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AI・業務自動化エンジニア
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納品ごとの予算目安

継続(時給/月給)の予算目安
  • 時間単価:3,500円
  • 1週間の稼働日数:週3日
  • 1日の稼働時間:4時間
  • 稼働時間帯:平日夜間、土日・祝日
  • 勤務場所:フルリモート
スケジュール

週10〜12時間、週3日程度(平日夜・土日祝)...

元数学教員|AIの試作から、日々使える業務の仕組みへ

はじめまして、太鼓判です。元中学校数学教員で、現在はデータサイエンティスト・AI/LLMエンジニアとして、業務のヒアリングから設計・実装・活用定着まで携わっています。 「AIを仕事に使いたいけれど、何から始めればよいかわからない」「試作品はできたが、毎日の業務で使える形にならない」。そんな課題を、具体的な手順と仕組みに整理することが得意です。 【お手伝いできること】 ・生成AIの活用相談、業務の棚卸し、要件整理 ・Claude CodeやCodexを使った開発・業務改善の伴走 ・Python、Google Apps Scriptによるデータ処理・定型業務の自動化 ・Excel/Googleスプレッドシートのデータ整形・集計・可視化 ・LLMを使った情報抽出・文書生成・業務支援アプリの試作 ・LINEなどで使えるAIチャットボットの開発 ・非エンジニア向けの操作説明、手順整理、活用支援 【大切にしていること】 作って終わりにせず、出力の確認方法、エラー時の対応、日々の運用まで考えます。数学教員として培った説明力を生かし、専門用語をかみ砕きながら、一緒に進めます。 まずは「今の作業」「困っていること」「実現したい状態」をお聞かせください。対応範囲・納期・費用は、内容を確認したうえでご相談します。機密情報は伏せた概要からで構いません。 稼働の目安は週10〜12時間、週3日程度です。

ポートフォリオ

職種・スキル

経験職種

ビジネス・クリエイティブツール

  • Excel 経験年数 : 1年

  • Google スプレッドシート 経験年数 : 1年未満

  • Hubspot 経験年数 : 1年未満

  • ChatGPT 経験年数 : 1年

プログラミング言語・フレームワーク

  • Google Apps Script 経験年数 : 1年未満

  • Python 経験年数 : 1年

  • SQL 経験年数 : 1年

  • Google Cloud Platform 経験年数 : 1年未満

  • PostgreSQL 経験年数 : 1年

  • Git 経験年数 : 1年未満

その他ツール

  • Claude Code 経験年数:1年未満

  • Codex 経験年数:1年未満

  • Snowflake 経験年数:1年

得意分野

  • 生成AI活用・開発・制作

    ・生成AI活用・業務整理

    AIで何を実現したいかを整理し、試作品の完成条件、出力の確認方法、繰り返し使う手順を具体化します。元数学教員としての経験を生かし、非エンジニアの方にも段階を追ってわかりやすく説明します。

    ・LLMアプリ・チャットボット開発

    LINEなどで使えるAI相談ボットや、文書の自動作成・情報抽出を行う業務支援アプリを開発します。要件整理から実装、公開後の運用まで対応し、誤回答への備えや利用状況の確認方法も含めて設計します。

    • 業務改善
  • IT相談・システム開発

    ・Python・GASによる業務自動化

    データの整形・集計、定型処理、外部サービス連携などを支援します。現在の作業を整理し、小さく試してから、出力確認・ログ・エラー時の対応を含めて日々使える形に整えます。

    ・データ整形・分析・可視化

    Python・SQLを用いて、形式の異なるデータの統合、欠損・重複の確認、集計・可視化を行います。分析の目的とデータの状態を整理し、結果の読み方や業務での使い方までわかりやすく説明します。

資格・検定

  • 情報処理技術者(基本情報技術者) 取得年:2025年

経歴

職歴

  • 非公開(AI・データ領域) 2025年4月 〜 現在

    ・データ分析・AI/LLM開発・業務改善支援 2025年4月 〜 現在

    データサイエンティスト・AI/LLMエンジニアとして、業務ヒアリング、要件整理、設計・実装、検証、利用者への説明・活用支援を担当しています。 【主な経験】 ・Pythonを用いたデータ収集、前処理、集計、分析、可視化 ・PostgreSQL/Snowflakeを用いたデータ統合、クレンジング、突合・精度検証 ・LLM APIによる情報抽出、構造化出力、文書生成の実装 ・Streamlitを用いた業務支援アプリ・分析画面の試作 ・Python/Google Apps Scriptを用いた定型業務の自動化、外部サービス連携 ・Claude Code/Codexを用いた開発・業務改善の伴走 ・非エンジニア向けワークショップの設計・説明、運用手順の整理 実装だけでなく、出力の確認方法、エラー時の対応、運用・保守性、利用者が改善を続けられる進め方を重視しています。 ※守秘義務のため、勤務先・顧客名、個別案件の資料・数値は公開していません。

学歴

  • 東京学芸大学大学院 数学教育専攻 / 修士 / 2022年4月 〜 2024年3月

    数学教育を専攻。表計算ソフトを用いた探究教材の開発に取り組みました。

受賞歴・執筆歴・講演歴

  • 講演

    AI活用ワークショップ設計・講師(非エンジニア向け)