現役大手企業生成AI推進部門

・実務向けプロンプト作成 2,000円〜

具体的な業務に応じ、実務で使えるプロンプトを作成します。

・DB×生成AI / PM / AIエンジニア・RPA・AI導入支援コンサルタント・プロジェクトマネージャー 2024年8月 〜 現在

医薬品プラント関連業務(バリデーション関連)の支援に従事しつつ、生成AIを活用した業務標準化・自動化を、企画・要件定義から設計・構築・社内展開まで担当。 【課題】 ・顧客向けの提案・報告資料は社内レビューが複数回入り、修正の往復込みで1本あたり2~8時間を要していた。作り手ごとにブランドテンプレートの解釈が異なり、体裁の指摘に工数が割かれていた。 【判断】 ・空のPPTを新規作成させず、既定テンプレートを複製して既存スライドと既存プレースホルダーのみを差し替える方式に限定。生成AIに自由度を与え るほどブランド逸脱が増えるため、逸脱しうる操作そのものを指示文で塞ぐ設計とした。 【打ち手】 ・文字オーバーフロー/補助枠への本文投入/フッター干渉の自己点検、10pt未満の禁止、最終品質判定でNGなら再レイアウトさせるルールを指示文に実装。 ・python-pptxの列挙型の環境差をhasattrで分岐させ、実装互換性も指示文側で担保。 ・pptxをzip展開してXML内の固定文言を検索する検証手順を用意し、テンプレート由来の表記が保持されているかを確認できるようにした。 ・試作を上位部署の部長へ提示し、AIベンダーの助言を得ながら正式プロジェクトとして立ち上げ、対象部門へ展開。 ◎成果:資料1本あたり1~5時間に短縮。対象部門の約60名のほぼ全員が使用していることを確認。 ▲残課題:エージェント経由の作成件数を計測する仕組みがなく、削減効果は試算に留まる(月間約600件は試算値)。

・業務標準化チーム / QAエンジニア・AIエンジニア・プロンプトエンジニア 2024年8月 〜 現在

Copilotエージェントの再現性・品質担保 【課題】 ・エージェントビルダーでは生成過程の処理ログが可視化されず、挙動の再現性を担保できなかった。参照ソースの選択も実行ごとに揺れていた。 【打ち手】 ・再現性の必須要件を「①デバッグができること②全行動ログを出力できること」として整理し、運用ルール化。 ・ソース選択の揺れには、指示文で検索順序(Azure Al Searchを先に検索する)を明示して対処。 ・実行させたい処理を自然言語ではなくPythonコードで記述してナレッジに登録し、挙動が安定することを確認。 ・出力品質は、Copilot (GPT系)の生成結果を別系統のモデルに評価させるクロスモデル評価で検証。

・業務標準化チーム / AIエンジニア・プロダクトマネージャー（PM）・プロダクトオーナー（PO）・業務プロセスコンサルタント 2024年8月 〜 現在

バリデーションレビュー支援データベースの要件定義 【対象業務】 ・設計部がURSのチェックシートを用いて行うレビュー。基準は社内基準/顧客基準/法基準の3系統に分かれ、複数ファイル・複数観点の突き合わせに工数がかかっていた。 【判断】 ・LLMを判定者にしない方針を採用。判定はDataverseのルールで行い、Azure Al Searchは根拠条文の裏取りに使い、LLMは判定結果の文章化に限定する役割分担とした。規制業務では「なぜその判定になったか」を説明できることを精度より優先すべきと考えたため。 【構成】 ・文書実体(PDF・図面) はSharePoint、構造化データはDataverse。利用者はM365 Copilotからエージェントを実行し、Copilot Studio側で両者を参照する構成。 ・担当範囲は要件定義まで(実装は別担当)。 ▲残課題:P&ID等の図面がExcel/PowerPoint/PDF上のラスター画像であり、タグ情報をデジタルに取り出せるかは未確認。図面の扱いを本件最大の技術課題と位置づけている。

・業務標準化チーム / PM / RPA・AI導入支援コンサルタント・プロジェクトマネージャー・事業企画・事業開発 2021年8月 〜 現在

【チーム運営】 ・非エンジニア中心のチームで、対象業務の選定、費用対効果の見極め、運用ルールの整備、継続運用できる体制づくりを担当。 ・エージェントの着手前に、費用対効果を試算することを判断基準としている。 • PowerPoint作成エージェント(前述)のほか、議事録作成エージェント等のCopilotエージェントを本番環境ヘリリース済み。 【コスト・調達に関する提案】 ・全社規模のM365 Copilotライセンス配布によるランニングコスト(年間5,000万円以上)に対し、全席配布を前提としないBYOM (Bring Your Own Model) 構成を提案し、上長より評価を受けた。 ・生成AI向けDB構築の外部委託が数千万円規模となる見通しに対し、要件定義を自社で完結させ委託範囲を実装フェーズに限定する進め方を提案し、同様に評価を受けた。 ※上記2件は提案・評価の段階であり、実装には至っていません。

・拡販部門 / データエンジニア・RPAエンジニア（マクロ・VBA）・リサーチ・データ分析 2021年8月 〜 2024年7月

インターネット回線サービスの拡販部門 (15名体制)で、データの加工・集計・分析および報告書作成を担当。 【課題】 ・複数システムからそれぞれダンプを取得し、手作業で加工・突き合わせる集計に日次4時間を要していた。 【打ち手】 ・ダンプ取得のバッチ処理と、Access/Excel VBAによる加工処理を連結した内製ツールを構築。 •DWH/SQL/Python/GASも併用し、集計・分析の前処理を自動化。 ◎成果:日次4時間→約30分(月約70時間・年約840時間の削減)。

・コールセンター / カスタマーサポート・ヘルプデスク 2009年12月 〜 2010年8月

大手ISPのテクニカルサポート(受電)。個人顧客からの接続・設定に関する問い合わせ対応。

・コールセンター / カスタマーサポート・ヘルプデスク 2008年10月 〜 2009年10月

ISPのテクニカルサポート。加入申し込み・料金・接続設定に関する問い合わせ対応。

・コールセンター / カスタマーサポート・ヘルプデスク 2006年10月 〜 2007年3月

コールセンターにて個人顧客へインターネット接続設定(ルーター)を案内

・コールセンター / カスタマーサポート・ヘルプデスク 2005年11月 〜 2006年8月

NTT系ISPコールセンターにて受電業務。料金・サービス・接続方法に関する問い合わせ対応。

・コールセンター / カスタマーサポート・ヘルプデスク 2003年8月 〜 2005年3月

官公庁向けソフトウェア製品のヘルプデスク。職員からの問い合わせ・インストール手順の案内、トラブル・クレーム対応。

・製造部 / 品質管理・商品・在庫管理 2000年3月 〜 2003年7月

水産物の品質管理・在庫管理。検品、仕入れ、在庫の管理を担当。