「お客様と共にAIの力でビジネスを加速」
お客様に寄り添い、適切な場所に適切なAI+システムを
導入することでお客様のメリットを最大化します。
社内業務の効率化、既存事業の収益拡大、新規事業の創出、
エンジニアリソースの確保と様々なシーンで価値を提供致します。
お客様に寄り添い、適切な場所に適切なAI+システムを
導入することでお客様のメリットを最大化します。
社内業務の効率化、既存事業の収益拡大、新規事業の創出、
エンジニアリソースの確保と様々なシーンで価値を提供致します。
スイス外資のドイツ支社でシステムエンジニアとして業務システム、Webシステム、モバイルアプリを開発。2014年に帰国後、株式会社グルーネとインドネシアの2つの開発拠点を設立。著書：AI教養で差をつける ビジネスパーソン必読の基礎知識
2006年自社webサービスを提供する株式会社Mfroに入社、2017年同社取締役に就任。入社以降一貫して新規事業(自社サービス)の開拓を行いつつ各職種(インフラ・開発エンジニア、サービス企画・運用、ソリューション営業)を経験。2019年9月Mfro取締役を退任しGrune AI Technologies取締役就任。
インドネシア理系トップのバンドン工科大学を卒業後、東北大学工学部研究科 ナノーメカニクス専攻: 修士過程、東北大学工学部研究科 知能デバイス材料学専攻 : 博士過程を終了。インドネシアの開発メンバーのマネジメントと現地国立大学などの教育機関との連携を担当。
30カ国50以上の拠点を持つスイス外資のソフトウェア会社の取締役。2016年に代表の山下とともに共同で株式会社Grune AI Technologiesを設立、現在はスイスとスペインに拠点を置き、AI戦略・グローバル戦略を担当。
Park-Labo: 駐車場事業者向けエリアマーケティング分析システム
Parking Science Co.,Ltd.様向けに、駐車場事業者向けのエリアマーケティング分析システム「Park-Labo」を開発しました。弊社で機能開発と保守を行っているモバイルアプリ「P-Collection」で収集したデータを駐車場事業者が分析できるインターフェースを用意しています。アプリケーションはPHP Laravel、Vue.js、Nuxt.jsを採用しています。
Game Career Scout: ゲーム業界特化型転職スカウトサービス
クリーク•アンド•リバー社様向けに、ゲーム業界に特化した転職マッチングサービスを開発しました。求職者、企業、転職エージェント、運営者の４つのインターフェースで、転職にまつわる一切のやり取りをWeb上で円滑に行えるように設計・構築しました。フロントエンドにはNuxt.js（Vue.js）を、バックエンドにはLaravel（PHP）を使用しています。
HUBIZ: DX人材特化型転職マッチングサービス
人材会社様向けに、DX人材に特化した転職マッチングサービスを開発しました。求人検索、選考管理、履歴書・職務経歴書の自動生成機能を備え、求職者のスキル分析をもとに最適な求人を通知する仕組みを導入しています。フロントエンドにはNuxt.js（Vue.js）、バックエンドにはLaravel（PHP）を採用しています。
AI酒ラベル認識アプリ: AI画像認識システムを利用して商品情報を表示
環境/開発言語：
Next.js, Python, TensorFlow, Faiss, Flask, TypeScript, React Native, Express.js, Zod, Prisma, tRPC, Monorepo, Mantine
AIナンバープレート認識システム / Web管理画面: AI画像認識システムで車両管理
環境/開発言語：
JavaScript, TypeScript, Next.js, React.js, Express.js, Prisma, Zod, tRPC, Cypress, LINE Messaging API, AWS S3
住宅内装生成AI
環境/開発言語：
Python, Stable Diffusion, React.js
AI発注予測＋発注サポート
環境/開発言語：
Python, RNN(LSTM), React, LLM
AI時代の「データは新たな石油」というフレーズの本当の意味を解説。石油大国の投資事例やイリヤ・サツケヴァーの発言、データ精製・合成の重要性まで、AIを使いこなすための実践的視点を紹介します
AIはわずか6年で小学生レベルから博士号レベルへと進化した。スケール則に裏付けられた指数的成長は、2030年前後にノーベル賞級の発見をもたらし、自己改善による加速時代を迎える可能性がある。一般ユーザーに寄り添う大学生AIと、ビジネスを変革する博士号AIの違いを解説する
大規模言語モデル（LLM）は国語の穴埋め問題を無限に解き続けることで賢くなった。さらに画像生成も同じ仕組みで進化。GoogleやMeta、中国企業がデータを握りAI開発で有利になった背景を解説する。AIはまだ序章にすぎない。
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