・データドリブン経営支援・ビジネス分析 10,000円〜

データ分析でビジネス課題を解決します。 ■売上分析・顧客分析で成長戦略立案 ■Excel自動化で業務時間80%削減 ■営業リスト作成・ターゲティング最適化 ■KPIダッシュボード構築 大手IT企業での実績：A/Bテスト分析で月間数億円の売上貢献。 難しいデータも分かりやすく可視化し、次のアクションを明確にします。単なる作業代行ではなく、ビジネス成長のパートナーとして伴走します。

・データサイエンス部門 / シニアデータサイエンティスト 2022年4月 〜 現在

大手インターネット企業のデータサイエンス部門において、シニアデータサイエンティストとして広告事業およびメディア事業のデータ分析を主導しています。 【主要業務と実績】 ■広告効果測定・最適化プロジェクト 複数のサービスにおいて、広告施策のA/Bテスト設計から分析、レポーティングまでを一貫して担当。統計的手法を用いた効果検証により、月間数億円規模の売上向上に貢献しました。具体的には、30件以上のA/Bテストを実施し、クリック率、コンバージョン率、ユーザーエンゲージメントなどの主要KPIを詳細に分析。その結果、広告配置の最適化、ターゲティング精度の向上、クリエイティブの改善などの施策を提案・実装し、大幅な収益改善を実現しました。 ■海外市場向けデータ分析 アジア圏（タイ・台湾）の市場において、現地チームと連携しながらマーケティング施策の効果測定を実施。文化的差異を考慮したローカライゼーション戦略の立案、現地ユーザーの行動パターン分析、競合他社との比較分析などを通じて、海外市場での事業拡大に貢献。英語でのレポート作成、プレゼンテーション、ステークホルダーとのコミュニケーションも日常的に行っています。 ■データ基盤・分析環境の構築 ビジネスインテリジェンス（BI）基盤の設計・構築プロジェクトをリード。データウェアハウスの論理設計、ETLパイプラインの実装、自動化ワークフローの構築により、データ分析の効率を大幅に向上させました。特に、Airflowを活用した自動化により、定型的な分析作業の工数を80%削減。また、Tableauを用いたインタラクティブなダッシュボードを構築し、経営層や事業部門が自らデータを確認・分析できる環境を整備しました。 ■高度な統計分析・機械学習の実装 因果推論、時系列予測、クラスタリング、レコメンデーションアルゴリズムなど、様々な統計・機械学習手法を実ビジネスに適用。特に、ユーザー行動予測モデルの構築により、離脱リスクの高いユーザーを事前に特定し、適切な施策を打つことで継続率を20%向上させることに成功しました。 ■ビジネス部門との協業・コンサルティング データ分析の専門家として、営業、マーケティング、プロダクト開発など様々な部門と密に連携。複雑な分析結果を非技術者にも理解しやすい形で可視化・説明し、データドリブンな意思決定を支援。定期的な勉強会の開催、分析手法のドキュメント化、ベストプラクティスの共有などを通じて、組織全体のデータリテラシー向上にも貢献しています。 【使用技術・ツール】 Python（pandas、scikit-learn、statsmodels）、R、SQL、Tableau、Airflow、GCP（BigQuery、Cloud Functions）、Git、Jupyter Notebook この経験を通じて、大規模データの取り扱い、複雑なビジネス課題の分析、ステークホルダーとの効果的なコミュニケーション、プロジェクトマネジメントなど、データサイエンティストとして必要な幅広いスキルを身につけました。

・AI自動化プロジェクト / AIエンジニア・データサイエンティスト 2023年10月 〜 現在

大手家具家電メーカーの顧客対応部門において、AI技術を活用した業務自動化プロジェクトをリードしています。コールセンターおよびWebからの問い合わせ対応を効率化し、顧客満足度の向上と業務コスト削減を同時に実現するシステムの設計・開発・実装を担当しています。 【プロジェクト概要と実績】 ■音声データの自動文字起こしシステム構築 コールセンターに寄せられる大量の音声データを自動的に文字化するシステムを開発。最新の音声認識技術を活用し、日本語特有の言い回しや専門用語にも対応できる高精度なモデルを構築しました。認識精度は95%以上を達成し、従来手作業で行っていた文字起こし作業を完全に自動化。これにより、月間約200時間の作業時間削減を実現し、オペレーターがより付加価値の高い業務に集中できる環境を整備しました。 ■個人情報自動マスキング機能の実装 文字起こしされたテキストから、個人情報（氏名、住所、電話番号、メールアドレス等）を自動的に検出し、マスキング処理を行う機能を開発。正規表現と機械学習を組み合わせたハイブリッドアプローチにより、99%以上の検出精度を実現。コンプライアンス要件を満たしながら、データ活用の促進に貢献しました。 ■生成AIを活用した問い合わせ内容の要約・分類 大規模言語モデル（LLM）を活用し、顧客からの問い合わせ内容を自動的に要約・分類するシステムを構築。問い合わせの種類（製品不具合、使用方法、購入相談等）を90%以上の精度で自動分類し、適切な部門への振り分けを実現。また、長文の問い合わせを3行程度の要約に自動変換することで、対応スタッフの業務効率を大幅に向上させました。 ■エンドツーエンドの自動化パイプライン構築 Google Cloud Platform（GCP）上に、音声データの取り込みから、文字起こし、個人情報マスキング、要約・分類、データベースへの格納まで、すべての処理を自動化するパイプラインを構築。Cloud Functions、Cloud Storage、BigQueryなどのサービスを組み合わせ、スケーラブルで信頼性の高いシステムを実現しました。 ■製品改善サイクルの短縮 蓄積された問い合わせデータを分析し、製品の改善点や新機能のニーズを自動的に抽出するシステムを開発。テキストマイニングとセンチメント分析を組み合わせることで、顧客の声を定量的に把握し、製品開発部門への月次レポートを自動生成。これにより、製品改善サイクルを従来の3ヶ月から1ヶ月に短縮することに成功しました。 【技術的な取り組み】 最新のGPT-4をはじめとするLLM技術の実務適用、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装など、最先端のAI技術を積極的に活用。また、コスト最適化の観点から、タスクに応じて適切なモデルを選択し、処理速度と精度のバランスを考慮したシステム設計を行いました。 この副業を通じて、最新のAI技術を実ビジネスに適用する経験を積み、特に日本語処理における課題解決能力を大きく向上させることができました。