【プロジェクト例】 ・Graph RAGを活用した社内ナレッジ検索AI（LLM） 大手製造業向けに、数万件の技術文書・マニュアルをGraph構造で整理し、自然言語で横断検索できるRAGシステムを開発。React/Next.jsのフロントエンドとPython/FastAPIのバックエンドを組み合わせたフルスタック構成で、Web開発の経験がそのまま活きるプロジェクトです。 クライアント：大手製造業メーカー 主要技術：React, Next.js, Python, FastAPI, LangChain, Neo4j, OpenAI API, GCP ・セキュアAIエージェント基盤の設計・構築（LLM × インフラ） 大手SIer向けに、閉域網（VPC）環境上でText-to-SQLとRAGを統合したAIチャットシステムを構築。社内データベースに自然言語で問い合わせると、SQLを自動生成して回答を返すエージェント型のアーキテクチャです。インフラはすべてTerraformでIaC化し、再現性とセキュリティを両立。AWS Bedrockの活用やVPC設計など、クラウドインフラの経験も積めるプロジェクトです。 主要技術：Python, AWS (Bedrock Agent, VPC, RDS), Terraform, RAG, Text-to-SQL ・リアルタイム音声認識×AI応答によるテレアポ自動化システム（音声AI） 営業電話の完全自動化を目指し、リアルタイム音声認識とLLMによる応答生成を組み合わせたシステムを開発。音声入力から応答生成までのレスポンスを0.3秒以内に抑える低レイテンシ設計が技術的な肝で、PythonでのAPI実装力が直結します。5名体制・3ヶ月というスピード感で開発を完了した、少数精鋭の代表的なプロジェクトです。 主要技術：Python, OpenAI API, 音声認識(STT/TTS), FastAPI, WebSocket