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宇宙事業//人工衛星ロボット開発
■ プロジェクトの目的
人工衛星に搭載するロボットに高度な判断力と認知機能を持たせるため、画像検出・音声検知・自然言語処理・生成AIを活用した自律制御システムの開発を行いました。目的は、宇宙環境下でも安定して動作するAIモジュールの構築および通信負荷を軽減する高効率な対話インターフェースの実装です。
■ 体制・人数
エンジニア・研究者・PMなど総勢15名のチーム体制。うちAI・機械学習チームは5名構成で、他にハードウェア連携担当・宇宙通信の専門家などと密に連携しながら開発を進めました。
■ 自分のポジション・役割
・AIチームの中核メンバーとして、以下を担当しました：
・機械学習および深層学習モデルの設計・学習・評価
・BERTやTransformerベースの自然言語処理モデルの実装
・衛星搭載アプリの画像認識・音声検知機能の開発
・プロジェクト後期には、生成AI（LLM）を用いた通信文要約・指令最適化アルゴリズムの構築と検証
■ 目的を達成する上での課題
宇宙空間という特殊環境において、処理性能・電力消費・ノイズ耐性をすべて満たす必要がありました。また、モデルの軽量化やロバスト性の確保、通信遅延・制限帯域下での自然言語応答処理といった課題も同時に解決する必要がありました。
■ 課題に対して取り組んだこと
モデルの圧縮や蒸留（Knowledge Distillation）を導入し、軽量かつ高精度な画像検出・音声認識モデルを構築。また、自然言語処理には事前学習済みのBERTをベースにファインチューニングを行い、低リソース環境向けに量子化も実施。後期では、通信制約下での効率的な情報伝達を目的に、生成AIを活用した指令文の要約・翻訳アルゴリズムを実装しました。
■ ビジネス上の成果
本プロジェクトにより、衛星ロボットが自律的に判断・行動できる基盤が整備され、地上との通信回数およびデータ量を約40%削減。実機試験でも高い認識精度と安定動作を確認し、同企業内の次期衛星開発計画でも当技術の継続採用が決定。AIを活用した宇宙通信の新たな実用事例として社内外から高く評価されました。機械学習・深層学習を搭載したアプリケーション開発
BERT、transformで自然言語処理を動かす
プロジェクト後期には、生成AIを使った通信業務も行なった -
アプリケーションアジャイル開発
■ プロジェクトの目的
大手ゼネコン企業の建設作業員の業務効率化
■ 体制・人数
アジャイル・500人
■ 自分のポジション・役割
客先常駐リードエンジニア
■ 目的を達成する上での課題
大手ゼネコン企業における建設作業員の業務は紙やExcel中心で非効率な作業が多く、現場と本部間での情報共有や進捗確認が遅延することが常態化していました。また、デジタル化を推進するための業務フローの見直しや、ITリテラシーの格差への対応も課題でした。
■ 課題に対して取り組んだこと
リードエンジニアとして客先常駐し、現場ヒアリング・業務フローの可視化・要件定義を主導。React + Node.jsで業務進捗管理Webアプリを開発し、クラウド上でリアルタイムに情報共有できる仕組みを構築。さらに、非エンジニア向けのマニュアル・研修資料を作成し、現場のIT活用支援にも尽力しました。定例ミーティングではPM・現場・上層部との橋渡し役を務め、開発と現場ニーズの乖離を最小限に抑えました。
■ ビジネス上の成果
本システムの導入により、報告書の作成・共有時間を従来比で60%以上短縮。月間100時間以上の作業効率化を実現し、現場の業務負担を大幅に軽減しました。また、現場・本部のコミュニケーションが円滑化され、工程の遅延リスクが低下。社内でも他現場への横展開が検討されるほど評価され、DX推進の好事例として社内表彰も受けました。 -
AI囲碁開発プロジェクト
■ プロジェクトの目的
AI囲碁開発及び会社での選手権出場
■ 体制・人数
6人
■ 自分のポジション・役割
メンバー
■ 目的を達成する上での課題
強力なAIを作成すること
■ 課題に対して取り組んだこと
如何に強化学習によって囲碁のアルゴリズムを正確に組むか
囲碁のWeb開発を、UI/UXをしっかり実装した
■ ビジネス上の成果
AI囲碁大会での出場にリリース及び出場Pythonやライブラリ、フレームワークでの開発や実装
C++でのデプロイ作業