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蒲原正俊

株式会社GenAi / エンジニア千葉

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蒲原正俊

株式会社GenAi / エンジニア

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技術や業界に対してのキャッチアップを行い、チャレンジします

約10年間携わった農業分野からエンジニアを志してIT業界へ転身し、SES企業で営業案件に従事した後、メンターを雇用し実務レベルのポートフォリオ作成やGitを用いたチーム開発を学び、受託開発会社への入社を実現しました。現在はReact / Next.js / Cursorを中心に継続的にキャッチアップし、学習内容はZennで発信して定着につなげています。さらにReact Tokyoの当日スタッフとして外部エンジニアとの交流も深めています。今後はフ

株式会社GenAi2 years

エンジニアPresent

Jul 2024 - Present

モバイルアプリ開発、web開発

マークシートOCRで、国家資格模試の提出・採点・成績分析を自動化
プロジェクト概要学習塾の模試申込・自動採点システムの開発。模試を購入した受験生が、スキャンしたマークシート画像をアップロードし、OCRで自動読み取り→手動修正→提出→自動採点→成績分析までを一気通貫で行うWebアプリケーション。司法書士・行政書士・宅建士・社労士など複数試験種別に対応。役割担当フロントエンド・バックエンドの設計・実装（フルスタック） DB設計（PostgreSQL / Supabase）結合テスト・シナリオテスト・システムテストの設計・実施本番障害調査・保守対応何をやったか・受験生向け解答提出フロー（5ステップ）模試選択→画像アップロード→OCR結果確認・修正→提出確認→完了の導線を実装。試験種別ごとに異なるマークシート形式・解答UIに対応。・成績表示・個別成績表社労士・宅建士の個別成績表画面をフロント・バック・DB含めて実装。得点分布、科目別スコア、レーダーチャート等の可視化に対応。・管理者画面模試詳細、集計表設定、個別解答結果、成績表プレビュー機能を実装。公開前プレビューでは実データとダミーデータを使い分け、運用者の確認フローを整備。・PDF出力個別成績表・集計結果のPDFダウンロード機能を実装。Vercel環境でのPlaywright制約を踏まえ、@react-pdf/rendererへ技術選定・移行。・品質担保・本番移行結合/システムテスト仕様書の作成・実施、移行タイムチャート策定、移行リハを経た本番移行を担当。本番エラー発生時の原因調査・修正にも対応。・運用基盤 Supabase Edge Functionのエラー検知→Slack通知の仕組みを実装し、本番監視・障害対応の効率化に貢献。工夫ポイント・試験種別ごとに画面・API・OCRレイアウトを分離し、新試験種別追加時の影響範囲を局所化・Server Components + Server Actionsを中心に設計し、型安全なデータ取得・更新フローを構築・ZodスキーマでAPI入出力を厳密化し、フロント・Edge Function間の型不整合を防止・RLS + Edge Function経由のアクセスに統一し、受験生データのセキュリティを担保・EC-CUBE連携はJWTトークン交換でセッション確立し、外部ECサイトとのシームレスな認証を実現・PDF生成は実行環境制約を踏まえた技術選定（Playwright→@react-pdf/renderer）で安定運用を実現
Dec 2026
大学生向けアンケートアプリの開発プロジェクト。
◾️プロジェクト概要学生の本人確認、アンケート配信・回答、報酬（デジタルギフト）付与までを一気通貫で提供し、運営側の管理業務を効率化することを目的とした。モノレポ構成で、Flutterモバイルアプリ、管理者向けWeb（Next.js）、Supabaseバックエンド（Edge Functions/DB）を統合して開発。 ◾️役割担当フルスタック開発（モバイル / 管理Web / バックエンド）を横断して担当。要件に応じて、画面実装だけでなくAPI連携・データ設計・テスト整備まで一貫して対応。 ◾️何をやったか Flutterアプリ側でのアンケート回答体験・報酬関連機能の実装 Next.js管理画面側でのアンケート運用・結果確認系機能の実装 Supabase Edge Functionsを用いた業務ロジック/APIの実装開発/検証/本番を分けたマルチ環境運用の整備（dev/uat/prd） Deno/Flutter/E2Eを含むテスト導線とCI実行フローの整備 ◾️工夫・ポイントモバイル・Web・バックエンドを同一モノレポで管理し、仕様変更時の追従速度を向上 Supabaseの型生成や静的解析を取り入れ、実装時の不整合を早期に検知ローカル検証とCIを組み合わせ、Edge Function含む回帰確認をしやすい構成にした環境ごとの設定分離を徹底し、誤接続・誤デプロイの運用リスクを低減
Jan 2026
アンケートデータから若年層のトレンドワードを抽出・管理・分析するための社内向けWebアプリケーションを開発。
◾️プロジェクト概要アンケートデータから若年層のトレンドワード（流行語・人気キーワード）を抽出・管理・分析するための社内向けWebアプリケーションを開発。月次で収集されるアンケート回答から、エンタメ・ファッション・グルメなどカテゴリ別のトレンドワードを正規化・登録し、時系列での変化を可視化する基盤を構築しました。技術スタック: Next.js 15 (App Router) / React 18 / TypeScript / Tailwind CSS / PostgreSQL / Firebase Authentication / Google Gemini AI / GCP (Cloud Build, Cloud Run) ◾️役割担当フロントエンド・バックエンドの設計・実装（フルスタック） DB設計（PostgreSQL） AI機能の設計・実装（Google Gemini API連携） GCPへのCI/CDパイプライン構築 ◾️何をやったか名寄せUI: 自由記述のアンケート回答を正式名称にマッピングする画面を実装。一括置換・複数候補登録・未登録フィルターなど業務効率化機能を搭載親子トレンド分析: Gemini AIを活用し、キーワードが「親子で一緒に楽しめるトピックか」を自動判定する機能を実装。信頼度スコアと判定理由を提示トレンドワード管理: マスタデータの編集・削除・重複統合機能。同一ワードの自動検出と参照データの再紐付けを実装 Excelアップロード: 月次アンケートデータ（xlsx）の一括取り込み機能。インポートバッチ管理でファイル単位のトレース可能検索連携: 選択したワードをGoogle検索・SNS検索へ連携し、正式名称候補をAI生成 ◾️工夫・ポイント Server Actions活用: Next.js 15のServer Actionsを全面採用し、APIルートを最小化。型安全性を維持しながらデータ取得・更新のコード量を削減インクリメンタルUI更新: 名寄せ画面では適用後もFast Refresh的に状態を維持し、ページリロード不要で作業継続可能に AI判定の信頼性担保: Geminiからの応答をJSON形式で構造化し、パースエラー時のフォールバック処理を実装。判定結果に信頼度スコアを付与重複ワード統合フロー: 編集時に同名ワードを検出した場合、確認ダイアログで参照データの再紐付けと旧マスタ削除を一括実行 ◾️成果・効果手作業で1週間かかっていた月次のトレンドワード整理作業を 1〜2日に短縮担当者のヒューマンエラー（表記揺れ登録漏れ等）を大幅削減親子トレンドのラベル付けをAI支援で判定精度を均質化カテゴリ横断でのトレンド可視化により、分析業務の幅が拡大
Jul 2025 - Dec 2025