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売上予測＆BIダッシュボード構築
■ プロジェクトの目的
過去の販売データを基に機械学習モデルで翌月売上を予測し、可視化ダッシュボードで経営判断を支援する。
■ 体制・人数
データサイエンティスト1名、バックエンドエンジニア1名、BIエンジニア1名（計3名）
■ 自分のポジション・役割
データパイプライン設計・モデル構築・Flask API化・ダッシュボード連携を一貫して担当。
■ 目的を達成する上での課題
データ品質にばらつきがあり、前処理に時間がかかる。
モデルの予測精度を業務要件（MAE 10%以内）に収める必要があった。
■ 課題に対して取り組んだこと
pandas／daskで前処理パイプラインを自動化
LightGBMを用いたモデルチューニングと特徴量エンジニアリングを実施
Flask＋Chart.jsでインタラクティブダッシュボードを実装
■ ビジネス上の成果
予測モデルのMAE 8.5%を達成
ダッシュボード導入後、在庫過多による機会損失を25％削減
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ECスクレイピング＆分析ツール開発
■ プロジェクトの目的
競合ECサイトから商品情報を定期的に収集し、価格動向を可視化するダッシュボードを提供する。
■ 体制・人数
プロダクトオーナー1名、データエンジニア1名、フロントエンド1名、バックエンド1名（計4名）
■ 自分のポジション・役割
データエンジニア兼バックエンドとして、スクレイピング基盤と分析パイプラインを構築。
■ 目的を達成する上での課題
各ECサイトのHTML構造が頻繁に変わり、スクレイピングのメンテナンスコストが高い。
大量データを効率的に保存・検索できる仕組みが必要。
■ 課題に対して取り組んだこと
Selenium＋BeautifulSoupから、Playwrightベースのヘッドレスブラウザスクレイピングに移行し、メンテ対応を軽減
AWS S3＋Athenaを利用したサーバーレスデータレイクを設計
定期実行ジョブはAWS Lambda＋EventBridgeで自動化
■ ビジネス上の成果
保守コストを従来比で40％削減
価格変動レポートを月次で自動配信し、営業部門の商談獲得率を15％向上
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会員制Webサービス開発プロジェクト
【会員制Webサービス開発プロジェクト】
■ プロジェクトの目的
既存の業務管理システムをWeb化し、遠隔地からのアクセスを可能にして業務効率を向上させる。
■ 体制・人数
PM1名、フロントエンド2名、バックエンド2名、QA1名（計6名チーム）
■ 自分のポジション・役割
バックエンドリードエンジニアとして要件定義から設計、実装、デプロイまでを担当。
■ 目的を達成する上での課題
既存システムとのデータ連携方法が確立されておらず、リアルタイム同期の要件が厳しかった。
■ 課題に対して取り組んだこと
FastAPIとCeleryを組み合わせた非同期バッチ処理基盤を設計・実装
WebSocketを用いたフロントへのリアルタイム通知機能を追加
データマイグレーションの自動化スクリプトを作成し、一括移行を安全に実行
■ ビジネス上の成果
システム導入後、業務処理時間を平均30％短縮
遠隔地からのアクセスが可能となり、月あたりの問い合わせ件数を20％削減