機械学習の案件一覧

売上・需要予測を中心としたデータ利活用プロジェクトにて、
経営・マーケティング・営業計画など複数部門と連携し、
データドリブンな意思決定を支援していただきます。
主な業務内容は以下の通りです：
売上・顧客・在庫・広告など多変量データの解析
需要予測・キャンペーン効果分析・価格弾力性のモデル化
分析方針・仮説立案、データパイプラインの要件整理
経営層・事業部門への分析結果の報告および施策提言

AIプロダクトを開発するベンチャー企業にて、下記業務をお願いします。

・AIプロダクトのバックエンド開発
・アーキテクチャの設計・構築
・インフラ環境の設計・構築
・機械学習開発 etc.

◆主な開発環境・ツール◆
・言語(FW等)：Python・TypeScript(Next.js・React.js)
・OS：Linux
・コミュニケーションツール：Slack・Google Workspace・Confluence
・クラウド：GCP
・ソースコード・バージョン管理：Github
・タスク管理ツール：Jira
・CI/CD：Circle CI・Github・Jenkins etc.

・ECアプリケーション運営企業様におけるデータエンジニアとしてご参画いただきます。
・データ活用ニーズの明確化と、収集データの仕様決定、データモデリング
・ETL処理などパイプラインの設計・構築
・リアルタイム性、正確性、セキュリティ、ガバナンスなどの非機能要件定義と設計・実装
・BIツールの設定・構築や、分析業務の一部
・監視やモニタニング等含めた運用基盤の構築と実運用
・機械学習利用に向けたデータ基盤整備

【技術環境】
・BigQuery, Dataform, Spanner
・Cloud Monitoring, Cloud Logging
・Terraform, GitHub Actions
・Looker Studio, Google Spread Sheets
・GitHub, Slack, Notion

・データ基盤の設計・構築・保守・運用のご経験
・データモデリングのご経験
・SQLのご利用経験
・Dataform, dbt, BigQueryなどのご利用経験
・Github, Terrafrom, CI/CDを用いたソフトウェア開発経験

アサイン先案件
金融業界の法人営業DXに対し、AI活用施策の明確化・AI基盤・データ基盤の設計を行うプロジェクト。

業務内容
・定例会や情報ヒアリング・議論にて一定の常駐対応を行い、AI施策の設計や、AI基盤・データ基盤に関する支援を実施。
・AIアーキテクトの観点から、非構造データの構造化など、データ整備に関する助言・レビューを行う。
・定例・常駐で得た情報を整理し、方針提案や助言を加えた上で、報告資料の作成に関与する。

期待役割
・AIアーキテクトとして、法人営業の課題・対応策に対して具体的なAIソリューションの設計を実施。
・AIアーキテクトとして、データ活用・データ整備に関する設計を実施。
・実装作業ではなく、アーキテクチャ・ソリューションの設計レビューや技術方針の検討が主な役割。
・幅広い技術知見を活かし、施策全体・基盤設計全体を俯瞰的に支援できること。

・Python、PyTorchのプログラミングスキル
・AI開発を伴うPoCの実務経験
・AI開発プロジェクトでのソリューション設計経験
・機械学習・データサイエンスの知見、先端技術へのキャッチアップ能力
・仮説構築・検証のPDCAを高速に回す能力
　┗非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

既存事業におけるカスタマーサポート業務の抜本的な効率化と品質向上を目指し、AI技術を用いた自動化システムを開発・運用していただきます。

カスタマーサポート自動化システムの開発・導入：
問い合わせ対応フローの分析と、AIエージェントを活用した自動応答・振り分け・レコメンド機能の設計・開発。

サーバーソフト開発（API連携、バックエンドロジックの実装）。

AWSクラウドインフラの構築・管理：
自動化システム稼働のためのスケーラブルでセキュアなAWS基盤の設計・構築（インフラ構築）。

Linux環境でのサーバー構築、各種ミドルウェアの設定。

システム運用保守：
構築後のシステム監視、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング。
Gitを用いたバージョン管理とデプロイメントの実施。

・カスタマーサポート業務における自動化、効率化プロジェクトへの参画経験。
・AIエージェント（チャットボット、音声応答など）の企画、開発、または導入経験。
・AWS上でのインフラ構築（設計・実装）経験。
・サーバーソフト開発の実務経験。
・LinuxOSの基本的な操作、設定、運用経験。
・Gitを用いたチーム開発経験。
・開発したシステムの運用保守（監視・改善）経験。

・アサイン先案件
社内規定等のナレッジデータを用いたRAGシステムを構築し、社内規定等に関する質問を回答できるAI ヘルプデスクを開発するプロジェクト

・業務内容・期待役割
機械学習エンジニアとして、RAGシステムの開発をしていただく。
　- 社内データを構築し、データベースを構築し、RAGシステムを開発する
　- RAGシステムを活用した社内規定等に関する質問を回答できるチャットボットを開発する
　- RAGシステムにおける要件定義、開発
　- RAGシステムの精度を改善するためにリサーチ、開発
　- 検証設計、データセット整備、精度検証、検証報告
　- 弊社PMへの進捗・課題、課題対応策の報告
　- 内部MTG及び顧客との定例MTGの出席
　- ※タスク状況に余力が生じる場合は、弊社他案件のサポートをして頂く可能性あり

– Pythonのプログラミングスキル
– LLMを用いたソフトウェアの開発
– AI開発を伴うPoCの実務経験
– RAGに関する知見、先端技術へのキャッチアップ能力
– AzureのAI search を用いた開発
– コードおよび検証に関するドキュメンテーション能力

■アサイン先案件:
・金融業界の企業様と法人営業における提案作成の課題を解決するAI開発プロジェクト

■業務内容・期待役割
・機械学習エンジニアとして、AI検証開発をリードいただく
・AIの要件定義、リサーチ、開発 (既存アセットへのキャッチアップを含む)
・検証設計、データセット整備、精度検証
・顧客への進捗・成果報告の支援

【クライアント】
日本最大級の位置情報プラットフォームを展開するベンチャー企業で、その先のお客様企業はファミリーレストランを展開する大手企業を想定しています。

【PJTの目的】
ファミリーレストランを運営する企業様で発生する様々な事業課題について分析するチームを組成し、先方にリソース提供するプロジェクトです。当面の課題は価格弾力性・交差弾力性をテーマにしておりますが、それが解決した暁には別のテーマが走る可能性があります。

【PJT状況】
11月からキックオフされますので、現在はタスクリストの洗い出しなど、準備作業を行っている所です。
11月以降は価格弾力性、交差弾力性の分析に取り掛かる想定です。

・2025年12月末の時点でのゴール
ポテンシャル予測結果出力/精度評価/選定商品の価格弾力性分析結果の提示

【想定業務内容】
■課題設定とデータ収集・加工
■位置情報をベースにした施設来訪者の属性分析、競合比較等の分析
■大規模データの解析業務（データマイニングや機械学習）
■位置情報ビッグデータおよび購買データや商品データ等を活用した新たな分析手法や活用方法の企画（例：商圏のスコアリング、ある特定の行動をとる消費者群のペルソナ自動作成）
■エンド企業との折衝、レポーティングも場合によって発生する可能性有

【PJT体制】
PJTオーナー1名、ディレクター(分析設計役)1名