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ご覧いただきありがとうございます。yoh と申します。 機械学習・ロボティクス分野で博士号を取得したエンジニアです。博士課程では「ダイアログナビゲーション」(対話による経路案内)を研究し、対話設計・意図推定・マルチターン状態管理に取り組んできました。 Lancers ではデータ・AI・機械学習、チャットボット・対話システム、n8n 業務自動化を中心に承ります。「なぜこの手法か」を根拠と共に説明し、評価設計まで含めた品質の成果物をお届けします。 ▼可能な業務/スキル 【データ・AI・機械学習】 ・予測モデル開発(LightGBM、PyTorch) ・LLM 活用(OpenAI / Anthropic、RAG、Agent、プロンプト設計) ・自然言語処理(分類・要約・抽出) 【チャットボット・対話システム】 ・マルチターン対話設計(文脈保持・意図推定) ・RAG 型チャットボット(出典付き回答) ・音声 IF(Whisper)/ LINE・Slack・Web 連携 【n8n 業務自動化】 ・Gmail / Notion / Slack / CRM 連携 ・self-hosted / Cloud 両対応、AI 組込み自動化 【関連】Python / TypeScript / C++ / Docker / AWS / GCP ※ロボティクス(SLAM・ROS・強化学習)の技術相談も対応可 ▼資格 ・機械学習・ロボティクス分野 博士号取得 ▼実績例 ・ダイアログナビゲーション分野の論文発表・学会登壇 ・機械学習モデルの開発支援 ・n8n ワークフローの設計・構築 ※守秘義務の都合上、記載できない実績もございます。個別にお話できるものもございますので、お気軽にご連絡ください。 ▼活動時間/連絡について 週20時間程度の稼働、24時間以内の返信を心がけます。契約後1〜3営業日以内に着手いたします。 ▼料金・契約 ・時間単価: 3,000円 〜 5,000円 / 時間(個別見積り) ・NDA 締結対応、機密データ取扱いも対応可 30分程度の無料ヒアリングも実施しております。「実現できるか分からない」段階のご相談も歓迎です。 ご興味を持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。どうぞよろしくお願いいたします!
AI業務自動化・エージェント開発に対応します。Claude Code・OpenAI Codexを開発に使い、Python・API・n8n・MCPを用いて、要件定義から実装・テスト・文書化・引き継ぎまで進めます。30年間の教育現場で培った「複雑な内容を分かりやすく伝える」経験を活かし、現行手順と利用ツールを確認します。自動化する範囲、例外時に人が判断する箇所、完了条件を整理してから実装を進めます。 日本の顧客向けに、n8nでX投稿ワークフローを構築・納品しました。投稿文の生成、禁止語の自動チェック、条件に合う投稿の公開、Google Sheetsへの結果記録を実装し、運用手順とトラブル対応資料を納品しました。個々のご相談でも、合意した範囲の動作を確認し、引き継ぎまで対応します。 教育分野では入試対策問題・教材・学習コンテンツ制作、Trading分野ではPine ScriptやMT4/MT5等の学習・検証用ツール開発に対応します。投資助言は行いません。通常の連絡はメッセージ中心で、面談が必要な場合は方法を事前に調整します。成果物・納期・費用は要件を確認してからご相談します。
製造業向けの外観検査AI(画像認識・異常検知)から、生成AI(Claude/ChatGPT・RAG)を使った業務自動化・受託開発まで対応する、まるっと頼めるエンジニアです。人文社会系の大学院(京都大学)も出ており、ふわっとした思想から形にしてシステムまでもっていくことが最も得意です。 【強み】 研究者としての「曖昧なアイデアを言葉にして形にする力」と、AIを駆使して最短距離で実装する力の掛け算です。製造業の外観検査AIを現場で複数案件こなしてきた実務(不良検知・印刷品質検査・セマンティックセグメンテーション・3D点群+ロボット制御)と、生成AIの実装力を、一人の中で通せます。要件整理から実装・納品まで伴走します。 【開発スタイル】 「まず動くものを見せる」がポリシー。最短3日で初版を出し、チャットで壁打ちしながら一緒に仕様を固めていきます。 【対応できる仕事】 ・LLM/生成AI活用(RAG・チャットボット・AIエージェント・既存システムへのAI機能追加・プロンプト設計) ・機械学習/画像(外観検査・異常検知・物体検出・セマンティックセグメンテーション)※製造業での実務 ・業務自動化・データ収集(Python / GAS / スクレイピング) ・データ分析・可視化 ・Web/アプリ開発(React / Next.js / Node.js / TypeScript / iOS) 【技術】 フロント: React / TypeScript / Next.js バック: Python / Node.js / Haskell データ: Python / R / Julia AI: Claude API / OpenAI API / RAG / プロンプト設計 画像: TensorFlow / OpenCV 他: C++ / Swift / GAS / AWS / GCP / Docker 【資格】 深層学習エンジニア(E資格)/ 日本ディープラーニング協会認定講座 講師資格 【経歴】 エンジニア → 会社経営 / 京都大学大学院 博士課程 / 大学非常勤講師/ 専門学校講師 【稼働】 最短3日納品対応可。小規模の単発から継続案件まで柔軟に対応します。チャットでの密なやり取り歓迎です。 ※守秘の都合で記載できない実績もあります。個別にお話しできるものもありますので、ご興味を持っていただけましたらお気軽にご連絡ください。
【概要】 大手電機会社のR&D、新規事業部門にて①機械学習や②画像/3次元・点群処理の技術開発をおこなってきました。製品としては、計測器、ロボット、電機設備保守、シミュレータ、XRへの技術適用を検討してきました。①、②の技術分野で多数、国際学会での発表経験があります。 ①機械学習、②画像/3次元・点群処理などでお困りがありましたら、是非、ご相談下さい。 【実績】 ①機械学習/AI: -AIが学習するデータを省コストで作成する、3次元モデルを使ったデータ拡張を開発 -自律走行ロボット向けに、様々な視点で撮影した画像を使った異常検知を開発 -Semantic/Panoptic Segmentation, 物体検出, 6DoF(物体の位置・姿勢)推定のAIの活用 ②画像/3次元・点群処理: -3次元の周辺環境地図作成(Visual SLAM, Structure from Motion)と、地図を使った位置推定 -ステレオカメラ(2つのカメラ)を使った距離測定、ステレオマッチング、ステレオカメラ校正 -点群Viewerの開発 -カメラとIMUの統合 ③その他活動 -2022: Axross-Recipe『Panoptic-DeepLabで都市風景画像から様々なサイズの物体を識別するレシピ』執筆 -2022: Axross-Recipe『クエリ画像に類似する画像をDBの中から探索するレシピ』執筆 -2022: ミーミルFLASH Opinion ベストオピニオン選定 1. 「AR領域のビジネス観点で重要度の高い要素技術とは?」 2. 「AGV(無人搬送車)やAMR(自律走行搬送ロボット)市場におけるユニークな事例や今後注目する領域」 ・スキル Programming: C, C++, Python, Matlab , JavaScript, HTML, Swift, Java English: TOEIC 905 Technique: 3D processing, computer vision, machine learning 顧客分析、Ideation
▼資格・受賞歴 - Kaggle Expert (2024年8月) - AWS Certified Developer - Associate (2023年12月) - 特許2件 (2021年、2023年) - Tensorflow Developer Certificate (2020年7月) - Deep Learning Specialization Certificate (2020年3月) - Data Scientist with Python Certificate (2019年3月) ▼専門知識と強み - 統計、データ分析、機械学習の専門知識 - Python、R、PyTorch、AWS、Flutter、SQLに精通 - プロジェクト管理および顧客対応のスキル - 日本語および英語に堪能 ▼実績例 1. 笑顔検出: 犬の笑顔を検出しスコアリングするAIモデルを開発。成果: モデルは3000匹以上の犬が参加したコンテストに使用され成功。(ツール: PyTorch) 2. 類似犬・猫検索: 画像に基づいて視覚的に類似した犬や猫を検索するAIモデルを開発。成果: 国内最大級の犬販売プラットフォームで稼働中、1日30~50人のユーザーが利用。(ツール: PyTorch, AWS) 3. 倒産予測: 倒産リスクのある企業を特定する予測モデルを作成し、保険パッケージを最適化。成果: モデルは2020年9月から本番運用中。(ツール: R) 4. 地震による事業中断プロジェクト: 一橋大学と協力し、地震後の企業収益を予測するモデルを開発し、保険計画を支援。成果: 15の実案件で10%の誤差範囲を達成し、理想的な共同研究モデルとして高評価を受ける。(ツール: R) 5. 不正検出: ATM詐欺(特に高齢者を対象)を検出するモデルを構築。成果: 80%の再現率と86%の精度を達成。(ツール: AWS) ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。 どうぞよろしくお願いいたします!
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