「お客様と共にAIの力でビジネスを加速」
お客様に寄り添い、適切な場所に適切なAI+システムを
導入することでお客様のメリットを最大化します。
社内業務の効率化、既存事業の収益拡大、新規事業の創出、
エンジニアリソースの確保と様々なシーンで価値を提供致します。
お客様に寄り添い、適切な場所に適切なAI+システムを
導入することでお客様のメリットを最大化します。
社内業務の効率化、既存事業の収益拡大、新規事業の創出、
エンジニアリソースの確保と様々なシーンで価値を提供致します。
スイス外資のドイツ支社でシステムエンジニアとして業務システム、Webシステム、モバイルアプリを開発。2014年に帰国後、株式会社グルーネとインドネシアの2つの開発拠点を設立。著書：AI教養で差をつける ビジネスパーソン必読の基礎知識
2006年自社webサービスを提供する株式会社Mfroに入社、2017年同社取締役に就任。入社以降一貫して新規事業(自社サービス)の開拓を行いつつ各職種(インフラ・開発エンジニア、サービス企画・運用、ソリューション営業)を経験。2019年9月Mfro取締役を退任しGrune AI Technologies取締役就任。
インドネシア理系トップのバンドン工科大学を卒業後、東北大学工学部研究科 ナノーメカニクス専攻: 修士過程、東北大学工学部研究科 知能デバイス材料学専攻 : 博士過程を終了。インドネシアの開発メンバーのマネジメントと現地国立大学などの教育機関との連携を担当。
30カ国50以上の拠点を持つスイス外資のソフトウェア会社の取締役。2016年に代表の山下とともに共同で株式会社Grune AI Technologiesを設立、現在はスイスとスペインに拠点を置き、AI戦略・グローバル戦略を担当。
Park-Labo: 駐車場事業者向けエリアマーケティング分析システム
Parking Science Co.,Ltd.様向けに、駐車場事業者向けのエリアマーケティング分析システム「Park-Labo」を開発しました。弊社で機能開発と保守を行っているモバイルアプリ「P-Collection」で収集したデータを駐車場事業者が分析できるインターフェースを用意しています。アプリケーションはPHP Laravel、Vue.js、Nuxt.jsを採用しています。
Game Career Scout: ゲーム業界特化型転職スカウトサービス
クリーク•アンド•リバー社様向けに、ゲーム業界に特化した転職マッチングサービスを開発しました。求職者、企業、転職エージェント、運営者の４つのインターフェースで、転職にまつわる一切のやり取りをWeb上で円滑に行えるように設計・構築しました。フロントエンドにはNuxt.js（Vue.js）を、バックエンドにはLaravel（PHP）を使用しています。
HUBIZ: DX人材特化型転職マッチングサービス
人材会社様向けに、DX人材に特化した転職マッチングサービスを開発しました。求人検索、選考管理、履歴書・職務経歴書の自動生成機能を備え、求職者のスキル分析をもとに最適な求人を通知する仕組みを導入しています。フロントエンドにはNuxt.js（Vue.js）、バックエンドにはLaravel（PHP）を採用しています。
AI酒ラベル認識アプリ: AI画像認識システムを利用して商品情報を表示
環境/開発言語：
Next.js, Python, TensorFlow, Faiss, Flask, TypeScript, React Native, Express.js, Zod, Prisma, tRPC, Monorepo, Mantine
AIナンバープレート認識システム / Web管理画面: AI画像認識システムで車両管理
環境/開発言語：
JavaScript, TypeScript, Next.js, React.js, Express.js, Prisma, Zod, tRPC, Cypress, LINE Messaging API, AWS S3
住宅内装生成AI
環境/開発言語：
Python, Stable Diffusion, React.js
AI発注予測＋発注サポート
環境/開発言語：
Python, RNN(LSTM), React, LLM
AIを「テストを書く相棒」として活用し、Djangoのユニットテストを無理なく運用できるワークフローを実体験ベースで解説。失敗から学んだプロンプト設計と、現場で本当に使えるAI活用法を紹介します。
AI人型ロボットは本当に必要なのか。非効率とされる人型が選ばれる理由を、学習データ、重機や都市インフラ、社会設計の視点から解説。なぜ世界は人間向けなのかが見えてくる。
AIの学習モードが普及すると、知識を「教える」役割は急速にAIへ移る。教師の仕事を分解し、小中高大で「教育」と「預かり」の比率がどう変わるかを整理したうえで、大学は実験インフラと能力認定へ収束する未来を描く。さらに、教育予算を三分の一以下に圧縮しつつ、個別最適化で水準を引き上げられるというAI前提の国家教育改革を提案する。
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