## 職務要約
大学にて機械系学部を卒業後、三井金属鉱業株式会社にてプラント設計業務に従事。
その後、現職のアクセンチュア株式会社（旧：株式会社ALBERT）へ転職し、AIエージェントの構築案件や高精度のRAG構築案件を経験。
## 活かせる経験・知識・技術
- **ニューラルネットワークの原理を理解**
社外の受講生向けディープラーニング講座で講師を務め、全結合層、畳み込み層、活性化関数などのモデル構造や、損失関数、誤差逆伝播法、最適化関数など、モデル学習に関する理論を説明可能。
- **LLMの原理を理解**
ニューラルネットワークおよびTransformerの原理理解に基づき、LLMの挙動について理論的に仮説を立て、好ましくない挙動に対して論文調査や対策検証を実施し、精度改善を実現。
- **AIエージェントの構築経験**
最新技術であるMCPの設計を応用し、複数のエージェントの接続を疎結合化する設計を考案・実装（現時点ではFastAPIを使用してスクラッチで実装）。
- **論文の再現実装**
2024年2月時点の最新論文「RAG-Fusion」の再現と改良を実装し、RAGシステムの大幅な精度向上を達成。現時点においても複数案件に水平展開し、アクセンチュア内のデファクトスタンダードに。
- **Azure上におけるDocker開発環境構築**
ゼロからAzure環境にDocker開発環境を構築。外部接続を遮断したセキュアなLangfuseサーバー（OSSのLLMOpsツール）も併せて構築し、LLMOpsを実施可能な環境を整備。
- **業務で使用したツール**
Python, Docker, Git, Linux, Azure, AWS, SQL, Tableau
## 職務経歴
### アクセンチュア株式会社（旧：株式会社ALBERT）
**期間:** 2022年4月～現在
**役職:** アナリスト（ストラテジー＆コンサルティング AIデータサイエンス部門）
#### 主な業務
- AIエージェントシステム構築
- 最新AI技術の論文調査・PoC
- 社外向け講座の講師
##### 具体的な業務事例
- **Javaコードを生成するAIエージェントの構築**
- 背景
旧バージョンのJavaで実装されたシステムを新バージョンへ換装するAIエージェント構築プロジェクト。Javaのバージョンアップ起因の修正と、顧客のコーディング規約変更に伴う修正の2パターンの修正が求められていた。
これをスタティックな処理フローとAIエージェントによるダイナミックな処理フローを組み合わせることにより自動化を実現。
- **私の役割**
- **スタティックな処理フローの単独での設計・実装**
- **ダイナミックな処理フロー（AIエージェント）の設計・実装**
- ダイナミックな処理フロー実装はチームで実施
- ロジック詳細
- スタティックな処理フローのポイント
Javaコード→設計書→Javaコードの変換過程において、残差接続（residual connection）のような処理を追加。これにより、変換過程における情報の損失を回避することが可能となった。
- ダイナミックな処理フロー（AIエージェント）のポイント
LangGraphを用いてマルチエージェントシステムを構築。その際、LangGraphのサブグラフ機能を使わずにエージェント同士を接続することで、エージェント同士のStateの共有を回避。これにより、エージェント同士の依存度が低い保守性の高いワークフローが実現。
- **高精度RAGシステムの構築**
- 背景
顧客企業における照会応答業務はパワーポイントで作成されたサービスマニュアルを担当者が読み解いて回答する方式が採用されていた。照会から応答までのリードタイムと担当者の業務負荷が課題となっていた。
そこで、パワーポイントで作成されたサービスマニュアルの情報を基に自動で照会応答を実施する高精度RAGシステムを構築。
- **私の役割**
**高精度RAGシステムの単独での設計・実装**
- ロジック詳細
RAG-Fusion（2024年2月当時の最新論文）の応用を含むベクトル検索とキーワード検索のハイブリッドにより高精度なシステムを実現。
検索クエリに多様性を持たせる点、RRF（検索結果のスコアリング）に工夫を加えたことが精度のポイント。
- 成果
専門用語を多く含むサービスマニュアルから的確な情報を抽出することが可能となり、照会への回答精度が飛躍的に向上した。
**上記は2025年3月現在においても、アクセンチュアにおけるRAGシステムのデファクトスタンダードとなっている。**
- **数理最適化とLLMによる通信ネットワークエラー原因設備特定PoC**
- 背景
通信ネットワークを構成する機器が故障すると故障アラームが発生する。
ネットワークはほとんどの場合で相互接続されているので、1箇所で故障すると故障原因でない機器も含めて大量のアラームが発生してしまう。
大量のアラームの中から故障原因となっている設備を特定する必要があった。
- **私の役割**
**数理最適化とLLMを組み合わせたロジックの考案から実装までを単独で完遂**
- ロジック詳細
※ロジックの肝となる一部の処理を意図的に省略して記載
1. 全体のネットワーク構造を事前に定義しておく
2. アラームが発生したノードをリストアップする
3. 作成したアラームリストに載っているノードから2つを取り出して最短経路問題を解く
4. 作成した最短経路のノードをカウントし、降順に並べる
→最短経路に登場する頻度が多いノードほど、故障原因である可能性が高い
5. 4までの情報をLLMに与えて原因設備を特定する
- **顧客へのAIエージェント実装解説**
AIエージェントの実装について、顧客向けワークショップを開催。自らが考案・実装したエージェントの疎結合化について解説。
- **社外向けディープラーニング講座の講師**
ディープラーニング理論を中心とした講座の講師を担当。ニューラルネットの各パーツの機能解説、pytorchを用いたモデル構築や学習済みモデルの使用方法をハンズオン形式で紹介。
- **LightGBMの出力データ可視化**
本番環境でLightGBMを運用管理するためのTableauダッシュボード構築。SQLでのデータ集計からシート作成、ダッシュボード構築までを担当。
- **文書校正自動化PoC案件**
PDFデータの文字データ化、文字データのクリーニング、BERTによる文章分類を実施。PoC契約期間の関係で実施には至らなかったが、文書校正の処理フロー設計を担当。
### 三井金属鉱業株式会社
**期間:** 2018年4月～2021年10月
**役職:** 主任（八戸製錬 設備技術課、※課長以下約35名）
#### 主な業務
- 新設および更新設備の導入（プラント設備）
- 業者（三井金属エンジニアリング）との技術折衝、工程管理、コスト管理
- 既設設備の故障原因究明と対策立案
##### 具体的な業務事例
- **硫酸工程フッ素除去設備増強**
硫酸工程における濃縮フッ素除去設備の能力増強改造。
- **金属スラリー製造設備**
金属粉と溶液を攪拌し、次工程へ投入する設備。有害ガスの発生量低減を目的として設置。
- **ガス処理工程電気集塵機不具合対策**
不具合が頻発していた電気集塵機の改造について、計画立案・手配・実行を担当。
原因不明の不具合を具体的な推定原因に分割し、それに対応する為の1億円規模の工事を企画。この工事により、集塵効率（主要ベンチマーク）の改善に成功。
## 保有資格
- 普通自動車免許
- TOEIC 665点
- 統計検定2級
## 大学時の研究について
**研究内容:** 浅海域における船の揺れについての研究
港に停泊中の大型船で発生する揺れが荷役に影響を及ぼす現状を受け、模型船を用いた実験により揺れのデータ収集と前処理、分析、検証を実施し、対策案の検討を行った。
## 自己PR
- **事前知識がない状態からのキャッチアップ能力**
プログラミング未経験からデータサイエンティストへ転職。独学でPythonの基本操作、前処理、機械学習モデルの使用方法を習得。現職でも論文調査やOSSのリバースエンジニアリングを通じて情報のキャッチアップを継続。
- **論文の手法を実際のコードに書き起こすエンジニアリング力**
論文で示された抽象的な手法を具体的なコードに落とし込み、必要に応じた再現実装を実施。最新技術の論文の非公開コードに対しても再現実装を行い、プロジェクトに適用。
- **ソフトウェア工学・インフラ周りの知識**
Dockerを用いたCloudサービス上での仮想環境構築や、疎結合・機能的凝集を意識したコード作成が可能。
- **納期管理・業務調整力**
業務の細分化、優先順位づけ、期日から逆算した行動計画立案により、納期までのタスク完了を実現。突発的な業務にも柔軟に対応し、早期の軌道修正を実施。
- **情報収集と設備化経験（前職）**
新規設備立ち上げや初期トラブル対応、既設設備の故障原因究明と対策立案に携わる。過去の類似設備のトラブル事例や周辺設備のデータ収集・分析を通じ、初期トラブルの削減および具体的な対策立案を実施。