こんにちは、
社内SE ／ PM・PMO ／ AI活用エンジニア
データサイエンス・ML領域へのキャリアチェンジを目指し中
通信建設会社での社内SEを経て、現在は Google Cloud を軸とした SI企業でPM・PMOとして従事しています。
前職では現場業務のデジタル化・自動化を目的とした複数の社内システム開発に チームの一員として携わり、工程管理の自動化や可視化ツールの構築を通じて 現場の生産性向上に貢献してきました。
現職では大口 SI 顧客の PMO として案件管理・課題解決に取り組みながら、 Cursor・Claude Code などの AI エージェントを活用した業務改善を 推進しています。
今後は Python・SQL・機械学習を軸にデータサイエンス・ML 領域で 活躍できるエンジニアを目指しています。
プロジェクトマネージャー / PMO
社内システムエンジニア
ダッシュボードを「画面」ではなく意思決定の動線として設計する。
ツール操作者ではなく、「何を測るか」「誰がどう動くか」を定義する意思決定アーキテクトとして BI に関わってきました。
「見たい指標」をそのまま実装せず、Specific / Measurable / Achievable / Relevant / Time-bound の 5 要素で再定義。 特に「この数字を見て、誰が、何をするか？」を全 KPI に紐づけ、「見るだけの指標」を排除する。
同じデータ基盤を 経営層サマリ／マネージャー向けドリルダウン／オペレーター向け運用ビュー の 3 階層で語り分ける設計。受け手の意思決定粒度に応じた動線を切り分け、納品後の利用定着率を高める。
データ基盤側ベンダーの技術用語と業務側担当者の業務用語を翻訳しながら指標定義を確定させる役回り。 BI 担当が 翻訳者 として機能することで、認識齟齬による手戻りを最小化する。
BigQuery を基盤とした 4.5 人月規模の Looker 開発案件。4 社マルチベンダー体制において Looker 開発担当 兼 KPI 設計者 として参画。SMART KPI フレームを用いて顧客のヒアリング段階で 「測定可能性」「アクション接続」を確認し、ダッシュボードを意思決定の動線として再構成した。
通信インフラ工事の工程・配車管理をマップで可視化し、施工班の効率的な回り方を支援。 稼働実績を Web ブラウザで確認できる社内 BI ツールも構築（JavaScript / ASP / SQL Server）。
日本の高配当株投資家向けに、保有株の配当金・セクター配分・両学長 5 軸スコアリング・ リバランス推奨を可視化する Streamlit 製 BI アプリ。架空データではなく 自身のリアルな投資課題を解決する BI 実装として設計。
SI 案件の PMO 業務において、Cursor・Claude Code を活用して 課題管理・進捗レポート作成・ドキュメント整備などを自動化・効率化する取り組みを推進中。
通信インフラ工事の工程・配車管理ツールおよび稼働実績の可視化 BI ツールの開発に参画。 施工班の生産性を約 1.5 倍向上させることに貢献（JavaScript / ASP / SQL Server）。