About me

田地（デン チ）です。ソフトウェアエンジニアとして17年以上、日本企業向けシステム開発に一貫して従事してきました。

近年は AI / LLM 領域に注力し、RAG、Knowledge Graph、マルチモーダル検索、AI Agent などを活用したエンタープライズ向けAI基盤の企画・設計・開発を推進しています。

企業向けAIナレッジベース基盤、Graph-nativeナレッジプラットフォーム（KGBase）、AIDD基盤構想、Redmine連携LLMツールなどにおいて、要件整理からアーキテクチャ設計、バックエンド実装、検索基盤構築まで一貫して担当してきました。

FastAPI、Python、Elasticsearch、PostgreSQL、Kafka、LLM API、ベクトル検索、マルチモーダル処理、AI Agent設計に対応可能です。個人開発では Lingflow や AIHome などのAIサービスを自ら企画・公開しており、品質、運用、保守までを見据えた現実的なAI導入を強みとしています。

What I'm doing

  • design icon

    Enterprise AI Platform Design

    企業向けAIナレッジベース、AIDD、Knowledge Graph 기반の構想設計とPoC推進に対応します。

  • Web development icon

    Backend / Search Infrastructure

    FastAPI、Elasticsearch、PostgreSQL、Kafka を軸に、検索基盤とAPI基盤を設計・実装します。

  • mobile app icon

    LLM / Agent Integration

    LLM API、ベクトル検索、マルチモーダル処理、AI Agent を実務システムへ組み込みます。

  • camera icon

    PM / PL / Product Execution

    PM / PL としての進捗管理、設計レビュー、品質・運用を見据えた現実的な推進を行います。

Testimonials

  • Daniel lewis

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  • Jessica miller

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  • Emily evans

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Clients

Experience

ソフトウェアエンジニアとして17年以上、日本企業向けシステム開発に一貫して従事してきました。近年はAI / LLM領域に注力し、RAG、Knowledge Graph、マルチモーダル検索、AI Agent などを活用したエンタープライズ向けAI基盤の企画・設計・開発を推進しています。

企業向けAIナレッジベース基盤、Graph-nativeナレッジプラットフォーム（KGBase）、AIDD基盤構想、Redmine連携LLMツールなどにおいて、要件整理からアーキテクチャ設計、バックエンド実装、検索基盤構築まで一貫して担当してきました。

従来のJava / Pythonによる業務システム開発経験を土台に、FastAPI、Elasticsearch、PostgreSQL、Kafka、LLM API などを組み合わせ、日本企業の業務要件・品質基準を踏まえた実用的なAIシステムを設計・実装できることを強みとしています。

プロフィール概要

日本向け開発

16年。日本企業向けシステム開発を継続して担当。

日本滞在

7年。仙台在住。

最終学歴

大連理工大学 学士。ソフトウェア開発・設計及び日本語専攻。

資格・語学

JLPT N2。日本語は業務対応可、中国語は母国語、英語は技術資料読解可。

職歴タイムライン

  1. 株式会社イー・ビジネス

    2025年08月 〜 現在

    AI / LLM 関連案件に従事中。

  2. フリーランスエンジニア

    2024年02月 〜 2025年07月

    企業プロジェクト参画および個人開発プロダクトの企画・設計・開発・公開を担当。

  3. トリオシステムズ株式会社

    2020年04月 〜 2024年01月

    業務系システム開発で PL / SE として設計、製造、試験、進捗管理を担当。

  4. 六元素情報システム株式会社

    2018年03月 〜 2020年03月

    PM / SE として進捗管理、設計レビュー、オフショア推進を担当。

  5. 富士通グループ会社

    2016年08月 〜 2018年02月

    勤怠管理システムAPPを中心に、PMとして設計、DB設計、サーバー構築を担当。

  6. PANASONIC株式会社

    2011年08月 〜 2016年07月

    知財・製販管理領域の長期案件で、PM / PL / SE として改善・開発を担当。

  7. roiland科技㈱

    2009年05月 〜 2011年07月

    初期キャリアとして業務システム開発に従事。

Technical Skills

  1. AI / LLM

    LLM（OpenAI API / Azure OpenAI）, AI Agent, RAG, Knowledge Graph, Embedding, Prompt Engineering, MCP（Model Context Protocol）, LangGraph

  2. 検索基盤 / データ

    Elasticsearch（全文検索 / dense_vector）, Vector Search, Qdrant（検証経験あり）, PostgreSQL, Supabase, Oracle, SQLServer, MySQL, Redis, MinIO

  3. バックエンド / フロントエンド

    Python, FastAPI, REST API, WebSocket, Kafka, Java, Spring MVC, Vue3, JavaScript, TypeScript

  4. クラウド / 外部API

    Azure Cloud, Azure AI Speech（TTS / STT）, Mapbox API, Google Places API, OpenStreetMap, OpenAI API, Stripe

  5. PM / 管理

    Redmine, アジャイル開発, プロジェクト進捗管理, オフショア開発推進, 外部設計・内部設計レビュー

Certifications & Languages

  1. 資格

    2018: JLPT N2（日本語能力試験2級）

    2026: AI Fluency: Framework & Foundations

    2026: Introduction to Model Context Protocol

  2. 語学力

    日本語: 業務対応可（JLPT N2）

    中国語: 母国語

    英語: 技術資料の読解可

Products

公開中または継続開発中の自分のプロダクトを掲載しています。サービス公開、OSS、検証中のプロダクトを含みます。

AI タイムライン

私のAI経歴は、個々バラバラの取り組みではなく、「企業の知識を、AIが業務判断に使える形にする」という1つの目標を段階的に深めてきた流れです。LLM×外部システム連携 → 検索基盤 → マルチモーダルRAG → 関係の構造化 を経て、現在はAIDDを軸に、AI Agentでレガシー移行・コード自動化を顧客へ導入しています。

  1. ① Redmine連携 AI分析エージェント

    2025年08月 〜 09月 ・ 在職

    AI活用の第一歩：LLM＋外部システム連携

    チャットから自然言語でRedmineのチケットを問い合わせ、LLMが進捗・遅延要因・品質を分析。MCPをLLMとRedmine APIをつなぐ接続層として設計・実装。

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  2. ② 社内ナレッジベースシステム

    2025年10月 〜 12月 ・ 在職（PM / アーキテクト）

    検索基盤の構築

    社内規程・業務マニュアルを対象に、全文検索＋ベクトル検索のハイブリッド検索基盤を構築。FastAPI / Vue / Elasticsearch / Kafka を採用し、PM兼アーキテクトとして技術選定から推進まで担当。

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  3. ③ AIKnowledgeBaseNew（OSS）

    2025年08月 〜 ・ 個人開発 / OSS

    マルチモーダルRAGへ深化

    画像／VLM解析、Graph検索、権限の前置適用、証拠返却に加え、LangGraph（Planner→Retriever→Reasoner→Critic→Answer）で回答品質ゲートを実装。根拠不足時は断定せず保留する設計。GitHubで公開。

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  4. ④ KGBase

    2025年12月 〜 ・ 個人開発

    「検索」から「関係の構造化」へ

    文書内の画面・項目・API・テーブル等のオブジェクトと関係を抽出し、Staging Areaでの人手確認を経て正式知識化。影響範囲調査・差分確認に対応する構造を検証。

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  5. ⑤ AIDD

    2026年01月 〜 ・ 在職（自社プロダクト）

    構造に基づく判断 ＋ AI Agent

    本体制約 → 文書から候補抽出 → Staging Areaで人手確認 → 証拠リンク付きで正式化、というKnowledge Graph中心の企業向けAI開発支援基盤。上位に複数のAI Agentを配置し、検索・影響分析・設計書↔コード生成を支援。

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  6. ⑥ AIDDの顧客導入 — レガシー移行・コード自動化

    2026年04月 〜 ・ 在職（顧客案件）

    社内PoCから実顧客への導入

    電通総研｜RPG → Java 移行（2026年06月〜）：自社ツールで約70%を自動生成、残り30%（ケース設計書 約100件）のJavaコード補完・UT自動テスト・修正をAI Agentワークフローで自動化。

    ローソン｜設計書理解〜コード・テスト生成（2026年04月〜07月）：設計書理解 → Markdown設計書 → コード → 単体テスト仕様書 → UTバグ修正 → 画面スクリーンショット作業までを自動化。

    電通｜VB → Java 移行（2026年07月〜）：移行作業全体をAI Agentによる全自動化を前提に推進。

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Projects

職務経歴書に記載したプロジェクトを、会社案件と個人開発に分けて整理しています。

業務システム開発を土台に、AIアプリ、社内データ活用、RAG基盤、KGBase / AIDD、そして顧客導入へ進んできた流れを整理しています。

  1. 日本企業向け業務システム開発

    2009年05月 〜 現在

    Java / Python を中心に、業務システムの設計・開発、PM / PL、設計レビュー、オフショア推進を長く担当。AI基盤開発の前提となる業務理解とシステム設計経験を積み重ねてきました。

  2. AIリアルタイム翻訳・会議要約アプリ「LingFlow」

    2024年08月 〜 2024年12月

    音声認識、リアルタイム翻訳、LLM要約、Stripe決済を組み合わせたAIアプリを個人で企画・設計・開発・運用。AI活用は、まずアプリ寄りの領域から開始しました。

  3. AI面接エージェント開発

    2025年02月 〜 2025年05月

    履歴書解析、面接質問生成、TTS / STT / LLM を組み合わせた音声対話型AIパイプラインを設計・実装。AIを業務フローへ組み込む経験を深めました。

  4. Redmine連携LLMエージェント開発

    2025年08月 〜 2025年09月

    Redmine API と LLM を連携し、進捗・遅延要因・品質状況を分析するPoCツールを実装。社内データをAIで扱う方向へ広げました。

  5. 企業向けマルチモーダルAIナレッジ基盤「AIKnowledgeBaseNew」

    2025年08月 〜 2026年03月（主要開発） / 継続改善中

    全文検索、ベクトル検索、Visual Retrieval、Graph検索を統合した企業向けAIナレッジ基盤をOSSとして個人開発。RAGとマルチモーダル検索を組み合わせた汎用的な基盤として検証を進めました。

  6. 社内ナレッジベースシステム開発

    2025年10月 〜 2025年12月

    社内規程・業務マニュアルを対象に、全文検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索基盤を構築。PM / システムアーキテクトとして、検索基盤とデータ処理構成の設計を担当しました。

  7. 企業IT文書・コード資産向け関連分析プラットフォーム「KGBase」

    2025年12月 〜 継続中

    企業IT文書・コード資産を対象に、資料構造、設計記述、設計オブジェクト、関係・証拠をGraphとして整理する検証基盤を開発。RAGだけでは扱いにくい構造・バージョン・証拠の課題を切り出して検証しています。

  8. 企業向けAI開発支援基盤「AIDD」の企画・設計・実装

    2026年01月 〜 継続中

    企業の設計書・業務文書・コード資産をKnowledge Graphで構造化するAI開発支援基盤「AIDD」を企画・設計・実装。KGBaseでの検証を取り込み、本体制約に基づく構造化と人による確認フローを核に、主要機能を実装しました。

  9. AIDDの顧客導入 — レガシー移行・コード自動化

    2026年04月 〜 継続中

    AIDDをベースに、AI Agentワークフローの設計により、顧客のレガシーシステム移行（RPG / VB → Java）や設計書理解からのコード・テスト自動生成を推進。電通総研・ローソン・電通など複数案件で、社内PoCから実顧客への導入フェーズへ展開しています。

職務経歴書に記載した在職プロジェクトと業務委託案件の中から、公開しやすい範囲で代表案件を掲載しています。

  1. RPG → Java 移行支援（AIエージェント活用）／ 電通総研

    2026年06月 〜 継続中 / 株式会社イー・ビジネス（顧客案件）

    役割: AIアーキテクト / AI Agentワークフロー設計・技術推進

    使用技術: AIDD（自社基盤）/ AI Agent / LLM / Java / RPG / 設計書解析 / UT自動生成

    顧客のRPGシステムをJavaへ移行するプロジェクト。自社ツールで約70%を自動生成、残り30%（ケース設計書 約100件）は従来手作業だった部分を、AIDD導入とAI Agentワークフロー設計により、Javaコード補完・UT自動テスト・コード修正まで自動化。

  2. 設計書理解〜コード・テスト生成支援（AIエージェント活用）／ ローソン

    2026年04月 〜 2026年07月 / 株式会社イー・ビジネス（顧客案件）

    役割: AIアーキテクト / AI Agentワークフロー設計・技術推進

    使用技術: AIDD / AI Agent / LLM / Java / 設計書解析 / 自動テスト生成

    AIDDを導入し、設計書理解 → Markdown設計書生成 → コード生成 → 単体テスト仕様書作成 → UTバグ修正 → 画面スクリーンショット作業までを一連で支援するAI Agentワークフローを構築。

  3. VB → Java 移行（AIエージェント全自動化）／ 電通

    2026年07月 〜 継続中 / 株式会社イー・ビジネス（顧客案件）

    役割: AIアーキテクト / AI Agentワークフロー設計・技術推進

    使用技術: AIDD / AI Agent / LLM / Java / VB / 設計書解析

    既存VB資産をJavaへ移行するプロジェクト。移行作業全体をAI Agentによる全自動化を前提として推進。

  4. AIDD ── 企業向けAI開発支援基盤の企画・設計・実装

    2026年01月 〜 継続中 / 株式会社イー・ビジネス（自社プロダクト）

    役割: AIアーキテクト（企画・全体設計・AI Agentワークフロー設計）

    使用技術: Python / FastAPI / PostgreSQL + Apache AGE / Elasticsearch / Kafka / Knowledge Graph / LLM(OpenAI API) / AI Agent

    企業の設計書・業務文書・コード資産をKnowledge Graphで構造化し、再利用可能な知識基盤として蓄積するAI開発支援基盤。本体制約に基づく構造化と人による確認フローを組み込み、影響範囲調査や設計・実装の整合性確認まで対応。主要機能を実装し、これをベースに複数の顧客案件へ展開中。

  5. 社内ナレッジベースシステム開発

    2025年10月 〜 2025年12月 / 株式会社イー・ビジネス

    役割: プロジェクトマネージャー / システムアーキテクト

    社内規程・業務マニュアル等を対象としたナレッジベースシステムの開発をPMとして推進。FastAPI / Vue / Elasticsearch / Kafka を用いたハイブリッド検索基盤を構築。

  6. Redmine連携LLMエージェント開発

    2025年08月 〜 2025年09月 / 株式会社イー・ビジネス

    役割: AIツール開発担当

    Redmine APIとLLMを連携し、チャット経由で進捗・遅延要因・品質状況を分析するPoCツールを実装。データ取得処理、分析プロンプト設計、チャット連携機能を担当。

  7. AI面接エージェント開発

    2025年02月 〜 2025年05月 / 個人事業主（業務委託・常駐型エンジニア）

    役割: AIシステムアーキテクト / 技術設計担当

    履歴書アップロード → LLM解析 → 面接質問自動生成の処理フローを設計・実装。TTS・STT・LLM を組み合わせた音声対話型AIパイプラインを構築。

  8. ButterFly（セブン＆アイグループ クレジットカードシステム）

    2024年08月 〜 2025年07月 / 個人事業主（業務委託・常駐型エンジニア）

    役割: PL / SE（体制：8名）

    新クレジットカードサービスの開発プロジェクトに参画。申込・決済・ポイント管理・キャンペーン配信を統合した金融連携型システムにおいて、進捗管理、課題管理、品質分析、概要設計レビューを担当。

  9. 外食管理システム

    2024年02月 〜 2024年07月 / 個人事業主（業務委託・常駐型エンジニア）

    役割: PM（体制：8名）

    店舗業態に対応し、各業務を一元管理したフルブラウザ型基幹システム。外部設計作成、技術サポート、オフショア窓口・推進、成果物レビューを担当。

  10. 変電EAM管理システム

    2023年03月 〜 2024年01月 / トリオシステムズ株式会社

    役割: PL（体制：7名）

    設備管理・巡視準備・巡視実施・データ分析機能を一元化した変電設備管理システムの開発。チーム進捗管理、基本設計作成、技術サポートを担当。

  11. 確定拠出年金システム

    2018年03月 〜 2020年03月 / 六元素情報システム株式会社

    役割: PM / SE（体制：9名）

    確定拠出年金管理システムの開発プロジェクトをPMとして主導。進捗管理、外部設計作成、内部設計レビュー、オフショア推進、成果物レビューを担当。

  12. Fujitsu勤怠管理システムAPP

    2017年01月 〜 2018年02月 / 富士通株式会社（大連）

    役割: PM（体制：5人）

    富士通グループ大連の勤怠管理システム。進捗管理、クライアント側設計、DB設計、サーバー構築を担当。

  13. Galileo製販システム

    2016年01月 〜 2018年02月 / PANASONIC株式会社（大連）

    役割: PM（体制：6人）

    製品注文から製品出荷までのプロセスマネジメント管理システム。日本側との課題検討・仕様提案・進捗調整、大連チームの技術支援・成果物レビューを担当。

  14. PatentSQUARE改善システム（パナソニック知財管理）

    2011年08月 〜 2015年12月 / PANASONIC株式会社（大連）

    役割: PM / PL / SE（体制：9人）

    本社・ドメインの知財・研究開発・技術部門を支援するPatentSQUAREシステムの改善・開発を長期担当。課題検討、仕様提案、進捗調整、チームレビューを継続実施。

職務経歴書に記載した個人開発プロジェクトを、期間順の時間軸で整理しています。

  1. 企業IT文書・コード資産向け関連分析プラットフォーム（KGBase）

    2025年12月 〜 継続中

    役割: AIアーキテクト / 企画担当

    使用技術: Python, FastAPI, PostgreSQL + Apache AGE, Kafka, Elasticsearch, MinIO, Vue 3, Docker, Gemini Embedding, Gemini Multimodal Embedding, Gemini VLM, Graph検索, Hybrid Retrieval, AI Agent

    日本企業のITシステム文書・コード資産を対象とした関連分析プラットフォームを企画・設計・開発。文書構造、知識テーマ、業務オブジェクト、実装情報を段階的に整理する分層知識モデルを設計。

    文書アップロード、フォルダ取り込み、文書構造解析、Graph登録、Elasticsearch登録までの Phase 2 を実装。

    KGBase 詳細ページ

  2. AI不動産データ分析プラットフォーム「AIHome」

    2025年11月 〜 2025年12月

    役割: 個人開発（企画・設計・開発 全担当）

    使用技術: Python, Supabase, PostgreSQL, OpenAI API, Mapbox API, Google Places API, OpenStreetMap, 国土数値情報, JavaScript

    国土数値情報・OpenStreetMap・Google Places APIを組み合わせ、不動産物件の立地環境を分析。OpenAI APIによるAI分析機能、Mapboxによる地図表示、Supabaseバックエンドを実装。

    サービス企画から設計・開発・公開まで全工程を一人で担当。

    Service Link

  3. 企業向けマルチモーダルAIナレッジ基盤【OSS・個人開発】

    2025年08月 〜 2026年03月（主要開発） / 継続改善中

    役割: システムアーキテクト / バックエンド開発担当

    使用技術: Python, FastAPI, WebSocket, LangGraph, Kafka, PostgreSQL, Apache AGE, MinIO, Elasticsearch, OpenAI API, Gemini Embeddings, VLM

    企業文書・業務知識を統合管理し、LLMによる検索・分析・質問応答を実現するAI基盤を構築。LLM + Vector Search + Knowledge管理を統合したRAGパイプラインを実装。

    全文検索、ベクトル検索、Visual Retrieval、Graph検索を統合した検索基盤を実装し、OSSとして公開。

    GitHub

  4. AIリアルタイム翻訳・会議要約アプリ「Lingflow」

    2024年08月 〜 2024年12月

    役割: 個人開発（企画・設計・開発・運用 全担当）

    使用技術: Supabase, PostgreSQL, Vue3, WebSocket, SONIOX AI API, OpenAI API, Stripe

    音声認識・翻訳・LLM要約を組み合わせ、会議内容のリアルタイム翻訳と自動要約生成を実現するWebアプリを個人で開発・運用。

    要件定義・システム設計・バックエンド・フロントエンド・決済・インフラまで一貫して担当。

    Service Link