3 件中 2 件は「やめましょう」
異なる 3 分野の AI 実現可能性評価。うち 2 件は設備投資が見合わないと判断し、実施しないことを提案しました。3 件目は構築しています。
月間数十億インプレッション
担当したアドテク基盤の規模です —— 毎秒数万リクエスト。私が作り直したバックエンド経路では p95 が 100 ミリ秒を下回っています。
パイプライン 15 本以上
価格モニタリング、リード獲得、市場情報 —— 中小企業向けに構築。求められていたのは価格表を見張る仕組みであって、プラットフォームではありませんでした。
15 年以上
4 社、シンガポールでの業務委託 1 件、2 度の起業、そして個人での受託 —— 相手は大企業の運用チームから 2 人の中小企業まで。
その 3 件の AI 提案のうち 2 件は成約しませんでした。そこが要点です —— 顧客は十分に早い段階で実際の数字を手にし、安いコストで「やらない」と判断できました。
事例 01
本番稼働
自分たちのものではないシステムの上で開発する
複数の役割にまたがる予約・注文プラットフォームを、大企業顧客の旧来 ERP の上で本番稼働させました。インターフェース契約は顧客側のエンジニアと直接取り決め、範囲の変更はすべて開発に入る前に書面で承認を得ています。
事例 02
本番稼働 —— 秘密保持契約により詳細は非公開
止められない帳票業務から、入力作業をなくす
OCR と LLM を組み合わせたパイプラインで、大量の海運帳票業務における手入力を大幅に削減しました —— 元システムには API がなく、置き換えることもできない運用環境で。
事例 04
実現可能性の評価のみ · 有償開発 —— クローズドベータ
AI の提案 3 件、うち 2 件は「やめましょう」と伝えた
異なる 3 分野での AI 実現可能性評価。いずれも解決策の設計と費用を含む構築見積もりを出しました：うち 2 件は設備投資の観点から正しく見送られ、3 件目は構築しています。
仕事の進め方
進め方の全体相手が大企業の運用チームでも、2 人の中小企業でも、同じ 7 つのステップです。順序のほうがツールより重要です —— 私が見てきた失敗の多くは、最初の 1 行を書く前に決まっていました。
01
把握
実際にその作業をしている人の隣に座り、業務が本当に動いているとおりに記録します。
02
定義
新しい業務フローを図にし、関係者と一緒に確認し、開発着手前に書面で合意します。
03
設計
何を買い、何を作るかを先に決めてから、どう作るかを決めます。
04
構築
複雑な部分と契約を決める部分は自分で持ち、単純な画面は任せます。
05
展開
この環境は自分では変えられない前提で、侵襲的でないやり方で組み込みます。
06
計測
「正常」とは何か、それをどう見えるようにするかを、あらかじめ決めておきます。
07
改善
今回の範囲を納め、次に必要な前提条件を見えるままにしておきます。
顧客の要件把握と提案定義
不完全な要望を、範囲が明確で、金額があり、「完了」の定義が共有された提案に変えます。
応用 AI と業務自動化
デモではなく、実際の業務のなかで動かなければ意味のない AI。
ソリューション設計と基幹システム連携
つながる前提で作られていないシステム同士をつなぎます。
本番運用と信頼性
動き出したあとも、責任は私にあります。
技術デリバリーと関係者調整
私が率いるのはデリバリーと技術判断であって、人数ではありません。
話しましょう
Forward Deployed Engineer · Forward Deployed AI Engineer · Applied AI Engineer · Solutions Engineer · Customer Engineer · AI Solutions Architect · Technical Delivery Lead
マレーシア・セランゴール州在住。クランバレー圏での客先での作業（長期を含む）、およびシンガポール・アジア太平洋地域の案件に対応します。マレーシア国籍で、シンガポールへの移住も可能です —— 雇用主によるスポンサーの就労ビザが必要になります。