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CAREER PATH

Experience

現場作業員からデータエンジニアへ。
「現場の課題を技術で解決する」というスタンスで歩んできたキャリアをご紹介します。

2025.01 〜 Present

F Corp.

Web広告事業
¥
売上: 54億円
従業員: 約400名
チーム規模: 10~20名

グループ全体の情報システム設計

Current

東証プライム上場企業にてグループ全体に導入する情報システムの設計に従事。

主な担当業務

  • グループ全体に導入するゼロトラスト思考の情報システムを設計
  • AI活用・DX推進などの広範なIT戦略立案に参与

成果・実績

  • 自社システムのセキュリティ強化に貢献
  • 各種システムのログを統合し、組織の稼働やAI活用の状況を可視化

利用技術

OktaCrowdStrikeZscalerNotionGoogle CloudGoogle WorkspaceJOSYSkickflowPythonBigQueryLooker StudioTableauGit
2024.12 〜 2024.12

S Corp.

Web制作・広告運用
¥
売上: 115億円
従業員: 約1,700名
チーム規模: ~10名

自社サービスの利用状況可視化

Current

自社で展開していた求職者マッチングサービスの利用状況を可視化するためのデータ基盤を設計

主な担当業務

  • 自社サービスのバックアップデータから集計可能な指標を解析
  • BIツールに投入されるまでのデータの流れを一気通貫で設計

成果・実績

  • 既存のBI投入データの不整合を特定し正しいデータの流れを提案
  • 個人情報を匿名化して永続的に保存可能なデータ基盤への移行を提案
  • 正しく積み上げられたデータで企業の正確な意思決定を支援

利用技術

Google CloudBigQueryCloudSQLPythonSQLTableauLooker StudioGitBacklog
2024.12 〜 2024.12
チーム規模: ~10名

企業情報検索エージェント開発

Current

AIを活用してSFAシステムの欠損値を補完するアプリを開発。

主な担当業務

  • 人間が手動で行ってきた企業調査作業の自動化
  • 最小限のインフラとコストで運用するPOC環境の構築
  • 将来を見越した拡張性の確保

成果・実績

  • Gemini API を用いて正答率98%以上の検索エージェントを実装
  • 並列化とバッチ化により50%以上の速度向上とコスト削減を実現
  • WEBクローリングに頼らない企業情報収集により訴訟リスクを回避

利用技術

Google CloudGemini APIReactTypeScriptTailwind CSSViteGitGitHub
2024.12 〜 2024.12
チーム規模: 10~20名

IT統制・セキュリティ強化

Current

IPO取得に向けた社内のIT統制やセキュリティ強化を推進。

主な担当業務

  • IT統制のための社内システムの棚卸と整理
  • セキュリティツール (CrowdStrike, Okta等) の選定・導入
  • ISMS取得に向けた規程策定と文書整備

成果・実績

  • MDRの導入により24/365のエンドポイントセキュリティを確保
  • ポリシーベースの柔軟で強固な認証基盤を設計
  • ISMS・PMSの取得に向けたセキュリティ研修を実施

利用技術

Google WorkspaceLANSCOPECrowdStrikeOktaZscalerJiraConfluenceGoogle CloudBakuraku
2024.12 〜 2024.12
チーム規模: 20~40名

社名変更に伴うドメイン移行対応

Current

社名変更に伴い、全社利用SaaS製品のドメイン移行および環境統合を推進。

主な担当業務

  • 各種SaaS製品のドメイン変更に伴う影響調査とリスク洗い出し
  • 具体的な移行手順およびマニュアルの作成
  • 各部門のステークホルダーとの合意形成

成果・実績

  • Google Workspaceのログを活用して全SaaS製品の認証状況を可視化
  • 1,700名規模の組織における移行混乱を予想し、事前に連絡体制を整備
  • UMLを用いた明確なロードマップにより、現場や経営層の不安を解消

利用技術

Google WorkspaceCloud Gate UNOUMLSlackFigmaSmartHRジョブカンeeasyMiitelChatGPTClaudeJiraConfluenceBacklogTableauLooker StudioGoogle CloudGoogle Apps Scriptetc.
2024.12 〜 2024.12
チーム規模: 20~40名

全社データ統合

Current

BigQueryを中心とした全社統一のデータ分析基盤の構築。

主な担当業務

  • データソースからBIまで、一気貫通したデータフローの設計・構築
  • データガバナンスの策定および各部門との合意形成
  • プロジェクト全体の課題・進捗・品質の管理

成果・実績

  • BIダッシュボードまでのデータフローの概念を全社に普及
  • スプレッドシートからの脱却への具体的な施策を提案
  • データガバナンスを通じた全社規模のアクセス制御の実現

利用技術

Google CloudBigQueryCloudSQLAmazon RDSSpreadsheetMySQLGoogle SQLPythonTableauLooker StudioBacklog
2024.12 〜 2024.12
チーム規模: ~10名

備品管理アプリ開発の自社開発

社内備品管理を確実かつ効率的に行うためのWebアプリを開発。

主な担当業務

  • 各部署へのヒアリングと要件定義
  • Figmaを用いたUI/UXデザイン・画面設計
  • プロジェクトの課題・進捗・品質の管理

成果・実績

  • 在庫の可視化による過剰在庫・欠品の防止
  • 直感的なUIによるスムーズな現場導入
  • 棚卸作業の効率化と管理工数の削減

利用技術

Google WorkspaceFigmaNext.jsTypeScriptJavaMySQLSpring BootAWSECSRDSSQSS3BacklogUML
2024.12 〜 2024.12
チーム規模: ~10名

業務自動化システムのクラウド移行

オンプレミスで稼働していた自動化システムをGoogle Cloudへ移行し、可用性を向上。

主な担当業務

  • オンプレミスからクラウドへの業務サーバ移行
  • ビルメンテナンスの影響を受けない24時間365日の安定稼働化
  • セキュアなクラウド環境の構築とコスト最適化

成果・実績

  • 自社ライブラリの開発・導入による開発工数の大幅な削減
  • 3重認証で保護された高機密・高可用なクラウドサーバの構築
  • クラウドコスト最適化により月額約80万円のコスト削減

利用技術

Google WorkspacePythonSeleniumGoogle CloudSecret ManagerCloud VPCCloud NATCloud IAPCloud IAMGCECloudSQLgcloudSlackSmartHRジョブカンBacklog
2024.12 〜 2024.12
チーム規模: ~10名

営業担当者の振分けツールの機能拡張

スケジュール把握のスコープを広げ、より戦略的な担当者の振り分けを可能にするための機能拡張。

主な担当業務

  • 土日と月曜日までを含めたスケジュール取得期間の拡張
  • 拡張された営業担当者の予定を確認可能にする画面改修
  • 既存のコードのリファクタリング

成果・実績

  • 予定取得範囲を 1日→3日+指定日 に拡張
  • スケジュール確認工数の削減により業務を効率化
  • データキャッシュを活用した処理速度の改善を実現

利用技術

Google WorkspaceSpreadsheetGoogle Apps ScriptPythonGoogle Calendar APISlackGitBacklog
2024.01 〜 2024.11

A Corp.

SI事業、SES事業
¥
売上: 1.5億円
従業員: 約10名
チーム規模: 40名~

分析基盤移行 (Redshift to BigQuery)

AWS RedshiftからGoogle Cloud BigQueryへのデータ基盤移行プロジェクト。

主な担当業務

  • 移行に伴う技術検証 (PoC) と課題抽出
  • 既存SQLクエリのBigQuery互換変換および最適化
  • 移行後のデータ整合性検証

成果・実績

  • 技術検証結果のFBを通じて基盤移行に伴う改修作業をリード
  • 開発側のイメージを可視化し、顧客との合意形成を促進
  • 基盤移行作業の完遂

利用技術

AWSRedshiftEC2S3Google CloudBigQuerySecret ManagerCloud RunDockerPostgreSQLGoogle SQLPythonUMLGoogle Cloud CLIAWS CLIGitGitHub FlowBacklog
2024.01 〜 2024.11
チーム規模: ~10名

視聴動向分析・集計自動化開発

Python/SQLを用いた集計自動化と分析基盤の運用と最適化を担当。

主な担当業務

  • Pythonスクリプトによる集計処理の自動化
  • RedshiftからBigQueryへの移行検証・クエリ最適化
  • UMLを用いたドキュメント整備と合意形成

成果・実績

  • パラメータ入力自動化により自動化済みの集計作業工数を約30%削減
  • テストコードの導入によりソースコードの品質を向上
  • 未経験メンバーへの技術指導による戦力強化

利用技術

AWSRedshiftPostgreSQLBigQueryGoogle SQLPythonSlackGitGit FlowBacklog
2021.04 〜 2023.12

I Corp.

SES事業
¥
売上: 8億円
従業員: 約120名
チーム規模: 10~20名

資産管理工数の削減

常駐先でサポートデスク業務に従事する傍ら、業務自動化のスクリプトを作成。

主な担当業務

  • ユーザーサポートおよびエスカレーション対応
  • ServiceNowやADを用いたアカウント管理や資産管理

成果・実績

  • 業務自動化スクリプトの導入により作業工数を50%以上削減
  • ハードウェアの知識を活かしてPCの復旧率を向上

利用技術

Google WorkspaceActive DirectoryWindowsPowerShellRegistry EditorGoogle Apps ScriptServiceNowTeams