01 / DEVELOPMENT · GO複雑な組織データを、
複雑な組織データを、
意思決定できる基盤へ
組織データを扱うHRテックSaaSで、GoによるバックエンドとRuby on RailsによるBFFを横断して開発。外部公開APIの設計・実装から、ドキュメント整備、脆弱性対策まで担当しました。業務要件を保守しやすい構造へ整理し、CSや開発チームと連携して機能改善を推進。リリース後の運用・信頼性向上まで、継続的なプロダクト開発を支えました。
WORKS / PROOF OF PRACTICE
WORKS
BUILD INTELLIGENCE.
GROW PEOPLE.
システムをつくる。AIを業務につなぐ。
開発の知見で、人と組織を育てる。
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現場でつくり、現場で育てる。
BUILD＋GROW
01 / DEVELOPMENT
システム開発
FULLSTACK設計から実装、
運用改善まで。
SaaSのAPI・BFF開発
AWS・GCPの基盤構築
AI実装
AIAGENTS知識とツールを、
業務で使えるAIへ。
RAG・MCP・複数エージェント
対話UIからツール連携まで
研修・教材開発
約500名規模新人研修 / 代表の担当実績開発の知見を、
現場でできる力へ。
講師チームのリード
技術教材 約800ページを執筆
研修・教材の数値は代表の担当実績。研修：2025年4〜6月／教材：2024年。
PROMARI / BUILD · GROW · DELIVER
つくる力と、育てる力で。
現場の成果を、次の一手へ。
フルスタック開発、AIエージェント、研修・教材開発。
現場で培った3つの強みで、御社の開発と育成を支えます。
開発・育成の課題を相談する
開発の一部から、研修・教材の制作まで。
課題・期限・体制から、必要な支援をご提案します。
SELECTED WORKS
課題に向き合い、
成果まで設計する。
業界・規模・チームの状況に合わせ、使われ続ける仕組みと育つチームをつくります。
02 / DEVELOPMENT · PLATFORM大量データの履歴を、
大量データの履歴を、
DBバージョン管理で支える
組織・プロジェクト単位でデータの変更履歴を扱う、DBバージョン管理システムを設計・実装。MySQLのバイナリログを基点に、数十万件規模のレコード履歴を管理する仕組みを構築しました。履歴処理のアルゴリズム設計とマルチスレッド処理に取り組み、アプリケーションとDBの両面から性能を調整。大量データを扱う基盤の処理性能を改善しました。
03 / DEVELOPMENT · CLOUD止められない業務を、
止められない業務を、
マルチクラウドで守る
災害対策基幹システムのSREテックリードとして、AWS・GCPへのマルチクラウド化を主導。Dockerで実行環境を標準化し、ECS・Cloud Runへの配置とTerraformによるインフラ構築を設計しました。GitHub Actionsでビルド・テスト・デプロイを自動化。アプリとインフラを横断し、再現性のある環境構築と安全なリリースを実現しました。
04 / DEVELOPMENT · REAL-TIME複数事業者の運行データを、
複数事業者の運行データを、
リアルタイムの利用体験へ
複数事業者から届く運行データを整理・統合し、共通のデータモデルで扱える仕組みを構築。Node.jsによるバックエンドAPIの設計・実装を担当し、利用者に必要な情報をリアルタイムに届けました。イベント駆動構成と軽量なデータ連携を組み合わせ、形式や品質の異なるデータを吸収。表示の遅延を抑え、安定した情報提供を支える配信基盤へ整えました。
05 / DEVELOPMENT · CONTENTコンテンツ基盤を
コンテンツ基盤を
データ連携から再設計
コンテンツ管理、JSON連携、編集・承認・公開フローを一つの運用設計へ。担当者が迷わず更新でき、開発チームが安全に改善を続けられる基盤を設計・実装しました。
06 / DEVELOPMENT · DATA手作業のデータ集計を、
手作業のデータ集計を、
再利用できる連携基盤へ
外部サービスのログを取り込み、変換・検証・出力までを一貫処理。EmbulkプラグインとAPI連携で手作業を減らし、チームが再利用・運用できるデータパイプラインへ整えました。
07 / DEVELOPMENT · ANDROID現場の一歩を変える、
現場の一歩を変える、
Android業務アプリ
スマートグラスを含むAndroidアプリの画面・通信・データ処理を設計から実装。Clean ArchitectureとMVVM、GraphQL、AWS Amplifyで保守性と現場の使いやすさを両立し、テスト・リリース手順まで整備しました。
08 / DEVELOPMENT · DEALING取引業務の精度と信頼を、
取引業務の精度と信頼を、
堅牢なシステム設計で支える
取引・注文・権限・履歴を扱う業務を整理し、JavaとSpring Bootで正確性・追跡性を備えたWeb基盤へ改善。関係者が同じ情報を見ながら判断できる業務フローを設計しました。
09 / DEVELOPMENT · MOBILE働き方の選択肢を広げる、
働き方の選択肢を広げる、
ワークシフトアプリ
大手アルバイト情報サービスのAndroidアプリを追加開発。Kotlinの既存実装を活かしながら、Flutter・DartによるAndroid／iOS共通の機能拡張を推進しました。ネイティブとの共存を技術検証し、状態管理と画面遷移を整理。既存アプリの安定性を保ちながら、画面追加やUI変更に対応しやすい開発基盤へ改善しました。
10 / DEVELOPMENT · SMART GLASS両手をふさがない、
両手をふさがない、
スマートグラス業務体験
スマートグラス向けAndroidアプリを、アーキテクチャ設計からプロトタイプ実装まで担当。Kotlin・Clean Architecture・MVVMでUIと業務ロジックを分離し、RxJavaとDagger 2で非同期処理と依存関係を整理しました。GraphQL・AWS Amplifyによるクラウド連携まで構築し、端末特有のUI制約と将来の機能拡張に対応できる構成へ整えました。
11 / DEVELOPMENT · ENTERTAINMENT大手エンタメ企業の
大手エンタメ企業の
大相撲アプリを支える
社名非公開の大手エンタメ企業で、大相撲を含むAndroidアプリの機能拡張とコンテンツ配信基盤の刷新を担当。WordPressからContentfulへCMSを移行し、Gatsby・Netlifyで配信環境を構築しました。アプリの表示・API連携からScala側の取得・配信ロジックまで横断して改修し、コンテンツ更新の柔軟性と安定運用を支えました。
12 / DEVELOPMENT · MOBILE利用者の行動から設計する、
利用者の行動から設計する、
モバイルアプリ開発
小売店向けAndroidアプリを、技術選定から新規開発まで一貫してリード。Java・KotlinとMVVMを軸に、責務分離とテストのしやすさを考慮した設計を行いました。オフショアチームへの設計方針の共有、コードレビュー、課題整理も担当。アプリに加え、フロントエンド・サーバー・インフラまで横断し、品質を揃えたプロダクトの立ち上げを推進しました。
DEVELOPMENT PARTNER / 事業を支える、開発の力。
事業の課題を、
動き続けるプロダクトへ。
業務データの基盤から、クラウド、モバイルアプリまで。設計・実装・運用を横断した経験で、新規開発も既存システムの改善も支えます。
01 / 業務・データ基盤の開発
API× 業務設計
複雑な業務を、
拡張できる基盤へ。
組織データ基盤や外部サービス連携を設計・実装。Go・Java・Ruby on Railsを軸に、業務ロジックとAPIの責務を整理し、変更に対応しやすい構造へ整えました。
御社への支援要件整理・API設計・データ連携
02 / クラウド・運用基盤の設計
OPS× 継続運用
つくった先の、
安定運用まで見据える。
AWS・GCPを組み合わせた災害対策システムの基盤設計や、バージョン管理基盤の構築を経験。インフラ・CI/CD・運用設計をつなぎ、継続して改善できる開発環境を整えます。
御社への支援クラウド設計・CI/CD・運用改善
03 / モバイル・端末アプリの開発
APP× 利用体験
使う人の仕事から、
アプリの体験を設計する。
求人・小売・エンタメのアプリやスマートグラスの開発を経験。Kotlin・Java・Flutterで画面と通信をつなぎ、端末の制約や既存実装を踏まえた機能拡張を進めます。
御社への支援アプリ開発・UI改善・既存機能の拡張
次に進めたい開発を、お聞かせください。
新規プロダクト、データ連携、既存システムの改善。事業の目的・期限・体制から、着手する範囲を一緒に整理します。
要件が固まる前から、ご相談いただけます。
開発・システム改善を相談する 設計レビューや一部機能の開発から、一貫した支援まで。AI ENGINEERING / BUILD · VERIFY · OPERATE
AIを、開発チームの実行力へ。
実装を進める。既存コードを改善する。品質・費用・権限を確かめる。
2026年の開発現場に向け、実装経験と技術調査をもとに、AIを開発工程へ組み込む12の支援領域を用意しています。
01 / AI · AGENT ORCHESTRATION複数のAIを、
複数のAIを、
仕事が進む実行基盤へ
調査・判断・実行を一つのAIに詰め込まず、役割に応じた専門エージェントへ。サブエージェント、ツールの振り分け、会話の文脈を引き継ぐワークフローを実装しました。TypeScript・LangChainを軸に、バックエンドと対話UIを接続。開発工程へAIを組み込む際も、任せる作業と人が確認する地点を整理し、複数の処理を一連の仕事として進める構成を支援します。
支援内容役割分担・ツール連携・実行フロー
02 / AI · KNOWLEDGE SEARCH探す時間を減らし、
探す時間を減らし、
必要な知識へつなぐ
仕様や手順を探すたびに作業が止まる、その負担をナレッジ検索から見直します。質問をEmbeddingへ変換し、Pineconeで関連情報を検索するRAG基盤を実装。検索結果を関連度・出典情報とともに専門エージェントへ渡す仕組みを構築しました。社内資料で整理した検索・評価の知見も活かし、仕様書や開発ドキュメントを回答の根拠として使う仕組みづくりを支援します。
支援内容ナレッジ検索・出典連携・検索評価
03 / AI · MCP INTEGRATION開発ツールを、
開発ツールを、
AIが使える仕組みへ
AIの回答をコピーして別の画面で作業する、その分断をツール連携でつなぎます。MCP形式で既存ツールを公開するアダプターと、一覧取得・呼び出しを行うクライアントを実装。JSON Schemaで入出力を定義し、利用者・組織のコンテキスト、結果・エラーの返却まで整えました。既存APIを活かし、開発チームが使うシステムとAIを接続する実行基盤の設計・実装を支援します。
支援内容MCP接続・ツール定義・エラー処理
04 / AI · CODE REVIEW増えるコードを、
増えるコードを、
レビューで滞らせない
AIでコードを書く速度が上がっても、レビューと検証が追いつかなければ開発は進みません。Claude・LangChain4jを使い、PRレビューとテスト不足の分析を行うサービスを実装。ソースとテストを読み取り、確認すべき箇所の洗い出しを支援します。人が最終判断する工程へAIの分析を組み込み、修正の意図と品質上の懸念を確認しやすい開発フローづくりにつなげます。
支援内容PR分析・テスト不足の整理・確認観点
05 / AI · CODE MODERNIZATION既存コードの改修を、
既存コードの改修を、
判断できる提案へ
複雑な条件分岐や責務の集中で、既存コードを直す判断が難しくなっていませんか。Claudeによるコード分析とリファクタリング提案を返すサービスを実装しました。SOLID、可読性、データ構造、テストのしやすさを観点に、問題・改善案・コード例・優先度を整理。既存の振る舞いを確かめながら改修を進めるために、人がレビューできる改善提案の仕組みづくりを支援します。
支援内容コード分析・改善案・改修優先度
06 / AI · CONTEXT DESIGN曖昧な依頼を、
曖昧な依頼を、
AIが扱える条件へ
前提が足りないままAIが進めると、作り直しや意図のずれが生まれます。追加質問、選択肢による確認、自然言語での複数選択の解釈、会話間の条件引き継ぎを実装。LLMの構造化出力とスキーマ検証を組み合わせ、利用者の指定を処理へ渡す構成を整えました。仕様や対象範囲の確認にもこの知見を活かし、必要な文脈を集めてからAIに仕事を任せる対話設計を支援します。
支援内容確認フロー・選択UI・文脈の引き継ぎ
07 / AI · STREAMING EXPERIENCEAIの処理を見せて、
AIの処理を見せて、
待ち時間を不安にしない
応答が返るまで何が起きているか分からないAI画面を、進行状況が伝わる体験へ。回答の逐次表示、実行中のツール名、ツール結果をフロントエンドへ届けるストリーミング処理を実装しました。React・TypeScriptとgRPCを横断し、完了後の利用量・実行時間も画面側へ連携。AI機能をプロダクトへ組み込む開発で、利用者が処理の流れを理解できるUIと通信基盤を支援します。
支援内容逐次応答UI・実行状況・結果表示
08 / AI · DATA INVESTIGATIONデータ調査の手間を、
データ調査の手間を、
AIと見直す開発へ
SQLやデータ構造の調査に時間がかかり、実装や改善が後回しになる。BigQuery・SQL・データパイプラインの技術資料をもとに、調査と分析をAIで支援する構成をご提案します。スキーマや業務上の定義を文脈として渡し、クエリ案と確認観点を整理。実行権限・処理量・結果の妥当性を人が確かめる流れを設計し、既存データを扱う開発・保守の調査負荷を見直します。
支援内容調査フロー・クエリ検証・実行条件
09 / AI · DEVELOPER KNOWLEDGEコードの知識を、
コードの知識を、
次の開発者に残す
実装した人に聞かなければ分からない状態を、コードと文書の両面から見直します。TypeScriptファイルを読み取り、JSDocを生成・反映するサービスを実装。また、会話ごとの知識を登録し、重複を確認してプロンプトへ渡す仕組みも構築しました。これらの知見と社内の技術資料を活かし、説明の下書きと知識の再利用を支援。引き継ぎや追加開発で参照できる情報を整える工程をご提案します。
支援内容JSDoc生成・知識登録・文書化フロー
10 / AI · AI EVALUATIONAIの良し悪しを、
AIの良し悪しを、
雰囲気で決めない
モデルやプロンプトを変えたとき、本当に改善したかを判断できる評価へ。RAG・エージェント評価を整理した技術資料をもとに、代表質問、期待する結果、失敗例を揃えた評価設計を支援します。回答の根拠、検索漏れ、ツール実行の結果を分けて確認し、変更前後を比較。2026年の継続的なAI開発に必要な、品質の後退を見つけて改善へ戻す検証フローをご提案します。
支援内容評価ケース・合格条件・変更前後の比較
11 / AI · COST OBSERVABILITY増えるAI費用を、
増えるAI費用を、
計測して判断できる運用へ
利用が広がるほど、誰が何に費用を使っているかを把握する仕組みが必要になります。LLM呼び出しごとの入出力トークンと推定費用を集計し、利用者単位で保存する処理を実装。実行前の月間利用上限チェックと、利用量を画面へ返す連携も整えました。運用・コストの技術資料で整理した観点を加え、文脈量やモデル選択を見直すための計測・予算管理を支援します。
支援内容利用量集計・推定費用・上限チェック
12 / AI · TRUST BOUNDARIESAIに任せる範囲を、
AIに任せる範囲を、
権限から設計する
エージェントが外部の文書やツールを使うほど、参照情報と実行権限の切り分けが重要になります。AIの信頼境界とMCPの技術資料をもとに、外部入力の扱い、最小権限、操作の承認、実行ログを整理する設計支援をご提案。AIへの指示だけに依存せず、実行層で制約を持たせる構成を検討します。開発環境や業務システムへの接続を、何を許可するか説明できる仕組みへ整えます。
支援内容権限設計・承認ポイント・ログ方針
AI ENGINEERING PARTNER / AIを、現場の実行力へ。
試すだけのAIから、
仕事が進む仕組みへ。
エージェント・ナレッジ検索・開発支援の実装経験を、御社の業務へ。既存システムとの接続から、品質を確かめる運用までを一緒に設計します。
01 / 業務エージェントの実装
AI× 業務実行
専門AIをつなぎ、
仕事の流れをつくる。
専門エージェントへの処理の振り分け、質問の明確化、実行結果のストリーミング表示を実装。MCPによるツール連携の知見も活かし、既存業務につながるAI活用を支援します。
御社への支援エージェント設計・ツール連携・対話UI
02 / 業務ナレッジの検索基盤
RAG× 社内知識
眠っている情報を、
判断に使える知識へ。
EmbeddingとPineconeを用いた検索基盤を実装。関連度や出典情報を回答につなぎます。社内文書をどう参照し、必要な知識をどう取り出すかを、業務に合わせて設計します。
御社への支援ナレッジ検索・出典連携・検索品質の検証
03 / 開発支援とAI運用の設計
DEV× 品質改善
開発の速さを、
チームの品質につなげる。
AIによるPRレビュー、テスト不足の分析、利用量・推定費用の集計を実装。評価ケースや権限設計の知見を加え、生成結果を確認しながら改善できる導入・検証をご提案します。
御社への支援AI開発支援・評価設計・利用コスト管理
どの業務・工程を、AIで変えたいですか。
情報検索、レビュー、ツール連携。時間のかかる工程から、導入範囲と効果を確かめる方法を一緒に整理します。
要件が固まる前から、ご相談いただけます。
AI開発・導入を相談する 小さな技術検証から、既存システムへの組み込みまで。TRAINING / BUILD PEOPLE, BUILD THE FUTURE
研修を、配属後の力に。
教材を、組織の資産に。
新人の立ち上がりから、AI時代の開発力、社内に残る教材まで。
開発と教育の両方を知るチームが、育成課題に合わせて研修・演習・運営を設計します。
01 / TRAINING · ONBOARDING配属初日から、
配属初日から、
開発に踏み出せる新人へ
未経験者の育成を、配属先で必要な仕事から逆算。Javaの基礎、SQL、Git、Servlet／JSP、Spring MVCまでを段階的につなぎ、講義と実装演習を組み合わせます。企業向け研修での登壇・カリキュラム運営をもとに、知識の確認からアプリの完成まで伴走。採用した人材がコードを読み、動かし、質問できる状態を目指し、現場の受け入れ準備につながる研修を設計します。
支援内容カリキュラム・実装課題・到達度評価
02 / TRAINING · TEAM DEVELOPMENT一人で書けるから、
一人で書けるから、
チームで届けられるへ
個人演習では見えにくい、分担・相談・仕様のすり合わせまで経験するチーム開発研修。要件定義書、設計書、テスト仕様書を使い、実装から検証・成果発表までを一つの流れで学びます。Java／.NETの開発演習教材づくりと研修運営の知見を活用。レビューで判断の理由を言語化し、配属後に周囲と協働して仕事を進める力を育てます。
支援内容チーム成果物・設計書・テスト結果
03 / TRAINING · PERSONAL COACHING理解度の差を、
理解度の差を、
配属後の不安にしない
同じ研修を受けても、つまずく場所は一人ひとり異なります。実技テスト、学習進捗、1on1を組み合わせ、理解が曖昧な単元と次に取り組む課題を整理。再テストや習熟度に応じた学習を組み込んだ企業研修の運営経験を活かし、本人への助言と人事への報告をつなぎます。点数だけでは伝わらない強み・課題も言葉にし、配属先が育成を引き継ぎやすい状態へ整えます。
支援内容個別の学習課題・評価レポート
04 / TRAINING · TRAINING OPERATIONS研修運営まで任せて、
研修運営まで任せて、
人事は育成の判断へ
講師を手配して終わりにせず、日々の運営まで支援します。メイン・サブ講師の役割分担、質問対応、日報確認、進捗共有、評価レポートの確認を整理。複数拠点を含む新人研修の運営資料と実務経験をもとに、課題の把握から講師間の連携までを設計します。担当者が個別の確認に追われず、受講者の状態を把握して次の支援を判断できる運営体制をつくります。
支援内容運営手順・役割分担・進捗共有
05 / TRAINING · AI · SPECIFICATIONAIが書く時代に、
AIが書く時代に、
設計できる人を育てる
生成AIの操作を覚えるだけでは、業務に合うシステムはつくれません。AI開発研修の提案資料をもとに、業務要件を仕様へ落とし込み、設計・実装・テストへつなぐ研修を設計。DDDの考え方、制約条件、受入基準を明確にし、AIに渡す情報を整える力を養います。2026年のエージェント活用を見据え、人が判断すべき点とAIに任せる範囲を説明できる開発者の育成をご提案します。
支援内容要求整理・仕様書・受入基準
06 / TRAINING · AI · QUALITYAIの出力を、
AIの出力を、
品質で判断できる人へ
生成コードをそのまま採用せず、仕様を満たすか、保守できるかを確かめる力へ。AI研修案に含まれるレビュー・テスト・改善を軸に、コードの読解、境界値や異常系の確認、修正理由の説明までを学ぶ演習をご提案します。AIによるテスト生成も、人が検証する観点とセットで設計。開発の速さを活かしながら、チームとして成果物を受け入れる判断力を育てます。
支援内容レビュー記録・テストケース・改善コード
07 / TRAINING · AI · AGENT WORKFLOWAIを試す担当者から、
AIを試す担当者から、
業務を変える推進役へ
2026年のAI活用を、対話ツールの利用から業務プロセスの設計へ。AI提案資料のデータ検索・連携・ワークフローの整理に、RAG・MCP・エージェント開発の知見を組み合わせた研修をご提案します。身近な業務を分解し、参照する知識、利用するツール、人の確認が必要な場面を設計。小さな試作と評価を通じて、自部署で何から着手するかを具体化できる推進役を育てます。
支援内容業務フロー・試作テーマ・評価観点
08 / TRAINING · AI · SYSTEM DESIGN動くだけのAIから、
動くだけのAIから、
業務で使える設計へ
AIで実装が速くなるほど、性能・信頼性・セキュリティを見極める設計力が重要になります。機能・非機能・処理方式を整理したAI提案資料をもとに、応答時間、権限、データ整合性、障害時の振る舞いまで考える研修をご提案。同期・非同期・バッチ処理を比較し、AIの提案を採用する理由と検証方法を言語化します。現場の制約を踏まえて判断できる若手・中堅の育成を支援します。
支援内容非機能要件・方式比較・検証計画
09 / TRAINING · JAVA CURRICULUM自社に必要な技術を、
自社に必要な技術を、
学べる教材へ変える
配属先の技術や受講者の前提知識に合わせ、講義・演習・解説がつながる教材を設計します。Jakarta EE・MyBatisの教材開発とレビュー対応の経験をもとに、Web処理やデータアクセスを段階的に理解できる構成へ。説明文とサンプル、課題の整合性まで確認し、講師が伝えやすく受講者が復習しやすい教材へ仕上げます。既成講座では埋まらない、自社の育成要件に応えます。
支援内容講義テキスト・サンプル・演習解説
10 / TRAINING · DOTNET CURRICULUM業務システムの現場へ、
業務システムの現場へ、
.NET人材を育てる
C#の文法だけでなく、データベースとWebアプリの仕組みまでつなげて学ぶ教材へ。C#・SQL Server・ASP.NET MVCの教材開発で整理した研修目標と課題体系をもとに、基礎から業務アプリの実装へ段階的に進む構成を設計します。オブジェクト指向、SQL、画面と処理の分離を演習で確認。自社の.NET開発に参加するための土台を、講義資料・問題・解答まで一体で整えます。
支援内容研修設計・講義資料・問題と解答
11 / TRAINING · HANDS-ON MATERIALSわかった、を越えて、
わかった、を越えて、
自分でつくれる演習へ
テキストを読んだ理解と、自力で実装できる力の間を埋める演習教材を制作します。Java／.NETの教材開発資料をもとに、穴埋めで構造を学ぶ課題から、仕様を読み解く個人開発、応用的な機能追加へ段階を設計。要件・画面・詳細設計・テスト仕様と解答コードを対応させます。学習者が迷う点を解説に反映し、研修の場でも自習でも取り組みを進められる教材を整えます。
支援内容段階別課題・設計資料・模範解答
12 / TRAINING · LEARNING ASSETS研修を一度で終わらせず、
研修を一度で終わらせず、
社内に育つ仕組みを残す
講師が替わっても、翌年度も活用できる教材資産へ。教材開発のタスク整理、設計書・解答コードのレビュー、修正対応と、講師間の役割分担・情報共有の経験を活かします。研修目標、説明のポイント、演習の進め方、確認観点を整理し、現場からの質問や技術変更を教材改訂につなぐ構成をご提案。人事と社内講師が改善を引き継げるよう、教材と運営手順をセットで整えます。
支援内容講師向け資料・レビュー観点・改訂方針
TRAINING PARTNER / 育成を任せる、その根拠。
500人規模を支えた経験を、
御社の育成計画へ。
新人が現場に踏み出す研修も、繰り返し使える教材も、AIを使いこなすための学びも。
開発と教育を知るチームが、育てたい人材像から研修・教材・運営をつなぎます。
01 / 新人研修の運営経験
500人規模
大規模でも、一人ひとりの
学びを支える。
2025年、大手SIerのJava新人研修をリモートで運営。講師チームを束ね、学習品質を支援。150名以上への個別伴走の経験も活かし、理解度に応じた育成を支えます。
御社への支援講師体制・進捗共有・配属に向けた育成
02 / 教材の設計・執筆実績
800ページ
研修が終わっても、
学びが残る教材へ。
Jakarta EE・MyBatisを中心に、講義・演習・解説を一体で制作。配属先の技術や受講者の知識に合わせ、自社で繰り返し活用できる教材を設計します。
御社への支援自社向け教材・実装演習・教材改訂
03 / 開発の知見を活かす研修提案
AI× 開発力
AIに任せるだけでなく、
判断できる人材へ。
エージェント・RAG・MCPの開発知見を、AI研修の設計・提案へ。仕様の整理、生成コードのレビュー、テストを学ぶ演習で、現場で成果物を判断する力を育てます。
御社への支援AI活用研修・設計演習・品質を見極める力
LET’S PLAN YOUR TRAINING
次の配属に、どんな力が必要ですか。
新人研修・教材制作・AI研修。対象者・配属時期・ご予算から、必要な支援を一緒に整理します。
- 対象者・人数
- 配属時期・到達目標
- ご予算・依頼範囲
研修内容が固まる前から、ご相談いただけます。
研修・教材開発を相談する 講師・教材の一部のご依頼から、研修運営まで。YOUR NEXT STEP / その課題から、始めましょう。
次に進めたいことを、
お聞かせください。
新しいシステムをつくる。AIで仕事を変える。
現場で力を発揮する人を育てる。
目的が見えていれば、仕様や計画は一緒に整理できます。
01 / DEVELOPMENT
開発を、前へ。
新規開発・既存システムの改善・データ連携。
技術と体制の課題からご相談ください。
AIを、実務へ。
エージェント・社内情報検索・開発支援。
活用したい業務から一緒に具体化します。
育成を、戦力へ。
新人研修・AI研修・教材制作。
対象者と目指す姿から研修を設計します。
まだ、依頼内容が決まっていなくても大丈夫です。
相談内容の整理から始める テーマを選ぶと相談文をご用意します。連絡先の必須入力は、お名前とメールアドレスだけ。
ご相談の流れ
内容を確認 → メールでご連絡 → 課題・進め方をご相談
送信だけで契約やお申込みが確定することはありません。