My Works

背景

事業部トップから提示された企画をもとに、AIを使ったユーザー体験を実装するプロジェクトでした。

主な機能

• 推しに関する質問への回答
• 商品検索・レコメンド
• ライブ会場周辺の宿泊先候補の提示
• ライブ会場への経路案内
• 複数公演を考慮した旅行プラン・観光マップの作成
• 希望に応じたチャットの話し方の変更

本人の担当

• 2名のエンジニア体制で、アプリケーション設計と主要実装を担当
• もう1名のメンバーは主にインフラ・デプロイを支援

使用技術

OpenAI Agents SDK / Next.js / 楽天サービス関連API

学び

技術を作るだけでなく、使う人にとって価値が伝わる体験へ落とし込み、その魅力を周囲へ伝えることの重要性を学びました。

背景

事業部から、営業担当者などが社内データをより簡単に活用し、商談や日々の意思決定に役立てたいという要望がありました。

本人の担当

• 技術的な実現方法の検討
• データ基盤管理担当との連携・API利用調整
• BigQuery連携のMCP実装
• 利用者ごとのアクセスキーを利用した認証機能の実装
• 本番リリースと運用

使用技術

MCP (Model Context Protocol) / BigQuery / SQL / AIクライアント連携

学び

AIを本番環境で使ってもらうには、機能実装だけでなく、既存の社内システムとの連携、認証、運用を考える必要があると学びました。

背景

カスタマーサポートの問い合わせ件数が多く、既存FAQで回答できる内容にも人手で対応しているという課題がありました。AIで一次対応し、対応負荷の軽減を目指しています。

本人の担当

• 約5名のプロジェクトチームのリード
• プロトタイプ開発
• 要件整理、システム設計
• 主要なアプリケーション実装・テスト
• 本番導入に向けた社内申請やセキュリティ確認への対応

学び

実装を一人で進める力に加え、チームメンバーへ構想を伝え、仕事を分担し、協力して成果を出す力の重要性を実感しています。

使用技術

RAG / Confluence

学び

まず小さく作って見せることで、新しい技術の可能性を共有できると実感しました。

本人の担当

• クライアントが提示したコンセプトと別途手配されたデザインをもとに、機能要件をすり合わせながら実装・リリースを担当

学び

自分で作りたいものを作るだけでなく、相手が実現したいことを理解してプロダクトとして届ける経験になりました。