鈴木 皓一郎

•開発サービスのバックエンドの自動テスト用ディレクトリのデバック •モデルおよびそのパラメータ(Text format, reasoning_effort, verbosityなど)の解答精度・レスポンス速度の検証 •建設プロジェクト向けの「工程表自動調整エンジン」の一尾の設計・実装：建物の工事スケジュール（どの

• Difyを使って、社内用チャットBotの実装開発。 • 大量の法律データから法律に関する質問に基づき、適切な回答を生成するRetrieval-Augmented Generation QA Webアプリケーションの設計・開発。 • 法律に関する契約書をAIを用い、自動でレビューを行うAI Agentの開発し、MCP serverを使って、Cursor内で利用できるように実装。

• 読み込んだ資料やテキストデータから調査報告書を自動生成するWebアプリケーションのモデル実装およびバックエンド開発を担当。 • 大量のチラシデータから検索文に基づき該当チラシを特定する情報検索Webアプリケーションを設計・開発。

• クライアントからのヒアリングを通して、本プロジェクトで開発する社内用Webアプリケーションの機能要件を考案した。 • フロントエンドをStreamlit、バックエンドをFastAPI、データベースはAzureのPostgreSQLを使用し、開発を進めた。

• クライアントからのヒアリングを通して、本プロジェクトで開発するレコメンド機能の用件定義をPMと協働し決定した。 • A/Bテスト期間で導入する営業者用WebツールをGradioを用いて開発した。

• 前エンジニアから引き継いだ画像分析実装コードのOutputを評価し、弱点の洗い出しをし、実装コードの改善に努めた。 • 生成AIツール（GPT-4V, GPT-4O, Gemini）の画像読み取りに関する精度を比較し、評価を行った。

• クライアントからのヒアリングを通して、本プロジェクトにおける用件定義をPMと協働し決定した。 • Dockerを使い、クライアントの開発環境を整備した。 • Webスクレイピングを用いて、クライアントが要求するデータを抽出した。

• 会社が保有するビッグデータの前処理とクリーニング。 • 新たな機械学習モデル（NLPを用いた文類似度モデル）の提案。 • NLPを使用した文章の類似性モデルの構築。 • 開発・構築した機械学習モデルのDeployment（クラウド：Azure、FW：Flask）。

• 教授と協力して課題、テスト、その他の提出物の採点を行い、授業内容の改善案の提案。 • 授業で使用する資料の作成、実験器具の点検、事前のデモンストレーションを担当。 • 課題の実験、コーディングおよび分析方法のデモンストレーション。 • 機械学習/数学/統計学の知識を活かし、生徒が納得するまで教える。

• データに基づいた最適なPR戦略を提案し、自社PRイベントに約200名の集客に成功。 • 日本の高校生・大学生の近年の留学目的の傾向を分析し、プロモーションイベントの意思決定の多くを担当。