職務経歴

連合学習・デジタルツイン研究開発

期間: 2025年2月 ~ 2026年3月
フェーズ: 要件定義～運用
チーム規模: ５人

5名体制の開発チームにて、設計・実装・検証を担当。複数社連携によるプライバシー保護・分散型学習研究開発案件において、参画各社が保有するデータや技術を連携させ、連合学習の社会実装に向けた研究開発の基盤プラットフォームを整備。

基盤プラットフォームにおいて、動的なアプリケーションサーバー作成や起動状態変更を行うコンテナベースのサーバーレス実行基盤を１人で設計・開発。サーバリソースの制限不足などの問題を、柔軟にスケールさせることで効率的にサーバリソースを活用できようにした。

連合学習の実験において、50台規模の環境構築を Ansible 化した。再現性や手間がボトルネックとなっていたため、再現性の担保と構築コストを削減。反復速度と運用安定性を高め、構築・実験タスクを定量的に評価でき、継続的な改善が可能な土台を整備した。

プッシュ形式のストリーム処理において、HTTP/MQTT/TCP（Sokect接続）といった異なるプロトコルを単なる TCP に変換、あるいは、それぞれのプロトコルに変換するアダプタ層・TCPプロキシを開発。プロトコル間でストリーム処理の分断が起きていたが、シームレスに接続できるよう貢献した。

デジタルツインのストリーム処理研究開発において、Fiware や AWS Lamdba を活用し、異なるデジタルツイン空間の結合処理・スキーママッチングを実装した。

Python（FastAPI/Flask）
強化学習（オフロード）
AWS（EC2/Lambda）
Ansible（50台規模の環境構築）
MQTT（Mosquitto）
Fiware
TCPプロキシ開発

連合学習・データ分析基盤の研究開発

期間: 2021年12月 ~ 2024年6月
フェーズ: 要件定義～運用
チーム規模: ５人

5名体制の開発チームにて、連合学習（複数組織がデータを共有せず分散して機械学習を行う仕組み）の研究開発プラットフォームを設計・実装。プライバシー保護と研究の再現性を両立するため、モデル管理・連合学習フレームワーク・バッチ実行など MLOPS 基盤の整備を担当した。

機械学習モデルのアーティファクトとメタデータを一元管理するモデルレジストリ相当機能を自社実装。実験ごとにモデルが乱立し、誰がどのデータでどの結果を出したかを追跡できないという課題があったため、モデルのバージョニング・実験トレーサビリティ・メタデータ検索を実現。PostgreSQL をメタデータストアとして使い分け、研究者が過去の実験結果を確実に再現・比較できる土台を整えた。

連合学習フレームワークを設計・実装。研究段階の参加クライアント10台前後で構成される分散学習環境において、研究者がアルゴリズム本体に集中できるよう、クライアント登録・モデル配布・集約処理・障害ハンドリングといった共通基盤を抽象化。アルゴリズム研究の反復速度向上に貢献した。

バッチ実行基盤を整備。研究者が手作業で実験ジョブを実行していたため、再現性・運用負荷・履歴管理が課題となっていた。コンテナ化したジョブを定義・実行できる仕組みを構築し、実行方法の統一化・再現性確保に貢献した。

MLOPS 基盤構築を Ansible で自動化。構築の作業コストを削減した。

Python（FastAPI/Flask）
GitLab CI/CD（パイプラインによる実験ジョブの宣言的定義）
Kubernetes（コンテナベースの分散実行基盤）
Ansible（環境構築の自動化）
PostgreSQL
連合学習（分散学習・プライバシー保護）
MLOps（モデルレジストリ自社実装）

コレクション処理フレームワークの開発

期間: 2021年7月 ~ 2021年9月
フェーズ: 設計～テスト
チーム規模: １人

ETLなどデータの前処理に活用できるPython用のコレクション処理フレームワーク（参考サイト）を開発した。非同期なイテレーションにも対しても活用でき、プロトタイピング開発に活用可能。

Python
pytest
GitHub Actions

データ収集基盤の構築

期間: 2019年3月 ~ 2020年6月
フェーズ: 要件定義～運用
チーム規模: １人

1名体制の少人数チームにて、要件定義から運用までを主導的に推進。コンサルティングファーム様のリサーチ業務を支えるデータ収集基盤を、設計・実装・顧客折衝まで一貫して担当した。データベース・デジタルフォレンジック・OSINT といった多様なドメインのデータソースを統合し、調査担当者がデータを横断的に検索・分析できる基盤を構築した。

Django をベースに API と管理画面を開発し、Elasticsearch によって異種データに対する全文検索を実現。それまで個別ファイルやスプレッドシートに散在していた調査データを一元化し、調査担当者の検索コスト削減と分析業務の効率化に貢献した。また、異体字などの表記ゆれをデータ整備やクエリチューニングなどで高品質の検索を実現した。

数十サイト以上を対象としたスクレイピング・ETL を Selenium / Beautiful Soup / SQL を組み合わせて実装。ETL ジョブ実行基盤を整備し、成功・失敗を追跡できるようにした。

AWS（EC2 / RDS）上にインフラを構築。PostgreSQL を RDS に、Django アプリケーションと ETL ジョブを EC2 に配置し、マネージドサービスを活用することで運用負荷の少ないクラウド構成を実現した。

AWS（EC2 / RDS）
Python（Django）
PostgreSQL（RDS）
Elasticsearch（全文検索）
ETL / スクレイピング（Selenium / Beautiful Soup / SQL）
業務ドメイン: OSINT・デジタルフォレンジック・デューデリジェンス

代理店手数料試算ツールの実装

期間: 2018年10月 ~ 2019年2月
フェーズ: 実装～テスト
チーム規模: ５人

保険代理店様向けの代理店手数料の支払見込み算出ツールを改修した。

VBA（Excelのマトリクスに数年間の支払見込みを表示する機能を実装）
SQL（SQLServer）
C# ASP.net

予算管理システム（Tagetik）の導入

期間: 2018年6月 ~ 2018年9月
フェーズ: 要件定義～テスト
チーム規模: ３人

生命保険会社様へ予算管理（オンライン分析）システムの導入を行った。

Tagetik構築
SQLServer構築
JBOSS
Excel 分析画面実装（オンライン分析用Excelプラグイン）
予算実績の取り込み（ETL・SQL）

業績管理システム（Oracle Essbase）のバージョンアップ影響調査

期間: 2018年2月 ~ 2018年5月
フェーズ: 影響調査
チーム規模: ２人

証券取引所様向けにOracle Essbaseのバージョンアップによる影響を調査した。

Oracle Essbase Smart View（オンライン分析用Excelプラグイン）

サーバパラメータ管理ツールの開発

期間: 2016年6月 ~ 2017年7月
フェーズ: 要件定義～運用
チーム規模: ６人

金融会社様の大規模システムリプレースに伴う、サーバ構築に必要なパラメータを管理する支援ツールを開発した。

VBA
SQL（MySQL）

e-Learningシステムのテスト支援

期間: 2016年4月 ~ 2016年5月
フェーズ: テスト
チーム規模: １０人

e-Learningシステムのテスト支援を行った。

PHP（Phalcon）
SQL（PostgreSQL）

複合機のテスト支援

期間: 2016年1月 ~ 2016年3月
フェーズ: テスト
チーム規模: １５人

複合機製造メーカー様のテスト支援（組み込みOS上のREST API・実機テスト）を行った。

C言語
NetBSD

保険料試算ツールの開発

期間: 2014年2月 ~ 2015年6月
フェーズ: 要件定義～保守
チーム規模: ３人

保険会社様の保険料試算ツールを開発・保守した。

VBA
Excel Diffツール開発

CRM（顧客管理システム）の開発

期間: 2006年1月 ~ 2009年6月
フェーズ: 開発～保守
チーム規模: １５人

ERPパッケージのカスタマーサポート業務に従事しながら、お客様に導入されているERPパッケージのバージョンを管理するツールを開発した。

VBA
SQL

最終学歴

帝京平成大学　中退
江戸川高等学校　卒業