張ヶ谷担当の案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:157

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案件内容

・故障データの集計や分析の実施
・障害分析、及び復旧支援(戻入解析・試験対応)
・ネットワーク環境の構築
・問い合わせ対応(ネットワーク監視ソフト・ネットワーク工事自動化ソフトについてメールで対応)
・定期レポートなどの成果物(提出物)に対しる品質管理
・各種サービスデリバリーの進捗状況の管理、および課題発生時に解決主導

必須スキル

・基礎的なネットワーク技術に関する知識(CCNA相当)
・プロジェクトマネージメントの知識と経験
・コミュニケーションスキル
・他チームとも協力を図りながら、業務遂行の経験のある方
・ネイティブレベルでの日本語能力(外国籍の場合)
・お客様に対する資料作成およびプレゼンテーション能力

案件内容

自治体・教育機関向けに生成AIサービスの販売拡大を目的とした以下の業務を担当いただきます。

・プリセールス業務
・技術検証・支援
・維持運用支援

必須スキル

・プリセールスエンジニア経験
・Azureによるクラウドシステム構築経験
・Windows/Linux基盤の設計・構築スキル
・クラウド(特にAzure)での実務経験5年以上

案件内容

重化学工業向けの製造図面に対して、AIを用いて検図業務を効率化するPoCプロジェクトです。
図面上の構成要素(形状稜線・寸法線・技術指示など)をAIで正確に認識し、ルールに基づいた自動チェックの実現を目指します。

主な検証内容としては、以下の3点です:

①図面構成要素の認識
形状稜線/寸法線/その他指示の領域認識を行う。
・学習データ作成(アノテーション)
・セグメンテーションAIモデルの構築・評価

②先端形状の認識
先端形状の周辺の寸法公差や面相度を読み取ることで、先端形状をつくっている稜線の一部が内径を形成しているかを判断する。
・先端形状検出手法の強化・再考
・先端形状と周辺の指示の紐付けし、内径を形成するか判定するアプローチの実装

③ 図面構成要素の関係性の理解
点在する技術指示の紐付けを理解する。
・技術指示の理解、ラベリングを行うモデルの構築・評価
・技術指示同士の紐付けアプローチの実装

その他:
生成AI(LLM/VLM)、AI-OCR、物体検出、ルールベース等を活用し、最適な技術を組み合わせて検証
2026年度に実運用のシステム導入を目指して、2025年下期も実用化に向けたPoCを行う予定。

必須スキル
・画像処理・セグメンテーションに関する知識と開発経験  (例:形状抽出、領域認識などのモデル構築・評価)
・アノテーション作業や学習データの前処理に関する理解
・AIモデルの設計・実装・評価の一連の経験
・PythonによるAI/機械学習の実装経験
・オンプレ環境でのAIシステム構築に抵抗がない方
・機密情報を扱う案件での慎重な対応ができる方
案件内容

クライアントにおいて、京都を訪れる訪日外国人旅行者向けのサービスを新たに立ち上げ。
すでに専用サイトは公開済みだが、サービスの認知度が低く、特に海外ユーザーへの訴求が課題となっている。

そこで、SNSを活用して「京都の魅力(観光・グルメ等)」を発信しながら、
サービスの認知向上とファン獲得(フォロワー増加)を目指すプロモーション施策を検討中。

■ 目的
インバウンド(訪日外国人)向けにキャリーサービスの認知度を高める
京都のグルメ・観光ネタを活用し、自然な形でSNS上での拡散を狙う

■ 業務内容(想定)
京都の観光・地元グルメ・文化などのリサーチおよびSNS用コンテンツ化
外国人旅行者に刺さる投稿内容の企画・作成
SNSアカウントの立ち上げ・運用(投稿、分析、フォロワー対応等)
サイト(Wix)との連携、ブログ活用による流入強化
必要に応じて多言語対応(英語メイン)

■ 使用予定のツール/チャネル
Facebook
LINE
TikTok
Wixブログ機能

必須スキル
・SNS運用の経験
・自主的に運用企画を提案・実行できる方
案件内容

・Power BIを活用したデータ可視化・レポート作成
・Power Automateを活用した業務フロー自動化(クラウド/デスクトップフロー)
・Accessを利用したデータ管理・システム開発(VBA活用)
・各種データソースとの連携(Excel, SQL, SharePoint, API連携)
・データ整備・業務プロセス改善の提案

必須スキル
・Power BIのダッシュボード設計の活用経験
・Power Automateのワークフロー作成経験(クラウド/デスクトップフロー)
・データベース設計
・SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
・業務効率化や自動化の実務経験
案件内容

・ CRM(Salesforce)と周辺ソリューションの構築・改修支援です。
・上記関連APIサーバー(AWS環境下を予定)
・上記関連連携アプリケーション(MA/CSM等)

必須スキル
・Salesforce (SalesCloud)のご経験
・AWSまたはAzure上で稼働するシステムの構築改修・構築経験2年以上
・以下の開発環境下でCRM関連サービスのサービス構築・改修経験のある方
⇒C# / MS-SQL / JavaScript / Oracle(PL SQL/ストアプロシージャ)/ Python
案件内容

・事業追加による経理サブシステムの改修
・PJスケジュール概要
 - 要件定義~基本設計  2025年4月~2025年8月
 - 詳細設計~結合テスト 2025年8月~2026年3月 ※要件定義の結果により変動あり
・詳細設計以降はメンバーを増員(1~2名)する予定です。
※詳細設計以降も継続して依頼する予定です。

必須スキル

・臨機応変に依頼される作業に対応できる能力(不明点があった場合などに放置せず問い合わせができる)
・課題解決能力(課題を検知した場合に解決に向けて行動できる)
・品質管理能力(お客様の要件を理解し設計書に落とすことができる。レビュー実施などによる成果物の品質担保ができる。品質のレベルを理解できる)
・要件定義工程経験
・設計書等ドキュメント作成能力
・テスト実施経験及びテスト関連ドキュメント作成能力
・WEBアプリケーション開発経験者(JAVA、Oracle)
・Windows フォームアプリケーション開発経験者(VisualStudio、Pro*C、Oracle)
・SQLの読み書き
・その他開発スキル要素
– Git使用経験
– 既存プログラムの調査、改修

案件内容

本プロジェクトでは、自動車のカメラやセンサーを活用した画像解析の精度向上を目指し、LLM/LMMを活用して、誤検知の削減と認識精度の向上を図ります。

【想定業務内容】:

  1. 車両検知精度向上のためのモデル開発
    ・既存のレーダー認識技術から画像解析へ移行し、YOLOやSSDなどの物体検出アルゴリズムを使用して、車両や周辺構造物の正確な識別を実現させる
  2. 道路標識認識精度向上
    ・道路標識を他の物体と誤認識しないよう、画像データを用いて標識認識モデルを最適化
    ・臨時標識や地図情報との不一致を解消するため、リアルタイムで地図データと統合
必須スキル
・画像解析技術の経験:YOLO、SSDなどの物体検出モデルを使用した実装経験
・大規模マルチモーダルモデル(LMM)や大規模言語モデル(LLM)を活用した画像解析・認識技術の実務経験
・機械学習・深層学習の知識
・画像処理・コンピュータビジョンの知識:OpenCV、画像前処理、OCR技術に関する実務経験
案件内容

本プロジェクトでは、生成AIを活用した対話型コミュニケーションの高度化を目指し、カーナビシステムにおける音声認識・自然言語処理の精度向上と、新たなユーザー体験の提供を行います。

クライアントは、長年にわたり自動車業界でユーザー向け対話システムの開発・運用を行っております。
今回のプロジェクトでは、より柔軟かつ高度な応答処理を実現する技術開発が求められています。

本プロジェクトは、クライアントと連携しながら、上流工程から開発まで一貫して関与できる環境です。
仕様が完全に固まっているわけではないため、技術的な点を理解したうえで最適なアプローチを考え、複数ある選択肢から比較・検討・提案しながらプロジェクトを推進できる方を募集しています。

【想定業務内容】:リード・アイデア創出・品質担保の3軸での支援

  1. 生成AIを活用した対話システムの開発
    ・ユーザーの自然な会話を理解し、適切な応答を生成する対話システムの設計・開発
    ・既存の音声認識システムと連携し、ユーザーの発話から意図を抽出・分析する仕組みの構築
  2. セキュリティ強化と制度整備
    ・データの適切な管理・運用
  3. 上流工程(提案・企画)からの参画
    ・クライアントと連携し、生成AIの活用方法や新たな価値創出の提案
    ・AIを活用したユーザー体験の最適化に向けたアイディア出し
  4. システム開発とアジャイル推進
    ・生成AIシステム開発の前処理・データ処理の実装
必須スキル
・自然言語処理(NLP) の知識・実務経験(特に短文解析や意図抽出)
・生成AI(LLM等) を活用した対話システムの開発経験
・アジャイル開発 の実務経験
・上流工程(提案・企画) への参画経験(技術選定、要件定義、クライアントとの折衝ができる)
案件内容

本案件は、粉ミルク缶の異常検出を目的とした外観検査AIシステムのPoCを実施し、
その後のシステム構築フェーズに参加いただくプロジェクトです。

PoCでは、良品学習モデルを用いて、缶内の異常(傷やサビなど)を検出する精度を検証します。
既存の塗膜片検出AIと連携し、新たな異常を発見するためのモデルを開発します。

作業内容:

PoCフェーズ(5月~6月)
・良品学習モデルの作成と精度検証
・既存の塗膜片検出AIと連携し、異常(傷、サビ等)の検出精度を評価
・粉ミルク缶の外観検査における異常検出のAIシステムの検証

システム構築フェーズ(7月~8月)
・良品学習モデルをシステムに組み込み、実際の工場での利用に向けたシステム開発
・顧客工場での現地リリースを目指してシステム運用の準備

また、4月~5月には生成AIやAIエージェントを使ったサービスやソリューションの開発も進行しており、画像系と生成AI系の経験を持つ方が望ましい。

必須スキル
・画像認識技術のPoC経験
・良品学習モデルの構築経験
・異常検出AIシステムの開発経験
・Python等のAI開発ツールの使用経験
・画像データの前処理およびモデルトレーニングの経験

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