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Altam Ease代表/新規AIシステムの開発フルスタックPG/お客様評価MAX
■ プロジェクトの目的
クライアント企業の業務効率化および付加価値創出を目的とし、生成AIを活用した新規業務支援システムを開発。社内ナレッジの整理・検索自動化、顧客対応の品質向上、自動レポート生成などを通じて、生産性を大幅に向上させることを狙った。
■ 体制・人数
社内開発チーム4名（代表兼PM・エンジニア1名、フロントエンド担当1名、マーケティング担当1名、サポート1名）
＋ クライアント側の業務担当者2〜3名と密に連携してアジャイル形式で開発を推進。
■ 自分のポジション・役割
プロジェクト全体の統括（PM）およびバックエンド開発を担当。
要件定義からプロンプト設計、API開発、AIモデル統合、テスト・運用設計まで一貫して主導。
また、顧客との窓口も担当し、信頼関係の構築・折衝も担った。
■ 目的を達成する上での課題
クライアント業務の属人性が高く、AI化の要件が曖昧
初導入のAIシステムに対する社内理解・期待値のギャップ
外部API・モデル変更リスク（OpenAIやAnthropic等）への対応
■ 課題に対して取り組んだこと
クライアントの業務ヒアリングを繰り返し、プロセスを図解・抽象化してAI適用領域を明確化
スモールスタートと段階導入（PoC→限定運用→本格運用）を提案し、段階的に社内理解を得た
モデル抽象層とAPIラッパーを設計し、ベンダー変更にも耐える柔軟なアーキテクチャを構築
■ ビジネス上の成果
社内のドキュメント検索・業務質問対応にかかる時間を70%以上削減
クライアントからの評価アンケートにおける総合評価（評価平均5.0/5.0_20250503現在）
他部署・他社への水平展開が決まり、同様のシステム導入案件を複数受注
顧客担当者より「業務のパートナーとして信頼できる」と最高評価を獲得
Python（FastAPI, LangChain, Flask）
JavaScript / TypeScript（Next.js, React）
データベース設計（PostgreSQL, SQLite, Firebase）
API設計・開発（REST, OpenAI API, Claude API）
Docker / コンテナ環境構築
Git / GitHub
クラウド環境構築（Render, Vercel, GCP, AWS, RunPod, Vast.ai）