YM
山田 / AI事業部 リード
LEAD · CONSULTING & FDE
MUにてDX全般の伴走支援に従事した後、2026年AI事業部の立ち上げを担当。RAG構築・FDE案件・新規SaaS立ち上げを統括。
RAG構築・LLMOps・FDEモデル・業界特化SaaS・AIコスト設計など、AI事業の現場で得た一次情報を発信しています。すぐ実務に持ち帰れる粒度を意識しています。
PoCは動いたのに本番で精度が出ない、参照が外れる、引用元が表示されない——現場で頻発する7つの失敗パターンと、私たちが採った対策を共有します。
Palantirが広めたFDEというロール。なぜ私たちはAI × SaaS事業の中核に置いているのか、現場目線で言語化します。
使うほど膨らむLLMコスト。実装段階で組み込むべきキャッシュ・モデル切替・要約・スコープ制御の設計指針をまとめます。
「ファインチューニングしないとダメですか？」と聞かれることが多くなりました。業務適用の現場で私たちがどう判断しているかを整理します。
「とりあえずAIチームつくる」では機能しません。実際の伴走案件から見えた、最初の3ヶ月でやるべきこと・やってはいけないことを共有します。
Function Calling・Tool Use を活用した業務AIエージェントの設計パターンを次回まとめます。
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ライターチームではなく、実際に案件を回している担当者が書いています。記事の内容に質問があれば、お問い合わせフォームから直接届きます。
MUにてDX全般の伴走支援に従事した後、2026年AI事業部の立ち上げを担当。RAG構築・FDE案件・新規SaaS立ち上げを統括。
大規模SaaSのバックエンド開発と機械学習を経て、RAGアーキテクチャの設計、Vector DB・Reranker・評価設計、LLMOps・コスト最適化・運用基盤を担当。「動かす前と後」の両方を専門領域に。