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生成AIを用いた新規プロダクト開発・PoC
■ プロジェクトの目的
急速に進化する大規模言語モデル（LLM）を、既存業務システムへ統合。
クライアント業務に即した形で生成AIの業務活用を支援し、業務効率化と付加価値創出を目指した。
■ 体制・人数
2人
■ 自分のポジション・役割
要件定義
フルスタックシステム開発
■ 目的を達成する上での課題
・ クライアントの生成AIに対するニーズの分析
・ 利用するデータの整形および選定
・ 目的に則したプロンプトエンジニアリング
■ 課題に対して取り組んだこと
・サービスのコンテクストを学習させるパイプラインの構築
・PoCに必要なスモールスケールのデータベースおよびアプリケーションの作成
■ ビジネス上の成果
・高速なPoCの実施による新たなビジネス課題の発見
・別プロジェクトへの水平展開
各種LLMのAPIを用いた開発, RAG
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地方に拠点を置く企業のDX導入支援
■ プロジェクトの目的
地方におけるIT格差の是正のため、自治体の企画により地方に拠点を置く企業のIT導入のサポート
■ 体制・人数
5人
■ 自分のポジション・役割
プロジェクトマネージャー：全体の進行管理・自治体や企業との調整
営業：企業へのアプローチ・ヒアリング・課題の抽出
システム支援・開発：ツール選定、業務フローの改善提案、IT講義の実施
■ 目的を達成する上での課題
・多数の企業に対してヒアリングを行い、それぞれのITリテラシーや業務実態を把握する必要があった
■ 課題に対して取り組んだこと
・各社のIT成熟度に応じたツール選定・導入支援を実施（例：Google Workspace、ChatGPTなど）
・Excel自動化や生成AI活用に関する講義を開催し、実務での活用を支援
■ ビジネス上の成果
・講義後のアンケートでは、95%以上が「満足」と回答
・ある企業では、年間約300時間の業務削減を実現（業務用webアプリの自動化）
・自治体主催セミナーにて、経営層向けにIT活用事例を登壇発表
営業・企画・提案・講義・システム開発・要件定義
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大手サブコンの会計業務等機関システムの大規模改修
■ プロジェクトの目的
老朽化したオンプレミス環境からクラウド（AWS）へ移行するにあたり、既存の基幹業務システムを全面的にリプレース。
パフォーマンス改善・保守性向上・スケーラビリティ確保を目的とした改修を担当。
■ 体制・人数
6人
■ 自分のポジション・役割
バックエンド（1名体制）
・API設計（OpenAPI仕様書ベース）
・DBスキーマ設計・マイグレーション対応（AWS RDS MySQL）
フロントエンド（1名体制）
・Figmaによる画面モックの作成・UI提案
・React（TypeScript）を用いたアプリケーション
・バリデーションや状態管理（React Hook Form + Zustand）を使用要件定義, 詳細設計
■ バックエンド
Python, Django, DB設計, API定義
■ フロントエンド
Typescript, React, 画面設計