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LLMエージェント設計
単一プロンプトに頼らず、役割を分割した複数エージェントを協調させ、業務ロジックそのものをAI上で再現。55体のエージェント群協調設計、MCPによる判断業務の完全自動化の実績があります。
長谷川サミンです。LLMを活用した業務改善・自動化システムの設計・開発を強みとしています。OCR・音声認識・画像解析・Embedding など複数のAI技術を組み合わせ、既存業務フローへの組み込みを前提としたシステム設計から、Human-in-the-Loop を取り入れた運用設計まで一貫して対応してきました。要件整理から設計・実装・改善まで主体的に推進し、海外メンバーを含むチームのリードも担っています。
単一プロンプトに頼らず、役割を分割した複数エージェントを協調させ、業務ロジックそのものをAI上で再現。55体のエージェント群協調設計、MCPによる判断業務の完全自動化の実績があります。
手書きFAXなど難読データに、ノイズ除去・補完・色空間変換・二値化を最適化。生データを「AIが正しく扱える形」に整える工程こそ精度を決めるという思想で取り組みます。
インド人エンジニア2名を含むチームをリード。言語・文化の異なるメンバーと認識を揃え、要件整理・進行管理・コードレビューを担い、多国籍開発をまとめ上げます。
AI/LLMを中核に、要件定義から設計・実装・運用・インフラまで一貫して対応します。
最も得意とするのがLLMエージェントの組み立てです。単一のプロンプトに頼るのではなく、役割を分割した複数エージェントを協調させ、業務ロジックそのものをAI上で再現する設計を強みとしています。顧客行動予測の案件では55体のエージェント群を設計・実装し、構造の異なるデータ統合という従来困難だった課題を解決。注文書処理ではMCPを用いたエージェント設計で、属人化していた判断業務を完全自動化しました。「どう分割し、どう連携させ、どこに人間の確認を挟むか」という全体設計こそ自分の核だと考えています。
リサーチ自動化の案件では、インド人エンジニア2名と共同し、リーダーとして要件整理・進行管理・コードレビューを担当しました。言語や文化の異なるメンバーと認識を揃えながら、手動で1日かかっていた調査を10分に短縮するシステムを完成。経理自動化の案件でもチームリードとして進行管理を担い、技術力だけでなく多国籍チームをまとめ上げる推進力を発揮してきました。
OCRの精度を左右する前処理を得意としています。手書きのFAX注文書という難易度の高いデータに対し、ノイズ除去・補完ロジック・LLMとの組み合わせによって実用レベルの認識精度を実現しました。SNS動画解析の案件でも、テロップ形式の差異による解析精度低下という課題に対し、画像前処理（ノイズ除去・色空間変換・二値化）の最適化で解決した実績があります。生のデータを「AIが正しく扱える形」に整える工程こそ、システム全体の精度を決めると考えています。