ケーススタディ（プレースホルダ）
課題→設計→実装→検証の流れをまとめる予定。
山田祐平
現在、エンタメ領域における業務自動化や研究開発に携わっています。
過去には、教育分野で自動作問・自動採点・文書校閲システムの開発を担当し、AI技術を活用した効率化と品質向上に取り組みました。
主な関心領域はExplainable AI（XAI）、大規模言語モデル（LLM）、およびデータサイエンスです。
常に新しい技術を学び、得た知見を積極的にアウトプットすることを心がけており、Kaggle Expertとして複数のメダル（うち数枚は金メダル）を獲得しています。
価値提供へのこだわり
課題ドリブンな要件整理
ヒアリングと現場観察でボトルネックを可視化し、PoC〜運用の実験計画と成果指標をチームで共有。
LLM × ワークフロー設計
業務プロセスを洗い出し、LLMと従来型MLを組み合わせた安全性と運用性の高い自動化パイプラインを設計。
継続的なナレッジ共有
検証ログやベストプラクティスを記事・勉強会で発信し、チームの意思決定に活かせる知見を蓄積。
スキルマップ
インフラと運用のツールチェーン
AIプロダクトを継続的に届けるための環境づくりにも注力しています。
Git
GitLab CI
AWS (ECS / Lambda / S3)
Docker
Nginx
Certbot
最近のコンテンツ
学習プロジェクト（プレースホルダ）
小さなWebアプリや分析ノートの予定。
コードリーディング/改善（プレースホルダ）
既存リポの理解や小改善を予定。