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急成長中スタートアップで生成AIをチャットボットに搭載するプロジェクトのプロダクトマネージャー
■ プロジェクトの目的
チャットボットで用いる文言をLLM（生成AI）で自動生成するため、OpenAIのAPIをチャットボットに組み込み、ユーザーとの自然な会話の自動生成を実現させた。
■ 体制・人数
9名（NLPエンジニア・MLエンジニア・スクラムマスター・PM）
■ 自分のポジション・役割
プロダクトマネージャー
■ 目的を達成する上での課題
LLMをチャットボットに導入する際、それなりの効果（工数削減）があることは分かっているものの、どのタスクに対して利用するのが投資対効果的に一番良いのかが分からないといったフェーズがありました。
■ 課題に対して取り組んだこと
ビジネスサイドのマネージャー陣を巻き込んで以下のステップで優先度を決めていきました。
1. LLMによって工数削減ができそうなタスクのリストアップ
2. マネージャー陣とともに、各タスクを難易度、緊急度、事業インパクトの3軸で評価し、優先度順にソート
その上で、予算や期限などを加味して実行するタスクを選定し、そのために必要なビジネスメンバー（開発サポート）の選定・交渉、成功指標評の設定までをビジネスサイドのマネージャー陣と密にコミュニケーションをとりながら実行しました。開発言語：SQL・Python
スキル：英語（開発チームの公用語）・プロダクトマネジメント・プロンプトエンジニアリング -
大手外資ITで金融情報のグローバルデータアナリスト
■ プロジェクトの目的
金融情報を自社プラットフォーム上で提供する企業において、グローバルユーザーに対して金融情報の数値分析を踏まえた市場動向のレポーティングを担当
■ 体制・人数
12人
■ 自分のポジション・役割
グローバルデータアナリスト
■ 目的を達成する上での課題
ユーザーから一日100件以上のデータ分析に関する問い合わせを受け取るため、それらの対応。また、ユーザーが日々どのような数値分析に関心があるのかの判断。
■ 課題に対して取り組んだこと
NLP技術を用いて問い合わせ内容を分析し、適切なチームへ問い合わせが渡るようなパイプライン作りを行なった。開発言語：Python・SQL
スキル：英語（社内公用語）・データ分析 -
急成長中スタートアップでAI搭載チャットボット開発の機械学習エンジニア
■ プロジェクトの目的
マーケティング用途のチャットボットに機械学習アルゴリズム（リードスコアリングモデル）を搭載することによって、どのようなユーザーがCV（コンバージョン）しやすいかを自動的に判断できるようにする。
■ 体制・人数
4名（PM１名・MLOpsエンジニア１名・機械学習エンジニア２名）
■ 自分のポジション・役割
機械学習エンジニア
■ 目的を達成する上での課題
無数にあるエンドユーザーの属性やユーザーアクティビティにおいて、どの変数がCV（コンバージョン）に寄与するかの判断が困難だった。
■ 課題に対して取り組んだこと
様々な属性やユーザーアクティビティを統計学的手法を用いてCVRとの相関係数を洗い出し、それらをABテストを用いて本番環境で検証し、選択した。
■ ビジネス上の成果
開発前と比較して、CVRが35%向上した開発言語：Python・SQL