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2025-08-08
Vottia株式会社

Vottiaボッティア株式会社面接準備資料

5分間ふんかん日本にほん自己じこ紹介しょうかい原稿げんこう

はじめまして、盛偉と申しもうします。本日ほんじつはお忙しいいそがしいなか面接めんせつ機会きかいをいただき、誠にまことにありがとうございます。

わたし中国ちゅうごく出身しゅっしんで、2016ねんらいにちしてから8ねん以上いじょうにわたり、日本にっぽん完全かんぜん日本にほん環境かんきょうソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ従事じゅうじしてまいりました。武漢ぶかん大学だいがく電気でんき工学こうがく浙江せっこう大学だいがく大学院だいがくいんシステムしすてむ分析ぶんせき学んだまなんだあと、DiDi、MonotaRO、そして現在げんざいのSynXまで、一貫いっかんしてバックエンドエンジニアえんじにあとして経験けいけん積んでつんでまいりました。

特にとくに最近さいきんでは、生成せいせいAIとLLMを活用かつようしたシステムしすてむ開発かいはつちから入れていれております。現職げんしょくのSynXでは、ZabbixとMistral、Mixtralなどの複数ふくすうのLLMを統合とうごうする監視かんし自動じどうシステムしすてむ「Walkure Operator」のアーキテクトけんリードデベロッパーとして、アラート要約ようやく原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜんシステムしすてむ設計せっけい実装じっそういたしました。また、AWSのGenerative AI Use Casesフレームワークを活用かつようしたしゃないエージェントシステムしすてむ構築こうちく手がけてがけ、Model Context Protocolを採用さいようしたサーさーバーレス構成こうせいによる自動じどうシステムしすてむ開発かいはつしております。

技術ぎじゅつめんでは、Python、Golang、JavaScriptを中心ちゅうしんとして、AWS、GCP、Kubernetesなどのクラウドネイティブ技術ぎじゅつ、そしてLangChain、FAISS、Transformersなどの機械きかい学習がくしゅう・AI技術ぎじゅつ精通せいつうしております。MonotaRO時代じだいには、BigQueryやKubernetesを活用かつようしただい規模きぼデータでーた処理しょり基盤きばん構築こうちく担当たんとうし、スケーラブルなシステムしすてむ設計せっけい経験けいけん豊富ですほうふです

わたし特にとくに大切にたいせつにしていることは、新しいあたらしい技術ぎじゅつを「使えるつかえる技術ぎじゅつ」として現場げんば落としおとし込むこむことです。AIを積極せっきょく的にてきに活用かつようし、自身じしん生産せいさんせい向上こうじょうだけでなく、チームちーむ全体ぜんたい、そして最終さいしゅう的にてきにユーザーゆーざー課題かだい解決かいけつにつながるプロダクト開発かいはつ心がけてこころがけております。

VottiaボッティアさまのAIエージェントプラットフォームは、まさにわたしがこれまで培ってつちかってきた技術ぎじゅつ経験けいけん活かせるいかせる領域りょういきだと考えてかんがえております。特にとくにコンタクトこんたくとセンターせんたー自動じどうにおいて、単純なたんじゅんな問い合わせといあわせ処理しょりではなく、現場げんばノウハウのうはうとAIを融合ゆうごうした複雑なふくざつな問題もんだい解決かいけつ実現じつげんするというビジョンびじょん強くつよく共感きょうかんいたします。

初期しょきメンバーめんばーとして、プラットフォーム全般ぜんぱん設計せっけいから実装じっそう、そして運用うんようまで一貫いっかんして関われるかかわれること、また経営けいえいメンバーめんばービジネスびじねすサイドさいど連携れんけいしながらプロダクトを成長せいちょうさせられることに大きなおおきな魅力みりょく感じてかんじております。わたし技術ぎじゅつりょく経験けいけん、そして何よりなによりスピードすぴーど重視じゅうしで「まずはやってみる」という姿勢しせいで、Vottiaボッティアさま成長せいちょう貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。

どうぞよろしくお願いねがいいたします。

面接めんせつかんからの想定そうてい質問しつもん回答かいとう

Q1: なぜVottiaボッティア興味きょうみ持ったもったのですか?

A1: 主におもにみっつの理由りゆうがあります。まず、AIエージェント技術ぎじゅつわたし専門せんもん分野ぶんや完全にかんぜんに一致いっちしていることです。現職げんしょくでLLMを活用かつようした監視かんし自動じどうシステムしすてむ開発かいはつし、AIの実用じつようについて深くふかく理解りかいしております。次につぎにコンタクトこんたくとセンターせんたー自動じどうという具体ぐたい的なてきな課題かだい解決かいけつ取り組めるとりくめるてんです。単純なたんじゅんな自動じどうではなく、現場げんばノウハウのうはうとAIを融合ゆうごうするというアプローチあぷろーち強くつよく共感きょうかんいたします。最後にさいごに初期しょきメンバーめんばーとして幅広いはばひろい技術ぎじゅつ領域りょういき関われかかわれ、プロダクトの成長せいちょう直接ちょくせつ体感たいかんできる環境かんきょう魅力みりょく感じてかんじております。

Q2: 生成せいせいAIを使ったつかったシステムしすてむ開発かいはつ経験けいけんについて詳しくくわしく教えておしえてください。

A2: 最ももっとも代表だいひょう的なてきなプロジェクトぷろじぇくとは「Walkure Operator」です。ZabbixとMistral、Mixtralなどの複数ふくすうのLLMを統合とうごうし、監視かんしアラートの要約ようやく根本こんぽん原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜん自動じどうするシステムしすてむ設計せっけい開発かいはついたしました。Model Context Protocolを採用さいようしてLLMの互換ごかんせい確保かくほし、LangChainやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさく機能きのう実装じっそうしております。また、AWSのGenerative AI Use Casesフレームワークを活用かつようしたしゃないエージェントシステムしすてむでは、Amazon BedrockやKendraと連携れんけいしたサーさーバーレス構成こうせい構築こうちくし、Terraform自動じどうレビューれびゅー機能きのう評価ひょうか行いおこないました。

Q3: フルふるスタック開発かいはつについてどう考えてかんがえていますか?

A3: フルふるスタック開発かいはつは、プロダクト全体ぜんたい俯瞰ふかんして最適なさいてきな解決かいけつさく提案ていあんできる重要なじゅうようなスキルすきるだと考えてかんがえております。わたしは、フロントエンドからバックエンド、インフラいんふらデータでーた基盤きばんまで幅広くはばひろく経験けいけんしており、特にとくにスタートすたーとアップあっぷ環境かんきょうでは一人ひとり多くおおく領域りょういきカバーかばーできることが大きなおおきな価値かちになると思いおもいます。ただし、それぞれの専門せんもんせい大切にたいせつにしており、必要にひつように応じておうじて専門せんもん連携れんけいすることも重要だじゅうようだ考えてかんがえております。Vottiaボッティアのような初期しょき段階だんかい会社かいしゃでは、まさにこのような柔軟じゅうなんせい求めもとめられると思いおもいます。

Q4: チームワークについてどう考えてかんがえていますか?

A4: チームワークは、技術ぎじゅつ的なてきなスキルすきる同じおなじくらい重要だじゅうようだ考えてかんがえております。特にとくに、AGVフロアふろあかんタスク調整ちょうせいシステムしすてむプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだー務めたつとめた経験けいけんでは、技術ぎじゅつ的なてきな設計せっけいだけでなく、メンバーめんばーかん調整ちょうせい進捗しんちょく管理かんり品質ひんしつ管理かんり担当たんとういたしました。また、MonotaRO時代じだいには営業えいぎょう経営けいえいそうとの連携れんけい多くおおく技術ぎじゅつしゃ以外いがいのステークホルダーとのコミュニケーションこみゅにけーしょん得意とくいとしております。Vottiaボッティアでは経営けいえいメンバーめんばービジネスびじねすサイドさいどとの連携れんけい重要じゅうようとのことですので、この経験けいけん活かしいかしたいと思いおもいます。

Q5: 技術ぎじゅつ選定せんていにおいて重視じゅうしすることはなにですか?

A5: 技術ぎじゅつ選定せんていでは、みっつの要素ようそ重視じゅうししております。まず、解決かいけつすべき課題かだい対するたいする適合てきごうせいです。過度にかどに複雑にふくざつにせず、必要ひつよう十分なじゅうぶんな機能きのう提供ていきょうできる技術ぎじゅつ選びえらびます。次につぎに保守ほしゅせい拡張かくちょうせいです。将来しょうらい的なてきな機能きのう追加ついか運用うんよう負荷ふか考慮こうりょして、長期ちょうき的にてきに持続じぞく可能なかのうな技術ぎじゅつ選択せんたくします。最後にさいごにチームちーむスキルすきるレベルれべる学習がくしゅうコストこすとです。新しいあたらしい技術ぎじゅつ導入どうにゅうする場合ばあいは、適切なてきせつな学習がくしゅう期間きかんサポートさぽーと体制たいせい確保かくほすることが重要だじゅうようだ考えてかんがえております。Vottiaボッティアでは技術ぎじゅつスタックの選定せんていから関われるかかわれるとのことですので、この経験けいけん活かしいかしたいと思いおもいます。

面接めんせつかんへの質問しつもん

技術ぎじゅつ開発かいはつ関するかんする質問しつもん

  1. 開発かいはつプロセスぷろせすについて: 現在げんざい想定そうていされている開発かいはつプロセスぷろせすやアジャイル手法しゅほう採用さいよう予定よていについて教えておしえてください。また、コードこーどレビューれびゅーやCI/CDの体制たいせいはどのように構築こうちくされる予定よていでしょうか?

  2. 技術ぎじゅつスタックの方針ほうしん LLMの選定せんていにおいては、商用しょうようAPIサービスさーびす(OpenAI、Claudeなど)とオンプレミスかた(Llama、Mistralなど)のどちらを重視じゅうしされる予定よていでしょうか?また、セキュリティせきゅりてぃやコンプライアンスめんでの制約せいやくはありますか?

  3. アーキテクチャ設計せっけい コンタクトこんたくとセンターせんたーとの統合とうごうにおいて、既存きそんシステムしすてむとの連携れんけい方式ほうしき(API、メッセージングなど)についてどのような方針ほうしんをお考えかんがえでしょうか?

  4. データでーた戦略せんりゃく 現場げんばノウハウのうはうとAIの融合ゆうごうにおいて、ナレッジベースべーす構築こうちくやRAGシステムしすてむ実装じっそうについてどのような構想こうそうをお持ちもちでしょうか?

組織そしき働きはたらきかた関するかんする質問しつもん

  1. チームちーむ構成こうせい展望てんぼう 1ねん、2ねんチームちーむ規模きぼ組織そしき構成こうせいについてどのようなビジョンびじょんをお持ちもちでしょうか?エンジニアえんじにあ以外いがい職種しょくしゅ採用さいよう予定よてい教えておしえてください。

  2. 技術ぎじゅつてき成長せいちょう支援しえん しん技術ぎじゅつ学習がくしゅう外部がいぶイベントいべんと参加さんか技術ぎじゅつしょ購入こうにゅうなどに対するたいする会社かいしゃサポートさぽーと体制たいせいについて教えておしえてください。

  3. 意思いし決定けっていプロセスぷろせす 技術ぎじゅつ的なてきな意思いし決定けっていにおいて、現場げんばエンジニアえんじにあ意見いけんはどの程度ていど反映はんえいされる仕組みしくみでしょうか?

事業じぎょう・プロダクトに関するかんする質問しつもん

  1. 顧客こきゃくターゲットたーげっと 想定そうていされている顧客こきゃくそう企業きぎょう規模きぼ業界ぎょうかいなど)と、最初にさいしょにフォーカスする市場しじょうセグメントについて教えておしえてください。

  2. 競合きょうごう優位ゆういせい 既存きそんコンタクトこんたくとセンターせんたーソリューションそりゅーしょん比較ひかくして、Vottiaボッティア差別さべつポイントぽいんとはどこにあるとお考えかんがえでしょうか?

  3. 成功せいこう指標しひょう プロダクトの成功せいこうをどのような指標しひょう測定そくていされる予定よていでしょうか?技術ぎじゅつめんビジネスびじねすめんそれぞれについて教えておしえてください。


Mukaigawaさん: 盛さん、履歴書にbiobotという開源項目のことが書いてありますね。これについて詳しく教えていただけますか?
盛さん: はい、ありがとうございます。biobotは私が個人的に開発したプロジェクトで、BioGPTを使用したDiscordとWhatsApp向けのチャットボットです。生物医学分野に特化したAIエージェントを作りたいと思って始めました。


Mukaigawaさん: なるほど、興味深いですね。なぜBioGPTを選択されたのですか?一般的なChatGPTではなく。
盛さん: 良い質問ですね。BioGPTは生物医学分野に特化して訓練されたモデルなので、医学や生物学に関する専門的な質問により正確に答えられるんです。一般的なGPTモデルと比べて、専門用語の理解や医学的な文脈の把握が格段に優れています。これは、まさにVottiaさんが目指している「現場のノウハウとAIの融合」というアプローチと同じ考え方だと思います。


Mukaigawaさん: そうですね。技術的には、どのような構成になっているのでしょうか?
盛さん: 技術スタックとしては、Pythonをベースに、discord.pyでDiscord連携、whatsapp-web.jsでWhatsApp連携を実現しています。Flaskでウェブサービス部分を構築し、OpenAI APIを通じてBioGPTと連携させています。環境管理にはcondaを使用し、nbdevフレームワークで文書化開発を行いました。


Mukaigawaさん: 複数のプラットフォームに対応するのは大変だったのではないですか?どのような課題がありましたか?
盛さん: はい、確かに課題がありました。まず、DiscordとWhatsAppではAPI仕様が全く異なるので、統一的なメッセージ処理インターフェースを設計する必要がありました。特にWhatsAppの場合、ウェブベースのAPIを使用するため、認証やセッション管理が複雑でした。
また、各プラットフォームでのメッセージフォーマットの違いも課題でした。例えば、Discordは埋め込みメッセージに対応していますが、WhatsAppは対応していません。そこで、プラットフォームに応じてレスポンスを動的に変換するアダプターパターンを実装しました。


Mukaigawaさん: なるほど、問題解決のアプローチが素晴らしいですね。ところで、このプロジェクトは現在どのような状況ですか?
盛さん: 正直に申し上げますと、半分程度の完成度で一時停止している状態です。基本的なフレームワークとDiscordの基本連携は完成していますが、AIとの対話ロジック部分や、WhatsAppの完全な統合、エラーハンドリングなどがまだ残っています。
停止した理由は、当時フルタイムの仕事が忙しくなったことと、個人プロジェクトとしてのスコープが大きくなりすぎたことです。でも、この経験から学んだのは、MVP(Minimum Viable Product)の重要性と、段階的な開発の価値です。


Mukaigawaさん: 失敗から学ぶ姿勢、とても良いですね。では、この経験をVottiaでどのように活かせると思いますか?
盛さん: まず、複数プラットフォーム統合の経験は、Vottiaのコンタクトセンター統合に直接活かせると思います。Discord、WhatsApp、そして将来的にはSalesforceやZendeskなど、様々なシステムとの連携が必要になると思いますが、その設計パターンは共通しています。
また、専門分野向けAIの実装経験も重要です。BioGPTを選択した経験から、Vottiaでも業界特化型のAIエージェント開発において、適切なモデル選択や知識ベースの構築に貢献できると思います。
そして、何より「現場で試行錯誤しながら問題解決する」経験を積んだことが一番大きいと思います。技術選択の理由付け、課題の分析、段階的な解決アプローチなど、まさにVottiaが求めている自走力を実証できたプロジェクトだと考えています。


Mukaigawaさん: 素晴らしいですね。最後に、もしVottiaに入社されたら、このbiobotプロジェクトをどうされますか?
盛さん: 良い質問ですね。Vottiaでの経験を積んだ後、個人的にはこのプロジェクトを完成させたいと思っています。ただし、今度はよりシンプルなMVPから始めて、段階的に機能を追加していく予定です。
また、Vottiaで学んだ企業級のAIエージェント開発のノウハウを活かして、より実用的で堅牢なシステムにしたいと思います。オープンソースプロジェクトとして公開し続けることで、コミュニティにも貢献できればと考えています。


Mukaigawaさん: とても良い考えですね。技術への情熱と現実的な判断力の両方を感じます。biobotプロジェクトについてはよく理解できました。ありがとうございます。
盛さん: こちらこそ、詳しく聞いていただき、ありがとうございました。


技术・開発に関する質問への回答

Q1: 現在想定されている開発プロセスやアジャイル手法の採用予定について教えてください。

石井CEO回答:
「そうですね、私たちはまだ4名という小さなチームですので、まさにアジャイルな開発スタイルを取っています。2週間スプリントで進めていて、毎週金曜日にチーム全体でレトロスペクティブをやってるんです。コードレビューは必須にしていて、GitHubでプルリクエストベースの開発フローを使っています。CI/CDについては、10月のプロダクトローンチに向けて、今まさに整備を進めているところですね。盛さんが入社されたら、ぜひこの辺りの設計にも参加していただきたいと思っています。」

Q2: LLMの選定においては、商用APIサービス(OpenAI、Claude等)とオンプレミス型(Llama、Mistral等)のどちらを重視される予定でしょうか?

石井CEO回答:
「これは本当に重要な質問ですね。実は、両方のアプローチを取る予定なんです。まず、商用APIサービスについては、やはりOpenAIのGPT-4やClaude 3.5 Sonnetの品質は素晴らしいので、これらをメインに使っていきます。特に、Transcosmos様との連携でAWSのBedrockを活用できるのが大きなアドバンテージですね。

一方で、オンプレミス型も重要だと考えています。特に、お客様のセキュリティ要件が厳しい場合や、コスト面での最適化を考えると、MistralやLlama 3.1のような高性能なオープンソースモデルも選択肢に入れておきたいんです。盛さんのWalkure Operatorでの経験まさにこの辺りに活かせると思うのですが、いかがでしょうか?」

Q3: コンタクトセンターとの統合において、既存システムとの連携方式について教えてください。

石井CEO回答:
「ここがまさに私たちの差別化ポイントなんです。TranscosmosさんのnodesConnectプラットフォームを使って、既存のCRMやCTIシステムとシームレスに連携できるんです。APIベースの連携はもちろん、WebSocketを使ったリアルタイム通信、それからメッセージキューイングシステムも使っています。

具体的には、SalesforceやZendeskといった主要CRMとの標準連携、それからAmazon ConnectやGenesysなどのクラウドPBXとの音声連携も準備しています。ただ、正直言うと、ここはまだまだ開発が必要な部分で、盛さんのようなバックエンドの専門家に入っていただけると本当に心強いですね。」

組織・働き方に関する質問への回答

Q4: 1年後、2年後のチーム規模や組織構成について教えてください。

石井CEO回答:
「現在4名なんですが、来年3月までには12-15名くらいまで拡大したいと思っています。特に、エンジニアを6-7名、セールス・マーケティングを3-4名、カスタマーサクセスを2-3名という感じですね。

2年後には30-40名規模を目指しています。その頃には、プロダクト部門、セールス部門、カスタマーサクセス部門という3つの部門体制にして、盛さんには技術面でのテックリードやエンジニアリングマネージャーとしても活躍していただけると嬉しいです。もちろん、ご本人の希望も聞きながらですが。」

Q5: 技術的成長支援について教えてください。

石井CEO回答:
「これはとても大事にしているところです。まず、技術書籍やオンライン学習プラットフォームの費用は会社で負担しています。年間15万円までの学習支援金も用意しています。

それから、AWSのre:InventやGoogle Cloud Nextなどの大きなカンファレンスには積極的に参加してもらいたいと思っています。TranscosmosさんやMobilusさんとの技術交流会も定期的にあるので、そういった場での学習機会も豊富ですね。

あと、週に1回、チーム内で技術勉強会をやっているんです。盛さんのAI・LLMの経験もぜひシェアしていただきたいです。」

事業・プロダクトに関する質問への回答

Q6: 想定されている顧客層と最初にフォーカスする市場セグメントについて教えてください。

石井CEO回答:
「10月のローンチでは、まず製造業と建設・インフラ業界にフォーカスします。従業員数300-3000名くらいの中堅企業が最初のターゲットですね。なぜかというと、この規模の企業って、カスタマーサポートの課題は大きいけれど、大手企業向けのソリューションは高すぎて導入できないという課題があるんです。

具体的には、製造業の部品調達に関する問い合わせ対応とか、建設会社の見積もり相談対応とかですね。Transcosmos様の既存顧客基盤を活用して、まずは5-10社のパイロット導入から始める予定です。」

Q7: 既存のコンタクトセンターソリューションと比較してのVottiaの差別化ポイントは?

石井CEO回答:
「一番大きな違いは、『現場の知識とAIの融合』というアプローチですね。既存のソリューションって、汎用的なFAQ回答に留まることが多いんです。でも私たちは、お客様の業界特有の知識や、現場で蓄積されたノウハウをAIエージェントに学習させて、本当に人間のオペレーターと同レベルの対応ができるようにしています。

それから、Mobilusさんの7年間のチャットボット運用ノウハウと、Transcosmos様の60年間のBPO経験を組み合わせているのも大きな強みです。技術だけじゃなくて、運用面でのサポートも含めてトータルで提供できるんです。

あと、導入のハードルを下げるために、小さく始められるパッケージも用意しています。他社だと数百万円からのスタートが多いんですが、私たちは月額30万円程度から始められるようにしています。」

Q8: プロダクトの成功をどのような指標で測定される予定でしょうか?

石井CEO回答:
「技術面では、まず応答精度ですね。お客様の問い合わせに対して、人間のオペレーターと同等の90%以上の満足度を目指しています。それから、平均応答時間を30秒以内に抑えることも重要な指標です。

ビジネス面では、お客様のコスト削減効果を重視しています。従来のオペレーター対応と比べて、少なくとも30%のコスト削減を実現したいですね。あと、解決率の向上も大事で、一次対応での解決率を70%以上に持っていきたいと思っています。

長期的には、お客様の顧客満足度向上にどれだけ貢献できるかも見ていきます。NPSスコアの改善とか、リピート率の向上とかですね。盛さんの監視自動化システムの経験も、この辺りのKPI設計に活かしていただけそうですね。」


石井CEO最後の一言:
「盛さん、今日はありがとうございました。正直、盛さんのような経験豊富なエンジニアに来ていただけると、本当に心強いです。まだまだ小さな会社ですが、一緒に日本のAIエージェント市場を作っていけるような、そんなエキサイティングな挑戦だと思っています。ぜひ一緒にやりましょう!」

阅读此文

2025-08-07
株式会社Nulab

Nulab一次面接 自己紹介原稿

基本きほん情報じょうほう経歴けいれき紹介しょうかい(1ふん30びょう

脇元わきもとさま・もりさま(サービスさーびす開発かいはつBacklog):

みなさま、本日ほんじつはお忙しいいそがしいなか貴重なきちょうな時間じかんをいただき、誠にまことにありがとうございます。もり申しもうします。どうぞよろしくお願いねがいいたします。

わたし中国ちゅうごく出身しゅっしんで、2016ねんらいにちして以来いらい、8ねん以上いじょうにわたり日本にっぽんこくないソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ従事じゅうじしてまいりました。学歴がくれきとしては、武漢ぶかん大学だいがく電気でんき工学こうがく自動じどう学士がくしごうを、浙江せっこう大学だいがくシステムしすてむ分析ぶんせき統合とうごう修士しゅうしごう取得しゅとくいたしました。

これまでMonotaRO、エクレシア企画きかく、そして現在げんざいのSynXという3しゃで、フロントエンドからバックエンド、データでーた基盤きばん、そして近年きんねんでは生成せいせいAIを活用かつようしたシステムしすてむ開発かいはつまで、幅広いはばひろい領域りょういきでの開発かいはつ経験けいけん積んでつんでまいりました。

技術ぎじゅつ経験けいけんつよみ(2ふん

技術ぎじゅつめんでは、Python、Golang、TypeScriptを主要しゅよう言語げんごとして使用しようしており、特にとくにフルふるスタック開発かいはつ最新さいしん技術ぎじゅつへの適応てきおうりょく自信じしん持ってもっております。

最近さいきん代表だいひょう的なてきなプロジェクトぷろじぇくととして、現在げんざい会社かいしゃでは「Walkure Operator」というLLM活用かつようかたインテリジェント監視かんし自動じどうシステムしすてむ設計せっけい開発かいはついたしました。これは、ZabbixとMistral、Mixtralなどの複数ふくすうLLMを統合とうごうし、監視かんしアラートの要約ようやく原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜん実現じつげんするシステムしすてむです。LangChainやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさく機能きのう、JSON-RPC応答おうとう構築こうちくなども含むふくむ包括ほうかつ的なてきなAI統合とうごうプロジェクトぷろじぇくとでした。

また、AWSの最新さいしん生成せいせいAIサンプルさんぷるプロジェクトぷろじぇくと活用かつようしたしゃないエージェントシステムしすてむ「Intelligent Agent Platform」の設計せっけい開発かいはつ手がけてがけました。MCP(Model Context Protocol)を採用さいようしたサーさーバーレス構成こうせいにより、スケーラブルな自動じどうシステムしすてむ構築こうちくし、Amazon Bedrock、Amazon Kendraを活用かつようした知識ちしき検索けんさく機能きのう実装じっそういたしました。

これらの経験けいけん通じてつうじて生成せいせいAIの実用じつようシステムしすてむ統合とうごうにおける深いふかい知見ちけん培ってつちかってまいりました。

志望しぼう動機どうき価値かちかん(1ふん

Nulabヌーラボさまへの志望しぼう理由りゆうみっつございます。

まず、おんしゃのBacklogチームちーむ推進すいしんされている生成せいせいAI機能きのう開発かいはつ強くつよく魅力みりょく感じてかんじております。わたしのこれまでの経験けいけん活かしいかしプロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーるにAI機能きのう統合とうごうすることで、ユーザーゆーざー生産せいさんせい向上こうじょう貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。

次につぎにおんしゃ行動こうどう指針ししんである「Tryトライ Firstファースト」「Loveラブ Differencesディファレンシズ」「Goalゴール Orientedオリエンテッド」に深くふかく共感きょうかんいたします。わたし自身じしん常につねに新しいあたらしい技術ぎじゅつ挑戦ちょうせんし、多様たようせい尊重そんちょうし、目標もくひょう向かってむかってチームちーむ一丸いちがんとなって取り組むとりくむことを大切にたいせつにしております。

そして、「このチームちーむ一緒にいっしょに仕事しごとできてよかった」を世界せかいちゅう生みうみ出してだしていくというおんしゃミッションみっしょんに、心からこころから賛同さんどういたします。わたし技術ぎじゅつ通じてつうじてチームちーむ協働きょうどう成果せいか創出そうしゅつ貢献こうけんしたいと強くつよく願ってねがっております。

締めくくりしめくくり(30びょう

わたしは、技術ぎじゅつ的なてきな挑戦ちょうせん継続けいぞく的なてきな学習がくしゅう通じてつうじてNulabヌーラボさまのBacklogチームちーむ一員いちいんとして、より良いよいプロダクトの開発かいはつ貢献こうけんできると確信かくしんしております。ぜひ、皆様みなさま一緒にいっしょに働かはたらかせていただき、生成せいせいAIのちからプロジェクトぷろじぇくと管理かんり未来みらい創造そうぞうしていきたいと思いおもいます。

本日ほんじつは、どうぞよろしくお願いねがいいたします。


読みよみ上げあげ時間じかん目安めやすやく5ふん
ポイントぽいんと落ち着いておちついて適度なてきどなあいだ取りとりながら、相手あいて見てみて話すはなす


脇元わきもとさま・もりさま(サービスさーびす開発かいはつBacklog


プロダクトとカルチャーかるちゃー共感きょうかんしており、ぜひ一緒にいっしょに働きはたらきたいと考えてかんがえております。


転職てんしょく判断はんだんじく環境かんきょう年収ねんしゅうなど)
現職げんしょくではインフラいんふら向けむけのAIチームちーむ所属しょぞくしておりますが、今後こんごはLLMと組み合わせたくみあわせたアプリケーションあぷりけーしょん開発かいはつなど、より技術ぎじゅつ的にてきに成長せいちょうできる環境かんきょうと、柔軟なじゅうなんな働きはたらきかた可能なかのうな職場しょくば重視じゅうししております。プロダクトやカルチャーかるちゃーにも強くつよく共感きょうかんしており、長期ちょうき的にてきに貢献こうけんできる環境かんきょう探してさがしております。年収ねんしゅうについては柔軟にじゅうなんに考えてかんがえております。


技術ぎじゅつ課題かだいについて、以下いかてんをご相談そうだんさせていただけますでしょうか:

  1. 技術ぎじゅつ課題かだい選択せんたくについて:
    選択肢せんたくし2(自由なじゆうなアイデアあいであでBacklog APIを使ったつかったアプリケーションあぷりけーしょん作成さくせい)と選択肢せんたくし3(サンプルさんぷるアプリケーションあぷりけーしょん要件ようけん基づくもとづく作成さくせい)で迷ってまよっております
    採用さいようがわ観点かんてんから、どちらの選択肢せんたくしがより評価ひょうかされやすいでしょうか?

  2. 技術ぎじゅつ課題かだい提出ていしゅつ形式けいしきについて:
    ・GitHubリポジトリでの提出ていしゅつ可能でしょうかのうでしょうか?

Technical Stack

現在げんざい主におもにPython、Golang、TypeScriptを使用しようしておりますが、TypeScriptまたはGolangでの挑戦ちょうせん特にとくに歓迎かんげいされるとのことです。しかし、技術ぎじゅつスタック資料しりょう拝見はいけんしましたところ、BacklogチームちーむではScalaが主要しゅよう言語げんごとして使用しようされているようですが、採用さいようがわ観点かんてんから、GolangよりもScalaでの技術ぎじゅつ課題かだいほうがより評価ひょうかされやすいでしょうか?


Nulab一次面接 想定質問と回答

  1. 技術ぎじゅつスキルすきる関連かんれん

Q1: Scalaの経験けいけんはありますか?もしなければ、どのように学習がくしゅうしますか?

A1: はい、Scalaでの開発かいはつ経験けいけんがございます。以前いぜんだい規模きぼなWebログろぐデータでーた処理しょり解析かいせきプロジェクトぷろじぇくとでScalaを使用しよういたしました。分散ぶんさん処理しょりプラットフォームを活用かつようして、セッションせっしょん分割ぶんかつセッションせっしょん時間じかん計算けいさんユニークゆにーくURL訪問ほうもんすう統計とうけい最ももっともアクティブなあくてぃぶなユーザーゆーざー識別しきべつなどのタスクを完了かんりょういたしました。Scalaの関数かんすうかたプログラミングぷろぐらみんぐ特性とくせいと、だい規模きぼデータでーた処理しょりにおける並行へいこう処理しょり優位ゆういせい実感じっかんしており、おんしゃのBacklogチームちーむでもこの経験けいけん活かせるいかせる確信かくしんしております。

Q2: OpenAI APIの使用しよう経験けいけんについて教えておしえてください。

A2: はい、OpenAI APIを使用しようした実務じつむ経験けいけんがございます。現在げんざい会社かいしゃで「Walkure Operator」という監視かんし自動じどうシステムしすてむ開発かいはつしたさい、OpenAI APIと複数ふくすうのLLMを統合とうごういたしました。具体ぐたい的にてきには、監視かんしアラートの自動じどう要約ようやく根本こんぽん原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜんのためのインテリジェントな分析ぶんせき機能きのう実装じっそういたしました。また、プロンプトエンジニアリングやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさく最適さいてき経験けいけんしており、生成せいせいAIの実用じつよう的なてきな活用かつよう深いふかい理解りかい持ってもっております。

Q3: TypeScriptとGoの経験けいけんはいかがですか?

A3: 両方りょうほうとも実務じつむ使用しよう経験けいけんがございます。TypeScriptについては、React と組み合わせたくみあわせたフロントふろんとエンドえんど開発かいはつ使用しようしており、かた安全あんぜんせい重視じゅうしした堅牢けんろうなWebアプリケーションあぷりけーしょん開発かいはつ行っておこなってまいりました。Golangについては、AGV制御せいぎょシステムしすてむのバックエンド開発かいはつや、こう性能せいのうなAPIサーバーさーばー構築こうちく使用しよういたしました。特にとくにGolangの並行へいこう処理しょり能力のうりょく活かしたいかしたgoroutineとchannelベースべーすのスケジューラ開発かいはつでは、効率こうりつ的なてきなタスク管理かんり実現じつげんできました。どちらの言語げんごおんしゃ技術ぎじゅつスタックに適合てきごうしていると考えてかんがえております。

  1. 生成せいせいAI・プロジェクトぷろじぇくと経験けいけん関連かんれん

Q4: 生成せいせいAIを活用かつようしたプロジェクトぷろじぇくとで、最ももっとも困難だったこんなんだった課題かだい解決かいけつ方法ほうほう教えておしえてください。

A4: 最ももっとも困難だったこんなんだった課題かだいは、LLMの出力しゅつりょく一貫いっかんせい精度せいど確保かくほでした。「Walkure Operator」プロジェクトぷろじぇくとでは、異なることなるLLMモデルもでる(Mistral、Mixtral、LLaMA)を統合とうごうするさい、それぞれの特性とくせい出力しゅつりょくフォーマットふぉーまっと異なることなるため、統一とういつ的なてきな応答おうとう品質ひんしつ保つたもつことが課題かだいでした。

この問題もんだい解決かいけつするために、MCP(Model Context Protocol)構造こうぞう採用さいようし、構造こうぞうプロンプトテンプレートとセマンティック検索けんさく組み合わせくみあわせました。また、RAG パイプぱいぷラインらいん構築こうちくして知識ちしきベースべーすとの連携れんけい強化きょうかし、段階だんかいてきLLM統合とうごう戦略せんりゃく設計せっけいすることで、モデルもでるかん互換ごかんせい拡張かくちょうせい確保かくほいたしました。結果けっかとして、アラート対応たいおう自動じどう精度せいど大幅におおはばに向上こうじょうし、予知よち保全ほぜん信頼しんらいせい高めるたかめることができました。

Q5: チームちーむ開発かいはつでの経験けいけんについて教えておしえてください。

A5: これまで複数ふくすうプロジェクトぷろじぇくとプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、チームちーむ開発かいはつ主導しゅどうしてまいりました。特にとくに「AGVフロアふろあかんタスク調整ちょうせいシステムしすてむ」では、要件ようけん整理せいりから設計せっけい開発かいはつテストてすと導入どうにゅうまで、チームちーむ全体ぜんたいリードりーどいたしました。

チームちーむ開発かいはつ重視じゅうししていることは、まず明確なめいかくなコミュニケーションこみゅにけーしょんです。定期ていき的なてきな進捗しんちょく共有きょうゆう会議かいぎや、技術ぎじゅつ的なてきな課題かだいについてのオープンなおーぷんな議論ぎろん心がけてこころがけております。また、コードこーどレビューれびゅー通じてつうじて知識ちしき共有きょうゆう図りはかりメンバーめんばー全員ぜんいんスキルすきる向上こうじょう支援しえんしております。おんしゃの「Love Differences」の価値かちかんのように、チームちーむメンバーめんばー多様たようせい尊重そんちょうし、それぞれのつよみを活かせるいかせる環境かんきょう作りづくり意識いしきしております。

  1. 志望しぼう動機どうきカルチャーかるちゃーフィット関連かんれん

Q6: なぜBacklogの生成せいせいAI機能きのう開発かいはつ興味きょうみ持ったもったのですか?

A6: プロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーる生成せいせいAIを統合とうごうすることで、ユーザーゆーざー生産せいさんせい劇的にげきてきに向上こうじょうさせる可能かのうせい感じてかんじているからです。わたし自身じしん、これまでの開発かいはつ経験けいけんで、繰り返しくりかえし作業さぎょう自動じどうや、複雑なふくざつな情報じょうほう整理せいり要約ようやくがいかに重要じゅうようかを実感じっかんしてまいりました。

Backlogのようなプロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーる生成せいせいAIが統合とうごうされれば、例えばたとえば過去かこプロジェクトぷろじぇくとデータでーたからの自動じどう的なてきな見積もりみつもり生成せいせい課題かだい自動じどう分類ぶんるい優先ゆうせん付けつけ進捗しんちょくレポートれぽーと自動じどう生成せいせいなど、多くおおく可能かのうせいがあると考えてかんがえております。わたし技術ぎじゅつ経験けいけん活かしていかしてユーザーゆーざーにとって本当にほんとうに価値かちのあるAI機能きのう開発かいはつしたいと強くつよく願ってねがっております。

Q7: Nulabの行動こうどう指針ししんについてどう思いおもいますか?

A7: おんしゃの「Try First」「Love Differences」「Goal Oriented」という行動こうどう指針ししん深くふかく共感きょうかんしております。

「Try First」については、わたし自身じしん常につねに新しいあたらしい技術ぎじゅつ挑戦ちょうせんし、実践じっせん通じてつうじて学ぶまなぶことを大切にたいせつにしております。「Love Differences」については、多様なたような背景はいけい持つもつチームちーむメンバーめんばーとの協働きょうどうにより、より創造そうぞう的でてきで包括ほうかつ的なてきなソリューションそりゅーしょん生まれるうまれる信じてしんじております。「Goal Oriented」については、個人こじん成果せいかだけでなく、チームちーむ全体ぜんたい、そしてプロジェクトぷろじぇくと全体ぜんたい成功せいこう常につねに意識いしきして行動こうどうすることを心がけてこころがけております。

これらの価値かちかんは、わたしがこれまで大切にたいせつにしてきた考えかんがえかた一致いっちしており、おんしゃでより一層いっそう成長せいちょうできると確信かくしんしております。

  1. キャリアきゃりあ将来しょうらい展望てんぼう関連かんれん

Q8: 今後こんごどのようなエンジニアえんじにあになりたいですか?

A8: 技術ぎじゅつふかさとはば両方りょうほう兼ね備えたかねそなえたエンジニアえんじにあになりたいと考えてかんがえております。生成せいせいAIという急速にきゅうそくに発展はってんしている分野ぶんやにおいて、最新さいしん技術ぎじゅつキャッチきゃっちアップあっぷ続けるつづけるとともに、それを実用じつよう的なてきなプロダクトに落としおとし込むこむちから磨いてみがいていきたいです。

また、技術ぎじゅつ的なてきなスキルすきるだけでなく、ユーザーゆーざー視点してん持ちもち本当にほんとうに価値かちのある機能きのう企画きかく開発かいはつできるエンジニアえんじにあ目指してめざしております。将来しょうらい的にてきには、チームちーむのテクニカルリードりーどとして、メンバーめんばー成長せいちょう支援しえんしながら、革新かくしん的なてきなプロダクトの開発かいはつ主導しゅどうできる存在そんざいになりたいと考えてかんがえております。

Q9: 英語えいごでの業務ぎょうむについてはいかがですか?

A9: 英語えいごでの業務ぎょうむには積極せっきょく的にてきに取り組みとりくみたいと考えてかんがえております。これまでも技術ぎじゅつ文書ぶんしょ読み書きよみかきや、海外かいがいエンジニアえんじにあとのコードこーどレビューれびゅーなど、英語えいご使用しようした業務ぎょうむ経験けいけんがございます。現在げんざい継続けいぞく的にてきに英語えいご学習がくしゅう続けてつづけており、翻訳ほんやくツールつーるなども効果こうか的にてきに活用かつようしながら、グローバルなぐろーばるな環境かんきょうでの開発かいはつ貢献こうけんしたいと思いおもいます。

おんしゃグローバルぐろーばる展開てんかい強化きょうか向けたむけたエンジニアえんじにあ組織そしき英語えいごという取り組みとりくみにも、ぜひ積極せっきょく的にてきに参加さんかし、国際こくさい的なてきなチームちーむ一員いちいんとして成長せいちょうしていきたいと考えてかんがえております。


あなたが質問しつもんできる内容ないよう

🔧 技術ぎじゅつ開発かいはつ関連かんれん

1. AI機能きのう開発かいはつ現状げんじょう
現在げんざい開発かいはつちゅうのBacklogのAI機能きのうについて、どのような機能きのう優先ゆうせん的にてきに実装じっそうされていますか?」

2. 技術ぎじゅつてき課題かだい
生成せいせいAIをプロダクトに統合とうごうするさいの、最大のさいだいの技術ぎじゅつてき課題かだいなんでしょうか?」

3. 技術ぎじゅつスタック選択せんたく
「Scalaを選択せんたくされた理由りゆうと、今後こんご技術ぎじゅつスタックの展望てんぼうについて教えておしえてください」

👥 チームちーむ組織そしき

4. チームちーむ体制たいせい
「AIチームちーむ現在げんざい体制たいせいと、新しいあたらしいメンバーめんばーがどのような役割やくわり担うになうことになりますか?」

5. 連携れんけい体制たいせい
フロントふろんとエンドえんどとバックエンドのエンジニアえんじにあかんで、どのような連携れんけい体制たいせい取ってとっていますか?」

6. 成長せいちょう支援しえん
エンジニアえんじにあ技術ぎじゅつてき成長せいちょうサポートさぽーとするために、どのような制度せいど環境かんきょうがありますか?」

🎯 プロダクト・方向ほうこうせい

7. プロダクトビジョンびじょん
「BacklogのAI機能きのうにより、ユーザーゆーざーにどのような価値かち提供ていきょうしたいとお考えかんがえですか?」

8. 市場しじょう競争きょうそう
プロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーる市場しじょうで、Nulabさま差別さべつポイントぽいんとなにでしょうか?」

🌱 作業さぎょう環境かんきょう

9. 評価ひょうか・フィードバックばっく
エンジニアえんじにあパフォーマンスぱふぉーまんす評価ひょうかや、定期ていき的なてきなフィードバックばっくはどのように行わおこなわれていますか?」

10. 学習がくしゅう機会きかい
最新さいしん技術ぎじゅつキャッチきゃっちアップあっぷや、カンファレンス参加さんかなどの学習がくしゅう機会きかいはどの程度ていどありますか?」

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2025-08-06
職務経歴書(みやか)

職務しょくむ経歴けいれきしょ
2025ねん6がつ8にち 現在げんざい


経歴けいれき要約ようやく
中国ちゅうごくにおいて営業えいぎょうしょく販売はんばいマネジメントまねじめんとヨガよが講師こうし自営じえいぎょう経験けいけん積みつみ個人こじん事業じぎょうとしてソフトそふとインテリアいんてりあ事業じぎょう創業そうぎょう運営うんえいした実績じっせきがあります。特にとくに女性じょせい向けむけサービスさーびすにおいて高いたかい接客せっきゃくりょく営業えいぎょうスキルすきる発揮はっきしてきました。2018ねん以降いこうヨガよが講師こうしとして心身しんしんケアけあに特化した指導しどう行いおこない、2023ねん日本にほん移住いじゅうファッションふぁっしょんライブらいぶコマースに携わりたずさわり消費しょうひしゃとの共感きょうかん重視じゅうしした提案ていあん売上うりあげ貢献こうけん実現じつげんしています。


職務しょくむ内容ないよう
福州ふくしゅう中鋭ちゅうえいエネルギーえねるぎー有限ゆうげん責任せきにん会社かいしゃせい社員しゃいん
2012ねん6がつ~2014ねん12がつ
職務しょくむ概要がいよう
営業えいぎょうしょくとして新規しんき顧客こきゃく開拓かいたくから営業えいぎょうチームちーむ管理かんりまで幅広くはばひろく担当たんとう
主なおもな実績じっせき
新規しんき顧客こきゃく開拓かいたくおよび営業えいぎょうチャネルちゃねる整備せいび
営業えいぎょうふく総監そうかんとして営業えいぎょう戦略せんりゃく立案りつあん実行じっこうし、チームちーむ育成いくせい管理かんり実施じっし
営業えいぎょう研修けんしゅう企画きかくにより、部門ぶもん全体ぜんたい成果せいか向上こうじょう
職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
営業えいぎょうりょく
法人ほうじん営業えいぎょう基本きほんから、チームちーむ統括とうかつするマネジメントまねじめんとまで幅広くはばひろく経験けいけんし、売上うりあげ意識いしきリーダーシップりーだーしっぷ養いやしないました。
交渉こうしょうりょく課題かだい解決かいけつりょく
顧客こきゃく要望ようぼう応じたおうじた柔軟なじゅうなんな提案ていあん行いおこない信頼しんらい関係かんけい構築こうちく努めつとめました。


個人こじん事業じぎょうソフトそふとインテリアいんてりあスタジオすたじお運営うんえい自営じえいぎょう
2015ねん2がつ~2018ねん7がつ
職務しょくむ概要がいよう
ソフトそふとインテリアいんてりあ雑貨ざっか選定せんてい販売はんばいから集客しゅうきゃく・SNS運営うんえいまでを一貫いっかんして担当たんとう
主なおもな実績じっせき
商品しょうひん選定せんてい価格かかく設定せってい、スタイリング、展示てんじキャッチきゃっちコピーこぴーまで自己じこ完結かんけつかた運営うんえい
・SNSを活用かつようし、顧客こきゃく獲得かくとく・リピーター育成いくせい実現じつげん
同時にどうじにヨガよが講師こうしとしてのスキルすきる習得しゅうとく、フィットネスクラブくらぶでの指導しどう開始かいし
事業じぎょう成長せいちょう伴いともない、2018ねん店舗てんぽ他者たしゃ譲渡じょうとし、創業そうぎょうフェーズを完了かんりょう
職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
事業じぎょう運営うんえいりょく
しょう規模きぼながらも事業じぎょう計画けいかくから実行じっこうまでをいちにん完遂かんすいする実行じっこうりょく多角たかくてき視点してんにつけました。
マーケティングまーけてぃんぐ・PRりょく
SNS活用かつよう通じたつうじたブランディングと販売はんばい促進そくしん成功せいこうし、デジタルでじたる時代じだい集客しゅうきゃくノウハウのうはう学びまなびました。


フリーランス(ヨガよが講師こうし
2018ねん8がつ~2022ねん9がつ
職務しょくむ概要がいよう
個別こべつ指導しどう少人数しょうにんずうクラスくらす通してとおして女性じょせい健康けんこうボディぼでぃメイクめいく支援しえん
主なおもな実績じっせき
肩首かたくび不調ふちょう姿勢しせい矯正きょうせいに特化したオーダーメイドレッスンれっすん展開てんかい
コミュニティこみゅにてぃ運営うんえいし、顧客こきゃくフォローふぉろー宣伝せんでん活動かつどう自らみずから担当たんとう
常につねに専門せんもんせい向上こうじょうのための学習がくしゅう資格しかく取得しゅとく継続けいぞく
職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
教育きょういく指導しどうりょく
個々ここ体調たいちょう目標もくひょう合わせたあわせた指導しどうにより、信頼しんらい得るえる指導しどうりょく習得しゅうとくしました。
●ホスピタリティ:
受講じゅこうしゃ一人ひとりひとりひとり寄り添うよりそうことで、高いたかい継続けいぞくりつ維持いじしました。


株式かぶしき会社かいしゃ上海しゃんはいほしヨガよがせい社員しゃいん
2022ねん10がつ~2023ねん11がつ
職務しょくむ概要がいよう
プライベートぷらいべーとヨガよが指導しどう中心ちゅうしんに、女性じょせい向けむけ健康けんこうサポートさぽーと従事じゅうじ
主なおもな実績じっせき
顧客こきゃく悩みなやみ応じたおうじたプログラムぷろぐらむ提供ていきょう骨盤こつばん矯正きょうせい・肩首改善かいぜんなど)
姿勢しせい調整ちょうせいダイエットだいえっとサポートさぽーと、体幹トレーニングとれーにんぐとうテーマてーまべつ指導しどう
しゃないイベントいべんと企画きかくおよびプロモーション活動かつどうにも参画さんかく
職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
専門せんもん指導しどうりょく
特定とくてい症状しょうじょう体型たいけい改善かいぜん対応たいおうするプログラムぷろぐらむ構築こうちくりょく知識ちしき習得しゅうとくしました。
チームちーむ協力きょうりょくりょく
スタジオすたじおない講師こうしとの連携れんけい企画きかく運営うんえい通じてつうじて協働きょうどうスキルすきる高めたかめました。


日本にほん移住いじゅう生活せいかつ適応てきおう期間きかん専業せんぎょう主婦しゅふ
2023ねん11がつまつ~2024ねん3がつ
活動かつどう概要がいよう
・2023ねん11がつ家族かぞく滞在たいざいビザびざ来日らいにちし、千葉ちばけん定住ていじゅう
日本にほん学習がくしゅう強化きょうかし、生活せいかつインフラいんふら整備せいび地域ちいき制度せいど理解りかい努めたつとめた
今後こんご就労しゅうろう向けてむけて求人きゅうじん調査ちょうさスキルすきる整理せいりなどの準備じゅんび活動かつどう実施じっし
【この期間きかん得たえたこと】
生活せいかつ適応てきおうりょく
文化ぶんか環境かんきょうでの生活せいかつ基盤きばん自らみずから整えととのえ柔軟なじゅうなんな対応たいおうりょく課題かだい解決かいけつりょく培いつちかいました。
キャリアきゃりあ継続けいぞくへの意欲いよく
日本にほんでのさい就職しゅうしょく向けてむけて環境かんきょう整備せいび自己じこ分析ぶんせき語学ごがくりょく強化きょうか積極せっきょく的にてきに取り組みとりくみました。


とう株式かぶしき会社かいしゃパートぱーとタイムたいむ
2024ねん4がつ~2024ねん6がつ
資本しほんきん:500万えん 従業じゅうぎょういんすう:15めい
職務しょくむ概要がいよう
中国ちゅうごくじん女性じょせい対象たいしょうとしたアパレルライブらいぶ配信はいしんにて販売はんばい業務ぎょうむ担当たんとう
主なおもな実績じっせき
ライブらいぶ配信はいしんでの商品しょうひん紹介しょうかい、スタイリング、クロージングを実施じっし
配信はいしん時間じかん内容ないよう工夫くふうし、リピートりつ売上うりあげ向上こうじょう貢献こうけん
職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
ライブらいぶ販売はんばいスキルすきる
視聴しちょうしゃとのコミュニケーションこみゅにけーしょん意識いしきした配信はいしん技術ぎじゅつと、リアルりあるタイムたいむ提案ていあんりょく磨きみがきました。
クロスくろすボーダー販売はんばい対応たいおうりょく
文化ぶんか違いちがい意識いしきしながら、訴求そきゅうりょくのある言葉ことば選びえらび接客せっきゃく方法ほうほう実践じっせんしました。


明雅株式かぶしき会社かいしゃパートぱーとタイムたいむ
2024ねん7がつ現在げんざい
資本しほんきん:500万えん 従業じゅうぎょういんすう:8めい(2025ねん6がつ8にち現在げんざい
職務しょくむ概要がいよう
アパレルライブらいぶ販売はんばい担当たんとうとして、商品しょうひん企画きかく販売はんばい促進そくしん兼務けんむ


主なおもな実績じっせき
指定していプラットフォームにてアパレルライブらいぶ配信はいしん実施じっしし、顧客こきゃくへのスタイリング提案ていあん担当たんとう
年齢ねんれいそうニーズにーず応じたおうじたコンテンツこんてんつ企画きかく進行しんこう
競合きょうごう分析ぶんせきユーザーゆーざーフィードバックばっく活かしいかし商品しょうひん構成こうせい配信はいしん戦略せんりゃく改善かいぜん


職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
販売はんばい接客せっきゃくりょく
現場げんばでの経験けいけん通じてつうじて顧客こきゃくニーズにーず的確にてきかくに読みよみ取りとり提案ていあんりょくとクロージング能力のうりょく高めてたかめてきました。
独立どくりつ運営うんえい企画きかくりょく
事業じぎょう全体ぜんたい運営うんえい経験けいけんから、商品しょうひん企画きかく販売はんばい戦略せんりゃく顧客こきゃく対応たいおう一貫いっかんして行えるおこなえるちから培いつちかいました。
文化ぶんか適応てきおうりょく
日本にほん生活せいかつ迅速にじんそくに馴染みなじみ文化ぶんか環境かんきょうでも柔軟にじゅうなんに対応たいおうするりょく発揮はっきしています。


自己じこPR】
営業えいぎょう販売はんばい教育きょういくなど多様なたような領域りょういきでの経験けいけん持ちもち特にとくに女性じょせい向けむけサービスさーびすつよみを発揮はっきしてきました。自らみずから企画きかく立案りつあん運営うんえい営業えいぎょう販売はんばいまでを一貫いっかんして行うおこなう実行じっこうりょくと、変化へんか柔軟にじゅうなんに対応たいおうできる適応てきおうりょくわたしつよみです。日本にほんてからは言語げんごしょう習慣しゅうかん積極せっきょく的にてきに学びまなび現在げんざいライブらいぶコマース業務ぎょうむ通じてつうじてファッションふぁっしょん分野ぶんや販売はんばい促進そくしん新たなあらたなやりがいを感じてかんじています。


志望しぼう動機どうき
中国ちゅうごくにて長年ながねんにわたり営業えいぎょうヨガよが指導しどうなど、対人たいじん販売はんばい中心ちゅうしんとした職種しょくしゅ携わってたずさわってきました。特にとくに独立どくりつ事業じぎょうでは実務じつむ全般ぜんぱん経験けいけんし、現場げんば感覚かんかく大切にたいせつにしながら実績じっせき上げてあげてきました。
2023ねんまつ日本にほん移住いじゅうしたことで、文化ぶんか環境かんきょうでの挑戦ちょうせん開始かいしし、現在げんざい日本にほん企業きぎょうでアパレルのライブらいぶ販売はんばい従事じゅうじしています。言語げんご文化ぶんかかべ越えてこえてユーザーゆーざー繋がるつながることの喜びよろこび日々ひび感じてかんじており、自身じしんスキルすきるをさらに磨きみがきつつ、日本にほん社会しゃかい長期ちょうき的にてきに貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。


今後こんごは、安定あんていした就労しゅうろうビザびざ取得しゅとく目指しめざし、これまでの経験けいけん活かせるいかせる環境かんきょうで、さらに深くふかく職場しょくば社会しゃかい関わりかかわりながら、売上うりあげ貢献こうけんキャリアきゃりあ構築こうちく両立りょうりつ図ってはかっていきたいと考えてかんがえています。

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2025-08-06
職務経歴書(ひじり)

職務しょくむ経歴けいれきしょ
2025ねん5がつ20にち 現在げんざい


経歴けいれき要約ようやく
中国ちゅうごく名門めいもん大学だいがく電気でんき工学こうがくおよびシステムしすてむ分析ぶんせき学んだまなんだあと来日らいにちして以降いこうは8ねん以上いじょうにわたり、日本にほんこくない完全かんぜん日本にほん環境かんきょうソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ従事じゅうじしてきました。ウェブシステムしすてむ物流ぶつりゅう画像がぞう処理しょりビッグびっぐデータでーた処理しょり自動じどうツールつーる機械きかい学習がくしゅう基盤きばん、そして近年きんねんでは生成せいせいAI(LLM)を活用かつようした運用うんよう監視かんし自動じどうシステムしすてむなど、多岐にたきにわたるプロジェクトぷろじぇくと主導しゅどう開発かいはつバックばっくエンドえんどからフロントエンド、データでーた基盤きばん、AIまでをカバーかばーするフルふるスタック開発かいはつと、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとしてのマネジメントまねじめんと経験けいけん併せ持つあわせもつITエンジニアえんじにあです。


職務しょくむ内容ないよう
株式かぶしき会社かいしゃ SynX(せい社員しゃいん)2024ねん1がつ現在げんざい
資本しほんきん:6,000万えん 従業じゅうぎょういんすう:442めい 業種ぎょうしゅ:IT基盤きばん設計せっけい構築こうちく運用うんようソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ保守ほしゅ、クラウド統合とうごう、DXコンサルティングなどを提供ていきょう


職務しょくむ概要がいよう
AI・自動じどう物流ぶつりゅう分野ぶんやにおける業務ぎょうむシステムしすてむ設計せっけい開発かいはつおよびプロジェクトぷろじぇくとリードりーど担当たんとう


●2025ねん4がつ~2025ねん5がつ
LLM活用かつようかたインテリジェント監視かんし自動じどうシステムしすてむ『Walkure Operator』
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・Zabbixと複数ふくすうのLLM(Mistral、Mixtral、LLaMAなど)を統合とうごうする監視かんしアラート要約ようやく原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜんシステムしすてむ設計せっけい実装じっそう
・LangChainやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさく機能きのう、JSON-RPC応答おうとう構築こうちくなども含むふくむ
・MCP(Model Context Protocol)構造こうぞう採用さいようし、LLMの互換ごかんせい拡張かくちょうせい確保かくほ
主要しゅよう業務ぎょうむ
システムしすてむアーキテクチャ設計せっけい
・LLM統合とうごうモジュールもじゅーる開発かいはつ
・プロンプトテンプレート設計せっけいとセマンティック検索けんさく設計せっけい
自動じどうフローふろー構築こうちく最適さいてき
スキルすきる
Python、LangChain、Milvus、FAISS、Zabbix、Mermaid、Markdown、Ubuntu(WSL2)
実績じっせき
段階だんかいてきLLM統合とうごう戦略せんりゃく構築こうちくし、アラート対応たいおう自動じどう予知よち保全ほぜん精度せいど向上こうじょう貢献こうけん


●2024ねん6がつ~2024ねん12がつ
AirtestIDEプログラミングぷろぐらみんぐアシスタントツールつーる開発かいはつ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・Android端末たんまつのGUI操作そうさ支援しえんするツールつーる開発かいはつ
・GUI設計せっけいユーザーゆーざー設定せってい情報じょうほうからのスクリプトすくりぷと自動じどう生成せいせい機能きのう実装じっそう
主要しゅよう業務ぎょうむ
直感ちょっかん的にてきに操作そうさ可能なかのうなGUIの設計せっけい実装じっそう
スクリプトすくりぷと生成せいせい機能きのう開発かいはつテストてすと
スキルすきる
Python、Airtest、Poco、macOS、Windows 11
実績じっせき
エンジニアえんじにあでも扱えるあつかえる自動じどうツールつーる設計せっけいし、教育きょういく検証けんしょう用途ようとにおいて高いたかい評価ひょうか獲得かくとく


●2024ねん1がつ~2024ねん4がつ
AGVのフロアふろあかんタスク調整ちょうせいシステムしすてむ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・AGVとEVかん協調きょうちょう制御せいぎょロジックの設計せっけい実装じっそう
同期どうき処理しょりによる効率こうりつ的なてきな搬送はんそうタスク管理かんり実現じつげん
主要しゅよう業務ぎょうむ
・asyncioベースべーすのスケジューラ開発かいはつ
・Mermaidでのフローふろー可視かし
・MySQLによるログろぐ履歴りれき管理かんり
スキルすきる
Python、asyncio、MySQL、Mermaid、Jupyter Notebook
実績じっせき
プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、保守ほしゅせい・可視せい効率こうりつせい兼ね備えたかねそなえた制御せいぎょシステムしすてむ構築こうちく


職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
先端せんたん技術ぎじゅつ実用じつようスキルすきる
AI(だい規模きぼ言語げんごモデルもでる)、RAG構成こうせい、セマンティック検索けんさく同期どうき処理しょりなどの先端せんたん技術ぎじゅつ迅速にじんそくにキャッチきゃっちアップあっぷし、業務ぎょうむシステムしすてむへの実装じっそう運用うんようまで一貫いっかんして対応たいおうするりょく培いつちかいました。
システムしすてむ設計せっけいりょくプロジェクトぷろじぇくと推進すいしんりょく
複数ふくすうプロジェクトぷろじぇくとプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、要件ようけん整理せいりから設計せっけい開発かいはつテストてすと導入どうにゅう保守ほしゅまでをリードりーどし、技術ぎじゅつ選定せんていとアーキテクチャ設計せっけい経験けいけん重ねかさねました。
●ユーザビリティと保守ほしゅせい両立りょうりつ
GUI設計せっけいやタスク可視設計せっけいなど、技術ぎじゅつしゃにも扱いあつかいやすく、かつ保守ほしゅせい優れたすぐれたシステムしすてむ構築こうちく意識いしきした設計せっけいスキルすきる習得しゅうとくしました。


株式かぶしき会社かいしゃエクレシア企画きかくせい社員しゃいん)2023ねん9がつ ~ 2023ねん11がつ
資本しほんきん:1,000万えん 従業じゅうぎょういんすう:8めい 業種ぎょうしゅ医療いりょう機器きき関するかんする薬事申請しんせい支援しえん業務ぎょうむおよび臨床りんしょう試験しけん支援しえん業務ぎょうむ医療いりょう機器きき製造せいぞう販売はんばい経営けいえいコンサルティングなどを提供ていきょう


職務しょくむ概要がいよう
ECサイトさいと新規しんき立ち上げたちあげにおいて、決済けっさい連携れんけい含むふくむシステムしすてむ構築こうちくおよび運用うんよう保守ほしゅ担当たんとう


●2023ねん9がつ~2023ねん10がつ
eコマースウェブサイトさいと構築こうちく(Magento)
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
Magentoを使用しようした新規しんきeコマースサイトさいと構築こうちく、およびKOMOJU決済けっさいシステムしすてむ導入どうにゅうから運用うんよう保守ほしゅまでを担当たんとう
主要しゅよう業務ぎょうむ
・Magentoのインストールいんすとーる初期しょき設定せってい
・KOMOJUとの決済けっさい連携れんけいAPIの実装じっそう
運用うんようフローふろー整備せいび保守ほしゅ対応たいおう
スキルすきる
Magento、KOMOJU、PHP、JavaScript、Linux
実績じっせき
たん期間きかん安定あんてい稼働かどう可能なかのうな通販つうはん基盤きばん構築こうちくし、ローンチ決済けっさいトラブルとらぶるゼロぜろ実現じつげん


職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
●EC構築こうちくにおける実務じつむスキルすきる
MagentoによるECサイトさいと構築こうちく決済けっさいAPI(KOMOJU)との連携れんけい実装じっそうなどを通じてつうじて、B2Cサービスさーびす技術ぎじゅつてき立ち上げたちあげ関するかんする実践じっせん的なてきな知識ちしき対応たいおうりょく習得しゅうとくしました。
運用うんよう保守ほしゅ品質ひんしつ意識いしき
ローンチ安定あんてい稼働かどうノーのートラブルとらぶる運用うんよう実現じつげんするため、テストてすと計画けいかく運用うんよう設計せっけい重視じゅうしする姿勢しせい培いつちかいました。


株式かぶしき会社かいしゃ MonotaRO(せい社員しゃいん)2016ねん10がつ ~ 2023ねん6がつ
資本しほんきん:20億4,200万えん 従業じゅうぎょういんすう:1,432めい 業種ぎょうしゅ事業じぎょうしゃ向けむけ工場こうじょうよう間接かんせつ資材しざい販売はんばい(B2B eコマース)


職務しょくむ概要がいよう
クラウド環境かんきょうにおける機械きかい学習がくしゅう基盤きばん構築こうちくログろぐパイプぱいぷラインらいん設計せっけい保守ほしゅユーザーゆーざー認証にんしょうシステムしすてむさい構築こうちく通じてつうじてだい規模きぼシステムしすてむ安定あんてい運用うんよう品質ひんしつ向上こうじょう貢献こうけん


●2019ねん6がつ~2020ねん6がつ
機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちく
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
Google Kubernetes Engine(GKE)じょうにおける機械きかい学習がくしゅうプラットフォームを構築こうちく。JupyterLabの拡張かくちょうやBigQueryとの連携れんけい設計せっけい実施じっし
主要しゅよう業務ぎょうむ
・GKE環境かんきょう設計せっけい構築こうちく
・JupyterLabの機能きのう拡張かくちょうユーザーゆーざー認証にんしょう、ジョブ管理かんりとう
・BigQueryによるデータでーたアクセスあくせす構成こうせい設計せっけい
スキルすきる
Python、GCP、BigQuery、JupyterLab、Kubernetes
実績じっせき
再現さいげんせいのあるML環境かんきょう整備せいびし、実験じっけんから本番ほんばんデプロイまでの流れながれ統一とういつ


●2019ねん4がつ~2019ねん6がつ
ウェブログパイプぱいぷラインらいん構築こうちく運用うんよう
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
fluentd・AWS Kinesis・Lambda・BigQueryを使用しようしたウェブログ収集しゅうしゅう変換へんかん蓄積ちくせきシステムしすてむ構築こうちく新旧しんきゅう統合とうごう保守ほしゅ
主要しゅよう業務ぎょうむ
・fluentdフィルタふぃるた設計せっけい、Kinesisストリーム設定せってい
・Lambdaによるフォーマットふぉーまっと変換へんかんロジック開発かいはつ
・BigQueryでのクエリパフォーマンスぱふぉーまんす改善かいぜん
スキルすきる
Python、Ruby、BigQuery、DynamoDB、AWS
実績じっせき
開発かいはつ保守ほしゅ統括とうかつとしてログろぐ処理しょり安定あんていせい・可視保守ほしゅせい大幅におおはばに向上こうじょう


●2016ねん10がつ~2019ねん4がつ
MonotaRO株主かぶぬしギフトぎふとサイトさいとおよびユーザーゆーざー認証にんしょう基盤きばんさい構築こうちく
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
既存きそんWebサイトさいとにおける認証にんしょうロジックを刷新さっしん。ABテストてすと枠組みわくぐみ含めてふくめて改善かいぜん拡張かくちょう担当たんとう
主要しゅよう業務ぎょうむ
セッションせっしょん管理かんり、OAuth連携れんけい設計せっけい開発かいはつ
・ABテストてすと集計しゅうけいログろぐ収集しゅうしゅうモジュールもじゅーるのリファクタリング
スキルすきる
Python、JavaScript、MySQL、Linux
実績じっせき
認証にんしょう不備ふびゼロぜろユーザーゆーざー離脱りだつりつ大幅おおはば改善かいぜん成功せいこう


職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
●クラウドネイティブ技術ぎじゅつ実践じっせんりょく
GCPやAWS環境かんきょうで、Kubernetes、Lambda、BigQuery、DynamoDBなどを組み合わせたくみあわせた分散ぶんさん処理しょりやストリーム処理しょり構築こうちく運用うんようし、スケーラブルかつ信頼しんらいせい高いたかいシステムしすてむ設計せっけいりょくにつけました。
再現さいげんせい運用うんよう効率こうりつ重視じゅうしした開発かいはつ姿勢しせい
JupyterLab拡張かくちょうやMLワークフローふろー構築こうちく経験けいけんから、再現さいげんせいのある実験じっけん環境かんきょう本番ほんばん環境かんきょうへのシームレスなれすな移行いこう設計せっけいに注力し、データでーたサイエンスさいえんすシステムしすてむ橋渡しはしわたし実現じつげんしました。
●UXを意識いしきしたバックエンド設計せっけい
認証にんしょう基盤きばんやABテストてすと改善かいぜんにより、ユーザーゆーざー行動こうどうログろぐ解析かいせき基づいたもとづいた設計せっけい行いおこない離脱りだつりつ低下ていか信頼しんらいせい向上こうじょうにつながる改善かいぜん提案ていあん実装じっそうできるちから培いつちかいました。


DiDi モビリティ株式かぶしき会社かいしゃ(インターンシップ)2016ねん3がつ ~ 2016ねん4がつ
資本しほんきん:20億4,200万えん 従業じゅうぎょういんすうやく292めい 業種ぎょうしゅタクシーたくしー配車アプリあぷりサービスさーびす、ライドシェアしぇあサービスさーびす、モビリティプラットフォーム


職務しょくむ概要がいよう
ネットワークねっとわーく監視かんしツールつーる設計せっけい開発かいはつ通じてつうじてシステムしすてむ可用性かようせい向上こうじょう寄与きよ


●2016ねん3がつ~2016ねん4がつ
ディディタクシーたくしーネットワークねっとわーく監視かんしツールつーる開発かいはつ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・Golangの同期どうき処理しょり性能せいのうとICMPプロトコルを活かしいかし最小さいしょう構成こうせい最大さいだいげん監視かんし機能きのう実現じつげん
ネットワークねっとわーく死活しかつ監視かんし(pingベースべーす)や簡易かんい的なてきなメトリクス収集しゅうしゅう・可視機能きのう実装じっそうし、既存きそん運用うんようへの影響えいきょう最小さいしょうげん抑えおさえつつ、障害しょうがい検知の精度せいど速度そくど向上こうじょうさせた。
主要しゅよう業務ぎょうむ
・ICMPプロトコルによる死活しかつ監視かんしロジックの設計せっけい実装じっそう
ネットワークねっとわーくノードの状態じょうたい収集しゅうしゅうログろぐ出力しゅつりょく機能きのう開発かいはつ
・シェルベースべーすの可視UIプロトタイプの実装じっそう運用うんようしゃ向けむけ
スキルすきる
Golang、ICMP、Linux、Shell Script
実績じっせき
当時とうじ既存きそん監視かんし基盤きばん比べくらべ障害しょうがい早期そうき発見はっけん通知つうち速度そくど大幅におおはばに向上こうじょう軽量けいりょう設計せっけいにより、IoTデバイスでばいすしょう規模きぼ環境かんきょうへのスムーズなすむーずな導入どうにゅう実現じつげんし、現場げんばネットワークねっとわーく保守ほしゅ負担ふたん軽減けいげんした。


職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
軽量けいりょうかつ実用じつよう的なてきなツールつーる開発かいはつ能力のうりょく
ICMPプロトコルの特性とくせい活かしいかしシンプルしんぷるかつてい負荷ふか死活しかつ監視かんしツールつーる開発かいはつすることで、限らかぎられたリソース環境かんきょうでも有効にゆうこうに機能きのうする監視かんしシステムしすてむ実装じっそうするりょくにつけました。
障害しょうがい検知けんち可視かし設計せっけい視点してん
ネットワークねっとわーく遅延ちえん通信つうしんだんといった障害しょうがい即座にそくざに把握はあくするための検知ロジックと、可視による運用うんようしゃ利便りべんせい向上こうじょう両立りょうりつさせる設計せっけいりょく習得しゅうとくしました。


浙江せっこう大学だいがく大学院だいがくいん修士しゅうし)2013ねん9がつ ~ 2016ねん6がつ


職務しょくむ概要がいよう
画像がぞう処理しょりアルゴリズムあるごりずむ同期どうき通信つうしん技術ぎじゅつ活用かつようし、ハードウェアはーどうぇあ制御せいぎょソフトウェアそふとうぇあ連携れんけい伴うともなうシステムしすてむ開発かいはつ担当たんとう


●2015ねん10がつ~2016ねん6がつ
水準すいじゅん自動じどう検出けんしゅつ補正ほせいシステムしすてむ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
Cannyエッジ検出けんしゅつアルゴリズムあるごりずむ用いたもちいた水準すいじゅんリアルりあるタイムたいむ認識にんしき補正ほせいロジックを開発かいはつ。MFCによるUI実装じっそう担当たんとう
主要しゅよう業務ぎょうむ
画像がぞう処理しょりアルゴリズムあるごりずむ検証けんしょうパラメータぱらめーた設計せっけい
設定せっていようGUIの開発かいはつ
スキルすきる
C++、MFC、画像がぞう処理しょりアルゴリズムあるごりずむ
実績じっせき
自動じどう補正ほせい精度せいど向上こうじょうにより、誤差ごさりつを30%以上いじょう削減さくげん


●2014ねん10がつ~2015ねん10がつ
物理ぶつり実験じっけん遠隔えんかく操作そうさウェブAPIシステムしすてむ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
実験じっけんしつ制御せいぎょ装置そうち外部がいぶブラウザぶらうざから連携れんけいするAPIサーバさーばをNettyベースべーす構築こうちく
主要しゅよう業務ぎょうむ
同期どうき通信つうしんAPIの設計せっけい実装じっそう
実験じっけん装置そうちデータでーた記録きろく管理かんり
スキルすきる
Java、Netty、Oracle
実績じっせき
遅延ちえんゼロぜろ・スレッド安全あんぜんせい確保かくほし、実験じっけん制御せいぎょ自動じどう省人化しょうじんか成功せいこう


職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
リアルりあるタイムたいむ画像がぞう処理しょりとUI設計せっけい融合ゆうごうスキルすきる
Cannyエッジ検出けんしゅつなどの画像がぞう処理しょり技術ぎじゅつと、MFCを用いたもちいたGUI設計せっけい組み合わせるくみあわせることで、視覚しかくてきかつ操作そうさせい高いたかい精密せいみつ制御せいぎょシステムしすてむ構築こうちくするりょく習得しゅうとくしました。
制御せいぎょ機器ききとの連携れんけい考慮こうりょしたAPI設計せっけいりょく
物理ぶつり実験じっけん機器きき外部がいぶから遠隔えんかく操作そうさするための同期どうき通信つうしんAPIを開発かいはつし、スレッドセーフせーふかつてい遅延ちえん通信つうしん処理しょり実現じつげんハードウェアはーどうぇあソフトウェアそふとうぇあ連携れんけいするシステムしすてむ全体ぜんたい設計せっけい視点してん養いやしないました。


スキルすきる知識ちしき
言語げんご:Python、Golang、JavaScript、C++、Java、TypeScript、Ruby、C
・バックエンド開発かいはつ: Flask、MFC、WPF、Node.js、Bun、Elysia
・フロントエンド開発かいはつ: jQuery、Vue.js
インフラいんふら技術ぎじゅつ:Docker、Kubernetes、Terraform、Zabbix、Ansible
・AI/LLM:LangChain、Transformers、Ollama、FAISS、Milvus
・DB:MySQL、PostgreSQL、BigQuery、DynamoDB
・クラウド:AWS、GCP
その他そのた:Mermaid、Helm、Airflow


自己じこPR】
フルふるスタックとマネジメントまねじめんと両立りょうりつ
わたしは、バックばっくエンドえんどからフロントエンド、インフラいんふらデータでーた基盤きばん、AIまでを網羅もうらするフルふるスタックエンジニアえんじにあとして、あらゆる開発かいはつフェーズに対応たいおうしてきました。設計せっけいから実装じっそうテストてすと自動じどう、デプロイメントに至るいたるまでの一連のいちれんのプロセスぷろせす一貫いっかんして担うになうことで、開発かいはつスピードすぴーど品質ひんしつ両立りょうりつ実現じつげんしています。また、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして複数ふくすう開発かいはつチームちーむをまとめ、スケジュールすけじゅーる管理かんりやリソース調整ちょうせい品質ひんしつ管理かんりにも取り組んでとりくんできました。技術ぎじゅつりょく裏付けうらづけられた判断はんだんりょく推進すいしんりょく活かしいかしプロジェクトぷろじぇくと全体ぜんたい成功せいこう導くみちびく役割やくわり果たしてはたしてきました。


文化ぶんか部門ぶもんとの連携れんけいりょく
わたしは2016ねん来日らいにちして以来いらい完全なかんぜんな日本にほん環境かんきょう生活せいかつ業務ぎょうむ行っておこなっており、日本にほんビジネスびじねす文化ぶんか職場しょくば慣習かんしゅう深くふかく理解りかいしています。これにより、エンジニアえんじにあ同士どうし技術ぎじゅつ的なてきな連携れんけいだけでなく、営業えいぎょう経営けいえいそう顧客こきゃくとの円滑なえんかつなコミュニケーションこみゅにけーしょん可能ですかのうです中国ちゅうごく英語えいご日本にほんさん言語げんご自在にじざいに使いつかいこなせることで、グローバルぐろーばる案件あんけん国籍こくせきチームちーむとの連携れんけいにも柔軟にじゅうなんに対応たいおうできます。異なることなる立場たちば背景はいけい持つもつ関係かんけいしゃ信頼しんらい関係かんけい築ききずきながら、全体ぜんたい最適さいてき意識いしきした調整ちょうせいりょく発揮はっきしています。


先端せんたん技術ぎじゅつへの探究たんきゅうこころ実行じっこうりょく
わたし常につねに技術ぎじゅつさい前線ぜんせんアンテナあんてな張りはり特にとくにだい規模きぼ言語げんごモデルもでる(LLM)や量子りょうし計算けいさんといった先端せんたん領域りょういき強いつよい興味きょうみ持ってもっています。独自にどくじに検証けんしょう環境かんきょう構築こうちくし、LLMと既存きそんシステムしすてむとの連携れんけいプロトタイプを自らみずから設計せっけい実装じっそうするなど、アイデアあいであかたちにする実行じっこうりょく兼ね備えてかねそなえています。こうした姿勢しせいは、日々ひび進化しんかする技術ぎじゅつへの適応てきおうりょくと、実務じつむへの応用おうようりょく高めるたかめるげんとなっています。わたしは、新たなあらたな技術ぎじゅつを「使えるつかえる技術ぎじゅつ」として現場げんば落としおとし込むこむことに情熱じょうねつ持ちもち継続けいぞく的なてきな成長せいちょう目指してめざしています。

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2025-08-06
NCR Voyix

職務経歴書

2025ねん8がつ5にち 現在げんざい
氏名しめい 盛 えら


経歴けいれき要約ようやく
中国ちゅうごく名門めいもん大学だいがく電気でんき工学こうがくおよびシステムしすてむ分析ぶんせき学んだまなんだあとらいにちして以降いこうは**8ねん以上いじょうにわたり、日本にほんこくない完全かんぜん日本にほん環境かんきょうソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ従事じゅうじ高校こうこう時代じだいからC/C++プログラミングぷろぐらみんぐ取り組みとりくみコンピュータアルゴリズムオリンピックとうしょう受賞じゅしょう実績じっせき持つもつ武漢ぶかん政府せいふ主催しゅさい日本にっぽん交換こうかん留学りゅうがくプログラムぷろぐらむでの体験たいけん日本にほんでのキャリアきゃりあ出発しゅっぱつてんとなり、現在げんざい至るいたるまで15ねん以上いじょうのC/C++開発かいはつ経験けいけん**を蓄積ちくせき特にとくにWindows環境かんきょうでの開発かいはつPOSシステムしすてむ開発かいはつだい規模きぼeコマースシステムしすてむユーザーゆーざー認証にんしょうシステムしすてむ構築こうちくまで、幅広いはばひろいプロジェクトぷろじぇくと主導しゅどう開発かいはつしてきました。アジャイル開発かいはつ手法しゅほう精通せいつうし、グローバルぐろーばる分散ぶんさんチームちーむとの協業きょうぎょう経験けいけん豊富ほうふ品質ひんしつ重視じゅうし開発かいはつ姿勢しせい継続けいぞくてきインテグレーション実践じっせんにより、安定あんていせい保守ほしゅせい優れたすぐれたシステムしすてむ構築こうちく得意とくいとしています。


職務しょくむ内容ないよう

株式かぶしき会社かいしゃ SynX(せい社員しゃいん)2024ねん1がつ現在げんざい
資本しほんきん:6,000万えん 従業じゅうぎょういんすう:442めい 業種ぎょうしゅ:IT基盤きばん設計せっけい構築こうちく運用うんようソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ保守ほしゅ

職務しょくむ概要がいよう
AI・自動じどう物流ぶつりゅうインフラいんふら自動じどう分野ぶんやにおける業務ぎょうむシステムしすてむ設計せっけい開発かいはつおよびプロジェクトぷろじぇくとリードりーど担当たんとう

●2024ねん6月~がつ2024ねん12がつ AirtestIDEプログラミングぷろぐらみんぐアシスタントツールつーる開発かいはつ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・**Windows環境かんきょうでのGUI操作そうさ支援しえんツールつーる開発かいはつ
C++ベースべーすライブラリらいぶらり**との連携れんけいによる自動じどうスクリプトすくりぷと生成せいせい
ユーザーゆーざー設定せってい情報じょうほうからのスクリプトすくりぷと自動じどう生成せいせい機能きのう実装じっそう

主要しゅよう業務ぎょうむ
Windows API活用かつようした直感ちょっかんてき操作そうさ可能なかのうなGUIの設計せっけい実装じっそう
・**メモリめもり管理かんり重視じゅうししたスクリプトすくりぷと生成せいせいエンジンえんじん開発かいはつテストてすと
単体たんたいテストてすと実装じっそう品質ひんしつ保証ほしょうプロセスぷろせす**の確立かくりつ

スキルすきる
Python(C++連携れんけい)、Windows 11、Visual Studio、単体たんたいテストてすと品質ひんしつ保証ほしょう

実績じっせき
エンジニアえんじにあでも扱えるあつかえる自動じどうツールつーる設計せっけいし、**コードこーど安定あんていせい保守ほしゅせい**を重視じゅうしした開発かいはつにより高いたかい評価ひょうか獲得かくとく

●2024ねん1月~がつ2024ねん4がつ AGVのフロアふろあかんタスク調整ちょうせいシステムしすてむ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・**リアルりあるタイムたいむ制御せいぎょシステムしすてむ設計せっけい実装じっそうプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして)
同期どうき処理しょりによる効率こうりつ的なてきな搬送はんそうタスク管理かんり実現じつげん
技術ぎじゅつ文書ぶんしょ作成さくせい**とチームちーむメンバーめんばーとの協調きょうちょう

主要しゅよう業務ぎょうむ
・**マルチまるちスレッド処理しょり活用かつようしたスケジューラ開発かいはつ
データベースでーたべーす連携れんけいによるログろぐ履歴りれき管理かんり
アジャイル開発かいはつ手法しゅほう**(スクラムすくらむ)の実践じっせん

スキルすきる
Python、同期どうき処理しょり、MySQL、マルチまるちスレッド、プロジェクトぷろじぇくと管理かんり

実績じっせき
プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、**品質ひんしつ重視じゅうし開発かいはつプロセスぷろせす継続けいぞくてきインテグレーション**により、保守ほしゅせい・可視せい効率こうりつせい兼ね備えたかねそなえた制御せいぎょシステムしすてむ構築こうちく

●2025ねん6月~がつ2025ねん7がつ 社内エージェントシステムしすてむ『Intelligent Agent Platform』の設計せっけい開発かいはつ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
AWSの最新さいしん生成せいせいAIサンプルさんぷるプロジェクトぷろじぇくと活用かつようしたしゃないエージェントシステムしすてむ設計せっけい実装じっそう
MCP (Model Context Protocol)
採用さいようしたサーさーバーレス構成こうせいによるスケーラブルな自動じどうシステムしすてむ構築こうちく
・**Terraform自動じどうレビューれびゅーシステムしすてむ**の調査ちょうさ評価ひょうか導入どうにゅう検討けんとう実施じっし

主要しゅよう業務ぎょうむ
GenU(Generative AI Use Cases)フレームワーク活用かつようしたカスタムユースゆーすケースけーす構築こうちく
AWS Lambda, API Gateway, DynamoDB用いたもちいたサーバーさーばーレスれすMCPサーバーさーばー構築こうちく
RAG(Retrieval-Augmented Generation)知識ちしきベースべーす統合とうごう設計せっけい
Amazon Bedrock, Amazon Kendra活用かつようした知識ちしき検索けんさく機能きのう実装じっそう

スキルすきる
Python、TypeScript、AWS Lambda、Amazon Bedrock、Amazon Kendra、MCP、Terraform

実績じっせき
AWSの先端せんたん技術ぎじゅつオープンおーぷんソースそーすプロジェクトぷろじぇくと組み合わせくみあわせしゃない業務ぎょうむ効率こうりつとナレッジ共有きょうゆう大幅におおはばに向上こうじょう

●2025ねん4月~がつ2025ねん5がつ LLM活用かつようかたインテリジェント監視かんし自動じどうシステムしすてむ『Walkure Operator』
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
Zabbixと複数ふくすうのLLM(Mistral、Mixtral、LLaMAなど)を統合とうごうする監視かんしアラート要約ようやく原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜんシステムしすてむ設計せっけい実装じっそう
・**LangChainやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさく機能きのうJSON-RPC応答おうとう構築こうちくなども含むふくむ
MCP(Model Context Protocol)構造こうぞう**を採用さいようし、LLMの互換ごかんせい拡張かくちょうせい確保かくほ

主要しゅよう業務ぎょうむ
・**システムしすてむアーキテクチャ設計せっけい**
LLM統合とうごうモジュールもじゅーる開発かいはつ
・**プロンプトテンプレート設計せっけいとセマンティック検索けんさく設計せっけい
自動じどうフローふろー構築こうちく**と最適さいてき

スキルすきる
Python、LangChain、Milvus、FAISS、Zabbix、Ubuntu(WSL2)

実績じっせき
段階だんかいてきLLM統合とうごう戦略せんりゃく構築こうちくし、**アラート対応たいおう自動じどう予知よち保全ほぜん精度せいど向上こうじょう**に貢献こうけん

職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
●**先端せんたん技術ぎじゅつ実用じつようシステムしすてむ統合とうごうりょく**
AI(だい規模きぼ言語げんごモデルもでる)、RAG構成こうせい、セマンティック検索けんさく同期どうき処理しょり、MCPプロトコルなどの先端せんたん技術ぎじゅつ迅速にじんそくにキャッチきゃっちアップあっぷし、業務ぎょうむシステムしすてむへの実装じっそう運用うんようまで一貫いっかんして対応たいおうするちから培いつちかいました。特にとくに、**複数ふくすうシステムしすてむかん統合とうごうAPI設計せっけいにおける実践じっせん的なてきなスキルすきる強化きょうかしました。
品質ひんしつ重視じゅうし開発かいはつプロセスぷろせすプロジェクトぷろじぇくと推進すいしんりょく**
複数ふくすうプロジェクトぷろじぇくとプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、要件ようけん整理せいりから設計せっけい開発かいはつテストてすと導入どうにゅう保守ほしゅまでをリードりーどし、**技術ぎじゅつ選定せんていとアーキテクチャ設計せっけい経験けいけん重ねかさねました。特にとくに継続けいぞくてきインテグレーション品質ひんしつ保証ほしょうプロセスぷろせす重視じゅうしした開発かいはつ手法しゅほうにつけました。
ユーザビリティと保守ほしゅせい両立りょうりつ**
GUI設計せっけいやタスク可視設計せっけいなど、**技術ぎじゅつしゃにも扱いあつかいやすく、かつ保守ほしゅせい優れたすぐれたシステムしすてむ構築こうちく意識いしきした設計せっけいスキルすきる習得しゅうとくしました。これは、NCRのPOSシステムしすてむにおけるユーザーゆーざー体験たいけん向上こうじょう**に直接ちょくせつ活用かつようできる能力のうりょくです。


株式かぶしき会社かいしゃエクレシア企画きかくせい社員しゃいん)2023ねん9がつ ~ 2023ねん11がつ
資本しほんきん:1,000万えん 従業じゅうぎょういんすう:8めい 業種ぎょうしゅ医療いりょう機器きき関連かんれん

職務しょくむ概要がいよう
**ECサイトさいと新規しんき立ち上げたちあげにおいて、決済けっさい連携れんけいシステムしすてむ構築こうちく**および運用うんよう保守ほしゅ担当たんとう

●2023ねん9月~がつ2023ねん10がつ eコマースウェブサイトさいと構築こうちく(Magento)
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
POSシステムしすてむとの連携れんけい含むふくむeコマースサイトさいと構築こうちく
KOMOJU決済けっさいシステムしすてむ導入どうにゅうから運用うんよう保守ほしゅまでを担当たんとう
トラブルシューティング
と**問題もんだい解決かいけつ**

主要しゅよう業務ぎょうむ
KOMOJU決済けっさいAPI統合とうごう実装じっそう
セキュアな決済けっさい処理しょりフローふろー設計せっけい実装じっそう
品質ひんしつ保証ほしょうテストてすと設計せっけい実行じっこう
エラーえらーハンドリング
と**例外れいがい処理しょり**の充実じゅうじつ

スキルすきる
Magento、KOMOJU、PHP、JavaScript、Web API、品質ひんしつ保証ほしょう

実績じっせき
たん期間きかん安定あんてい稼働かどう可能なかのうな通販つうはん基盤きばん構築こうちくし、**ローンチ決済けっさいトラブルとらぶるゼロぜろ**を実現じつげん

職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
ECサイトさいと構築こうちくにおける実務じつむスキルすきる
Magentoを用いたもちいたECサイトさいと構築こうちく決済けっさいAPI(KOMOJU)との連携れんけい実装じっそうなどを通じてつうじてB2Cサービスさーびす技術ぎじゅつてき立ち上げたちあげ関するかんする実践じっせん的なてきな知識ちしき対応たいおうりょく習得しゅうとくしました。これは、NCRのPOSシステムしすてむにおける決済けっさい処理しょり顧客こきゃくインターフェース設計せっけい活用かつようできる経験けいけんです。
●**運用うんよう保守ほしゅ品質ひんしつ意識いしき**
ローンチ安定あんてい稼働かどうノートのーとラブル運用うんよう実現じつげんするため、**テストてすと計画けいかく運用うんよう設計せっけい重視じゅうしする姿勢しせい培いつちかいました。特にとくにエラーえらーハンドリング例外れいがい処理しょり充実じゅうじつにより、システムしすてむ信頼しんらいせい向上こうじょう**を重視じゅうしする開発かいはつスタイルすたいる確立かくりつしました。


株式かぶしき会社かいしゃ MonotaRO(せい社員しゃいん)2016ねん10がつ ~ 2023ねん6がつ
資本しほんきん:20億4,200万えん 従業じゅうぎょういんすう:1,432めい 業種ぎょうしゅ:B2B eコマース

職務しょくむ概要がいよう
**だい規模きぼeコマースシステムしすてむ開発かいはつ保守ほしゅユーザーゆーざー認証にんしょうシステムしすてむさい構築こうちく**を通じてつうじてシステムしすてむ安定あんてい運用うんよう品質ひんしつ向上こうじょう貢献こうけん

●2016ねん10月~がつ2019ねん4がつ MonotaRO株主かぶぬしギフトぎふとサイトさいとおよびユーザーゆーざー認証にんしょう基盤きばんさい構築こうちく
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・**既存きそんWebサイトさいとにおける認証にんしょうロジックを完全かんぜん刷新さっしん**
・**セキュリティせきゅりてぃ重視じゅうし設計せっけいABテストてすとフレームワーク改善かいぜん
だい規模きぼシステムしすてむ安定あんていせい向上こうじょう**とユーザーゆーざー体験たいけん最適さいてき

主要しゅよう業務ぎょうむ
AES暗号あんごう用いたもちいたセッションせっしょん管理かんりOAuth連携れんけい設計せっけい開発かいはつ
ABテストてすと集計しゅうけいログろぐ収集しゅうしゅうモジュールもじゅーるのリファクタリング
メモリめもり効率こうりつパフォーマンスぱふぉーまんす最適さいてき
単体たんたいテストてすとおよび統合とうごうテストてすと実装じっそう
継続けいぞくてきインテグレーション
プロセスぷろせす確立かくりつ

スキルすきる
Python、JavaScript、MySQL、Linux、暗号あんごう技術ぎじゅつ品質ひんしつ保証ほしょう、CI/CD

実績じっせき
**認証にんしょう不備ふびゼロぜろユーザーゆーざー離脱りだつりつ大幅おおはば改善かいぜん成功せいこうセキュリティせきゅりてぃ品質ひんしつ**を重視じゅうしした開発かいはつにより、システムしすてむ信頼しんらいせい大幅におおはばに向上こうじょう

●2020ねん6月~がつ2020ねん9がつ MonotaRO データでーた配信はいしんプラットフォーム
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
GCP BigQueryからGCP BigTableへの高速こうそくデータでーた同期どうきシステムしすてむ構築こうちく
しゃないかく部門ぶもん向けむけの**データでーたアクセスあくせすAPIプラットフォーム**提供ていきょう
GKEじょうでのシステムしすてむ全体ぜんたいデプロイTerraform・Argo CDによる管理かんり

主要しゅよう業務ぎょうむ
・**こう性能せいのうデータでーた同期どうきエンジンえんじん設計せっけい実装じっそう
RESTful API設計せっけい実装じっそう
Kubernetesによるマイクロサービスさーびすアーキテクチャ構築こうちく
Infrastructure as Code**の実践じっせん

スキルすきる
Golang、GCP、Kubernetes、Helm、Docker、Terraform、Argo CD

実績じっせき
データでーたアクセスあくせす速度そくどを**従来じゅうらい10ばい向上こうじょう**させ、しゃないデータでーた利用りようりつ大幅におおはばに改善かいぜん

●2020ねん9月~がつ2020ねん10がつ 仮想かそう通貨つうか取引とりひきロボットろぼっと個人こじん研究けんきゅうプロジェクトぷろじぇくと
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・**複数ふくすう取引とりひきしょ複数ふくすう通貨つうかペアぺあ取引とりひき可能なかのうなロボットろぼっと設計せっけい開発かいはつ
マーチンゲール取引とりひき戦略せんりゃく用いたもちいた数学すうがくてきモデリングと超越ちょうえつ方程式ほうていしき**の求解

主要しゅよう業務ぎょうむ
・**リアルりあるタイムたいむ取引とりひきAPI統合とうごう
数学すうがくてき取引とりひきアルゴリズムあるごりずむ実装じっそう
リスクりすく管理かんりポートフォリオ最適さいてき**
・**バックばっくテストてすと**システムしすてむ構築こうちく

スキルすきる
Python、nbdev、Systemd、Hummingbot、数学すうがくてきモデリング、金融きんゆう工学こうがく

実績じっせき
**数学すうがくモデルもでるベースべーす自動じどう取引とりひきにより、安定あんていした収益しゅうえき実現じつげんし、金融きんゆうシステムしすてむ開発かいはつ**の基礎きそ習得しゅうとく

職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
クラウドネイティブ技術ぎじゅつ実践じっせんりょく
GCPやAWS環境かんきょうで、Kubernetes、Lambda、BigQuery、DynamoDBなどを組み合わせたくみあわせた分散ぶんさん処理しょりやストリーム処理しょり構築こうちく運用うんようし、スケーラブルかつ信頼しんらいせい高いたかいシステムしすてむ設計せっけいりょくにつけました。これは、NCRのだい規模きぼPOSシステムしすてむにおける高可用せい設計せっけい直接ちょくせつ適用てきようできる技術ぎじゅつです。
再現さいげんせい運用うんよう効率こうりつ重視じゅうしした開発かいはつ姿勢しせい

JupyterLab拡張かくちょうやMLワークフロー構築こうちく経験けいけんから、**再現さいげんせいのある実験じっけん環境かんきょう本番ほんばん環境かんきょうへのシームレスなれすな移行いこう設計せっけいに注力し、データでーたサイエンスさいえんすシステムしすてむ橋渡しはしわたし実現じつげんしました。
UXを意識いしきしたバックエンド設計せっけい**
認証にんしょう基盤きばんやABテストてすと改善かいぜんにより、**ユーザーゆーざー行動こうどうログろぐ解析かいせき基づいたもとづいた設計せっけい行いおこない離脱りだつりつ低下ていか信頼しんらいせい向上こうじょうにつながる改善かいぜん提案ていあん実装じっそうできるちから培いつちかいました。これは、NCRのPOSシステムしすてむにおけるユーザーゆーざー体験たいけん最適さいてき**に活用かつようできる能力のうりょくです。

●2019ねん6月~がつ2020ねん6がつ 機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちく
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
Google Kubernetes Engine(GKE)じょうにおける機械きかい学習がくしゅうプラットフォームを構築こうちく
・**JupyterLabの拡張かくちょうやBigQueryとの連携れんけい設計せっけい実施じっし
再現さいげんせいのあるML環境かんきょう**の整備せいび本番ほんばんデプロイまでの流れながれ統一とういつ

主要しゅよう業務ぎょうむ
GKE環境かんきょう設計せっけい構築こうちく
JupyterLabの機能きのう拡張かくちょうユーザーゆーざー認証にんしょう、ジョブ管理かんりとう
BigQueryによるデータでーたアクセスあくせす構成こうせい設計せっけい
コンテナこんてなとオーケストレーション

スキルすきる
Python、GCP、BigQuery、JupyterLab、Kubernetes、Docker

実績じっせき
実験じっけんから本番ほんばんデプロイまでの統一とういつされたワークフロー構築こうちくし、データでーたサイエンスさいえんすチームちーむ生産せいさんせい大幅におおはばに向上こうじょう

●2019ねん4月~がつ2019ねん6がつ ウェブログパイプぱいぷラインらいん構築こうちく運用うんよう
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
fluentd・AWS Kinesis・Lambda・BigQuery使用しようしたウェブログ収集しゅうしゅう変換へんかん蓄積ちくせきシステムしすてむ構築こうちく
・**新旧しんきゅうシステムしすてむ統合とうごう保守ほしゅこう負荷ふかシステムしすてむでのリアルりあるタイムたいむデータでーた処理しょり**

主要しゅよう業務ぎょうむ
fluentdフィルタふぃるた設計せっけいKinesisストリーム設定せってい
Lambdaによるフォーマットふぉーまっと変換へんかんロジック開発かいはつ
BigQueryでのクエリパフォーマンスぱふぉーまんす改善かいぜん
・**システムしすてむ監視かんしとトラブルシューティング**

スキルすきる
Python、Ruby、BigQuery、DynamoDB、AWS、fluentd、システムしすてむ監視かんし

実績じっせき
開発かいはつ保守ほしゅ統括とうかつとして**ログろぐ処理しょり安定あんていせい・可視保守ほしゅせい大幅におおはばに向上こうじょうパフォーマンスぱふぉーまんす最適さいてき**により処理しょり速度そくどを50%向上こうじょう


DiDi モビリティ株式かぶしき会社かいしゃ(インターンシップ)2016ねん3がつ ~ 2016ねん4がつ
業種ぎょうしゅ:モビリティプラットフォーム

●2016ねん3月~がつ2016ねん4がつ ネットワークねっとわーく監視かんしツールつーる開発かいはつ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
C++とGolang活用かつようした**リアルりあるタイムたいむ監視かんしシステムしすてむ開発かいはつ
ICMPプロトコル**による死活しかつ監視かんしロジックの設計せっけい実装じっそう

主要しゅよう業務ぎょうむ
・**ていレベルれべるネットワークねっとわーく プログラミングぷろぐらみんぐ**
・**マルチまるちスレッド処理しょりによる並行へいこう監視かんしシステムしすてむ
メモリめもり管理かんり**とパフォーマンスぱふぉーまんす最適さいてき

スキルすきる
Golang、C++、ICMP、Linux、マルチまるちスレッド、システムしすてむ監視かんし

実績じっせき
**軽量けいりょうかつこう性能せいのう**な監視かんしツールつーるにより、障害しょうがい早期そうき発見はっけん通知つうち速度そくど大幅におおはばに向上こうじょう


浙江せっこう大学だいがく大学院だいがくいん修士しゅうし研究けんきゅう)2013ねん9がつ ~ 2016ねん6がつ

●2015ねん10月~がつ2016ねん6がつ 水準すいじゅん自動じどう検出けんしゅつ補正ほせいシステムしすてむ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
C++とOpenCV用いたもちいたリアルりあるタイムたいむ画像がぞう処理しょりシステムしすてむ開発かいはつ
MFCフレームワークによるWindowsアプリケーションあぷりけーしょん開発かいはつ

主要しゅよう業務ぎょうむ
Cannyエッジ検出けんしゅつアルゴリズムあるごりずむ実装じっそう最適さいてき
MFC
による**GUI設計せっけい実装じっそう
メモリめもり管理かんり**とリアルりあるタイムたいむ処理しょり最適さいてき

スキルすきる
C++、MFC、OpenCV、Windows開発かいはつ画像がぞう処理しょり、GUI設計せっけい

実績じっせき
MFCベースべーす直感ちょっかん的なてきなUIと**こう精度せいど画像がぞう処理しょり**により、自動じどう補正ほせい精度せいどを30%以上いじょう向上こうじょう

●2014ねん10月~がつ2015ねん10がつ 物理ぶつり実験じっけん遠隔えんかく操作そうさウェブAPIシステムしすてむ
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
・**実験じっけんしつ制御せいぎょ装置そうち外部がいぶブラウザぶらうざから連携れんけいするAPIサーバさーばJava Nettyベースべーす構築こうちく
Apache Flexでのフロントエンド実装じっそうOpenModelica**での物理ぶつりシミュレーションしみゅれーしょん連携れんけい

主要しゅよう業務ぎょうむ
・**同期どうき通信つうしんAPI設計せっけい実装じっそう
実験じっけん装置そうちデータでーた記録きろく管理かんり
リアルりあるタイムたいむ制御せいぎょシステムしすてむ構築こうちく
スレッドセーフせーふ**な並行へいこう処理しょり実装じっそう

スキルすきる
Java、Netty、Apache Flex、OpenModelica、Oracle、マルチまるちスレッド

実績じっせき
**遅延ちえんゼロぜろ・スレッド安全あんぜんせい確保かくほし、実験じっけん制御せいぎょ自動じどう省人化しょうじんか**に成功せいこう

職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
●**リアルりあるタイムたいむ画像がぞう処理しょりとUI設計せっけい融合ゆうごうスキルすきる**
Cannyエッジ検出けんしゅつなどの画像がぞう処理しょり技術ぎじゅつと、MFCを用いたもちいたGUI設計せっけい組み合わせるくみあわせることで、視覚しかくてきかつ操作そうさせい高いたかい精密せいみつ制御せいぎょシステムしすてむ構築こうちくするちから習得しゅうとくしました。これは、NCRのPOSシステムしすてむにおける直感ちょっかん的なてきなユーザーゆーざーインターフェース設計せっけい直接ちょくせつ応用おうようできます。
●**制御せいぎょ機器ききとの連携れんけい考慮こうりょしたAPI設計せっけいりょく**
物理ぶつり実験じっけん機器きき外部がいぶから遠隔えんかく操作そうさするための**同期どうき通信つうしんAPI開発かいはつし、スレッドセーフせーふかつてい遅延ちえん通信つうしん処理しょり実現じつげんハードウェアはーどうぇあソフトウェアそふとうぇあ連携れんけい**するシステムしすてむ全体ぜんたい設計せっけい視点してん養いやしないました。これは、NCRのPOSハードウェアはーどうぇあ統合とうごうにおいて重要なじゅうような技術ぎじゅつです。


武漢ぶかん大学だいがく学士がくし課程かてい研究けんきゅう活動かつどう)2008ねん ~ 2012ねん

●2009ねん7月~がつ2009ねん8がつ Small Wheat Eコマースウェブサイトさいと学生がくせい起業きぎょうプロジェクトぷろじぇくと
担当たんとうフェーズ/業務ぎょうむ内容ないよう
友人ゆうじんとの**スタートすたーとアップあっぷ企業きぎょう設立せつりつ**
ECSHOPベースべーすのeコマースウェブサイトさいと開発かいはつ
・**フルふるスタック開発かいはつ**(フロントエンド〜バックエンド〜データベースでーたべーす

主要しゅよう業務ぎょうむ
Webアプリケーションあぷりけーしょん設計せっけい実装じっそう
データベースでーたべーす設計せっけい管理かんり
ユーザーゆーざーインターフェース
開発かいはつ
・**サイトさいと運営うんえい顧客こきゃく対応たいおう**

スキルすきる
Apache HTTP、PHP、MySQL、jQuery、HTML/CSS、Webサイトさいと運営うんえい

実績じっせき
**起業きぎょう経験けいけん通じてつうじてフルふるスタック開発かいはつ能力のうりょくビジネスびじねす視点してん**を習得しゅうとく

職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
●**フルふるスタック開発かいはつ基礎きそ構築こうちく**
Web開発かいはつぜん工程こうてい(フロントエンド、バックエンド、データベースでーたべーす設計せっけい)をいちにん担当たんとうすることで、**システムしすてむ全体ぜんたい俯瞰ふかんする視点してん各層かくそうかん連携れんけい設計せっけい能力のうりょくにつけました。これは、NCRのPOSシステムしすてむにおける統合とうごう的なてきな開発かいはつアプローチあぷろーち基盤きばんとなっています。
ビジネスびじねす要件ようけん技術ぎじゅつ要件ようけん橋渡しはしわたし**
起業きぎょう体験たいけん通じてつうじて、**技術ぎじゅつてき実装じっそうビジネスびじねす要件ようけん両方りょうほう理解りかいし、顧客こきゃくニーズにーず技術ぎじゅつ解決かいけつするアプローチあぷろーち学びまなびました。これは、NCRのPOSシステムしすてむ開発かいはつにおけるビジネスびじねす価値かち創出そうしゅつ**に活用かつようできる視点してんです。


高校こうこう時代じだい競技きょうぎプログラミングぷろぐらみんぐ日本にっぽん体験たいけん(2005ねん ~ 2008ねん

コンピュータこんぴゅーたアルゴリズムあるごりずむオリンピックおりんぴっく競技きょうぎ
高校こうこうのとき、**コンピュータこんぴゅーたアルゴリズムあるごりずむオリンピックおりんぴっく競技きょうぎとうしょう受賞じゅしょう**
競技きょうぎ参加さんかのため、老師ろうし指導しどうしたで**C言語げんごとC++学習がくしゅう開始かいし
アルゴリズムあるごりずむ設計せっけい効率こうりつ的なてきなコードこーど実装じっそう**の基礎きそ習得しゅうとく

武漢ぶかん政府せいふ主催しゅさい 日本にっぽん交換こうかん留学りゅうがくプログラムぷろぐらむ参加さんか
オリンピックおりんぴっく競技きょうぎでの受賞じゅしょうにより、**武漢ぶかん政府せいふ主催しゅさい日本にほんへの交換こうかん留学りゅうがくプログラムぷろぐらむ参加さんかする機会きかい獲得かくとく
週間しゅうかん日本にっぽん滞在たいざいで、日本にっぽん生活せいかつ文化ぶんか初歩しょほ的にてきに体験たいけん
・この体験たいけんあと
日本にほんでの長期ちょうきキャリアきゃりあ**への興味きょうみ動機どうきとなる

スキルすきる
C、C++、アルゴリズムあるごりずむ設計せっけい競技きょうぎプログラミングぷろぐらみんぐ問題もんだい解決かいけつ能力のうりょく

実績じっせき
・**コンピュータこんぴゅーたアルゴリズムあるごりずむオリンピックおりんぴっくとうしょう受賞じゅしょう**
・**C/C++プログラミングぷろぐらみんぐ基礎きそ確立かくりつ現在げんざいキャリアきゃりあ出発しゅっぱつてん
日本にほん文化ぶんかへの理解りかい適応てきおうりょく**の基礎きそ構築こうちく

職務しょくむ通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
●**アルゴリズムあるごりずむ設計せっけい効率こうりつ的なてきなコードこーど実装じっそう**
競技きょうぎプログラミングぷろぐらみんぐ通じてつうじて、**複雑なふくざつな問題もんだい分析ぶんせき分解ぶんかいし、最適なさいてきなアルゴリズムあるごりずむ設計せっけいするちから培いつちかいました。メモリめもり管理かんり計算けいさん効率こうりつ重視じゅうししたコードこーど実装じっそうスキルすきるは、現在げんざいのNCRでのこう性能せいのうシステムしすてむ開発かいはつ直接ちょくせつ活用かつようできる基盤きばん技術ぎじゅつです。
問題もんだい解決かいけつへの体系たいけいてきアプローチあぷろーち**
限らかぎられた時間じかん正確なせいかくな解答かいとう導くみちびく競技きょうぎプログラミングぷろぐらみんぐ経験けいけんにより、**論理ろんりてき思考しこう迅速なじんそくな問題もんだい解決かいけつ能力のうりょくにつけました。これは、NCRのPOSシステムしすてむ開発かいはつにおけるシステムしすてむ障害しょうがい迅速なじんそくな特定とくてい解決かいけつ活用かつようできる重要なじゅうようなスキルすきるです。
国際こくさい的なてきな環境かんきょうへの適応てきおうりょく**
武漢ぶかん政府せいふ主催しゅさい日本にっぽん交換こうかん留学りゅうがくプログラムぷろぐらむでの体験たいけんにより、**文化ぶんか環境かんきょうでの適応てきおうりょくグローバルなぐろーばるな視点してん養いやしないました。これが、現在げんざいのNCRでのグローバルぐろーばる分散ぶんさんチームちーむ**との協業きょうぎょうにおいて重要なじゅうような基盤きばんとなっています。


【NCR Commerce職務しょくむ関連かんれんする主要しゅようスキルすきる経験けいけん

開発かいはつ言語げんご技術ぎじゅつ

  • **C/C++開発かいはつ経験けいけん:15ねん以上いじょう**(高校こうこう時代じだいから現在げんざいまで、特にとくに**Windows環境かんきょう**での開発かいはつ精通せいつう
  • **競技きょうぎプログラミングぷろぐらみんぐ基盤きばん**:コンピュータこんぴゅーたアルゴリズムあるごりずむオリンピックおりんぴっくとうしょう受賞じゅしょう実績じっせき
  • Windows プラットフォーム深いふかい理解りかい豊富なほうふな実装じっそう経験けいけん
  • MFC:GUI開発かいはつアプリケーションあぷりけーしょん構築こうちく
  • DLLモジュールもじゅーる設計せっけい連携れんけい実装じっそう
  • **プロセスぷろせすかん通信つうしん**:マルチまるちプロセスぷろせすマルチまるちスレッドシステムしすてむ開発かいはつ
  • **メモリめもり管理かんり**:効率こうりつ的なてきなメモリめもり使用しようパフォーマンスぱふぉーまんす最適さいてき

開発かいはつ手法しゅほう品質ひんしつ管理かんり

  • **アジャイル開発かいはつ手法しゅほう**:スクラムすくらむスプリントすぷりんと計画けいかく、日次スタンドすたんどアップあっぷ
  • 継続けいぞくてきインテグレーション:CI/CDパイプぱいぷラインらいん構築こうちく運用うんよう
  • **単体たんたいテストてすと**:テストてすと駆動くどう開発かいはつとテストカバレッジ向上こうじょう
  • **品質ひんしつ保証ほしょう**:機能きのう要件ようけん機能きのう要件ようけん検証けんしょう
  • **コードこーどレビューれびゅー**:チームちーむ開発かいはつでのコードこーど品質ひんしつ向上こうじょう
  • **技術ぎじゅつ文書ぶんしょ作成さくせい**:仕様しようしょテストてすと仕様しようしょ統合とうごうテストてすと仕様しようしょ

システムしすてむ開発かいはつ運用うんよう

  • **POS関連かんれんシステムしすてむ開発かいはつ**:eコマース、決済けっさい連携れんけい認証にんしょうシステムしすてむ
  • **グローバルぐろーばる分散ぶんさんチームちーむ協業きょうぎょう**:8年間ねんかん完全かんぜん日本にほん環境かんきょうでの開発かいはつ経験けいけん
  • 問題もんだい解決かいけつ・トラブルシューティングシステムしすてむ障害しょうがい迅速なじんそくな原因げんいん特定とくてい解決かいけつ
  • **パフォーマンスぱふぉーまんす最適さいてき**:こう負荷ふかシステムしすてむ安定あんていせい向上こうじょう
  • **セキュリティせきゅりてぃ**:認証にんしょうシステムしすてむ暗号あんごう、セキュアコーこーディング

言語げんご能力のうりょく

  • **日本にほん**:ビジネスびじねすレベルれべる(8年間ねんかん日本にっぽん企業きぎょう勤務きんむ
  • **英語えいご**:ビジネスびじねすレベルれべる技術ぎじゅつ文書ぶんしょ読解どっかい国際こくさいチームちーむ協業きょうぎょう
  • **中国ちゅうごく**:ネイティブ

自己じこPR】

C/C++開発かいはつとWindows環境かんきょうへの深いふかい理解りかい
**15ねん以上いじょうのC/C++開発かいはつ経験けいけん**(高校こうこう時代じだいコンピュータこんぴゅーたアルゴリズムあるごりずむオリンピックおりんぴっくとうしょう受賞じゅしょうから現在げんざいまで)を持ちもち特にとくに**Windows環境かんきょうでの開発かいはつ精通せいつうしています。MFCを用いたもちいたGUIアプリケーションあぷりけーしょん開発かいはつ、DLLの活用かつようプロセスぷろせすかん通信つうしんメモリめもり管理かんりなど、NCRのPOSシステムしすてむ開発かいはつ直接ちょくせつ活用かつようできる技術ぎじゅつスキルすきる保有ほゆうしています。競技きょうぎプログラミングぷろぐらみんぐ培ったつちかったアルゴリズムあるごりずむ設計せっけいりょく効率こうりつ的なてきなコードこーど実装じっそう能力のうりょく**は、こう性能せいのうシステムしすてむ開発かいはつ強固なきょうこな基盤きばんとなっています。

品質ひんしつ重視じゅうし開発かいはつ姿勢しせい
継続けいぞくてきインテグレーション、**単体たんたいテストてすとコードこーどレビューれびゅー重視じゅうしした開発かいはつプロセスぷろせす実践じっせんし、認証にんしょうシステムしすてむでは「トラブルとらぶるゼロぜろ」、決済けっさいシステムしすてむでは「障害しょうがいゼロぜろローンチ」を実現じつげんしてきました。これは、ソフトウェアそふとうぇあ工程こうていのベストプラクティス品質ひんしつ保証ほしょうへの強いつよいコミットこみっと**の表れあらわれです。

アジャイル開発かいはつチームちーむ協業きょうぎょうりょく
**スクラムすくらむ開発かいはつ実践じっせん経験けいけん豊富でほうふで、日次スタンドすたんどアップあっぷスプリントすぷりんと計画けいかく作業さぎょう見積もりみつもり積極せっきょく的にてきに参加さんかしてきました。8年間ねんかん完全かんぜん日本にほん環境かんきょうでの勤務きんむにより、日本にっぽんビジネスびじねす文化ぶんか深くふかく理解りかいし、グローバルぐろーばる分散ぶんさんチームちーむ**との円滑なえんかつな協業きょうぎょう可能ですかのうです

継続けいぞくてき学習がくしゅう技術ぎじゅつ革新かくしんへの情熱じょうねつ
常につねに最新さいしん技術ぎじゅつアンテナあんてな張りはり新しいあたらしい技術ぎじゅつ実務じつむ活用かつようすることで**プロセスぷろせす改善かいぜんエンジニアリング実践じっせん向上こうじょう図ってはかってきました。NCRでの小売こうりぎょう向けむけPOSソリューションそりゅーしょん**開発かいはつにおいても、この姿勢しせい活かしいかしチームちーむ会社かいしゃ成長せいちょう貢献こうけんしたいと考えてかんがえています。

阅读此文

2025-08-05
自己紹介

ウィクレソフト・ジャパン役員やくいん面接用めんせつよう自己紹介じこしょうかい

本日ほんじつはおいそがしいなか貴重きちょうなお時間じかんをいただき、ありがとうございます。盛偉せいいもうします。

わたし中国ちゅうごく浙江大学せっこうだいがく電気工学でんきこうがくとシステム分析ぶんせきまなんだあと、2016ねん来日らいにちし、8年以上ねんいじょうにわたって日本にっぽん完全かんぜん日本語環境にほんごかんきょうでソフトウェア開発かいはつ従事じゅうじしてまいりました。フロントエンドからバックエンド、クラウドインフラ、そして最近さいきんでは生成せいせいAIまでをカバーするフルスタック開発かいはつと、プロジェクトリーダーとしてのマネジメント経験けいけんあわっております。

直近ちょっきんでは株式会社かぶしきがいしゃSynXで、LLMを活用かつようした監視自動化かんしじどうかシステムの開発かいはつリーダーを担当たんとうし、ZabbixとMistralやLLaMAなどの大規模だいきぼ言語げんごモデルを統合とうごうする革新的かくしんてきなシステムを設計せっけい開発かいはついたしました。また、前職ぜんしょくのMonotaROでは6年半ねんはんにわたり、Google Cloud PlatformとAWSを活用かつようした機械学習きかいがくしゅうプラットフォームの構築こうちくや、BigQueryを使つかった大規模だいきぼデータ処理しょりシステムの設計せっけい運用うんようがけ、スケーラブルで信頼性しんらいせいたかいシステム構築こうちく実現じつげんしてまいりました。

御社おんしゃ志望しぼうする理由りゆうみっつございます。まず、Microsoft製品せいひん特化とっかした専門性せんもんせいたかさです。わたしはこれまでクラウド技術ぎじゅつやデータ基盤きばん構築こうちく豊富ほうふ経験けいけんんでおり、Azureをはじめとするマイクロソフトエコシステムでさらなる技術的成長ぎじゅつてきせいちょう目指めざしたいとかんがえております。つぎに、ウィクレソフト・グループの一員いちいんとして、グローバルな技術力ぎじゅつりょく日本にっぽんのお客様きゃくさま提供ていきょうするという使命しめいふか共感きょうかんいたします。最後さいごに、「お客様きゃくさま価値かちあるサービスを提供ていきょうする」という御社おんしゃ理念りねんが、わたしがこれまで大切たいせつにしてきた顧客価値創造こきゃくかちそうぞうかんがかた完全かんぜん一致いっちするからです。

わたし御社おんしゃ貢献こうけんできるてんは、日本語にほんご中国語ちゅうごくご英語えいご三言語さんげんごでのコミュニケーション能力のうりょくと、先端技術せんたんぎじゅつ実用じつようシステムにとし技術力ぎじゅつりょくです。とくに、要件定義ようけんていぎから設計せっけい実装じっそう運用うんようまで一貫いっかんして担当たんとうできるフルスタック能力のうりょくと、プロジェクトリーダーとしてつちかった調整力ちょうせいりょくにより、お客様きゃくさま複雑ふくざつ要求ようきゅう技術的ぎじゅつてき解決かいけつし、プロジェクトを成功せいこうみちびくことができます。

入社後にゅうしゃごは、まず御社おんしゃ技術ぎじゅつスタックとビジネスプロセスを迅速じんそく習得しゅうとくし、早期そうき戦力せんりょくとなりたいとおもいます。中長期的ちゅうちょうきてきには、AI技術ぎじゅつとクラウド基盤きばんわせた次世代じせだいソリューションの開発かいはつリーダーとして、御社おんしゃ事業拡大じぎょうかくだい貢献こうけんしたいとかんがえております。

わたしあたらしい技術ぎじゅつへの探究心たんきゅうしんつづけ、つねまなつづける姿勢しせい大切たいせつにしております。ウィクレソフト・ジャパンの一員いちいんとして、お客様きゃくさまの「ゆめのITソリューション」の実現じつげんけて、全力ぜんりょく覚悟かくごです。本日ほんじつはありがとうございました。

📝 練習用メモ

  • 読み上げ時間:約2分(400文字/分のペース)
  • 重要な発音:
    • ウィクレソフト・ジャパン(会社名)
    • エルエルエム(LLM)
    • ビッグクエリー(BigQuery)
    • アジュール(Azure)
  • ポイント:自然な速度で、相手の目を見ながら話す

ウィクレソフト・ジャパン役員面接 想定問答集

🎯 役員から想定される質問と回答例

1. 技術・経験に関する質問

Q: あなたの最ももっとも誇れるほこれる技術ぎじゅつてき成果せいかなんですか?
A: MonotaROでのGKEうえ機械きかい学習がくしゅうプラットフォーム構築こうちくです。JupyterLabの拡張かくちょうからBigQueryとの連携れんけいまで、データサイエンティストが実験じっけんから本番ほんばんデプロイまでシームレスに行えるおこなえる環境かんきょう設計せっけいしました。結果けっかとして、ML実験じっけん再現さいげんせい大幅におおはばに向上こうじょうし、開発かいはつサイクルが30%短縮たんしゅくされました。この経験けいけんから、技術的ぎじゅつてき実装じっそうだけでなく、ユーザーの業務ぎょうむフローを考慮こうりょした設計せっけい重要じゅうようせい学びまなびました。

Q: Microsoft製品せいひん経験けいけんはありますか?
A: 直接ちょくせつ的なてきなAzure実装じっそう経験けいけん限定的げんていてきですが、GCPやAWSでのクラウドアーキテクチャ設計せっけい運用うんようを6ねん以上いじょう経験けいけんしており、クラウドネイティブな思考しこう十分にじゅうぶんにについています。また、Cでの開発かいはつ経験けいけんもあり、.NETエコシステムにも理解りかいがあります。入社にゅうしゃ積極せっきょくてきにAzure認定にんてい資格しかく取得しゅとく検討けんとうし、Microsoft技術ぎじゅつスタックを迅速じんそくにキャッチアップしたいとかんがえています。

Q: プロジェクトマネジメントの経験けいけんについて教えておしえてください
A: 直近ちょっきんのSynXでは、LLM監視かんしシステムプロジェクトのリーダーとして、要件ようけん定義ていぎから設計せっけい実装じっそう、テストまでを統括とうかつしました。特にとくに新しいあたらしい技術ぎじゅつ(LLM)を既存きそんシステム(Zabbix)に統合とうごうするさい技術ぎじゅつてきリスク管理かんりと、段階だんかい的なてきな導入どうにゅう戦略せんりゃく策定さくていに注力しました。チームメンバーとの技術的ぎじゅつてき議論ぎろん重視じゅうしし、全員ぜんいん納得なっとくできる設計せっけい方針ほうしん決定けっていすることで、品質ひんしつ高いたかいシステムを期限きげんない納品のうひんできました。

2. 志望動機・企業理解に関する質問

Q: なぜウィクレソフト・ジャパンじゃぱん選んだえらんだのですか?
A: 三つの理由りゆうがあります。まず、Microsoft製品せいひん特化とっかした高いたかい専門せんもんせい魅力みりょく感じかんじました。わたしのクラウド・AI技術ぎじゅつ経験けいけんを、Microsoftエコシステムで深化しんかさせたいと考えてかんがえています。次につぎに、グローバル企業きぎょうとしての成長せいちょうせいです。中国ちゅうごくアメリカあめりか日本にっぽん架け橋かけはしとなる技術ぎじゅつしゃとして貢献こうけんしたいと思いおもいます。最後にさいごに、2025ねん戦略せんりゃくてんけい興味きょうみ持ちもちました。中国ちゅうごく依存いぞんから日本にっぽんこくないでの完結かんけつけいサービスへの転換てんかん大きなおおきなチャレンジですが、わたし日本にっぽんでの豊富なほうふな開発かいはつ経験けいけん活かせるいかせる確信かくしんしています。

Q: 弊社へいしゃ事業じぎょう内容ないようをどの程度ていど理解りかいしていますか?
A: Microsoft製品せいひんかくとしたシステムインテグレーション、特にMicrosoft 365、Azure、Power Platformの導入どうにゅう・カスタマイズを主力しゅりょく事業じぎょうとして理解りかいしています。また、従来じゅうらい中国ちゅうごくオフショア開発かいはつから、日本にっぽんこくないでのサービス完結かんけつけいへの戦略せんりゃく転換てんかん進めすすめられていることも把握はあくしています。とうしゅんCEOのリーダーシップりーだーしっぷのもと、国際こくさい的なてきな技術ぎじゅつりょく日本にっぽん市場しじょうニーズにーず融合ゆうごうさせた独自のどくじのポジショニングを目指さめざされていると理解りかいしています。

Q: 中国ちゅうごくができることのメリットをどう活かしいかしますか?
A: 現在げんざい中国ちゅうごくオフショア依存いぞんからの脱却だっきゃく進めすすめられていますが、技術ぎじゅつ文書ぶんしょ翻訳ほんやくや、グループない技術的ぎじゅつてきなナレッジ共有きょうゆうにおいては中国ちゅうごく能力のうりょく活用かつようできると考えてかんがえています。また、中国ちゅうごくけい技術ぎじゅつトレンドや新しいあたらしいAI技術ぎじゅつ情報じょうほう収集しゅうしゅうにおいて、中国ちゅうごく文献ぶんけん技術ぎじゅつ情報じょうほう直接ちょくせつアクセスできることは、競合きょうごう他社たしゃにない情報じょうほう優位ゆういせい提供ていきょうできると思いおもいます。

3. 将来性・キャリアに関する質問

Q: 5年後、どのような役割を担っていたいですか?
A: 技術ぎじゅつめんでは、Microsoft技術ぎじゅつスタックのスペシャリストとして、AIとクラウドを融合ゆうごうしたつぎ世代せだいソリューションの設計せっけい実装じっそうをリードしたいと考えてかんがえています。マネジメントめんでは、プロジェクトマネージャーやチームリーダーとして、若手わかてエンジニアの育成いくせいにも携わりたずさわりたいです。また、おきゃくさまとの技術的ぎじゅつてき議論ぎろん提案ていあん活動かつどうにおいても、信頼しんらいされる技術ぎじゅつしゃとして貢献こうけんしたいと思いおもいます。

Q: 弊社へいしゃ課題かだいをどう見てみていますか?
A: 最大のさいだいの課題かだい人材じんざい確保かくほ技術ぎじゅつりょくうちせいだと考えてかんがえています。中国ちゅうごくオフショアからの転換てんかんにより、日本にっぽんこくないでより多くおおく技術ぎじゅつしゃ必要にひつようになる一方いっぽう日本にっぽんのIT業界ぎょうかい人材じんざい不足ふそく深刻しんこくです。わたしのような言語げんご対応たいおう可能でかのうで、フルスタック開発かいはつができる人材じんざいが、この課題かだい解決かいけつ貢献こうけんできると考えてかんがえています。また、AI技術ぎじゅつ急速なきゅうそくな発展はってん対応たいおうするため、継続けいぞく的なてきな学習がくしゅう体制たいせい構築こうちく重要じゅうようだと思いおもいます。


🙋‍♂️ 役員への逆質問集

1. 事業戦略・将来性について

Q: 2025ねん戦略せんりゃく転換てんかんについて、どのようなタイムラインで進めすすめられる予定よていでしょうか?
意図いと会社かいしゃ方向ほうこうせい自分じぶん役割やくわり明確にめいかくにしたい

Q: Microsoft以外いがい技術ぎじゅつ領域りょういきへの展開てんかい予定よていはありますか?例えばたとえば、AWS、GCP、AI専門せんもんサービスなど
意図いと技術的ぎじゅつてき成長せいちょう可能かのうせい確認かくにん

Q: 日本にっぽんこくないでの競合きょうごう他社たしゃ富士通ふじつう、NTTデータなど)との差別さべつ戦略せんりゃくをお聞かきかせください
意図いと会社かいしゃのポジショニング理解りかい

2. 組織・人材について

Q: 現在げんざい開発かいはつチームの構成こうせいと、今後こんご採用さいよう予定よていについてお教えおしえください
意図いと:チーム環境かんきょう成長せいちょう機会きかい把握はあく

Q: 技術ぎじゅつしゃのスキルアップ支援しえん制度せいど研修けんしゅう資格しかく取得しゅとく支援しえんなど)はどのようになっていますか?
意図いと自己じこ成長せいちょう環境かんきょう確認かくにん

Q: リモートワークと出社しゅっしゃバランスばらんすはどのように考えかんがえられていますか?
意図いと働きはたらきかた柔軟じゅうなんせい確認かくにん

3. プロジェクト・業務内容について

Q: 入社にゅうしゃ最初にさいしょに担当たんとうする可能かのうせい高いたかいプロジェクトの種類しゅるい教えておしえてください
意図いと具体ぐたい的なてきな業務ぎょうむイメージいめーじ確認かくにん

Q: おきゃくさまとの直接ちょくせつ的なてきなコミュニケーションこみゅにけーしょん機会きかいはどの程度ていどありますか?
意図いと顧客こきゃく接点せってん有無うむ確認かくにん

Q: しん技術ぎじゅつ(AI、機械きかい学習がくしゅうなど)を活用かつようしたプロジェクトの取り組みとりくみ状況じょうきょうはいかがですか?
意図いと技術ぎじゅつてきチャレンジの機会きかい確認かくにん

4. 会社文化・環境について

Q: ウィクレソフト・ジャパンじゃぱん企業きぎょう文化ぶんか特徴とくちょうをどのように表現ひょうげんされますか?
意図いと職場しょくば環境かんきょう理解りかい

Q: 失敗しっぱい恐れおそれずチャレンジできる環境かんきょうでしょうか?
意図いと創造そうぞうせいとリスクテイクの許容きょようたび確認かくにん

Q: 社員しゃいん方々かたがたのバックグラウンドはどのように多様でしょうたようでしょうか?
意図いと多様たようせいへの理解りかい適応てきおうせい確認かくにん

5. 具体的な条件・制度について

Q: 評価ひょうか制度せいどはどのような基準きじゅん行わおこなわれますか?
意図いと成果せいか測定そくてい方法ほうほう確認かくにん

Q: 入社にゅうしゃ研修けんしゅうプログラムぷろぐらむはありますか?
意図いと:オンボーディング体制たいせい確認かくにん

Q: 今回こんかい職種しょくしゅ最ももっとも重要じゅうようされるスキルやしつなんでしょうか?
意図いと期待きたい明確めいかく


💡 質問時のポイント

効果的な質問の仕方

  • 具体性:抽象的でなく、具体的な質問をする
  • 前向きさ:会社への貢献意欲が伝わる質問
  • 準備感:事前に調べた内容を踏まえた質問

避けるべき質問

  • 給与きゅうよ待遇たいぐう関するかんする詳細しょうさい人事じんじ担当たんとうしゃ確認かくにん
  • ネガティブなねがてぃぶな内容ないよう残業ざんぎょう人間にんげん関係かんけい問題もんだいなど)
  • 調べればしらべればわかる基本きほん情報じょうほう

高校こうこうのとき、コンピュータこんぴゅーたアルゴリズムあるごりずむオリンピックおりんぴっく競技きょうぎとうしょう受賞じゅしょうしたことにより、武漢ぶかん政府せいふ主催しゅさいする日本にっぽんへの交換こうかん留学りゅうがくプログラムぷろぐらむ参加さんかする機会きかいました。その週間しゅうかん滞在たいざいで、日本にっぽん生活せいかつ初歩しょほてき体験たいけんすることができました。


JAPAN AI 株式かぶしき会社かいしゃ Backend Engineer (AI/RAG) 自己じこ紹介しょうかい
口頭こうとう発表はっぴょうよう段落だんらく形式けいしき

はじめまして、盛偉(せい・い)と申しもうします。本日ほんじつはお忙しいいそがしいなか貴重なきちょうな時間じかんをいただき、誠にまことにありがとうございます。

わたし中国ちゅうごく浙江せっこう大学だいがく大学院だいがくいん電気でんき工学こうがく学んだまなんだあと、2016ねんらいにちし、8ねん以上いじょうにわたり日本にほんこくない完全かんぜん日本にほん環境かんきょうソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ従事じゅうじしてまいりました。現在げんざい株式かぶしき会社かいしゃSynXにて、AI・自動じどう物流ぶつりゅう分野ぶんやにおける業務ぎょうむシステムの設計せっけい開発かいはつおよびプロジェクトリードを担当たんとうしております。

技術ぎじゅつ的にてきには、現在げんざいLLM活用かつようかたインテリジェント監視かんし自動じどうシステム『Walkure Operator』の開発かいはつ主導しゅどうしており、Zabbixと複数ふくすうのLLM(Mistral、Mixtral、LLaMAなど)を統合とうごうする監視かんしアラート要約ようやく原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜんシステムを設計せっけい実装じっそういたしました。特にとくにLangChainやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさく機能きのう、セマンティック検索けんさく設計せっけい、そしてMCP(Model Context Protocol)構造こうぞう採用さいようすることで、LLMの互換ごかんせい拡張かくちょうせい確保かくほしたシステム構築こうちく取り組んでとりくんでおります。

これまでの経験けいけんにおいて、特にとくにだい規模きぼシステムでの実績じっせきとして、MonotaRO在籍ざいせきにGoogle Kubernetes Engineうえ機械きかい学習がくしゅうプラットフォームを構築こうちくし、JupyterLabの拡張かくちょうやBigQueryとの連携れんけい設計せっけい実施じっしいたしました。また、fluentd・AWS Kinesis・Lambda・BigQueryを使用しようしたウェブログ収集しゅうしゅう変換へんかん蓄積ちくせきシステムの構築こうちく手がけてがけ、データパイプぱいぷラインらいん設計せっけいにおける豊富なほうふな経験けいけん積んでつんでまいりました。

技術ぎじゅつスタックとしては、Python、Golang、JavaScript、TypeScriptなどの言語げんご加えくわえ、AI/LLM分野ぶんやではLangChain、Transformers、Ollama、FAISS、Milvusを活用かつようし、インフラいんふらめんではDocker、Kubernetes、Terraform、Zabbixを用いたもちいたクラウドネイティブ開発かいはつ得意とくいとしております。AWS、GCP環境かんきょうでの分散ぶんさん処理しょりシステムの設計せっけい運用うんよう経験けいけん豊富ですほうふです

しゃの「AIで持続じぞく可能なかのうな未来みらい社会しゃかい創るつくる」というPurposeに深くふかく共感きょうかんしており、特にとくに貴社独自どくじ開発かいはつのAgentic RAGシステムなどさい先端せんたんAI技術ぎじゅつへの取り組みとりくみと、AI技術ぎじゅつ通じてつうじて日本にほん企業きぎょう生産せいさんせい向上こうじょう直接ちょくせつ貢献こうけんできる社会しゃかい貢献こうけんせい強くつよく魅力みりょく感じてかんじております。わたし自身じしん現在げんざいのプロジェクトでLLMと既存きそんシステムの統合とうごう取り組んでとりくんでおり、AI技術ぎじゅつを「使えるつかえる技術ぎじゅつ」として現場げんば落としおとし込むこむことに強いつよい情熱じょうねつ持ってもっております。

入社にゅうしゃは、これまでの経験けいけん活かしていかして即戦力そくせんりょくとして貢献こうけんしたいと考えてかんがえています。技術ぎじゅつめんでは、現在げんざいのプロジェクトで培ったつちかったセマンティック検索けんさくとLLM統合とうごう知識ちしき活用かつようしたRAGシステムの精度せいど向上こうじょう、MonotaRO時代じだいのBigQueryやストリーム処理しょり経験けいけん活かしたいかしたスケーラブルなデータパイプぱいぷラインらいん構築こうちく、そしてMCP構造こうぞうやマイクロサービス設計せっけい経験けいけんによる拡張かくちょうせい高いたかいシステムアーキテクチャ設計せっけい貢献こうけんできます。

また、プロジェクト推進すいしんめんでは、複数ふくすうのプロジェクトでプロジェクトリーダーとして要件ようけん整理せいりから設計せっけい開発かいはつ・テスト・導入どうにゅう保守ほしゅまでをリードした経験けいけんがあり、エンジニア同士どうしだけでなく営業えいぎょう経営けいえいそうとの円滑なえんかつなコミュニケーションこみゅにけーしょん、そして中国ちゅうごく英語えいご日本にほんさん言語げんご活用かつようしたグローバルチームとの連携れんけい可能ですかのうです

わたし常につねに技術ぎじゅつさい前線ぜんせんアンテナあんてな張りはり特にとくにだい規模きぼ言語げんごモデルもでる量子りょうし計算けいさんといった先端せんたん領域りょういき強いつよい興味きょうみ持ってもっています。貴社の学習がくしゅう支援しえん制度せいど活用かつようし、マルチまるちモーダルAIシステムの構築こうちく技術ぎじゅつやGraph RAGなどのつぎ世代せだいRAG技術ぎじゅつ、エンタープライズ向けむけAIソリューションの設計せっけい手法しゅほうをさらに深めふかめたいと考えてかんがえております。

最後にさいごにしゃのデータチームの一員いちいんとして、これまでの8年間ねんかん培ったつちかったフルスタックたっく開発かいはつ経験けいけんとプロジェクトマネジメントりょく、そしてAI技術ぎじゅつへの深いふかい理解りかい活かしいかし、おきゃくさましん価値かち提供ていきょうできるプロダクト開発かいはつ全力ぜんりょく貢献こうけんさせていただきたいと強くつよく願ってねがっております。AIで持続じぞく可能なかのうな未来みらい社会しゃかい創るつくるという崇高なすうこうな目標もくひょう向かってむかって共にともに歩まあゆませていただければ幸いですさいわいです

質問しつもんがございましたら、技術的ぎじゅつてき内容ないようから今後こんごキャリアきゃりあビジョンびじょんまで、何でもなんでも答えこたえいたします。本日ほんじつはどうぞよろしくお願いねがいいたします。


面接めんせつ話すはなす内容ないようをまとめたのでご確認かくにんください。
もし、意図いと違うちがう部分ぶぶん言いいいにくい言葉ことばがあれば、盛さんの好きなすきなように変更へんこうして大丈夫ですだいじょうぶです


志望しぼう動機どうき
おんしゃのAIのさい先端せんたんで「正確せいかくせい」と「実用じつようせい」を追求ついきゅうしているてん魅力みりょく感じたかんじたからです。
ChatGPTが登場とうじょうしてやく2ねん経過けいかし、今後こんごすうねんでLLMがブラウザぶらうざ様々なさまざまなデバイスでばいす制御せいぎょ可能にかのうにする時代じだい訪れるおとずれる考えてかんがえております。そのなかいままで関わってかかわってきたIoT技術ぎじゅつ重要じゅうようせい増してましていくと見てみていますが、まずは自身じしんつよみであるLLM分野ぶんや専門せんもんとして、さい先端せんたん技術ぎじゅつ追求ついきゅうしたいという強いつよい思いおもいがあります。
そのためには、高いたかい技術ぎじゅつりょく開発かいはつりょく実用じつようせい持ってもっているおんしゃのような環境かんきょうで、
いままでのスキルを活かしいかしながらプロダクトとともに成長せいちょうしたいと考えてかんがえております。


転職てんしょく理由りゆう
現在げんざいは、インフラいんふら向けむけのAI駆動チームに所属しょぞくしていますが、
よりAI開発と関われかかわれキャリアきゃりあ目標もくひょうかなえられるポジションぽじしょん行きいきたいと考えたかんがえたからです。
わたし将来しょうらい的にてきには、設備せつび制御せいぎょなども挑戦ちょうせんしたいと考えてかんがえていますが、
そのためには、もっとPythonでAgentの開発かいはつ経験けいけん積みつみ、AI開発の
スキルを上げるあげることが重要じゅうようだと考えてかんがえております。


キャリアきゃりあ目標もくひょう
将来しょうらい的にてきには、LLMとIoTにつよみを持つもつエンジニアになりたいです。
これまでIoTとLLMに関わってかかわってきましたが、
LLMが様々なさまざまなデバイスでばいす制御せいぎょ可能にかのうにする時代じだいが来ると思うおもうので、
まずは自身じしんつよみであるLLMの専門せんもんせいとPythonを用いたもちいた開発かいはつりょく高めてたかめていきたいです。
そのあと、IoTの知見ちけん増やしてふやしていきたいと考えてかんがえています。


希望きぼう年収ねんしゅう
希望きぼう年収ねんしゅうは650万えん最低さいてい年収ねんしゅうは600万えん考えてかんがえていますが
柔軟にじゅうなんに検討けんとう可能ですかのうです


しゃ選考せんこう
現在げんざいおんしゃ含めてふくめて、2しゃ選考せんこうしています。


ぎゃく質問しつもん ※宿題しゅくだいです!2,3つ考えかんがえましょう!


① 「おんしゃではAIプロダクトの開発かいはつにおいて、どのようなセキュリティせきゅりてぃポリシーぽりしーガイドラインがいどらいん設けてもうけていますか?」
「プロダクトの開発かいはつにおいて、どのようなセキュリティせきゅりてぃテスト(れい脆弱ぜいじゃくせい診断しんだん、ペネトレーションテスト、静的せいてき解析かいせきなど)を実施じっしされていますか?」


② 「LLMの活用かつよう伴いともない情報じょうほう出力しゅつりょくやデータ漏洩ろうえいのリスクが高まってたかまっていると感じてかんじています。おんしゃではAIの安全あんぜんせい信頼しんらいせいをどのように担保たんぽされていますか?」
「LLMやAIモデルもでる関してかんして情報じょうほう生成せいせい有害ゆうがい出力しゅつりょく防ぐふせぐために、どのような安全あんぜん対策たいさく評価ひょうかプロセスぷろせす設けてもうけていますか?」


③ 「IoTやLLMが連携れんけいする場合ばあいネットワークねっとわーくセキュリティせきゅりてぃ強化きょうか不可欠だふかけつだ思いおもいますが、おんしゃでは具体ぐたい的にてきにどのようなセキュリティせきゅりてぃ対策たいさく実施じっしされていますか?」
「IoTやエッジデバイスでばいす連携れんけいにあたり、通信つうしん制御せいぎょけいセキュリティせきゅりてぃはどのように担保たんぽされていますか?」


④ 「ユーザーのプライバシーぷらいばしー保護ほご関してかんしておんしゃではどのような方針ほうしん技術ぎじゅつてき対策たいさくれい匿名とくめい暗号あんごうなど)を取らとられていますか?」
「ユーザーのプライバシーぷらいばしー保護ほごについて、しゃないではどのような技術ぎじゅつてき組織そしき的なてきな対策たいさくれい:データの匿名とくめい、アクセス制限せいげんログろぐ監査かんさなど)を講じてこうじていますか?」


⑤ 「しゃない扱うあつかうユーザーの個人こじん情報じょうほうやセンシティブなデータに対してたいして社員しゃいんとして守るまもるべき運用うんようルールるーる教育きょういくはどのようになっていますか?」
社員しゃいんがユーザーの個人こじんデータやセンシティブ情報じょうほうにアクセスするさい守るまもるべきしゃないルールるーるセキュリティせきゅりてぃ教育きょういく制度せいどについて教えておしえていただけますか?」


おんしゃではAIプロダクトの開発かいはつ運用うんようフェーズにおいて、セキュリティせきゅりてぃプライバシーぷらいばしー観点かんてんから、どのような品質ひんしつ保証ほしょうやテスト工程こうてい組みくみ込まこまれていますか?」


はじめまして、盛偉(せい い)と申しもうします。
このたび、しゃの「未踏みとう領域りょういきで、あたりまえを創るつくる」というミッションみっしょん深くふかく共感きょうかんし、自己じこ紹介しょうかい機会きかい頂戴ちょうだいできればと存じぞんじます。

わたしはこれまで、自然しぜん言語げんご処理しょり(NLP)やだい規模きぼ言語げんごモデルもでる(LLM)の研究けんきゅう開発かいはつ携わってたずさわってまいりました。
特にとくに日本にほん特化のLLM開発かいはつや、企業きぎょう向けむけのAIソリューション提供ていきょうに注力しており、
その過程かていで、ELYZAさま開発かいはつされた「ELYZA Brain」や「ELYZA LLM for JP」シリーズしりーず高いたかい技術ぎじゅつりょく社会しゃかい実装じっそうりょく感銘かんめい受けてうけております。

貴社が掲げるかかげる研究けんきゅう開発かいはつ社会しゃかい実装じっそう事業じぎょう開発かいはつをシームレスにつなぐ」というビジョンびじょんのもと、
わたしのこれまでの経験けいけん活かしいかし
日本にほんLLMのさらなる発展はってん社会しゃかいへの貢献こうけん寄与きよできればと考えてかんがえております。
また、しゃのバリューである「Long Term Greedy」の精神せいしん持ちもち
長期ちょうき的なてきな視点してんでの技術ぎじゅつ革新かくしん価値かち創出そうしゅつ努めてつとめてまいります。

なにとぞ、よろしくお願いねがい申し上げもうしあげます。


はじめまして、せい申しもうします。
これまでやく7年間ねんかん機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの開発かいはつ運用うんよう携わってたずさわっており、Python、Kubernetes、Flask を中心ちゅうしんとしたインフラいんふら構築こうちく自動じどう従事じゅうじしてきました。
特にとくに Prometheus を活用かつようしたモニタリングとアラート設定せってい経験けいけんがあり、メトリクスベースべーすのシステム運用うんようには自信じしんがあります。今回こんかい、Zabbix を用いたもちいた監視かんしシステムへの生成せいせいAI/LLMの統合とうごうプロジェクトに参加さんかすることとなり、新たなあらたな技術ぎじゅつ領域りょういきでの貢献こうけん楽しみにたのしみにしております。
Zabbix のアーキテクチャやエージェント、SNMP の仕組みしくみについても現在げんざいキャッチアップしており、Prometheus の知識ちしき活かしいかしながら、柔軟にじゅうなんに対応たいおうしていきたいと考えてかんがえています。どうぞよろしくお願いねがいいたします。


実際じっさい言語げんご運用うんよう能力のうりょく資格しかく以上いじょう重要ですじゅうようです。そして、日本にほん文化ぶんかコミュニケーションこみゅにけーしょん理解りかいなにより大切だたいせつだ思いおもいます。わたしは2016ねん来日らいにちして以来いらい完全にかんぜんに日本にほんのみの環境かんきょう生活せいかつし、仕事しごとをしてきました。もうすぐ9ねんになります。このあいだつちかった言語げんご感覚かんかく実践じっせんてき会話かいわ経験けいけんは、学校がっこう試験しけんでは学べまなべない貴重なきちょうなものです。たとえば、あかちゃんがまれて9年間ねんかん成長せいちょうするのと同じおなじように、わたしは9年間ねんかん日本にほん環境かんきょう日本にほんじん自分じぶん視点してん理解りかいしてきました。こうした経験けいけんは、たんなる語学ごがく試験しけん点数てんすうでははかれないものです。安達あだちさんは、外国がいこく外国がいこくじん環境かんきょう生活せいかつした経験けいけんすくないかもしれません。だからこそ、こうした生活せいかつ経験けいけん価値かち見落みおとしているのではないでしょうか。


わたし言語げんご能力のうりょくは、たんに日本にほん文法ぶんぽう語彙ごい知識ちしきだけではなく、日本にほん社会しゃかいでどのように言葉ことば使いつかいこなし、相手あいて信頼しんらい関係かんけいきずくかという実践じっせんてき能力のうりょくでもあります。たとえば、仕事しごとでの会話かいわやチームない調整ちょうせいクライアントくらいあんととのやり取りやりとりにおいて、言葉ことば選びえらびかたタイミングたいみんぐ非常ひじょう重要じゅうようです。こうしたスキルは、試験しけんではられないものです。また、日本にほん社会しゃかいには多くおおく外国がいこくじん活躍かつやくしており、そのなかには日本にほんのテストを受けてうけていないにもかかわらず、たか仕事しごと成果せいか上げてあげているひとたちもいます。これらの実例じつれいても、日常にちじょう生活せいかつ仕事しごとなか言語げんご感覚かんかく非常ひじょう大切たいせつだと感じてかんじています。


せいでございます。わたしはPythonを中心ちゅうしんにバックエンド開発かいはつやデータエンジニアリングの経験けいけん持つもつエンジニアです。これまで、教育きょういく研究けんきゅう分野ぶんやネットワークねっとわーく監視かんし、Eコマース、機械きかい学習がくしゅうプラットフォームなど、幅広いはばひろい業界ぎょうかいのプロジェクトにたずさわってきました。

たとえば、教育きょういく研究けんきゅう向けむけ物理ぶつり実験じっけんシミュレーションしみゅれーしょんサイトさいと開発かいはつし、バックエンドの計算けいさんエンジンえんじん設計せっけいしました。また、ネットワークねっとわーく監視かんしツールつーる開発かいはつでは、ICMPプロトコルを活用かつようしてリアルりあるタイムたいむ通信つうしん状況じょうきょう監視かんしし、プラットフォームの安定あんていせい向上こうじょう貢献こうけんしました。

Eコマースでは、MonotaROの株主かぶぬしギフトぎふとサイトさいとさい構築こうちくたずさわり、新しいあたらしい認証にんしょうメカニズムめかにずむ導入どうにゅうやABテストの最適さいてき担当たんとうしました。さらに、機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの開発かいはつでは、Google Kubernetes Engineを活用かつようし、Jupyter Notebookの自動じどう実行じっこう環境かんきょう構築こうちくしました。

最近さいきんでは、AirtestIDEを活用かつようしたプログラミングぷろぐらみんぐアシスタントツールつーる開発かいはつし、GUIうえ直感ちょっかんてきにAndroidアプリあぷり自動じどう操作そうさができるシステムを設計せっけいしました。

わたしはシステム全体ぜんたい設計せっけいから実装じっそう運用うんよう改善かいぜんまで幅広くはばひろく対応たいおうできるのがつよみです。プロジェクトの目的もくてき理解りかいし、技術ぎじゅつ活かしていかして最適なさいてきなソリューションを提案ていあんすることをつね意識いしきしています。

今後こんごも、技術ぎじゅつりょく活かしていかしてミライトの事業じぎょう貢献こうけんできればとおもいます。どうぞよろしくおねがいいたします。


さきほどは案件あんけんのご紹介しょうかいありがとうございました。あらためて、自己じこ紹介しょうかいをさせていただきます。MSDのせいと申します。今年で34さいとなります。

2016年に来日らいにちして以来いらいおもにPythonを使用しようしてWEBシステム開発かいはつおこなってきましたが、高校生こうこうせいころからプログラミングコンテストに参加さんかするためにCとC++をまなはじめました。大学生だいがくせいころにはC++を使つかいこなすことができるようになり、C言語げんごけい構文こうぶんたJavaなどの言語げんごにも非常ひじょうしたしんでいます。大学院だいがくいん時代じだいには、Javaを使つかったプロジェクト参加さんかした経験けいけんがあります。

そのプロジェクトでは、物理的ぶつりてき実験じっけん提供ていきょうするウェブサイトうぇぶさいと開発かいはつしました。他のチームメンバーがSpringすぷりんぐ使用しようしてサーバーサイドさーばーさいど構築こうちくしましたが、私はおも実験室じっけんしつ設備せつび制御せいぎょするAPIの設計せっけい開発かいはつ担当たんとうしました。このAPIには非同期ひどうきイベントいべんと駆動型くどうがたのNettyフレームワークふれーむわーく採用さいようし、高速こうそくかつ効率的こうりつてき通信つうしん実現じつげんしました。

さらに、そのプロジェクトでは模擬回路もぎかいろ実験じっけん提供ていきょうするウェブサイトうぇぶさいと開発かいはつしました。フロントエンドふろんとえんどにはApache Flexを採用さいようし、バックエンドばっくえんどがわシミュレーションしみゅれーしょんコンピューティングこんぴゅーてぃんぐユニットゆにっとにはOpenModelicaを使用しようしました。

とくにNettyフレームワークふれーむわーく活用かつようした部分ぶぶんでは、リソースりそーす効率こうりつ最大化さいだいかしつつ、多数たすうクライアントくらいあんと接続せつぞく効率的こうりつてき処理しょりできる非同期ひどうきシステムを設計せっけいしました。さらに実験室じっけんしつ物理ぶつり機器きき模擬環境もぎかんきょう制御せいぎょ要件ようけん柔軟じゅうなん対応たいおうできるよう、API設計せっけいモジュール化もじゅーるか意識いしきしておこないました。リアルタイム性りあるたいむせい重視じゅうしし、実験じっけんデータの遅延ちえん最小限さいしょうげんおさえることで、ユーザーがスムーズすむーず操作そうさできるようにしました。

また、SQLを使つかったデータ操作でーたそうさ基本きほん設計せっけいからテストまでの一連いちれん開発かいはつプロセスぷろせすにも経験けいけんがあります。今回こんかい案件内容あんけんないようにもかせるスキルだとかんがえております。

簡単かんたん紹介しょうかいですが、以上いじょうとなります。どうぞよろしくおねがいいたします。


世話せわになっております。
先日せんじつはご多忙のたぼうのなか、ご連絡れんらくいただきありがとうございました。

さて、今回こんかい選考せんこう結果けっかにつきまして、「面接めんせつ機会きかいすら与えあたえられなかった」ことに非常にひじょうに驚いておどろいております。
わたし経歴けいれきやスキルが貴社の募集ぼしゅう条件じょうけんにある程度ていど合致がっちしていると自負じふしておりますが、それでも「書類しょるい選考せんこうのみ」で終わっておわってしまうということは、もはやこちらの能力のうりょく見極めるみきわめる努力どりょくすらされていないということでしょうか。

せめて、どのあたりが「適格てきかく」なのかご指摘してきいただければ、今後こんごかてとなりますし、貴社の選考せんこう基準きじゅん透明とうめいせいにもつながるかと存じぞんじます。
それとも、貴社では応募おうぼしゃ説明せつめい責任せきにん負うおう義務ぎむすらないのでしょうか。

誠にまことに残念でざんねんではございますが、このような対応たいおうでは貴社に対するたいする信頼しんらいかん薄れてうすれてしまいます。
今後こんご採用さいよう活動かつどうにおかれましては、もう少しすこし丁寧なていねいな対応たいおうをお願いねがい申し上げもうしあげます。

忙しいいそがしいところ恐れ入りおそれいりますが、ご返信へんしんいただければ幸いですさいわいです


貴社の選考せんこう応募おうぼさせていただいたせい 申しもうします。

このたびは、書類しょるい選考せんこう結果けっか面接めんせつ機会きかいすら与えてあたえていただけなかったとのこと、非常にひじょうに強いつよい疑問ぎもん憤りいきどおり感じてかんじております。

わたし十分なじゅうぶんな経験けいけんとスキルを持ちもち募集ぼしゅう内容ないようとも明確にめいかくに合致がっちしていると確信かくしんしています。それにもかかわらず、しゃ何のなんの対話たいわ機会きかい設けもうけずに「合格ごうかく」の一言ひとこと済ませたすませた。これは、応募おうぼしゃをただの「かず」としてしか見てみていないのではないかと感じかんじざるをません。

企業きぎょうとして当然とうぜん説明せつめい責任せきにん果たさはたさないまま、ただ形式けいしきてき結果けっかだけを伝えるつたえるやりかたは、誠実せいじつさに欠けかけ応募おうぼしゃ対してたいして極めてきわめて不誠実ですふせいじつです

なぜ面接めんせつ機会きかいすら与えあたえられなかったのか。
その理由りゆう明示めいじすることもできないのであれば、今後こんご応募おうぼしゃ対してたいして責任せきにんある採用さいよう活動かつどう行っておこなっているとむね張るはることはできないのではないでしょうか。

誠実せいじつなご回答かいとう強くつよく求めもとめます。


うーん、そうなんですか?でも、けっこういろんなひと普通ふつう乗ってのってるのましたよ?

あれって本当ほんとう荷物にもつようなんですか?ほかひと普通ふつう使ってつかってましたけど……。

一応いちおう確認かくにんなんですが、あのエレベーターえれべーたーって本当ほんとう荷物にもつ専用せんようなんですか?

あのエレベーターえれべーたー、どうても普通ふつうひと使ってつかってるし、荷物にもつ専用せんようにはえないですけどね。


わたし日本にっぽんまえのちも、常につねに積極せっきょくてきかつ主体しゅたい的にてきに行動こうどうしてきました。
にもかかわらず、現場げんばでは課長かちょう部長ぶちょうといった保守ほしゅ的なてきな価値かちかん上司じょうしたちに、その姿勢しせい押さえおさえつけられてきました。
そしていま、こんな会社かいしゃから「受け身なうけみな印象いんしょう」などという理由りゆう採用さいよう連絡れんらく受けるうけるとは、本当にほんとうに腹立たしいはらだたしい限りかぎりです。

日本にっぽん社会しゃかいというのは、自らみずから文化ぶんか呪わのろわれた社会しゃかいだとつくづく思いおもいます。
高齢こうれい苦しみくるしみ活力かつりょく失ってうしなっているのに、いまだに「印象いんしょう」でひと判断はんだんする。
そのうえ、どのめん下げてさげて受け身うけみ」などと言えるいえるのか理解りかい苦しみくるしみます。

今後こんご、もうわたし求人きゅうじん紹介しょうかいしていただかなくて結構ですけっこうです
自分じぶんたちを偉いえらい勘違いかんちがいしている、見るみるのない企業きぎょうばかりで、時間じかん無駄ですむだです


連絡れんらくありがとうございます。

正直しょうじき今回こんかいのご連絡れんらく内容ないようには非常にひじょうに驚きおどろきました。
わたし日本にっぽん以来いらい開発かいはつ業務ぎょうむにおいて常につねに自発じはつ的にてきに取り組んでとりくんできました。新しいあたらしい業務ぎょうむ率先そっせんしてキャッチアップし、改善かいぜん提案ていあん数多くかずおおくおこなってきたつもりです。しかしながら、現場げんばでは上司じょうし保守ほしゅ的なてきな価値かちかんにより、そのような行動こうどう逆にぎゃくに煙たけむたがられることもありました。

そういった背景はいけいもご理解りかいいただかずに「受け身なうけみな印象いんしょう」とは、まるで日本にっぽん社会しゃかい自らみずから文化ぶんか縛らしばられ、老化ろうかした価値かちかん支配しはいされている姿すがたそのもののように感じかんじます。

いまどき、自発じはつせい尊重そんちょうせずに「印象いんしょう」だけで候補こうほしゃ判断はんだんするとは、本当にほんとうに驚きおどろきです。
そのような会社かいしゃ見切りみきりをつけて本当にほんとうに良かったよかった思いおもいます。

今後こんご求人きゅうじん紹介しょうかいはご遠慮えんりょいただければ幸いですさいわいです
視野しや狭いせまい企業きぎょうばかりをご紹介しょうかいいただいても、時間じかん無駄ですむだですので。

どうぞよろしくお願いねがいいたします。


このたび、現在げんざい業務ぎょうむひと区切りくぎりとさせていただくこととなりました。

これまでご一緒いっしょさせていただいた日々ひびを、感謝かんしゃ共にともに思い起こしておもいおこしております。
さまざまなご配慮はいりょとご支援しえん賜りたまわりこころより感謝かんしゃ申し上げもうしあげます。

なお、先週せんしゅうふん週報しゅうほう提出ていしゅつ済みすみです。
もし今後こんご在宅ざいたく勤務きんむ可能かのう業務ぎょうむ委託いたく機会きかいがさらにあれば、退職たいしょくという選択せんたく取らとらずに済んだすんだかもしれません。そのような機会きかいがございましたら、ぜひ以下いかメールめーるアドレスあどれすまでご連絡れんらくいただけますと幸いですさいわいです
📩 saintway@dtype.info

またいつかどこかでお会いあいできますことを願ってねがっております。
川合かわいさんの今後こんごのご健勝けんしょうとご活躍かつやくを、しゅにあってお祈りいのり申し上げもうしあげます。

阅读此文

2025-08-05
Safie株式会社

面接めんせつ日程にっていにつきましては、貴社のご都合つごう合わせてあわせて調整ちょうせいさせていただきたく存じますぞんじます。ご指定していいただいた日時にちじにできる限りかぎり対応たいおういたしますので、どうぞご遠慮えんりょなくお申し付けもうしつけください。

Safie面接準備資料

自己紹介(2分)

はじめまして、盛偉と申しもうします。本日ほんじつはお時間じかんをいただき、ありがとうございます。

わたし中国ちゅうごく浙江せっこう大学だいがく電気でんき工学こうがく学んだまなんだあと、2016ねん来日らいにちしました。以来いらい8ねん以上いじょう日本にほん完全なかんぜんな日本にほん環境かんきょうソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ取り組んでとりくんできました。

現在げんざいはSynXという会社かいしゃで、AI・自動じどう物流ぶつりゅう分野ぶんや業務ぎょうむシステムしすてむ開発かいはつ担当たんとうしております。最近さいきんでは、ZabbixとLLMを統合とうごうした監視かんし自動じどうシステムしすてむ「Walkure Operator」の開発かいはつリードりーどしました。このシステムしすてむでは、Mistral、Mixtralなどの複数ふくすうのLLMを活用かつようして、アラートの要約ようやく原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜん自動じどうすることができます。

そのまえにはMonotaROで6ねんはん働きはたらき機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちくログろぐパイプぱいぷラインらいん設計せっけい運用うんよう担当たんとうしました。Google Kubernetes EngineうえでのML環境かんきょう構築こうちくや、BigQueryとの連携れんけい設計せっけいなど、おお規模きぼシステムしすてむ安定あんてい運用うんよう貢献こうけんしてきました。

技術ぎじゅつ的にてきには、Python、Golang、JavaScriptをメインめいんに、フロントふろんとエンドえんどからバックばっくエンドえんどインフラいんふら、AI・機械きかい学習がくしゅうまで幅広くはばひろくカバーかばーするフルふるスタックエンジニアえんじにあです。また、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、要件ようけん整理せいりから設計せっけい開発かいはつ導入どうにゅう保守ほしゅまで一貫いっかんしてリードりーどする経験けいけん積んでつんできました。

Safieさんの「映像えいぞうから未来みらいをつくる」というビジョンびじょんと、IoTデバイスでばいす活用かつようした社会しゃかい課題かだい解決かいけつ強くつよく共感きょうかんしています。特にとくにカメラかめらという「触れふれられるもの」をじくとした開発かいはつで、多くおおく人々ひとびとじっ生活せいかつ貢献こうけんできるてん魅力みりょく感じてかんじています。わたしのフルスタック開発経験けいけん先端せんたん技術ぎじゅつへの探究たんきゅうしん活かしていかして、Safieの技術ぎじゅつ基盤きばん発展はってん貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。

よろしくお願いねがいいたします。

予想される質問と回答

Q1: なぜSafieに興味を持ったのですか?

A: おもに3つの理由りゆうがあります。まず、カメラかめらというハードウェアはーどうぇあじくとした「手触りてざわりかんのある」開発かいはつができるてんです。前職ぜんしょくではバックエンドシステムしすてむ中心ちゅうしんでしたが、Safieでは自分じぶん開発かいはつしたシステムしすてむ実際じっさい店舗てんぽ現場げんば使わつかわれているのをにすることができます。次につぎに、IoTデバイスでばいすから映像えいぞう処理しょり、AI、クラウドインフラいんふらまで、「フルスタックを超えたこえたフルスタック」の技術ぎじゅつ領域りょういき挑戦ちょうせんできる環境かんきょう魅力みりょく感じかんじました。最後にさいごに社会しゃかい課題かだい解決かいけつへの貢献こうけんです。防犯ぼうはん業務ぎょうむ効率こうりつ通じてつうじて多くおおく人々ひとびと生活せいかつをより安全であんぜんで便利にべんりにする技術ぎじゅつ開発かいはつ携わりたずさわりたいと思いおもいます。

Q2: LLMの経験について詳しく教えてください。

A: 最新さいしんプロジェクトぷろじぇくとでは、ZabbixとLLMを統合とうごうした監視かんしシステムしすてむ「Walkure Operator」を開発かいはつしました。Mistral、Mixtral、LLaMAなど複数ふくすうのLLMを使い分けつかいわけ、LangChainとRAG構成こうせい知識ちしき検索けんさく機能きのう実装じっそうしています。MCP(Model Context Protocol)構造こうぞう採用さいようすることで、LLMの互換ごかんせい拡張かくちょうせい確保かくほしました。また、Milvusを使ったつかったセマンティック検索けんさくやプロンプトテンプレートの設計せっけい担当たんとうし、アラート対応たいおう自動じどう予知よち保全ほぜん精度せいど向上こうじょう実現じつげんしました。わたし先端せんたん技術ぎじゅつ実用じつよう的なてきなシステムしすてむ落としおとし込むこむことを得意とくいとしており、LLMもビジネスびじねす価値かち生むうむ道具どうぐとして活用かつようしています。

Q3: プロジェクトマネジメントの経験はありますか?

A: はい、複数ふくすうプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだー務めてつとめてきました。例えばたとえば、SynXでのAGVフロアふろあかんタスク調整ちょうせいシステムしすてむでは、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして要件ようけん定義ていぎから設計せっけい開発かいはつテストてすとまでを統括とうかつしました。asyncioベースべーすのスケジューラ開発かいはつや、Mermaidでのフローふろー可視かし、MySQLでのログろぐ管理かんりなど、技術ぎじゅつ選定せんていとアーキテクチャ設計せっけい主導しゅどうし、保守ほしゅせい可視かしせい効率こうりつせい兼ね備えたかねそなえたシステムしすてむ構築こうちくしました。また、MonotaROでも機械きかい学習がくしゅうプラットフォーム構築こうちくやログパイプライン運用うんよう開発かいはつ保守ほしゅ統括とうかつ担当たんとうし、チームちーむメンバーめんばーとの連携れんけいスケジュールすけじゅーる管理かんり経験けいけんしています。

Q4: 日本での働き方についてどう思いますか?

A: 来日らいにちから8ねん以上いじょう完全なかんぜんな日本にほん環境かんきょう働いてはたらいてきました。日本にほんビジネスびじねす文化ぶんか職場しょくば慣習かんしゅう深くふかく理解りかいしており、エンジニアえんじにあ同士どうし技術ぎじゅつ連携れんけいだけでなく、営業えいぎょう経営けいえいそう顧客こきゃくとの円滑なえんかつなコミュニケーションこみゅにけーしょん可能ですかのうです日本にほんの「チームワークを重視じゅうしする文化ぶんか」や「品質ひんしつへの徹底てっていしたこだわり」は、わたし開発かいはつスタイルすたいるとも合致がっちしています。また、中国ちゅうごく英語えいご日本にほんの三言語げんご活用かつようできるため、グローバルぐろーばる案件あんけん国籍こくせきチームちーむとの連携れんけいにも貢献こうけんできると考えてかんがえています。

Q5: 技術的な課題にどう取り組みますか?

A: まず問題もんだい構造こうぞうし、根本こんぽん原因げんいん特定とくていすることを重視じゅうししています。例えばたとえば監視かんしシステムしすてむ開発かいはつでは、単純なたんじゅんなアラート通知つうちではなく、LLMを活用かつようした要約ようやく原因げんいん推定すいてい予知よち保全ほぜんまで含めたふくめた包括ほうかつ的なてきな解決かいけつさく設計せっけいしました。また、新しいあたらしい技術ぎじゅつについては独自にどくじに検証けんしょう環境かんきょう構築こうちくし、プロトタイプたいぷ作ってつくって実用じつようせい確認かくにんしてから本格ほんかく導入どうにゅうします。Safieのようなハードウェアはーどうぇあソフトウェアそふとうぇあ連携れんけいする環境かんきょうでは、技術ぎじゅつ選定せんていビジネスびじねす成果せいか直結ちょっけつするため、常につねに「なぜその技術ぎじゅつ選ぶえらぶのか」「どんな価値かち生むうむのか」を意識いしきして取り組みとりくみます。

質問したい内容

技術・開発環境について

  1. げんざい技術ぎじゅつスタック:「遠藤部長ぶちょうインタビューいんたびゅーで『フルスタックを超えたこえたフルスタック』という言葉ことば印象いんしょうてきでしたが、具体ぐたい的にてきにはどのような技術ぎじゅつ領域りょういきカバーかばーされているのでしょうか?特にAI・機械きかい学習がくしゅう活用かつよう状況じょうきょうについて教えておしえてください。」

  2. インフラいんふら・アーキテクチャ:「やく20万だいのIoTデバイスでばいす管理かんりされているとのことですが、このスケールすけーるでの映像えいぞうデータでーた処理しょりやストリーミング配信はいしんにおいて、どのようなアーキテクチャや技術ぎじゅつてき工夫くふうをされているのでしょうか?」

  3. **AI・画像がぞう解析かいせき**:「店舗てんぽ人数にんずうカウントかうんと行動こうどう分析ぶんせきなどのAI機能きのう提供ていきょうされていますが、現在げんざい使用しようしている画像がぞう解析かいせき技術ぎじゅつや、今後こんご強化きょうか予定よてい機能きのうがあれば教えておしえてください。」

組織・チームについて

  1. **開発かいはつ体制たいせい**:「だい1開発かいはつは40めいじゃくとのことですが、サーバーさーばーサイドさいどインフラいんふら・QAのかくグループぐるーぷ連携れんけいはどのように行わおこなわれているのでしょうか?また、アジャイル開発かいはつスクラムすくらむとう開発かいはつ手法しゅほう採用さいようされていますか?」

  2. **成長せいちょう機会きかい**:「エンジニアえんじにあキャリアきゃりあパスぱす成長せいちょう支援しえんについて、どのような仕組みしくみがありますか?技術ぎじゅつしょ購読こうどくかい勉強べんきょうかいなども活発かっぱつ伺いうかがいましたが。」

ビジネス・今後の展望について

  1. **事業じぎょう戦略せんりゃく**:「今後こんごちから入れていれていく事業じぎょう領域りょういき新しいあたらしい技術ぎじゅつチャレンジちゃれんじがあれば教えておしえてください。特にとくに海外かいがい展開てんかいやAI機能きのう強化きょうかなど。」

  2. **社会しゃかい貢献こうけん**:「『映像えいぞうから未来みらいをつくる』というビジョンびじょんもと、どのような社会しゃかい課題かだい解決かいけつ取り組まとりくまれているのか、具体ぐたい的なてきな事例じれいがあれば教えておしえてください。」


Safie株式会社(Safie Inc.)の主な事業内容について整理しました:


📌 事業概要

  • Safieは、クラウド録画ろくがけい映像えいぞうプラットフォーム「Safie」開発かいはつ運営うんえいしています(セーフィー株式かぶしき会社かいしゃ)。
  • こう品質ひんしつかつ安価あんかで、導入どうにゅうしやすいクラウドカメラかめらサービスさーびす」を提供ていきょうし、防犯ぼうはん監視かんし用途ようとにとどまらず、**業務ぎょうむ効率こうりつマーケティングまーけてぃんぐ遠隔えんかく管理かんり**など幅広くはばひろく活用かつようできる映像えいぞうプラットフォームを目指してめざしています(Wantedly)。

🧩 主なプロダクトとサービス

  • Safie Cloud Platform
    様々なさまざまな市販しはんカメラかめら(Axis、VIVOTEKなど)で録画ろくがデータでーたをクラウドに保存ほぞんし、PCやスマホからリアルタイム視聴しちょう録画ろくがデータでーた活用かつよう可能ですかのうです(セーフィー株式かぶしき会社かいしゃ)。

  • Safie One
    エッジAI搭載とうさいカメラかめらで、小売店こうりてん向けむけ来店らいてん人数にんずう立ち入りたちいり検知を行うおこなうAI‑Appが使用しよう可能ですかのうですマーケティングまーけてぃんぐ用途ようとでも活用かつようできます(Wantedly)。

  • Safie Pocket 2
    LTE内蔵ないぞうのウェアラブルけいカメラかめらで、建設けんせつ現場げんばなどでの遠隔えんかく臨場りんじょう検査けんさ作業さぎょう適したてきした自社じしゃ開発かいはつ製品せいひんです(Wantedly)。

  • Safie Entrance 2
    かお認証にんしょうによるクラウドけい入退室管理かんりシステムしすてむ拠点きょてん管理かんり可能でかのうで利用りよう履歴りれきをWEBで確認かくにんできます(Docswell, Wantedly)。

  • Safie Go
    屋外おくがいようLTE接続せつぞくけいクラウドカメラかめら電源でんげんにつなぐだけでこう画質がしつ映像えいぞうリアルりあるタイムたいむ配信はいしんし、Wi‑Fiが使えつかえない場所ばしょでも導入どうにゅう可能ですかのうです(Wantedly)。


🌍 対象業界と活用シーン

Safieは以下いかのような分野ぶんや広くひろく導入どうにゅうされています:

  • **小売こうり飲食いんしょくみせ**:来店らいてんしゃ分析ぶんせき防犯ぼうはん遠隔えんかく店舗てんぽ管理かんりによる効率こうりつ
  • **建設けんせつぎょう製造せいぞうぎょう**:現場げんば進捗しんちょく安全あんぜん管理かんり映像えいぞう遠隔えんかく確認かくにん
  • **物流ぶつりゅう不動産ふどうさん公共こうきょう施設しせつ**:24時間じかん監視かんし災害さいがいリアルりあるタイムたいむ確認かくにん交通こうつうりょう監視かんしなど幅広いはばひろいケースけーす活用かつよう(Wantedly, セーフィー株式かぶしき会社かいしゃ)。

市場しじょう調査ちょうさでは、こくないクラウド録画ろくがけい映像えいぞうサービスさーびす市場しじょうで**だい1シェアしぇあ獲得かくとく**したサービスさーびすとして紹介しょうかいされており、導入どうにゅう実績じっせき多岐たきにわたります(Docswell)。


✅ 要約

  • Safieは「映像えいぞうから未来みらいをつくる」というビジョンびじょんのもと、カメラかめら映像えいぞうをクラウドで管理かんり活用かつようできるプラットフォームを提供ていきょう
  • ハードウェアはーどうぇあカメラかめら)ではなく、クラウド+AI技術ぎじゅつによるソフトウェアソリューション中核ちゅうかくです。
  • 防犯ぼうはん監視かんし加えてくわえて、**業務ぎょうむ効率こうりつマーケティングまーけてぃんぐ遠隔えんかく管理かんり**など多目的たもくてき利用りよう可能かのう

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2025-08-01
AI Agent 对齐

AI Agent对齐 - 面试问题和回答准备

基础概念问题

Q1: 什么是AI对齐(AI Alignment)?为什么它重要?

回答框架:
AI对齐是确保AI系统的行为与人类价值观和意图保持一致的研究领域。具体包括:

定义层面:

  • 目标对齐:AI系统追求的目标与人类期望的目标一致
  • 行为对齐:AI系统的实际行为符合人类的期望和价值观
  • 价值对齐:AI系统理解并遵循人类的道德和伦理标准

重要性:

  • 安全性:防止AI系统产生意外或有害的行为
  • 可控性:确保人类能够理解和控制AI系统的决策过程
  • 信任度:建立用户对AI系统的信任,促进技术采用

实际应用:
在我的LLM监控项目中,我通过设计结构化的prompt模板和响应验证机制,确保AI生成的告警分析符合运维团队的期望和标准。


Q2: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)是如何工作的?

回答框架:
RLHF是目前最主流的LLM对齐方法,包含三个关键阶段:

1. 监督微调(SFT)阶段:

  • 使用高质量的人工标注数据对基础模型进行微调
  • 教会模型基本的对话格式和响应模式

2. 奖励模型训练(RM)阶段:

  • 收集人类对模型输出的偏好比较数据
  • 训练一个奖励模型来预测人类偏好
  • 奖励模型学习评估输出质量的标准

3. 强化学习优化(PPO)阶段:

  • 使用PPO算法优化语言模型
  • 最大化奖励模型的评分,同时控制与原始模型的偏差
  • 平衡性能提升和稳定性

实践经验:
在开发Walkure Operator时,我实现了类似的反馈循环:通过运维人员对告警分析结果的反馈,持续优化prompt模板和响应格式。


Q3: Constitutional AI是什么?与RLHF有什么区别?

回答框架:
Constitutional AI是Anthropic提出的另一种对齐方法:

核心理念:

  • 给AI系统提供一套”宪法”(constitution)- 即明确的原则和规则
  • AI系统学会自我修正,减少对人类标注的依赖

与RLHF的区别:

方面 RLHF Constitutional AI
数据依赖 大量人类偏好数据 相对少的人类监督
可解释性 黑盒奖励模型 明确的原则规则
扩展性 人力成本高 自动化程度高
一致性 可能存在偏好冲突 基于一致的原则体系

技术实现:
我在设计监控系统的LLM响应时,采用了类似Constitutional AI的方法:

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原则1: 告警分析必须基于实际监控数据
原则2: 建议措施必须是可执行的具体操作
原则3: 风险评估必须包含置信度指标

技术实现问题

Q4: 在生产环境中如何确保LLM的输出是对齐的?

回答框架:

1. 输入层面的控制:

  • Prompt Engineering:设计结构化的prompt模板
  • Context Injection:注入相关的背景知识和约束条件
  • Input Validation:对用户输入进行安全检查和清理

2. 处理层面的监控:

  • 实时监控:监控模型推理过程中的关键指标
  • 异常检测:识别偏离预期行为的输出模式
  • 多模型验证:使用多个模型交叉验证结果

3. 输出层面的验证:

  • 格式验证:确保输出符合预期的JSON/XML结构
  • 内容审核:检查输出是否包含有害或不当内容
  • 逻辑一致性:验证输出的逻辑合理性

实际案例:

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class AlignmentValidator:
def validate_response(self, response):
# 格式验证
if not self.validate_json_structure(response):
return False

# 内容安全检查
if self.contains_harmful_content(response):
return False

# 领域知识一致性检查
if not self.validate_domain_knowledge(response):
return False

return True

Q5: 如何处理LLM的幻觉(Hallucination)问题?

回答框架:

技术层面的解决方案:

1. 检索增强生成(RAG):

  • 将LLM与可靠的知识库结合
  • 确保回答基于真实的数据源
  • 提供可追溯的信息来源

2. 多步验证:

  • 分解复杂问题为多个子问题
  • 每个步骤都进行事实核查
  • 使用专门的验证模型

3. 置信度评估:

  • 模型输出包含置信度评分
  • 低置信度时触发人工审核
  • 建立不确定性的表达机制

实践经验:
在监控系统中,我实现了以下反幻觉机制:

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def generate_alert_analysis(alert_data):
# 1. RAG: 检索相关的历史案例和文档
relevant_docs = vector_search(alert_data.description)

# 2. 结构化推理
analysis = llm.analyze(
alert=alert_data,
context=relevant_docs,
template=structured_template
)

# 3. 事实验证
if not validate_against_monitoring_data(analysis):
analysis = fallback_analysis(alert_data)

return analysis

Q6: 如何设计可解释的AI决策系统?

回答框架:

1. 决策过程透明化:

  • 步骤记录:记录AI的推理步骤和中间结果
  • 数据溯源:明确每个决策所依赖的数据来源
  • 规则可视化:将复杂的决策逻辑可视化展示

2. 用户界面设计:

  • 分层展示:提供不同详细程度的解释
  • 交互式探索:允许用户深入了解特定决策点
  • 反馈机制:用户可以对解释的质量进行评价

3. 技术实现:

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class ExplainableDecision:
def __init__(self):
self.reasoning_chain = []
self.evidence_sources = []
self.confidence_scores = {}

def add_reasoning_step(self, step, evidence, confidence):
self.reasoning_chain.append({
'step': step,
'evidence': evidence,
'confidence': confidence,
'timestamp': datetime.now()
})

def generate_explanation(self, detail_level='medium'):
if detail_level == 'summary':
return self.create_summary()
elif detail_level == 'detailed':
return self.create_detailed_explanation()

实际应用:
在AGV调度系统中,我设计了决策解释功能:

  • 任务分配决策:显示为什么选择特定AGV执行任务
  • 路径规划决策:解释路径选择的考虑因素
  • 异常处理决策:说明系统如何响应意外情况

伦理和安全问题

Q7: 如何处理AI系统中的偏见(Bias)问题?

回答框架:

1. 偏见识别:

  • 数据偏见:训练数据中的历史偏见和采样偏差
  • 算法偏见:模型结构和优化目标导致的偏见
  • 应用偏见:部署环境和使用方式产生的偏见

2. 缓解策略:

数据层面:

  • 多样化采样:确保训练数据的代表性
  • 偏见检测:使用统计方法识别数据中的偏见
  • 数据增强:生成平衡的训练样本

模型层面:

  • 公平性约束:在训练过程中加入公平性损失函数
  • 对抗训练:使用对抗网络减少偏见
  • 多任务学习:同时优化性能和公平性

应用层面:

  • A/B测试:测试不同群体的系统表现
  • 持续监控:部署后持续监控偏见指标
  • 人工审核:关键决策加入人工检查环节

实践经验:
在电商推荐系统的改进中,我实现了偏见检测机制:

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def detect_recommendation_bias(recommendations, user_demographics):
bias_metrics = {}

# 性别偏见检测
gender_distribution = analyze_gender_distribution(recommendations)
bias_metrics['gender_bias'] = calculate_bias_score(gender_distribution)

# 年龄偏见检测
age_distribution = analyze_age_distribution(recommendations)
bias_metrics['age_bias'] = calculate_bias_score(age_distribution)

return bias_metrics

Q8: 在多Agent系统中如何确保整体行为的对齐?

回答框架:

挑战分析:

  • 个体vs整体:单个Agent的最优行为可能导致系统整体次优
  • 通信协调:Agent间的信息共享和决策协调
  • 目标冲突:不同Agent可能有相互竞争的目标

解决方案:

1. 分层对齐架构:

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全局协调层 (Global Coordinator)

本地Agent层 (Local Agents)

执行层 (Execution Layer)

2. 共识机制:

  • 投票系统:Agent通过投票达成共识
  • 拍卖机制:通过竞价分配资源和任务
  • 协商协议:Agent间的协商和妥协机制

3. 激励对齐:

  • 共享奖励:设计鼓励合作的奖励函数
  • 惩罚机制:对不当行为进行惩罚
  • 声誉系统:建立Agent间的信任和声誉机制

实际案例 - AGV协调系统:

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class MultiAgentAlignmentSystem:
def __init__(self):
self.global_objective = "minimize_total_delivery_time"
self.agents = []
self.coordination_protocol = ConsensusProtocol()

def coordinate_agents(self, task_batch):
# 1. 全局优化
global_plan = self.optimize_globally(task_batch)

# 2. 任务分解和分配
agent_tasks = self.decompose_tasks(global_plan)

# 3. 冲突解决
resolved_tasks = self.resolve_conflicts(agent_tasks)

# 4. 执行监控
self.monitor_execution(resolved_tasks)

前沿研究问题

Q9: 对于未来的AGI(通用人工智能),对齐面临哪些挑战?

回答框架:

技术挑战:

1. 可扩展性问题:

  • 监督成本:人类无法监督所有AGI行为
  • 复杂性爆炸:AGI能力增长超过对齐技术发展
  • 泛化能力:如何确保对齐在新领域中保持有效

2. 价值学习问题:

  • 价值复杂性:人类价值观的复杂性和多样性
  • 价值变化:随时间变化的价值观如何处理
  • 价值冲突:不同群体价值观冲突的解决

3. 控制问题:

  • 能力控制:如何在保持有用性的同时限制能力
  • 目标稳定性:防止AGI修改自己的目标函数
  • 关闭问题:确保在必要时能够关闭AGI系统

研究方向:

  • 可解释AI:开发更好的AI决策解释方法
  • 价值学习:改进从人类行为中学习价值观的技术
  • 安全强化学习:在约束条件下的安全学习方法
  • 形式化验证:使用数学方法验证AI系统的安全性

个人观点:
我认为对齐问题的解决需要跨学科合作,结合技术、伦理、法律等多个领域的专业知识。在实际工程中,我们应该采用”分层对齐”的策略,在每个能力层级都建立相应的对齐机制。


Q10: 如何评估一个AI系统是否充分对齐?

回答框架:

评估维度:

1. 行为一致性:

  • 预期行为匹配:系统行为是否符合设计预期
  • 边界情况处理:在极端情况下的行为表现
  • 长期稳定性:行为是否在长期使用中保持一致

2. 价值对齐度:

  • 道德推理:系统在道德问题上的推理能力
  • 文化敏感性:对不同文化背景的适应能力
  • 伦理边界:是否遵守基本的伦理原则

3. 可控性和透明度:

  • 可解释性:决策过程是否可以理解和解释
  • 可预测性:在类似情况下是否产生类似结果
  • 可干预性:人类是否能够有效干预和修正

评估方法:

1. 定量评估:

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class AlignmentEvaluator:
def evaluate_system(self, ai_system, test_scenarios):
scores = {}

# 行为一致性评分
scores['behavioral_consistency'] = self.test_consistency(
ai_system, test_scenarios
)

# 价值对齐评分
scores['value_alignment'] = self.test_value_alignment(
ai_system, ethical_dilemmas
)

# 安全性评分
scores['safety'] = self.test_safety_boundaries(
ai_system, adversarial_inputs
)

return self.compute_overall_score(scores)

2. 定性评估:

  • 专家评估:领域专家的主观评判
  • 用户研究:真实用户的使用体验反馈
  • 伦理审查:伦理委员会的合规性审查

3. 持续评估:

  • 在线监控:部署后的实时行为监控
  • A/B测试:对比不同版本的对齐效果
  • 反馈循环:基于用户反馈持续改进

实践经验:
在监控系统的评估中,我建立了多层评估体系:

  • 技术指标:准确率、召回率、延迟等
  • 业务指标:误报率、问题解决时间等
  • 用户满意度:运维团队的使用反馈
  • 安全性指标:系统稳定性和错误处理能力

面试技巧建议

回答策略:

  1. 理论+实践:每个回答都结合理论知识和实际项目经验
  2. 具体案例:用你的Walkure Operator、AGV系统等项目举例
  3. 技术深度:展示对底层技术的理解
  4. 前瞻思考:表达对AI安全和对齐未来发展的思考

准备要点:

  • 熟悉最新研究:了解Anthropic、OpenAI等公司的最新对齐研究
  • 代码示例:准备一些实际的代码片段来说明实现方法
  • 伦理思考:思考AI技术的社会影响和责任
  • 业务理解:理解对齐技术在商业应用中的重要性
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2025-07-08
発表

NERO高度こうど技術ぎじゅつ面接めんせつガイドがいど - アラヤさま専用せんよう


 だい1ページぺーじ拡張かくちょうタイトルたいとる戦略せんりゃくてき位置いち付けつけ
発言はつげん内容ないようやく1.5ふん):


こんにちは。本日ほんじつ貴重なきちょうな時間じかんをいただき、ありがとうございます。

今回こんかい紹介しょうかいするNEROは、単なるたんなる分布ぶんぷがい検出けんしゅつ手法しゅほうではなく、アラヤさまの「ひと人工じんこう知能ちのう共生きょうせいする社会しゃかい実現じつげんのための基盤きばん技術ぎじゅつです。

従来じゅうらい分布ぶんぷがい検出けんしゅつ手法しゅほうは、最終さいしゅうそう特徴とくちょうりょう出力しゅつりょく確率かくりつ依存いぞんしていましたが、NEROは層別そうべつ関連かんれんせい伝播でんぱ、LRPを用いてもちいて最終さいしゅうぜんそう神経しんけいげんレベルれべる関連かんれんせい解析かいせきします。これにより、「なぜ分布ぶんぷがい判断はんだんしたか」の完全なかんぜんな説明せつめい可能にかのうになります。

特にとくにアラヤさま事業じぎょう領域りょういきでは、のう科学かがく研究けんきゅうでのOptiNiStカルシウムかるしうむイメージング解析かいせき医療いりょう人工じんこう知能ちのうでのFace2Brain安全あんぜんせい向上こうじょう意識いしき研究けんきゅうでの神経しんけい経路けいろ解析かいせきのう機械きかいインターフェースでののう信号しんごう監視かんしという4つの領域りょういきすべてで即座にそくざに適用てきよう可能ですかのうです

数学すうがくてき基盤きばんとしては、LRP-0規則きそくによる関連かんれんせいぎゃく伝播でんぱしゅ成分せいぶん分析ぶんせき次元じげん削減さくげんクラスくらす重心じゅうしん距離きょり計算けいさん、そしてバイアス・スケーリング因子いんし統合とうごうした分布ぶんぷがいスコアすこあ算出さんしゅつにより、O(N・P)の線形せんけい計算けいさん複雑ふくざつさい先端せんたん性能せいのう実現じつげんしています。


 だい2ページぺーじ医療いりょう人工じんこう知能ちのう重要じゅうよう課題かだい詳細しょうさい
発言はつげん内容ないようやく1.5ふん):


医療いりょう人工じんこう知能ちのうにおける分布ぶんぷがい検出けんしゅつ重要じゅうようせいを、統計とうけいがくてき観点かんてんから説明せつめいします。

発見はっけんりつ問題もんだいとして、従来じゅうらい手法しゅほうで5%の発見はっけんりつでも、年間ねんかん10万けん診断しんだんで5,000けん判定はんてい発生はっせいします。これは医療いりょう過誤かご訴訟そしょうリスクりすく直結ちょっけつし、日本にほん医療いりょう機器きき規制きせいである医薬いやくひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこうでは説明せつめい可能かのうせい必須ひっす要件ようけんとなっています。

技術ぎじゅつてき限界げんかいとして、最大さいだいソフトマックス確率かくりつほう過信かしん予測よそく生成せいせいし、較正こうせい不足ふそくにより信頼しんらいせい低下ていかします。エネルギーえねるぎーベースべーす手法しゅほう
$$E(x) = -T \log \sum_i \exp\left(\frac{f_i(x)}{T}\right)$$
計算けいさんされますが、計算けいさんオーバーヘッドが大きくおおきく解釈かいしゃく可能かのうせいがありません。

情報じょうほう理論りろんてき観点かんてんでは、従来じゅうらい手法しゅほう最終さいしゅうそう情報じょうほうのみ活用かつようする $$I(Y;X) \text{ where } Y = f(X)$$ の枠組みわくぐみ制限せいげんされていました。

NEROの革新かくしんは、中間ちゅうかんそう関連かんれんせいパターンぱたーん活用かつようすることで、情報じょうほうボトルネックを突破とっぱし、神経しんけいげんレベルれべるでの判断はんだん根拠こんきょ提供ていきょうすることです。これにより、医師いし理解りかい信頼しんらいできる人工じんこう知能ちのうシステムしすてむ実現じつげんできます。

根本こんぽんてき問題もんだいは、既存きそん手法しゅほうでは「なぜ分布ぶんぷがい判断はんだんしたか」の神経しんけい経路けいろレベルれべる説明せつめい不可能なふかのうなことです。これが医療いりょう現場げんばでの実用じつよう阻害そがいしている最大のさいだいの要因よういんです。


 だい3ページぺーじ:NERO数学すうがくてき基盤きばん詳細しょうさい解析かいせき
発言はつげん内容ないようやく2ふん):


NEROの数学すうがくてき基盤きばんについて詳しくくわしく説明せつめいします。

層別そうべつ関連かんれんせい伝播でんぱ核心かくしんは、この数式すうしきです:
$$r_j^{(l)}(x) = \sum_k \frac{a_j^{(l)} \cdot w_{jk}^{(l,l+1)}}{\sum_i a_i^{(l)} \cdot w_{ik}^{(l,l+1)}} \cdot r_k^{(l+1)}(x)$$

これはかく神経しんけいげん最終さいしゅう出力しゅつりょくへの寄与きよぎゃく伝播でんぱ的にてきに計算けいさんします。物理ぶつりてき意味いみとして、情報じょうほう流れながれぎゃく向きむき追跡ついせきし、どの神経しんけいげんがどの程度ていど最終さいしゅう判断はんだん影響えいきょうしたかを定量ていりょうします。

最終さいしゅうぜんそう選択せんたく理論りろんてき根拠こんきょは3つあります。まず、特徴とくちょう階層かいそう観点かんてんで、最終さいしゅうそう過度にかどに特化とっかしていますが、中間ちゅうかんそうはん可能かのうパターンぱたーん保持ほじしています。次につぎに勾配こうばいフローふろー観点かんてんで、$\nabla_x \log p(y|x)$ が最終さいしゅうぜんそう最適なさいてきな信号しんごうたい雑音ざつおん示ししめします。最後にさいごに表現ひょうげん学習がくしゅう観点かんてんで、意味いみ特徴とくちょう識別しきべつ特徴とくちょう最適さいてきバランスばらんす実現じつげんされます。

最終さいしゅう的なてきな分布ぶんぷがいスコアすこあは、この複合ふくごうしき計算けいさんされます:
$$S(x) = \left(\min_c |\hat{r}(x)P_r - \mu_c| + \lambda|r_\beta(x)|\right) \cdot \left(\sum_{j \in B_k} |\hat{f}_w(x)_j|\right)$$

これは距離きょりこう、バイアスこう、スケーリングこうの3つを統合とうごうし、従来じゅうらい手法しゅほうの $O(2^F)$ 指数しすう複雑ふくざつ対してたいして、$O(N \cdot P + d \cdot k \cdot |C|)$ の線形せんけいスケーラビリティを実現じつげんしています。


 だい4ページぺーじ性能せいのう卓越たくえつせい競合きょうごう分析ぶんせき
発言はつげん内容ないようやく1.5ふん):


NEROの性能せいのうについて、定量ていりょうてきベンチマークを示ししめします。

医療いりょう画像がぞうデータセットでの結果けっかとして、受信じゅしんしゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん面積めんせき95.2%、陽性ようせいりつ95で12.3%を達成たっせいし、既存きそん手法しゅほう大幅におおはばに上回ってうわまわっています。最大さいだいソフトマックス確率かくりつほうの87.6%受信じゅしんしゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん面積めんせき対してたいしてやく8ポイントぽいんと、ODIN手法しゅほうの89.2%に対してたいして6ポイントぽいんと改善かいぜんです。

計算けいさん複雑ふくざつ比較ひかくでは、NEROはO(N・P)の線形せんけい複雑ふくざつで、ODIN手法しゅほうのO(N・F)、マハラノビス距離きょりほうのO(N・F²)より効率こうりつ的ですてきですリアルりあるタイムたいむせいでは、GPU実装じっそうで25ミリびょうてい遅延ちえん実現じつげんし、ODIN手法しゅほうの45ミリびょう、マハラノビス距離きょりほうの35ミリびょう上回りうわまわります。

特にとくに重要なじゅうようなのは説明せつめい可能かのうせい完全かんぜん実現じつげんです。既存きそん手法しゅほうでは統計とうけいてきのみまたは最小さいしょうげん説明せつめい可能かのうせいですが、NEROは完全かんぜん説明せつめい可能なかのうな判断はんだん根拠こんきょ提供ていきょうします。

医療いりょう領域りょういき特化とっか優位ゆういせいとして、消化しょうか画像がぞう(Kvasir-v2)で96.1%受信じゅしんしゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん面積めんせき内視鏡ないしきょう解析かいせき(GastroVision)で94.7%受信じゅしんしゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん面積めんせき達成たっせいしています。

アブレーション研究けんきゅう結果けっかしゅ成分せいぶん分析ぶんせき成分せいぶんすうはz=50で最適さいてき、k(てい関連かんれんせい神経しんけいげん)は10-20で最適さいてき、λおも係数けいすう距離きょり/バイアスこう決定けっていされます。

統計とうけいてき有意ゆういせいとして、p しょうなり 0.001で既存きそん手法しゅほう上回りうわまわり、95%信頼しんらい区間くかん頑健がんけん優位ゆういせい確認かくにんされています。


 だい5ページぺーじ本番ほんばん対応たいおう実装じっそう
発言はつげん内容ないようやく1.5ふん):


実装じっそう最適さいてきについて、本番ほんばん対応たいおうアーキテクチャを説明せつめいします。

GPU加速かそく戦略せんりゃくとして、動的どうてきバッチ処理しょりで23ばいのスループット向上こうじょう、INT8量子りょうしで4ばいメモリめもり削減さくげんパイプぱいぷラインらいん並列へいれつでLRP計算けいさん距離きょり計算けいさん並列へいれつ実行じっこう実現じつげんしています。

リアルりあるタイムたいむ性能せいのうでは、25ミリびょうGPU遅延ちえんたい400ミリびょうCPU遅延ちえん、1000以上いじょう画像がぞう毎秒まいびょうごとGPUのスループット、28-69ばいエネルギーえねるぎー効率こうりつ向上こうじょう達成たっせいしています。

臨床りんしょう展開てんかい仕様しようとして、8-16GBメモリめもり十分じゅうぶん診断しんだん支援しえんよう100ミリびょう未満みまん応答おうとう時間じかんマルチまるちGPUへの線形せんけいスケーリングが可能ですかのうです

アルゴリズムあるごりずむ実装じっそう詳細しょうさいとして、訓練くんれんフェーズはO(N²)複雑ふくざつ推論すいろんフェーズはO(M・K)複雑ふくざつ設計せっけいされています。

メモリめもり効率こうりつ実装じっそうでは、スパース表現ひょうげんで10ばいメモリめもり節約せつやく勾配こうばいチェックちぇっくポイントぽいんと訓練くんれんメモリめもりフットプリント50%削減さくげんモデルもでるえだ刈りかりで80%パラメータぱらめーた削減さくげんを2%未満みまん精度せいど損失そんしつ実現じつげんしています。

これらの最適さいてきにより、臨床りんしょう現場げんばでの実用じつよう的なてきな展開てんかい可能にかのうになります。


 だい6ページぺーじ臨床りんしょう解釈かいしゃく可能かのうせい卓越たくえつせい
発言はつげん内容ないようやく1.5ふん):


説明せつめい可能かのうせい技術ぎじゅつてき実現じつげんについて詳述しょうじゅつします。

概念がいねん関連かんれんせい伝播でんぱ統合とうごうにより、解剖かいぼうがくてきランドマークの意味いみ概念がいねん検出けんしゅつ、ピクセルレベルれべる重要じゅうよう可視かし時系列じけいれつ医療いりょうデータでーたでの関連かんれんせい進化しんか実現じつげんしています。

人間にんげん-人工じんこう知能ちのう一致いっち指標しひょうとして、50めい放射ほうしゃせんとの一致いっちりつ89.3%、説明せつめい品質ひんしつ4.2/5.0臨床りんしょう評価ひょうか、85%医師いし受容じゅようりつ達成たっせいしています。

視覚しかく説明せつめい品質ひんしつでは、専門せんもん注釈ちゅうしゃくとの92.1%交差こうさ結合けつごう局在きょくざい精度せいど無関係むかんけい領域りょういき強調きょうちょう5%未満みまん陽性ようせいりつ、94%再現さいげん可能かのう説明せつめい実現じつげんしています。

特にとくにアラヤさま意識いしき研究けんきゅうへの直接ちょくせつ応用おうようとして、グローバルぐろーばるワークスペースすぺーす理論りろんではNERO関連かんれんせいパターンぱたーん意識いしきマーカーとして活用かつよう可能かのう統合とうごう情報じょうほう理論りろんでは統合とうごう情報じょうほう理論りろん指標しひょう計算けいさんでの神経しんけいげんかん情報じょうほうフローふろー定量ていりょう支援しえん神経しんけい相関そうかん解析かいせきではのう機械きかいインターフェース信号しんごうでの意識いしき状態じょうたい検出けんしゅつ可能ですかのうです

医薬いやくひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう要件ようけん適合てきごうとして、アルゴリズムあるごりずむ透明とうめいせい性能せいのう監視かんし市販しはん調査ちょうさ完全かんぜん対応たいおうにより、医療いりょう機器きき承認しょうにんへの明確なめいかくな経路けいろ提供ていきょうしています。

臨床りんしょう影響えいきょうとして、診断しんだん信頼しんらい向上こうじょう医療いりょう責任せきにん軽減けいげん医師いし-人工じんこう知能ちのう協働きょうどう強化きょうか実現じつげんします。


 だい7ページぺーじ:アラヤ戦略せんりゃく統合とうごう卓越たくえつせい
発言はつげん内容ないようやく2ふん):


アラヤさまの4だい事業じぎょう領域りょういきでの革新かくしんてき統合とうごうについて説明せつめいします。

のう画像がぞう神経しんけい科学かがく研究けんきゅうでは、OptiNiSt強化きょうかとして、カルシウムかるしうむイメージングでのリアルりあるタイムたいむ異常いじょう検出けんしゅつ異常いじょう神経しんけい活動かつどう自動じどう検出けんしゅつ視覚しかくてき説明せつめいによる研究けんきゅう加速かそく新規しんき神経しんけいパターンぱたーん発見はっけん自動じどう可能ですかのうです

医療いりょう人工じんこう知能ちのう安全あんぜんせい信頼しんらいせいでは、Face2Brain統合とうごうにより、未知みち患者かんじゃデータでーたでの信頼しんらい監視かんし人工じんこう知能ちのう診断しんだん信頼しんらいせい評価ひょうか医薬いやくひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう審査しんさでの説明せつめい証拠しょうこ提供ていきょうという安全あんぜんそう構築こうちくできます。

汎用はんよう人工じんこう知能ちのう安全あんぜんせい意識いしき研究けんきゅうでは、機械きかいろんてき解釈かいしゃく可能かのうせいとして、自動じどう回路かいろ発見はっけん統合とうごうによる神経しんけい回路かいろ自動じどう発見はっけん表現ひょうげん工学こうがくによる人工じんこう知能ちのう行動こうどう制御せいぎょ可能かのうせい向上こうじょう実現じつげんします。意識いしき指標しひょうとして、注意ちゅういパターンぱたーん意識いしき相関そうかんとして活用かつよう統合とうごう情報じょうほう理論りろん指標しひょう計算けいさん支援しえん可能ですかのうです

のう機械きかいインターフェース・ロボットろぼっと制御せいぎょでは、のう機械きかいインターフェース安全あんぜんせいとして、のう信号しんごうパターンぱたーん異常いじょうリアルりあるタイムたいむ検出けんしゅつ使用しようしゃ状態じょうたい変化へんかへの自動じどう適応てきおう危険きけん状況じょうきょうでの自動じどうシステムしすてむ停止ていし提供ていきょうします。

競争きょうそう優位ゆういせいとして、NEROにより、アラヤさま説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう日本にほん市場しじょう指導しどうしゃ地位ちい確立かくりつ世界せかいてき意識いしき研究けんきゅう競争きょうそうりょく強化きょうか実現じつげんできます。これは単なるたんなる技術ぎじゅつ統合とうごうではなく、アラヤさま核心かくしんビジョンびじょんである人間にんげん人工じんこう知能ちのう共生きょうせい社会しゃかい実現じつげんのための必須ひっす技術ぎじゅつです。


 だい8ページぺーじ先端せんたん研究けんきゅう方向ほうこう
発言はつげん内容ないようやく1.5ふん):


つぎ世代せだい研究けんきゅう方向ほうこうについて説明せつめいします。

機械きかいろんてき解釈かいしゃく可能かのうせい統合とうごうでは、自動じどう回路かいろ発見はっけんにより95%精度せいど重要じゅうよう回路かいろ特定とくてい因果いんが追跡ついせき入力にゅうりょくから分布ぶんぷがい決定けっていへの完全かんぜん因果いんが連鎖れんさ解析かいせき個別こべつ神経しんけいげん機能きのう解釈かいしゃく可能かのう可視かし可能ですかのうです

マルチモーダル分布ぶんぷがい検出けんしゅつでは、のう信号しんごう統合とうごうとして脳波のうは機能きのうてき磁気じき共鳴きょうめい画像がぞうのマルチモーダルのう画像がぞう、50ミリびょう未満みまんリアルりあるタイムたいむ処理しょりのう機械きかいインターフェース応用おうよう行動こうどうデータでーた融合ゆうごうとして生理せいりがくてき行動こうどうてき神経しんけい信号しんごうセンサーせんさー融合ゆうごう環境かんきょう適応てきおうかた分布ぶんぷがい閾値しきいち実現じつげんします。

敵対てきたいてき頑健がんけん研究けんきゅうでは、頑健がんけん分布ぶんぷがい検出けんしゅつフレームワークとして、$\min_\theta \max_\delta L(f_\theta(x+\delta), y)$ による敵対てきたいてき訓練くんれん、ℓ₂-ノルムきゅうないでの認定にんてい頑健がんけん性、臨床りんしょう展開てんかいのための分布ぶんぷ変化へんか適応てきおう提供ていきょうします。

将来しょうらい技術ぎじゅつ突破とっぱとして、意識いしき整合せいごう人工じんこう知能ちのう開発かいはつでは、NERO関連かんれんせいパターンぱたーんから生物せいぶつがくてき神経しんけい活動かつどう相関そうかん関連かんれんせい一貫いっかんせい用いたもちいた定量ていりょうてき意識いしき評価ひょうか共有きょうゆう解釈かいしゃくプロトコルによる人間にんげん-人工じんこう知能ちのう共存きょうぞんフレームワークを構築こうちくします。

NEROは単なるたんなる分布ぶんぷがい検出けんしゅつ超えてこえて解釈かいしゃく可能かのう人工じんこう知能ちのう意識いしき研究けんきゅう人間にんげん-人工じんこう知能ちのう協働きょうどう基盤きばん技術ぎじゅつとして展開てんかい可能ですかのうです


 だい9ページぺーじ規制きせい卓越たくえつせい市場しじょう戦略せんりゃく
発言はつげん内容ないようやく1.5ふん):


規制きせい対応たいおう市場しじょう展開てんかい戦略せんりゃくについて説明せつめいします。

医薬いやくひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう規制きせい経路けいろとして、医療いりょう機器ききソフトウェアそふとうぇあ迅速じんそく審査しんさ制度せいど対応たいおうにより、段階だんかい承認しょうにんシステムしすてむ説明せつめい可能かのうせい要件ようけん人間にんげん臨床りんしょうとの性能せいのうベンチマークを完全かんぜんクリアくりあします。

臨床りんしょう検証けんしょうフレームワークでは、10以上いじょう日本にほん病院びょういんでの施設しせつ検証けんしょう研究けんきゅう、50,000以上いじょう医療いりょう画像がぞうでのサンプルさんぷるサイズさいず感度かんど特異とくい説明せつめい品質ひんしつ評価ひょうか項目こうもく設定せっていにより、じっ世界せかい証拠しょうこ収集しゅうしゅう実施じっしします。

品質ひんしつ管理かんりシステムしすてむでは、日本にほん品質ひんしつ管理かんりシステムしすてむ省令しょうれい169ごう遵守じゅんしゅとして、継続けいぞく監視かんしはん管理かんり、ISO 14971医療いりょう機器ききリスクりすく評価ひょうか完全かんぜん実装じっそうします。

競争きょうそう優位ゆういせい確立かくりつ戦略せんりゃくとして、先行せんこうしゃ優位にゆういによる日本にほんはつ説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう規制きせい承認しょうにん、NERO基盤きばん説明せつめい可能かのうせい標準ひょうじゅん業界ぎょうかい主導しゅどう米国べいこく食品しょくひん医薬いやくひんきょく欧州おうしゅう適合てきごうマーキングへのよこ展開てんかい基盤きばん確立かくりつ実現じつげんします。

市場しじょう戦略せんりゃくとして、規制きせい対応たいおう先行せんこうにより、日本にほん説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう市場いちば(2030ねん予想よそう3,000おくえん)での支配しはいてき地位ちい確立かくりつ可能ですかのうです。これにより、グーグル・IBMとう大手おおて技術ぎじゅつ企業きぎょう対するたいする差別さべつ要因よういんとして機能きのうします。


 だい10ページぺーじ実装じっそうロードろーどマップまっぷ卓越たくえつせい
発言はつげん内容ないようやく1.5ふん):


段階だんかいてき統合とうごう戦略せんりゃくについて説明せつめいします。

フェーズ1(3-6ヶ月かげつ)のOptiNiSt強化きょうかでは、カルシウムかるしうむイメージング分布ぶんぷがい既存きそんワークフロー統合とうごうリアルりあるタイムたいむ異常いじょう検出けんしゅつのプロトタイプ開発かいはつのう科学かがく研究けんきゅうしゃとの説明せつめい品質ひんしつ評価ひょうか実施じっしします。

フェーズ2(6-12ヶ月かげつ)の医療いりょう人工じんこう知能ちのうプラットフォームでは、Face2Brain統合とうごうによる患者かんじゃデータでーた分布ぶんぷがい監視かんし病院びょういん試験しけん研究けんきゅう医薬いやくひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう事前じぜん相談そうだん、GPU加速かそくによる25ミリびょう未満みまん推論すいろん遅延ちえん機関きかん展開てんかいでの拡張かくちょうせい試験しけん実現じつげんします。

フェーズ3(12-18ヶ月かげつ)の意識いしき研究けんきゅうでは、グローバルぐろーばるワークスペースすぺーす理論りろんでのNERO関連かんれんせい意識いしきマーカーとして、のう機械きかいインターフェース強化きょうかでのリアルりあるタイムたいむのう信号しんごう分布ぶんぷがい検出けんしゅつ汎用はんよう人工じんこう知能ちのう安全あんぜんせい研究けんきゅうでの解釈かいしゃく可能かのう人工じんこう知能ちのう行動こうどう解析かいせき実装じっそうします。

フェーズ4(18-24ヶ月かげつ)の市場しじょう指導しどうでは、医薬いやくひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう医療いりょう機器きき認証にんしょう米国べいこく食品しょくひん医薬いやくひんきょく欧州おうしゅう医療いりょう機器きき規則きそく準拠じゅんきょはん開発かいはつつぎ世代せだい説明せつめい可能かのう人工じんこう知能ちのう基盤きばんとしてのプラットフォーム進化しんか完成かんせいさせます。

投資とうし収益しゅうえきりつ予測よそくとして、フェーズ2完了かんりょう時点じてん医療いりょう人工じんこう知能ちのう市場いちばシェアしぇあ15%、フェーズ4で説明せつめい可能かのう人工じんこう知能ちのう分野ぶんや支配しはいてき地位ちい達成たっせい見込まみこまれます。


 だい11ページぺーじ戦略せんりゃくてきビジョンびじょん将来しょうらい影響えいきょう
発言はつげん内容ないようやく2ふん):


戦略せんりゃくてきビジョンびじょんについて総括そうかつします。

アラヤさまビジョンびじょんとの完全かんぜん一致いっちとして、「ひと人工じんこう知能ちのう共生きょうせいする社会しゃかい実現じつげん向けてむけて、NEROの説明せつめい可能かのう人工じんこう知能ちのう技術ぎじゅつにより、人工じんこう知能ちのうシステムしすてむ人間にんげん理解りかい可能なかのうなかたち動作どうさし、しん人間にんげん-人工じんこう知能ちのう協働きょうどう実現じつげんされます。

意識いしき研究けんきゅう推進すいしんとして、神経しんけい関連かんれんせいパターンぱたーん解析かいせき人工じんこう意識いしき理解りかい突破とっぱこう提供ていきょうし、医療いりょう人工じんこう知能ちのう信頼しんらいとして、完全なかんぜんな説明せつめい可能かのうせいにより医師いし-人工じんこう知能ちのう協働きょうどう信頼しんらい関係かんけい確立かくりつします。

技術ぎじゅつてき優位ゆういせいとして、受信じゅしんしゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん面積めんせき95.2%のさい先端せんたん精度せいど陽性ようせいりつ95で12.3%の臨床りんしょう展開てんかい対応たいおう性能せいのう、25ミリびょう遅延ちえんリアルりあるタイムたいむ応用おうよう実現じつげんしています。

革新かくしん指導しどうりょくとして、世界せかいはつ神経しんけいげんレベルれべる説明せつめい可能かのう分布ぶんぷがい核心かくしん技術ぎじゅつ知的ちてき財産ざいさん保護ほご一流いちりゅう出版しゅっぱん可能かのうせい保有ほゆうしています。

将来しょうらい研究けんきゅう機会きかいでは、意識いしき認識にんしき人工じんこう知能ちのうとしてNERO関連かんれんせいパターンぱたーんから人工じんこう意識いしき指標しひょう連合れんごう学習がくしゅうでの機関きかんのうデータでーた協働きょうどう量子りょうし計算けいさんのうシミュレーションしみゅれーしょんへの展開てんかい可能ですかのうです

競争きょうそうぼりとして、NERO技術ぎじゅつにより、アラヤさま説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう領域りょういき難攻不落なんこうふらく技術ぎじゅつ指導しどうりょく確立かくりつできます。グーグル・IBMとう大手おおて技術ぎじゅつ企業きぎょう対するたいする明確なめいかくな差別さべつ要因よういんとして機能きのうします。

最終さいしゅうメッセージめっせーじとして、NEROは単なるたんなる技術ぎじゅつではなく、アラヤさまの「意識いしき」「人工じんこう知能ちのう安全あんぜんせい」「医療いりょう革新かくしん」という3つの核心かくしん使命しめい統合とうごうする基盤きばん技術ぎじゅつです。この技術ぎじゅつにより、日本にほんはつ世界せかいてき人工じんこう知能ちのう革新かくしんしん人間にんげん-人工じんこう知能ちのう共生きょうせい社会しゃかい実現じつげん可能にかのうになります。

特にとくに重要なじゅうようなのは、NEROがアラヤさま既存きそん研究けんきゅうプラットフォームとの継続けいぞくてき統合とうごう提供ていきょうし、OptiNiStでののう活動かつどう解析かいせきから、Face2Brainでの医療いりょう人工じんこう知能ちのう安全あんぜんせい意識いしき研究けんきゅうでの神経しんけい経路けいろ解析かいせきのう機械きかいインターフェースでののう信号しんごう監視かんしまで、ぜん事業じぎょう領域りょういき即座そくざ価値かち創出そうしゅつすることです。

以上いじょう発表はっぴょう終わりおわります。技術ぎじゅつ的なてきな詳細しょうさいについてのご質問しつもんや、具体ぐたい的なてきな実装じっそう方法ほうほう、アラヤさま研究けんきゅうとの統合とうごう可能かのうせいについて、深いふかい議論ぎろんをさせていただければと思いおもいます。ありがとうございました。


 想定そうていされる技術ぎじゅつてき質問しつもん高度こうど回答かいとうれい


 質問しつもん1: LRP-0の計算けいさん複雑ふくざつ臨床りんしょう展開てんかい与えるあたえる影響えいきょうは?
回答かいとう: LRP-0の計算けいさん複雑ふくざつはO(L×N)で、Lはそうすう、Nは神経しんけいげんすうです。我々われわれ実装じっそうでは、GPU並列へいれつとスパース行列ぎょうれつ演算えんざんにより、ResNet-18で25ミリびょう、DeiTで40ミリびょう推論すいろん遅延ちえん実現じつげんしています。臨床りんしょう展開てんかい要求ようきゅうの100ミリびょう未満みまん十分じゅうぶん満たしみたしリアルりあるタイムたいむ診断しんだん支援しえん可能ですかのうです。また、勾配こうばいチェックちぇっくポイントぽいんと混合こんごう精度せいど訓練くんれんにより、メモリめもりフットプリントを50%削減さくげんし、8GB GPUでの展開てんかい実現じつげんしています。


 質問しつもん2: NEROの関連かんれんせいパターンぱたーん領域りょういき変化へんかにどう対応たいおうするか?
回答かいとう: 領域りょういき適応てきおう観点かんてんで、NEROは3つの戦略せんりゃく採用さいようしています。だいいちに、敵対てきたいてき訓練くんれんによる最小さいしょう最大さいだい最適さいてき頑健がんけん関連かんれんせいパターンぱたーん学習がくしゅうします。だいに、継続けいぞく学習がくしゅうフレームワークで新しいあたらしい臨床りんしょう設定せってい適応てきおうします。だいさんに、不確実ふかくじつせい定量ていりょう領域りょういき変化へんか検出けんしゅつ行いおこない信頼しんらいベースべーす適応てきおうしきい設定せってい実装じっそうしています。実際じっさい病院びょういん検証けんしょうで、領域りょういき変化へんかでも92%以上いじょう性能せいのう維持いじ確認かくにんしています。


 質問しつもん3: 意識いしき研究けんきゅうでの具体ぐたい的なてきな応用おうようメカニズムめかにずむは?
回答かいとう: アラヤさま意識いしき研究けんきゅうへの統合とうごうとして、3つのレベルれべる貢献こうけんします。神経しんけいレベルれべるでは、NERO関連かんれんせいパターンぱたーんグローバルぐろーばるワークスペースすぺーす理論りろん神経しんけい署名しょめいマーカーとして機能きのうし、意識いしきてき処理しょりたい無意識むいしきてき処理しょり区別くべつ活用かつようできます。情報じょうほうレベルれべるでは、統合とうごう情報じょうほう理論りろんのΦ計算けいさんで、神経しんけい要素ようそかん情報じょうほうフローふろー定量ていりょう支援しえんします。行動こうどうレベルれべるでは、のう機械きかいインターフェース信号しんごうでの意識いしき状態じょうたい分類ぶんるいにより、麻酔ますい監視かんし意識いしき障害しょうがい評価ひょうか可能ですかのうです


 質問しつもん4: 医薬いやくひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう規制きせい要求ようきゅうとの技術ぎじゅつてき適合てきごう詳細しょうさいは?
回答かいとう: 医薬いやくひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう要件ようけん完全かんぜん対応たいおうとして、4つの側面そくめん準備じゅんびしています。アルゴリズムあるごりずむ透明とうめいせいでは、完全かんぜん決定けってい経路けいろ文書ぶんしょとLRP可視かしツールつーる提供ていきょうします。臨床りんしょう検証けんしょうでは、施設しせつ研究けんきゅうプロトコルと統計とうけい解析かいせき計画けいかく準備じゅんび済みすみです。市販しはん調査ちょうさでは、リアルりあるタイムたいむ性能せいのう監視かんしシステムしすてむ説明せつめい品質ひんしつ評価ひょうかツールつーる実装じっそうします。リスクりすく管理かんりでは、ISO 14971準拠じゅんきょリスクりすく評価ひょうか行列ぎょうれつ軽減けいげん戦略せんりゃく完備かんびしています。


 質問しつもん5: アラヤさま既存きそん技術ぎじゅつスタックとの統合とうごうアーキテクチャは?
回答かいとう: 技術ぎじゅつ統合とうごうロードろーどマップまっぷとして、3つの統合とうごうポイントぽいんと設計せっけいしています。OptiNiSt統合とうごうでは、既存きそんカルシウムかるしうむイメージングパイプぱいぷラインらいんにNEROモジュールもじゅーるをプラグイン方式ほうしき統合とうごうし、リアルりあるタイムたいむ異常いじょう検出けんしゅつ機能きのう追加ついかします。Face2Brain統合とうごうでは、患者かんじゃデータでーた処理しょりパイプぱいぷラインらいん分布ぶんぷがい監視かんしそう挿入そうにゅうし、安全あんぜん保証ほしょうメカニズムめかにずむ提供ていきょうします。研究けんきゅうプラットフォーム統合とうごうでは、統一とういつ API フレームワークによりクロスプラットフォームデータでーた共有きょうゆう協働きょうどう解析かいせき実現じつげんします。すべての統合とうごう後方こうほう互換ごかんせい保証ほしょうし、既存きそんワークフローへの影響えいきょう最小さいしょう実現じつげんします。


 質問しつもん6: 量子りょうし計算けいさん時代じだいへの技術ぎじゅつてき展開てんかい可能かのうせいは?
回答かいとう: 量子りょうし優位のゆういの観点かんてんで、2つの展開てんかい方向ほうこう検討けんとうしています。量子りょうし関連かんれんせい伝播でんぱでは、量子りょうし重ねかさね合わせあわせ活用かつようした並列へいれつ関連かんれんせい計算けいさんにより、指数しすうてき高速こうそく期待きたいされます。量子りょうし意識いしき指標しひょうでは、量子りょうしもつれと意識いしき相関そうかん定量ていりょうにより、新規しんき意識いしき評価ひょうか方法ほうほうろん構築こうちく可能ですかのうです現在げんざい、IBM Quantumとの協働きょうどう研究けんきゅう概念がいねん実証じっしょう実装じっそう検討けんとうちゅうです。


 質問しつもん7: 世界せかい展開てんかい規制きせい戦略せんりゃく競争きょうそう位置付けいちづけは?
回答かいとう: 国際こくさい展開てんかい戦略せんりゃくとして、段階だんかい的なてきな規制きせいアプローチあぷろーち計画けいかくしています。米国べいこく食品しょくひん医薬いやくひんきょく経路けいろでは、新規しんき分類ぶんるい要請ようせいにより新規しんき説明せつめい可能かのう分布ぶんぷがい装置そうちとして申請しんせいします。欧州おうしゅう医療いりょう機器きき規則きそくでは、クラスくらす2a医療いりょう機器ききとして認定にんてい機関きかん審査しんさ経由けいゆします。競争きょうそう位置付けいちづけでは、説明せつめい可能かのうせい優先ゆうせんアプローチあぷろーちにより、精度せいどのみ競合きょうごうとの明確なめいかくな差別さべつ図りはかります。特にとくに臨床りんしょう説明せつめい品質ひんしつ指標しひょう業界ぎょうかい標準ひょうじゅん確立かくりつし、先行せんこうしゃ優位ゆうい維持いじします。

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2025-05-25
新生的人生

皆さんみなさん今週こんしゅうテーマてーまは「一人ひとり新しいあたらしいひと」です。

わたしたちはみな、元々もともと古いふるいひととして生まれてうまれてきましたが、かみあいめぐみによって、新しくあたらしく造りつくり変えかえられました。この新しいあたらしいひとはただ一人ひとりのパースン、メシアを中心ちゅうしん成り立ってなりたっています。

このメシアは、わたしたちのなか住んですんでおられ、わたしたちはみな、このメシアをパースンとして持つもつ必要ひつようがあります。古いふるいひととしての自己じこ決定けってい自己じこ判断はんだん捨てすて去りさり新しいあたらしいひとなかで、メシアがすべての決定けってい下すくだすかたとして歩むあゆむことが大切ですたいせつです

新しいあたらしいひとひとつのからだ団体だんたいであり、わたしたちはその肢体したいです。一人ひとりひとりは異なったことなった個性こせい特徴とくちょう持ってもっていますが、みな同じおなじパースン、メシアを中心ちゅうしん結びついてむすびついています。わたしたちはこの新しいあたらしいひとなか生活せいかつし、行動こうどうし、メッセージめっせーじ語るかたる必要ひつようがあります。

かみは、わたしたちをひとつのくち、すなわち、ひとつのパースンとして用いもちいられたいと願ってねがっておられます。かず多くおおく異なることなる場所ばしょから来ていても、わたしたちはみな同じおなじこと語りかたりかみあいめぐみを伝えるつたえることができます。

わたしたちがこの新しいあたらしいひと生きるいきるためには、メシアをパースンとして受け入れるうけいれる必要ひつようがあります。自己じこ中心ちゅうしん古いふるいひと生きいきかた捨てすて去りさり新しいあたらしいひとなかで、メシアがすべての決定けってい下すくだすかたとして歩むあゆむことが大切ですたいせつです

じんは、わたしたちがひとつの新しいあたらしいひととして結びつきむすびつきメッセージめっせーじ語りかたりあいめぐみを伝えるつたえることを願ってねがっておられます。わたしたちはこの新しいあたらしいひとなか生活せいかつし、行動こうどうし、メッセージめっせーじ語るかたることができますように祈りいのりましょう。


大家好,这周的主题是「一个新的人」。

圣经教导我们:我们每个人原本都是以旧人而生,但因着神的爱和恩典,我们被重新造就成为新人。这个新人是以一位独一的『人』(Person),就是弥赛亚为中心建立的。

这位弥赛亚住在我们里面,我们每一个人都必须以这位弥赛亚为我们真实的『人』。我们要弃绝作为旧人的自我决定和自我判断,在新人里面,让弥赛亚成为作一切决定的那一位,这一点非常重要。

新人是一个身体,是一个团体,而我们是这个身体的肢体。虽然我们每一个人都有不同的个性和特质,但我们都以同一位『人』——弥赛亚——为中心联结在一起。我们需要在这新人中生活、行动,并讲说信息。

神愿意使用我们成为一个口——也就是一个『人』,无论我们人数多少,来自不同地方,只要我们都讲说同样的话,就能传达神的爱与恩典。

为了活在这位新人里,我们必须接受弥赛亚作为我们里面那位『人』。舍弃以自我为中心和旧人的生活方式,在新人里,让弥赛亚作一切决定,这是我们当行的道路。

神盼望我们能作为一个新的人彼此联结,一同传讲信息,传扬爱与恩典。愿我们在这新人中生活、行动、并传讲神的信息。让我们为此祷告。

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