【生成AI/AIエンジニア】エンジニアリング基盤 設計・開発案件

生成AIの活用を、個人のプロンプトや単発の自動化で終わらせず、組織の知識・技術・業務プロセスとして蓄積し、継続的に改善できる基盤を構築します。 単なるチャット画面やAI APIの接続ではなく、以下のような仕組みを構想・技術検証から設計・実装・運用まで具体化していくプロジェクトです。 AIが利用する知識・Skillの品質と来歴を管理する 人とAIの役割、実行手順、確認・承認をワークフローとして定義する AIの出力や処理結果を評価し、改善サイクルへつなげる 機密情報・知的財産・権限を守りながらAIを活用する 誰が、何を根拠に、どの処理を承認したか追跡できるようにする

ソフトウェアの設計・実装・テストの実務経験 曖昧な要求を整理し、小さく作って検証できること セキュリティ・品質・保守性を考慮して開発できること 技術的な判断の根拠や限界を、チームへ説明できること AIの出力を鵜呑みにせず、テストや証拠で確認する姿勢

C#／.NET／ASP.NET Core、PostgreSQLによる開発 Webフロントエンド、グラフ・ノード型エディタ、業務UIの開発 Claude、GitHub Copilot、MCP、AIエージェントの活用・開発 検索・RAG・ベクトル検索・メタデータ設計 ワークフローエンジン、状態遷移、ジョブ制御、再試行・冪等性の設計 認証・認可、秘密情報管理、監査ログ、脅威分析 AI評価、回帰テスト、可観測性、品質改善の仕組みづくり 電子署名、PKI、W3C Verifiable Credentials／DID等の調査・実装 OSSの選定、ライセンス・依存関係・サプライチェーンの管理

Saas

生成AIの活用を、個人のプロンプトや単発の自動化で終わらせず、組織の知識・技術・業務プロセスとして蓄積し、継続的に改善できる基盤を構築します。

2026/12

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2026/11/04 23:25:30