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感性ＡＩ株式会社 / エンジニア
一生の中で仕事が占めるウェイトは非常に大きい。ならその仕事を楽しめると良いじゃない。 という考えを持って、日々の仕事の中から「楽しい」を探しています 私にとっての「楽しい」は、「顧客や周りの人にプラスの影響を与えること」「作ったものがちゃんと価値を届けられていると実感すること」だと感じています
多くの人と関わり共創し、「それ面白いね」と言ってもらえる製品やチームを作っていきたいです。 会社を立ち上げるのも面白そう
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感性をテーマにしたプロダクトの開発
可視化モデルは依然として「速度が遅い」「可視化の粒度が粗い」などの課題を抱えていました。 そこで、別手法を検討するタスクを担当しました。 今回もこれまで通り、まず「なにが課題なのか、どのような形が理想なのか」を整理し、営業担当者や他の実装者と確認しました。 その後それらを解決する可能性のある手法をリサーチし、テスト環境で実装しました。 現在は調査した手法の中から候補を絞り、より実際の動作環境に近いdev環境に実装しているところです
感性AIのメインである画像・テキスト・音韻感性評価モデルがどこに注目しているのかをビジュアルで確認できる可視化モデルを再設計し、実装しました。 可視化モデルは「速度が遅い」「実装がリポジトリに散っている（どこにあるかわかりにくい）」「実装が他の関心と密結合している」といった状態になっており、将来的な不安材料となっていました。 今回、感性AIアナリティクスを完全リニューアルすることを契機に、可視化モデルを分離し、再設計し直すことになり、その部分を担当しました。 再設計にあたってはまず現状の、可視化モデルに関連のある処理フローを各担当者にヒアリングしながら可視化しました。 その後クライアントからAPIリクエストを受け取るところからフローチャートを再設計、それを参考に、旧担当者にヒアリングしながらコードの設計、タスク分割しながら実装していきました。 今回の設計では今までの私の分析系APIの設計手法を踏襲し、各パーツの関心対象を「フローチャート上のノード」と位置づけ、「どのように切ればより読みやすく、より変更しやすいコードになるのか」という視点の元、各クラスが明確な役割を持ったオブジェクトになるよう心がけ実装しました。
以前からあった素材の管理や分析を行うサービスをReactで再構築、再設計し展開するプロダクトで、初期構想から関わり要件の整理、UIの設計、API設計やフロントレビューおよび実装まで行いました。 要件の整理では以前からあったサービスのUIを確認しながら、担当者に機能の狙い、ターゲット、将来の展望などをヒアリングしながら、どのような業務フローの中で使用されるのかを想定していきました。 まずは以前からあったサービスを再現するというところが最初だったこともあり、「どの機能から作っていくか」を、必須なもの、ユーザーに価値を提供できるものから順に組んでいき、ちいさな改善も加えていきました。 UIの設計では、新しいUIになるにあたって作成したプロトタイプのレビューを中心に参加しました。 私が手動したものではないですが、画面のフローや細かい文言、ボタンの配置、ロゴ、命名など、積極的に確認しては意見出しやフィードバックを行いました API設計では、新しいAPI設計のツールを導入、活用をリードしつつ、どのような規則でAPIを実装していくのかを主導しました。 その際、私にはRestfulな考えが未熟だったため、チームメンバーには非常に助けられました。 API設計が完了した後は私もフロント開発に積極的に参加し、複数の画面を担当しました。 すでにフロント開発を主導していた他のメンバーに思想を聞き、口頭で説明、レビューしてもらいながら設計をすり合わせていきました。
業務改善 ナレッジ管理ツールの導入（NotePM）や雑談、技術情報共有チャンネルの開設 アジャイル、ふりかえり推進 Notion、Miro、Discord、カンバン、ふりかえり、朝会、Github Copilotのプロジェクト導入
社内業務改善のため、認定スクラムマスターを進んで取得しました。
「医療×画像認識DLモデル」 以下のテーマを研究 - 肝臓のCT画像より肝硬変の進行度自動判定システム - 皮膚の病変画像より皮膚病の判定システム - 眼底画像より年齢推定タスク
感性ＡＩ株式会社 / エンジニア
可視化モデルは依然として「速度が遅い」「可視化の粒度が粗い」などの課題を抱えていました。 そこで、別手法を検討するタスクを担当しました。 今回もこれまで通り、まず「なにが課題なのか、どのような形が理想なのか」を整理し、営業担当者や他の実装者と確認しました。 その後それらを解決する可能性のある手法をリサーチし、テスト環境で実装しました。 現在は調査した手法の中から候補を絞り、より実際の動作環境に近いdev環境に実装しているところです
