Python・Excelの業務自動化を、現役SEが実務経験をもとにサポートします！
プロフィールをご覧いただきありがとうございます。
ITエンジニアとして10年以上、金融・通信・クラウド関連など、さまざまな業務システムの開発・運用に携わってきました。
Pythonを中心に、業務自動化、既存システムの改善、テスト自動化、生成AIを活用した開発効率化などに取り組んでいます。
近年は、生成AIの回答をそのまま信用するのではなく、根拠となる情報や客観的な判定基準に基づいて検証するPoC（概念実証）の開発にも力を入れています。
【主な実務経験】
・Python／Airflowによる通信システムの運用自動化
・Excel VBA／Accessによる金融業務向けツール開発
・PythonによるCSV・Excelデータ処理、API連携
・AWSを利用したアプリケーション開発・運用
・pytestによるテスト自動化・品質確認
・GitHub Copilotを活用した開発効率化
【生成AI・品質検証への取り組み】
■ AI Research Navigator PoC
生成AIが提示した主張について、参照元の一次情報と照合し、回答の根拠や整合性を検証する仕組みをPythonで試作しています。
■ AI-Native Performance PoC
性能試験結果をPythonで定量評価し、AIには結果の説明や原因候補の整理を担当させる仕組みを開発しています。
p95・p99・エラー率・RPSなどの指標を用いて判定し、AIの推測と測定データに基づく事実を区別する設計を重視しています。
■ RAG検証PoC
検索した情報をもとに生成AIが回答するRAGについて、参照情報が不足している場合の回答抑制や、類似度による検索結果の評価を検証しています。
※上記PoCは個人の技術検証・学習活動を含み、商用環境での導入実績を示すものではありません。
【得意なご相談】
・Pythonによる業務自動化やデータ処理
・Excel VBAとPythonの技術選定
・Pythonコードのエラー原因の切り分け
・API連携や既存処理の改善方針
・生成AIの業務活用に向けた課題整理
・AIの回答や出力結果を検証する仕組みの検討
・テスト方法や品質評価の考え方
【大切にしていること】
「動けばよい」「AIが答えたから正しい」で終わらせず、根拠を確認し、再現性や保守性を考慮することを大切にしています。
特に、確認できた事実と推測を区別し、人間が最終判断できる形に整理することを重視しています。
【ご相談について】
現在は、Python・Excelを中心とした業務自動化の技術相談を出品しています。
ご相談はテキスト形式で対応し、課題整理、実装方法、改善方針などを文章でご提案します。
生成AIの活用・検証に関するご相談についても、内容に応じて対応可否をご案内します。
まずはお気軽にメッセージでご相談ください。
