AI Agent Ops / Langfuse / RAG
AI Agentを、作って終わりにしない。業務PoCから本番運用・改善まで、一気通貫で設計します。
計測・評価・改善を最初から組み込み、要件定義→実装→検証→改善のサイクルを回す。だから“作っただけ”で止まらず、使うほど良くなります。
業務Agent PoC ／ Agent Ops診断 ／ Langfuse実装・運用伴走
01Solutions
業務をAIネイティブなフローへと昇華し、AI戦略から業務フローの再構築を促進させます。
課題と合格基準を先に決め、小さく作って動かす。最新の論文ベースのself-evolving agent評価などで定量的な精度を査定し改善していきます。
AIが物理に近づくほど、動くこと以上に「安全か」の評価が重要になる。その安全を測るためのデータ基盤を、自分のプロジェクトで実際に作っている。
カメラの物体検知（YOLO 等のニューラルネット）と LiDAR で周囲を捉え、ロボットと LLM を統合。安全に止められる設計と sim-first で検証し、走行を eval-sdk で測って改善まで回す。
発注先（ベンダー）でなく、一緒に事業と資産を育てる。①②を単発受託でなく中長期で載せる“契約の器”。
成果とIPの帰属を最初に決め、成果連動のレベニューシェアも選べる。作って渡すのでなく、内製化まで伴走して能力を残す。
As is → To be
①〜⑤は個別の工夫ではなく、課題起点・evals先行・改善ループという一つの規律。だからPoCで止まらず、本開発→本番運用まで同じ作り方で到達する。
02Selected Work
技術テーマと担当範囲がわかる粒度で、これまで関わったプロジェクトを紹介します。
RAG / Agentのトレース、評価観点、プロンプト管理を整理し、改善サイクルを回せる品質基盤を構築。
複数モデルを用途別に使い分け、レポート生成の品質、コスト、安定性を比較しながら改善。
SharePoint上の社内ナレッジを整理し、Copilot Studioで業務カテゴリ別の回答導線を設計。
Graph-RAGを活用し、関係性を含む情報検索とチャットUIの検証用ツールを開発。
※ NDAに基づき企業名・詳細数値は非公開とし、技術テーマと担当範囲が伝わる粒度で記載しています。
03Media
AI・RAG・エージェント開発の最新動向をYouTubeで発信しています。最新の動画を自動で掲載しています。
2026.06.15
2026.05.17
2026.05.12
2026.05.04
2026.04.23
2026.04.14
04Career Timeline
世界的なデータサイエンス、機械学習コンペで銅メダル受賞。EDA、特徴量設計、モデル評価、アンサンブル戦略までを一通り実践し、機械学習の実装力を固めた活動。
社内データソースを横断する質問応答・ドキュメント検索システムを設計し、検索と生成のパイプラインを構築。
Graph-RAGを活用したチャットボットとWebアプリを構築し、フロントエンドからバックエンドまで担当。
複数企業の課題ヒアリング、業務フロー分析、LLM活用の要件整理、PoC設計、効果測定を支援。
医療機器、チューブ、ベッド周辺環境などを画像・動画から解析。GroundingDINOによるオープン語彙物体検出と、Meta社のSegment Anything Model（SAM）によるゼロショットセグメンテーションを組み合わせ、検出結果をLLM連携用に構造化する基盤を検証。
RAG型AIエージェントの実装に加え、トレース、メトリクス、プロンプト管理、A/Bテスト基盤を構築。
16カテゴリ・300ファイル以上の社内ナレッジを整理し、SharePoint連携のRAG型回答精度改善を主導。
RAG、マルチエージェント、LLM評価、医療AI、企業ナレッジ検索を中心に、PoCで終わらせず、運用後に改善できるAIシステムづくりに取り組んでいます。
05Contact
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