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Gemini／Claude API活用の業務効率化ツール群（記事収集・抽出・チラシ生成）
■ プロジェクトの目的
業務効率化・コンテンツ生成・情報自動化のため、生成AI（Gemini・Claude）を実務に組み込んだプロダクトを複数開発・運用。「PoC で終わる AI 導入」ではなく「日常業務で毎日動く AI 導入」を目指す。
■ 体制・人数
個人（1名）で全プロダクトを設計・実装・運用。社内利用者およびクライアント業務担当者が利用者。
■ 自分のポジション・役割
プロダクトオーナー兼開発者として、業務課題の特定、AI API の活用設計、フロント／バックエンド実装、運用自動化までを担当。
■ 課題
1. AI技術記事のキャッチアップに対し、Qiita・HackerNews 等はノイズ率が高い
2. 既存 GAS 版テキスト抽出ツールが処理90秒と遅く UX に難があった
3. 飲食店チラシのデザイン作業に5分以上かかり、案件増加時のボトルネックだった
■ 取り組んだこと
1. AI記事収集ツール: 良質ソース（Zenn 等）に絞り Gemini API で自動評価→Notion DBに登録、毎朝6:30に自動配信
2. 画像／PDFテキスト抽出ツール: Next.js + Cloud Run + Gemini 2.5 Flash で Web 化、処理90秒→30秒以下（3倍高速化）
3. 飲食店チラシ自動生成: 大手グルメ情報サイトから店舗情報を自動取得し、Gemini 3 Pro Image でチラシを5分→30秒生成
■ ビジネス上の成果
- 記事収集: 月150件以上の AI 関連記事を自動評価・配信
- テキスト抽出: 月200件以上の利用、処理3倍高速化
- チラシ生成: 1案件あたりの制作時間を10分の1に短縮
- 「AI を使った業務効率化」を5つのプロダクトで実証Python, Next.js 14／15, Google Gemini API（2.5 Flash／3 Pro Image）, Claude API, Notion API, Google Cloud Run, Firestore, Vercel, Webスクレイピング, 画像生成AI 活用
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全国自治体向け PDF 帳票の自動構造化抽出システム（精度100%・新規追加 96%効率化）
■ プロジェクトの目的
自治体ごとに様式が大きく異なる PDF 帳票（請求書・申請書など）を自動で読み取り、構造化された Excel データに変換するシステム。
■ 体制・人数
個人（1名）で設計・実装・運用・テスト整備を担当。クライアントの業務担当者が利用者。
■ 自分のポジション・役割
リードエンジニアとして、4,000行のレガシーコードのリファクタリング、Claude API を活用した自治体識別ロジックの実装、新規自治体追加の自動化、CI/CD整備までを担当。
■ 課題
1. main.py が4,000行に肥大化し、新規自治体追加に3時間かかり、精度100%維持も困難
2. 自治体ごとに PDF 様式が異なり、汎用的に扱うアーキテクチャが必要
3. 回帰テストが5件のみで品質保証が弱かった
■ 取り組んだこと
1. 責任分離設計（4クラスに分割）でコードを4,003行→2,800行（30%削減）
2. 設定ファイル外部化と自動化スクリプトで新自治体追加を3時間→5分（96%削減）
3. 自動テストを5件→94件に拡張し、全合格を保証する CI を整備
4. 厚生労働省「食品衛生申請等システム」のオープンデータ（CSV）を Playwright で毎日自動取得し、複数自治体を横断集約
■ 成果
- 全国の自治体に対応、精度100%を維持
- 新規追加コスト96%削減、自動テスト約18倍、レガシーコード30%削減
- 安定運用とスケーラビリティを両立Python 3.11, Google Cloud Functions, Google Drive API, Google Sheets API, PDF2Image, PyPDF2, Claude API（LLM による自動識別）, Google Cloud Scheduler, リファクタリング（責任分離設計）, pytest（自動テスト整備）
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中小企業の月次経理業務 完全自動化パイプライン（請求書／給与／交通費／経理リマインダー）
■ プロジェクトの目的
自社（および提携企業1社）の月末月初の経理業務（請求書発行・給与計算・交通費申請・メール請求書管理・タスクリマインド）を完全自動化し、属人化リスクと作業漏れを排除する。
■ 体制・人数
個人（1名）で要件定義・実装・運用を担当。経理担当者（社内複数名）が利用者。
■ 自分のポジション・役割
全システムの設計者・実装者として、Googleサービス連携の認証設計（Domain-Wide Delegation）、各業務フローのコード化、月次実行スケジュールの自動運用までを担当。
■ 目的を達成する上での課題
1. 複数企業の請求書・給与管理が手動で月初・月末バッチに依存しており、属人化と作業漏れリスクが高かった
2. メールで届く請求書類が複数アカウントに分散し、整理・保管が後手に回っていた
3. 月次の経理タスク進捗が可視化されておらず、漏れに気づくのが翌月以降のケースがあった
■ 課題に対して取り組んだこと
1. Google Sheets テンプレートから API 経由で PDF を自動生成し、Google Drive 上の指定フォルダに自動格納する請求書発行パイプラインを実装（毎月1日 9:00 自動実行）
2. Gmail API で請求書メールを毎日2回（9時・20時）自動スキャン→Driveに整理保存→経理担当へSlack通知する仕組みを構築
3. Notion API で毎月1日に経理タスクのチェックリストを自動生成し、Slackに進捗リマインドを通知して可視化
■ ビジネス上の成果
- 月初の請求書発行作業を実質ゼロ時間化
- メール請求書の取りこぼしゼロ化
- 経理担当者の月次作業負担を大幅軽減し、属人化を排除
- 複数企業分の経理業務を1つのパイプラインで一元管理可能にPython, Google Sheets API, Google Drive API, Gmail API (Domain-Wide Delegation), Notion API, Google Apps Script, Windows タスクスケジューラー, バッチジョブ自動化
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LINE公式アカウント向けCRM・マーケ自動化基盤（100+ API、OSS開発）
■ プロジェクトの目的
中小事業者向けに、有料のLINE公式アカウント運用ツール（市販SaaSで月額数万円規模）と同等の機能を、月額0円（無料枠内）で運用できるOSSとして提供する。同時に自社の飲食業向けデリバリーサポート運用の基盤として実用化する。
■ 体制・人数
個人（1名）でアーキテクチャ設計・実装・OSS運用を担当。社内利用者および OSS コミュニティが利用者。
■ 自分のポジション・役割
プロダクトオーナー兼開発者として、機能企画・UX設計・データベース設計（D1 上に42テーブル）・API実装・フロントエンド・自動デプロイ・ドキュメント整備（Wiki 23ページ）までを担当。
■ 目的を達成する上での課題
1. LINE社の規約上、無許可の大量配信やマルチアカウント運用は BAN リスクがあり、安全な運用設計が必要
2. LINE Messaging API・LIFF・Verified Account 等の複雑な仕様を統合的に扱う必要
3. ユーザーが0円で始められて、ニーズに応じて段階的にスケールできる構成が必要
■ 課題に対して取り組んだこと
1. 配信ジッター・バッチランダム化等のステルス送信設計、BAN検知・自動フェイルオーバー機能、マルチアカウント対応で運用安全性を担保
2. ステップ配信・セグメント配信・IF-THEN自動化・スコアリング・リッチメニュー・フォーム・カレンダー予約等、商用ツール並みの機能を独自実装（100+ APIエンドポイント）
3. Cloudflare Workers（無料枠内で月数百万リクエスト対応）＋ D1 ＋ Next.js（Pages無料枠）の serverless 構成で、5,000友だち規模までほぼ無料運用を実現
■ ビジネス上の成果
- 100+ APIエンドポイントを実装、商用ツール（月額21,780円規模）と同等機能を月額0円で運用可能に
- GitHubでOSS公開、コミュニティから100超のStarを獲得
- 自社のデリバリーサポート運用基盤として実用化、複数クライアント向けの運用代行も可能な体制を構築TypeScript, Next.js 15 (App Router), Hono, Cloudflare Workers, Cloudflare D1 (SQLite), LINE Messaging API, LIFF, GitHub Actions（自動デプロイ）, Tailwind CSS, モノレポ運用
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飲食店向け広告代理店の営業用 新規店舗リスト自動取得システム（月間１万件超、約２年運用）
■ プロジェクトの目的
飲食店向け広告・集客代理業を営む自社の営業活動において、新規開店店舗への最速アプローチを実現するため、全国の新規飲食店情報を毎日自動で検出・営業リスト化するシステムを構築する。
■ 体制・人数
個人（1名）で要件定義から設計・実装・運用まで一気通貫で担当。営業チーム（複数名）が利用者。
■ 自分のポジション・役割
全工程の責任者として、要件定義・データソース選定・スクレイピング／API実装・差分検出ロジック設計・運用自動化・現場フィードバックの反映までを担当。
■ 目的を達成する上での課題
1. 大手の地図サービス・グルメ予約サイトのAPIには「新規開店店舗のみを抽出する」フィルタが存在せず、既存店も含めた全件取得しかできない
2. 大手のグルメ情報サイト等には構造化APIが存在せず、HTML構造の変化に追従するスクレイピングが必要
3. 同じ検索結果を毎回返すAPI仕様の中で「新規発見」を独自に判定する必要があった
■ 課題に対して取り組んだこと
1. 各データソースからの取得結果に Place ID／店舗IDをキーとした差分比較ロジックを実装し、「初検出＝新規」と判定するアーキテクチャを採用
2. 大手グルメ予約サイトのAPI（全国主要都市）、大手地図サービスのAPI（10拠点×7ジャンル）、大手グルメ情報サイトのHTMLスクレイピング、全国14地域の地域情報メディアのスクレイピングを並列運用することで取得経路の冗長性を確保
3. SQLiteによる差分検出DB、Google Sheets APIによる営業リスト一元集約、タスクスケジューラ＆Google Apps Scriptによる完全自動運用化
■ ビジネス上の成果
・月間1万件超の新規飲食店情報を毎日自動でスプレッドシートに集約
・営業チームが架電・商談の即時リードとして活用、自社の新規開拓効率化に貢献
・約2年の継続運用で安定稼働、追加コストほぼゼロでスケールPython, 大手地図サービスのAPI, 大手グルメ予約サイトのAPI, BeautifulSoup4（Webスクレイピング）, Google Sheets API, SQLite（差分検出DB）, Google Apps Script, タスクスケジューラー自動運用