WANG HANLIN (Wang_AI_Dev) のビジネス経験

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  • 生成AI（RAG）を活用した不動産仲介会社向け営業DX・社内ナレッジ共有システム開発

    IT・通信・インターネット エンジニア 個人事業主 本業として

    ■ プロジェクトの目的
    不動産仲介会社における、数千点に及ぶ物件資料や契約ガイドライン検索の自動化。および、顧客からの夜間自動問い合わせ対応チャットボットを構築し、営業効率とリード獲得率を最大化することを目的とする。

    ■ 体制・人数
    ・クライアント側プロジェクトマネージャー：1名
    ・開発担当（自分）：1名

    ■ 自分のポジション・役割
    要件定義のヒアリングから、システム基本設計、ベクターデータベース設計、AI（LLM）API連携、Next.jsによるフロントエンドおよびバックエンド実装までを一貫して担当。

    ■ 目的を達成する上での課題
    1. 不動産業界特有の専門用語や複雑な物件条件に対して、AIが不正確な回答（ハルシネーション）を出力するリスクの抑制。
    2. 予算と納期が非常にタイト（実質1.5ヶ月）である中、早期に動く実用的なMVP（最小限の実用製品）をリリースする必要性。

    ■ 課題に対して取り組んだこと
    1. Supabase Vectorを用いたベクトルデータベースを構築。社内PDF資料を効率的にチャンク化し、ハイブリッド検索（キーワード検索＋セマンティック検索）を実装することで、回答の精度（適合率）を92%から97%へ向上。
    2. インフラ構築やサーバー管理の手間を極限まで省くため、Next.jsのApp RouterとSupabase（Auth/Database）を全面採用。Cursorなどの最新AIエディタを駆使した超高速アジャイル開発により、設計からデプロイまでをわずか4週間で完遂。

    ■ ビジネス上の成果
    1. 営業スタッフの物件データ検索および資料確認にかかる時間を、1日あたり平均1.5時間削減することに成功。
    2. 24時間365日の自動問い合わせ対応により、月間の新規見込み顧客（リード）獲得数が導入前と比較して145%に増加。

    Next.js, TypeScript, Supabase, OpenAI API, RAG, Vector Database, LangChain

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