発と運用を行ないました．
https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.co.a_tm.android.launcher
メインプログラマとして，リリース当初開発にジョインしました．ランチャーアプリとしての基本機能の充実や，収益化のための広告機能実装，全面リニューアルなどに関して，ネイティブアプリ側をほぼ1人で担当しました．企画や営業合わせて3〜4人のチームだったため開発と兼務にはなりますが，後半はプロダクトマネージャー的な立場を担っていました．
ユーザー数・売上・利益が十分でない時期からの参画で，とにかくユーザーを増やして収益化する，という課題に対して，企画や製作メンバーとチームでPDCAを回していきました．
取り組みの一例
また，ランチャーアプリの特性上，ネイティブコード開発がサービスの開発・運用の殆どを占めています．1からコードを書き直す大規模リニューアルを2回実施し，発展途上だったAndroid開発の負債を都度改修しながら，機能を充実させていきました．
フロントのメインプログラマーを担当していましたが，決して1人だけで出した成果ではなく，バックエンド担当や企画，グラフィッカー，パートナー様含めたチームが一丸となってモノ作りに取り組むことで初めて得られた成果だと思っています．チームにはデザイナーが居なかったため，UI/UXはチームみんなで調整しながら作っていきました．
その後もSwiftUIによるiOSアプリの新規開発，FlutterによるAndroid/iOSアプリ新規開発に参画して，このプロジェクトでの開発経験を活かしています．
開発したアプリ
様々なプロダクトに対するデータ分析や機械学習の導入を行い，グループ会社全体への横展開を支援しています．
データ分析，機械学習モデルの構築とシステム化，データ分析基盤構築などを担当者しながら，得た経験をグループ会社全体へ展開しています．
2018年頃からデータ分析や機械学習に取り組みはじめました．ただ技術を駆使してAIツールを作るだけではなく，事業のKPIと機械学習の評価指標を結びつけることが成功確率と達成スピードを上げるという考えの元，AI施策に取り組んでいます．
例えば，とある事業の機械学習コンペを社内で開催した際，私はコンペの設計を担当しました．
売上10％アップという目標に必要なコンバージョン率について現状の値と目標値を算出します．そこに対して確実に影響する機械学習の評価指標を選び事業KPIとAIの評価指標を繋げることで，実際に事業に使える機械学習モデルを作るためのコンペを設計することができました．
また，データ分析に取り組むにはデータが必要です．しかし新規サービスでは，データが担当者や特定の組織内に独立してしまったり，データ構造が頻繁に変化します．予算的にも大規模なBIツールを導入しにくいところがあったため，BigQueryを中心としたデータ収集分析基盤を構築しました．現在はデータの民主化を進めながら，そのデータを活用する施策に取り組んでいます．
社内で殆ど事例が無い頃から積極的にAI事例を積み重ねています．
社外に公開できている成果
また，例えば以下のような記事を全社に共有してデータ分析&機械学習の普及に努めています．
施策ごとにチームは異なりますが，作ったツールを実際に使用するビジネスの担当者とのやり取りを大切にしています．ツールが如何に優れたものでも，ビジネスに対して価値を発揮できなければ意味がありません．担当者の要求（温度感やタイミング含む）によって開発スピードとクオリティを調整し，成果物は出来るだけ早く共有してフィードバックループで改善していくことを心がけています．
作った成果物に関する情報は，出来るだけ迅速にドキュメント化し，グループ会社全体に展開しています．逆にグループに散らばっている機械学習エンジニア同士で協力して問題を解決していくこともあります．
このプロジェクト詳細は公開されていません
KPI改善プロジェクト
PMを引き継いだ時点で起こっていた以下の問題を改善
前PMや開発者は，サービス新規開発や機能追加など，開発を完了したら自動的に結果が出るプロジェクトには慣れていましたが，KPIを設定して指標を改善していくようなプロジェクトの経験が浅いと感じました．
対応としてプロジェクトの特性が異なることをメンバーに周知した上で以下を実施しました．
結果として上手く改善サイクルが回るようになり，その後プロジェクトは目標値を達成して無事クローズとなりました．
どちらかと言えば小規模なチームで，職能が異なるメンバーや事業担当者と密に連携できる環境．